基于大數據的應用型院校“雙師型”教師隊伍建設

王敏 王祖平

[摘要]“雙師型”教師隊伍是提升應用型人才培養質量的核心要素，也是助推應用型院校轉型發展的強大內生動力。以大數據為代表的“互聯網+”時代的到來，為“雙師型”教師隊伍培養提供了得天獨厚的優勢。文章提出了大數據視域下“雙師型”教師精準培養路徑：科學預測“雙師型”教師供給，精準制訂培養計劃;精準診斷“雙師型”教師訴求，實施個性化培訓方案;實時更新多元數據，實現學習資源共享共用;收集個體量化數據，構建多維的科學評估體系。

[關鍵詞]大數據;應用型院校;“雙師型”教師

[作者簡介]王敏（1982- ），女，山東萊州人，煙臺南山學院，講師，碩士;王祖平（1982- ），男，山東龍口人，南山集團，講師，碩士。（山東 ?龍口 ?265700）

[中圖分類號]G645 ? ?[文獻標識碼]A ? ?[文章編號]1004-3985（2020）04-0061-04

大數據，泛指大規模或超大規模的數據集，又被稱為“巨量數據”或“海量數據”。伴隨著云計算、移動互聯網、物聯網以及數據挖掘等一系列信息技術的發展，包含海量信息的大數據在各個行業的應用受到越來越廣泛的關注，已逐漸成為推動國家創新、行業發展、科技進步、經濟騰飛和教育變革的重要力量。本文基于大數據具備的海量、快速、多種類、高價值等特性，針對應用型院校對“雙師型”教師素質的多方面要求，從精準培養、個性培訓、共享共用以及多維評估四個方面提出加強“雙師型”教師隊伍建設的措施，以期為培養高素質人才提供堅實的智力支撐。

一、大數據對應用型院校“雙師型”教師的驅動機制

應用型院校基于大數據加強“雙師型”教師隊伍建設，既是“互聯網+教育”發展的必然要求，也是保證自身育人水平持續穩定發展的關鍵舉措。

1.基于大數據培養“雙師型”教師是提升人才培養適配性的必要舉措。近年來，應用型院校的專業設置和招生規模都出現了大幅增長，但與此同時，反而在課程建設、人才培養模式等方面出現了趨同化發展的傾向，難以滿足社會對人才的多元化需求。通過對大數據進行分析，應用型院校可以有效剖析不同地區、不同時段的人才需求，從而基于變化發展了的實際需求，結合自身的專業設置情況和辦學特色，與時俱進地調整應用型人才培養計劃，這樣有助于提升院校人才培養規模、類型與區域經濟發展的適配性，促進區域經濟協調發展。

2.基于大數據培養“雙師型”教師是教師隊伍信息化建設的必由之路。伴隨著“互聯網+”浪潮的風起云涌，信息技術與各行業的融合程度進一步加深，提升自身信息化水平成為各行業在未來一個階段發展的重要目標。就應用型院校教師隊伍建設而言，當前無論是在教師隊伍的前期引入、招聘環節，還是在后續的培養、提升等方面，都或多或少地面臨信息化建設不足、教師信息化教學思維滯后以及信息化教學開展難以為繼等難題。而大數據作為“互聯網+”技術的重要組成部分，可以通過對過往海量數據的抓取、分析，預測當下和未來一個時期教師隊伍建設的發展方向，促進“雙師型”教師隊伍有針對性地可持續發展。

3.基于大數據培養“雙師型”教師是高等教育供給側結構性改革的必然要求。當前，應用型院校在育人模式、課程設置、教學方式等方面創新性不足，甚至個別院校陷入停滯發展的局面，其中師資力量薄弱是造成這一現狀的重要原因。基于此，從高等教育的供給側入手，通過提升“雙師型”教師的比例進行結構性變革，是當前和今后一段時期破解高等教育育人模式同質化趨向的必然要求。通過采用以大數據為代表的各種尖端信息技術，院校可以實現區域經濟發展、院校專業建設、授課方式變革等多個方面的“同頻共振”。以“雙師型”教師“量質齊升”來提升人才培養水平，進而帶動整個院校和高等教育的進一步發展，具有深遠的現實意義。

二、應用型院校教師隊伍建設存在的問題

1.“雙師型”教師數量不足，學科專業結構失衡。“雙師型”教師是保證應用型院校教學水平和人才培養質量的核心力量。當前，“雙師型”教師數量、整體素質和學科結構都與現階段的需求存在一定差距，導致教學質量難以保證。特別是在實踐性教學環節和創新創業教育方面，“雙師型”教師隊伍建設存在的短板制約了學生實踐技能的提升、創新意識的激發以及創業能力的提升，阻礙了高等教育進一步發展。

