拔尖创新博士生的识别、选拔与培养——基于优秀学位论文作者群体画像研究

通过人工神经网络技术识别优秀博士学位论文作者的共同、典型特征构建群体画像模型,是甄选具有拔尖创新潜质人才、服务有效教与学的新手段。基于1500份毕业博士样本,本研究构建出理工农医和人文社科优秀博士学位论文作者的群体画像,党员身份、父母高学历、高学习投入、高能力素养、学科竞赛获奖或获得综合性奖励是两类群体画像的共有特征,体育锻炼习惯、前置学校双一流、实习实践的经历是人文社科类优秀学位论文作者画像的独有特征,较好的家庭经济水平、高课堂投入、高协作解决问题能力和学习能力则是理工农医类优秀学位论文作者画像的独有特征。基于画像模型的发现,选拔优秀博士生需要认识到党员身份、获奖的信号作用和家庭资本、高学习投入的支持作用,培养中要重视非认知能力与认知能力的统整融合,将课堂开设在广阔的大地上加强实践锻炼。