基于大数据的应用型院校“双师型”教师队伍建设

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　　[摘要]“双师型”教师队伍是提升应用型人才培养质量的核心要素，也是助推应用型院校转型发展的强大内生动力。以大数据为代表的“互联网+”时代的到来，为“双师型”教师队伍培养提供了得天独厚的优势。文章提出了大数据视域下“双师型”教师精准培养路径：科学预测“双师型”教师供给，精准制订培养计划;精准诊断“双师型”教师诉求，实施个性化培训方案;实时更新多元数据，实现学习资源共享共用;收集个体量化数据，构建多维的科学评估体系。
　　[关键词]大数据;应用型院校;“双师型”教师
　　[作者简介]王敏（1982- ），女，山东莱州人，烟台南山学院，讲师，硕士;王祖平（1982- ），男，山东龙口人，南山集团，讲师，硕士。（山东  龙口  265700）
　　[中图分类号]G645    [文献标识码]A    [文章编号]1004-3985（2020）04-0061-04
　　大数据，泛指大规模或超大规模的数据集，又被称为“巨量数据”或“海量数据”。伴随着云计算、移动互联网、物联网以及数据挖掘等一系列信息技术的发展，包含海量信息的大数据在各个行业的应用受到越来越广泛的关注，已逐渐成为推动国家创新、行业发展、科技进步、经济腾飞和教育变革的重要力量。本文基于大数据具备的海量、快速、多种类、高价值等特性，针对应用型院校对“双师型”教师素质的多方面要求，从精准培养、个性培训、共享共用以及多维评估四个方面提出加强“双师型”教师队伍建设的措施，以期为培养高素质人才提供坚实的智力支撑。
　　一、大数据对应用型院校“双师型”教师的驱动机制
　　应用型院校基于大数据加强“双师型”教师队伍建设，既是“互联网+教育”发展的必然要求，也是保证自身育人水平持续稳定发展的关键举措。
　　1.基于大数据培养“双师型”教师是提升人才培养适配性的必要举措。近年来，应用型院校的专业设置和招生规模都出现了大幅增长，但与此同时，反而在课程建设、人才培养模式等方面出现了趋同化发展的倾向，难以满足社会对人才的多元化需求。通过对大数据进行分析，应用型院校可以有效剖析不同地区、不同时段的人才需求，从而基于变化发展了的实际需求，结合自身的专业设置情况和办学特色，与时俱进地调整应用型人才培养计划，这样有助于提升院校人才培养规模、类型与区域经济发展的适配性，促进区域经济协调发展。
　　2.基于大数据培养“双师型”教师是教师队伍信息化建设的必由之路。伴随着“互联网+”浪潮的风起云涌，信息技术与各行业的融合程度进一步加深，提升自身信息化水平成为各行业在未来一个阶段发展的重要目标。就应用型院校教师队伍建设而言，当前无论是在教师队伍的前期引入、招聘环节，还是在后续的培养、提升等方面，都或多或少地面临信息化建设不足、教师信息化教学思维滞后以及信息化教学开展难以为继等难题。而大数据作为“互联网+”技术的重要组成部分，可以通过对过往海量数据的抓取、分析，预测当下和未来一个时期教师队伍建设的发展方向，促进“双师型”教师队伍有针对性地可持续发展。
　　3.基于大数据培养“双师型”教师是高等教育供给侧结构性改革的必然要求。当前，应用型院校在育人模式、课程设置、教学方式等方面创新性不足，甚至个别院校陷入停滞发展的局面，其中师资力量薄弱是造成这一现状的重要原因。基于此，从高等教育的供给侧入手，通过提升“双师型”教师的比例进行结构性变革，是当前和今后一段时期破解高等教育育人模式同质化趋向的必然要求。通过采用以大数据为代表的各种尖端信息技术，院校可以实现区域经济发展、院校专业建设、授课方式变革等多个方面的“同频共振”。以“双师型”教师“量质齐升”来提升人才培养水平，进而带动整个院校和高等教育的进一步发展，具有深远的现实意义。
　　二、应用型院校教师队伍建設存在的问题
　　1.“双师型”教师数量不足，学科专业结构失衡。“双师型”教师是保证应用型院校教学水平和人才培养质量的核心力量。当前，“双师型”教师数量、整体素质和学科结构都与现阶段的需求存在一定差距，导致教学质量难以保证。特别是在实践性教学环节和创新创业教育方面，“双师型”教师队伍建设存在的短板制约了学生实践技能的提升、创新意识的激发以及创业能力的提升，阻碍了高等教育进一步发展。