2.“雙師型”教師培訓缺少針對性與精準性。“雙師型”教師既要具備基礎的通識性知識，還要掌握自身領域的“獨門絕技”，尤其是一些特色專業、新興專業和行業對“雙師型”教師的要求更高，這對教師的學習提出了更高的要求。但就目前而言，很多應用型院校的“雙師型”教師培訓無論是內容、方式，還是流程，都呈現出同質化趨向。這種泛化、缺少針對性的培訓，對教師素質和能力提升的作用微乎其微，更遑論對“雙師型”教師深層次核心能力的強化了。

3.學習資源有限，更新不及時。現階段，很多應用型院校建設了線上學習平臺，為教師主動學習、增強能力提供幫助。但就目前線上學習平臺的建設情況而言，普遍存在學習資源來源單一、內容匱乏、更新不及時等弊端，不能有效滿足“雙師型”教師隨時隨地、不間斷學習的需求。此外，線上學習平臺的內容大都以理論知識為主，缺少實踐性內容，不利于“雙師型”理論素養和實踐技能均衡發展。

4.考核方式單一，激勵措施乏力。完善的考核評價制度可以充分發揮引導、反饋、規范和激勵等作用。當下，應用型院校對“雙師型”教師的考核評價普遍存在重結果輕過程、重總量輕增量的傾向，導致很多進步明顯但總量不大的青年教師的積極性得不到充分調動，甚至在個別院校，考核評價存在“論資排輩”的傾向，這不僅不利于“雙師型”教師隊伍健康可持續發展，而且從長遠來看，也不利于營造公平、公正、公開的辦學氛圍。

三、大數據視域下“雙師型”教師精準培養路徑

專業人員可以在對多方數據進行實時抓取、分析、反饋、研判的基礎上，為“雙師型”教師精準培養提供有力支撐，幫助應用型院校通過科學預測、精準診斷、實時更新多元數據以及收集個體量化數據等路徑，實現“雙師型”教師“量質齊增”。

1.科學預測“雙師型”教師供給，精準制訂培養計劃。大數據時代，教育、經濟、社會、文化等不同領域都構建起了龐大的數據庫，我們要充分利用這些數據庫并實現數據庫之間的互聯互通，發揮數據庫內海量數據的“驅動”作用，基于區域產業結構、未來發展走向、院校專業建設和現階段師資水平等多重因素為“雙師型”教師培養精準施策。

其一，完善教育管理公共服務平臺，推動教育基礎數據的伴隨式收集和互通共享。大數據蘊含了龐大的教師數據，應結合區域政府數據平臺以及應用型院校學生信息管理系統，在對多種數據進行全面整合、量化處理、深入挖掘的基礎上，綜合分析當前一個時期“雙師型”教師的缺口數量、專業、結構等要素，尤其是針對一些人才緊缺專業、新興行業，因地制宜地適當傾斜“雙師型”教師培養力度、放開相關優惠政策，科學規劃未來一段時期“雙師型”教師的長遠培養規劃。其二，依托大數據的云處理功能，實行“雙師型”教師培養定向追蹤機制。應用型院校設定專門的數據庫，將新招聘教師的各項資料、數據納入其中，通過大數據與云計算技術的結合，給每名教師設定培養規劃以及不同階段的發展目標，實施追蹤并記錄教師的成長發展軌跡，并設定一定的時間周期進行全面總結。通過定向追蹤機制的設定，教師可以更加清晰地梳理、回顧自己的成長歷程，有針對性地補強弱項和短板，實現自身能力提升。其三，基于大數據的信息共享功能，構建“雙師型”教師培養與產業經濟發展同步的動態調整機制。實現教育信息數據庫與區域產業經濟數據庫的共享共用。應用型院校基于區域經濟轉型發展、產業結構優化調整等不同階段的工作重點和對不同類型人才的需求，結合自身在辦學方面的優勢與特色，提出構建“雙師型”教師隊伍的路徑，實現院校“雙師型”教師數量、結構等與現實需求的完美適配，為進一步提升人才培養質量和辦學水平打下堅實基礎。

2.精準診斷“雙師型”教師訴求，實施個性化培訓方案。基于個性化信息開展精準問診，及時、全面了解培訓對象的主體訴求和愿望，促進教師差異化發展，是提升“雙師型”教師素質和院校辦學水平的關鍵舉措。

