淺談大數據時代高校做好人事管理的舉措

文/段艷如

高校人事管理是指高校根據國家法律法規和高校內部規章制度，對全體教職工進行管理和服務的過程。高校人事管理的目標是通過對人員聘任、考核、激勵、發展、退休等方面的管理，保證教職工的權益得到充分保障，同時確保高校能夠順利地實現各項工作目標。高校人事管理是高校內部管理的重要組成部分，它直接關系到高校的教學科研質量和整體發展水平。

大數據時代的到來，對高校人事管理各個方面都會產生重要的影響。互聯網技術的應用，能夠提高高校人事管理的效率，同時也可以為高校人事管理帶來更多新型先進的工作設備和技術。然而，大數據背景下高校人事管理仍然存在一些不足，需要改進。

大數據時代高校人事管理存在的不足

人事管理制度不夠科學規范。在大數據時代背景下，高校人事管理制度應更加規范完善，從而適應時代發展的需求。然而，一些高校的人事管理制度仍然不夠科學規范。一方面，部分高校在制定人事管理制度時缺乏科學性和系統性，未能充分考慮高校自身特點和實際需求。例如，一些高校的人才引進政策只重視學歷和職稱，而對實際科研能力和業績的評估較少，導致引進的人才與高校的實際需求不相適應。另一方面，部分高校的人事管理制度存在不合理的規定和條款，使人事管理變得繁瑣且冗長，影響了高校的人事管理工作效率。例如，一些高校的職稱評審流程過于復雜，申請人需要提交大量材料和證明，審核時間較長。此外，高校人事管理制度的執行存在缺陷和漏洞，容易導致出現管理失誤和不公平現象。一些高校在錄用人才時過于注重個人的學歷、學位和職稱等硬性指標，而忽略了實際的研究能力和實踐經驗，導致一些本來具有實力和潛力的人才被錯過。

人事管理方式落后。管理方式落后是目前很多高校人事管理存在的一個通病。在傳統的高校人事管理模式中，人力資源管理主要依靠手工操作、文件存檔、面談評定等方式進行。這種管理方式的弊端在于效率低下、容易出錯和信息共享不便。此外，由于人事管理事項繁多，管理人員的工作負擔也較重，人力資源管理流程存在滯后、卡頓等問題，導致信息反饋不及時、人才流失等問題，影響了高校的運營和發展。相比傳統的高校人事管理方式，大數據技術可以提高高校人力資源管理效率、降低管理成本和促進人才培養和流動。然而，目前許多高校在人事管理方面的大數據應用普及率較低，管理人員的大數據技術水平和應用能力不高，人力資源管理方式仍然比較簡單粗暴，缺乏技術含量。比如，一些高校在人才招聘、晉升評定等環節還是采用傳統的面試、考核等方式，信息化程度不高；在人才流動管理方面，往往缺乏大數據支持的智能化解決方案，難以實現人才的精準匹配和流動。

高校人事管理工作的數據庫尚未實現規范建立。大數據時代的高校人事管理需要有數據庫的工作數據作為信息和技術支撐。然而，筆者在走訪調查高校人事管理情況時，發現很多高校在人事管理數據庫建設上還不夠規范。首先，一些高校的人事管理工作數據庫缺乏規范建設，往往是在應付上級檢查的情況下建立的。這樣的數據庫無法保證數據的質量和準確性，也無法保障信息的安全性和保密性，嚴重時甚至會導致學校教職工個人信息的泄漏。其次，一些高校的人事管理工作數據庫缺少統一的標準和規范，導致數據無法互通共享。這樣就會出現不同部門間信息的重復采集和更新，浪費人力物力資源。最后，一些高校的人事管理工作數據庫缺乏信息的深度挖掘和分析能力，無法發掘數據中的潛在價值，為高校人事管理工作提供更好的決策支持。

