文摘

作为一种重要的资源在教育行业,教师起着关键的作用在促进高质量的教育。为了探索教师的整体水平在中国不同的地区,和老师的分配水平的教育资源,本文选择数据或比例的师生比例、教师的教育背景,和教师职称指标。基于模糊c均值聚类算法进行聚类分析在义务教育教师的配置在中国31个省。教师在31个省的分配分为四个类别,并进行分析和评价。同时,根据老师分配在义务教育的现状,提出了相应的对策和建议来提高教师的整体均衡发展在中国分配,缩小差距的老师分配在中国,为了促进教师分配义务教育的均衡发展。

1。介绍

教育是一个国家的基础和国家长远发展的重要支柱和可持续增长1,2]。近年来,中国一直教育优先发展,促进教育的发展,突破和创新,实现了跨越式发展。教育计划是引申,教育的发展是最重要的基础工作,加强师资的建设。“意见的中国共产党中央委员会和国务院关于全面深化改革教师队伍建设的新时代,”发布了2018年1月,说教师是教育发展的第一资源,必须首先加强和老师在振兴国家。随着中国教育事业的快速发展和不断加强教师团队建设的地区教师的分配直接影响教育均衡的水平。通过有效地评价老师分配的水平,可以找出老师的分配在不同的地区和地区之间的差异,进一步优化教师的分配促进教育公平和均衡发展。

区域经济发展水平的影响在中国所有省份的教育均衡发展,存在着巨大的差距,教育资源和教师之间的地区,城市和农村地区,和学校3]。作为教育发展的第一资源,教师的均衡配置是缩小地区差距的关键,提高教育教学的质量在中国4]。因此,均衡配置教师已成为近年来的研究热点。翟隽和太阳讨论了中国基础教育的均衡发展视角的地区,城市和农村地区、学校和教育团体(5]。霁等人研究了老师分配的现状在中国义务教育阶段,指出,有一个问题在中国城市和农村教师资源配置不平衡分配,并提出相关建议,如何促进教师的创新机制分配(6]。

现有的大多数研究义务教育资源是研究教育资源的分布,或探索教育的平衡在一定地区,还有研究相对较少的异同在中国省份的总体水平。根据相关数据在“中国教育统计”,本文利用模糊c均值聚类算法每个区域集群和分裂老师分配水平的相似性和差异,分析当前区域教师分配。本文基于中国教育统计年鉴》中的相关数据。选为中国地区的31个省,自治区、、直辖市(不包括香港、台湾和澳门),构建教师分配的评价指标体系,并探讨差异的程度老师分配省份之间的水平。集群本文使用模糊c均值聚类算法和分裂的老师分配在每个区域,分析区域老师分配的现状,为平衡分配的教师,提供相关建议和提供了一个参考促进中国基础教育的均衡发展。

2。模糊c均值聚类算法

集群的过程是指将物理或抽象对象的集合分组为类(7,8]。聚类分析是研究个体分类方法根据事物本身的特性。它用数学方法定量地确定样本的亲和力,将他们分成几类,根据相似性度量、距离和相似系数等。在同一类别的分类对象是喜欢对方,以便客观分类的样本。聚类分析是统计学的一个分支,在数据分析中起着重要的作用,广泛应用于模式识别(9,数据挖掘10,图像分割11),和许多其他方面。有很多种聚类方法(12]。目前,聚类分析方法广泛应用于实践是基于目标函数的聚类方法。在这种方法中,聚类分析是降低约束的非线性规划问题,和最优模糊分区和数据集的聚类是通过优化解决方案。基于目标函数的聚类算法,模糊c均值聚类算法在理论上最完美和最广泛的使用,和聚类过程就像约束的优化问题。

