大數據環境下高校科研管理的革新之路

王琦

摘 要：在近幾年的發展過程中，我國高等院校已形成了初步完善的創新創業特色，也明確了全國性質科研管理的目標。面向數字經濟時代的未來，高等院校需要進一步跟隨時代發展的步伐，全力構建更加全面的科研管理戰略發展格局。文章以大數據環境對高等院校科研管理的要求為依據，結合大數據環境下高等院校科研管理發展現狀，對大數據環境下高等院校科研管理的創新發展路徑進行了探索。

關鍵詞：大數據環境；高等院校；科研管理

中圖分類號：G640 文獻標識碼：A 文章編號：2096-000X（2018）22-0194-03

Abstract： In the development process in recent years， China's colleges and universities have formed a preliminary and perfect innovation and entrepreneurial characteristics， and also clarified the goal of national scientific research management. In the future facing the era of digital economy， institutions of higher education need to further follow the pace of development of the times， and strive to build a more comprehensive development strategy of scientific research management strategy. Based on the requirements of big data environment for scientific research management in colleges and universities， this paper combines the development status of scientific research management in colleges and universities under the big data environment， and explores the innovative development path of scientific research management in colleges and universities under the big data environment.

Keywords： big data environment； colleges and universities； scientific research management

前言

更加科學完善的發展格局是高等院校未來科研管理的主要發展趨勢。而為了形成這一發展格局，必然需要一流的科研技術管理人員、專業人士、教學人員及基礎教學設施。在世界新的競爭格局形成的背景下，我國經濟奇跡背后存在著較大的后發優勢陷阱，這就為高等院校科研管理提出了更高的要求。因此依據現階段國內經濟發展情況，對大數據環境下高等院校科研管理創新發展路徑進行適當分析具有非常重要的意義。

一、大數據環境下對高等院校科研管理的要求

在大數據環境下，高校科學研究已進入一個新的階段，即從宏觀、自然轉化為微觀、社會。首先，在高校內部專業學科協同化發展的進程中，高校科學研究工作復雜程度也不斷提升，高校科研人員在科學研究對象確定、工具選取過程中，也大多以數據作為指導依據。以數據為載體的高校科研設計、課題論證，也為數據密集型研究工作的開展提供了良好的機遇。這種情況下，在高等院校科研管理過程中，相關科研管理人員就需要利用數字化資源及網絡化信息交互模式，對高校科研項目發展規律、大數據時代海量數據背后隱含信息進行綜合分析。

其次隨著大數據環境中高校科研課題申報研究環境的變化，對高等院校科學研究管理人員自身信息發現、分析、管控能力也提出了更高的要求。即科學研究課題管控目標虛擬化、科學研究需求管控深度知識化、科學研究信息交互方式多元化[1]。

科學研究管控目標虛擬化主要是在實際科研管理過程中，高校科研管理人員需要以互聯網為基礎進行科研課題組成對象的高度協作管控，并對海量虛擬化數據進行全面管理；而科學研究需求管控深度知識化則是在以網絡為載體的研究行為管控的基礎上，從需求泛化、需求專深化兩個方面，對大數據背后隱含價值進行深入分析。并結合高校科學研究工作者獨特研究特征，進行相應課題數據的對比、糾察，以便為高校科學研究課題信息的及時獲取提供有效的幫助；科學研究信息交互方式多元化主要依據當前高校科研多學科協調特點，不斷整合多學科科學文獻及數據，為科研人員獲得更加全面的科研數據及分析過程重現提供支撐。

二、大數據環境下高等院校科研管理現狀

（一）科研課題選擇科學程度不足

在現階段我國高等院校科研課題項目選擇時，除國家重大專項課題由國家重大技術攻關機構確定以外，如國家973計劃、863計劃等，其他均由縱向科研課題管理機構，通過科研課題征集、遴選課題指南、選題申報或者自選課題申報等過程進行。這種單一方向性的課題選擇具有較大的缺陷。再加上高等院校科研課題管理機構或內部人員大多需要負責科研目標確定、科研工作開展等工作。由于其無法了解社會層面對科學知識及基礎的需求，在具體科研項目選擇過程中不可避免的會出現無法掌握審核先沿觀念，最終導致高等院校科研與社會發展脫節。

（二）科研課題重復研究頻發

在近期高等院校科研管理過程中，科研項目重復確立情況的發生，不僅與高等院校科研創新精神背離，而且也導致多種科研資源的大規模浪費。同一科研課題申報者對同樣的或者近似的科研課題獲得多級基金資助，如國家級、省市級等，或者針對某一熱點科研信息，不同級別、不同類型的基金項目對同一課題大量資助等問題的出現，帶來了大量的科研共性問題，導致科研經濟資源浪費現象較為嚴重。

