发明内容
针对上述问题,本发明的目的在于提供一种基于大数据的教师培养系统。
本发明提供一种基于大数据的教师培养系统,包括:教师管理平台、后台服务器、智慧校园平台;其中,
所述教师管理平台,用于根据制定的教师教育专业选拔标准,从众多考生中选择出适合从事教师职业的学生;其中,将高校招生系统与高中教育管理系统对接,通过分析和评估学生的教育数据,筛选出有从教意向的学生;
所述后台服务器,用于存储历届学生的表现数据;
所述智慧校园平台,用于获取学生入校后的各类数据以判断学生是否具备师范生专业转入要求,并与所述后台服务器的数据库中存储的历届学生的表现数据进行匹配对比,判断与该学生背景和成绩相似的学生在师范专业的表现情况,以向所述学生提供更科学的专业性选择建议。
优选地,所述教师管理平台还用于,利用大数据技术收集和分析在岗优秀教师群体的胜任力特征、专业知识、成长过程数据,提炼卓越教师的基本特征与素质结构,以作为教育专业选拔标准;
所述教育数据包括:前期基础知识、心理、生理、家庭经济状况、职业愿景和地理位置。
优选地,所述智慧校园平台,还用于通过记录和分析历届师范生毕业流向、中小学教师需求信息,预测教师教育岗位需求,根据需求调整专业方向与对应的课程体系结构。
优选地,所述智慧校园平台,还用于监控中小学教育教学的新动向,以及时调整课程,使得毕业生适应岗位的新要求;其中,所述及时调整课程具体为:获取与新动向对应的选修课,并将所述选修课设置为大四学生必须完成的课程。优选地,所述智慧校园平台,还用于通过与学习分析技术结合,记录和监控学生整个学习过程数据,根据学习反馈数据实时调整和推送,生成课程内容。
优选地,所述智慧校园平台,还包括:自适应课程学习模块;
所述自适应课程学习模块,用于通过大数据技术获取、分析师范生在学习过程中产生的各类数据,基于学习分析技术,分析学习内容、学习行为与学习结果的相关关系,构建师范生学习模型,基于学习者模型和数据分析结果预测学习者行为,基于预测结果,对师范生后续学习内容、学习辅导、学习进度进行动态调整,建立自适应学习路径。
优选地,所述智慧校园平台,还包括:由师范院校、中小学、政府三方搭建的实习信息资源共享与评价模块及实习模块;
所述实习信息资源共享与评价模块,用于师范院校及时获取中小学实习需求,并向中小学推送实习生信息,实现实习资源的合理配置与科学评估;
所述实习模块,用于评价学生实习全过程,将学生实习期间的课堂教学视频、教案、教学总结、班主任工作现况相关数据资料传输回学校,使教师及时监控并给予针对性指导,使学生互相观摩、互相学习。
优选地,所述智慧校园平台,还包括:学生终身学习档案袋模块、教师终身学习档案袋模块、教师教学评价与发展模块;
所述实习模块,还用于与所述学生终身学习档案袋模块对接,将学生实习数据载入终身学习档案袋中,作为学生的学业记录。所述教师终身学习档案袋模块,用于收集教师数据信息,积累和分析教师成长数据,为教师提供个性化职业发展建议;
所述教师教学评价与发展模块,用于将教学评价与教师发展通过数据分析模型建立关联,为分析每个教师的发展水平和教学科研提供完整的样本。
优选地,所述智慧校园平台还包括:教学质量监控模块、培训模块、课程模块、评价模块;
所述教学质量监控模块,用于收集教师常态课堂的教学视频数据,实现教学质量的数字化管理与动态监控,及时发现教师在教学模式、教学方法、教学内容、教学管理存在的问题,实现对教学质量的动态监控和实时反馈;
所述培训模块,用于与所述教师终身学习档案模块数据对接,通过分析教师的教学设计、进修履历、工作业绩、科研成果,获取教师的真实培训需求;
所述课程模块,用于为教师提供符合个体学习需求的个性化学习内容;
所述评价模块,用于收集全程化的培训数据,系统地评价参训教师的学习过程与结果。
优选地,所述智慧校园平台,还包括:教育管理模块;
所述教育管理模块,将所述教师终身学习档案袋模块与所述教育管理模块对接,实现对机构、课程、学习、教学管理、教学研讨数据进行统一协调和组织安排,将师范院校与培训机构纳入共同的建设与发展体系,将职前教育与职后培训资源有效整合起来。
上述技术方案中,通过借助大数据提炼选拔标准进行选拔招生,学生入校后通过智慧校园平台进行再次选拔,实现针对师范院校制定师范生的选拔标准,解决招生方式不仅仅以高考分数衡量,同时重视对学生的教师素养、教学意愿方面的考察,从而提高教师教育生源质量,建立了科学地课程体系,实现了实习资源的共享,培训形式多样化,完成了从培训需求、课程内容、培训模式、评价方法上进行改革和创新,最终实现教师职前职后一体化培养。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
请参阅图1,图1是本发明实施例提供的基于大数据的教师培养系统的结构示意图100的结构示意图。
