科研能力的评价汇总十篇

序论：好文章的创作是一个不断探索和完善的过程，我们为您推荐十篇科研能力的评价范例，希望它们能助您一臂之力，提升您的阅读品质，带来更深刻的阅读感受。

篇（1）

一、 引言

科研作为高校职能的重要组成部分，对提高科技水平、提高高等教育质量、开发高层次人才资源和促进社会经济发展具有重要意义。高校作为国家科研创新体系的重要组成部分，既是科学研究与知识创新的基地，又是科研成果产出的基地。高校科研一直是我国科研工作的重要组成部分，在国家整个科研系统及经济建设中的地位和作用日渐增长。

科研能力是高校的核心能力，其高低已成为衡量一所高校综合实力的重要指标。科研能力的高低不仅影响高校自身的发展，对高校所在地区的经济发展也有重大影响。如何准确评价高校的科研能力已成为摆在政府、企业和高校面前的一个十分重要的问题。影响科研能力的因素很多，且相互交叉、相互渗透和相互影响，无法用确定的数学模型描述。目前，高校科研能力评价方法很多，但普遍存在工作繁琐、时间滞后等缺点，且人为主观因素对评价结果有很多的影响。如何快速、准确地对众多高校的科研能力进行客观、公正地评价？这是一个目前急需解决的问题。

二、 高校科研能力评价体系的构建

高校科研能力由静态能力和动态能力合成。高校静态科研能力是高校开展科学研究活动所固有的、潜在的能力，是开展科研活动的基础，包括5个方面：科技队伍，它是构成高校科研势能的人力因素，是最积极也是最活跃的因素，由人员素质、知识结构和梯队组织结构构成；科研基地，它包括科研机构、仪器设备、建筑设施等；科技学识深度、广度及其相应的载体；科研经费，它是构成高校科研势能的财力因素；科研管理，它是保证科技活动正常顺利进行的充分条件。

高校动态科研能力是一种科技显现能力，包括6个方面：（1）信息接收加工能力。高校必须具有以最快的速度、最科学的方法在浩瀚如海的知识库中接收、分析和加工各种信息的能力，以及汲取最需要最准确的信息内容的能力，以力求掌握最前沿的科技信息和其他信息，把握科技发展的最新动向。（2）学识积累与技术储备能力，包括学习新知识新技术的能力和将新知识新技术理论化系统化重新加工的能力。（3）科技创新能力。事物的发展在于创新，科技的发展更需要创新。（4）知识释放能力。科研是复杂而繁重的脑力劳动，它具有探索性和创造性。在科研中需要深人的钻研、探索和创新，攻克理论与技术上的难关，创造出新思想、新理论、新技术、新工艺、新材料、新产品、新软件等，所有这些都存在一个知识释放的过程。（5）自适应调节能力。高校科研面向社会、面向经济建设，应与社会和经济建设紧密联系，不断根据社会的发展调整高校的知识结构、科研队伍结构以及科研主攻方向等。同时，高校内部各学科之间、各科研机构之间和管理部门之间等也存在互相适应和调节的问题。（6）科学决策能力。高校科研的各环节，从科研方向的确定、优势的发挥、特色的形成、政策的制定，到课题的选择与实施、科研人员梯队组成等无一不需要科学决策。这6方面并不相互独立，而是互相交叉、互相影响。

总之，静态科研能力是进行科研活动的基础和条件，必须通过动态科研能力来释放；动态科研能力是加工本领、实干技巧。两者相互促进，缺一不可。影响高校科研能力的因素很多，笔者仅以较为重要的11个影响因素作为评价指标：科研队伍（a）、科研基地（b）、科技学识及其相应的载体（c）、科研经费（d）、科研管理（e）、信息接收加工能力（f）、学识积累与技术储备能力（g）、科研技术创新能力（h）、知识释放能力（i）、自适应调节能力（j）、科学决策能力（k）。高校科研能力（l）用5个等级来评价：很强、较强、一般、较差和很差，分别取值5、4、3、2、1。

