大数据技术驱动的高校科技统计新模式探索

高校是我国科研创新的重要基地,科技统计是高校科研创新实力的有效测度,为高校制定科技政策和进行宏观决策提供依据,是科研管理制度化、科学化、规范化的基础。文章针对目前我国高校科技统计工作存在的数据共享度比较低,科技产出数据零散不系统,统计数据的质量不理想,科技统计数据的利用率低等问题,借鉴先进的大数据技术,结合统计工作的实际,对高校科技统计新模式进行了初步的探索,提出了基于大数据技术的科技统计集成解决方案。     

大数据环境下的高校科研管理信息化探索

近年来,大数据引起了社会各界的广泛关注,如政府部门、社会企业以及学术界等。高校作为我国科研重要基地,其科研信息化水平直接关乎到其创新事业的发展进程。就当前情况来看,我国科研管理信息化中大数据技术的应用还比较弱势,存在一系列的问题,所以需要进一步的探索。基于此,本文主要针对大数据环境下的高校科研管理信息化探索进行了详细分析,希望能够对相关人员有所帮助。     

高校科研管理信息化促进策略研究

随着信息化和高校科研管理的不断融合,暴露出管理中存在的问题,分析得出以下共性问题:数据信息涵盖范围有限、资源共享机制缺失、科研过程管理不足、信息技术与科技管理融合不够、科研管理人员知识结构不匹配和科技考评机制不够科学。因此,具体化提出注重统筹安排、循序实施,强化科研管理信息化发展理念,推进高校科研管理模式和管理制度建设信息化;同时加大信息化建设的投入力度,加强科研管理人员队伍信息化素养的建设等优化策略。     

大数据时代高校行政管理信息化建设

现在我国大数据的时代已经到来,信息化已经越来越普遍,这对于我国大部分高校的行政管理信息化建设而言即使机遇又是挑战。高校行政管理如果可以充分利用大数据时代的信息技术,可以有效的吸收多元化的信息资源,从而创新自己的管理观念和模式,以进一步提高行政管理的整体质量和水平。一个高校的行政管理也直接影响着学校的教育管理水平,因此将高校行政管理信息化,也就是将高校教育管理的信息化。在现代大数据的整体背景下,高校的行政管理必须要做到时刻创新以及与时俱进,充分利用大数据时代快速方便的网络系统,从而提升高校教育管理信息化的水平。     

高校科技创新管理信息体系相关的问题研究

知识经济时代,信息化管理是知识生产的基本条件和重要保障之一。科研管理信息化利用现代信息技术,提高科学研究、科研管理和科研交流的效率和水平。本文在分析科技管理创新的基础上,结合目前我国高校科研实际,提出了建设科研信息管理系统建议,对加强科研信息综合管理的可行措施与开放性管理进行了探讨。     

以人为本 创新管理——浅谈新时期高校科研管理

随着社会经济的发展,我国传统的高校科研管理呈现出种种弊端和不足。为适应新时期高校科研发展需要,高校科研管理逐步深化改革．与时俱进,构建新的管理模式,建立“政策上激励人、感情上留住人、体制上吸引入、实行目标管理和服务管理、加强信息化管理、实行和谐管理”的创新管理体系,探寻新的科研管理办法,推进我国科技创新发展。     

科研信息化发展态势和思考

文章分析了科研信息化发展态势,认为当前科研信息化发展将进入第三阶段即"一体化"阶段,并将发展态势凝练为"五新":大数据驱动科研范式变革成为"新亮点",开放科学借力科研信息化成为"新趋势",科研移动应用成为科研创新的"新动力",科研信息化基础设施性能及规模加速发展和升级成为"新常态",科研信息化推动企业创新和产学研协同创新成为"新模式"。指出了我国在科研信息化基础设施与应用领域面临的挑战;介绍了中科院在科研信息化基础设施、科学大数据、科研信息化应用3个方面的发展部署;提出了针对我国科研信息化的发展建议,包括建立国家科研信息化发展体系,实施国家级科研信息化工程,建设面向全国科技界提供科技资源和信息化资源的综合服务平台等。     

