本科生当老师,超八成涌向“小城”任教

本文讲述了近年来大学毕业生对教师职业的青睐,尤其在地级市及以下地区任教的本科生比例增加,这些毕业生对工作满意度高,且职业幸福感随着工作年限增长。教育部政策推动下,基层教师队伍专业化发展,但提高薪酬和保障权益仍需关注。

f44f0421f9c0c2fa3e9168f93897fa06.jpeg

来源于 麦可思研究

教师这一职业近年来备受大学毕业生青睐。教师岗位自带的稳定属性和较高的社会认同吸引了一批大学生进入中小学任教。《2023年中国本科生就业报告》(就业蓝皮书)数据显示,2022届本科生毕业半年后就业最多的职业类是“中小学教育”(8.5%)。具体来看,小学教师、初中教师和高中教师均跻身2022届本科毕业生就业量最大的前10位职业,其就业比例分别为3.3%、2.4%、1.9%。

教育部、人社部等部门也连续多年鼓励和引导高校毕业生到基层中小学任教。在相关政策的强力支持及推动下,选择当老师的大学生中超八成赴地级市及下属的县、乡任教。

越来越多本科毕业生涌入“小城”当老师

从教本科生,超八成在地级市及以下地区任教

就业蓝皮书数据显示,本科毕业生的就业重心已进一步下沉至地级城市及以下地区,其中教育领域是吸纳毕业生在地级城市及以下地区就业的主体,从教群体就业重心下沉现象更为明显。

数据显示,2022届本科生毕业半年后从教(即在“公办中小学校”任教)群体中,在地级市及以下地区就业的比例为84%,高于全国本科在地级市及以下地区就业的比例(59%)。而且从近五年的数据来看,应届本科毕业生在地级市及以下地区从教的比例呈现上升趋势,2022届(84%)较2018届(78%)提升了6个百分点。

与此同时我们注意到,直辖市对本科学历“新教师”吸纳能力减弱,2022届从教群体中仅有3%在直辖市就业,较2018届(9%)下降了6个百分点。一方面,这可能与各地积极引导大学生回家乡就业有关;另一方面,也可能与近年来北京、上海等大城市的中小学逐渐提升了新引进教师的学历门槛有关。

6497eeffb9970c9cea472549dfd849cd.png

“小城”从教群体,超八成对工作满意

每10人有9个在家乡任教

受到地域经济发展影响,在地级市及以下地区就业群体月收入方面并不具有优势。2022届在地级市及以下地区从教本科生月收入为4468元,较2018届(4090元)增长378元,但低于2022届全国本科平均(5990元)。不过,该群体的就业满意度不仅高于全国本科平均水平(2022届:77%)且增长明显。数据显示,2022届在地级市及以下地区从教本科生就业满意度为84%,较2018届(75%)大幅提升9个百分点。

随着中小学教师队伍的专业化发展,从教群体的专业和职业匹配度进一步提高。研究发现,2022届在地级市及以下地区从教群体的专业相关度为89%,较2018届(87%)增加2个百分点。

6c4f677adfd760b2aa0702b9c3bee09d.png

在各地政府的引导和推动下,近年来不少大学生主动选择在家乡寻求发展。通过进一步分析我们发现,在中小学任教是不少留乡发展大学生的理想工作。数据显示,2022届在地级市及以下地区从教的本科毕业生中,93%属于在家乡(即生源省与就业地相同)从教。该群体的就业满意度为85%,略高于在地级市及以下地区从教本科生平均水平(84%)。

d89d4730b0616b127693290eba4e254e.png

从教五年后仍有3/4留在“小城”坚守教师岗

在地级市及以下地区当教师,虽没有优厚的薪资待遇,但是不妨碍他们收获更好的就业体验。麦可思对2017届毕业半年后在地级市及以下地区从教的本科生的跟踪研究中发现,该群体毕业五年后仍有超过3/4留在“小城”坚守教师岗位。

并且这部分人群的职业幸福感随着工作年限的增长有明显提升。麦可思数据显示,2017届毕业五年后坚守在地级市从教的本科生就业满意度为83%,高于在地级市及以下地区就业群体平均(78%)5个百分点。而且他们的工作更为稳定,五年内雇主数为1.6个(地级市及以下地区就业群体平均:2.0个),55%有过晋升经历。

教师是立教之本、兴教之源。近年来,教育部加强政策引领,优化培养方案,努力引导更多优秀毕业生到基层任教、到地方任教、到乡村从教。要让人才下得去、留得住、干得好,提升教师的职业吸引力至关重要,这还需要各方不断提高教师工资收入水平,切实保障教师的合法权益。

数据说明:

2022届本科生毕业半年后培养质量的跟踪评价,于2023年3月初完成,全国本科生样本为13.5万;2021届本科生毕业半年后培养质量的跟踪评价,于2022年3月初完成,全国本科生样本为12.5万;2020届本科生毕业半年后培养质量的跟踪评价,于2021年3月初完成,全国本科生样本为12.4万;2019届大学生毕业半年后培养质量的跟踪评价,于2020年3月初完成,全国本科生样本为12.6万;2018届大学生毕业半年后培养质量的跟踪评价,于2019年3月初完成,全国本科生样本为15.2万。

