大数据思维下高校人力资源管理探讨范文

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摘要：大数据时代的到来让新时期人才发展和管理规制发生了彻底的改变，这就要求高校在管理上更好地适应时代潮流，以大数据思维重新审视高校人力资源管理问题。放眼世界，建立起教师资源数据库的国家明显优于其他国家，可见这是一种应对新时代变革的好方式。我国可以将高校教师的情况记录在高校人事档案中，利用大数据处理来提升决策效果和管理水平，从而更好地解决高校人力资源管理问题。

关键词：大数据思维；人力资源管理；高校

一、引言

高校在人力资源管理上存在不少问题，比如怎样更好地让高校人力资源得到最佳配置，进行更有针对性的教师培训、实施公平客观的教师绩效考评、充分调动教职工的工作积极性、降低高水平师资力量的流失等等。高校人力资源管理中最能切实反映人力资源水平的就是教职工的人事档案，它对于高校人力资源的有效配置有着重要的意义，但当前高校的人事档案在人力资源管理上的应用仅限于建立单纯的教职工电子信息记录，而没有发挥其更多的作用。本研究将以人事档案管理为突破口，以大数据思维为指导思想，将高校教师人事档案利用好，促进高校人力资源运用、配置和整合，挖掘高校人力资源的潜力，实现高校人力资源的优化高效，从而促进高校更好地发挥培养人才、服务社会、传承文化的职能。

二、高校人力资源管理面临的困境

1.高校人才招聘难以做到精准匹配。首先，高校在人事制度改革中要求人力资源和岗位的精确配置，因为各岗位工作职责对于人员的能力、性格、专业水平有着不同的要求，故找出适合岗位的人才难度就比较大。而在岗时间长的教职工并不一定是最适合岗位的人选，这种不匹配对学校工作的开展是不利的，同时也埋没了教职工本身的潜力。其次，人才招聘方面，进入高校的人才一般都能满足招聘中对于专业、学历的门槛要求，但这并不意味着人员和岗位能够精准匹配。按照当前的人力资源管理模式以及人事档案信息管理是难以做到精准匹配的，人员的聘用和分派更多的是靠经验来判断，实际上校方也会很清晰的认识到仅靠数十分钟的交流是难以了解应聘者的相关能力以及对岗位的匹配程度的，这样就可能导致聘用、选派的结果并不理想。所以在当前。不管是面试还是笔试，都难以准确的预测出应聘者在以后教学、研究以及管理能力上是不是能满足岗位的需要。

2.高校人力资源绩效考核流于形式。当前，高校人力资源管理中的岗位绩效评价多流于形式，缺乏量化标准，效果并不是很好。这表现在：第一，很多高校的人力资源考核仅为年度考核，考核教职工的“德、能、勤、绩、廉”，而这种考核更多的是主观上的评定，缺少确切有效的考核指标，也没有进行相关量化，效果确实有限。第二，按照当前的考评体系，考评的成绩实际上和人际关系有关，难以对工作任务的繁复情况和完成情况进行切实反馈，大家都本着“你我都一样”的心态来进行考评，缺乏应有的客观和公正。第三，在当前的体制中，即便是考核成绩比较差的教职工也不会面临末位淘汰和岗位调整，考核对于教职工而言并无约束力，难以让教职工积极性得以调动。

3.高校人事档案作用有限。人力资源管理中比较重要的一方面就是人事档案，而目前人事档案仍只是记录，而无法发挥其对人力资源未来发展的预测功能，这于人力资源高效管理及其不利。高校教师招聘原则上根据社会需要和学校自身师资补充情况提前一年制订招聘计划，但部分高校计划制定不充分，考虑不周全，在引进人才时，更多的是“哪科缺老师明年就招哪科老师”，这也是人事档案信息利用不到位留下的一个“隐疾”。并且随着科技的发展，一些学科逐渐变得不再必要，学生报名就会面临着学无所用的尴尬境地，这时再招聘此类教师就会导致学校、社会资源的浪费，待到学校认清这一事实后重新应社会需求引进新的师资力量时，已为时晚矣，这种人才招聘的滞后性为学校增加了不必要的负担，不利于高校师资队伍的长远发展规划。

