国内外信息化评估体系研究

介绍了现今国际上比较著名的7大信息化评估体系，并对中国信息化指数的评估予以分析。     

稳步推进信息化工作 建设高水准数字化校园

高校信息化是信息经济条件下高等院校发展的大势所趋,也是我国高校向世界一流大学迈进的必由之路。1994年以来,我们结合学校的实际,大力推进信息化工作,以数字化校园建设为导向,以抓信息化基础设施、信息资源建设为根本,以构建全校信息资源共享大平台、整合各种应用系统为工作重点,初步形成了以信息化建设带动教育现代化、以全员信息意识和素养的极大提高、构建终身教育体系为目的信息化建设思路,信息化建设工作取得了较大的进展。一、方兴未艾的校园信息化建设在信息化基础设施建设方面,我们主要致力于校园网、开放式计算机实验室、联网数…     

发挥行业特色优势 大力提高培养质量

高等教育质量是大学生存和发展的基础,不断提高质量,是高等教育的生命线。近年来,河海大学深入学习实践科学发展观,贯彻落实全国教育工作会议精神,不断创新人才培养模式,拓展办学思路,努力把学校的各项工作都落实到提高人才培养质量上来。一、坚持特色发展方向河海大学的前身是1915年创办的水利专门学校——河海工程专门学校。1952年,为适应新中国水利事业发展的需要,国家集中了南京大学、交通大学、同济大学、浙江大学以及华东水利专科学校的水利系科,成立了华东水利学院。1985年经教育部批准,在70周年校庆之际正式恢复传统校名"河海大学"。     

工程硕士教育: 培养优秀工程师的成功之路

按照我国著名工程科学家、两院院士、清华大学教授张光斗先生的见解和主张,高等工程教育的目标定位是培养两种高级专门人才:一是工程师,二是技术科学家.技术科学家是少数的,大量的是工程师.我国目前设置和开展的工程硕士学位研究生教育,就是朝着这个方向走.这是高等教育进程中的一件大事.     

国内外信息化水平评估体系简析

一、七大评估体系 1.哈佛大学与世界经济论坛"网络化准备指数"评估体系:2002年,哈佛大学国际发展中心与世界经济论坛合作,在基于各国信息与通信技术(ICTs)的应用现状和发展潜力的基础上,首次对世界上75个国家(或地区)(占全球80%的人口和90%的产出)网络化准备情况进行了综合评估和对比分析,并于2002年2月4日发表了题为<全球信息技术报告2001-2002:准备进入网络世界>的研究报告.该报告以"网络化准备指数"(NRI)的形式公布了评估结果,为商业行动和政府政策制定提供参考.     

研究型大学本科教学质量保证体系探索

本文探索了研究型大学在扩大招生规模的情况下本科教学质量的保证问题,提出应以准确先进的培养目标、丰富优质的教学资源、规范有序的管理服务以及适度有效的监控评估作为质量保证体系的基本要素,并结合华中科技大学的实践,阐述了围绕质量保证体系建设,在学科大类课程平台的形成、精品课程建设与实验室建设、管理重心下移与服务意识增强、院系教学自我管理机制的建立等方面所取得的成效。     

实施“五大工程”,促进大学生就业工作

河海大学秉承九十四年办学传统,以水利为特色,以社会需求为导向,在大学毕业生就业工作中树立"以人为本、善待学生、服务学生"的工作理念,追求以"全面提升学生综合素质和就业竞争力,促进毕业生充分高质量就业"的工作目标,构建以"素质拓展、市场开发、信息快递、优质就业、联合牵手"为核心的五大就业工程,努力实现大学毕业生就业工作新跨越.     

美日中印四国信息化水平探究--基于网络化准备指数(NRI)体系

20世纪 90年代以来 ,信息化浪潮席卷全球 ,人类进入全新的信息时代。在全球信息化的过程中 ,作为最大的两个发达国家美国和日本 ,以及最大的两个发展中国家中国和印度 ,四国的信息化水平不一 ,信息化道路各有特色。在研究NRI体系的基础上 ,通过对四国信息化的分析 ,可以发现信息化过程的一些有用的经验教训。     

亚洲大学的国际化发展

2010年7月中国颁布的<国家中长期教育改革和发展规划纲要(2010～2020)>提出,要扩大教育开放,加强国际交流与合作.积极参与双边、多边和全球性、区域性教育合作,搭建高层次国际教育交流合作与政策对话平台.开展多层次、宽领域的教育交流与合作,提高我国教育国际化水平,促进我国教育改革发展,提升我国教育的国际地位、影响力和竞争力.     

基于遗传机制的蚁群算法求解连续优化问题

A new algorithm is presented by using the ant colony algorithm based on genetic method (ACG) to solve the continuous optimization problem.Each component has a seed set.The seed in the set has the value of component,trail information and fitness.The ant chooses a seed from the seed set with the possibility determined by trail information and fitness of the seed.The genetic method is used to form new solutions from the solutions got by the ants.Best solutions are selected to update the seeds in the sets and trail information of the seeds.In updating the trail information,a diffusion function is used to achieve the diffuseness of trail information.The new algorithm is tested with 8 different benchmark functions.