高校教师岗位胜任力评价体系及优化路径研究.pdf

第32 卷第4 期2023年8 月吉林农业科技学院学报Journal of Jilin Agricultural Science and Technology UniversityVol.32 No.4Aug.2023高校教师岗位胜任力评价体系及优化路径研究李维（广州美术学院视觉艺术设计学院，广州5 1 0 0 0 6）摘要：大数据视角下的教师评价必须坚持新的理念、原则和要求，在设计出评价模型以及确立评价主旨目标的基础上，构建出尽可能细化、量化、可操作化的评价指标体系，才能把评价工作做实、做细、做精，提高教学质量，进而为高校整体的高水平、可持续发展提供科学的保障。研究基于冰山模型理论，采用层次分析法构建了高校教师岗位胜任力评价指标体系，共有大数据知识能力、大数据技术能力、潜在能力3个一级指标，13个二级指标。通过进行专家调查问卷数据判断矩阵的一致性调整，选择判断矩阵集结加权几何平均方式，计算各级各项指标权重，根据各专家判断矩阵数据，获得各判断矩阵各要素均值，大数据知识能力的权重为0.19、大数据技术能力的权重为0.35、潜在能力的权重为0.4 6。关键词：大数据；教师岗位胜任力；评价体系；优化路径；冰山模型基金项目：2 0 1 9 年广州美术学院项目库学术提升计划（1 9 XSB08）收稿日期：2 0 2 2-1 0-2 1作者简介：李维，副教授，硕士，研究方向：数字媒体艺术。Research on the Evaluation System and Optimization Path of CollegeLI Wei(School of Visual Arts and Design,Guangzhou Academy of Fine Arts,Guangzhou 510006)Abstract:Teacher evaluation from the perspective of big data must adhere to new concepts,principlesand requirements,and on the basis of designing an evaluation model and establishing the main goal ofevaluation,an evaluation index system that is as detailed,quantified and operable as possible should bebuilt,so as to make the evaluation work practical,meticulous and refined,and improve the quality ofteaching,in order to provide a scientific guarantee for the overall high-level and sustainabledevelopment of colleges and universities.Based on the theory of iceberg model,this paper uses theanalytic hierarchy method to construct a competency evaluation index system for college teachers,with atotal of 3 first-level indicators and 13 second-level indicators of big data knowledge ability,big datatechnical ability and potential ability.By adjusting the consistency of the expert