4.高校优质师资流失现象严重。不难注意到，高校普遍存在着人才流失严重的情况，学校培养或引进的人才不断外流对于学校而言是巨大的损失，也制约了高校的发展。从区位上来说，一般是地市流入省会，西部流向东部，内陆流向沿海；从学校层次上来说，一般高校流入重点高校，重点高校流入顶尖高校，国内顶尖高校流向国外高校。一般表现为优秀教师在获得高级学位、职称之后获得了更大的竞争力，在将本校和其他高校进行比对后认为本校从待遇、发展前景、研究能力等存在差距，进而流向其他学校。高校人力资源管理部门大多难以嗅探到教职工存有这样的心理，即便有了解也不予重视，这样离职就成为了大概率事件了。现在对这种离职倾向的预测还很难，如果不能采取针对性补救措施，那么待到教师提请辞呈时，校方就很难改变他们的想法了。

三、基于大数据思维下高校人力资源管理

1.利用高校人事档案信息系统的大数据技术，找出人力和岗位间的联系，以达成人岗匹配。

1.1使用高校人事档案信息系统搜集绩效考核良好的在岗教职工教学、科研、学生管理等信息以及个人特点，使用相关算法，构建此岗位的优秀人才模型。

1.2在结合工作内容差异的前提下，使用优秀人才模型来遴选专业水平、工作能力、性格特征和岗位需要有着较高匹配度的员工，对其进行精准岗位安排。便能在正常开展工作的基础上发挥其自身的潜力。

1.3在岗位人才的聘用上，通过简历以及互联网大数据全面获取应聘者职业信息，并和优秀人才模型进行对比，来考核应聘者岗位适应性。

2.通过多种方式采集在岗教职工的工作信息，进行公平客观的绩效考核。

2.1将高校人事档案信息系统和内部管理系统相对接，全面收集教职工在教学、研究、学生管理等方面的工作数据，例如工作量、考勤成绩、工作繁复程度、工作效率等，并通过一定的标准将其进行量化，从而公正、客观的评价教职工年度工作任务的完成情况、完成效率和完成难度，从而杜绝因主观因素造成的不公正情况。

2.2考核成绩和薪酬密切相关，通过云计算来对教职工薪酬进行计算，以形成健康的薪酬制度，并适度激励，提高教职工工作积极性，为学校做出贡献提供动力。

3.使用高校人事档案信息系统分析教职工人事档案，为其提供精准培训。

3.1以在线测评+绩效考评+教职工基本信息的方式找出教职工的培训需要，通过对数据的分析，寻求岗位需要和教职工培训需要之间的协调统一，制订有针对性的培训计划，做到有的放矢，为教职工“充电打气”，增强教职工对学校的归属感。

3.2基于岗位对知识水平、业务能力的需要，对在岗人员制订专业培训计划，让教职工进修变得“常态化”、“制度化”，从而更好地提升培训的效果和教职工的接受能力，促使培训工作能有序开展。

4.通过大数据技术预测高校人力资源发展态势和离职因素，有效解决专业建设和人才流失问题。

4.1在掌握高校当前师资结构的基础上，综合社会经济水平与发展状况，产业结构调整等数据，进行大数据分析，以此准确预测高校人力资源的需求方向，为学校专业建设和教师聘请给出决策性判据，制定合理的长期师资引进计划，通过每年的师资招聘来逐步完成。

4.2对提请离职的教职工工作信息进行大数据分析，寻找其离职原因，总结离职规律，从而制定有针对性的管理对策。

四、结语

本文阐述了当前高校在人力资源管理上面临的问题，并以大数据思维下的人事档案管理为突破口，给出了针对性意见，具有一定的理论依据和可操作性。

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作者：王柳 单位：云南经贸外事职业学院