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大数据时代高校科研管理适应技术变革的研究

    更新时间:2018-04-17 11:15:29 

李瑞 魏先龙 王雅囡

摘要:大数据时代的技术变革为高校科研管理创造了优势与价值主要表现为:强化高校科研选题的针对性,增强项目立项决策合理性、保证研究资源高效利用,监督科研过程、避免学术不端行为,加强需求对接、推动研究成果全面转化。因此大数据时代高校科研管理适应技术的变革,有必要建立和完善高校科研管理基础数据库,构建适应高校研究需要的大数据分析与交流平台,推动高校科研成果与外部需求全面对接以加快高校科研成果转化,创新“大数据化”科研管理理念与体制来培养卓越科研与管理人才。

关键词:大数据 高校 科研管理 变革

中图分类号:G526.3 文献标识码:A

1 高校科研管理引入大数据技术的优势

近年来,随着社会信息化进程的快速发展,尤其是移动互联网技术的进步和不断完善,大数据因具有预测性、预警性、共享性、差异性、动态性等特点,[1]其概念在科技领域、产业领域和公共事业领域得到了社会的高度关注。大数据的数据体量庞大、数据类型繁多、数据产生和更新的频率高、数据价值密度低,在巨大的数据洪流的覆盖下人类社会已进入大数据时代,而从各种类型的数据中快速获取所需要的信息的能力即为大数据技术。高校科研管理信息化的大数据技术能够有效结合网络技术、人工智能、数据库技术等前沿性的现代信息技术,其先进性无可比拟,大数据方法在高校科研管理的科研评估、项目立项决策、科研资源配置优化、科研项目全过程管理、科研规划等诸多方面具有广泛的应用前景。目前已有的研究成果在探索大数据技术对促进高校科研管理的创新性的变革进程中具有一定的启发意义和价值,但仍存在着研究内容宏观化、研究结论系统化程度低、现实应用规模小、可操作性弱等缺陷,亟待深层次的研究探索。

建立高效率科学化的科研管理模式、优化高校科研资源配置、增强科研项目计划的管理绩效、推动高校科研事业积极健康稳定发展,是当前我国高校科研管理体制改革的重要内容之一,大数据方法在这一领域具有独特的优势,在科研项目选题、项目立项决策等方面具有广泛的应用前景。

1.1采用大数据技术强化高校科研选题的针对性

科研工作的开展总是从科研项目的选题开始,没有科研选题这个起点科研工作的进程就无法继续往下实施,而选题的针对性、合理性、科学性、可行性等因素直接影响科研项目实施的后续进展。采用大数据技术能够挖掘社会各行各业最为迫切需求的科技支持,能够为高校科研人员及相关研究团队与外界技术成果需求单位搭建合作平台,能够实现不同科研主体间的优势互补、协同创新。采用大数据技术,科研管理人员可以基于高校学科发展方向整合国内外全方位的前沿熱点科研信息,综合集成各类大数据提供给课题预研团队,为选题评估提供有针对性的数据支持。

1.2采用大数据技术增强项目立项决策合理性,保证研究资源利用高效性

科研项目立项决策是以判断项目的优劣为目标,综合考虑了项目的科学性、项目方案的合理性和项目的运行条件等因素后对科学研究进程开展的必要性、可行性、研究目标及成果、组织管理等做出的评价,是项目立项的重要组成部分。采用大数据技术能够对项目的科学性和创新性与外界文献资料库进行匹配分析,同时对项目进行数据的多样查询与联合分析,建立科学化的指标体系,分配有针对性的筛选方法,在项目立项之前排除非合理性的因素,从而使予以资助立项的项目更具合理性。

2 高校科研管理引入大数据技术的价值

高校科研管理引入大数据技术,大数据方法的引入,在学术道德监督、科研成果转化等方面具有很多的价值。

2.1采用大数据技术监督科研过程,避免学术不端行为

根据中国教育网关于高等学校学术不端行为的调查报告显示,有55%的调查者认为论文抄袭和伪造等学术不端行为相当普遍;另有31%的调查者认为周边存在少量的学术不端行为;仅有5%的调查者表示自身和周围人员不存在学术不端行为。[2]目前针对文章发表、专著出版等应用查重软件可以实现对论文和著作等研究成果的学术道德诚信监督,但是在课题申报阶段、实施阶段的监督力度还有待提升。采用大数据技术,高校科研管理人员能够在课题申报阶段发现剽窃抄袭、弄虚作假的项目申请书;在科研过程中综合分析提炼分散的各类数据库信息,跟踪财务系统中项目经费的使用情况、科技文献数据库中与项目相关成果信息及仪器设备的使用情况等,有助于科研管理者及时发现问题并予以解决,从而更加行之有效地避免学术不端行为的出现。

