基于数据采集平台的师资队伍状态数据分析
人才培养工作状态数据分析报告.doc
人才培养工作状态数据分析报告（2015-2016学年）二〇一六年十一月目录一、学院办学基本情况1.1 当年招生与在校生情况1.2 办学条件二、主要人才培养工作状态数据分析2.1 师资队伍建设2.2 实践教学2.3 专业与课程建设2.4 教学管理和研究团队2.5教学改革创新2.6 社会评价三、存在问题和努力方向3.1不断提升学院内涵建设3.2 不断加大教学改革的力度3.3进一步拓展产教融合、校企合作办学的广度和深度济南护理职业学院人才培养工作状态数据分析报告根据《山东省高等职业院校人才培养工作评估实施细则（试行）》（鲁教高字〔2009〕5号）和山东省教育厅《关于做好2016年山东省高等职业院校人才培养工作状态数据采集与上报工作的通知》(鲁教职处函〔2016〕9号)文件要求，我院将“高等职业院校人才培养工作状态数据采集平台”(以下简称平台)的建设作为一项基础工程加以落实，以全面提高人才培养质量为目标，拟将平台建设融于专业建设、课程建设、基地建设、师资建设、学生管理和招生就业等各项工作之中，初步形成基于平台的教学管理与教学改革、质量监督与质量保障体系，大力推进学院内涵建设和人才的特色培育。
2015-2016学年平台是我院按照省平台审核小组的要求和数据采集操作指南填报和上报。
现根据平台数据，总结成效，查找问题，落实措施，推进建设。
本分析报告中或有不全面的地方，恳请省教育厅审核指正，同时接受社会各界监督。
一、学院办学基本情况济南护理职业学院前身是1953年省政府批准成立的山东省济南卫生学校。
1989年省卫生厅将学校的药检放等专业划出成立了山东省卫生学校。
1994年济南市卫生局将济南市结核病防治院划归山东省济南卫生学校。
2005年市政府将原山东省济南卫生学校、原济南市农业学校和原济南市农业科学研究所合并成立新的山东省济南卫生学校。
2010年9月学校整体迁入历城区港西路新校址。
2011年3月11日，经省政府批准升格，教育部备案，成立了济南护理职业学院。
经济管理学院数据平台分析报告
▌▎经济管理学院人才培养工作▎▌2013-2014学年《状态数据采集平台》分析报告二O一四年十一月目录一、办学基本条件综述 (4)（一）基本现状 (4)（二）存在问题 (5)（三）整改措施 (5)二、师资队伍建设情况分析 (6)（一）基本现状 (6)（二）存在问题 (8)（三）整改措施 (9)三、专业建设情况分析 (9)（一）基本现状 (9)（二）存在问题 (10)（三）整改措施 (10)四、校内实践教学条件分析 (11)（一）基本现状 (11)（二）存在问题 (12)（三）整改措施 (12)五、校外实习基地建设分析 (12)（一）基本现状 (12)（二）存在问题 (13)（三）整改措施 (13)六、职业技能鉴定与职业资格证书分析 (13)（一）基本现状 (13)（二）存在问题 (13)（三）整改措施 (13)七、顶岗实习分析 (14)（一）基本现状 (14)（二）存在问题 (14)（三）整改措施 (14)八、校企合作分析 (14)（一）基本现状 (14)（二）存在问题 (15)（三）整改措施 (15)九、招生就业分析 (15)（一）基本现状 (15)（二）存在问题 (16)（三）整改措施 (16)二、总体评价 (16)（一）完善“专兼”结合的双师教学团队建设 (16)（二）提高教学改革力度 (16)（三）加大实训建设力度 (16)南通职业大学经济管理学院2013-2014学年《状态数据采集平台》分析报告报根据教育部《关于印发高等职业院校人才培养工作评估方案的通知》（教高〔2008〕5号）和《省教育厅关于做好高等职业院校人才培养工作评估的通知》（苏教高〔2011〕19号）等文件精神和要求，我院在完成2013-2014学年《高等职业院校人才培养工作状态数据采集平台》的填报基础上，认真剖析各项统计数据，切实查找存在问题，提出整改措施，推进我院“十二五”期间的健康发展。
