大数据思维对高校教师绩效管理的启示

赵一鸣++郝建江

摘 要：大数据的出现为教育事业发展注入新的动力，绩效管理作为高校教育中的关键环节，是促进高校教师工作的重要保障，但传统高校教师绩效管理存在着教师评价体系的评价指标单一、缺乏有效的绩效管理手段、忽视教师评价的发展性作用等问题。本研究通过文献分析法论述了大数据思维对高校教师绩效管理在精细的评价指标体系设计与数据采集、便利的数据整合分析处理手段、基于大数据预警与评估的个性化专业发展三方面的启示，最后提出了基础性数据的采集积累，信息资源的整合管理，顶层设计、投入的逐步实施和教师信息化意识与能力的渐进提升四方面准备工作，以便高校逐步走向未来基于大数据的教师绩效管理。

关键词：大数据；大数据思维；高校教师；绩效管理

中图分类号：G40-057 文献标志码：A 文章编号：1673-8454（2017）05-0001-03

大数据的出现为教育信息化的发展带来了前所未有的影响，基于大数据可以开展多方面的教育工作，如为学生的学习提供个性化的指导设计，为教师了解掌握学生特征提供帮助，为教育机构提供科学决策的有效依据等等。[1]从教师教学到学生学习、从资源建设到工作管理、从学校教育到终身学习等方面都在逐步进入大数据时代。高校教师作为高等教育中的重要力量，对其教学、科研等工作的绩效管理是教育质量的有效保障，但当前高校教师绩效管理工作存在着诸多问题和不足，大数据的出现为这一工作提供了新的思路和方法。基于此，本研究从当前高校教师绩效管理的现状和问题入手，借鉴大数据概念，分析了大数据思维对高校教师绩效管理的启示，并对高校未来实施基于大数据的教师绩效管理应当做的准备工作进行了阐述。

一、高校教师绩效管理的现状与问题

上世纪末，随着我国高校的快速发展，对高校教师的各种评价逐渐得以开展，到目前为止，对高校教师的业绩评价已相当普遍，并在一定的历史阶段、一定程度上对高校的发展起到了重要的促进作用。当前我国多数高校教师绩效评价主要是对教师的教学、科研等工作量进行等级划分，从德、能、勤、绩四个方面进行考察，同时随着人事改革的发展，多数高校采用教师自我评价、学生评价等多种方式相结合的综合考评。[2]从空间角度来看，各地院校的教师绩效评价“各自为战”，指标类型、划分标准、考核模式等均存在着一定的差异，尚未形成系统体系的绩效管理。[3]

结合当前部分高校的教师绩效评价体系，并查阅相关已有文献，可以将当前高校教师绩效管理存在的主要问题概括为以下三个方面：①绩效评价指标不完善、不标准：从指标内容上来说，教学指标主要是教师教学的工作量，科研指标主要是论文的发表数、专著数、课题数等，这种指标的确定，过于偏重于指标结果，缺少具体工作过程的评价；从指标评价标准来看，部分指标的数量并不能代表其所要体现的指标质量，特别是在学术指标上，过分强调年度成果数量的评价背离了学术研究的本质特征，同时在一定程度上会导致教师间的内耗、功利性日益强烈，严重影响了教师的身心健康和高校教师队伍的建设。[4]②缺乏有效的绩效管理手段：当前高校教师绩效评价主要通过人工填写、统计汇总的方式进行，基础数据的统计烦琐复杂，并且在统计过程中指标的审核工作费时费力，容易产生数据错误，且效率低下。在部分高校虽然已采取信息化绩效管理平台，但在实施中由于教师本身的信息素养不足以及平台人性化功能设置等的欠缺，导致绩效管理工作依旧效率不足。③忽视教师评价的发展性作用：绩效管理本身的目的是为了促进教师绩效和自身发展，以便高校行政管理和长期发展，但当前多数高校绩效管理难以为教师的发展提供借鉴或起到促进作用，导致绩效评价流于形式。[5]

二、大数据思维概述

“大数据”一词本身是计算机科学中的术语，最早由美国NASA研究人员迈克尔·考克斯（Michael Cox）和大卫·埃尔斯沃思（David Ellsworth）在1997年提出，用以表述计算机所产生的巨大数据量。[6]伴随互联网、云计算等技术的发展和分析工具的出现，大数据的产生、存储、整合，以及基于海量数据的计算分析成为可能。随着众多学者对大数据的不断深入研究，可以将其特点概括为“6Vs”，分别是大体量（Volume）、高速度（Velocity）、多样化（Variety）、真实性（Veracity）、价值（Value）和可视化（Visualization）。[7]总体而言，大数据是基于对基础性数据的海量采集、储存和管理，借助统计学、计算机科学等分析算法，挖掘并推测事物发展的规律和方向，为用户提供有价值的信息。

