高校科研管理方式中大数据技术的运用与创新途径研究

王力加

（西北大学现代学院，陕西 西安 710130）

在管理层面上，高校科研管理经历了从传统科研管理到信息化科研管理的转型。采用信息化教学管理手段，实现信息资源的有效整合和对已有资源的充分利用。在信息技术迅猛发展的今天，行业竞争越来越激烈，高校科研管理工作需要不断创新和完善，充分利用信息技术，发挥网络资源的作用。高校是知识与信息的聚集地，是科技的聚集地，是科研发展的最高峰。面对大数据时代的来临，高校科研部门必须积极运用大数据技术，充分利用系统的信息数据，帮助教师在课堂上有效提高教学质量，实现科研管理的科学化、人性化，以促进学校的全面发展与进步。

一、大数据的基本概述

大数据是在数据的收集、储存、管理和分析方面要比传统数据库软件处理能力大得多的数据集合。其特点有四：数据量大、流量快、数据类型多、低密度低。数据业的发展源于大数据的应用，大数据是指基于数据的专业处理技术、基于因特网、基于物联网、基于丰富数据资源的收集，以实现数据存储、价值提取、智能处理和分配、数据决策服务及其他综合信息服务行业。大数据产业的特点如下：（1）大数据产业把数据变成资产。信息化时代的到来，各行各业都在不断地积累数据，运用大数据处理技术分析和海量数据，促进企业挖掘数据的潜在价值，可以有效地降低经营成本，不断提高经济效益，为企业提供更多的商业价值。数据库已经成为企业越来越重要的战略资产。数据资源的存量和价值，对其进行分析和挖掘，将极大地提升企业的核心竞争力。（2）大数据产业可以帮助企业做出明智的决定。利用大数据处理技术，通过收集、整理与企业决策相关的各种数据信息，快速对海量数据进行全样本分析，可以更准确地为企业决策服务。另外，依赖大数据的企业可以避免管理者决策过程中的有限理性，使企业的决策更明智、更科学。（3）大数据产业可以帮助企业实现服务个性化。以数据为基础的分析已经成为大数据产业提供个性化服务的重要手段。经过对大量数据的分析，企业能够准确地挖掘用户的兴趣和偏好，针对个性化需求进行个性化定制，从而提高产品服务质量，满足客户的需求，实现多样化需求与差异化竞争，帮助企业获得客户源、赢得重要市场[1]。

二、大数据技术在高校科研管理创新的实际现状

（一）高校科研人员队伍参差不齐

就我国现在的科研管理体制而言，现在的科研管理体制与高校人事管理体制缺少整合的手法与相应的凝集机制。一般的大学里，本科生和研究生的人数都比较多，但与之相关联的科研人员却比较涣散，学院之间、部门之间的科研协作沟通机制不成熟，科研部门整合也比较困难，这就是说，在大学的不同学科之间进行穿插研讨是不容易完成的。产生这种问题的根本原因就是科研课题的学科没有与科研实验进行充分的融合[2]。

（二）高校科研人员的课程选择度不足

我国现阶段高校科研课题的挑选，除国家专项研究由技能攻关组织进行选择以外，其他的都是由纵向的科研课题管理组织分配课题，经过科学研究课题的搜集、课题攻略的挑选、选题和自选课题的申报等程序来完结。这种单一的选题方法存在很大的弊端。再者，大多数高校的科研课题管理组织或内部人员都需要担任科研方针的拟定工作、科研工作的展开等。由于科研人员的课题不太可能全面了解社会对科学知识和根本的需求，在详细科研项目的挑选过程中，必然会呈现不能掌握评定标准，导致高校科研与社会发展脱节的现象[3]。

（三）高校科研题材重复研究的现象突出

近些年来，高校科研办理过程中呈现了科研项目重复申报的现象，这不止与高校科研标新立异精神违背，并且形成了多种科研资源的浪费。相同或相似的科研课题，如国家、省、市等或针对一个热门的科研信息，呈现不同层次、不同类型的科研项目，对相同或相似的科研课题，取得多层次的资金赞助的问题，形成了很多的科研共性问题，造成了科研经济资源严重浪费[4]。

（四）高校科研题材实际研究成果与社会主流发展严重脱节

由于高校科研组织大多是以自己的研讨爱好或已有的研讨基础作为下手点，对外部事业单位、个人的科研效果需求或企业单位的科研需求不够重视，导致现阶段高校的科技效果转化速度缓慢。再者，高校科研人员与外界信息交互的频率较低，使得他们与外界需求信息无法进行有效的交流，也限制了高校科研课题效果的实用性转化[5]。