现提交《状态数据采集平台》分析报告，敬请各位专家审议指导。
教学状态数据分析报告
教学状态数据分析报告1. 引言本文旨在通过对教学状态数据的分析，了解学生在不同阶段的学习状态，并为教师提供有针对性的教学建议。
本文将分为以下几个部分进行分析：数据采集、数据预处理、数据分析和结论。
2. 数据采集在进行数据分析之前，首先需要采集相关的教学状态数据。
数据采集可以通过调查问卷、学生反馈、学习平台数据等方式进行。
这些数据可以包括学生的学习时间、学习习惯、学习动力等方面的信息。
3. 数据预处理在进行数据分析之前，需要对采集到的数据进行预处理。
预处理包括数据清洗、数据整合和数据转换等步骤。
数据清洗主要是针对数据中的缺失值、异常值和重复值进行处理。
数据整合是将采集到的不同来源的数据进行整合，以便进行后续分析。
数据转换是将原始数据转换为适合分析的形式，比如将文本数据转换为数值型数据。
4. 数据分析在数据预处理完成后，可以进行数据分析。
数据分析可以采用统计分析的方法，如描述统计分析、相关性分析和聚类分析等。
描述统计分析可以帮助我们了解学生在不同阶段的学习状态的分布情况，比如学习时间的平均值、方差和标准差等。
相关性分析可以帮助我们了解不同学习因素之间的相关关系，比如学习时间与学习成绩之间的相关性。
聚类分析可以将学生分为不同的群组，以便更好地理解学生的学习状态。
5. 结论通过对教学状态数据的分析，我们可以得出以下结论： - 学生的学习时间与学习成绩呈正相关关系，学习时间越长，学习成绩越好。
- 学生的学习动力与学习成绩呈正相关关系，学习动力越强，学习成绩越好。
- 学生的学习习惯对学习成绩的影响不大。
6. 教学建议基于以上结论，我们可以提出以下教学建议： - 鼓励学生增加学习时间，提高学习效果。
- 激发学生的学习动力，提高学习积极性。
- 帮助学生培养良好的学习习惯，提高学习效率。
7. 总结通过对教学状态数据的分析，我们可以了解学生在不同阶段的学习状态，并为教师提供有针对性的教学建议。
这有助于提高学生的学习效果和学习动力，进一步促进教学的发展。
2023年高职人才培养工作状态数据采集指南
2023年高职人才培养工作状态数据采集指南在当前社会发展的背景下，高职人才的培养工作成为各个行业关注的焦点。
为了更好地了解和把握高职人才培养工作的状态和趋势，数据的采集变得至关重要。
本文将就2023年高职人才培养工作状态数据采集进行深入探讨，以及相关的指南和建议。
一、数据采集的背景和重要性1.1 背景2023年，随着社会经济的发展，各行各业对高职人才的需求日益增加。
而高职院校作为培养高职人才的重要渠道，其培养工作的质量和效果直接关系到社会需求的满足程度和国家经济的发展速度。
对高职人才培养工作状态的数据进行采集具有重要的现实意义。
1.2 重要性通过对高职人才培养工作状态数据的采集，可以全面了解高职院校的师资力量、教学设施、教学质量以及学生就业情况等方面的情况。
在数据的基础上，可以有针对性地对高职人才培养工作进行调整和改进，进一步提高高职人才的培养质量，满足社会需求。
二、数据采集指南和步骤2.1 确定数据采集的范围和内容在进行数据采集之前，首先要明确需要采集的数据范围和内容。
包括但不限于高职院校的师资情况、教学设施和教学条件、学生就业情况、学校的办学特色和培养模式等方面的数据。
2.2 选择数据采集的工具和方法数据采集的工具和方法直接关系到数据的全面性和准确性。
可以采用问卷调查、访谈等方式，结合网络调查和实地走访相结合，以确保数据的全面性和真实性。
2.3 数据采集的时间和周期确定数据采集的时间节点和周期，可以根据学校的学期安排和教学计划进行合理的安排。