一方面，發揮大數據實時、高速處理的優勢，提升培訓內容與教師需求的適切性，這一做法主要是針對普適性培訓而言。具體來說，在實際培訓過程中，院校借助大數據深層次、全方位、不間斷地分析教師培訓過程中的行為、反饋等一系列信息，通過綜合分析、研判，多角度、多層次識別具有共性的培訓訴求，基于參訓教師的整體情況及時調整培訓內容、培訓方式等，開展適應性以及自我導向型培訓，以提升“雙師型”教師培訓效果，實現培訓效果與教師主觀愿望相吻合。另一方面，借助數據挖掘的可視化特點和統計分析技術，對教師日常的數據碎片進行收集、測量，從而制訂個性化、科學化培訓方案。對于“雙師型”教師而言，無論是在日常的教學、科研中，還是在參加培訓的過程中，或多或少地會遺留個人“痕跡”，即“信息碎片”，這其中包含了更為真實、客觀的教師訴求。大數據可以將這些散落在不經意之處的信息碎片進行全面搜集和整合，剖析內在隱藏的個性化發展需求，如教師的學習模式、學習態度、學習風格以及學習需求等多種信息，在科學分析、精準問診的基礎上，針對不同個體在不同方面的差異化需求，提供個性化的培訓方案和學習環境。此舉既可以真正實現“雙師型”教師的個性化精準發展，同時也能最大限度地提升教師培訓效果，調動教師參與培訓的積極性，實現院校、教師雙贏的局面。

3.實時更新多元數據，實現學習資源共享共用。無論是針對全體教師的普適性培訓，還是針對個人的個性化提升，“雙師型”教師的持續性成長都離不開基于大數據的多種學習資源。因此，應用型院校應促進多方教學資源數據的整合與實時更新，打通多種信息資源之間的界限與隔閡，為“雙師型”教師成長提供充足的信息資源。

一方面，整合線上線下學習資源，構建數據共享、信息共用的“云平臺”。在信息時代，院校可以打通并整合教師網站群、共享數字化圖書館、學科網站、多媒體素材庫的多種學習資源，聯合開發在線學習系統，努力實現多種數據、信息平臺之間的互通、連接，消除“信息孤島”。此外，對于“雙師型”教師而言，線下的實際操作環節對于提升自身能力至關重要。院校可以與企業深度協作，采取直播、遠程操縱等手段，將實踐性教學過程通過學習平臺予以共享，讓教師不出校園就能真實體驗到實踐性學習的真諦。有條件的話，校企之間可以直接實現人員的雙向互動，讓教師走進企業一線，在生產過程中提升實踐教學水平。另一方面，鼓勵“雙師型”教師基于“云平臺”設立個人“自助式”學習菜單。“云平臺”所包含的學習資源浩如煙海，在紛繁復雜的海量信息中準確獲取自己所需資源，不僅有助于提高學習成效，還可以提升學習效率。具體來說，“雙師型”教師應結合所在專業實際（尤其是學科前沿發展動態）、地區經濟發展所需人才類型以及個體預期的發展方向等個性化因素，根據在線學習系統現階段所包含的學習資源，篩選適合自己需求的內容，實行“自助點餐”學習，并基于“云平臺”學習資源的更新情況及時動態調整自己的“學習菜單”，確保所學內容緊跟時代要求和行業發展實際。這樣既避免了“盲目點餐”導致的無目的性，提升了自主學習的針對性和有效性，又最大限度地發揮了學習資源的功效。

4.收集個體量化數據，構建多維的科學評估體系。大數據等現代信息技術加速了教育領域“數據支撐式”評價的發展，不僅實現了教育評價的“數據主義”，也為全面采集和分析教學動態數據提供了強有力的技術支持。在“雙師型”教學評價中，基于大數據多渠道收集個體的量化信息，有助于提升教師評價體系的科學性和前瞻性。

一方面，變靜態、結果性評價為動態、發展性評價。基于大數據技術，應用型院校可以為每位“雙師型”教師制定電子檔案，全程記錄教師的工作狀況、發展規劃、心理狀態等內在微觀層面的變化狀況，提升評價的過程性、科學性，避免單純依靠數字、成績等結果評價而導致的片面評價。同時，在評價過程中，通過“進步評價”“增量評價”等更加全面地審視“雙師型”教師的成長和進步，調動起教師自主學習、自我提升的積極性。另一方面，實現評價結果的“可視化”。所謂“可視化評價”，就是基于大數據技術以圖形化方式直觀、生動地呈現教師各方面的發展數據。較之以往的傳統評價方式，可視化評價更加科學、精準，可以針對不同教師的發展動態，甚至個別時段心理情緒的細微變化進行“靶向施策”，從而提供更具針對性的獎勵措施、激勵機制，促進“雙師型”教師精準提升和全面發展。

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