questionnaire datajudgment matrix,the weighted geometric average method of judgment matrix aggregation is selected,andthe weight of various indicators at all levels is calculated.Then,the average value of each element ofeach judgment matrix is obtained according to the matrix data of each expert,and the weight of big dataknowledge ability is 0.19,and the weight of big data technical ability is 0.35,and the weight of potentialcapability is 0.46.Key words:big data;teachers post competency;evaluation system;optimization path;iceberg model高校教师岗位胜任力评价的重要标准之一是对教师在教学活动和教学课堂上表现出的价值进行相应判断和评价。大数据背景下，教学知识的范围逐渐扩大。高校教师教学目标应该将教学重心从纯粹知识传授转化为教学评价2。作为高校评价教师人才的评价体系整体内容的核心环节，对教师进行岗位胜任力评价是重要关键点 3-4 1。大数据技术的广泛应用，使得教师岗位胜任力必须注重数据信息教学能力和学习能力。作为人才培养者，教师在完成教学任务的同时，还要对自身的胜任力更加关注，做到文章编号：1 6 7 4-7 8 5 2（2 0 2 3）0 4-0 0 36-0 5Teachers Post Competency第4 期自觉评价，在教与学中，提升岗位胜任力5。传统高校教师岗位胜任力评价模式的主观性和模糊性较强，大数据背景下必须在加强量化的基础上促进评价的精准化、精细化和精致化，使高校教师岗位胜任力评价更具智慧性和价值性，也更加适应时代的进步与发展 6 。1高校教师岗位胜任力的内涵与特征1.1高校教师岗位胜任力的内涵大数据为教师的岗位胜任力评价提供了有利条件，也为教师的岗位胜任力赋予了新的内涵。“教师胜任力”是由迪纳克提出的，他认为教师胜任力是教师在日常教学和生活中所表现出来的人格魅力，可以理解为教师在教学时所表现出来的性格特点，以及教师本身所具备的独特教学方法。在大数据时代，教师岗位胜任力应该更倾向于基于数据变化的素养提升7。教师应该具备熟练的专业知识和数据鉴别能力，能够运用信息技术进行教学，适应新的教学环境，将自已掌握的专业知识与大数据技术相融合。本文提出的教师岗位胜任力包括教学技巧、专业知识、专业价值观、教学态度、人格特质等。其中人格特质、教学态度和专业价值取向是对教师岗位胜任力中个人品德方面的具体考察；教学技巧、专业知识是对教师所具备职业技能的考察。1.2高校教师岗位胜任力的特征教师的岗位胜任力是一种较抽象的评价，很难以数量或计量的方式去评价。想要构建准确有效的评价体系，需要充分认识教师岗位胜任力的特征。第一，教师岗位胜任力和实际教学实践、教学环境等因素联系密切。教师岗位胜任力随外部环境的变化而改变。比如学生学习情绪的变化、教学进度发生改变、教学团队人员调配、学校教学制度改变、教学氛围、教师生活和教学环境变化等。第二，教师岗位胜任力受教师自身素质影响。如教师的教学信息能力、知识水平、教学动机、教学态度发生改变等内部因素产生变化。所以，在大数据背景下，对于教师岗位胜任力的评价，内部环境的变化也是需要考虑的重要因素。第三，教师岗位胜任力具有动态性特点。教师在实际工作中不断积累经验，提升能力，因此教师岗位胜任力呈现出持续而缓慢的增强趋势。