模糊c均值聚类算法将加权最小平方距离数据示例集群中心点作为优化目标。通过指定集群中心的数量,每个样本数据的隶属度相对于集群计算中心,以及原始数据的模糊分类是基于不同的隶属度实现的对象分类,完成数据分类的目的。模糊c均值聚类算法k - means聚类算法的变体。但与k - means聚类算法、模糊c均值聚类算法是一种软聚类方法。模糊c均值聚类算法是基于相似性度量,聚类样本相似度高的为同一组和较低的样本相似性分成不同的组。这种方法的优点是,它可以对对象执行有效的聚类分析与模糊分类界限,可以清楚地指出每个类的中心。它可以清楚地反映出不同的类之间的连接和分散,可以有效地解决小问题的相似性数据之间的区别。该算法简单、快速,直观的几何意义,聚类结果更加灵活。模糊c均值聚类算法是一种无监督学习算法,引入了模糊理论,表达的概率样本属于某个类的隶属度,并将数据分为类相似,具有模糊性和不确定性。聚类分析和模糊理论更加符合实际的数据分布,更适合实际应用,具有很强优势分析和处理大量的数据,并能更好地反映数据的实际分布(13,14]。

模糊C聚类算法则可以描述如下:假设数据集 包含n样本数据和分X成C类 并使用 来表示C集群中心矩阵的数据集。

定义的模糊C——聚类算法目标函数 在

的公式,N代表数据集的大小;C代表集群中心的数量;代表样本的隶属度集群中心 ,的概率属于j类;代表了模糊隶属度系数 ,值范围 )。更大的价值米,越模糊聚类的效果。代表了我th样本对象;代表了jth集群中心;代表一个度量样本之间的相似度。

在模糊聚类C——聚类算法主要包括以下步骤:步骤1:初始化基本参数,选择适当数量的集群C,选择适当的模糊系数米,初始化成员矩阵 ,并满足公式(2);步骤2:更新聚类中心根据以下公式: 步骤3:更新会员矩阵 , 根据以下公式: 步骤4:使用成员资格终止的宽容随着指数来确定算法的迭代结束条件。会员更改之前和之后的值进行比较。如果终止条件 是满意,聚类结束时,算法终止,迭代停止,结果是输出。否则,返回步骤2继续迭代算法。(t代表算法的迭代次数,ε代表了错误阈值。)

模糊的流程图C聚类算法则如图1。

3所示。老师分配评价指标

在教育行业,学校员工包括全职教师、行政人员、助教和劳动人员、校办企业员工,代课教师和兼职教师。在这项研究中,在学校的教师是指全职教师。老师分配是指教师资源的分配,这样教师可以实现均衡的分布在数量和质量方面。的均衡配置教师在义务教育阶段主要是指合理数量的员工和一个合理的结构,也就是说,平衡的性别结构、年龄结构、学历结构、职称结构、以及教师的合理流动。

有许多老师分配的相关指标进行评价和分析,如师生比率、教育结构分布、职称结构分布、年龄、性别、和教师的数量。单一指标不能有效反映老师分配的总体情况。如何进行综合评价和分析区域老师分配基于上述多个指标是一个重要的内容。许多学者做了大量研究老师的评价体系和指标分配。周文重指出在武汉老师分配不平衡的问题,湖南省,中国,通过指标如年龄结构、学历结构、职称结构当老师分配的研究现状15]。章进行了研究中国小学教师资源的配置标准。通过案例分析,指出了现有教师分配标准中存在的问题,提出了基于班主任老师分配评价标准比和班级规模分类的基础上充分考虑小学教学的特点,以更好地促进义务教育均衡发展(16]。李基于之前的研究,构造了一个指标体系来衡量水平的基础教育资源配置,利用加权指数和模型来计算水平的教育资源分配和使用聚类分析学校类型进行分类17]。沈和乔分析了教师在基础教育的分配在印度通过师生比率等指标,性别比例,指出教育结构和数量的教师和教师资源配置的差异(18]。田的测量维度和刘指出,义务教育分配的老师关注教师的数量、质量的老师,和老师的结构19]。学习时的分配教育资源和教师资源,菲利克斯Chama使用师生比率指标来分析教育资源分布的不均衡的问题和教师在不同的地区和指出,教师的分配差距在城市和农村地区更明显(20.]。赵等人使用师生比率作为衡量来研究时空模式和山东省老师分配的影响因素21]。在义务教育教师与学生的比例在中国作为一个例子,刘等人分析和评估教师资源配置的差异和平衡,揭示区域教育资源平衡的现状(22]。