優化人事管理的策略

健全科學規范的高校人事管理制度。為解決高校人事管理制度不夠科學規范的問題，需要通過健全科學規范的高校人事管理制度來加以改進。高校應當針對自身實際需求，建立起科學完善的人事管理制度，同時注重對人才的全面評估，使人才引進和聘任更加符合高校的實際需求。尤其是在大數據時代背景下，高校應當以數據為基礎，通過大數據相關技術對人才的全面評估和職稱評審進行科學、合理處理。這些技術可以幫助高校更加客觀、準確地評估人才的實際能力和業績，避免對學歷、職稱等硬性指標的過度依賴，從而實現更加精準的人才選拔和聘任。高校應當優化職稱評審流程，減少繁瑣的審核程序，使職稱評審能夠更加科學、合理、高效地進行。此外，高校應當建立起更加公正、公平、透明的人事管理制度執行機制，加強人事管理制度的執行和監督，減少管理漏洞和不公平現象的出現。

創新人事管理方式。針對高校人事管理方式落后的問題，高校應積極運用大數據等相關技術，實現人事管理方式的創新，以適應大數據時代的需求。首先，高校應當建立完善的信息化人事管理平臺，實現人才信息的采集、整理和分析，優化人才招聘、晉升、流動等管理環節，提高人力資源管理效率和精準度。其次，高校應當發展智能化人才評價和招聘系統，建立起基于大數據的人才評估模型，以提高招聘流程的科學性和效率。在人才流動方面，高校應當開發智能化人才流動管理系統，通過大數據技術實現人才的智能匹配、優化流動和規劃發展，以提高人才流動的精準性和效率。最后，高校還可以開展人工智能和機器學習相關的人才培養項目，以培養人工智能和數據科學方面的專業人才，為高校的大數據人才隊伍建設提供有力支持。在實際應用中，高校還應當加強人力資源管理人員的大數據技術培訓和能力提升，推廣先進的人才管理技術和管理經驗，促進高校人事管理的科學化、智能化和信息化進程，為高校的發展提供堅實保障。

建設規范的人事管理工作數據庫。數據庫是大數據時代高校人事管理的信息來源和保障，只有建立規范的人事管理工作數據庫，才能實現高校人事管理的信息化和智能化。首先，高校應當制定科學合理的數據庫建設方案，明確數據庫建設目標、范圍和標準。比如，高校可以從數據的采集、存儲、加工、分析和應用等方面進行規范化建設，明確各個環節的工作流程和責任，保證數據庫建設的科學性、規范性和系統性。其次，高校應當建立起完善的數據庫管理機制，確保數據的安全性和保密性。比如，高校可以建立起專門的數據管理部門，負責數據的采集、存儲、加工、分析和應用等工作，同時制定相關的數據安全和保密規定，加強對數據庫的訪問權限的監管，加強防范教職工個人信息的泄漏。另外，高校還應當加強數據庫的共享和開放，促進數據的共享和應用，提高數據庫的使用效率和價值。高校可以采取多種方式，如制定共享協議、建立數據交換平臺、開放數據接口等，促進數據庫的互通共享和應用創新。最后，高校還應當注重數據的深度挖掘和分析，充分發揮數據的潛在價值，為高校人事管理工作提供更好的決策支持。

加強人事管理工作人員的考核與測評。加強人事管理工作人員的考核與測評，也是提高高校人事管理成效的一個重要內容。高校應該積極運用互聯網大數據技術，開展人事管理工作人員的考核與測評工作。高校應當建立起科學合理的人事管理工作人員考核指標體系。這個指標體系不僅要包括工作成績指標，還應當包括人事管理工作人員素質、工作態度、專業技能等方面的考核指標。考核過程中，可以采用更加多元化和智能化的考核方式，比如基于大數據的績效考核和考核問卷調查等方式，提高考核的科學性和客觀性。此外，應當定期對人事管理工作人員進行工作測評，評估其工作效率、專業素養、工作質量等方面的動態表現情況，為高校的人事管理工作調整提供重要的數據支持和決策參考。高校也不能忽視對人事管理工作人員的培訓和教育，通過常態化的專業培訓，提高人事管理工作人員的專業素養和技能水平，包括大數據技術應用水平。