大數據背景下高校科研管理信息化建設的現狀與問題探析

劉愛辰

【摘 要】近年來，隨著我國科技信息的不斷發展，大數據已經成為備受社會各界所廣泛關注的課題，且已經在社會各行各業中有了廣泛的應用。而高校則是我國科研創新的重要基地之一，其科研管理信息化水平直接影響著高校科研力量的發展。但由于我國高等教育事業大多起步較晚，目前國內絕大部分高校都存在著科研管理信息化水平不高、科研管理數據共享程度較低、數據產出零散、數據質量不理想、數據利用率低等諸多問題，嚴重影響了高校的發展。為此，在當前大數據背景下，有必要探討在高校科研管理信息化建設工作中運用大數據技術的必要性，從而切實推動國內高校科研管理信息化水平的提升。

【關鍵詞】大數據；高校科研管理；信息化建設；數據挖掘

【中圖分類號】G644 【文獻標識碼】A 【文章編號】1674-0688（2017）11-0097-03

我國高校自從20世紀末期逐步應用信息化技術以來，相繼建立并完善了多個具備實際意義的信息系統，如教務系統、學生系統、招生系統、就業系統、人事系統，以及在科研管理部門運行的項目管理系統、成果管理系統、經費管理系統等，極大地提升了高校的管理效率。但是，這些不同的信息系統獨立于高校的各個部門，彼此之間大多沒有關聯，因此導致高校內部存在一定程度的“信息孤島”問題，不僅嚴重浪費了學校的各項人力、物力和財力資源，而且也阻礙了學校教學和科研工作的深入發展。因此，如何有效地對各個部門的數據進行綜合利用與分析，如何采用更有效的數據分析方法對數據進行提取，是當前大數據背景下高校科研管理工作者需要解決的重大課題。

1 高校科研管理信息化建設應用大數據的必要性

所謂大數據，就是指用當前的傳統技術無法有效進行管理的大量數據的集合。而從眾多不同類型的數據中，快速地獲取有用信息的技術，就是大數據技術。大數據技術可以說是數據庫技術、網絡技術、人工智能技術等的有機結合，其能夠有效地解決數據豐富但知識貧乏的問題，是當前社會各界所公認的極具應用前景的數據研究和分析技術。該技術通過針對科技管理系統、人事系統、教務系統及基于互聯網的大型科技文獻數據庫、專利數據庫等信息資源的關聯分析，可以分析出數據的關聯性，并從中提取出有用的信息，從而為高校在科研評估、資源分配、績效管理等多個方面提供有力的數據支持，進而為高校的決策管理提供深入和廣泛的數據支撐。

與此同時，大數據技術還有著較強的獨立性。這是因為其獲取信息的基礎是大量原始的數據，幾乎不會受到外部環境的限制，且獲取的知識也大多為之前未發現的知識。

除此之外，通過大數據技術還可以將數據管理工作進化成預測分析工作，其應用在高校科研管理信息化建設領域中，可以自動對高校的內外部數據源自動進行收集，并提取出有價值的信息，之后再通過相應的算法對數據進行加工，最終演變成相應的知識，其數據衍生知識過程如圖1所示。在圖1中，內部源數據通常指校內的項目、人員、經費及設備等信息，外部源信息則主要來自主管部門的科研數據，而Web源數據則通常來自網上公開的專利、文獻及各類成果等數據。

2 大數據背景下高校科研管理信息化建設存在的問題

近年來，國內不少高校都相繼建立了科研管理系統，有效地簡化了科研管理部門的日常工作流程，提升了高校科研管理的效率，也為各大高校乃至國家積累了極為有價值的科研數據。但必須認識到的是，隨著我國科技水平的逐漸提升，特別是大數據技術的逐漸應用，高校對科研管理信息化的要求也在逐漸提高，客觀上也使得當前的高校科研管理信息化建設出現了一些不足。

第一，高校科研管理信息化水平不高，長期停留在收集數據的階段。目前，絕大多數高校的科研管理系統大多僅具備基本的錄入、查詢、修改及報表等功能，相關人員獲取到的信息也大多為表面信息，而對于隱藏起來的信息，則一直缺乏有效的挖掘和分析手段。

第二，和校內其他應用系統的關聯程度不高，且統計分析功能也相對較弱。具體來說，高校的科研管理系統和校內的其他系統基本沒有信息之間的共享，“信息孤島”現象非常強。與此同時，科研管理系統的統計分析功能也僅僅只是簡單累加了項目的人員、經費、數量等信息，基本未對數據本身所包含的問題進行反映，也缺乏較強的數據支撐和輔助決策功能。

3 大數據方法在科技管理中的應用探索

鑒于此，在當前大數據背景下，有必要在傳統的高校科研管理中應用大數據技術，進一步利用高校積累的龐大數據，并將其轉化成為對高校科研有用的知識，從而提高高校的科研管理信息化水平，進而為相關管理部門提供數據支撐和決策參考。

3.1 科研評估

在現代科研管理領域中，科研評估是一項非常重要的手段。高校如何合理地分配其有效的科研資源，如何對科研項目的可行性及科研機構的實力進行客觀的評價，對科研項目的發展有著非常重要的意義。而在科研評估過程中，如何對數據進行處理則至關重要。