2.2采用大数据技术加强需求对接,推动研究成果全面转化

在当前高校科研工作中,课题的开展多以科研人员的研究兴趣,已有的研究基础为出发点,高校科研人员与社会潜在需求群体间缺乏持续的沟通交流,成果转化率低下,或因双方信息不对称而不能及时有效的实现科研成果转化。采用大数据技术,高校科研管理部门和社会科技管理部门可以实现高校科研成果数据库和社会实体科技需求数据库相互匹配和对接,将高校最新的科研成果及时在社会上传播扩散并加以推广应用,和外界实体需求挂钩,不断提升科技成果转化比例和转化效率,从而能够充分发挥高校科研成果的社会经济效益,达到丰富拓展科学知识、突破创新技术发展、为推动社会进步做出贡献的最终目的。

3 高校科研管理适应技术变革的策略与路径

高校科研管理适应大数据时代的技术变革将促进高校科研管理跳跃式发展。但是要完全发挥大数据技术的引入和应用带来的积极作用,这就需要持续不断的实践探索研究,结合实际科研管理工作与大数据理念进行思考与反思。

3.1建立和完善高校科研管理基础数据库

自从上世纪末我国高校大力推进信息化,多年以来高校取得的具有一定影响力的科研成果在全国科研成果体系中占据着相当大的比例。然而这些在当时具有先进前沿性的科学技术成果如今得到了怎样的发展?是否在原有的基础上研发出新的成果?这是一个方面,而另一方面在高校不断申请各种各类基金的大趋势下,大家参与的科研项目类别琳琅满目,大家都在研究什么?研究进展情况又是怎样的?其都表现出了什么特点,有什么特色及创新之处?聚焦这些问题并给出基于大数据基础分析的可信的答案,将有助于高校科研管理工作者分析其发展趋势,更加精准地把握高校科研的发展脉络。

要使高校科研管理适应大数据时代技术变革,就必须建立和完善高校科研管理基础数据库,大数据时代的科学研究会并且长期会依赖于各类研究积累、共享复用的数据库,没有这个基础的数据库作为支撑,所谓的大数据技术将只是空谈。因此当务之急就是逐步建立并完善利于大数据研究的基础数据库,这是实现高校科研管理适应技术变革的前提条件和重要基础。这就需要以研究分析、统一制定标准数据格式为基础,选取包括文献数据库、专利数据、搜索引擎后台数据库、网络文库、网络百科资源库、网络自媒体数据库等多种互联网数据平台资源,逐步整理、组建历年科研管理的数据库,从校级科研课题项目出发,延伸至市厅级规划研究项目,再逐步扩展至省部级、国家级科研数据库,将历年所在高校科研人员所涉及的科研项目、科研成果、创新团队、课题负责人、研究内容、关键词等信息进行采集、存储、分类、分析、总结,从而实现高校科研管理的数据化、程序化和标准化,进而强化基础数据库与其他地区、省部委级、国家级科研管理数据库的数据共享,深化大数据时代高校科研管理技术性适应变革。

3.2构建适应高校研究需要的大数据分析与交流平台

在信息化大潮流的环境下,科研管理信息数据平台存在于各个地区和各个层级,类别也呈现出多样化的状态,但是这些数据平台从设计之初就具有很强的针对性,因此用途专用化、单一化,很少能够实现数据平台间的数据共享和信息互通,以至于形成若干个“信息孤岛”。这明显不利于科研资源的高效配置,制约了高校整体科研创新的统筹协调,制约着科研管理的效率,造成严重的科研资源浪费,以我国最高水平的基金资助项目国家自然科学基金为例,曾出现在过在某一年度基金资助的研究论文中六成有两项以上的基金予以资助的现象。[3]