三、 关联规则的apriori算法

关联规则是要找出在某一时间或数据中会同时出现的东西：如果item a是某一事件的一部分，则item b也出现在该事件中的概率为x%。关联规则将特定的结论与一系列条件联系在一起。关联规则算法自动寻找那些可通过可视化技术手段找到的关联，如web节点，其优点是关联可存在于数据的任何属性中，它试图寻找出多条规则，每条规则都可得出一个相应的结论；其缺点是它试图在一个可能非常庞大的搜索空间中寻找模型，将耗费很长时间。它运用一种生成—检验的方法去寻找规则——最初生成简单的规则，并被数据集证明是有效的。好的规则被存储，所有的规则都受到不同的制约，然后被专门化。专门化是一个将条件加入规则的过程。这些新规则接着被数据证实是有效的，而后这个过程反复地存储寻找到的最佳或最有意义的规则。用户常对规则中可能的前提数目提出一些限制。基于信息论或有效索引机制基础上的各种技术，常被用于压缩存在众多规则的搜索空间。该过程生成的最佳规则由图展示出来，但这套规则不能直接用于预测，这是因为规则中有许多不同的结论。由关联算法得到的关联规则称为未精炼的模型。

设i={i1，i2，…，im}为所有项目的集合，d为事务数据库事务t是一个项目子集（t?哿i）。每一个事务具有唯一的事务标识tid。设a是一个由项目构成的集合，称为项集。事务t包含项集a，当且仅当a?哿t。最小支持度minsup即用户规定的关联规则必须满足的最小支持度，它表示了一组物品集在统计意义上的需满足的最低程度。最小置信度minconf即用户规定的关联规则必须满足的最小置信度，它反应了关联规则的最低可靠度。关联规则的挖掘就是在事务数据库d中找出具有用户给定的最小支持度minsup和最小置信度minconf的关联规则。如果项集的支持度超过用户给定的最小支持度阈值（minsup），就称该项集是频繁项集或大项集。关联规则有两个步骤：根据最小支持度阈值找出数据集d中所有频繁项目集；根据频繁项目集和最小置信度阈值产生所有关联规则。关联规则有多种算法。

apriori算法只可处理字符型自变量和结果变量。由于其只用字符属性，可利用智能型子集技术加快搜索速度。它提供五种选择规则的方法，使用一种复杂的指数方案以有效处理大型数据集。在执行节点前，字段类型必须充分实例化。它对可保留规则数量没有专门的限制，可处理有多达32个前提的规则。apriori算法使用层次顺序搜索的循环方法（又称作逐层搜索的迭代方法）产生频繁项集，即用频繁k-项集探索产生（k+1）-项集。首先，找出长度为1的频繁项集，记为l1，l1用于产生频繁2-项集l2的集合，而用于产生频繁3-项集l3的，如此循环下去，直到不能找到新的频繁k-项集。找每个lk需要扫描数据库一次。利用如下公式来计算所获关联规则的置信度。

其中，support_count（a∪b）是包含项集a∪b的交易记录数目，support_count（a）是包含项集a的交易记录数目。利用频繁项集生成规则的算法描述如下：

for all频繁k项集lk，k?叟2 do begin

h1={lk中规则的后件，该规则的后件中只有一个项目}；

call ap_genrules（lk，h1）；

end；

procedure ap_genrules（lk：频繁项集，hm：m个项目的后件的集合）

if（k>m+1）then begin

hm+1=apriori_gen（hm）

for all hm+1∈hm+1 do begin

conf=support（lk）/support（lk-hm+1）；

if（conf?叟minconf） then

output规则lk-hm+1hm+1 with confidence=conf and support=support（lk）。

对于存在大量频繁模式、长模式或者最小支持度闭值较小时，apriori算法将面临以下不足：算法将花费较大的开销来处理数目特别巨大的候选项集；多次扫描事务数据库，需要很大的i/o负载。