应用大数据的技术手段，可对多种因素进行及时掌握，便于更科学地对教师岗位胜任力进行评价。2高校教师岗位胜任力评价的机遇与挑战2.1机遇大数据将是下一个创新、竞争和生产力的前沿。大数据时代的到来使得高校的各项管理和决策也将基于数据分析，抛弃传统评价中不全面、不完整、角度单一、主观性和经验化过重的模式缺陷。教师的教学活动、信息数据逐渐累积的动态过程，有利于从各角度动态化反映教师岗位工作绩效，是评价教师岗位胜任力的重要参考依据。根据大数据信息对教师岗位胜任力做出评价，能够帮助教师对其未来的发展和职业生涯进行预测，进一步分析教师本人将来的职位晋升、任用安排，进而完成学校教师团队整体素质的管理和培训。目前，大部分教师没有把大数据的方式、方法和自身专业发展、岗位胜任力与学生培养结合起来，使得信息化素养没有真正地融人教师专业发展的体系中，基于这一机遇，对教师岗位胜任力进行评价，有利于学校工作的顺利进行和教学质量的稳步提升。2.2挑战目前部分高校对教师的岗位胜任力评价仅局限于科研成果方面，没有从教师的品德素质、专业知识、专业技能等进行全方位的评价。高校教师的主要工作任务是教学，如一味追求科研成果，就会使重科研、轻教学现象频出，进而使得评价教师胜任力的因素越来越单一，不仅影响教师的绩效考评，也影响学生对教师的全方位了解和评价，最终影响教学质量。以往教师岗位胜任力评价大多是静态性的，只看结果不看过程，重研究轻教学，重理论知识轻岗位技能，导致评价并不能客观认识和判断教师岗位胜任力，难以促进教师的职业发展。即便有些高校已经着眼于教师岗位胜任力的评价，但在评价体系的模式指标方面仍然是以定性评价为主，评价的结果不够客观和真实。在岗位胜任力评价中教学的技巧、课堂的调节与控制力、创新能力与探究精神等则往往被忽略，李维：高校教师岗位胜任力评价体系及优化路径研究3738这是不科学的。对课堂的调节和控制是教师岗位胜任力的重要因素。教师在具备专业基本技能知识的基础上，应该学会创新与合作，特别是对于教学过程中跨学科的知识以及与其他同行教师之间的沟通、合作、探究；教师的思想道德水平也是教师岗位胜任力的重要参考标准。教师的思想道德水平体现在对学生实施智育、体育、美育、劳育的整个进程，对学生的全面发展和价值观念的塑造作用是不可替代的。而相对淡化教师的思想道德、人格特质和价值观取向，都会造成岗位胜任力评价的局限和缺陷。3基于大数据的高校教师岗位胜任力评价模型设计3.1冰山模型冰山模型是将人员的胜任素质当作一个冰山，包括冰山以上部分及以下部分。该模型提出岗位胜任力组成包括技能、知识、自我概念、社会角色、动机、特质六个要素，其中基本要素是知识、技能；潜在能力是自我概念、社会角色、动机、特质。在冰山模型理论中，知识主要包括一般知识、学历背景、专业知识等；技能主要包括组织能力、表达能力、学习能力、决策能力、管理能力、数据信息教学能力等。3.2高校教师岗位胜任力潜在构成要素分析因冰山模型简单有效，本文结合教师工作中的实际情况，基于冰山模型理论基础提出将高校教师岗位胜任力构成要素分为技术能力层面、大数据知识能力层面、潜在能力层面。大数据知识能力层面包括教师的教学知识、教育背景、一般知识、专业知识等。技术能力层面包括教师的沟通交流能力、数据信息教学能力、教育科研能力、数据鉴别能力、教育启发能力、现代教育手段使用能力、教学总结能力等。潜在能力层面涵盖冰山模型以下部分，包括自我概念、社会角色、动机、特质四方面。社会角色表现为教师敬业负责、职业定位等方面。自我概念表现为身心健康、坚强自信、奉献精神、乐观精神等方面。特质表现为求新求变、真诚正直、责任感等。动机表现为人际交往动机、成就动机等。3.3高校教师岗位胜任力构成要素的确定本研究进一步采取专家访谈方式确定高校教师岗位胜任力的构成要素。对多年从事教育的优秀领导者、研究专家、人力资源管理工作者以及高校领导、教师专家等1 5 人进行了咨询。咨询方式包括邮件、微信、视频会议等。