（三）科學課題運行監督力度不足

雖然在當前高等院校科研過程中，可以通過論文成果發表或出版查重軟件對科研論文學術誠信進行檢查。但是在具體高等院校科研課題申報階段，并沒有針對性的科研課題學術誠信監督機制。這就導致部分高等院校科學研究者在不正當目的的推動下，在課題申報階段采取弄虛作假、抄襲剽竊等惡意行為。再加上專家在函評、會評評審階段，大多將目光方針課題選擇技術路線可行性、課題選擇創新性上，導致學術不斷申請問題頻繁發生。

（四）科研課題研究成果與外界實際需求脫節

由于高等院校科研隊伍大多以自身研究興趣或已有研究基礎為入手點，對外部事業機構、個體科研成果需求或者企業機構科研需求不夠重視，導致現階段高等院校科研成果轉化速率較慢。再加上高等院校科學研究工作人員與外界信息交互頻率較低，導致其與外界需求信息無法有效連接，也制約了高等院校科研課題成果的有效轉化。

三、大數據環境下高等院校科研管理路徑探究

大數據環境下，多種信息的獲取為高等院校科研課題科學化選題及課題選題針對性完善提供了有效的幫助。同時通過大數據在高等院校科研課題查重驗證中的應用，也可以避免高等院校課題經濟資源損耗，保證高等院校科研課題申報順利進行。

（一）高等院校科研課題科學化選題

在高等院校科研管理過程中，科研項目課題選擇是整體科學研究的重點工作。在科研課題選擇階段的科學性、有效性直接影響了整體項目的運行效果。針對高等院校科研課題選擇的現狀，在具體科研課題選擇過程中，高等院校相關部門可利用大數據技術，對社會公眾、政府機構、事業單位、工商企業及其他社會機構，對科學技術、知識的需求進行挖掘研究，通過判定現階段社會經濟效益最突出、社會各模塊需求最迫切的科學研究課題，可達到科研課題選擇科學化、有效性的目的[2]。

在大數據環境下，一方面高等院校科研課題管理機構可以利用大數據技術在課題選擇階段，與高等院校科研工作人員進行溝通，確定相關科學研究工作者研究傾向及研究課題建議。并根據收集到的現階段科學界熱門問題、基礎社會民生急需的自然科學技術研究問題、國內外新發現的科學問題等信息，結合現階段高等院校科研項目類型劃分，進行統一整合。通過將現階段熱點科研課題集中整理，可以高等院校內部項目的形式在高等院校內部網站上公開展示。同時結合科研項目申報人員具體科研傾向及科研能力，進行大規模科研課題預先研究隊伍的創建，為后續科研課題優化及申報監督提供充足的人力資源支持。

另一方面，高等院校科學研究隊伍及具體科學研究工作人員，還可以利用大數據技術與社會層面事業單位或者企業單位進行聯合科研課題選擇。通過多元化科研實際主體間合作協同，可在充分發揮各方科研優勢的基礎上，通過科研各項資源交互共享，進一步降低科研工作難度，提高高等院校科研工作實效。

（二）高等院校科研課題針對性完善

創新是高等院校科研工作開展的根本價值理念，其主要存在于新難題攻克、新方法發明、新問題發現等各個過程中。在現階段高等院校科研管理工作進行中，隨著國家對高等院校科學研究工作關注程度的上升，高等院校科研項目數量不斷增加，高等院校科研經濟資源也隨著時間的增長不斷上升[3]。因此，為了避免高等院校科研經濟資源浪費，在實際科研項目課題確立之后，高等院校科研課題管理機構可利用大數據技術，將不同層級、區域、類別的科研課題申報進行針對性分析。同時依據自身在科研項目中優勢及內部科學研究工作者研究傾向，對科研項目進行實時動態監控，從根本上降低高等院校科研項目重復研究問題發生概率。在這個基礎上，高等院校也可以協同區域外其他高等院校，有針對性的培育多元化研究專長及研究特色的科學研究工作者，開展多層次、差異化科研隊伍建設，保證科研資源的充分應用。

在具體大數據技術應用過程中，高等院校科研管理機構可依據嵌入式理論，以高校科研課題所需信息資源為載體，通過Web、云計算、語義網等大數據技術的應用，將課題產生、特點、進展與社會層面需求進行有機結合，將高校科研課題融入到社會環境中進行分析考察。而通過在社會環境中科研課題整體流程的運作，也可從課題選定、申報、評審、解題等各個過程，為多維度信息可視化管理提供依據。首先，在大數據嵌入式科研過程信息管理過程中，高等院校科研管理人員可在整體數據資源中嵌入語義導航體系，將高校內部科研團隊人員與系統交流信息進行關聯連接，為觸發式數據信息的應用提供依據；其次，為了給高等院校科研人員提供更加完善的服務，高等院校科研管理人員可以用戶情景為依托，進行開放式信息資源服務獲取平臺的構建。在具體開放式信息資源服務獲取平臺構建階段，主要在模塊化組裝理念的指導下，利用協同化數據信息管理、數據信息關聯組織的方式，依據科研人員階段科研情景需求，自動提供適應性服務信息；再次，為了保證大數據信息使用價值，在實際信息獲取過程中，高等院校科研管理人員可利用可視化技術，以科研人員體驗為入手點，進行動態多維信息資源服務的提供，為大數據隱藏價值的挖掘提供定向分析服務。