包括:教师管理平台101、后台服务器102、智慧校园平台103;其中,
所述教师管理平台101,用于根据制定的教师教育专业选拔标准,从众多考生中选择出适合从事教师职业的学生;其中,将高校招生系统与高中教育管理系统对接,通过分析和评估学生的教育数据,筛选出有从教意向的学生。
所述教师管理平台101具体用于,利用大数据技术收集和分析在岗优秀教师群体的胜任力特征、专业知识、成长过程数据,提炼卓越教师的基本特征与素质结构,以作为教育专业选拔标准。
需要说明的是:胜任力特征表现可为:例如:完成学校制定的教学任务,专业知识包括:本体性知识、条件性知识、实践性知识和操作性知识,本体性知识指教师所具有的特定的学科知识,条件性知识指:教育学、心理学和教学方式等相关的教育心理方面的知识,实践性知识指:教师在面临实现有目的的行为中所具有的课堂情景知识以及与之相关的知识,具体地说,指教师教学经验的积累,成长过程可分为四个阶段:第一阶段是任教前关注阶段,此阶段是师资养成时期,师范生仍扮演学生角色,对教师角色仅是想象,没有教学经验,只关注自己;第二阶段是早期求生存阶段,此阶段是初次实际接触教学工作,所关注的是自己作为教师的生存问题,则更关注的是课堂的控制、是否被学生喜欢和他人对自己的评价;第三阶段是关注教学情境阶段,此阶段关注的是教学和使用此种教学情景下完成教学任务,更关注的是自己的教学表现,专家和领导的评价,而不是学生的学习;第四阶段是关注学生阶段,虽然许多教师在职前教学阶段表达了对学生学习、社会和情绪需要的关注,却未付诸行动,需要克服繁重的工作后,才把学生作为关注的焦点。
教师的基本特征主要包括:优良的思想道德、专业知识扎实、健康的身体素质和心理素质、开拓创新的能力、坚持不懈的学习觉悟。本发明不做具体限定。
教师具备的素质结构主要包括:政治思想素质和业务素质两个方面的。政治思想素质的核心是忠诚于人民的教育事业;业务素质是通过教师资格、职务和聘任制度得以提高和考核,优化和提升教师的整体素质结构,具体为:政治素质、职业道德和业务素质三项素质。教师必备素质结构应是职业思想和道德素质、专业知识和能力素质、教育教学能力和学历水平。本发明不做具体限定。
所述教育数据可为:前期基础知识、心理、生理、家庭经济状况、职业愿景和地理位置。
需要说明的是,前期基础知识为,例如:专业基础知识,心理数据为,例如:是否出现过不同程度的焦虑、厌学、人际关系紧张和心理障碍等,生理数据为:例如:体温、睡眠、内分泌、情绪反应、生殖、新陈代谢、控制摄食等,家庭经济主要收入来源、职业愿景为对自己的职业规划及方向定位等,本发明不做具体限定。
需求说明的是,上述的各种知识、素质、能力等,均可以采用十分制或者百分制的数值形式来体现。
所述后台服务器102,用于存储历届学生的表现数据。
需要说的是,表现数据可为:基础学科知识、专业基础知识、职业思想道德、实践教学中舞台的教学方式、表现力等,同样的,这些表现数据也可以采用十分制或者百分制的数值形式来体现,本发明不做具体限定。
所述智慧校园平台103,用于获取学生入校后的各类数据以判断学生是否具备师范生专业转入要求,并与所述后台服务器102的数据库中存储的历届学生的表现数据进行匹配对比,判断与该学生背景和成绩相似的学生在师范专业的表现情况,以向所述学生提供更科学的专业性选择建议。
在本发明实施例中,智慧校园平台103自动读取学生入校后的各类数据,若学生入校后的数据,例如:基础学科知识、专业基础知识、职业思想道德、实践教学中舞台的教学方式、表现力等与数据库中存储的历届学生的表现数据三个及以上相似,则可判断该学生具备师范生的职业素养,建议转入,若低于三个,则可判断该学生不具备师范生的职业素养给予,给予该学生专业性选择建议。
在本发明实施例中,通过借助大数据提炼选拔标准进行选拔招生,学生入校后通过智慧校园平台103进行再次选拔,实现针对师范院校制定师范生的选拔标准,解决招生方式不仅仅以高考分数衡量,同时重视对学生的教师素养、教学意愿方面的考察,从而提高教师教育生源质量,实现学生与学校的双向选择和匹配。
在一个优选实施例中,所述智慧校园平台103,还用于通过记录和分析历届师范生毕业流向、中小学教师需求信息,预测教师教育岗位需求,根据需求调整专业方向与对应的课程体系结构。
在一个优选实施例中,所述智慧校园平台103,还用于监控中小学教育教学的新动向,以及时调整课程,使得毕业生适应岗位的新要求;其中,所述及时调整课程具体为:获取与新动向对应的选修课,并将所述选修课设置为大四学生必须完成的课程。
在一个优选实施例中,所述智慧校园平台103,还用于通过与学习分析技术结合,记录和监控学生整个学习过程数据,根据学习反馈数据实时调整和推送,生成课程内容。
在本发明实施例中,解决主要依托于学科专家的经验判断和职后教师岗位需求,建立的课程体系,此种方式建立的课程体系,主观性较强,缺少科学依据。