大数据在各行各业中的实践应用，逐步影响了人们日常的工作生活方式和知识体系，进而产生对问题思考解决的新方法和新的思维观念，即大数据思维，从根本上来说是大数据内在逻辑的深刻体现。近年来，越来越多的学者将大数据思维应用到各行各业中，如经济管理、制造业、农业、商业、金融业、交通运输业、影视制作、医疗卫生、体育等等，为行业发展提供了新的理念、方法，甚至开辟了新的领域。[8]大数据思维在教育中的应用研究目前主要在高校图书馆、学生信息管理、人事档案管理等方面。在高校教师绩效管理方面，笔者在CNKI中以“大数据”和“教师绩效管理”为关键词进行文献检索，检索文献结果为零（检索时间为2016年9月15日），说明关于大数据思维在高校教师绩效管理中的研究甚少，同时也反映出本研究具有一定的开创性。

三、大数据思维对高校教师绩效管理的启示

1.精细的评价指标体系设计与数据采集

相对于传统高校教师绩效管理的指标设计和数据采集，在大数据的支持下，可以进行更加精细的指标设计和数据采集。在教学工作的评价指标中，可以增设更多的过程性评价指标进行数据采集，如教师的出勤率可以更加精确到教师是否存在迟到、早退等现象，以及课堂教师讲授时间、课堂师生互动次数等等，从而可以有效避免学生评教的主观性和人情分；在科研工作上，除了對科研成果的数量统计外，大数据还可以对教师科研成果的完成进度进行监控，特别是大数据可以对科研经费监督，对科研成果价值进行有效评估，而这些措施对于科研成就的评估具有重要价值；在其它服务工作上，大数据也可根据教师职务设置相应指标进行基础数据采集，如班主任对学生的日常班级管理工作等等。由于大数据对事物内在规律的探索上具有开放性，即不需对结论进行提前的预设，依据采集的精细数据进行研究分析，可以获得更多未知规律和多元体系。[9]因此，基于大数据的教师绩效管理可以根据这些原始数据进行更多的、意想不到的评估和预测。

2.便利的数据整合分析处理手段

在高校教师绩效评价中，指标权重的确定和计算是一项烦琐的工作，并且绩效结果的公示和监督也相对复杂。通过大数据技术，可以在基础数据采集后，通过系统云计算和大数据分析挖掘技术进行快速便捷的数据整合分析，并对异常数据进行报错。在高校中，通过大数据的互联互通，可以将学校各系统平台数据进行有效整合，如学工系统、一卡通系统、后勤服务系统等平台，甚至与教师个人网站、自媒体平台系统都可以进行数据整合分析，而對于这些海量数据资源的利用与分析，可以充分发挥大数据的特点。同时随着时间的积累、底层数据量的不断扩展，可以为每个教师构建自身的大数据系统库，从而可以更加有效地进行教师的绩效管理。

3.基于大数据预警与评估的个性化专业发展

大数据分析、数据挖掘等技术的支持，可以对事物发展的规律和方向进行有效评估和预测。在基于大数据的高校教师绩效管理中，既可以将各个教师绩效进行横向的对比分析，也可在时间维度上进行纵向的教师自身的自我发展评价，同时可以对每个教师的绩效建模，从而对教师的绩效规律进行分析利用，并可实时、有效地为教师的绩效发展进行预警与评估，进而为教师专业能力的发展提供帮助。从绩效管理的本质上来讲，绩效管理的目的是为了促进工作目标的达成，通过大数据对教师专业能力的发展提高可以进一步促进高校工作业绩的提升。

四、高校教师绩效管理的“大数据”准备

从高校教师未来发展的趋势来看，全面实施基于大数据的高校教师绩效管理是毋容置疑的，但是需要较长时间的过渡和完善。从当前角度来看，高校应当为未来基于大数据的绩效管理做以下四个方面的准备工作：

