基于大数据环境的高校科研管理信息化建设探究

2019-11-27聂曼

文学教育 2019年29期

聂曼

一.引入大数据技术对于高校科研管理的意义

大数据技术高效融合了多种现代化信息技术，跨时代意义重大，具有明显的优越性。大数据对于科研管理信息化层面来说，可以将高校内各个管理系统如人事档案系统、财务管理系统、教务管理系统以及文献数据库、专利库系统进行关联分析，提取出有用的数据信息来为相关领导或学生提供广泛的帮助和科学的理论判据。高校科研管理信息往往都直接来自于数据库内部，所以受外部资源的影响限制较小，相对独立性较强。同时，基于大数据的高校科研管理可以更方便同学进行科学研究，在查阅相关文献时可以更深入，对科研决策的影响力也更大。

二.高校当前科研管理信息化建设中存在的问题

1.科研信息管理落后

高校科研管理主要包括管理研究人员、科研经费、研究项目的申报以及成果等，随着我国社会和高科技领域的快速发展，各高校名下的科研项目越来越多，科研的领域也分布很广，传统的科研管理方法已经过时，不能及时高效获得某个领域最新的科研成果，而准确详实的参考资料是科研管理和决策的重要保障，所以落后的科研管理方式已经不能满足高校科研的发展要求。

2.科研管理理念跟不上信息技术的发展

当前很多高校的科研管理方式都是层级递进的直线式自上而下的管理结构，科研管理方式有一套僵硬的流程模式，当前科研管理的工作思路就是按照固有的程序对科研项目和科研成果进行普通管理，其是一种被动服务型的管理模式，对高校的科学研究有严重的制约性，不利于开展研究。此外，科研管理化与信息化脱节，没有享受信息化发展的成果，不善于将有用的科研信息化管理运用在高校中，因此还需及时转变科研管理观念，对以往的科研管理流程进行信息化处理优化，建设高效的科研管理的措施，促进学校科研的长远发展。

3.大数据信息未能在科研队伍之间进行共享

随着人类对知识的探索，越来越多的交叉性、综合性学科出现，为此多领域渗透式科研项目越来越多。在大数据背景下，知识共享对于攻破自己不熟悉领域的问题至关重要，可以节约大量人力物力；而当前各高校甚至同一高校不同团队之间的信息共享都存在问题，大都是各干各的，往往容易导致一个科研团队取得的突破有限，因此，高校要深挖科研系统化管理方法，引入知识管理；在保证知识产权的框架下，创新运用大数据技术，使各科研队伍可以更高效便捷地共享有用信息，也让科研人员之间可以更好的交流。

三.大数据技术在科研管理信息化建设中的应用探索

建立科学有效的高校科研管理模式，使高校科研资源配置更高效，提升科研技划项目的管理效绩，以保证高校科研环境的健康良性发展，是当前高校科研管理的信息化建设中的重要内容，而大数据技术的发展使得这样的可能成为现实，具有广泛应用前景。

1.为高校科研评估提供有效数据支撑

完成一项科研项目往往需要大量的数据分析和采集，而传统的方法不能将数据背后潜藏的知识和倾向表达出来，严重影响数据的分析和使用。另外，高校信息化的普及和大型论文数据库、期刊专利和科技文献在高校科研领域的普及，使得全国科研数据信息量急剧上升；高效科研管理信息化建设，就是针对这些复杂、巨大的原始数据，进行便捷高效的筛选，并提取有用数据。

大数据技术有综合高校内部和外部的各种数据的能力：能从高校科研管理处获取科研项目的数量和种类，再从学校内部信息库获取科研人员、设备和科研经费等主要信息，从网络数据库提取相关论文、期刊和专利的数量质量，还能综合历史项目成果中的各种奖励情况，最后再通过建立科学的数学模型整合各类指标，为科研人员提供理论依据。

2.提升科研项目立项决策的科学性

大数据技术对于高校科研管理信息化的建设具有重要作用，通过大数据分析，可以对科研项目的研究方向和成果与信息库中的文献进行比对，以此检验处课题是否有足够的创新性和科学性，并判断该科研项目是否有必要，达到科学立项的目标。

3.科研管理信息化华建设可以优化高校资源配置

通过对各类信息的大数据采集，最终集成高校自有的信息库；可以较快对某种数据进行筛选和处理，建立各种类型的数据库如人员库、成果库等；辅助建立适用于本校科研发展的数据模型，对本校科研资源进行优化配置。

四.大数据环境下建设高效科研管理信息化的方法

1.加大数据收集基础建设

高校要在学术竞争中取得先发地位，就要采用稳定科学、先进的信息化技术保证数据的传输和储存，建立先进综合的布线技术和装备，为数据储存打好基础准备；数据在未来几年还会以爆炸式的速度指数增长，FTYO模式可以适应未来发展，其有宽带大、速度快的特点，还能较有效节约成本，增加抗电磁干扰能力。此外，数据的虚拟化和云平台在这些年也在快速发展，高校科研管理信息化建设也要利用好它们，确保数据的能信度。

2.加强高校科研团队建设

进入新世纪以来，我国高校科研管理的各类数据种类和数量呈指数型增长，科研管理人员要时常注意对这些信息和数据的采集和整理工作，以便后期同学老师进行查询，但科研项目的原始数据质量良莠不齐，错综繁杂，单靠管理人员很难将其进行准确的分门别类。因此，要敦促科研人员应当对其获得的数据进行质量评估，主要从获取数据的来源可靠性、是否采用科学的收集方法、数据时效性等方面进行评估，然后要对获取的原始数据进行校验，将冗余的干扰性数据剔除，同时对误差数据进行更正修改并注明，最后将可靠数据变为可共享的信息。所以建设高质量的科研团队对于高校科研管理信息化的建设至关重要。

3.改变科研管理观念

大数据和信息化建设是相辅相成的，传统科研管理观念已经不能保障高校科研事业的长远健康发展，必须进行改变。首先，信息的收集和挖掘要有前倾性，不能是哪里需要这种数据时才去了解收集，而要针对高校的科研思路和倾向提前搜集相关信息，才能使科研目标更明确、更有针对性；其次，信息服务要前移，不能让学校相关人员等着数据和结果，而要充分利用大数据技术进行分析，提前掌握科研人员的需求，将各类科研信息分门别类，提高信息服务质量。

4.推进高校科研数据的共享和利用

合作共赢是当今世界格局的新趋势，科学研究更是如此。当前世界前沿科技不断突破，一系列科研计划的提出，导致国际合作的力度空前加大，这也使得科研技术的交流和互通成为了客观需求。我国高校科研的目的就是要服务于国家和人民，因此不能是个别高校之间的单打独斗，而要将科研资源的最大公约数取出来，使我国科研能力整体壮大。为此，科研管理人员要根据大数据技术来源渠道丰富、体量大。更新速度快的特点进行工作，切实将高校科研管理信息化建设水平提高上去。