四、 实证分析

数据来源于某机构对高校科研能力的调查（见表1），每个指标得分越高，说明该项科研能力越强。由表1可知，30所高校中，科研能力很强的7所，较强的6所，一般的6所，较差的5所，很差的5所。由于关联规则的apriori算法需要对字符型变量来提取规则，所以需要对原始数据离散化，离散化的标准是将得分划分为0-19；20-39；40-59；60-79；80-100五等，见表2。采用apriori算法，令最低支持度为17%，最小规则置信度为80%，最大前项数为1，得到8条关联规则，见表3。

五、 结论

由规则1可知，高校科学决策能力较差（20-39）时，该高校的科研能力很差（1）；由规则2可知，高校知识释放能力较差（20-39）时，该高校的科研能力很差（1）；由规则3可知，高校科研经费较少（20-39）时，该高校的科研能力很差（1）；由规则4可知，高校科研队伍很强（80-90）时，该高校的科研能力很强（5）；由规则5可知，高校科学决策能力较强（60-79时，该高校的科研能力一般（3）；由规则6可知，高校知识释放能力较强（60-79）时，该高校的科研能力较强（4）；由规则7可知，高校科研基地一般（40-59）时，该高校的科研能力较差（4）；由规则8可知，高校科研队伍较差（20-39）时，该高校的科研能力很差（1）。由此可知，决定高校科研能力的重要因素是：科研队伍、科研基地、科研经费、知识释放能力和科学决策能力，各高校应努力提高这些方面的科研能力，以提高其整体科研实力。

参考文献：

1. 刘薇薇.国防工业高校科研能力趋势评价研究.价值工程，2010，（3）.

2. 朱文藻.高校科研能力评价指标体系的建立及评价.安徽科技工程学院学报，2003，（9）.

3. 谢邦昌.数据挖掘clementine应用实务.北京：机械工业出版社，2008.

4. 彭珍.一种新的关联规则挖掘方法.计算机工程与应用，2009，（27）.

5. 史峰.matlab神经网络30个案例分析.北京：北京航空航天大学出版社，2010.

6. 刘兵,王雪莲,戴景新,孟宪春.高等学校科研能力评估方法研究.科学学与科学技术管理,2003,（12）：85- 87.

7. 马凌芳.高校科研管理创新之探讨.煤炭经济研究,2003,（7）：49.

篇（2）

关键词：高校 科技创新 模糊积分 能力评价

高校科技创新能力是指高校创新系统的主体，通过整合高校内外的一切可用资源，不断促进高校基础理论研究和新兴科学理论发展的综合能力。高校科技创新能力已经成为衡量一个国家基础研究和高科技前沿领域原始性创新能力的重要标志、衡量高校竞争力的关键因素，高校科技创新是高校发展的根本动力。因此，研究高校科技创新能力对于提高高校的竞争力和推动高校的发展具有重要的理论意义和现实意义。

对于高校科技创新能力评价研究，国外的学者主要反映在院校评估与绩效评估中，如Mc Guire等人对科研型高校生产效率与信誉的研究。国内学者对高校科技创新能力评价进行了大量的实证研究并取得了丰富的研究成果，如王章豹、徐枞巍等在剖析高校科技创新能力及其构成要素的基础上，构建了高校科技创新能力量化综合评价指标体系，同时提出了综合评价的模型与方法；王光平、金浩建立了高校科技创新评价的指标，并运用因子分析法对高校科技创新能力进行实证分析。国内外学者对高校科技创新能力评价的研究可谓硕果累累。

一、高校科技创新能力评价指标体系的构建

1.高校科技创新能力评价指标体系构建原则

高校科技创新能力是一个多约束、多元化和多层次的复杂结构。而增强高校科技创新能力的前提是要对我国目前高校科技创新能力有一个客观而科学的评价。因此，要构建科学、实用的结构评价决策指标，就必须坚持以下原则：整体性与科学性相结合原则，普遍性与特殊性相结合原则，稳定性与动态适应性相结合原则，可测性与可比性相结合的原则，独立性与相关性相结合原则，定性与定量相结合原则。

