大數據背景下高職院校公共科研管理變革研究

引言

大數據的概念最早于2012年提出，并迅速在商業流通、互聯網社交等領域得到廣泛應用。2015年8月，國務院發布《促進大數據發展行動綱要》，提出構建政府數據資源共享開放體系、統籌國家大數據資源發展等10項重點工程，以加速建設“數據強國”[]。2016年3月，《中華人民共和國國民經濟和社會發展第十三個五年規劃綱要》進一步明確實施國家大數據戰略，將大數據定位為基礎性戰略資源，全面推動數據資源的共享、開放與開發應用，助力產業轉型升級和社會治理創新[2]。2022年8月，教育部印發《關于加強高校有組織科研推動高水平自立自強的若干意見》是落實國家科技創新戰略的重要舉措，旨在通過系統性布局和機制創新，提升高校科研攻關能力，服務國家重大需求[3]。如今，大數據作為現代信息技術的重要組成部分，已經在各個領域展現出巨大的潛力和價值，特別是在高職院校的科研管理中，大數據的應用不僅提升了管理效率，還推動了科研工作的創新與發展。

一、大數據驅動：技術背景、核心特征與科研管理影響

（一）數據背景：數據浪潮與時代變革

隨著互聯網技術的迅猛發展，全球數據量正經歷著前所未有的爆發式增長。這些數據不但類型多樣，而且來源廣泛。這種變化不僅重塑了社會運作的方式，也為各行各業帶來了新的挑戰和機遇。高職院校作為培養高技能人才和技術革新的重要基地，在此背景下不僅要應對大量科研數據的處理和分析需求，還在科研項目的啟動、執行到成果統計評估等各個環節中尋求高效的數據管理方法。

在傳統科研管理實踐中，主要依賴于手工操作和基礎信息技術工具。然而，在當前數據量迅猛增長的背景下，這種方法已顯得力不從心，其效率低下、響應遲緩以及易出錯等問題日益凸顯。因此，引入大數據技術成為高職院校實現科研管理現代化轉型的關鍵所在。借助大數據強大的數據分析能力，不僅可以更有效地處理龐大的數據集，還能通過數據的深入挖掘為科研決策提供堅實的科學依據，優化資源配置，提高科研工作的效率，進而激發科研創新的潛力。大數據的應用為科研管理注入了新的活力，有助于推動科研工作向更高層次發展。

（二）核心特征：五維特性與價值挖掘

大數據具有大量、高速、多樣、低價值密度和真實性五大特征[4]。（1）大量表現為數據規模龐大，在信息技術推動下呈現指數級增長，對存儲和管理提出了挑戰；（2）高速體現在數據的快速生成和處理，促進了智能決策發展，也對安全性提出更高要求；（3）多樣指數據類型的豐富，包括結構化、非結構化等形式，拓展了應用場景但增加了處理難度；（4）低價值密度意味著數據中有效信息密度低，需要通過數據挖掘等技術從海量信息中提取關鍵內容，為決策提供精準支持；（5）真實性是指數據的準確性、可信度和一致性，其反映了數據的質量。數據需要進行清洗、去重、溯源和可行度評估等[]。

因此，在科研管理方面，大數據技術的應用可以極大地提高處理和分析大量科研數據的效率，有助于深入挖掘潛在的價值信息，從而為科研決策提供強有力的支持。這不僅提升了科研管理的智能化水平，還優化了資源配置，提高了科研工作的效率和科學性。

（三）管理影響：智慧轉型與效能躍升

在高職院校領域，科研管理作為高職院校管理體系的重要組成部分，其水平直接關系到學校的綜合實力與可持續發展能力。進入大數據時代，高職院校的科研工作變得更加復雜，管理難度也隨之增加。隨著科研規模的不斷擴大，研究數據的增長速度呈指數級上升，信息資源的數量和質量達到了前所未有的高度。面對龐大且復雜的科研數據庫，傳統的管理方法難以滿足高效處理的需求，必須依靠先進的大數據技術進行深度分析和挖掘，以精準提取有價值的信息，為科研決策提供堅實的科學依據。

