教师激励机制

摘要： 如何破除幼儿园教师的职业倦怠,如何构建有效的激励机制,充分调动教师工作的积极性,最终实现幼儿园的管理目标和教师的个人目标,形成双赢的局面,是幼儿园管理过程中需要面对和解决的问题。建立原则。幼儿园激励机制是指幼儿园为了调动教师的工作积极性,通过各种策略、手段与方法,激活并满足不同教师的不同需求。

摘要： 教师评价是义务教育学校教师人事制度的核心内容,不仅直接影响着教师个人发展,还影响着学校教师队伍稳定和高质量发展。2020年,中共中央、国务院印发《深化新时代教育评价改革总体方案》,着重提出“改革教师评价,推进践行教书育人使命”。2021年3月,教育部等六部门颁布了《义务教育质量评价扌旨南》,在“教师发展”重点内容中提出“健全教师激励机制”关键指标,要求树立正确激励导向,完善校内教师激励体系。在今年新修订的教师法中,针对教师职称的评选政策做出调整,尽可能地降低职称评选标准,让广大教师安心教书育人。

摘要： 随着"放管服"改革的不断推进以及科学合理的教师激励机制的不断完善,我国教育领域发展的自主性不断提高,教育改革也在逐渐深入.本文则以"放管服"改革为背景,以战略薪酬为基点,分析现今独立院校激励机制中存在的问题,并针对这些问题,提出基于战略薪酬的教师激励优化策略,以便在科学地对教师进行评价的同时也能够充分发挥薪酬的激励作用,以期为进一步完善现今独立学院教师激励机制提供借鉴,从而更好地推动教师以及院校的发展.

摘要： 安福县城北学校通过夯实德育基础,提升学生品德,构建团结友爱、和睦的互助关系。在教师建设方面,城北学校积极倡导教师做一个胸中有梦、心中有情、手中有书、工作有心、生活有“色”的人,通过落实各种教师激励机制,如开展“名师讲堂”“青蓝工程”“青年教师素养大赛”等活动,努力提升教师的职业幸福感。

摘要： 人文管理实质就是以人为本的管理,它更着重激励人的自觉性,以促进人的全面发展来促进团队的全面发展,这也是人文管理的核心目的.所谓教师激励机制,就是教育管理者为了达到既定的工作目标,通过激励因素或激励手段,与教师个体之间产生相互作用的关系总和.教师专业发展是指教师在专业思想、专业知识、专业能力等方面不断发展和完善的过程,即从新手型教师到专家型教师的发展过程.在促进高中教师专业发展方面,人文管理与激励机制有着重要的作用.

摘要： 随着《民办教育促进法》的修订,我国从顶层设计上确定了民办学校“分类管理”的立法思路,首次承认了营利性民办学校的合法地位。长期以来,教师人数不足、稳定性差、专业发展缓慢、薪酬福利保障不足、职业认同感归属感不强等,严重制约民办高校的稳健发展。在分类管理背景下,民办高校可从抓好人才引进和培养、建立多元激励机制、营造和谐校园氛围三个维度,优化教师队伍建设措施,构建稳定的符合民办高校特点的人才队伍。

摘要： 随着《民办教育促进法》的修订,我国从顶层设计上确定了民办学校"分类管理"的立法思路,首次承认了营利性民办学校的合法地位.长期以来,教师人数不足、稳定性差、专业发展缓慢、薪酬福利保障不足、职业认同感归属感不强等,严重制约民办高校的稳健发展.在分类管理背景下,民办高校可从抓好人才引进和培养、建立多元激励机制、营造和谐校园氛围三个维度,优化教师队伍建设措施,构建稳定的符合民办高校特点的人才队伍.

摘要： 高职院校人才培养质量的提高,依赖于专兼结合的师资队伍水平的提高.师资队伍建设的不断提升需要有效的激励机制作保障.为了不断完善和丰富激励机制的内涵,充分调动教师个体的积极性和主动性,进而巩固和提高师资队伍的整体水平,以内部质量保证体系诊断与改进工作为契机,从高职院校发展和教师个体发展的诊改要求出发,系统构建高职院校教师激励机制.结果 表明:通过诊断与改进工作查找不足,实施整改,系统多维度构建教师激励机制,才能调动教师积极性,发挥激励实效,实现师资提高和教师发展的双赢.

摘要： 本发明公开了一种面向弹性停车激励机制的激励效益计算方法，包括以下步骤：S1：将停车场管理方与驾车者设定为博弈模型中的双方局中人，获取满足最优化决策的激励效益目标函数；S2：结合弹性停车激励系统中所记录的驾车者出行轨迹、竞价时间与竞价价位，分析驾车者出行成本与激励强度之间的关系，确定激励强度累计分布函数；S3：根据博弈模型，构建面向弹性停车激励机制的激励效益计算模型；S4：对构建的激励效益计算模型进行非线性变换并求解。本发明能够准确地计算出弹性停车激励机制所带来的激励效益，弥补了现有技术无法计算弹性停车激励机制的激励效益的不足。

摘要： 本发明公开了一种溢价机制与配额制相结合的可再生能源激励机制构建方法。包括以下步骤：建立溢价机制与配额制协同作用下的电力市场均衡模型；采用遗传算法求解溢价机制与配额制协同作用下的电力市场均衡模型；基于模型求解结果，确定溢价机制与配额制协同机制中，溢价机制和配额制各自的政策占比；根据该占比，设计出溢价机制与配额制相结合的可再生能源激励机制。本方法得到的可再生能源激励机制，能够实现溢价机制与配额制的优势互补，在促进可再生能源发电的技术进步，实现更大社会总效益的同时，有效降低政策风险，具有良好的经济性和实际应用价值。