2.高校创新能力指标体系构建

高校创新能力包含着诸多构成因素，涉及的问题较多，与诸因素之间有着紧密或疏松、间接或直接的关联性，需要对相关因素与具体定位的影响、以及相互之间的影响做出科学分析。本文尝试应用模糊积分评价法，将主要因素按照相互关联的方式、紧密性以及重要程度给予分层，最终通过定性和定量的方法找出各因素之间的关系，从而对影响高校科技创新能力的重要因素进行较为科学的描述，力求得出一些有利于评价高校科技创新能力的结论。我们将评价指标体系设计为“目标层-准则层-约束层-指标层”四个层次的框架结构。见表1。

二、高校科技创新能力的评价方法

美国控制论专家L.A.Zdahe于1965年首先提出了模糊集合理论（fuzzy set theory），1978年又进一步提出了与模糊集合理论相辅相成的可能性理论，随后模糊理论迅速发展，并在数理、经济、人文、工程等方面有了广泛应用。本文根据高校科技创新能力评价问题的特点和要求，借鉴已有研究成果，使用模糊积分评价高校科技创新能力。模糊积分综合评价方法的具体步骤如下：

1.模糊积分评价指标值的确定

（1）人力资源流。人力资源流包括教师流量以及高校科研吸引人才的能力两个方面：高校教师资源流量QM，指高校获得的师资数量；高校科研吸引力FM，指高校吸引人才的能力。

（2）财力资源流。财力资源流包括流入高校的资金总量以及高校对资金的吸引力两个方面：财力资源流量QY。指高校吸引的投资总额；财力资源吸引力FY。指高校吸引资金投资的能力。

（3）物力资源流。物力资源流包括流入高校的设备等物质总量以及高校对物力的吸引力两个方面：物力资源流量QR。指高校吸引各种设备、仪器、图书等投资总量或总额；物力资源吸引力FR。指高校吸引教育教学设备、仪器、图书等物质的能力。

（4）人才培养流。人才培养流包括高校向社会培养输送的各级各类人才以及高校人才培养对社会的吸引力两个方面：人才培养流量QP。指高校人才培养总流量；人才培养吸引力FP。指高校人才培养对社会的吸引力。

（5）科研成果流。科研成果流包括高校输入输出的科研成果总量及其吸引力两个方面：科研成果流量QA。指高校科研成果，促进科研成果的转化和应用；科研成果吸引力FA。指高校科研成果对社会的吸引力。

（6）社会服务流。社会服务流包括高校为社会经济服务所做出的贡献以及由高校的贡献作用所产生的吸引力两个方面：社会服务流量QT。指高校通过人才培养和科技推广为社会经济各个领域提供的所有服务；社会服务吸引力FT。指高校人才培养对社会的吸引力。

2.基于模糊积分评价法的高校科技创新能力估算

在高校科技创新能力中存在吸引力和模糊熵流，运用模糊积分评价法可以估算吸引力参数，然后根据流场理论，根据吸引力与模糊熵流的关系，解得高校科技创新能力的相关流，最后计算由此产生的负熵流。本文以人力资源流为例进行估算：

（1）高校教师变动的估算。高校教师的变动包括专任教师的自然增长率（主要是反映教师离退休的负增长率）和流入与流出。设 为在一年内从高校外流入系统内的教师数量， 为在一年内从高校内流出系统外的教师数量，πi为高校教师自然增长率，Ti为高校教师总数量。则有高校教师数量的变化为dQMi：

（1）

（2）高校教师资源吸引力参数的估算。设FMij为高校对社会系统人力资源（教师）的吸引力，FMji为社会系统对高校人力资源（教师）的吸引力， 为社会系统对所有人力资源的吸引力之和。由于吸引力和流量（密度）成线形关系，因此，从高校外流入系统内人力资源（教师）QMij为：

（2）

由于高校教师数量的变化为dQMi是已知的，社会和高校可能提供的人力资源年变化量 、 己知，高校教师总数量Ti已知，剩下的未知数只有吸引力的待定参数，以及与人力资源吸引力相关的模糊熵流 ，然后通过计算机编程模拟对这些参数进行求解。