通过专家筛选的方式来确定表1 中教师应具备的岗位胜任力要素。得票数量不少于8 次，即8 个以上专家勾选则人选该要素；若得票数量低于8 次，则剔除该要素。专家访谈结果如表1。层面大数据知识能力技术能力潜在能力根据专家投票情况，选定大数据知识能力层面要素为教育知识、专业知识；选定大数据技术能力层面的要素包括高校教师岗位数据信息教学能力、沟通交流能力、数据鉴别能力、教育科研能力；选定社会角色要素为敬业负责、敬业负责；选定自我概念要素为身心健康、乐观精神、奉献精神；选定特质要素为责任感；选定动机要素为吉林农业科技学院学报表1 高校教师岗位胜任力构成要素的专家投票结果各要素投票情况教学知识（1 5）、专业知识（1 5）数据信息教学能力（1 5）、沟通交流能力（1 5）、数据鉴别能力（1 5）、教育科研能力（1 3）社会角色：职业定位（1 4）、敬业负责（1 5）自我概念：身心健康（1 5）、乐观精神（1 3）、奉献精神（1 4）特质：责任感（1 5）动机：成就动机（1 5）、人际交往动机（3）大数据知识能力教学知识专业知识第32 卷高校教师岗位胜任力评价指标技术能力数据信息教学能力沟通交流能力图1 高高校教师岗位胜任力评价指标潜在能力数据鉴别能力教育科研能力职业定位敬业负责身心健康乐观精神奉献精神责任感成就动机第4 期成就动机。3.4高校教师岗位胜任力评价指标确定依据高校教师岗位胜任力构成要素分析，构建了高校教师岗位胜任力评价的指标体系，共有3个一级指标，1 3个二级指标，如图1。3.5高校教师岗位胜任力指标的权重确定3.5.1层次分析法及判断矩阵获取次分析法对已给定各指标进行系统、定量分析，获取高校教师胜任特征指标权重，增强高校教师胜任力评价客观性、科学性。根据评价指标体系，采用层次分析法、两两比较判断方法及1-9 比例标度进行指标评分表的设计，每一层指标间两两比较，根据重要性打分，具体见表2。在评分表回收后，根据各评分结果，得到一级指标判断矩阵，如表3。3.5.2判断矩阵的一致性检验矩阵要检验内部一致性，先计算各行之和，然后求各行平均值，最后进行归一化处理，获得矩阵特征向量，并检验一致性，一致性指标为CI，可通过以下公式计算：CI=(amax-n)/(n-1)公式中，判断矩阵阶数为n，判断矩阵最大特征根为入max。表4 为平均随机一致性指标，可通过表4 进行随机性指标RI的查取，计算CI/RI比值，当CI/RI0.1时，判断矩阵一致性要求不符合，该专家需重新评分，直至达到一致性要求。3.5.3各个指标的权重计算通过对专家调查问卷数据判断矩阵的一致性调整，选择判断矩阵集结加权几何平均方式，计算各级各项指标权重，根据各专家判断矩阵数据，获得各判断矩阵各要素均值，从而获得高校教师岗位胜任力各级评价指标权重，如表5 所示。一级评价指标二级评价指标教学知识大数据知识能力0.19技术能力0.35潜在能力0.464高校教师岗位胜任力评价优化路径研究根据各指标的权重设计了高校教师岗位胜任力评价优化路径，如图2 所示。主要从大数据环境下教师岗位胜任力评价的原则和要求及以学生为评价主体的全员参与评价模式两方面对高校教师岗位李维：高校教师岗位胜任力评价体系及优化路径研究运用层各专家判断大数据知识能力A1技术能力A2潜在能力A3表4平均随机一致性指标阶数1RI0表5 高校教师岗位胜任力评价的权重权重专业知识教育科研能力数据信息教学能力数据鉴别能力沟通交流能力敬业负责坚强自信奉献精神责任感成就动机39表2 各指标两两比较标度ai定义1咽素和因素相比，重要性相同3咽素和因素相比，略重要5咽素和因素相比，较重要7咽素和因素相比，重要的多9咽素和因素相比，重要很多和因素较重要性比较，倒数结果为和因素比较结果的倒数表3一级指标判断矩阵大数据技术能力潜在能力一级指标知识能力A11592300.590.911.131.25 1.33层级权重总权重0.520.173.30.480.16000.220.073 30.310.103.30.290.096 70.180.06000.250.083 30.200.06670.150.05000.170.05670.230.0767A21/51345A31/91/316740胜任力评价进行优化。