2.4 数据采集的分析和利用数据采集完成后，需要对数据进行详细分析和研究，从而发现问题和改进空间。
还可以将数据用于相关政策的制定和高职人才培养工作的评估。
三、个人观点和建议从我个人的角度来看，数据采集是高职人才培养工作中至关重要的一环。
只有通过数据采集，我们才能客观地了解高职人才培养工作的实际情况，从而针对性地进行改进和提高。
我建议高职院校应该重视数据采集工作，将其纳入学校的管理体系和评估体系之中，从而形成一个持续改进的机制。
高职院校人才培养工作状态数据采集平台建设与规范管理探析
平 ，建立 自我约束 、自我发展的人才培养质量保障 机制 ，如何做好平 台的建设与规范管理就成了要解 决的实际问题 。 高等职业院校人才培养工作状态数据采集平台 （ 以下简称 “ 采集平台’ Ｉ是教育部 《 ， 】 ）【 高等职业院
校 人 才培 养 工作 评估 方 案 》的重 要 组成 部分 ，在整
最 原 始 的 数据 ， 全 面 、准 确 地 认 识 自己 ，找准 办 学定位 ；增强 学校管理 决策的科学性和有 效性； 为制 订和 实施 战略 规划 提供数 据支撑 。 ２２ 通 过汇 总数 据得 到信 息 ． 记 录 事 物 运 动 状 态 和 特 征 的物 理 符 号 就 是 数
理、 应用平台的水平 ， 充分发挥平台的作用。 【 关键词】 高职院校：数据采集平台；建设；规范管理
［ｏ：０３６ ／ｉ ｎ１７— ５ １ ０ １ ４ １］ ｄｉ１． ９ ．ｓ． １９ ８ ． １． ． ４ ９ ｊｓ ６ ２ ００
［ＰｉＤ￣ Ｉ ７７ ｔｌ ｑ Ｇ １
【 文献标识码】 Ａ
进行分析开发 ，为学校管理层和教育行政部门提供
［ 收稿 日 ］０ １ｌ－ １ 期＂ １－ｏ ｌ ２ ［ 简介］ 作者 郭金宇 （ ８一 ，女，天津人 ，长沙通信职业技术学院教师 ，研究方向： １ １） ９ 教育管理、宽带通信。
长沙 通 信职 业 技 术 学院 学报
第 ｌ 卷 ０
决 策依 据 。
等职业院校管理模式、管理方法更加趋于科学化、 增强了评估现场考察的实效。平 台的功能不仅仅在 于 评估 本身 ，它是 学校 办学状况 基本 数据 的统 计汇
１ 充分认识人才培养工作状态数据采集平 台 信息化 、过程化 ，它凝聚了评估多元主体的力量 ，
总 ，反 映 了学校 的运 行现 状 ，促 进 了 学校 规 范 管 理 ，它为教育行政管理部门对学校实行管理监控和 个人才培养工作新评估方案 中处于核心地位，新评 估方案的着力点在于围绕质量，突出对学院内涵建 社 会评 价开启 了一扇 窗 口，有利 于将 有价 值 的数 据 设 的指 导和 评价 ，而数据 平 台则 是人 才培养 工 作 的
高职人才培养状态数据采集工作优化探析
高职人才培养状态数据采集工作优化探析随着人才培养工作状态数据平台的广泛应用，众多高职院校已经意识到它对保障学校内部质量保证体系的运行是无可替代的，在监测办学状态、指导规划发展战略的作用也随之越来越明显（下称“数据平台”）。
数据平台最主要的工作有两项：数据采集和数据分析。
采集是分析使用的基础，分析使用是采集的根本目的，两者必须有效结合起来，才能充分发挥其作用。
针对高职人才培养状态数据采集管理问题的研究有助于人才培养状态数据采集得到优化，促进学校管理的信息化、制度化、科学化。
1.高职人才培养状态数据采集问题现状教育部于2008年开始便要求全国独立设置的高等职业院校在每个年度都要进行人才培养工作状态的数据采集，并随着网络信息技术与大数据的发展而建立起了相应的数据平台。
同时，人才培养工作状态数据中心的创立也使得全国高职院校间的数据实现了互通互联，高职人才培养工作状态数据积累了几十亿条。