每件事都有两个方面,“质量”和“数量。“为了分析老师分配的现状在中国的不同地区,本文借鉴了以前的教育发展水平的评价体系和评价指标的教师分配。根据数据可用性原则、全面性和客观性,通过专家判断和反复讨论,分析了分配的老师在中国的初中阶段义务教育教师素质结构和两个维度的教师数量结构。本文选择师生比例,教育的比例结构和职称的比例结构评价指标。基于指的是“中国教育监测和评价统计指标体系》(2020),“每一个指标的计算方法是根据相关的国家标准或国家平均水平,并且每个指标标准化,以衡量和比较的建设水平初中义务教育教师在2020年各省,为了提供一个有用的参考教师团队的建设和教师分配的均衡发展义务教育的初中学校在中国的所有部分。

3.1。教师数量结构

教师的数量反映了投入的人力资源教育在一定程度上可以反映人力资源的水平在不同地区义务教育的投资。师生比率是一个重要的数据指标反映人力资源的投资在一个地区教育,和一个重要的评价指标反映出适当数量的教师。因此,师生比例选择评估的结构的教师数量的分配教师。

师生比例表示为学生总数的比值在一定程度的教育的全职教师教育水平,表明平均每个全职老师教的学生人数。索引值越高,平均每个老师教更多的学生,学生和老师不重视,投入更少的时间。相反,师生比例越小,越少的学生平均每个老师的指导下,教师有足够的精力和时间来教育学生,学生可以得到更好的教育。

3.2。教师素质结构

老师属于最重要的教育资源。教师是教育教学活动的领导人。教师的质量直接决定了学生的质量教育,这将对学生的成长和发展产生重要的影响,甚至一生。教师的质量反映了教师的综合职业能力方面的教师年龄、职称结构、学历结构和教师培训。义务教育的持续发展提出了更高的要求,教师的教育水平,已成为一个重要的指标来衡量教师教学能力。教师教育是一个重要因素影响教师的质量。合格的专职教师与教育的高百分比表明教师的整体素质高。

摘要教师质量的总体评价采用教师的学历和职称结构。其中,教育结构是由合格或合格率的全职教师。考虑到教师在每个地区的不同的资格要求,本文以学士学位或以上的全职教师资格资格;即教育的比例结构表示为全职教师的数量之比学士学位或以上的全职教师教育水平。在某种程度上,专业头衔反映教师的教学能力和学术水平。职称结构是指构成不同职称的教师,在某种程度上,反映了工作经验,学术积累,教学人员和社会贡献。根据专业技术职位,它分为高级、副高级、中级,助理级别,员工级别,待定。职称越高,越高的教师教学水平和教学能力。如果具有高级专业技术职称的教师比例很小,与低级职称教师的比例太大,老师组织的活力不足,结构和教师职称将出现错误和集群,这不利于教学团队的整体素质和能力。为了反映教学人员的整体专业水平,职称的比例结构表示为全职教师的数量的比例与高级教师职称的一定程度的教育的全职教师的教育水平。

4所示。基于模糊聚类分析教师分配C则

4.1。老师配置数据

基本的数据研究了教师的分配在31个地区在中国,和老师的水平分配方面的评估教师的数量和质量。教师的数量评估的师生比例,和教师的质量评估是教育背景和专业职称的比例。数据来自《中国教育统计”,如表所示1。