在一个优选实施例中,所述智慧校园平台103,还包括:自适应课程学习模块10301;
所述自适应课程学习模块10301,用于通过大数据技术获取、分析师范生在学习过程中产生的各类数据,基于学习分析技术,分析学习内容、学习行为与学习结果的相关关系,构建师范生学习模型,基于学习者模型和数据分析结果预测学习者行为,基于预测结果,对师范生后续学习内容、学习辅导、学习进度进行动态调整,建立自适应学习路径。
在一个优选实施例中,所述智慧校园平台103,还包括:由师范院校、中小学、政府三方搭建的实习信息资源共享与评价模块10302及实习模块10303;
所述实习信息资源共享与评价模块10302,用于师范院校及时获取中小学实习需求,并向中小学推送实习生信息,实现实习资源的合理配置与科学评估;
所述实习模块10303,用于评价学生实习全过程,将学生实习期间的课堂教学视频、教案、教学总结、班主任工作现况相关数据资料传输回学校,使教师及时监控并给予针对性指导,使学生互相观摩、互相学习。
在一个优选实施例中,所述智慧校园平台103,还包括:学生终身学习档案袋模块10304、教师终身学习档案袋模块10305、教师教学评价与发展模块10306;
所述实习模块10303,还用于与所述学生终身学习档案袋模块10304对接,将学生实习数据载入终身学习档案袋中,作为学生的学业记录。所述教师终身学习档案袋模块10305,用于收集教师数据信息,积累和分析教师成长数据,为教师提供个性化职业发展建议;
所述教师教学评价与发展模块10306,用于将教学评价与教师发展通过数据分析模型建立关联,为分析每个教师的发展水平和教学科研提供完整的样本。
在一个优选实施例中,所述智慧校园平台103还包括:教学质量监控模块 10307、培训模块10308、课程模块10309、评价模块10310;
所述教学质量监控模块10307,用于收集教师常态课堂的教学视频数据,实现教学质量的数字化管理与动态监控,及时发现教师在教学模式、教学方法、教学内容、教学管理存在的问题,实现对教学质量的动态监控和实时反馈;
所述培训模块10308,用于与所述教师终身学习档案模块10305数据对接,通过分析教师的教学设计、进修履历、工作业绩、科研成果,获取教师的真实培训需求;
所述课程模块10309,用于为教师提供符合个体学习需求的个性化学习内容;
所述评价模块10310,用于收集全程化的培训数据,系统地评价参训教师的学习过程与结果。
在本发明实施例中,从传统的片段数据走向分析过程数据,使分析结果更加精确。
在一个优选实施例中,所述智慧校园平台103,还包括:教育管理模块10311;
所述教育管理模块10311,将所述教师终身学习档案袋模块10305与所述教育管理模块10311对接,实现对机构、课程、学习、教学管理、教学研讨数据进行统一协调和组织安排,将师范院校与培训机构纳入共同的建设与发展体系,将职前教育与职后培训资源有效整合起来。
在本发明实施例中,纵向上,利用平台记录学习者从职前到职后的专业成长过程,为其提供专业发展指导建议;横向上,为在校师范生和职后教师提供研讨环境,结成学习共同体,实现理论学习与实践提升的交流与碰撞。
综上所述,基于大数据优化高师院校招生,有利于从众多考生中选择出适合从事教师职业的学生,并可通过数据匹配分析,向学生提供更科学的专业性选择建议,基于大数据优化师范生培养,为课程体系规划提供前瞻性信息,有效提升学生在线课程的学习完成率,进而提高资源的使用率,通过大数据优化教师教育师资队伍,实现对教师专业能力水平进行多元评估,针对职业能力欠缺的教师给予培训建议与支持,同时也为教师提供了各种自我发展的机会;基于大数据促进教师职后教育方案依托大数据为开展在职教师培训、教师职前职后一体化培养提供新思路,为教师终身学习目标的道路上奠定了基石。
以上所揭露的仅为本发明一种较佳实施例而已,当然不能以此来限定本发明之权利范围,本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分流程,并依本发明权利要求所作的等同变化,仍属于发明所涵盖的范围。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程,是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成,所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中,该程序在执行时,可包括如上述各方法的实施例的流程。其中,所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory, ROM)或随机存储记忆体(Random AccessMemory,RAM)等。