因此，通過構建基于大數據的科研管理和決策體系，高職院校可以為科研人員提供更加高效便捷的服務，同時也為學校的科研發展奠定堅實基礎。未來，隨著大數據技術的不斷成熟和廣泛應用，高職院校的科研管理將迎來更廣闊的發展空間，這不僅有助于提升學校的整體實力，還將加速科研成果的有效轉化，推動科研創新邁向新高峰。

管理現狀剖析：傳統瘋疾與轉型挑戰

隨著高職院校科研管理系統數據庫的不斷擴展和科研規模的持續增長，傳統的科研管理模式已經無法滿足日益增加的科研需求和日益復雜的管理任務。目前，高職院校在科研管理過程中主要面臨以下幾個方面的問題：

（一）模式傳統效率低：流程冗余與技術滯后

目前，多數高職院校的科研管理模式仍以手工操作為主，尚未充分引入科學化、智能化的管理工具和技術手段。在科研項目的申報、經費管理、成果統計等關鍵環節中，大量工作依賴人工處理，不僅耗費大量時間和人力資源，還容易引發數據錄入錯誤和信息不一致等問題，從而降低了整體管理效率。隨著科研數據規模呈指數級增長，傳統管理模式在數據處理的準確性和時效性方面面臨嚴峻挑戰，難以滿足現代科研管理對精細化、實時化的要求[。

此外，科研管理中的多重審核與驗收流程也較為繁瑣。這些流程不僅降低了科研人員的積極性，還進一步拉低了管理效率，導致現有的管理模式難以適應科研管理日益現代化和高效化的趨勢。繁雜的審批程序使科研人員需要花費大量時間和精力去應對各種行政事務，而非專注于研究本身，這對于促進科研創新和發展極為不利。

（二）制度滯后體系僵：政策脫節與應用不足

完善的管理制度是確保科研工作高效開展的基礎保障。然而，當前許多高職院校的科研管理制度仍固守傳統模式，未能及時根據國家政策的動態變化進行更新和優化[。傳統管理制度過度聚焦于科研資料的收集與整理，而對數據的深度挖掘與有效利用缺乏系統性地規劃和實施，導致大量潛在數據價值未能得到充分釋放。這種制度設計上的局限性使現有科研管理體系難以適應大數據時代背景下對科研管理的新需求，進而限制了科研管理效率的提升及科研成果的有效轉化。

（三）部門協作壁壘高：信息孤島與溝通斷層

在高職院校中，科研管理與財務管理之間存在顯著的脫節現象，導致科研經費管理的效率和規范性難以得到有效保障。科研管理人員與財務人員之間缺乏有效的溝通與協作機制，致使項目資金的使用偏離既定規劃，出現預算超支、資源配置不合理等問題。此外，科研人員普遍缺乏系統的財務知識，難以在項目執行過程中科學規劃和有效控制經費使用。這不僅影響了科研創新活動的順利推進，還進一步制約了科研成果的產出效率和質量。

這種管理脫節現象不僅降低了科研經費的使用效能還阻礙了科研活動的整體進展。為解決這一問題，亟須通過制度優化和協同機制建設打破部門間的信息孤島，促進跨部門協作，提升科研管理的整體效率和效能。

（四）服務意識待提升：被動管理與創新乏力

目前，高職院校的科研管理人員主要承擔科研通知傳達和項目申請提交等基礎性任務，工作模式偏向被動，缺乏主動服務意識和創新管理能力。科研人員之間缺乏有效的溝通平臺與協作機制，導致科研項目管理效率低下。此外，科研管理人員的專業能力和綜合素質較為有限，難以為教師提供系統化、專業化的科研指導。

同時，科研獎勵機制和培訓體系的缺乏，進一步削弱了教師的科研積極性和創新能力。不少高職院校在科研管理中照搬本科院校的模式，未充分考慮高職院校在辦學定位、科研能力和服務對象等方面的特殊性，導致科研成果的轉化率較低，未能有效支持地方經濟發展。這種不適應的管理模式不僅制約了科研水平的提升，也影響了高職院校社會服務功能的發揮。

三、變革路徑探索：體系重構與智慧升級

在大數據背景下，高職院校需要根據當前科研管理現狀，積極推進科研管理的變革，以適應科技發展和管理需求的新趨勢。

（一）制度創新：動態適配與精準治理

高職院校科研管理制度是科研發展的核心保障，決定著科研工作的規范化和高效化。健全的制度不僅能夠規范科研行為、提升管理效率，還能促進科研成果的產出與轉化，從而增強學校的科研競爭力與社會影響力。完善制度的關鍵措施包括：