摘要： 本发明公开了一种基于区块链的联邦学习激励机制的方法，步骤如下，通过评估设定参与方数据质量、信誉度门槛，保护现有参与方的利益，当参与方的数据质量、信誉度同时大于数据质量门槛、信誉度门槛时，允许参与方加入联邦学习；增加惩罚机制有效保证现有参与方的利益；通过区块链技术实现激励过程的公开透明，保证激励的公平与参与方的积极性。基于模型效果的激励机制中加入模型训练的阶段因子，减少模型训练不同阶段效果提升难度的影响。让参与方因为长时间的等待而获得相应的回报，保证参与方的积极性。本发明可有效保证现有参与方的利益；保证激励的公平与参与方的积极性；减少模型训练不同阶段效果提升难度的影响。

摘要： 本发明公开了一种基于众包方式和激励机制的联邦学习系统，包括：基础数据层，用于存储联邦学习系统的数据；业务响应层，用于响应于系统用户的任务请求，根据任务请求采用众包方式进行所述联邦学习系统的任务管理，系统用户包括任务发布者和任务参与者；辅助训练层，用于根据激励机制辅助联邦学习系统的联邦学习全局模型训练，激励机制包括任务分配机制、声誉机制和奖励机制；用户交互层，用于支撑系统用户与联邦学习系统的交互，实现用户操作与数据结果的可视化。本发明能够对参与者、任务以及训练策略进行统一管理，并通过设计的激励机制鼓励数据拥有者持续参与联邦学习任务，可广泛应用于联邦学习技术领域。

摘要： 本发明公开了一种虚拟电厂需求响应激励方法及实现装置，所述方法包括获取用户需求响应，对其有效性进行判定，结合判定的结果，调整预先确定并划分好的分配系数档位，其中，所述分配系数档位通过基于省区政策及用户自身条件，确定分配系数上下限，并对分配系数进行分档获得；判断用户分配系数是否达到分配系数分档上下限，对达到上下限档的用户进行豁免卡和停留卡奖惩措施；用户可对处罚提起申诉，调查了解用户响应实际情况，遇到不可抗力或特殊原因，取消惩罚，保护用户参与响应积极性；在进行资源调度时，优先考虑分配系数高的资源；用户的分配系数作为用户画像的维度，辅助聚合商评价用户，提高用户评价维度，更准确地刻画用户。

摘要： 本发明涉及一种基于深度强化学习的群智感知激励机制方法，获取参与者位置和移动轨迹信息，将参与者移动过程建模为马尔可夫决策过程，采用深度强化学习预测其在下一个激励周期内的移动轨迹，预测参与者在下一个激励周期结束时的位置分布，通过计算参与者的预测位置分布与数据请求方提供的感知数据目标分布的相对熵，选择大于相对熵阈值区域内的参与者进行激励。本发明避免在同一时间段内对所有参与者进行激励、对同一个参与者在所有激励周期内都进行激励，合理的激励机制解决群智感知参与者收集到的感知数据分布情况与数据请求方提供的目标数据分布之间差异较大、覆盖质量较低的问题；可被广泛应用于移动群智感知领域，降低激励参与者的成本。

摘要： 本发明公开了一种基于两阶段激励机制的双向拍卖方法、设备及存储介质，包括，获得虚拟代理降序预算数组和用户竞价正序数组；对两个数组进行比较，获得满足虚拟代理降序预算数组大于等于用户竞价正序书序的最大索引，并分别截取虚拟代理降序预算数组及用户竞价正序数组的前k项，构成虚拟代理降序预算新数组和用户竞价正序新数组；如果最大索引等于2，则执行Vickery拍卖，否则生成虚拟代理预算差价数组及用户竞价差价数组；生成一个随机数，根据随机数与预设超参数的比较结果，则执行kVickrey拍卖或AucSP拍卖，用户拍卖获胜，获得奖励；生成拍卖获胜的用户及虚拟代理匹配对。本发明有效提高代理‑用户对的匹配效率和质量。

摘要： 本发明公开了一种基于区块链激励机制的物联网环境安全检测方法，其步骤如下：S1：准备：检测人员通过物联网安全维护平台下载物联网环境安全参数获取插件；S2：获取参数：检测人员通过步骤S1中获得的安全参数获取插件与物联网实现匹配，匹配后获取物联网环境数据；S3：编写检测插件：检测人员通过采用合适的计算机语言，并按照物联网自定义插件规范编写安全检测插件；本发明通过对编写安全检测插件的检测人员进行双重激励，同时对编写编写的漏洞修复插件的修复进行激励，能够有效的提高物联网环境安全建设的积极性，大大提高了物联网环境发展的效率。

摘要： 本发明涉及一种基于激励机制的网联车行驶路径规划方法、系统及设备，该方法通过获取控制中心所有网联车路径规划，采用利润函数、激励策略和收益函数对所有网联车的规划路径集合进行处理、分析，基于激励策略的博弈理论控制中心得到规划路径的最优奖励，基于最优奖励筛选出每辆网联车的最优路径，促使对应网联车选择最优路径行驶，使得在所有网联车行驶的利润最大化，同时也使控制中心获得的全局利益达到最大，从而有效地提高道路利用率，解决了现有云计算中心规划的网联车行驶路径不合理，导致道路利用率低的技术问题。

摘要： 本发明针对现有技术的局限性，提出了一种联邦学习中基于反向拍卖的隐私保护激励机制训练方法，该方法不会发送提取器给中央服务器，仅使用生成器来拟合提取器的输出，使得联邦学习参与者上传给中央服务器的模型不直接由原始数据训练而成，因此中央服务器不能够反推出原始数据，从而保护了数据隐私；另外，本发明以反向拍卖的方式对联邦学习参与者激励，能够满足训练过程中的个人理性、真实性和预算可行性。