基于企业微信的中小学教师校长培训智能专家库设计与思考

周凯 黄雯 毕诗文

摘  要 在教育信息化2.0大背景下，中小学教师校长信息化培训已经是大势所趋，而信息化培训智能专家库是中小学教师校长培训最重要的一环。基于企业微信深度设计开发培训智能专家库系统，具有技术成熟、高稳定性和可伸缩性等优势，能有效实现信息采集、多部门协同工作、快速高级分析，通过专家库评价、动态管理和关联功能实行真正的动态管理。

关键词 教育信息化;企业微信;培训智能专家库;中小学教师校长培训

中图分类号：G451.2    文献标识码：B

文章编号：1671-489X（2021）19-0025-04

0  前言

在全球信息化大背景下，教育信息化已经成为教育现代化发展的核心驱动力。加快教育信息化既是事关教育全局的战略选择，也是破解教育热点与难点问题的紧迫任务。经过多年发展，教育信息化建设取得很大成就，信息管理系统、手机APP、微信公众号和远程研修平台等信息化应用已逐步深入教学、管理、研修、服务等各个层面，日益成为教师和校长获取信息、丰富知识、学习交流的重要渠道，在推动教育改革发展、促进思想文化交流等方面起到积极作用。

在中小学教师校长继续教育领域，授课专家及专题内容对参训学员的深度学习无疑具有重要影响，而这其中专家库的建设是最重要的一个环节[1]。传统的各种培训专家库是教育行政部门评审后，一般是用Excel表格通过手工方式进行查找、统计等工作，或是建设一个简单的专家库网站供查询。这样的专家库主要有四方面的弊端：一是信息化、智能化程度不高，不能高效方便地进行动态管理;二是专家基本信息不全面，无法有效获取专家信息;三是专家授课内容与学员需求没有自动关联，无法实现培训领域的“供给侧结构性改革”;四是学员对专家的评价仅停留在简单的满意度调查，缺少实质性的精准评价。重视和研究培训专家信息化、智能化管理工作，对于中小学教师校长继续教育具有重要意义。

1  建设培训智能专家库的意义及目标

培训智能专家库区别于传统的手工方式，主要强调“智能”，是深度的自动信息化，主要有三方面内涵[2]：一是系统注重信息共享、功能完备、操作简便、快速高效，减轻培训组织管理工作中涉及专家各方面的劳动负担;二是基于学员反馈数据对授课专家进行定量评价;三是根据学员培训需求，自动匹配与此相对应的专家或是授课专题，最大限度满足学员需求。因此，培训智能专家库的建设，从专家角度来说，能够及时得到学员的反馈和评价;从管理角度来说，组织方能够快速找到适合的优秀的专家;从学员角度来说，是对自身培训需求是否获得满足的一次“打分”，从而实现对专家的动态管理[3]。

本系统是基于企业微信进行深度设计开发的培训智能专家库，适用于中小学教师校长各种线上线下培训，能够满足培训涉及专家的一切功能，致力于打造一站式在线服务。企业微信具有三条优势：一是腾讯微信团队为企业打造的专业办公管理工具，与微信一致的沟通体验，丰富免费的OA应用;二是注册企业微信后会自动开通微工作台，每一个企业对应一个微工作台，成员无须下载企业微信客户端，即可在微信中接收企业通知和使用企业应用;三是企业微信是一个面向企业级市场的产品，是一个独立APP，拥有最基础和最实用的功能服务，是专门提供给企业使用的IM产品。

基于以上优势，开发基于企业微信的培训智能专家库，对于建立专家联系制度、专家咨询制度、专家服务制度和专家评价制度等管理制度体系，对于专家培养选拔、考核评价、动态管理制度的建立和完善，对于进一步提高专家管理工作的现代化、智能化水平，更好地发挥专家的指导作用，具有非常重要的意义。

2  培训智能专家库的功能定位及功能

培训智能专家库管理系统可实现手机端或电脑端对专家库的操作，实现“智能”。如图1所示，笔者认为要具有四项功能： 一是基本功能，包括对专家信息的注册、填写和审核，有条件的随机抽取和维护等功能;二是评价功能，包括横向评价和纵向评价两种，实现对授课专家的精准评价;三是动态管理功能，基于评价设置白黑名单功能和阈值提醒功能，实现动态管理;四是关联功能，能够实现专家库与培训班学员需求的关联，实现专家与学员的智能课程、在线咨询和决策支持功能。

