多元化人才培养模式下高校奖学金评定制度研究

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1、多元化人才培养模式下高校奖学金评定制度研究　　摘要在多元化人才培养模式的背景下分析高校奖学金评定制度面临的问题和挑战。从尊重学生的个性、挖掘学生的潜能、满足社会对人才的多元化需求等方面阐述了如何构建新型奖学金评定制度，为高校多元化人才培养提供理论参考。关键词多元化人才培养模式高校奖学金评定制度中图分类号：G640文献标识码：AUniversityScholarshipEvaluationSystemAnalysisofDiversifiedPersonnelTrainingModeJIANGLiwei（InstituteofComputer

2、，WuyiUniversity，Jiangmen，Guangdong529020）AbstractThecurrentissuesandchallengesofuniversityscholarshipevaluationsystemisanalyzedunderthebackgroundofdiversitytrainingmode.Torespectstudents’personality，excavatethepotentialofstudents，andmeetthediversifiedneedsofthesocietyforta

3、lents，weexpoundhowtoconstruct7anewscholarshipevaluationsystemtoprovidetheoreticalreferenceforcollegesanduniversitiesunderthebackgroundofdiversitytrainingmode.Keywordsdiversificationpersonneltraining；universityscholarship7随着市场经济的迅速发展和经济改革的不断深入，社会对人才的价值期望和需求结构发生了巨大的变化。为了满足多样

4、化的社会需求，高校的人才培养模式逐步由单一化向多元化转变。奖学金作为一种稀缺资源，是高等学校普遍采用的一种对学生进行激励、奖励的工具，当前高校奖学金评选虽各有不同，但有一个共同的趋势是多元化的评选考核标准代替着过去单一的考核标准。传统的高校奖学金评定制度还保留着单一化人才培养模式的特征，其暴露出来的种种问题阻碍了奖学金激励和导向效用的充分发挥，以单一的量化指标来评价学生的优劣，越来越不符合社会对人才培养的要求，不利于大学生多样化的个性发展。面对我国高校大学生数量剧增，人才需求多样化的新形势，高校需要大力培养高层次创新人才。多元化的奖学金评定

5、标准更加倾向于对学生的综合情况进行考核，更能反映学生的真实表现，积极探索和完善奖学金评定制度有利于高校多元化人才的培养。目前高校奖学金一般是由政府、高校、企业、社会团体及个人给予优秀学生的，其目的在于调动学生的学习积极性，构建良好的学习氛围，培养符合现代社会需要的高素质人才。奖学金制度自实施以来，在激励学生刻苦学习、开拓创新方面发挥了重要的导向作用。1设立奖学金的目标和作用（1）激励作用。激励是指激励者针对激励对象的需要。采取外部诱因进行刺激，增强其工作积极性，并使其按照激励者的要求自觉行动的过程，奖学金正是高校对此种理论的运用。通过外部因

6、素的刺激，促进学生明确自身的奋斗方向和行动目标.内化为自身的成长动机，从而刻苦努力、全面发展。（2）资助作用。奖学金可以帮助贫困家庭的学生解决部分生活、学习费用，缓解其经济上的压力。确保其学业的顺利完成，增强其自尊心和自信心。（3）导向作用。奖学金制度的导向作用是指评价标准对学生的学习与工作具有指向性的作用。高校对于奖学金的评定设定了一定的条件，这依托于各高校具体的情况和培养人才的目标。学生需要按照奖学金评定的标准有意识地调整自己的行为，使自己朝着学校教育目标的方向发展，这对于学生的行为起到了一定的导向作用。2当前奖学金评定制度存在的问题7

7、尽管当前各高校学生奖学金评定制度存在多种模式，有着不少差异，但大多数高校的奖学金评定采用一套全校统一的奖学金评价积分体系，即综合测评方法。综合测评方法有着明确的标准，这些标准是学校培养目标的具体化。当前各高校的综合测评内容可分为德、智、体等方面，将若干方面评分结果乘以一定权重再相加，计算出总分值进行排名，并以此作为奖学金评定的依据，公式如下：综合成绩=，其中是单方面评分结果，是权重系数。传统奖学金评定制度弊端如下：2.1滞后性当前社会的多元化人才需求和高校人才培养模式不断变化，而许多高校奖学金评定制度的修订相对滞后，没有与时俱进。有的高校甚

8、至制定奖学金评定制度以后若干年都不进行修订，以致奖学金的评定只能发挥资助作用，而无法达到应有的激励和导向作用。2.2局限性在奖学金评定过程中，不少高校的综合测评的内容和指标并不全