（3）高校教师负熵流的估算。根据已被广泛用于社会经济领域的熵变的原理，熵流变化可以通过力与流的乘积表示，可得从高校外流入系统内的人力资源（教师）带来的负熵 ：

（3）

根据以上分析，运用同样的方法可以求得高校科技创新能力中的财力资源流、物力资源流、人才培养流、科研成果流、社会服务流。对于高校科技创新能力的不同发展阶段，需要运用模糊积分方法分别估算各自的负熵流及其对应的吸引力。而吸引力参数通常采用学校横截面数据获得。然后，可求得高校科技创新能力值Hs。

三、结论

本文构建了一套系统、量化、适用的高校科技创新能力评价指标体系。根据高校科技创新的实际情况，结合模糊积分评价方法提出了基于模糊积分的高校科技创新能力综合评价方法。认为高校应建立有利于连接主客体的科技创新环境，立足地方科技发展，增强科技创新人财物支持能力、人才培养能力，提高科技成果转化率和社会服务能力，并通过机制创新促进科技创新，增强高校科技创新能力。

参考文献：

[1]王章豹，徐枞巍等．高校科技创新能力综合评价――原则、指标、模型与方法[J].中国科技论坛,2005,2:55-59

篇（3）

一、引言

研究生是当前科技创新的重要承担者和未来的主力军，研究生教育是实施国家创新战略的重要组成部分，创新能力培养是研究生教育的核心内容，是时展的必然趋势和国家发展的迫切要求。[1]

具有创新精神的研究生不仅是国家科技发展综合素质提高的依托力量，而且是国家未来创新发展的精英。[2]研究生评价体系的科学化有助于研究生创新能力的提高，从而进一步增强国家竞争力。构建科学严谨的评价体系是研究生教育的当务之急，是研究生创新能力发展的保障，理应引起教育部门的重视，也是国家竞争力和综合素质稳健提高的迫切要求。[3]

二、制约研究生创新能力培养的因素

分析中国研究生创新能力培养的现状，研究生扩招后教育资源短缺、教育经费投入不足、教师责任感降低、教育理念落后等因素，已成为影响研究生创新能力培养的主要原因。[4]对制约研究生创新能力培养的影响因素的相关分析如下。

（一）研究生创新意识缺乏

创新是一种实践能力，而创新意识是创新的先导。创新意识是人类意识活动中创造出前所未有的事物的动机和意识，是激励和发挥人们所蕴含的潜在力量的思维活动。提出新见解、解决新问题的能力即为创新能力，其形成基于对各学科专业知识的掌握。然而，创新能力作为一种精神状态和综合素质更是一个人思想品德和知识智力两方面融合后的产物。[5]因此，创新意识的培养是研究生创新能力的重要组成部分。

研究生应当具有的创新意识是多方面的，比如明确的问题意识，发现问题的敏锐洞察力，而不只是简单重复和验证前人已有的研究。很多高校研究生理论知识扎实、但习惯于接受、掌握现成的理论知识，缺乏质疑、探究的精神和独立思考的能力。

（二）研究生创新思维欠缺

个体发挥创造力的前提条件是具备创新思维。人只有具备了创新思维，才有可能进行创造性实践。中国传统文化具有保守性和“以过去为定向”的特征，是一种经验主义文化模式。[6]在这种文化模式下浸润的中国研究生，必然会有创新思维不足的缺陷。目前我国高校依然采用陈旧僵化的培养方式，缺少训练研究生创新思维的载体和基础，这也在一定程度上限制了研究生创新思维的培养。因此，高校一定要重视研究生创新思维能力的培养，才能切实提高研究生创新实践能力。

（三）研究生创新成果不足

研究生创新能力最主要的表现形式就是研究生发表的学术论文和学位论文等学术科研成果。我国研究生学术的成果在数量（SCI检索）和质量（被引用次数）上都与国际高水平研究大学相差甚远。很多研究生倾向于将相关文献的研究方法和研究思想简单地重复或移植，却很少对论文课题有独到的见解和做出原创性的研究成果，导致论文的创新性严重不足。