2.1  培训智能专家库系统基本功能

培训智能专家库基本功能设置齐全，能实现对专家信息的增加、删除、查询和修改，对专家信息的分类管理与归类，对专家信息的无纸化申报、审核、录入、汇总和维护等一系列功能，降低培训工作强度，节省时间，提高效率。

2.1.1  专家申报、信息录入及更新  本系统是一个开放的系统，符合条件的专家可通过系统自行申报，也支持批量或是单个专家导入系统，后台管理员审核通过后正式进入专家库。同时，如果专家信息发生变化，专家可手动进入系统更新信息，便于为专家提供更好的服务。

2.1.2  专家信息分类管理与归整  本系统是一个规范的系统，通过建立完善专家分类标准和各类专家的信息结构，实现专家分类分层管理。本系统设置教师库、校长库和教育行政干部库三个不同的子专家库，类别设置为教研员、一线教师/校长、高校专家三类，专家级别设置为国家级、省级、市级和县级四类。

基于以上分析，根据中小学教师校长培训实际情况，結合专家库基本功能，为满足系统对专家基本信息的全面掌握，笔者将专家库专家的属性信息预设了17项标签，包括省份、地市、姓名、性别、年龄、工作单位、职称、部门、职务、级别、类别、联系方式、电子邮箱、银行账号、开户行（具体到支行）、身份证号、发放费用（税前）等。

2.2  培训智能专家库系统评价功能

培训智能专家库管理系统通过对专家信息的多维度统计、分析来实现精准评价，涉及的评价功能主要是承办单位、授课专家、参训学员三者之间的互评。其中承办单位评价重在组织管理及培训服务，授课专家评价重在讲课内容及满足学员的需求度，参训学员评价重在日常管理及培训积极性等方面。通过前期设计好的调查问卷，在中小学教师校长培训结束后要求学员对专家进行横向和纵向评价。系统提供多种查询、分析和统计功能，提供功能强大的统计报表，全面掌握分析专家情况，为后续教师校长培训分析、政策研究及相关决策提供有力的数据支持和参考。

1）横向评价是学员对本次培训的所有授课专家进行评价，包括两个维度：一是整体满意度，即学员对专家授课后的教学效果进行总体评价，参照李克特五级量表（如非常满意、满意、一般、不满意、非常不满意）;二是分项满意度，即学员对专家授课过程进行分项评价（比如：您对专家讲课风格的满意度;培训结束，您与专家进一步交流意愿强烈度;等等）。

2）纵向评价是某段时间内（比如一年）对授课专家进行评价，包括三个方面：一是以“人”为单位汇聚，即对某个专家在某段时间内不同班次的授课效果进行评价;二是以“学科（领域）”为单位汇聚，即对不同授课专家相同学科（领域）的教学效果进行评价;三是以“项目”为单位进行汇聚，即同类型项目中对某位授课专家的教学效果进行评价。

3）信用评价是对专家的培训信用进行评估，是提高中小学教师校长培训质量的一项重要内容，主要是对授课专家的师德师风、职业操守和授课态度等的软性评价，通过建立一套专家信用评价指标体系，设置优秀、良好、中等、差四个等级。随着指标体系、评价模型的进一步深入，未来关于专家信用评估的技术将逐渐成熟，像支付宝芝麻信用、金融领域的个人征信评级一样得到普及使用，成为培训领域不可缺少的科学评价工具。

基于以上分析，根据中小学教师校长培训实际情况，结合专家库评价功能，为满足对专家评价功能的实现，笔者将专家库专家的属性信息预设了五项标签，包括学科（领域）、授课专题、个人简介、科研成果和信用等级：学科（领域）从宏观上能够体现专家擅长的研究内容以及课题内容;授课专题是在学科（领域）下，专家经常报告的专题内容，一般选取三个;个人简介是对专家的社会兼职、工作经历等的详细描述;科研成果从课题、论文及著作等方面进行说明;信用等级是对专家的守信程度、职业行为、授课态度的总体评价。

