
用大数据实现教师工作精准治理
为了加强教师队伍建设,提升教师工作治理能力,近日,教育部印发了《关于全面推进教师管理信息化的意见》。教育部教师工作司负责人就有关问题回答了记者提问。
教师管理信息化有4项核心任务
记者:教师管理信息化是一项很新的工作,在教育部层面是首次提出,请介绍一下《意见》出台的背景?
答:根据国家教育信息化总体部署,2014年启动了全国教师管理信息系统的建设工作。目前系统建设工作已经完成并全面启用,历史上首次实现各级各类教师信息全面入库,人数达1500多万,为每一名教师建立了电子档案,同时,开发了业务管理系统,支持教师培训学分管理、教师调动、教师交流轮岗等核心工作。
教师系统正式投入使用,标志着教师队伍建设进入到信息化管理的新阶段,但是,系统面向国家、省、市、县、校五级应用,用户类别多样,职责分工不同,不同业务管理流程不同,亟须出台管理办法,明确不同层级用户、不同业务的应用路径,明确管理责任,明晰管理流程,确保高效应用。教师系统信息量大,涉及面广,安全责任重,亟须出台办法,明晰安全责任,强化安全保障,确保系统运行稳定、安全可靠。
记者:教师管理信息化的核心任务有哪些?
答:教师管理信息化有以下4项核心任务:一是建立教师管理信息化体系。以教师系统为支撑,逐步实现教师系统与相关教育管理服务平台的互通、衔接,建立健全覆盖各级教育行政部门、各级各类学校及广大教师的互联互通、安全可靠的教师管理信息化体系,为加快推进教师治理体系和治理能力现代化奠定坚实基础。
二是形成教师队伍大数据。依托教师系统,实现各级各类教师信息的“伴随式收集”,为每位教师建立电子档案,建立统一高效、互联互通、安全可靠的全国教师基础信息库。同时,高效采集、有效整合教师系统及相关教育管理服务平台生成的教师信息,形成教师队伍大数据。
三是优化教师工作决策。将教师队伍大数据作为教师工作决策的基础支撑和重要依据。对大数据进行多角度、多层面、多方位的关联分析、融合利用,评价教师队伍发展状况、找准教师队伍发展问题、研判教师队伍发展趋势、确定教师队伍发展重点,提升教师工作决策的科学性、针对性和有效性。
四是提升教师队伍治理水平。积极推进教师系统及相关教育管理服务平台与教师工作的深度融合,逐步推进教师管理方式重构、教师管理流程再造,实现教师管理过程精细化、治理工作精准化,优化教师管理核心工作,不断提升教师管理服务水平。
用好教师系统是推进管理信息化抓手
记者:目前全国教师管理信息系统已经建成并进入全面应用阶段,下一步的重点工作是什么?
答:用好全国教师管理信息系统是推进教师管理信息化的核心抓手,《意见》将推动各地应用教师系统作为重点内容,提出了《全国教师管理信息系统管理暂行办法》,推动各地紧扣“准”“新”“用”,认真做好教师信息更新工作,切实推进教师系统的深度应用,有以下3方面的重点工作:
一是持续完善教师系统功能。根据教育和教师工作实际需求,不断完善教师基础信息库,拓展教师业务管理功能。鼓励和支持地方依托教师系统,围绕教师培养、教师培训、教师资源配置和教师管理评价等工作,开发本地特色功能模块,支持深度应用。
二是扎实做好信息更新和核准工作。教师信息的及时更新和客观准确是信息应用的前提,《办法》对各省和部委高校更新教师信息提出了明确要求,即要确保每年3月底之前完成上一年度教师信息全面更新工作,9月底之前完成本年度上半年教师信息全面更新工作。为此,各省也要相应建立更新机制,要对地方和学校更新教师信息提出明确要求,明确信息更新频次,建立信息更新机制,加快实现教师信息“伴随式收集”。同时,《办法》对学校和各地教育行政部门做好教师信息的核准工作提出了明确要求,要建立工作机制,使教师遵循诚信意识,确保信息客观准确。
三是建立教师系统可持续发展机制。各地要将教师系统基础信息作为教师和教育工作的重要数据来源,减轻地方和教师重复报送信息的负担。开展教师信息研究分析,定期发布教师队伍建设报告,展示教师工作成效,增进社会了解,争取各方支持。用好教师系统的分析统计功能,提升教师工作决策水平。用好教师业务管理功能,优化教师管理流程,提升教师管理效率。积极探索为学校和广大教师提供服务的路径,在服务中实现管理。推动教师系统与相关教育管理服务平台的互通、衔接,建立教师队伍大数据,支持教师系统在更广层面的应用,实现教师系统的可持续发展。
从4个维度优化教师队伍建设
记者:教师队伍建设工作环节多,内容复杂,如何通过教师管理信息化来优化教师队伍建设工作?
