基于事实型数据的情报服务—以高职示范院校科研竞争力分析为例
随着信息的泛滥,情报服务的研究也更加受到各机构的重视。如何在信息资源质量良莠不齐,信息内容深度千差万别的新形势下,进一步加强科技情报搜集、整理、分析等工作,特别是探索和创新各种满足变化的科技发展形势和决策需求的情报工作研究方法和工具,形成强大的社会化、市场化信息服务能力,就成为新时期各科技国情报研究和服务机构面临的首要任务[1]。
美国国家科学基金会( NFS)就提出:目前的科技情报研究缺乏客观的事实型数据资源的支撑,无法科学地对科技活动过程进行准确地度量,而建立在过去的经验或陈旧的、不可靠的数据基础上的科技情报,与现实的差距往往很大。为此,《美国竞争力法案》、美国商务部长的《 世纪经济的创新测评》报告、美国科学院的《理解商业动力学》报告等都专门指出要加强数据基础设施的建设。还特别强调,要增加基于事实型数据的科研与创新活动,以便正确地把握科技创新方向,更好地开展科技创新活动布局。
现在很多科技情报机构的工作人员开始广泛的利用基于事实型数据的方法进行科技情报的研究,从而更好地完成相应的科技情报机构的相关的研究工作。如文献[2]利用事实型数据对电子印刷技术进行深入的分析,为此领域的科研提供了有力的技术支撑。文献[3]强调了事实型数据在科研中的重要性。本文基于事实型数据对高职示范型院校的科研服务进行分析,为各高职院校的科研提供有益的借鉴。
一、事实型数据在高职科研中的作用
事实型数据主要用来为各种科研情报服务提供各种利用、可参考的事实。利用事实型数据进行科研情报分析的主要思路:相关的工作人员建造、积累以及更新相应的事实型数据模型,与此同时利用各种定量方法以及定性方法的有效结合的方法,对相应的事实型数据模型进行认真的分析或者研究,从而根据这些分析以及研究结果中找到某些规律,然后通过相关的研究人员,提出一些具有实践性意义的指导性的意见以及建议[4,5,6]。
近几年,随着高等职业教育的快速发展,科研在高职中也越来越被重视。面对科研能力、科研方向都有所不同的各高职院校,建立一个统一的分析框架,有助于各高职院校相互探究科研思路,最终对制定和完善各自院校的科研政策提供指导意见。本文将在分析每所高职示范院校在各期刊上的发文数量的基础上,提出一个基于事实型数据并以量化分析为核心科研情报分析评价框架。
科研评价是高职对各项科研活动实施有效管理的重要手段, 具有很强的导向性。高职科研评价涉及的面很广, 既有对研究项目的评价, 也有对研究人员的评价。高职科研评价的结果已成为衡量高校办学水平、教师年度考核的重要指标, 也是教师职称晋升、岗位聘任和津贴分配的主要依据。
二、事实型数据在高职科研中模型的创建及分析
数据来源于中国知网,以这些采集的数据群构建一个研究浙江省内示范高校科研的事实型数据模型。事实型数据模型的构建步骤如下:
第一步:数据采集
本文数据来源于中国知网,时间跨度为最近三年,样本量为浙江省16所示范性高职院校近三年发表的平均论文总数和近三年发表的核心论文总数。
第二步:对样本量进行描述性统计
主要通过均值对样本量进行集中趋势分析,用来反映数据的一般水平。
第三步:对样本量进行构建数据模型
本文选取了浙江省内16所示范性高职作为科研情报分析对象,采样的数据包括各校目前的教职工人数、近三年发表的论文总数、近三年发表的核心论文总数。
本文以英语26字母命名浙江省内16所示范性高职院校。如表1,表2所示:
学校 |
A |
B |
C |
D |
E |
F |
G |
H |
I |
J |
K |
L |
M |
N |
O |
P |
2016年 |
160 |
216 |
126 |
76 |
333 |
233 |
642 |
201 |
247 |
170 |
219 |
232 |
233 |
108 |
388 |
331 |
2017年 |
169 |
222 |
140 |
74 |
352 |
211 |
553 |
186 |
275 |
123 |
213 |
191 |
327 |
95 |
362 |
270 |
2018年 |
161 |
218 |
186 |
73 |
333 |
211 |
486 |
196 |
277 |
128 |
257 |
144 |
348 |
105 |
391 |
331 |
表1浙江省内示范院校近三年发表论文数量
学校 |
A |
B |
C |
D |
E |
F |
G |
H |
I |
J |
K |
L |
M |
N |
O |
P |
2016年 |
44 |
61 |
53 |
30 |
162 |
94 |
129 |
87 |
29 |
36 |
79 |
70 |
66 |
18 |
110 |
73 |
2017年 |
56 |
58 |
63 |
16 |
185 |
103 |
95 |
84 |
37 |
39 |
84 |
44 |
84 |
7 |
112 |
64 |
2018年 |
66 |
46 |
88 |
12 |
171 |
120 |
111 |
79 |
42 |
30 |
85 |
57 |
136 |
11 |
158 |
66 |
表2浙江省内示范院校近三年核心论文发表数量
从表1和表2中数据可以大概的看出,某些学校总发表论文数量比较多,但核心论文数量比较少。为了更直观的深入了解这些数据的本质,更精确的做好科研情报服务工作,本文利用分析工具,进一行对以上数据模型进行分析。
具体步骤如下:
1.将已构建好的数据模型中的数据进行统一归一化处理
将数据模型中的数据均除以各高职示范院校的人数,保留两位小数点。
2.利用分析软件将归一化后的数据进行绘制图表
从上述图标可以很直观的给出每所学校近三年平均论文发表情况和在核心期刊上近三年论文发表情况,从而可以得出每所学校总的科研能力和每所学校的科研核心竞争力、研究的重点领域、专业特色以及重点专业等办学特色。如图2所示,可以得出各院校科研的核心竞争力,如排在前三位的学校,分别是E、H、O这几所学校,通过对其发表核心期刊分析得知,它们重点研究领域、办学特色分别是:金融专业、轻工业与手工业和企业经济,分析结果与实际办学特色相符。
三、总结
事实型的数据资源的形成,能够为科技创新的整个过程提供真实性、完整性和准确性的各种科技信息资源。通过观察浙江高职示范性院校发表的论文平均数,可以了解这些学校科研的整体实力;通过观察发表的核心期刊论文,可以了解这些学校科研的核心竞争力,不仅能发现这些学校主要的研究领域,还能了解到每所学校的重点专业、优势专业特色建设等。涉及相关的客观描述科技创新决策以及科技创新活动过程中的各种科技信息资源挖掘,以浙江省高职示范性院校科研情报服务为例,结合统计分析软件,展示示范性高职院校的科研发展水平,从而推动浙江省示范性高职院校的可持续发展。
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