高职人才培养状态数据采集在深化人才培养模式改革，促进高职院校专业、课程、实习实训等方面建设，推进教育行政部门对高职院校的宏观管理方面发挥了重要作用。
建立完善状态数据定期分析制度，使平台在促进教学改革、建设、管理，提升示范院校、特色专业、精品课程和教学团队等各项工作的建设水平，有效保障教育教学质量等方面的作用日益凸显［1］。
但高职人才培养状态数据采集上仍存在以下几个问题：一是对数据平台缺乏正确认识。
数据平台数据表有11个大点，涵盖基本信息、院校领导、基本办学条件、实践教学条件、办学经费、师资队伍、专业、教学管理与教学研究、社会评价、学生信息等学校方方面面的信息，对于学校建设发展有重要作用。
仍有部分学校认为数据采集工作仅是上级管理部门布置的任务，以完成常规任务的心态进行数据采集，对数据不够重视，动员不到位，数据采集中会出现冲突，数据源头不一致，个别数据采集不真实等。
数据不完整、数据准确度不够等问题都会影响数据后期的分析使用。
二是管理和研究队伍不够完善。
高职院校人才培养工作状态数据分析(王成方)
高职院校人才培养工作状态数据分析(王成方)王成方摘要：对高职院校人才培养工作状态数据进行分析，是高等职业院校人才培养工作评估的重要手段，也是完善教学质量保障体系、促进高职院校实现科学管理的重要途径。
做好状态数据分析。
应切实掌握将状态数据转化为有价值信息的基本方法，明确研究的目的性、掌握数据的整体性、挖掘数据的关联性、提炼分析的针对性，不断提高状态数据分析的准确性和科学性。
关键词：高职教育；人才培养；状态数据高等职业院校人才培养工作评估启动一年多来，各地对新方案的评估工作给予高度的重视，社会各界也给予高度的关注。
特别是各级教育行政部门和一些高职院校，利用人才培养工作状态数据采集平台对状态数据进行认真分析，促进了高职院校教育教学的改革与建设，推动了人才培养质量的提升。
但是，状态数据采集平台是个新生事物，对状态数据进行分析并用来指导高职教育改革的实践还刚刚开始，如何掌握状态数据分析的正确方法，不断提高数据分析质量，还有较大的空间。
笔者就如何做好人才培养工作状态数据分析谈一些认识与体会。
一、认识高职院校人才培养工作状态数据分析的目的意义提高对高职院校人才培养工作状态数据分析的目的意义的认识，是做好数据分析的必要前提。
高等职业院校人才培养工作评估的主要方法是“诊断+考察”，即“围绕影响院校人才培养质量的关键因素，通过对高等职业院校人才培养工作状态数据采集平台数据的分析，辅以现场有重点的考察，全面了解学校的实际情况，对人才培养工作的主要方面做出分析和评价，提出改进工作的意见和建议”。
南此可见，对状态数据进行分析是高等职业院校人才培养工作评估必不可少的重要内容。
2009年，教育部高教司会同教育部高等教育评估中心、教育部高等职业院校人才培养工作评估研究课题组，以服务为宗旨，以教学做为一体，以状态数据分析与预审为重点，帮助各省、市、自治区教育行政部门对评估骨干专家进行了系统的培训，为高等职业院校人才培养工作评估的全面实施打下了基础。
基于V2.11a001人才培养工作状态数据平台的功能与使用研究
基于 ｖ２１ａ ０ ．１０ １人才培 养工作 状态 数据 平 台的功能 与使用研究
周 慎
（ 武汉铁路职业技术学院 ， 湖北 武汉 ４ ０ ０ ） ３ ２ ５
摘要 ：高等职 业院校人 才培养工作状 态数据采 集平 台》 《 具有导 向、 、 监控 决策、 范等基本功能 ， 规 被广泛应 用于
督下 的高职教育必 须不断纠正发展 中的偏 差 以符合社会 的 生员 工能够随 时了解 自身的优势 和人 才培养工作 中存 在的 ３决策功能。数据平 台的决策功能建立在对状态数据科 ．
与状 态变量存在着 某种 函数关 系 ： 状态 一定 ． 各状 态变量一 需求 ， 而更加健康地成 长 ； 从 高职 院校的领导者 、 管理者 、 师 人才 培养工作 的某一状态变量 ，能得到相应的状态数据 ， 通 偏差 ， 通过调整优 化及 时纠正偏差 。【 １ ］ （
