高校教师收入起争议 "青椒"干活最多拿钱最少?

高校教师收入起争议 "青椒"干活最多拿钱最少?

  一位自称青椒”(青年教师)的大学教师这样描述自己的生存状态:省力不费劲的课轮不到,院系以外的课时费高的没机会,院内课时费低的课倒是一大堆,推都推不掉,比很多博士、教授、副教授要多得多;经常会有临时课程安排下来,上课时间短,要求一本书全部上完,做的课件以后也没有重复使用的机会,工作成本很高,可青椒嘛,没有拒绝的资本;职称低没有什么相关的补助;专业没有赚外快的市场,即使有也没有精力了……

  河南某省属高校一位青年教师说,自己学校的青椒很多,青椒们在学校里做最累的活,干最多的工作,拿最少的钱。他们还经常在一起开玩笑:院士的贡献还没咱们对学校的大呢,院士不来学校一样运行,我们都不来,学校绝对停止运转。

  而上海某师范大学的一位青年教师则认为,之所以公众会认为高校教师收入高,主要是因为有些名师讲课课时费很高造成的,“‘青椒哪里会有这种外快?真正高收入的大学教师只是非常少的一部分,如教授、博士生导师之类。但对于我们这些青椒来说,只是普通的工薪阶层!

  大学也有待遇好的老师,不过 都是 教授级别了,你 能熬成 教授,什么待遇都有了。可是我们这些青椒什么时候才熬到头呢?一位青椒这样问记者。

  华东理工大学高等教育研究所青年教师马晓娜专门进行了一项关于高校青年教师薪酬管理中存在的问题及对策的研究,她认为,目前国内高校薪酬制度方面的改革明显滞后,尤其是青年教师薪酬管理中存在着对内公平性不够和对个体激励性不足的问题。一方面,高校薪酬制度的几种模式在确定具体级别时,着重考虑的是被聘任者的资历、职称、行政级别等,这对于工作时间不长的青年教师显然是不公平的;另一方面,当前不少高校采取的仍然是消极薪酬政策,不重视对教师的激励,绩效薪酬所占份额过少,甚至根本没有,这对于青年教师来说,尤其不利。

  马晓娜认为,青年教师的薪酬与实际贡献极不相适应,已成为目前高校薪酬管理制度的一个症结所在。同时,虽然最近几年新进入高校工作的35岁以下青年教师有着高学历的共同特点,且绝大多数有良好的学术背景,但总的来说,他们在高校中却明显处于弱势地位。

  马晓娜建议,高校应该提高绩效薪酬在整体薪酬中所占比重,建立科学的绩效考核体系;同时,可以引进宽带薪酬做法,即把在传统的薪酬结构中分为几个甚至十几个级别的层次划分到同一级别中,同时拉大每一个薪酬级别内部薪酬浮动的范围,这样高绩效的普通工作者可以享受到与管理者同样甚至更高的薪酬;另外,还可以对青年教师实施最低年薪制,就是对青年教师的收入设一个下限,比如,对初到高校工作的硕士以上青年教师设定最低年薪4~5万元,平时按月发放80%,年终再根据其全年表现在其余20%的基础上上下浮动,从而保证高校对青年人才的吸引力和凝聚力,又能够充分调动青年教师的创新积极性和创新热情。

 
内容概要:《2024年中国城市低空经济发展指数报告》由36氪研究院发布,指出低空经济作为新质生产力的代表,已成为中国经济新的增长点。报告从发展环境、资金投入、创新能力、基础支撑和发展成效五个维度构建了综合指数评价体系,评估了全国重点城市的低空经济发展状况。北京和深圳在总指数中名列前茅,分别以91.26和84.53的得分领先,展现出强大的资金投入、创新能力和基础支撑。低空经济主要涉及无人机、eVTOL(电动垂直起降飞行器)和直升机等产品,广泛应用于农业、物流、交通、应急救援等领域。政策支持、市场需求和技术进步共同推动了低空经济的快速发展,预计到2026年市场规模将突破万亿元。 适用人群:对低空经济发展感兴趣的政策制定者、投资者、企业和研究人员。 使用场景及目标:①了解低空经济的定义、分类和发展驱动力;②掌握低空经济的主要应用场景和市场规模预测;③评估各城市在低空经济发展中的表现和潜力;④为政策制定、投资决策和企业发展提供参考依据。 其他说明:报告强调了政策监管、产业生态建设和区域融合错位的重要性,提出了加强法律法规建设、人才储备和基础设施建设等建议。低空经济正加速向网络化、智能化、规模化和集聚化方向发展,各地应找准自身比较优势,实现差异化发展。
数据集一个质量的医学图像数据集,专门用于脑肿瘤的检测和分类研究以下是关于这个数据集的详细介绍:该数据集包含5249张脑部MRI图像,分为训练集和验证集。每张图像都标注了边界框(Bounding Boxes),并按照脑肿瘤的类型分为四个类别:胶质瘤(Glioma)、脑膜瘤(Meningioma)、无肿瘤(No Tumor)和垂体瘤(Pituitary)。这些图像涵盖了不同的MRI扫描角度,包括矢状面、轴面和冠状面,能够全面覆盖脑部解剖结构,为模型训练提供了丰富多样的数据基础。质量标注:边界框是通过LabelImg工具手动标注的,标注过程严谨,确保了标注的准确性和可靠性。多角度覆盖:图像从不同的MRI扫描角度拍摄,包括矢状面、轴面和冠状面,能够全面覆盖脑部解剖结构。数据清洗与筛选:数据集在创建过程中经过了彻底的清洗,去除了噪声、错误标注和质量不佳的图像,保证了数据的质量。该数据集非常适合用于训练和验证深度学习模型,以实现脑肿瘤的检测和分类。它为开发医学图像处理中的计算机视觉应用提供了坚实的基础,能够帮助研究人员和开发人员构建更准确、更可靠的脑肿瘤诊断系统。这个数据集为脑肿瘤检测和分类的研究提供了宝贵的资源,能够帮助研究人员开发出更准确、更效的诊断工具,从而为脑肿瘤患者的早期诊断和治疗规划提供支持。
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