麦可思曾对2017届大学毕业生进行过毕业半年后、三年后的跟踪评价,2022年底对此全国样本进行了五年后的第三次跟踪评价,全国本科生样本约3.2万。

e7d59a93b347eaee4999243a239518c3.jpeg6a7961ac289bafc0e34068b295fdd4be.jpeg

7abeb7e2544bd8ad0c68b99d4cb1d4b3.jpeg

3c2131de9710cc903510cd57c1829bbd.jpeg

59526d5d636dddd6ea3b449b193f7c70.jpeg

您还可以在以下平台找到我们

d0fc79ed5353d8596294abc72f8dfdce.jpeg

66a8ef3a9c0046affd79f14404bf3769.jpeg

4d9f9a06dd381911686c951a12806049.jpeg

052aadc67c25f796099aae3d7c5f4e78.jpeg

你点的每个在看,我都认真当成了喜欢2bf6714ce255d6cb5bf762274395d952.png

内容概要:本文围绕EKF SLAM(扩展卡尔曼滤波同步定位与地图构建)的性能展开多项对比实验研究,重点分析在稀疏与稠密landmark环境下、预测与更新步骤同时进行与非同时进行的情况下的系统性能差异,并进一步探讨EKF SLAM在有色噪声干扰下的鲁棒性表现。实验考虑了不确定性因素的影响,旨在评估不同条件下算法的定位精度与地图构建质量,为实际应用中EKF SLAM的优化提供依据。文档还提及多智能体系统在遭受DoS攻击下的弹性控制研究,但核心内容聚焦于SLAM算法的性能测试与分析。; 适合人群:具备一定机器人学、状态估计或自动驾驶基础知识的科研人员及工程技术人员,尤其是从事SLAM算法研究或应用开发的硕士、博士研究生和相关领域研发人员。; 使用场景及目标:①用于比较EKF SLAM在不同landmark密度下的性能表现;②分析预测与更新机制同步与否对滤波器稳定性与精度的影响;③评估系统在有色噪声等非理想观测条件下的适应能力,提升实际部署中的可靠性。; 阅读建议:建议结合MATLAB仿真代码进行实验复现,重点关注状态协方差传播、观测更新频率与噪声模型设置等关键环节,深入理解EKF SLAM在复杂环境下的行为特性。稀疏 landmark 与稠密 landmark 下 EKF SLAM 性能对比实验,预测更新同时进行与非同时进行对比 EKF SLAM 性能对比实验,EKF SLAM 在有色噪声下性能实验
内容概要:本文围绕“基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略”展开,结合Matlab代码实现,提出了一种适用于电力市场化环境下的售电商优化决策模型。该模型采用主从博弈(Stackelberg Game)理论构建售电商与用户之间的互动关系,售电商作为领导者制定电价套餐策略,用户作为跟随者响应电价并调整用电行为。同时,模型综合考虑售电商在多级电力市场(如日前市场、实时市场)中的【顶级EI复现】基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略(Matlab代码实现)购电组合优化,兼顾成本最小化与收益最大化,并引入不确定性因素(如负荷波动、可再生能源出力变化)进行鲁棒或随机优化处理。文中提供了完整的Matlab仿真代码,涵盖博弈建模、优化求解(可能结合YALMIP+CPLEX/Gurobi等工具)、结果可视化等环节,具有较强的可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识、博弈论初步认知和Matlab编程能力的研究生、科研人员及电力市场从业人员,尤其适合从事电力市场运营、需求响应、售电策略研究的相关人员。; 使用场景及目标:① 掌握主从博弈在电力市场中的建模方法;② 学习售电商如何设计差异化零售套餐以引导用户用电行为;③ 实现多级市场购电成本与风险的协同优化;④ 借助Matlab代码快速复现顶级EI期刊论文成果,支撑科研项目或实际系统开发。; 阅读建议:建议读者结合提供的网盘资源下载完整代码与案例数据,按照文档目录顺序逐步学习,重点关注博弈模型的数学表达与Matlab实现逻辑,同时尝试对目标函数或约束条件进行扩展改进,以深化理解并提升科研创新能力。
内容概要:本文介绍了基于粒子群优化算法(PSO)的p-Hub选址优化问基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化(Matlab代码实现)题的Matlab代码实现,旨在解决物流与交通网络中枢纽节点的最优选址问题。通过构建数学模型,结合粒子群算法的全局寻优能力,优化枢纽位置及分配策略,提升网络传输效率并降低运营成本。文中详细阐述了算法的设计思路、实现步骤以及关键参数设置,并提供了完整的Matlab仿真代码,便于读者复现和进一步改进。该方法适用于复杂的组合优化问题,尤其在大规模网络选址中展现出良好的收敛性和实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事物流优化、智能算法研究或交通运输系统设计的研究生、科研人员及工程技术人员;熟悉优化算法基本原理并对实际应用场景感兴趣的从业者。; 使用场景及目标:①应用于物流中心、航空枢纽、快递分拣中心等p-Hub选址问题;②帮助理解粒子群算法在离散优化问题中的编码与迭代机制;③为复杂网络优化提供可扩展的算法框架,支持进一步融合约束条件或改进算法性能。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码逐段调试运行,理解算法流程与模型构建逻辑,重点关注粒子编码方式、适应度函数设计及约束处理策略。可尝试替换数据集或引入其他智能算法进行对比实验,以深化对优化效果和算法差异的理解。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值