1.基础性数据的采集积累

原始数据的采集积累是大数据分析的重要前提，因此从长远角度来看，教师绩效管理的实现需要基础性数据的大量积累与存储。教师的基础性数据主要包括个人基本信息、教学信息、科研信息、服务信息等，其中个人基本信息可以对接院校中的教工系统，而教学信息、科研信息以及服务信息等方面，以往的数据采集多为工作量、工作结果的采集，相对于未来大数据分析十分欠缺，应当进行更多过程性指标的设定，并进行原始数据的采集积累。从采集手段上来说，基于一卡通系统的打卡考勤等是当前相对便于实施的一种手段，同时随着当下技术的发展，可以基于校园网络做底层数据的采集，如对教师网络使用情况的监控、基于NFC（近距离无线通讯技术）定位的考勤分析等等，都可以进一步实施原始数据的细化采集，并且这种“悄无声息”的数据采集，可以避免烦琐的人工操作而引起教师的反感情绪。

2.信息资源的整合管理

相对于传统的高校系统平台，基于大数据的绩效管理平台需要对接多个相关系统，以便数据的共建、共享和共用，因此信息资源的有效整合是关键环节。当前各高校网络系统规模、水平参差不齐，并且各个子系统之间相对独立，大多只是职工账号的统一入口，而各系统的内容数据共享共用比较欠缺。一方面是系统建设本身功能的欠缺，一方面是院校对各个系统采购时的供应单位大多不一致，第三方公司出于对自身信息的安全考虑而不提供数据接口。这种系统的相对对立对后期大数据的分析是一个较大的障碍，因此应当逐步对各系统信息资源进行整合管理，特别是对已有的过往数据整合，可以进一步加快高校基于大数据的绩效管理的开展。

3.顶层设计、投入的逐步实施

当前高校教师绩效管理评价指标不同，评价内容各异，很大程度上是因为绩效管理机制不健全、不完善。随着教育信息化的进一步深入，大数据在高校教学和管理中的应用成为重点，但大数据对多数院校独立设计实施却难以操作，因此在政府层面需要进行顶层设计规划，并逐步投资实施。当然在具体实施方面，可以由第三方进行操作，但顶层规划、标准设计需要统一的行业标准进行规范，才能够为未来各高校间信息的共享提供基础，而单纯的市场行为很难在短期内形成符合高校需求的标准。

4.教师信息化意识与能力的渐进提升

教师既是高校绩效管理的主体，也是高校绩效管理的客体：作为主体，教师是绩效管理规则的制定者与实施者；作为客体，教师是高校绩效管理的对象。这一双重身份使教师在对新技术的介入和应用中具有关键的影响作用，因此基于大数据的绩效管理要求教师本身必须具有信息化的意识与能力，以便有效稳定地开展实施。当然技术的发展会使人机交互逐步走向自然化、人性化，因此大数据原始数据的采集在一定程度上并不会导致烦琐的人工操作，但作为教师应逐渐了解、认识“大数据”这一事物，进而在此基础上开展大数据的相关应用，促进自身能力的发展。

综上所述，本研究首先对当前高校绩效评价的现状和问题进行了分析，其次对大数据思维进行了阐述，之后对大数据思维对高校教师绩效评价的启示进行论述，包括精细的评价指标体系设计与数据采集、便利的数据整合分析处理手段、基于大数据预警与评估的个性化专业发展三个方面，最后针对未来大数据支持的高校绩效管理，提出了基础性数据的采集积累，信息资源的整合管理，顶层设计、投入的逐步实施和教师信息化意识与能力的渐进提升四个方面的准备工作，以期对未来高校基于大数据的教师绩效管理提供参考。

参考文献：

[1]Yu X，Wu S.Typical Applications of Big Data in Education[C].International Conference of Educational Innovation Through Technology. IEEE Computer Society， 2015.

[2]李志河.我国高校教学科研人员绩效考评研究[M].科学出版社，2012.

[3]吕志霞，陈伟.高校教师绩效考核：现状、问题与对策[J].现代教育管理，2013（8）：78-82.

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[5]戴屹，顾琴轩.国外高校教师绩效评估研究综述与启示[J].外国教育研究，2012（7）：43-49.

[6]何克抗.大数据面面观[J].电化教育研究，2014（10）：8-16，22.

[7]祝智庭，沈德梅.基于大数据的教育技术研究新范式[J].电化教育研究，2013（10）：5-13.

[8]邬贺铨.大数据思维[J].科学与社会，2014（1）：1-13.

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[10]蔡先金，宋尚桂，王希普，刘福才.大数据时代的大学——e课程e教学 e管理[M].山东人民出版社，2015.

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[12]Crossley M. Global league tables， big data and the international transfer of educational research modalities[J].Comparative Education，2014，50（1）：15-26.

（编辑：王天鹏）