以上分析的影响研究生创新能力培养的诸因素，都在一定程度上体现了现行研究生教育质量评价体系的不科学。因此，构建科学严谨的创新能力评价体系是提高研究生的创新能力重要举措。

三、构建科学严谨的评价体系的对策

针对上述分析，为更好地促进研究生创新能力的培养，本文对构建科学严谨的评价体系提出如下建议。

（一）优化研究生培养方案

以研究生学科特色为依托，凝练学科专业方向并结合各学科的最新研究成果，在教学和科研的紧密结合中促进研究生创新素质的培养，才能培养出社会所需的高素质、高层次的创造性人才。

优化研究生培养方案应以科技发展和增强国家经济增长为导向，大胆吸收和借鉴国外成功的研究生培养经验，并结合我国实际加以吸收运用，以坚实的理论功底为基础增强研究生实践创新能力，满足社会发展对各类高层次创新型人才的需要。

（二）强化学位论文研究过程的管理及评价

创新实践作为创新能力的体现形式，包括了创新实践过程和创新实践成果。但在学位评价实践中，多数学校只重视结果的评价而忽略了对学位论文研究过程的评价。导师要加强对学生研究过程的管理，同时学校还要定期召开专业内的开题报告会、研究阶段性报告会等对学生的研究过程进行评价。

（三）协调评价的导向性和判断性相统一

目前各高校的各种评优、奖励制度依然采取“成绩第一、品德第二”这一硬一软两大条件，却极少明确提到创新精神和实践能力。在高等学校厚此薄彼的导向性作用下，教师、学生相应地把获取知识放在首位，而忽略了创造能力的培养。

因此，学校应把创新精神和实践能力这一项要求融入制定各种评优、奖励制度中去，使之成为优秀人才的一种素质特征，从而起到导向性的引领作用。同时，评价要与导向相适应，使得具有创新精神和实践能力的学生得到相应的奖励和表彰。

四、结语

创新能力培养成为当今研究生教育的主题，创新人才是高等教育的成果，高校作为担负最高学历层次教育的研究生教育的创新基地，应挑起创新知识、构建知识创新体系并培养具有高度创新能力的高素质人才的历史重任。本文对现行研究生教育中制约研究生创新能力培养的影响因素进行了深入分析，并在此基础上以促进研究生创新能力的培养为导向，提出了构建科学严谨的创新能力评价体系的相关对策与建议。

创新是长期实践与积累的结果，因此，为促进研究生创新能力培养获得长远意义上的可持续发展，该领域的研究还有待继续深化和细化完善相关研究促进研究生创新能力的培养，为国家和社会源源不断地输送高水平创新型人才。

参考文献：

[1]霍晶，葛岩.研究型大学研究生创新能力的培养[J].教育理论与实践，2010（4）：40-42.

[2]印桂生，董宇欣.高校研究生创新人才培养模式的研究与实践[J].教育理论与实践，2007（7）：253-255.

[3]张茂林，董泽芳.论研究生创新能力的基本特征.煤炭高等教育，2010（6）.

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中图分类号：G642 文献标识码：A 文章编号：1672-1578（2015）06-0065-02

2014年5月，教育部明确了高等教育改革的方向：600多所高校将转向职业教育。本次高校改革调整的重点是1999年大学扩招后“专升本”的600多所地方本科院校，将率先转作职业教育。依据此政策，新建本科院校必然都要转型成为应用型本科院校，教育的重心要向职业化转变，并重视学生培养与企业需要的对接。这对转型后应用型本科院校教师的职业能力提出了新的要求。

1 应用型本科院校专任教师职业能力的特点

应用型本科院校的师资力量大多比较薄弱，职业能力与那些“老资格”本科院校相比有一定差距。归纳起来，应用型本科院校专任教师的职业能力主要有以下几方面特点：

第一，年轻教师较多，教学经验缺乏。应用型本科院校在升本过程中，都会招聘一大批高学历的研究生，其中有许多年轻的专任教师就是在此过程中走上工作岗位的，他们大多从学校直接进入学校，教学经验很少，专业理论知识也很有限。

