高校科研管理创新探讨

高校科研管理创新探讨

摘要：信息技术的发展使大数据成为重要的科研战略资源。作为科研管理的桥头堡，大数据的应用是高校科研管理建设的组成部分，着眼科研发展现实需要，坚持与时俱进的建设理念，促进高校科研管理创新具有重要现实意义。基于此，本文从完善调研规划，加强沟通交流等方面提出了改进对策。

关键词：大数据；科研管理；高校

伴随着信息技术不断发展，各种资源平台的互联互通，互联网存储数据规模内容、增长量级、发展速度日益提升，大数据的战略性、社会性与多元性得到广泛认可，在生产、生活及教育等方面应用更加广阔，产生了巨大的商机与价值。开展科学研究是高校的重要职能之一，是高学校管理的关键组成部分，是展现高校办学实力、治理能力与社会服务水平的主要参考指标。在这个大数据时代，高校科研管理也必须进行创新管理理念，在申请、立项、论证等众多环节进行相应的变革与调整，以优化科研管理思路，理顺管理关系，促进人、事、物的规范管理，提升科研管理效率，充分发挥大数据在深化科研管理工作的保障支持与战略支撑作用。基于此，在科研管理建设过程中，要深化大数据背景下的科研管理规律认知，契合当前的科研管理需求与现实需要，为科研工作开展提供有效助力，引导科研工作者感受到自身在科研管理中的主人翁地位，带动科研管理中课题研究、成果转化等内容有效推进，从而使大数据背景下的高校科研管理产生实效。

一、强化调查研究，提升科研管理规划性

从高校科研管理的现实需要看，大数据应用必须服务于科研研究、服务社会的大局中。注重从现实社会需要、从学校办学特色出发，将大数据渗透到立项、申报、论证等各个方面，纳入科研管理的总体布局中，提升科研管理建设的保障效果，使其能够充分为科研管理服务。科研管理建设在大数据的背景下，获得了更强的资源支持，提出了更高的建设要求，具备了更多的方向选择。然而为了使科研管理能够做到有的放矢，使其与学校的办学发展目标与科研主攻方向相吻合，实现效益的最大化，就需要在科研管理建设过程中，做好相关调查研究，针对现阶段的教学与科研需要，听取一线教师的意见建议，按照“有所为有所不为”的原则，充分考量前瞻性与实效性、宏观性与个体性、先进性与经济性等方

面的关系，以使科研管理建设能够最大限度与大数据发展的现实情况有机融合，充分利用大数据所彰显的信息情报分析结果，精准把握当前学界、社会的研究热点，了解国内、国外的研究动态，明确当下、未来的选题与研究方向，掌握专业内、外的研究工具，从而建立更为科学、有效的研究规划，契合大数据形势下的研究管理需要。在推动大数据背景下的高校科研管理过程中，为了最大化的发挥资源效能，实现优势互补，学校各院系、各学校以及学校与各企事业单位之间要强化大数据的信息、资源共享，结合各自的资源优势，构建跨组织的协同发展平台，提升科研管理建设的开放水平，促进优秀资源的有效流动，进一步打破区域、行业与专业限制，为拓展科研管理沟通渠道，奠定科研管理的数据信息基础，使高校科研管理可以借助经验分享与数据分析，使整体工作更为契合社会现实需要，确保科研管理宏观设计与规划更为科学，为推进科研管理建设奠定坚实基础。

二、构建信息平台，提升科研管理服务性

大数据背景下的科研管理是提升自身功能效用，提升科研管理的重要举措。对于此项工作必须提高重视程度，将其放入学校管理系统工程来谋划推进。要合理处理选报、评审、解题等关系，围绕一线科研工作者的需要构建相应的服务思路，充分发挥大数据的技术优势，实现对于课题产生、特点与进展等方面的集成化、互动化管理，将原来多头分散的工作统一于特定的管理平台之上，转变科研管理的服务模式。具体而言，一是建设“智慧科研管理平台”，开发相应的管理系统，借助信息化手段对于科研管理工作的动、静态数据进行有效处理，形成批量管理、即时存储、便捷调用等管理模块，提升科研信息的运用效率，延展教科研价值。二是加强对于科研管理数据、文献、信息以及相关资源物品的信息化追踪。根据科研项目的内容特点与具体进程，结合相关人员的参与情况，形成规范化、系统化的动态性数据库，凭借大数据智能化、规模化、功能强大的优势，灵活采用大数据中的多媒体检索、搜索引擎、人工智能、超文本全文检索等相关技术从而可以适时掌握科研工作实施状态，科学、及时、有效的实现对于科研工作的管理把控，避免资源短缺、调研重置等情况，为科研管理有效推进奠定坚实基础。与此同时，借助大数据分析，形成数字化、条目化、适时化的管理体系，为资源整合、数据挖掘等方面提供强有力的信息支持，提升数据资源的管理绩效。三是建立开放性的信息共享系统。将课题申报信息、选题等进行特定范围共享，

使彼此及时了解科研研究情况，避免研究选题等方面的同质化与资源浪费。此外，还可以借助调查研究与动态监督的模块，借助信息化的大数据采集与分析，采用大数据采集与预处理技术、流式数据处理、查询与索引技术、大数据隐私与安全技术、大数据并行计算等加强学术监督，特别是对各类、各级别课题申报书的剽窃认定以及抄袭造假等进行学术规范的识别，了解师生对于科研鉴定、基金项目以及学术诚信等方面进行监督，并据此进行相应的过程管控，强化事前及事中管理绩效，保障科研的有效性、诚信性与示范性。

三、强化资源支持，提升科研管理针对性

大数据背景下的科研管理具有较强的专业性，特别伴随着大数据研究与应用的广泛，科研管理的理念、思路与资源实现了体系化的升级换代，智能化、信息化、互联化的程度大幅提升。在此种情况下，由于部分人员对于大数据背景下的科研管理特点与规律把握不足，难以针对科研管理的现实需要提出针对性的工作举措，以致难以发挥大数据的战略效用，影响科研管理的现实效果。因此，在推进大数据背景下的科研管理过程中，一是要从大数据应用的现实需要出发，借鉴其他高校、企事业单位的客观管理经验，结合学校科研管理的总体情况与学科优势，提前研判大数据背景下的科研管理中可能存在的问题，并提出可能的解决对策，然后结合科研管理的现实情况，针对科研管理过程中存在的问题进行适时的更新与调整，实现对于信息化建设过程的有效管控，确保使用引领与现场指导能够达到有效跟进，以为科研管理能够发挥自身的功能实效奠定坚实基础。二是要注重齐头并进。着眼于科研管理人才相对匮乏的特点，推进科研管理建设不能只是局限在理论层面，而是要注重选拔具有大数据应用经验、科研管理经验在内的复合型人才，参与科研管理中，为大数据背景下的科研管理提供专业的支持。要根据大数据应用的现实情况与具体背景，强化继续教育培训，将人才素质的提升摆到各项工作的重点位置，建立制度化、常态化的培养机制，积极通过专业实践、对口交流等举措，在深化大数据及相关专业知识的培养同时，了解大数据应用、科研管理的前沿发展动态，明确最新的应用现状，提升职业素养。三是要强化服务应用。学校要结合大数据应用下的科研管理现状及需求，建立起与之相适应的督导检查制度、量化评比制度等，在科研管理的内容、模式、方法上有所创新，优化当前科研管理环境，提高科研管理组织工作的开展，重新定位科研管理思路，