大数据时代科研管理信息化对策研究

科研管理信息化是提升科研管理水平的重要途径之一。本文就目前科研管理信息存在的问题。通过探讨适于研究院所发展的科研管理模式、科研管理信息系统的功能以及科研管理信息系统在科研管理创新中的作用及效果,提出大数据时代研究院所科研管理信息化建设创新的几点思考。     

信息多元化与科研管理创新

知识经济时代，科学研究实质上是知识创新与生产的过程，而信息化管理是知识生产的基本条件和重要保障之一。运用新的多元化信息技术手段，对科学研究进行经常性、制度化的长期监测以及评估。通过基于现代多元化信息技术的技术监测与科研管理课题立项决策与创新过程中交互应用，完善科研课题立项创新，从而加强科技管理的科学性。在分析知识信息的多元化及科技管理创新的基础上，提出了改进科研信息技术的宏观建议，并结合目前我国高校科研实际。对加强科研信息综合管理的可行措施与开放性管理进行了探讨。     

浅谈高校科技创新团队的建设和管理

以高校科研创新团队的建设和管理为研究对象,通过查阅和研究相关中外文献,介绍我国高校科研创新团队的定义、特点和运作现状;归纳出高校科研创新团队建设的关键要素,提出从制度建设、评估体系、激励机制以及资源分配方式等四个管理要点来加强与优化高校科技创新团队的建设和管理;介绍中山大学创新团队建设和管理的经验,提出组建高校创新联盟以实现高校科技创新团队的可持续性发展。     

数据生命周期视角下高校科学数据安全内容框架构建

[目的/意义]科学数据安全是国家信息安全的组成部分,随着数据科学研究的兴起,高校科学数据安全的政策研究有待深入。[方法/过程]采用网络调查的方法,对美国U.S.News前50名大学的科学数据管理内容进行分析,从“涉及对象”“保护方法”和“科学数据生命周期”等角度梳理政策重点和空白点。基于科学数据生命周期,从“制度层”“基础设施层”“数据素养层”和“实施层”四个主要层次,构建了高校科学数据安全的内容框架,并分别讨论了科学数据生命周期不同阶段与科学数据安全相关的各个主体的职责。[结果/结论]高校科学数据安全内容贯穿科学数据生命周期,相关主体包括制度层、基础设施层、数据素养层、执行层。     

大数据应用于高校科研评价的价值意蕴与适用构想

面向以前瞻性基础研究为主和支撑人才培养、学科建设的高校科研评价有其特殊性,传统的同行评议法、文献计量法等科研评价方法存在许多局限,难于准确判断其科学价值,为此,通过分析国内外相关文献,探讨大数据在高校科研评价中的价值和适用环节。研究表明,大数据在高校科研评价中的应用,具有采集非结构化和半结构化数据、挖掘隐性和滞后性科学价值、提高处理速度和实现可视化表达、促进科研评价方法和方法论创新发展等强大功能和应用价值,且在实现高校科研功能多重性的数据提取、科研重心基础性的学术价值判断、科研成果价值非显性的数据挖掘和围绕破除"SCI至上"、聚焦"五大价值"的导向性指标体系构建等环节功能突显、适用性强。最后强调提出高校科研评价要防止沦为"数据万能"的陷阱,对运用大数据开展科研评价应加以调节和控制。     

组态视角下高校专利的转化路径选择

专利是实现国家自主创新能力提升的重要手段，高校作为专利的聚集地，其“高产出、低转化”的现实难题亟待解决。对此，研究从整体视角出发，以高校、科技中介和企业为研究对象，采用模糊集定性比较分析方法，基于专利转化的全过程，探究高校专利转化的多元等效路径。研究发现，高校的专利转化存在多重并发因果关系；大数据能力是提升高校专利转化绩效不可缺失的关键因素；产生高专利转化绩效的有高校创新主导下的科技服务驱动、企业能力支撑下的商业资本赋能以及科技中介连接下的校企协作转化三种模式。研究结论为高校专利转化提供了不同的路径选择，也为高校专利商业化模式的选择提供了指导。     