人才培养工作状态做 出分析和评价 ， 可以准确判 断 自身办 学 的各个方面在 同类 院校 中的地位 、与卒 会需求的符合度 、 十 发 展的基本走 向以及各人才培养要素 间的相互关系 ， 而为更 从 加科学地设定 自身的办学定位 、 发展 目标 、 发展战略及制定
有实验环节就理解 为理论＋ 实践课 ， 就有“ 教条” 之嫌 。
院校关注人才培养 的各关键点 。
和优化 ． 已经成为高等职业院校教育 教学 质量保 障体系的重
要组成部 分 ． 被广 泛应用 于人 才培养工作评估 、 范院校建 示
设项 目申报等多个领域 。但在学校运用过程 中， 存在着对 仍 数据平 台功能认识不全 面、 状态数据分析方法不系统等共 性 问题 ， 制约 了数据平台使用效率的充分发挥 。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
1 基于数据采集平台的师资队伍状态数据分析 ——以柳州城市职业学院为例 谭广宇 （柳州城市职业学院 评建与质量管理办，广西 柳州 545002） [收稿时间]2010-09-30 [作者简介]谭广宇（1973—），男，汉族，广西柳州人，讲师，汉语言文学专业学士，主要从事高职人才培养工作评估研究。
摘 要:一所高职学院的各方面情况，可以借助于“高等职业院校人才培养工作状态数据采集平台”得到“全息化”的呈现。本文拟借助“数据挖掘”理论，依据平台信息，就我院师资队伍状态数据分析做一粗浅的尝试，借此提出存在的问题及相应的对策。 关键词:师资队伍；采集平台；状态分析
Data Analysis Based on the Faculty Status of Data Acquisition Platform ——Take LCVC as the Example TAN Guang-yu (Liuzhou City Vocational College，Liuzhou，Guangxi 545002，China) Abstract: We can get "holographic" status on all aspects of a vocational college from “Higher Vocational Talent Development Status Data Collection Platform .This paper proposes the current problems of our college faculty status data analysis so as to get strategy. Key Words: Faculty; Acquisition platform; State analysis
师资队伍，是任何一所学院满足教育教学要求的必要条件，更是全面提高人才培养工作质量的必要保障。作为一种全新的教育类型，高等职业院校的发展历来受到国家教育行政主管部门的高度重视，对于师资队伍建设，更是摆在优先关注的位置。早在高职教育刚刚起步的2000年，国家教育部就专门行文就高职院校师资队伍建设提出了明确要求：“（高等职业院校）要十分重视师资队伍的建设。抓好“双师型”教师的培养，努力提高中、青年教师的技术应用能力和实践能力，使他们既具备扎实的基础理论知识和较高的教学水平，又具有较强的专业实践能力和丰富的实际工作经验；积极从企事业单位聘请兼职教师，实行专兼结合，改善学校师资结构，适应专业变化的要求”（教高 【2000】2号）。2006年发布的16号文中，更是进一步深化了前述要求：“高等职业院校教师队伍建设要适应人才培养模式改革的需要，„„要增加专业教师中具有企业工作经历的教师比例，安排专业教师到企业顶岗实践，积累实际工作经历，提高实践教学能力。