高校教师教学管理关联的绩效评价数据库构建基金项目：中国石油大学（北京）2017年校级本科教学工程项目研究成果教学组织是高等院校的一项重点工作，需统筹教师及其他专业技术人员、管理人员、教辅人员队伍建设，融入现代化管理理念，构建全面、高效的管理机制，借助信息化手段，结合先进的绩效评价方法，实现人力资源科学管理和优化配置。由于历史原因和信息化程度不一，高校普遍存在教学、科研和人事等多个系统并存，数据不一致等“信息孤岛”现象，影响了管理工作的科学化与现代化。本文在实现教学为主的绩效评价基础上，结合科研成果分析，通过半自动的嵌入式程序从其他系统中调取数据，实现数据校验、分析和挖掘。一、数据库设计数据库针对130人的学院年度绩效考评工作需求，收集教学、科研和公共事务性工作等多方面的成果数据，形成年度的绩效计分和分析报告。数据库基于MicrosoftSQLServer2008平台，以TCP/IP方式远程连接。针对不同权限的用户，设置用户分类与人事系统连接验证，在关键字段上设置了系统校验、唯一性分析和半自动筛选验证等机制，确保数据的完整性和可靠性。通过用户的自动填表，经整理校验后形成约10万条/年的最终记录，实现按时间线纵向对比分析。二、数据录入和管理软件开发基于VisualStudio.Net2010开发平台，采用C++、ASP.Net语言开发了B/S结构的数据录入软件和管理系统。数据库可开放局域网内网页登陆权限，供教师访问登陆后，填写个人信息，并对自动调取搜集其他系统中的数据进行半自动校验，形成年度绩效统计报告。管理员可根据需要输出统计数据，进行数据挖掘和对比分析。数据库服务器和Web服务器均能部署到校园网或互联网中。数据查询功能使用SQL语言检索，采用组合字段搜索、批量检索，形式纯文本和格式化字段数据。教师登陆后可录入和校验各项成果，保存上传后自动完成定性和定量评价。所有数据均加密后存储于远程数据库，便于行政管理人员汇总分析与报告输出。数据管理系统允许获得权限的管理员单独修改赋分指数、设置计分公式、修改数据模型和设计报告输出格式，最终实现对全体人员的分类考评和绩效报告生成。由于大量数据来自于第三方业务数据库，因此还设置了批量导入、自定义批量修改和维护、数据挖掘标签生成等功能，并能根据实际需要，对人员身份进行手工分类。三、数据聚合与挖掘（一）中文分词针对科研成果统计中格式不标准、数据量大和成果多人共享等难点，以2019年度中国学术期刊网和SCI数据库中下载的学术论文为基础样本，通过数据库管理软件对本学院的论文标题、摘要等关键文本记录进行整理和格式化，导出为分析样本文件。使用北京语言大学语言信息处理研究所开发的词频统计软件进行分析和统计，建立关键字-作者的模糊映射关系，以用于其他系统中收录的成果聚合到本数据中，并对手工填写的科研成果自动校验，筛选可能有误的成果，自动给出校验提示。（二）数据聚合绩效评价所需各种数据按业务类型分散在不同系统中，建立标准体系统一数据采集和接口，成为规范的数据聚合平台尤为重要。本系统综合利用API接口、ActiveX、OCX控件、AJAX和RSS聚合等技术，在用户获得填报数据权限后，即可通过交叉验证，从其他系统中拉取关联数据，经审核后入库。同时，管理员可定期从互联网搜索引擎、各类学术数据库和具有管理权限的外部系统中扫描下载相关数据，经数据清洗后录入绩效考评系统中，减少教师个人录入的工作量。（三）数据挖掘WEKA是一个功能全面的机器学习和数据挖掘应用程序平台，在数据分析和挖掘过程中，采用相对指标而来考察相关性，目的是在管理人员预先录入数据或进行数据审核时提前发现有问题的记录，或是可能遗漏的数据。如发明专利状态分为：申请、公示和授权，绩效考评一般统计当年获授权的专利，但发明人可能并不掌握准确的获授权时间，或录入时遗漏共同权利人。本系统通过预先训练的数据进行联想提示，将不同系统中的教师、学生和团队成果关联，既能半自动调取国家知识产权局的信息检索系统结果，又能接收本单位或基金委的成果系统推送的记录，综合给出联想建议和审查提示。四、系统核心算法与创新功能绩效考评是高校教学管...