賈舒宜 王海鵬 何金新

1.海軍航空大學航空作戰(zhàn)勤務(wù)學院信息融合所 山東 煙臺 264001

2.國防大學聯(lián)合作戰(zhàn)學院國防動員系 河北 石家莊 050000

一、高校教員考核現(xiàn)狀

目前很多高校已經(jīng)實施教師教學工作量化考核并將結(jié)果直接用于教師的立功評獎和職稱的晉升,但目前的考核手段比較單一,主要通過人工填寫表格、統(tǒng)計匯總等方式,將教員歷年來的授課數(shù)量和科研成果進行簡單羅列,并通與專家評審方式判定該教員是否晉級或授獎,由于這些考核數(shù)據(jù)沒有進行系統(tǒng)的梳理和分析,所以考核結(jié)果缺乏系統(tǒng)性和前瞻性,進而導致一部分考核結(jié)果不公平。

二、大數(shù)據(jù)技術(shù)在教育領(lǐng)域中的應(yīng)用

隨著大數(shù)據(jù)時代的到來,正在改變著人們生活的方方面面。高校教育也深受大數(shù)據(jù)時代的影響,正在進行一場技術(shù)與理念相結(jié)合的變革。大數(shù)據(jù)思維在教育中的應(yīng)用非常多,目前集中在高校圖書館、信息管理系統(tǒng)、課堂教學評價、教學資源個性化服務(wù)等方面[1－4],但在教員考核方面運用大數(shù)據(jù)的案例非常少,對高校教師大數(shù)據(jù)考核指標管理的研究目前還是起步階段[5]。

三、高校教員大數(shù)據(jù)量化考核目標

通過強化考核數(shù)據(jù)收集的標準化,提高數(shù)據(jù)分析結(jié)果的有效性、可視性和可讀性,進而使考核評估預測過程更加合理化,促進教員教學和科研積極性的提高,同時為教員個人的發(fā)展提供合理化建議。

(1)改變傳統(tǒng)單一的成果評估方式,利用教學過程中更加細致的數(shù)據(jù)對教員的業(yè)績進行多元化評估,使得評價結(jié)果更加科學化合理化;

(2)利用大數(shù)據(jù)技術(shù),幫助教員了解自己的特點,為未來職業(yè)發(fā)展提供合理化建議,促進教師職業(yè)發(fā)展與教學科研水平提高。

四、高校教員大數(shù)據(jù)量化考核研究內(nèi)容

(1)研究量化考核指標。相比傳統(tǒng)的高校教員考核體系,大數(shù)據(jù)量化考核體系可以從簡單的量化考核增設(shè)更多的數(shù)字化的考核指標。在教學管理方面,增加課堂教學錄像中教員學生互動次數(shù)、學生抬頭率、教員課堂講授時間等指標,通過各種指標的數(shù)據(jù)分析對教員教學質(zhì)量有一個公正的評價;在科研管理方面,不只對教師科研項目數(shù)量、獲獎數(shù)量、發(fā)表論文專利數(shù)量進行統(tǒng)計,也可以增加科研項目完成進度以及經(jīng)費開銷情況的監(jiān)督,并通過數(shù)據(jù)采集與分析對教員科研成果價值進行有效評估。由于教學和科研過程數(shù)據(jù)的多樣性和多元化,單一的數(shù)據(jù)存儲模式已經(jīng)無法滿足要求,通過采用SQL數(shù)據(jù)庫、NoSQL數(shù)據(jù)庫、MySQL數(shù)據(jù)庫等共同存儲。

(2)研究數(shù)據(jù)挖掘和分析手段。教學和科研過程中采集的數(shù)據(jù)來源多樣、類型復雜,為了方便后續(xù)的數(shù)據(jù)分析需要對收集的數(shù)據(jù)進行清洗、整合和存儲,制定數(shù)據(jù)存儲規(guī)律,再通過系統(tǒng)的分析挖掘技術(shù),例如關(guān)聯(lián)分析、聚類分析、演變分析和異常分析等對龐大復雜的數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析,每個教員都形成自身的數(shù)據(jù)庫,得出全面而準確的分析結(jié)果用于教員的職稱授獎考核評估,并對教師職業(yè)發(fā)展提供有價值的建議。

(3)數(shù)據(jù)可視化展示。數(shù)據(jù)可視化是指將大型數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)以圖形圖像形式表示,并利用數(shù)據(jù)分析和開發(fā)工具發(fā)現(xiàn)其中未知信息的處理過程。數(shù)據(jù)可視化技術(shù)的基本思想是將數(shù)據(jù)庫中每一個數(shù)據(jù)項作為單個圖元素表示,大量的數(shù)據(jù)集構(gòu)成數(shù)據(jù)圖像,同時將數(shù)據(jù)的各個屬性值以多維數(shù)據(jù)的形式表示,可以從不同的維度觀察數(shù)據(jù),從而對數(shù)據(jù)進行更深入的觀察和分析。目前有很多成熟的可視化工具,例如Echarts、D3.js、Smartbi等,可以幫助我們將分析結(jié)果直觀的展現(xiàn)給用戶,幫助用戶更好的理解分析結(jié)果。

五、高校教員大數(shù)據(jù)量化考核評估預測體系

在大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)分析的技術(shù)下,對高校教師的各方面表現(xiàn)情況及職業(yè)發(fā)展方向都能進行有效的評估和預測,其示意圖如圖1所示。既可以將同專業(yè)教員教學科研水平進行橫向比較,也可以對教員自身進行時間上的縱向分析,通過多種維度的對比與分析可以對每個教員的綜合指標進行建模,生成業(yè)績評價報告分析規(guī)律,并采用Echarts、D3.js等可視化技術(shù)協(xié)助我們更好地理解分析結(jié)果,對教師職業(yè)發(fā)展作出評估與預警,也為教師的全方位發(fā)展給出方向。

圖1 高校教員大數(shù)據(jù)量化考核評估預測體系示意圖

六、結(jié)束語

本文通過分析當前高校教員考核現(xiàn)狀和存在的問題,提出了高校教員大數(shù)據(jù)量化考核目標和研究內(nèi)容,并結(jié)合當前大數(shù)據(jù)發(fā)展實際,構(gòu)建高校教員大數(shù)據(jù)量化考核評估預測體系,采集、存儲和挖掘各種量化考核指標,通過多種維度的對比與分析可以對每個教員的業(yè)績做出全面的評估,并為職稱評審核立功受獎提供數(shù)據(jù)支持。隨著數(shù)據(jù)挖掘和人工智能技術(shù)的發(fā)展,會為大數(shù)據(jù)量化考核評估預測體系提供更多的技術(shù)支撐。