2.3  培训智能专家库系统动态管理功能

培训智能专家库开始建设时是将预设的17项属性标签输入系统中，这些标签能够对专家进行初步判断;随着系统使用和时间推移，学员对专家生成性的数据不断增多，对专家的评价就会不断增强，会更全面，会更好地为实现科学的动态管理提供依据。

2.3.1  设置白名单、黑名单功能  白名单和黑名单是在电脑系统里的一项功能，设立的白名单中的用户会优先通过;黑名单与白名单的含义相反，被列入黑名单的用户（或IP地址、IP包、邮件、病毒等）不能通过。培训智能专家库仿效设置白名单和黑名单，授课效果好、学员评价高的专家列入白名单，在同等条件下优先进行推荐;教学效果差、学员评价低、信用等级差的专家列入黑名单，将被暂停资格、清退出专家库，不再聘用。

2.3.2  设置阈值提醒预警功能  阈值提醒功能包含两个方面。一是对已入库专家，基于大数据，根据学员的评价数据设定阈值，如果低于阈值，系统会自动提醒专家;如果再次达到阈值，系统将专家自动退出专家库，实现动态管理。二是对于后续入库的专家，依據基本信息评价指标将其归入不同级别。随着专家数据的不断增加，在系统使用一定周期后，根据即时跟踪专家基本信息中关键信息的变化和专家基本能力的总体水平，对库内专家进行重新评价，实现智能动态管理。

2.4  培训智能专家库系统关联功能

培训智能专家库的关联度是为了合理地判别专家与培训项目中学员需求的关联程度，关联度的目标是建立学员需求和专家属性关系，并定量化地表示出来。同时应该注意的是，关联度的结果是动态的，当选择不同培训项目时，对应的专家与学员需求关联度排序是不同的，以此关联度系统做好智能推荐专家和专家咨询服务工作。

2.4.1  专家智能推荐功能  通过培训前期调查研究，归纳总结出学员的真需求，基于对专家的教学效果评价与信用评价，与参训学员的需求进行匹配，实现专家智能推荐功能。这里需要引入词频信息和字典信息，提高用户咨询文本分词的可信度，更加准确地了解用户的咨询内容;根据用户咨询文本与专家的相似性，形成用户咨询专家推荐列表，从而实现专家智能推荐。根据参训学员需求，系统为学员推荐与其需求相关性最强的专家，主要包括学员提交的分词和关键词提取以及学员需求与专家相似性计算等内容。

2.4.2  学员在线咨询功能  培训智能专家库专家信息管理系统的普通用户，可以根据个人在工作或者实践中遇到的问题，或者感兴趣的话题，向系统中的专家进行咨询。在咨询过程中，用户在系统界面录入待咨询的问题内容，系统将这些内容提交到服务器进行验证，在通过验证后，将用户录入的咨询内容保存到系统数据库中。

2.4.3  管理者决策支持功能  建立专家库管理系统，本身是决策支持系统的理论和方法在教育领域的具体应用，对于优化外部智力资源支持、提高培训质量具有重要的理论意义和实践意义[4]。系统为组织管理者根据综合评价对某次培训专家的取舍提供精准的数据支持。培训智能专家库系统的操作流程如图2所示。

3  结语

近年来，随着云计算、大数据、物联网、移动互联网、人工智能等新兴技术的不断成熟，利用企业微信设计开发的培训智能专家库是未来发展的大趋势，也是中小学教师校长智慧培训重要的一环[5]。通过智能化专家库建设，满足参训学员的个性化需求，最大化发挥专家作用，为管理者提供决策支持，具有重要的现实意义。

参考文献

[1]郑淳夫.基于J2EE的技术专家管理系统的设计与实现[D].长春：吉林大学，2015.

[2]张晶.智库专家信息管理系统的设计与实现[D].哈尔滨：哈尔滨工业大学，2017.

[3]王妮.基于计算机技术的英语教学专家库管理系统研究[J].微型电脑应用，2018（10）：98-100.

[4]赵望强，柳毅，谭青.基于大数据的科技专家库管理系统构建研究[J].科技资讯，2018 （30）：12-13，15.

[5]姜从盛.科技项目评价专家的信用行为分析[J].科学学与科学技术管理，2004（3）：34-36.