我国高校科研项目数据高质量管理的挑战与应对分析以哈尔滨工业大学为例

数据作为关键的生产要素,极大地影响着高校科研管理和现代化水平,但是当前高校科研项目数据质量无法满足要素资源价值充分挖掘和释放的需求。因此本文结合国内科研项目数据管理理论及借鉴国外先进经验,以哈尔滨工业大学科研项目数据管理为例,从提高科研项目数据质量出发,对数据产生、存储、加工和应用的生命周期进行综合分析,将治理理念及政策要求整合迭代为科研项目全过程管理的流程再造,为持续促进一流大学以高质量科研项目数据为关键要素的科研管理能力的全面提升提供建设思考。     

产学研合作对广东高校高层次科研能力的影响研究

利用2006~2013年度广东省高校科技统计相关数据,对产学研合作在广东高校高层次科研能力方面的影响进行了研究和分析。结果表明,在众多控制变量中,对广东高校高层次科研能力影响最大的是人力资源因素,产学研合作因素和政府支持因素的影响几乎持平。产学研合作对广东高校高层次科研能力有显著的正面提升效应,其产出弹性为人力资源因素产出弹性的55%,最显著的影响主要体现在对收录工程技术类论文的EI索引论文方面。进一步分析表明,科研实力较高的博士点授权高校的高层次科研能力由政府支持力度决定,产学研合作对科研实力较弱的其他高校有一定的提升。     

基于学科建设的高校科研管理模式研究

大学建设的核心是学科建设,科研是高校的三大任务之一种基于学科建设的高校科技项目管理模式,从高校科研特点出发一,从而使高校科研回归到大学办学的最根本宗旨上来。科研管理应当围绕学科建设这一核心进行。本文提出了分类进行管理,把学科建设作为科研项目评价的内容之     

我国高校科研数据治理模型构建研究

【目的/意义】对高校科研数据展开治理,是提升数据价值,优化决策能力,节约科研成本的有效途径,而实施治理行为的重点之一是构建高校科研数据治理模型,从而在理论上指导治理行为。【方法/过程】研究以协同治理理论辅以数据生命周期理论和利益相关者理论为基础,在探明已有数据治理模型逻辑路线后,通过半结构化访谈法,对国内外高校人员就科研数据治理认知进行深度沟通,最终利用NVivo 11软件对访谈结果进行质性分析,提炼模型构建要素。【结果/结论】据此分模块构建高校科研数据治理模型,拟为高校科研数据治理提供理论模型,同时也为提升高校科研数据治理服务水平提供借鉴。     

基于专利地图的全球大数据技术竞争态势研究

[目的/意义] 运用专利地图的方法探索全球大数据技术的竞争态势,以期为我国政府、企业、高校发展大数据产业和技术提供竞争情报支撑。[方法/过程] 以Thomson Innovation平台的Derwent Innovations Index（德温特专利数据库）中1 363篇大数据技术专利文献为数据来源,运用专利管理地图、专利权利地图和专利技术地图的方法,从申请年份、申请国家、专利申请人、同族专利、专利引用、技术领域等角度进行态势分析。[结果/结论] 研究表明：大数据技术发展的阶段特征明显;美中两国是大数据技术研发的主要国家;互联网企业是大数据技术的重要推动力量;大数据研发的热点聚焦在Hadoop、MapReduce等技术。     

大数据时代背景下高校资助育人精准化研究

如今,大数据技术的发展为高校资助育人工作提供了新的思路和方法。本文在指出现行高校资助育人困境的基础上,分析大数据助力高校精准资助育人的可行性以及策略,以期实现大数据与高校资助工作深度融合,促进资助育人工作的精准化、人性化建设。     

高校二级科研管理体制构建的一点思考

随着国家高等教育体制改革的不断深化,在高校的发展中,科研工作已经占据重要地位,为了促进高校科研管理工作的发展和进步,高校二级科研管理体系应运而生,并随之发展。本文作者结合所在高校的现状及今年开展校院两级管理体制和运行机制的调研工作,从高校二级科研管理的必要性,现状及构建策略单个方面,阐述了一些高校二级学院科研管理的建议和思路。