教师任课工作量均衡性分析数据

系统自动完成三项基础统计：教师周总课时、任教科目去重数量、授课班级去重数量；再匹配科目复杂度系数，自动计算班级复杂度系数，生成每位教师加权工作量。 结合分级判定规则快速筛查人员，自动识别超工作量教师和轻工作量教师并赋予预警标记，为学校排课优化和绩效分配提供精准数据支撑，促进教师工作量均衡配置，提升学校人力资源管理效能。帮助学校合理配置教学资源，优化排课方案，完善绩效考核机制，充分调动教师工作积极性，促进区局教育均衡发展。（1）数据采集： 采集任课数据：单位、部门、教师姓名、年级、班级、课程号、课程名称、每周课时。 同一教师在同一班级同一课程号可能有多条记录，取每周课时之和（实际表中为唯一记录）。 有效性校验：每周课时≤0的异常记录标记并排除。 （2）数据处理： 按单位+教师姓名分组，汇总：周总课时 = 所有课程每周课时之和 任教科目数 = 去重课程名称数量 任教班级数 = 去重班级数量 任教科目列表 = 课程名称列表去重拼接 任教班级列表 = 班级名称列表去重拼接 （3）算法加工： 首先计算教师周总课时数，公式为周总课时数=∑(每门课程的每周课时);任教科目数=去重统计(课程名称);任教班级数=去重统计(任教班级)。 班级复杂度系数=1+0.05*(任教班级数-1)。 其次引入复杂度加权算法，加权工作量=∑(周课时X科目复杂度系数X班级复杂度系数)，结果保留2位小数；其中主科类系数1.2、实验类1.15、音体美0.9，其他类1.0,具体科目划分如下表： 主科类 数学、数学辅导、数学思维、数学训练、外语（英语）、英语、英语辅导、英语拓展、语文、语文（书法）、语文辅导、语文阅读、阅读与写作 实验类 物理、化学、生物、科学 音体美 美术、书法、体育、体育与健康、心理音乐、艺术、艺术（美术）、艺术（音乐）、音乐 其他类 班会、班团队活动、道德与法治、地方课程、地理、劳动、劳动与技术、历史、历史与社会、人文地理、通用技术、校本课程、心理健康教育、信息、信息技术、信息科技、政治、综合实践活动 加权工作量等级判定和排课优化建议： 超负荷（加权工作量 ≥ 20）：建议增加教师或减少排课 饱和（16 ≤ 加权工作量 < 20）：正常范围内偏满，需关注 正常（10 ≤ 加权工作量 < 16）：合理工作量，继续保持 偏少（加权工作量 < 10）：建议适当增加排课或兼课 预警标记：加权工作量 ≥ 20 或 < 10 时，预警标记 = 1（超负荷或偏少）。 通过加权工作量等级判定识别超工作量教师和轻工作量教师，为学校排课优化和绩效分配提供精准数据支撑，促进教师工作量均衡配置。 （4）数据应用： 学校教务处：教师工作量均衡看板，识别超负荷和偏少教师。 排课优化：根据预警标记，调整下一学期排课方案。 绩效分配参考：工作量与绩效工资挂钩，超负荷教师适当倾斜。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集通过采集教师任课数据，自动统计周总课时、任教科目及班级数量，并结合科目与班级复杂度系数计算加权工作量，进而根据分级规则识别超负荷或轻工作量教师并赋予预警标记。其目的是为学校排课优化、绩效分配和教师工作量均衡配置提供数据支撑，提升人力资源管理效能。