　　2.“双师型”教师培训缺少针对性与精准性。“双师型”教师既要具备基础的通识性知识，还要掌握自身领域的“独门绝技”，尤其是一些特色专业、新兴专业和行业对“双师型”教师的要求更高，这对教师的学习提出了更高的要求。但就目前而言，很多应用型院校的“双师型”教师培训无论是内容、方式，还是流程，都呈现出同质化趋向。这种泛化、缺少针对性的培训，对教师素质和能力提升的作用微乎其微，更遑论对“双师型”教师深层次核心能力的强化了。
　　3.学习资源有限，更新不及时。现阶段，很多应用型院校建设了线上学习平台，为教师主动学习、增强能力提供帮助。但就目前线上学习平台的建设情况而言，普遍存在学习资源来源单一、内容匮乏、更新不及时等弊端，不能有效满足“双师型”教师随时随地、不间断学习的需求。此外，线上学习平台的内容大都以理论知识为主，缺少实践性内容，不利于“双师型”理论素养和实践技能均衡发展。
　　4.考核方式单一，激励措施乏力。完善的考核评价制度可以充分发挥引导、反馈、规范和激励等作用。当下，应用型院校对“双师型”教师的考核评价普遍存在重结果轻过程、重总量轻增量的倾向，导致很多进步明显但总量不大的青年教师的积极性得不到充分调动，甚至在个别院校，考核评价存在“论资排辈”的倾向，这不仅不利于“双师型”教师队伍健康可持续发展，而且从长远来看，也不利于营造公平、公正、公开的办学氛围。
　　三、大数据视域下“双师型”教师精准培养路径
　　专业人员可以在对多方数据进行实时抓取、分析、反馈、研判的基础上，为“双师型”教师精准培养提供有力支撑，帮助应用型院校通过科学预测、精准诊断、实时更新多元数据以及收集个体量化数据等路径，实现“双师型”教师“量质齐增”。 　　1.科学预测“双师型”教师供给，精准制订培养计划。大数据时代，教育、经济、社会、文化等不同领域都构建起了庞大的数据库，我们要充分利用这些数据库并实现数据库之间的互联互通，发挥数据库内海量数据的“驱动”作用，基于区域产业结构、未来发展走向、院校专业建设和现阶段师资水平等多重因素为“双师型”教师培养精准施策。
　　其一，完善教育管理公共服务平台，推动教育基础数据的伴随式收集和互通共享。大数据蕴含了庞大的教师数据，应结合区域政府数据平台以及应用型院校学生信息管理系统，在对多种数据进行全面整合、量化处理、深入挖掘的基础上，综合分析当前一个时期“双师型”教师的缺口数量、专业、结构等要素，尤其是针对一些人才紧缺专业、新兴行业，因地制宜地适当倾斜“双师型”教师培养力度、放开相关优惠政策，科学规划未来一段时期“双师型”教师的长远培养规划。其二，依托大数据的云处理功能，实行“双师型”教师培养定向追踪机制。应用型院校设定专门的数据库，将新招聘教师的各项资料、数据纳入其中，通过大数据与云计算技术的结合，给每名教师设定培养规划以及不同阶段的发展目标，实施追踪并记录教师的成长发展轨迹，并设定一定的时间周期进行全面总结。通过定向追踪机制的设定，教师可以更加清晰地梳理、回顾自己的成长历程，有针对性地补强弱项和短板，实现自身能力提升。其三，基于大数据的信息共享功能，构建“双师型”教师培养与产业经济发展同步的动态调整机制。实现教育信息数据库与区域产业经济数据库的共享共用。应用型院校基于区域经济转型发展、产业结构优化调整等不同阶段的工作重点和对不同类型人才的需求，结合自身在办学方面的优势与特色，提出构建“双师型”教师队伍的路径，实现院校“双师型”教师数量、结构等与现实需求的完美适配，为进一步提升人才培养质量和办学水平打下坚实基础。
　　2.精准诊断“双师型”教师诉求，实施个性化培训方案。基于个性化信息开展精准问诊，及时、全面了解培训对象的主体诉求和愿望，促进教师差異化发展，是提升“双师型”教师素质和院校办学水平的关键举措。
　　一方面，发挥大数据实时、高速处理的优势，提升培训内容与教师需求的适切性，这一做法主要是针对普适性培训而言。具体来说，在实际培训过程中，院校借助大数据深层次、全方位、不间断地分析教师培训过程中的行为、反馈等一系列信息，通过综合分析、研判，多角度、多层次识别具有共性的培训诉求，基于参训教师的整体情况及时调整培训内容、培训方式等，开展适应性以及自我导向型培训，以提升“双师型”教师培训效果，实现培训效果与教师主观愿望相吻合。另一方面，借助数据挖掘的可视化特点和统计分析技术，对教师日常的数据碎片进行收集、测量，从而制订个性化、科学化培训方案。对于“双师型”教师而言，无论是在日常的教学、科研中，还是在参加培训的过程中，或多或少地会遗留个人“痕迹”，即“信息碎片”，这其中包含了更为真实、客观的教师诉求。大数据可以将这些散落在不经意之处的信息碎片进行全面搜集和整合，剖析内在隐藏的个性化发展需求，如教师的学习模式、学习态度、学习风格以及学习需求等多种信息，在科学分析、精准问诊的基础上，针对不同个体在不同方面的差异化需求，提供个性化的培训方案和学习环境。此举既可以真正实现“双师型”教师的个性化精准发展，同时也能最大限度地提升教师培训效果，调动教师参与培训的积极性，实现院校、教师双赢的局面。