4.1大数据环境下教师岗位胜任力评价的原则和要求作为教师招聘选拔及绩效考评的重要方式之一，教师的岗位胜任力评价是高校教师人事管理的重要方法。大数据背景下，教师胜任力评价不同于以往的单一评价，基于大数据的评价，在评价理念和方法上都有所创新。第一，应坚持教师胜任力评价的动态性原则。人是不断发展的，教师也是伴随着学校的发展而不断进步的。岗位胜任力评价的对象是动态的，因此评价本身也是动态的。大数据能够起到实时观测教师数据信息教学能力等方面的变化，基于变化的水平及时作出决策，更好地进行管理。第二，教师岗位胜任力评价要坚持精准评价原则。大数据使教师岗位胜任力评价更加精准化，其运行效率强，使高校管理更加趋向公正、公平，教师队伍人事管理更高效、便捷。运用大数据对教师岗位胜任力进行评价，不能只是基于教师的学历水平、教育年龄、工作阅历等方面，而是要参照教师的教学成果和科研学术，收集教师的碎片化信息，将教师平时的教学活动统一起来。收集碎片化的教师评价信息数据是一项复杂的工作，也是目前评价工作所面临的新的问题。教师胜任力评价体系主要是对数据信息的收集、加工处理、综合分析、应用，最后得出结论的过程体系。这一过程要满足以下几点要求：第一，运用云端手段建立有关大数据下的教师胜任力评价体系，坚持化整为零、化零为整的分析思路。将复杂多样的评价标准数据划分为几个较小的系统，通过固定的存储方式把教师自身的整体性数据分别放进每一个小的系统内进一步整理、分类、分析、综合。第二，在云计算数据分析方面运用评价系统内的信息，进一步分析教师个人所具备的能力特征。数据本身具有全面性、层次性和琐碎性的特点，同时也具备真实性、完整性的特点。在各个因素之间分析关系网络和重要的连接点，找到可以建模的数据指标。通过分析各个指标数据，对教师进行横向或纵向比较，找出针对性的教育培训策略。第三，分析教师岗位胜任力的高低，需要对大数据下的纷繁复杂的信息进一步处理，辅助高校的教师团队管理，通过教师职位的分配以及教学成果的预期对教师今后所要达到的教学目标予以实现。第四，对于教师岗位胜任力不足之处要进行总结，找到针对方式加以弥补，定期组织教师进行专业讲座学习，提高教师的专业技能和思想品德素质，使其逐渐适应教师教学环境，提升其岗位胜任力。4.2以学生为评价主体的全员参与评价模式在大数据的基础上，教师岗位胜任力评价应将大数据衡量教师指标与学生网络终端相关联。教师在教学过程中是否称职最有权利评价的是学生群体。教师的岗位胜任力评价应该集中在教师与学生的教学关系上，学生对教师的评价依据网络手段能够实现公正化和普遍化。但也要设置公平数据模块，防止部分学生主观臆断。教师岗位胜任力评价是一个双向的过程。在大数据时代，学生对教师的评价可以通过大数据平台进行查看。通过对大数据评价指标的综合分析，一方面能督促教师转变教学观念、完善工作方式，另一方面能使教师的教学知识和教学广度不断深化。学生作为最直接的评价主体，以其熟悉的专业课教师为评价对象，能够激发学生的学习兴趣，在对教师的阅历、品德等各个方面得以了解之后，双方之间的关系会进一步深化。基于学生为主体的评价指标能够优化教学人才，使教师不断提升自身的数据信息教学能力和教学素养，逐渐实现公平的教师岗位胜任力评价环境。5结 论基于大数据的教师岗位胜任力的评价是一项十分复杂的工作，需要更加细致地予以数据分析。要（下转第1 2 4 页）吉林农业科技学院学报大数据视环境下教师岗位胜任力评价的原则和要求立进对能则准系教征的低位师所图2 高校教师岗位胜任力评价优化路径第32 卷高校教师岗位胜任力评价优化路径以学生为评价主体的全员参与评价模式花也124加强学校实践型、复合型人才培养能力具有十分重要的意义。