同时要大量聘请行业企业的专业人才和能工巧匠到学校担任兼职教师，逐步加大兼职教师的比例，逐步形成实践技能课程主要由具有相应高技能水平的兼职教师讲授的机制。重视教师的职业道德、工作学习经历和科技开发服务能力，引导教师为企业和社区服务。”（教高 【2006】16号） 教高2号文和教高16号文的精神，在“高等职业院校人才培养工作状态数据采集平台”（以下简称“数据平台”）中得到了具体而充分地体现。可以说，一所学院师资队伍的状态情况究竟如何，做了什么工作，取得了什么成绩，存在什么不足，通过相关数据的采集，在平台上都会得到“全息化”的呈现。因此，如何有效地对平台数据进行整合、分析，使孤立的“数据”转化成具有意义的“信息”，并进而据此来规范、改进学院自身的工作，这不仅是国家教育部引入数据平台这一工作机制的内在要求，更是摆在所有高职院校面前的现实任务。 2
本文拟通过对学院师资队伍数据的处理，分析师资队伍建设当前的状态，在这方面进行粗浅的尝试，以就教于方家。
一、学院师资队伍的总体情况 作为人才培养工作的七大评估指标之一， “师资队伍”在评估中主要是考量生师比情况。我院近三年来的生师比情况如表1所示：
学生与教师比 年度 学生数 教师数 生师比 2007—2008 1782 167 10．59:1 2008—2009 3285 226 14．57:1 2009—2010 4369 258 16．92:1 表1
从表中数据可以看出，随着招生人数的逐年扩大，学院进入高职教师序列的人数也在逐年递增。生师比的合格标准是18:1，优秀标准是16:1，学院有两个学年度的生师比远超优秀标准，即便是最近的这个学年度，随着招生人数的增加，生师比已经低于优秀标准，但仍是符合合格标准的。一个基本的判断是：当前，我院的师资队伍从总量上看，是充足的、可以满足基本的教学需要的。 在总体向好的基本面上，我们也要看到，至少有两个问题是应该指出的。问题一，是学院的招生规模会继续持续增长，而学院范围内潜在的可进入高职教师序列的人员已经趋于饱和，此长彼消的结果，就是如果学院的招生规模如果继续保持现有增长速度的话，生师比必然会由当前的约17:1继续扩大到18:1，并最终突破这一合格线，从而使师资队伍的人数从总量上不能保证基本需求；问题二，是虽然从学院层面的宏观角度考量，生师比目前是合格的。但由于存在着系与系之间，专业与专业之间的不平衡，倘从系部的层面考量，一些系部的生师比情况就不那么令人乐观，教师数量不足的问题已然显现。倘从专业这一微观的角度考量，则教师缺乏的情况就更为凸出，从平台上不难看出，一些专业（甚至是招生势头很旺的专业）仅有一至两名专任教师，远不能满足教学的基本需要，现状令人堪忧。 当然，从学历结构、职称结构等不同切入点，我们还能发现不少问题，但以前述二者最为重要，也最为迫切，应当引起学院人事部门的高度重视并切实予以解决。
二、校内专任教师状态分析 数据平台中，将一所学院的师资队伍分为四类不同的角色：校内专任教师、校内兼课人员、校外兼职教师和校外兼课教师。这其中，校内专任教师是重头，是主体，其人员素质、进修培训等在评估中也最为专家所关注。 整合平台的相关数据，学院校内专任教师的基本情况，可以用表2图示如下：
总人数 228人 年龄 结构
35岁以下（%） 149人（65.35%）
36-45岁（%） 56人（24.56%） 46-60岁（%） 23人（10.08%） 职称 结构 初级（%） 79人（34.65%）
中级（%） 99人（43.42%） 3
高级（%） 37人（16.23%） 学历 结构
硕士研究生（%） 24人（10.53%） 大学（%） 202人（88.6%） 专科（%） 1人（0.44%） 专科以下（%） 1人（0.44%） 学位 结构 硕士（%） 41人（17.98%）