1.目標導向機制

結合國家科研政策和學校實際情況，制定明確的科研目標和發展方向，清晰界定科研人員的職責與任務。同時，建立科學的科研評價體系，確保科研成果的客觀、公正評價，從而激發科研人員的積極性與創造力，推動科研工作高質量發展。

2.加強過程管理

科研管理部門應建立科研項目全過程管理機制，對申報、立項、實施及驗收等環節進行全面監督與管理，確保項目順利推進。通過動態監控與及時反饋，及時發現問題并采取措施，提高項目執行效率和成果質量[8]。

3.激發創新活力

營造開放、包容的科研環境，優化科研預算編制，建立“多勞多得、創新多得”的激勵機制，充分調動科研人員的積極性與創新潛力。通過制度設計與政策支持，推動科研人員參與高水平科研活動，提升學校的科研競爭力與社會影響力[9]。

（二）技術賦能：系統開發與數據互聯

在大數據時代，科研管理面臨著海量且復雜的數據挑戰，同時現有系統間缺乏有效的互聯互通，形成了“信息孤島”，導致數據共享困難，影響科研管理工作的效率。為解決這一問題，高職院校應加速建設智慧校園數據共享平臺，實現科研管理、財務管理、教學管理等系統的互聯互通[10]。具體措施包括：

1.智能管理系統建設

開發集成AI申報、區塊鏈存證等功能的科研管理系統，實現項目全流程數字化管理，涵蓋申報、審批、經費管理等環節，提升管理透明度和效率。系統支持實時監控和靈活調整，幫助管理人員從煩瑣事務中解放。

2.跨系統整合

建立統一身份認證系統，整合科研、財務等信息系統，實現“一站式”登錄。通過數據集中管理打破信息孤島，構建統一的數據流動體系，確保系統兼容性和可擴展性。

3.數據共享協作

共享平臺的建設提高了科研管理的透明度，打破了各部門之間的信息壁壘，使科研數據在合法授權的前提下能夠自由流通。科研人員可以通過平臺快速獲取跨學科和跨部門的科研數據，為跨學科研究提供便利。數據共享還促進了科研項目的協作，管理者可實時跟蹤進展，優化資源配置，同時促進校企合作，加速成果轉化。

（三）生態構建：協同創新與價值轉化

1.深化校企協同

（1）共建產業技術研究院等平臺，推動科研與產業需求對接；（2）深化“政一校一企”聯動，建立需求導向立項體系，企業參與評審，確保 80% 以上課題對接行業需求；（3）打造“產學研用”生態鏈，依托數據共享平臺，促進研發數據流通，加速成果落地應用，助力地方經濟。

2.提升數字素養

（1）開展數據管理和信息技術培訓，增強大數據分析、系統操作等能力；（2）優化技術平臺使用，提供易訪問平臺及詳細指南，助力高效應用；（3）營造數字文化，通過案例分享激勵教師參與轉型，提升效率。

3.培養雙向導師

（1）校企聯合選拔，企業導師需5年產業經驗，校內導師需3年橫向課題經驗并通過考核；（2）開展“ 3+3³ 提升工程，3個月企業輪崗加3個月教學特訓；（3）動態激勵，企業導師可用專利兌換資源，校內導師產業成果可折算科研分，促進持續創新。

結語

綜上所述，大數據背景下，高職院校科研管理的變革已勢在必行。將大數據技術應用于科研管理，不僅能使科研管理人員從煩瑣事務中解脫出來，還能夠實現管理的規范化、高效化與便捷化。加快建設智慧校園數據共享平臺，推動科研管理、財務管理、教學管理等系統的互聯互通，將有效促進數據共享。

本文系湄洲灣職業技術學院2023年度教師教育科研項目《大數據背景下高職院校科研管理變革研究》（項目編號：MZY2330）的研究成果。

參考文獻：

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[10]黃，柳俊，張杰，等.數字化背景下湖北省職業院校科研管理工作探析[J].襄陽職業技術學院學報，2024，23（03）：123-126.

（作者單位：湄洲灣職業技術學院）

（責任編輯：宋宇靜）