近年來，隨著信息技術的飛速發展，人們可以便捷地檢索到全世界范圍內的科技數據信息，而面對如此規模巨大的數據庫，如何快捷地提取出對自己有用的知識，則是一件系統而復雜的工程。當前，絕大部分高校科研機構基本采用傳統的數據分析和簡單的傳統統計方法進行數據分析，但這種方式受各項資源的限制性較大，因此很多隱藏在數據背后的深層次知識都無法進行有效地理解和應用，嚴重者甚至還會出現“數據災難”或者“數據荒廢”的現象。所以，傳統的數據分析方式已經難以滿足高速發展的科研需求，想要挖掘出數據背后的深層次規律，想要更加快捷、有效、經濟地獲取知識，大數據技術正好滿足當下的科研管理需求。具體來說，其可以綜合高校內部、外部及Web端的數據資料，如高校可以從主管部門的數據庫中獲取項目的類別和數量，從內部數據庫中獲取項目參與的人員、經費乃至設備等信息，從Web端中獲取前人的專利和論文資料，從項目成果報表中獲取項目的獎項和成果轉讓概況，從而綜合成各類相關數據，并采用相應模型整合上述指標，進而為負責項目評估的專家提供必要的數據支撐，確保評估結果的公正性和客觀性。

3.2 項目立項決策

項目立項決策是在科研項目開展前對實施該項目的必要性、可行性及其定位、目標、任務、投入、組織管理等所進行的評價，其主要目的是判斷項目的優劣性，因此在科研管理中占有重要地位。通常來說，科研項目立項主要包含以下幾個方面內容：首先，項目的科學性，如立項依據、項目的創新性和項目的效益等；其次，項目的合理性，如經費安排的合理性和技術路線的可行性等；最后，項目的運行條件評價，如項目負責人的實施能力、工作基礎及前期項目的完成情況等。

國內高校科研項目的立項通常由科研人員申請，主管部門組織相關領域的專家進行評審，經過論證后選擇最具優勢的承擔單位與負責人實施和管理。在這一過程中，通常會涉及大量的數據管理，如項目的申請單位、申請人的信息、經費信息、設備信息及專家信息等多個方面的數據。當前，盡管科研主管部門的數據庫中基本包含了項目申請與評審階段中的大多數日常操作，如申報材料的上傳、分發給專家、統計評審結果等常規性的步驟，但其僅僅只是將傳統的管理模式附加了一個信息化手段，基本沒有更進一步的輔助決策作用。

鑒于此，在當前大數據背景下，必須采用大數據技術對上述龐大的數據進行分析和挖掘，以便降低科研項目立項過程中的一些繁瑣性和重復性的工作，避免出現項目經費浪費，項目承擔單位與負責人不合理的現象，從而優化高校科研資源配置，提升科研經費使用效率，提高高校科研管理水平。具體來說，首先應當應用大數據技術對項目的創新性、科學性和外部的文獻資源數據庫進行綜合分析；其次應當盡快建立一套完善的科研項目篩選指標體系，通過建模和人工智能等算法，對科研項目的各項因素采取聯合查詢與分析，從而盡可能地在科研項目立項前將不合理的因素排除在外，進而選擇合理的項目予以審批立項。

3.3 優化資源配置

當前，國內不少高校的科研資源均存在一定程度的短缺情況，但必須承認的是，與有限的科研資源相反的是，國內大部分高校也依然存在科研資源無法有效利用、有限資源重復浪費的現象。不僅如此，不少高校對不同的院系和專業還存在著明顯的科研資源分配不合理的現象，嚴重制約了高校整體科研水平的統籌發展，一定程度上也導致了科研資源的浪費和低水平項目重復實施的現象，客觀上降低了高校的科研實力與整體創新水平。

應用大數據技術的科研資源配置主要從以下3個方面做起：第一，對原始數據進行采集與清洗工作，完善以人員庫、經費庫、成果庫及以科研用房、科研儀器為基礎的科研資源數據庫；第二，建立適合高校自身發展的評判模型庫，包含各類科研資源、科研成果的計算參數與規則庫；第三，建立以定量化的績效考核為基礎的資源配置工具與決策支持管理工具，從而更好地對科研資源進行優化配置。

3.4 項目全壽命管理

當前，國內高校的科研管理大多“重申請、輕結題”，對科研項目的全壽命管理把控能力弱，結果導致不少科研項目的質量都不盡如人意，很多時候甚至只能依靠項目承擔者的態度和責任，使得相當一部分高校科研管理人員為之苦惱。

科研項目的全壽命管理主要包含項目計劃的制訂、人員和經費管理、中期末期檢查等多個環節。應用大數據技術，可以通過高效的信息化手段，將分散的相關信息組合加以分析提煉，如項目的經費使用情況、科技文獻數據庫中的相關科技成果引用情況、項目組成員的工作量及設備儀器的使用情況等，從而深入挖掘出項目實施各要素之間的內在聯系，進而幫助科研管理部門及時發現問題和解決問題。

4 結語

綜上所述，在當前科技信息飛速發展的今天，大數據及大數據技術作為一個多學科交叉融合而形成的研究熱點，被人們廣泛應用在人類生活的各個方面，其有著非常廣闊的應用前景。而在高校科研管理信息化建設領域中應用大數據技術，不僅符合時代發展的潮流，而且能夠為科研項目決策提供科學的數據支撐，并有效地對現行科研管理體制進行改革，提升高校科研管理水平。

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[責任編輯：陳澤琦]