　　3.实时更新多元数据，实现学习资源共享共用。无论是针对全体教师的普适性培训，还是针对个人的个性化提升，“双师型”教师的持续性成长都离不开基于大数据的多种学习资源。因此，应用型院校应促进多方教学资源数据的整合与实时更新，打通多种信息资源之间的界限与隔阂，为“双师型”教师成长提供充足的信息资源。
　　一方面，整合线上线下学习资源，构建数据共享、信息共用的“云平台”。在信息时代，院校可以打通并整合教师网站群、共享数字化图书馆、学科网站、多媒体素材库的多种学习资源，联合开发在线学习系统，努力实现多种数据、信息平台之间的互通、连接，消除“信息孤岛”。此外，对于“双师型”教师而言，线下的实际操作环节对于提升自身能力至关重要。院校可以与企业深度协作，采取直播、远程操纵等手段，将实践性教学过程通过学习平台予以共享，让教师不出校园就能真实体验到实践性学习的真谛。有条件的话，校企之间可以直接实现人员的双向互动，让教师走进企业一线，在生产过程中提升实践教学水平。另一方面，鼓励“双师型”教师基于“云平台”设立个人“自助式”学习菜单。“云平台”所包含的学习资源浩如烟海，在纷繁复杂的海量信息中准确获取自己所需资源，不仅有助于提高学习成效，还可以提升学习效率。具体来说，“双师型”教师应结合所在专业实际（尤其是学科前沿发展动态）、地区经济发展所需人才类型以及个体预期的发展方向等个性化因素，根据在线学习系统现阶段所包含的学习资源，筛选适合自己需求的内容，实行“自助点餐”学习，并基于“云平台”学习资源的更新情况及时动态调整自己的“学习菜单”，确保所学内容紧跟时代要求和行业发展实际。这样既避免了“盲目点餐”导致的无目的性，提升了自主学习的针对性和有效性，又最大限度地发挥了学习资源的功效。
　　4.收集个体量化数据，构建多维的科学评估体系。大数据等现代信息技术加速了教育领域“数据支撑式”评价的发展，不仅实现了教育评价的“数据主义”，也为全面采集和分析教学动态数据提供了强有力的技术支持。在“双师型”教学评价中，基于大数据多渠道收集个体的量化信息，有助于提升教师评价体系的科学性和前瞻性。
　　一方面，变静态、结果性评价为动态、发展性评价。基于大数据技术，应用型院校可以为每位“双师型”教师制定电子档案，全程记录教师的工作状况、发展规划、心理状态等内在微观层面的变化状况，提升评价的过程性、科学性，避免单纯依靠数字、成绩等结果评价而导致的片面评价。同时，在评价过程中，通过“进步评价”“增量评价”等更加全面地审视“双师型”教师的成长和进步，调动起教师自主学习、自我提升的积极性。另一方面，实现评价结果的“可视化”。所谓“可视化评价”，就是基于大数据技术以图形化方式直观、生动地呈现教师各方面的发展数据。较之以往的传统评价方式，可视化评价更加科学、精准，可以针对不同教师的发展动态，甚至个别时段心理情绪的细微变化进行“靶向施策”，从而提供更具针对性的奖励措施、激励机制，促进“双师型”教师精准提升和全面发展。
　　[参考文献]
　　[1]田浩国，乔木，高登云.大数据背景下地方独立学院“双师型”师资建设浅析[J].黑龙江教育：高教研究与评估，2018（5）：57-59.
　　[2]石纬林，王轶.大数据时代的高校师资队伍建设研究[J].中国电化教育，2016（7）：137-141.
　　[3]陈泊伶，易亚利，欧诗德.大数据时代背景下地方普通高校应用统计学专业“双师双能型”教师培养探究[J].教育教学论坛，2019（6）：232-233.
　　[4]韩怡.基于大数据的高校创新创业师资队伍建设[J].经济研究导刊，2017（10）：137-138.
　　[5]陈小云.高职“双师型”教师职业胜任力模型构建——基于“互联网+”教育视角[J].内江科技，2018（11）：130-131.
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