学士（%） 158人（69.3%） 性别 结构 男（%） 89人（39.04%）
女（%） 139（60.96%） 表2
从平台数据不难看出，学院的专任教师队伍总体结构不尽合理。就年龄结构而言，专任教师队伍“年轻化”现象严重，青年教师（45岁以下）所占比例达到了近90%，35岁以下的年轻教师也占到了半数以上，达65%，有丰富教学经验的资深教师所占比例偏低；就职称结构而言，近84%的专任教师为初、中级职称，副高以上职称仅占16%，这其中，倘不考虑基础课的教师，则副高以上职称的专业课教师所占比例就更低。缺乏高水平的教师队伍，对学院的专业建设工作，已经起到很强的制约作用，成为专业内涵建设取得突破的“瓶颈”。就学历结构而言，具有硕士研究生学历的专任教师仅占约11%，绝大部分的教师都是大学本科学历，还存在有专科及专科学历以下的专任教师。学院的师资队伍建设规划中提出：要建设一支结构合理的师资队伍，要达成这一目标，还有很长的路要走。 考察一所学院的专任教师队伍，除了观照其数量、结构之外，还应注意其能力水平和发展前景。数量、结构体现的是硬指标，能力水平和发展前景则体现的是软实力。相较而言，后二者对于衡量一支师资队伍质量的高低，更为关键。同样的，采集平台中的相关数据也为呈现这两方面的面貌提供了条件，抽取、整合这些相关数据，就不难得到学院师资队伍能力水平及发展前景的有效信息。 就能力水平而言，可以从如下的数据指标来进行分析（见表3、表4）：
承担教学 任务情况
学年总教学时数 73348 专任教师承担教学时数 67734 专任教师承担教学任务比例 92.34% 专任教师平均课时量 297
双师素质 双师素质专业专任教师数 57 专业专任教师数 182 双师素质专业教师比例 31%
一线工作 经历
具有一线工作经历的专业课专任教师数 57
专业课专任教师数 182 具有一线工作经历的专业课专任教师比例 31%
课程开发 专任教师与企业合作开发工学结合课程建设门数 25
专任教师人均开发工学结合课程建设门数 0.11
表3
从表3可以看出，学院的专任教师承担了92%的教学任务，是教学工作中的主力军。但大 4
量的课时由专任教师承担，也说明校外兼职教师这一块的工作开展得还比较薄弱。且专任教师的平均课时量为297，以每学年36周计算，每周课时量仅为8.25。生师比总量合格、专任教师承担主要教学任务，而教师的平均课时量却偏低，这从一个侧面反映出学院的专业结构和招生规模可能存在问题。同时，数据反映我院双师素质的教师比例并不高，仅为31%，其中具备高级职业资格证书的教师比例则更低。考虑到是否为“双师素质”教师，目前都是由教师自行填报，教师是否具有相应的资格证书，是否在专家建设工作当中发挥了规定的作用，学院人事部门和各系部都没有进行审核和认定，这一指标的真实比例，有可能还会更低。另外，校企合作开发课程一直是教育部非常关注和重点提倡的内容，平台当中还为此专门设定了相应的字段来反映一所学院其课程建设的能力和水平。从平台上看，即便就采用教师自己填报的数据，学院在过去一个年度，专任教师与企业合作开发工学结合的课程门数也仅为25门，人均仅0.11门，相对于全院近1000们的课程总量与近230位的专任教师总量而言，无论是课程开发的范围，还是教师们开发课程的能力，都还有大力加强的必要。倘工作做得更细致一些，相关部门对这些合作开发课程的开发质量进行认真观照与审核的话，则反映出来的问题还会更加凸显。
论文 专任教师发表论文总篇数 75 专任教师人均发表论文篇数 0.33
教改课题 专任教师在研教改课题总项数 35 专任教师人均教改课题数 0.15
横向技术 开发课题
专任教师在研横向技术开发课题总数 0
专任教师人均在研横向技术开发课题数 0
获奖项目 专任教师获奖项目数 94 专任教师人均获奖项目数 0.41