大数据环境下的高校科研管理信息化探索

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       大数据的产生和发展，对我国各个行业的发展都产生了极大的推动作用。在高校科研管理过程中，信息技术在推动高校科研管理信息化改革和创新的过程中发挥了十分重要的作用，促进了我国高校科研管理模式的改进和完善，为高校的健康发展奠定了坚实的基础。

      当前高校科研管理信息化过程中存在的问题

       目前，随着现代化信息技术的快速发展，我国高校信息化建设也在如火如荼地进行，很多高校都在着手建立专门的数据库和数据系统。由于数据管理工作较为复杂，且流程较多，需要大量的人力和物力进行支撑，为高校科技部门带来了巨大的工作压力，不仅工作效率极其低下，也很难保障工作质量。

       在这种情况下，将大数据技术引入高校科研管理中，推动科研管理信息化，不仅可以简化工作流程，还能减少工作量，还能为高校开展科研管理工作提供充足的资源。但是结合现阶段我国高校科研管理信息化的情况来看，受到人才储备和技术等方面的影响，目前还有很多问题有待解决。

1.科研信息化管理仍旧停留在单纯收集数据的层面

       近些年来，虽然我国各高校在科研管理信息化建设方面的投入不断增加，但是由于缺乏科学理论的指导以及充足的技术人才资源，导致科研信息化管理仍旧停留在数据收集阶段，而关于数据的后续利用却浮于表面，只能进行简单的项目经费管理、成果录入、修改以及查询。在这样的情况下，数据库中储备的信息很难发挥出应有的效果，从而不利于高校科研信息化管理。

2.高校科研管理系统和数字化平台缺乏必要的协同

       现阶段，由于信息化技术和高校科研管理的融合深度不足，高校科研管理中的统计分析功能被限制在一个十分狭窄的范围内，其功能只能在相应的职责范围内才能发挥作用，和高校系统之间缺乏必要的交流联系。以数字化平台为例，科研管理系统和数字化平台之间的联系很少。

      在这样的情况下，高校科研管理系统的统计分析功能只能用于科研经费、专利发明、论文数量和规模统计等领域。这一现象导致高校科研管理系统和其他人事管理系统以及教学管理系统各自为战，极大地限制了数据资源的交流和共享。

3.科研信息化管理不重视数据分析

       在高校各类系统建立和完善的过程中，积累了大量的数据资源。这些数据中包含了很多具有利用价值的信息，但是由于大部分高校都缺乏针对原始数据进行分析挖掘的机构，导致难以有效发挥数据的价值，从而无法为高效科研管理决策提供科学有效的参考依据。因此，未来一段时间，我国在高校科研管理信息化建设的过程中必须加强对数据分析的重视。

大数据方法在高校科研信息化管理中的具体应用

        在大数据背景下，很多高校都面临着科研管理体制改革。为了充分利用各项资源，促进科研项目绩效的整体提升，各高校必须结合自身的实际情况，以大数据技术方法为依托，建立适应自身持续发展的科研管理模式。接下来笔者将对大数据方法在高校科研管理信息化中的具体应用进行深入的分析和阐述。

1.对科研项目进行评估

        在新时期，科研评估成为高校科研管理的关键环节，评估结果的可靠性关系到科研管理的效果。因此各高校对科研评估方法的重视程度不断加强，与此同时，对科研评估绩效评价的要求也越来越高。在高校科研管理的过程中，科研评估的重点在于科研项目和科研部门的评价。数据是科研评估开展的基础，评估工作的主要内容就是对相关数据进行分析处理。由此可见，数据处理对科研评估有着十分重要的影响。

       近些年来，随着信息化水平的不断提高，许多科技文献和科学研究都得到了广泛的普及，从而使数据信息的规模不断扩大。在这样的情况下，如何在海量的数据中获取自身需要的信息就成了关键问题。若是沿用传统的数据分析和统计方法，不仅需要投入大量的人力物力，工作效率和质量同样也难以得到保障，很容易造成资源的不合理浪费。为了更快、更准确地发现深层次的价值信息，必须开发更加高效、便捷的数据分析方法。

       大数据在解决上述问题的过程中能够发挥出巨大的作用。大数据技术可以根据系统内外部的数据对高校科研项目的具体数据进行精准的识别和分类，从规模巨大的信息中搜寻出可用于科研项目研究的数据资源。这部分数据信息资源的覆盖面十分广阔，不仅包括科研经费、相关设备等基础信息，还涉及相关主题的论文、技术发明等内容。

       然后大数据技术能够对收集到的数据资源进行整合，构建统一的数据群体，并进行科学的分类和归档，为后续的专家评估提供充足的数据支持，保障科研评估结果的可靠性。

2.对科研资源进行优化配置

       近些年来，我国各高校在科研方面的投入力度虽然有所提高，但是科研资源短缺的问题却仍未得到有效解决。与此同时，科研资源的不合理浪费的现象也未能得到有效遏制。导致上述问题的原因主要在于高校科研资源配置部门之间缺乏必要的沟通联系，导致科研探究和不同学科之间产生隔离。

       这样不仅阻碍了高校科研创新，还为高校科研管理工作的全面覆盖以及统筹规划带来了负面影响，从而不利于提高高校的科研管理水平。对此，高校可以利用大数据技术实现科研资源的优化配置，具体实施措施如下。

       首先，进一步强化数据采集，构建覆盖科研项目实施整个过程的科研资源数据库。

       其次，对采集到的数据进行分析，并结合各高校的实际情况，以高校各学科要求和相关规范准则为依据建立评估模型库。

       最后，建立决策支持管理库和资源配置库，以学科和科研考核结果为标准进行分类，以此实现对科研资源的科学配置和高效应用。

3.科研项目的全过程管理

       在传统的高校科研管理过程中对科研项目的申请上较为重视，往往会忽略项目的结论以及项目验收的过程。在对项目过程的管理中，项目负责人的态度对项目具有决定性的作用，消极的态度可能导致无法提升管理效率和管理水平。

       针对这一情况，高校可以利用大数据技术对科研项目进行全过程管理，以此实现对项目进展、项目计划制定、人员管理、财务监管等环环节的全面监管，以及对科研设备和相关仪器使用情况进行分析，从而促进我国高校科研管理信息化水平不断提高。

结语

       大数据的产生和发展，对我国各个行业的发展都产生了极大的推动作用。在高校科研管理过程中，信息技术在推动高校科研管理信息化改革和创新的过程中发挥了十分重要的作用，促进了我国高校科研管理模式的改进和完善，为高校的健康发展奠定了坚实的基础。

本文节选自《中国管理信息化》，作者：朱一梁。

转自：中国教育信息化