在针对某一阶段的热点研究问题上,不仅研究人员蜂拥而至,各级各类基金项目由于数据、信息等交流不畅,造成严重的科研经费浪费和智力资源浪费的局面。在建立和完善高校科研管理基础数据库的基础之上,将现有的各层级科研网络与科研管理数据库的信息进行有效整合,逐步构建适应高校研究需要的、有利于各个地区各个类别进行大数据分析与交流的平台,在此基础上进行大数据间的交流共享、建模复用、挖掘分析和研究探讨。只有专属数据库平台间实现共享互通才能形成真正意义上的大数据平台,通过平台的建设助推高校科研管理的变革。这就需要从制度建设出发,逐步落实到日常工作中,高校科研管理部门在组织本校教师申报各级各类科研项目时,充分利用大数据平台对申报课题进行审核把关,降低重复研究的可能性,节约智力资源。一旦某一项科研项目结题,其在研究过程中所产生的原始数据需进行收纳采集、汇编整合,在大数据平台中予以共享,如此一来其他科研人员在进行类似研究时能够最高效化获取所需信息,既节约了数据采集的成本,又加快了项目研究的进展,实现效益、效率的双提升。

3.3推动高校科研成果与外部需求全面对接

目前在科研成果转化方面高校大多具有平台支撑,但是总体而言存在成果转化服务不成体系的问题,具体表现为科研信息形式单一且更新频率低、成果转化路径较长、成果转化管理机制不健全等方面。这使得科研成果转化效率低下,严重阻碍高校科研成果转化的发展进程。高校科研管理部门与相关地方科技管理部门需要积极推动高校科研成果数据库与外部需求数据库的全面对接,搭建大数据下的成果转化信息平台。将大数据技术应用于高校对外成果管理服务,对现有的科研成果进行管理并实时更新,将高校成熟的成果以及即将产生的成果对外界发布,供企业查看。通过两者的对接,科研成果将直接发送到相关企业,这样可即时了解到高校在该领域的最新成果信息。从大数据在企业需求管理服务角度来说,能够对企业的技术需求进行分类整理、发布和跟踪管理,这些实际技术需求经过大数据的筛选将被精准发送给相应的科研人员,而不是发布之后等待科研人员浏览。这种双向需求的精准定位替代了以往政府部门或者高校科研管理部门发布科研成果的模式,取而代之的是一线科研人员直接在线发布最新研究成果,科研管理部门实行审核把控,这样既减少了项目的周转周期,增强了项目的时效性,又缩短了成果转化的途径,大大提高了成果转化效率。同时还能够强化科研项目的过程管理,促进高校产出高质量、高品质的科研成果,快速高效实现高校的科研成果的社会经济价值。

3.4创新“大数据化”科研管理理念与体制

作为高校科研管理部门,创新性的管理理念起着指导作用。一方面,要始终坚持新常态下的科学发展观,坚持以人为本,善于利用大数据技术为科研人员提供多维、全面的综合性服务,以市场及社会经济发展需求为导向,强化与社会相关企事业单位的交流合作,充分挖掘高校科研人员的创造性和积极性。在高校科研管理体制的创新方面,变革原固定的岗位职责,扩大相关职位管理权限,在大数据技术指引下引入多方资金和技术支持,强化竞争机制建设,最大程度地實现科研资源共享,创造“共享、竞争、创新、联合”的科研管理运行机制。高效率高质量的科研管理需要有专业的人才做支撑,对于卓越的科研与管理人才培养,高校科研管理部门要加大“大数据观念”的宣传力度,促使科研从事人员以“数据驱动”的新观念逐步代替“问题驱动”和“兴趣驱动”的观念,从课题研究的选题、基础研究数据获取到科研成果产出,要更多地从大数据的思维展开,更高效地发挥科研人员的社会价值;另一方面,高校要吸收具备高素质的复合型人才来充实科研管理队伍,同时还需注重现有科研管理人员信息化素质能力的培训,以提高整支科研管理队伍的大数据化的信息获取能力、信息分析能力、信息处理能力和管理服务能力。

参考文献:

[1] 周湘林.大数据时代的教育管理变革[J].中国教育学刊,2014(10):25- 30.

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