（三）高等院校科研課題系統性監督

首先，為了保證課題申請評審環節課題評審專業人士、科研管理人員、科研課題申請人員信息的對等性，在實際科研課題管理過程中，科研課題管理人員可利用科技信息查重技術，對科研鑒定、基金項目申報、科研課題項目確立等環節進行全方位監督檢查。在這個基礎上，利用大數據技術在高等院校科研課題申請環節，對科研課題申報人員的學術道德、學術誠信進行全方位檢測，從根本上規避科研課題學術惡意行為發生。如利用我國科學研究協會對全國科技工作者調查報告，嚴格避免“弄虛作假”前科人員進行科研項目申報，并加大對“抄襲剽竊”行為的監督管制，保證高等院校學術的誠信性。

其次，高等院校科研項目研究工作在正式開展過程中，通常需要在試點科學實驗的基礎上，進行前期數據統計收集整理。同時結合專業科學研究工作者訪談及問卷調查的方式，將相關研究數據、研究目標、研究結果進行集中監控。

在整個高等院校科研課題申報、信息收集過程中，由于科研信息僅僅限制在科研課題項目研究隊伍內部，內部成員以外的其他科學研究工作者若需要進行相似領域課題的研究，就需要進行相關科研數據的多次采集，導致了科研項目資源的大量浪費[4]。因此，為了促使高等院校內現有海量科學研究數據得到充分的應用，滿足其他機構科學研究工作者科研資料需求，在具體科學研究管理過程中，高等院校科研管理人員可以利用大數據基礎進行科學研究數據信息避重共享平臺的搭建。在高等院校內部某一科研課題項目結題完畢后，可將其研究階段收集的信息、獲得的原始數據統一收集，并分類處理后傳輸到高等院校科研課題數據信息共享平臺，為不同類型及層級、領域的科研項目間數據交互提供有效的幫助。同時在科學研究數據信息避重共享平臺運行過程中，高等院校科研管理人員還可以利用平臺內部數據對已申報項目信息準確性進行評估，保證整體科研項目實際價值。

（四）高等院校科研課題成果拓展應用

高等院校科研課題成果應用是高等院校科研管理工作的核心。在實際科研項目管理過程中，為了避免高等院校與社會層級信息不對等導致的科研課題成果應用缺陷，一方面，在實際科研課題管理過程中，高等院校科研課題管理機構可以互聯網數據平臺為載體，將文獻數據庫、社交網站數據庫、搜索引擎后臺數據庫、專利數據、電子商務平臺數據、網絡自媒體數據庫、網絡百科、網絡文庫等數據平臺信息進行統一整合，進行一體化高等院校科研管理信息數據庫的構建[5]。

一體化高等院校科研管理信息數據庫可將不同領域、不同類別、不同等級的科研管理信息進行有機整合，結合外部網絡鏈接的創建，可在社會需求數據庫與高等院校科研成果間建立高效匹配、對接渠道，為高等院校科研課題成果拓展應用提供幫助。同時高等院校科研管理機構還可以依據外部科技需求數據，不斷完善內部科研成果庫，從而為后續其他科研課題立項、申報提供有效的指導。

四、結束語

綜上所述，大數據環境下，高等院校科研服務模式不斷變化，對高等院校科研管理工作也提出了更加嚴格的要求。因此，在科研管理過程中，高等院校科研管理人員應根據現階段工作情況，利用大數據技術，從科研立項、科研課題申報、科研課題監督、科研成果轉化等各個方面進行隱藏信息的發掘，為高校科研工作效率提升提供保障。

參考文獻：

[1]楊維榮.大數據時代高校科研管理創新研究[J].科技管理研究， 2015（14）：1-4.

[2]鄧仲華，李立睿，陸穎雋.大數據環境下嵌入科研過程的信息服務模式研究[J].圖書與情報，2014（1）：30-34.

[3]張宇.大數據背景下提升高校科研管理水平的一些探索[J].西北工業大學學報（社會科學版），2015，35（2）：112-116.

[4]許哲軍，付堯.大數據環境下的高校科研管理信息化探索[J].技術與創新管理，2014，35（2）：112-115.

[5]朱金龍.大數據環境下高校科研管理工作的思考[J].江蘇科技信息，2017（11）：20-23.