4.2。分配基于模糊聚类的老师C则

在聚类分析之前,应该对数据执行必要的数据预处理是集群。因为评估指标选择的集群往往多维数据对象,有多个指标,可以描述对象的特征,以及这些指标的维度和数量级往往不同。因此,在执行聚类分析之前,有必要处理数据的影响,消除不一致的数据维度的评价指标和规范原始数据。对于远期指标,公式(5)用于计算,反向索引,公式(6)用于计算。

的公式,代表原始数据,代表了标准化的数据。

模糊C算法用于聚类,则初始基本参数设置,该算法迭代,直到满足迭代终止条件。集群中心和隶属度矩阵的各种类型的输出来确定聚类结果,实现教师的分配在不同地区的分类,并分析类似的分化和教师的分配在不同地区的特征。集群中心的数量和分裂地区的每种类型如表所示2。最后加入矩阵输入每个省的价值,和每个区域划分的类别。每种类型的成员的原理图矩阵如表所示3和数字2(一)-2(d)。

根据隶属度矩阵的结果,分类,分为集群类似老师分配的水平。聚类结果如图3(一)和3(b)。

4.3。聚类结果的分析和评价

根据会员的矩阵,每个区域划分的聚类类别,每个类别和评价根据评价指标,如表所示4。

通过聚类,可以发现有明显的区域之间的相似点和不同点31个省的评价老师分配基于师生比率等指标,学历结构、职称结构。在此基础上,老师分配的水平可以分为4类31个省。

第一类是北京、天津、上海、江苏、浙江等东部地区。这些省份在社会发展方面有很大的优势条件,教师的总体结构相对完整,教师的质量高,老师的数量是足够的,教师的分配是合理的。与其他省份相比,教师和教学水平质量领先水平,并且有本科学历的教师的比例已经超过了97%,远远超过全国平均水平。除了上海,全职教师中级和高级职称的比例高于全国平均水平。在这些省份,师生比例相对较小,和教师的数量能充分满足教育发展的需求。总的来说,分配在该地区教师水平高于其他地区。在第一类与其他省份相比,具有高级专业技术职称的教师在上海地区需要进一步改善。

第二类是山西、内蒙古、甘肃、辽宁、黑龙江,教师的整体素质相对较高。主要表现是教师的数量相对充足,学生和教师都低于全国平均水平,与学士学位教师比例超过85%以上的全职教师。有明确的高级教师的比例差距之间的地区,特别是在辽宁,高级教师的比例超过50%的全职教师,但教师的总体分配相对合理。

第三类是河北、福建、山东、广东、安徽、重庆、云南、西藏、陕西、宁夏等地区。全职教师的比例拥有学士学位或以上超过全国平均水平,和教师的质量相对较高。然而,师生比例在河北、安徽、福建、广东、云南、重庆等地区高于全国平均水平,教师的数量小,教师平均的分配。

第四类是江西、河南、湖北、湖南、广西、四川、青海、贵州、新疆等地区。教师在这些地区的质量平均水平。与其他地区相比,全职教师的比例拥有学士学位或以上低于全国平均水平,有一定的差距的高级专业技术职称的全职教师。除了湖北、师生比例远高于全国平均水平,教师的数量小,教师不合理的分配。

5。相应的对策和建议

目前,老师在中国不同地区之间的分配不均匀的教师,教育水平,和职称结构,有明显差异的分配教师在不同地区。为了促进教师分配的均衡发展在中国的不同地区,缩小差距在教师的分配在不同的地区,和提高教师队伍的整体素质,中国可以优化教师从以下方面的均衡分配。