三、高校科研管理在大数据时代下的蜕变

（一）大数据应用于高校科研管理

常见的研讨办法存在局限性，在研讨进程中，对数据的查询、收集、剖析、整理等一系列繁琐的进程也按需进行。在此阶段，相关作业人员要承担较大的作业量，降低了后续研讨效率，也增加了研讨人员在进行人工数据收集和剖析进程中的失误率，影响了研究结果的准确率。经过大数据渠道，科研人员在作业时能够方便地对信息进行获取和剖析，相对于传统形式而言，能够更方便地对信息进行高效处理，使科研效率得到质的进步，使我国的科研获得有效的发展。

（二）大数据应用于高校当中，使科研管理的数据更加准确

随着大数据时代的到来，科学研究将从传统的繁琐的信息收集和整理工作中解放出来，使科学工作者能够把更多的精力投入到完善细节上，使我国的科学研究愈加精密和准确化，使科学研究的效果愈加可信。并且，经过大数据渠道，还能够让国际上的科研人员对相关科研内容和相关科研细节进行学习，构成我国特有的科研风格，进而使我国的科研更谨慎、更理性。在大数据渠道的协助下，科研人员对本身展开的科研工作进行总结和剖析，找出其中存在的遗漏和不合理之处，运用相应的措施加以调整和改善。

四、大数据时代下的高校科研实际管理措施

（一）使用大数据创新平台对聘用制度进行管理

在人才引进方面，选用固定岗位与活动岗位相结合的多元化人员进出活动开展，在统一标准和准则束缚下，树立以研制为主体的科研动态系统，加强渠道团队科研成果分配准则的实施，在人员装备、岗位设置等方面，明确权利、责任等问题。

（二）使用大数据对高校科研人员的专业技能作针对性训练

高校科研工作中，加强对科研人员的专业技术练习，既能使科研人员具有较强的专业技术，又能使科研人员以良好的心理和精神状况参加科研，以确保高校科研成果的质量。定时举行科研人员专业技术练习班的方式，提高科研人员的专业技术。通过频繁的练习，能够使科研人员弥补自己的知识盲点，也能够使科研人员充分认识到自己工作的重要性，使他们能以饱满的热情和充沛的精力投入到科研工作中来，为我国的科研工作作出更大的贡献。专业技能练习结束后，还需要对相关人员进行常识技术的查核，这种查核可采用卷面方式或一对一问答方式进行，在查核中能够发现相关科研人员的常识盲点，并确保以后的专业技能练习中予以弥补。并且，在查核过程中，也要实施优胜劣汰制，对查核成绩不合格的人员详细记录，如果出现屡次查核不合格的状况，要予以筛选，防止影响整个科研团队的工作质量和效率。

（三）使用大数据对高校科研人员进行人才管理和引进

我国的科学研究需要创新和开展，就必须经过引进优秀的科研人才来进行。众所周知，科技的发展离不开人才。因而，在进行科研的过程中，应对相关的科技人才给予重视，并给他们取得施展才能的时机。因而，引入优秀人才的重要性便凸显出来，通过这种手段，可以在一定程度上提高我国科研人员的素质，并且有新鲜血液的注入，也能在科研工作中得到一些新的见地和感悟，加快我国科技的发展。

（四）使用大数据对高校科研人员的数据共享系统进行完善

完善的科研数据库是展开科研作业进程中极其重要的一环，只有数据库资源丰富，才能使数据收集和整理进程愈加科学、合理，以此推进我国的科研技能的创新和开展。在数据收集阶段往往要消耗很多的时间和精力，并且在进程中很容易出现差错。经过大数据渠道，树立相应的科研数据库共享体系，使得收集、剖析数据愈加简洁、便利、精确，更能提高我国科研的整体质量和水平[6]。

（五）利用计算机技术开展数据分析

随着大数据时代的到来，科技工作者能够使用计算机对科研数据进行剖析、整理。该剖析办法具有较高的准确度和较小的差错，能够在一定程度上提高科研人员的工作效率。可是，在传统形式下，科研人员主要是经过人工办法对数据进行统计剖析，这种剖析办法尽管也能获得相应的作用，但有其局限性，不止剖析效率不高，并且剖析进程受人为因素的影响较大，一旦工作人员在某一环节上出现误差，就会影响整个科研的效果，从而使研究成果失掉准确性和权威性，而在进行数据剖析时，使用计算机技术则做不到这一点。计算机在剖析数据时不受人为因素的影响，剖析成果的准确性较高，从而在一定程度上提高了我国科研质量的整体水平。

五、结束语

科技推动了高校科研工作方式的开展。为此，要完成高校科研管理方式的改革，就必须对其存在的问题进行剖析，找出制约科研管理方式前进的中心要素，创新科研管理方式，改善高校科研管理环境，更新科研观念，树立科研人才培养机制，加强科研管理队伍建设，全面完成科研管理方式的改革与创新。在数据收集、剖析和整理阶段，数据的准确性越来越高，数据的可靠性越来越强，科研成果的可信度越来越高，也在一定程度上提高了我国的科研水平。