高校教学岗教师能力素质模型与评价方法研究

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1、分类号：C961.9密级：公开UDC：单位代码：10424学位论文高校教学岗教师能力素质模型与评价方法研究曹秀娟申请学位级别：硕士学位专业名称：交通运输规划与管理指导教师姓名：唐林炜职称：教授山东科技大学二零零六年五月论文题目：高校教学岗教师能力素质模型与评价方法研究作者姓名：曹秀娟入学时间：2003年9月专业名称：交通运输规划与管理研究方向：交通规划与管理的系统工程方法指导教师：唐林炜职称：教授樊铭渠教授论文提交日期：2006年5月论文答辩日期：2006年6月授予学位日期：__________STUDYO

2、FCOMPETENCYMODELANDEVALUATIONMETHODFORTEACHERSINTEACHINGPOSTINCOLLEGESANDUNIVERSITIESADissertationsubmittedinfulfillmentoftherequirementsofthedegreeofMASTEROFENGINEERINGfromShandongUniversityofScienceandTechnologybyCaoXiujuanSupervisor:ProfessorTangLinweiF

3、anMingquCollegeofInformationandElectricalEngineeringMay2006声明本人呈交给山东科技大学的这篇硕士学位论文，除了所列参考文献和世所公认的文献外，全部是本人在导师指导下的研究成果。该论文资料尚没有呈交于其它任何学术机关作鉴定。硕士生签名：日期：AFFIRMATIONIdeclarethatthisdissertation,submittedinfulfillmentoftherequirementsfortheawardofMasterofPhiloso

4、phyinShandongUniversityofScienceandTechnology,iswhollymyownworkunlessreferencedofacknowledge.Thedocumenthasnotbeensubmittedforqualificationatanyotheracademicinstitute.Signature:Date:山东科技大学硕士学位论文摘要摘要高校教学岗教师能力素质评价方法研究是高校人力资源管理的重要研究内容之一。本文首先阐述了本课题的研究意义，分析总结了当

5、前高校教学岗教师能力素质模型和评价方法的发展状况和存在的问题，然后在心理学、行为科学和管理科学理论的指导下，结合当前社会发展和高校发展的需要，设计了高校教学岗教师能力素质评价指标体系，定性地对教师能力素质进行分析，再运用集对分析的原理，模糊数学方法建立了高校教学岗教师能力素质排序模型和评价指标截取模型。在此基础上，运用模糊综合评价和模糊识别原理，提出了一种定量的高校教学岗教师能力素质评价方法。本文采用实证研究的方法，利用我们提出的方法对某教师的能力素质进行了综合评价。实证研究表明，该评价方法不仅可以全方位地

6、对教师进行综合素质的评价，而且还可以识别出该教师能力素质欠缺之处，为下一步的师资培训提供了理论依据。论文的最后指出该模型和评价方法还可以应用于高校师资引进和培养方面，并为高校师资建设提出了合理化建议。关键词：能力素质,从众心理,集对分析,模糊综合评价，指标截取，模型山东科技大学硕士学位论文目录ABSTRACTStudyofcompetencyevaluationmethodfortheteachersinteachingpostisoneofthemostimportantpartsoftheHumanRe

7、sourceManagementincollegesanduniversities.Thearticlefirstelaboratestheimportantsignificanceofthethesis,analyzesandsummarizestheactualproblemsincompetencymodelandevaluationmethodcurrently.Underthedirectionofthetheoriesofpsychology,behavioralscienceandmanage

8、mentscience,combinedwiththeneedoftherecentsocialanduniversitiesdevelopment,thearticledesignsthecompetencyevaluationindexsystemforteachersinteachingpostincollegesanduniversities,analyzesthecompetencyoftheteach