5.1。完善相关政策制度,促进教师分配的均衡发展

近年来,中国十分重视立法工作的教师在义务教育的均衡分配。国家不断完善政策体系,促进教育的公平发展和教育资源的均衡配置,继续深化法律制度改进和整体布局的均衡配置教师从国家层面,并发布了一系列政策文件,促进义务教育均衡发展。针对教师的分配差异地区,有必要进一步加强政策的生命力,使政策执行可行的和理性的,扩大地方政府的自由裁量权的平衡分配的老师,和提高地方政府的热情和自主实施的政策。修改相关法律法规,提高法律法规的新系统的分配教师在义务教育,明确各级政府的职责、权限的均衡配置教师。明确法律规定教师建立标准、资金担保,薪酬包,和职业发展缩小城乡之间的差距。不断完善教师培训和培训机制和福利的保证,加强专项资金支持义务教育均衡配置教师,提高义务教育均衡分配的标准系统教师在具体的操作层面,并提供完整的法律保障和政策支持老师分配的均衡发展。

5.2。继续增加教育投资,改善教师待遇

受到不同地区和经济等因素的影响,教师工资的差异之间的省、地区、城市和农村在中国非常著名。为了提高师资的建设,中国应继续增加教育投资基金,保证义务教育教师的工资按照法律,有效提高教师的待遇,不断提高教师的质量。同时,所有地区的财政部门应坚持教育优先战略,调整和优化金融结构,优先建设的教师作为教育投资的重点。关注义务教育,敦促各地优先政策的实现教师的工资和收入在义务教育阶段,巩固和提高治疗为中小学教师保障机制。大力支持教师教育和培训,重点支持中西部地区加强农村教师培训,提高教师的专业素质。大力提高农村教师的待遇,缩小城市和农村教师的待遇差距,实现对农村教师的生活补贴的政策,实施的政策保障教师在困难和偏远地区。所有区域根据实际情况,提出了津贴标准,不断提高教师的待遇,努力弥补不足的农村教师,并取得显著成果在推动教学团队的建设。

5.3。提高教师的科学分配机制,促进建设高质量的教师

以教师的均衡分配为立足点,我们应该创新教师补充机制来弥补短缺的教师、缩小差异的城市和农村地区之间的教师,和减轻教师结构性短缺和不均匀分布。所有省份和地区应继续实施措施等特殊postprograms和公共资助正常学生吸引高层次教师教育在农村地区,建立稳定和长期的农村教师补充机制。扩大新教师流动渠道,提高教职员工的交流和旋转机制,确保教师流动区域内的需求,形成一个新模式的科学和有效的教师分配和交换,并促进教师资源的合理配置。完善教师培训机制,加强教师在职培训,改进训练方法,优化培训内容,不断提高专业技能,提高现有教师的整体素质和质量。建立教师评估和评价机制,进一步深化的改革教师职称评估系统。提高推广渠道,发布政策红利,鼓励教师积极的角色,并鼓励优秀教师志愿者在偏远的村庄。适当减少对农村教师职称评价的难度,增加农村具有高级专业技术职称的教师的比例,不断提高教学质量和水平的员工。建立一个机制来确保教师的均衡分配,实现一个机制来维护教师和员工的合法权益,确保教师频道对他们的要求,并确保创新机制平衡分配教师顺利进行。

6。结论

本文实现的分配老师的评价和分析各地区通过模糊C——集群分析。基于考虑评价指标的选择,教师素质结构数据和老师数量结构数据计算和标准化,然后模糊C则算法用于聚类。根据集群中心和隶属矩阵,教师分配在每个地区的分类和分类进行了分析。结果表明,老师在31个省分配可以分为四类,和老师分配在每个地区都有明显的相似点和不同点。总的来说,老师的平衡分配数量的教师、教师教育和教师职称需要进一步优化和改进。这个结果评估当前聚类特征和均衡水平的老师分配在不同地区的中国,为中国提供了一定的参考方向优化教师的均衡分配,促进高质量的义务教育的发展。在未来的研究中,更多的评价指标被认为可以提供新的分析视角和数据支持老师分配的评价,并揭示了区域老师分配更加全面和准确。

数据可用性

标签数据集用于支持本研究的发现可以从相应的作者。

的利益冲突

作者声明没有相互竞争的利益。

确认

这项工作是由科学研究青年项目重庆市教育委员会(合同编号。KJQN202004502)。