高校计算机专业教师要紧随时代发展的步伐，及时转变思想观念，深入探索基于行动导向教学模式的计算机应用基础等课程教学优化改革工作，进而推动计算机科学与技术学科的创新建设，助力高校为社会培养更多的高素质应用型人才。参考文献：1】郑羽洁.行动导向教学法在高校计算机教学中的应用分析 J.智库时代,2 0 1 8(3 9)：2 1 3-2 1 5.2张莉.行动导向教学法在计算机基础教材中的应用解析 J.时代教育，2 0 1 5（1 2)：1 6 2.3】张启富.行动导向：从“讲授-领悟”到“行动-建构”一关于高职行动导向教学改革的思考 J.中国职业技术教育，2019(32):56-57.4邓婷.行动导向教学法在中职计算机基础教学中的有运用 J.电脑知识与技术,2 0 1 7,1 3（3 0：1 5 0-1 5 2.5吴琼，郑峰.应用型高校管理信息系统课程改革研究一以滁州学院为例 J.吉林农业科技学院学报,2 0 2 2,3 1(3)：63-67.6韩茂源.行动导向教学法的理论释义及实践解读 J.黑龙江高教研究，2 0 1 1(6)：1 4 6-1 4 8.7武星亮.关于方法和教学方法概念的厘析 J.教育理论与实践，2 0 1 6(1 4)：3-5.吉林农业科技学院学报第3 2 卷责任编辑：吴迪（上接第4 0 页）坚持岗位胜任力评价的发展性原则。评价目标不应集中于对教师的定性与结论，而应着眼于教师的变化与发展，着眼于师资队伍的建设及教育质量的提高，着眼于高校的和谐、持续发展，只有这样才能保证教师岗位胜任力评价的公平、公正。对教师岗位胜任力的评价应以全面性、多角度进行，而不是拘泥于单个绩效考评或成绩、科研方面进行判断。以往的评价往往是静止的，没有从动态的角度对教师各方面的能力进行深人分析。动态性的教师岗位胜任力的评价，可以依据教师的年龄进行有经验性地总结和分析判断，并对于通过积累经验而掌握教育技能与专业技能的教师予以奖励，对不具备或者具备较弱项的专业技能的教师应该帮助其改进提高。大数据相关技术使教师的岗位胜任力评价工作更加完善成为可能。这也给高校提出了更高的要求：师资管理工作应向更加精细、真实的方向发展，对人才选拔培养和应用也应向更加公平、公正的方向发展。基于大数据的教师岗位胜任力评价指标体系不仅能够促进教师不断提升自身的岗位胜任力，而且也能使学校不断提升教育教学质量，提高社会影响力和知名度，使高校健康、可持续发展。参考文献：1林杰，魏红.北美大学教师发展工作者的胜任力模型研究 J.高校教育管理，2 0 1 8,1 2（1)：9 2-9 8.2王亚萍.大数据视角下高校教师岗位胜任力的评价体系构建 J.中国高等教育，2 0 1 8（1 8)：5 4-5 6.3】谭琳，熊斌，高春艳.5 G时代高校教师信息化教研能力现状调查与分析 J.成都师范学院学报，2 0 2 2,3 8(4)：7 3-8 2.4师亚红.大数据背景下高职院校课堂教学评价体系的构建 J.陕西教育（高教），2 0 1 9（1 2)：5 1-5 2.5 张卓.多源流理论视域下高校教师考核评价的现实困境及路径选择 J.黑龙江高教研究，2 0 2 2,4 0（4）：9 9-1 0 5.6 陈仲敏.基于大数据的高校教学质量评价体系构建 J.课程教育研究，2 0 1 9（1 0：1 7-1 8.7 官官敏华.产教融合视域下高校应用型教师能力培养路径探析 J.吉林农业科技学院学报，2 0 2 2,3 1（4)：4 3-4 6.8 戴加佳，岳雪峰，任志斌.高校教师惩戒机制的法律分析 J.山西高等学校社会科学学报，2 0 2 2,3 4（3）：6 8-7 3.9伊洁.高等教育信息化水平评价指标体系研究 D.临汾：山西师范大学，2 0 1 8.10】邓佳玫，张志强，尹柏双，等.吉林省转型发展试点院校创新型人才培养模式调查研究一借鉴STEM教育理念 J.吉林农业科技学院学报，2 0 2 2,3 1（1）：1 0-1 4.责任编辑：韩雪