答:一是要支持教师精准培养。利用教师基础信息,分析和预测国家、区域、城乡不同层面和不同类别教师的补充需求,为合理确定教师培养规模、学历层次和学科专业结构等,为相关部门和高校制定招生计划提供可靠依据。利用教师队伍大数据,研究分析教师素质能力发展现状,完善教师培养方案,为优化教师培养课程设置、开发教师培养资源、推进教师培养模式改革、跟踪教师培养质量等提供有力支撑。
二是促进教师培训专业化。利用教师基础信息,研判教师培训工作进展,为制定培训规划、督促培训工作提供依据。利用教师队伍大数据,分析教师培训需求,为设计培训项目、开发培训课程、评估培训质量等提供有力支持。利用业务管理功能,积极推进教师培训选学,为教师创造选择培训内容、资源、途径和机构的机会,满足教师个性化发展需求。完善教师培训学分管理,提供学分申报、审核、认定、查询一站式服务,推进培训学分银行建设,实现培训学分的累积、转换和应用。
三是优化教师资源配置。利用教师基础信息,分析全国、区域、城乡、校际等不同层面和各级各类教师的资源配置,深入研究教师的数量、学历、职称、学科、性别、年龄、工资待遇、流动等不同类别的信息,为优化教师编制配备、合理设置教师岗位、开展教师招聘补充、推进教师交流轮岗、加强教师待遇保障等提供基本依据。利用业务管理功能,改进教师调动管理,规范教师交流轮岗,推进城乡教师交流。
四是改进教师管理服务。为教师资格定期注册、职称评聘、评优评先、考核评价和项目申报等工作提供信息和管理服务,实现教师信息“一次生成、多方复用,一库管理、互认共享”,切实提升教师管理评价工作的信息化程度,优化管理流程,提高管理效率。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
DSGE 模型中的 Et:理性预期算子的内涵、作用与应用解析 动态随机一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明确:TIF 中的地名有哪两种存在形式? 在开始提取前,需先判断 TIF 文件的类型 —— ...
2025-09-17CDA 数据分析师:解锁表结构数据特征价值的专业核心 表结构数据(以 “行 - 列” 规范存储的结构化数据,如数据库表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 导入数据含缺失值?详解 dropna 函数的功能与实战应用 在用 Python(如 pandas 库)处理 Excel 数据时,“缺失值” 是高频 ...
2025-09-16深入解析卡方检验与 t 检验:差异、适用场景与实践应用 在数据分析与统计学领域,假设检验是验证研究假设、判断数据差异是否 “ ...
2025-09-16CDA 数据分析师:掌控表格结构数据全功能周期的专业操盘手 表格结构数据(以 “行 - 列” 存储的结构化数据,如 Excel 表、数据 ...
2025-09-16MySQL 执行计划中 rows 数量的准确性解析:原理、影响因素与优化 在 MySQL SQL 调优中,EXPLAIN执行计划是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 对象的 text 与 content:区别、场景与实践指南 在 Python 进行 HTTP 网络请求开发时(如使用requests ...
2025-09-15CDA 数据分析师:激活表格结构数据价值的核心操盘手 表格结构数据(如 Excel 表格、数据库表)是企业最基础、最核心的数据形态 ...
2025-09-15Python HTTP 请求工具对比:urllib.request 与 requests 的核心差异与选择指南 在 Python 处理 HTTP 请求(如接口调用、数据爬取 ...
2025-09-12解决 pd.read_csv 读取长浮点数据的科学计数法问题 为帮助 Python 数据从业者解决pd.read_csv读取长浮点数据时的科学计数法问题 ...
2025-09-12CDA 数据分析师:业务数据分析步骤的落地者与价值优化者 业务数据分析是企业解决日常运营问题、提升执行效率的核心手段,其价值 ...
2025-09-12用 SQL 验证业务逻辑:从规则拆解到数据把关的实战指南 在业务系统落地过程中,“业务逻辑” 是连接 “需求设计” 与 “用户体验 ...
2025-09-11塔吉特百货孕妇营销案例:数据驱动下的精准零售革命与启示 在零售行业 “流量红利见顶” 的当下,精准营销成为企业突围的核心方 ...
2025-09-11CDA 数据分析师与战略 / 业务数据分析:概念辨析与协同价值 在数据驱动决策的体系中,“战略数据分析”“业务数据分析” 是企业 ...
2025-09-11Excel 数据聚类分析:从操作实践到业务价值挖掘 在数据分析场景中,聚类分析作为 “无监督分组” 的核心工具,能从杂乱数据中挖 ...
2025-09-10统计模型的核心目的:从数据解读到决策支撑的价值导向 统计模型作为数据分析的核心工具,并非简单的 “公式堆砌”,而是围绕特定 ...
2025-09-10CDA 数据分析师:商业数据分析实践的落地者与价值创造者 商业数据分析的价值,最终要在 “实践” 中体现 —— 脱离业务场景的分 ...
2025-09-10机器学习解决实际问题的核心关键:从业务到落地的全流程解析 在人工智能技术落地的浪潮中,机器学习作为核心工具,已广泛应用于 ...
2025-09-09SPSS 编码状态区域中 Unicode 的功能与价值解析 在 SPSS(Statistical Product and Service Solutions,统计产品与服务解决方案 ...
2025-09-09