大数据时代下高等教育管理的挑战及对策探讨

本文为了改善教育质量,在大数据时代下提出了现代化高等教育管理模式,但该模式因某些因素的影响,在实施过程中会遇到一些挑战,对此本文将进行相关分析,了解挑战的具体表现形式、形成原因以及造成的影响,之后再有针对性地提出相关处理对策,确保大数据高等教育可完善落实。另外,本文将结合理论,对大数据高等教育与传统教育相比,以了解两者之间的优劣与差别。     

体医融合项目的风险治理:一种新的面向与选择——从非典到新型冠状肺炎谈起

体医融合和非医疗健康干预可以有效促进疾病管理与健康服务模式的形成,但体医融合项目治理初期仍然受到理念融合、体医融资、部门协同等因素的影响。该文以病毒、人体免疫与体育运动的体医融合关系视角,依据共生理论对体医融合项目的风险治理逻辑进行了阐述。采用文献资料法、数理统计法等对体医融合项目风险治理的相关个案进行了整理,并基于NVIVO11.0质性分析软件对体医融合个案进行识别分析,构建了体医融合项目风险治理的影响因素评价指标体系,包括13个一级指标30个二级指标。最后提出了体医融合项目风险治理的路径选择(1)将体医融合理念提升至构建公共卫生保障体系战略的高度;(2)落地变现体医融合项目购买方案;(3)打造政府精准购买体医融合项目区块链。     

数据管理能力成熟度模型比较研究与启示

[目的/意义] 对比分析数据管理能力成熟度模型，为图书馆选择与应用数据管理能力成熟度模型提供参考方案。[方法/过程] 通过模型文本的研究，介绍各模型的结构。采用比较分析法从评价维度（功能域）的设置、模型的组织体系、评价标准与规则、可操作性、公开度等5个方面对7个数据管理能力成熟度模型进行评析。[结果/结论] 每个模型具有其特色功能。CMMI、DMM、DCAM和中国DCMM的评价维度较为全面，中国DCMM即中国-数据中心服务能力成熟度模型具有较强的操作性，且其定量与定性相结合的评价方法值得借鉴。研究数据管理的能力成熟度模型（雪城大学秦健教授团队）和研究数据管理能力成熟度模型（澳大利亚ANDS）考虑图书馆数据管理的实际情况，可作为首选模型。基于各模型的对比与评析结果，形成3种适应不同情境的图书馆选择与应用数据管理能力成熟度模型的方案。     

灰色预测法在情报研究中的应用研究综述

[目的/意义] 灰色预测法可有效处理情报研究中广泛存在的小样本数据，通过对灰色预测法在情报研究中的应用情况进行梳理，总结其在应用过程中存在的不足，为灰色预测法在情报研究中的进一步应用提供参考。[方法/过程] 通过综述情报研究中涉及灰色预测法的相关文献，从数据选取、模型构建和解决的问题等方面对情报研究中灰色预测法的应用进行概述，总结当前情报研究中灰色预测法的应用所存在的问题，并提出改进建议。[结果/结论] 在方法应用上，已有研究主要采用数列灰预测，且模型集中在单变量灰色预测模型，根据预测对象不同，灰色预测法已经在包括期刊分析、图书馆运行管理、热点主题分析及科研机构评价方面得到了很好的应用，未来可根据预测对象特点及研究目标尝试不同的灰色预测方法，扩宽灰色预测法在其他方面的情报研究问题中的应用。     

高等继续教育发展中的政府督导机制研究

深化高等继续教育政府督导改革是中国特色教育督导机制改革的重要组成。目前一些地方高等继续教育发展中存在行政督导力量分散、专业性督导机构组建缓慢、督导方式单一化和督导结果运用不充分等问题。今后应采取加强督导制度建设、优化行政督导力量、培育专业性督导机构、规范督导行为和强化督导结果运用等改革举措,强力推动高等继续教育办学主体切实履行教育职责。