第二，实践能力不足，锻炼机会有限。应用型本科院校专任教师大都只拥有一定的理论和书本知识，缺少专业技能以及实际动手演练的机会，缺乏操作技能，无法满足向职业教育转型的需要。

第三，科研能力有限。应用型本科院校专任教师缺少实践及科研基地，使得相关科研课题不容易研究和突破。同时，受原来高职高专科研、文化氛围的影响，应用型本科院校专任教师对待科研的态度也不积极，难以提升科研能力。

2 应用型本科院校专任教师职业能力的构成

职业能力是人们在从事某种职业过程中多种能力的综合，是胜任职业岗位的必要条件。基于职业能力的涵义，以及应用型本科院校专任教师职业能力的主要特征，应用型本科院校专任教师职业能力的构成要素可归纳为以下几个方面：

2.1教学能力

教学能力是应用型本科院校专任教师职业的基本能力，该能力可以从教师的教学态度、教学方法、教学手段和教学效果方面来反映。教师的教学态度可以从其平时备课、上课、批改作业的认真程度及对学生的关心、爱护情况来判断。教学方法可以从其上课时具体采用的各种方式（如案例教学、学生讨论等）是否适合学生的学习情况、是否能提高学生的学习兴趣和学习效果等方面来看出。教学手段可以从教师是否能熟练应用计算机、多媒体及信息化工具等先进的高科技设备来辅助教学方面体现。教学效果可以从学生的学习成绩和学生评教成绩来反映。

2.2实践能力

由于与企业的密切关系，以及应用型本科院校职业化转型的需要，应用型本科院校专任教师必须不断增强自己的实践能力，才能教育出符合企业和国家需要的专业人才。应用型本科院校专任教师的实践能力可以从考取相关资格（职称）证书、在职培训、下厂实习等方面来反映。一般来说，考取相关资格（职称）证书的级别越高、数量越多，在职培训和下厂实习的次数越多、时间越长，教师的实践能力就越强。

2.3知识掌握能力

知识掌握能力是指专任教师正确、熟练掌握专业知识的能力。教师的专业知识一方面是在上大学或研究生期间学习到的理论知识，另一方面是在工作以后通过自学或参加继续教育更新的专业知识。应用型本科院校专任教师必须有足够的知识掌握能力，才能胜任教学岗位。知识掌握能力可以从教师的学历层次、职称级别、自学能力上来反映。一般来说，教师的学历层次越高，学习的理论知识越深，掌握知识的能力会越强。职称级别越高，其研究的相关理论和课题也会越精，对知识的把握也会越准确。自学能力可以从教师工作以后对专业知识的更新能力来考察，自学能力强的教师可以在短时间内准确把握新知识和理论精髓。

2.4科研能力

科研能力是高校教师的必备能力。应用型本科院校专任教师大都拥有先进、丰富的专业知识，在做好教学工作的同时，也肩负着为理论和实践不断发展而进行科研创新的责任。应用型本科院校专任教师的科研能力可以从科研基础、科研意识、科研水平和科研环境方面来考察。科研基础是指教师已有一定结论，可以在此基础上继续深入研究的基础性成果，可以从教师以前从事的科研工作状况来判断。科研意识是指教师参与科研课题的想法和思路，可以从教师每年申报课题的积极、主动性及相关想法等情况来判断。科研水平可以从教师主持或参与科研课题的级别、结项或获奖情况来反映。科研环境可以从新建本科院校教师从事科研所需的必要条件是否齐备、科研氛围及科研情绪等方面来表现。

2.5职业道德

应用型本科院校的专任教师应具备高校教师的职业道德。高校教师的职业道德包括爱国守法、敬业爱生、教书育人、严谨治学、服务社会和为人师表。在其他条件相当的情况下，应用型本科院校专任教师的职业道德越高，其职业能力越强。

3 应用型本科院校专任教师职业能力的评价指标体系

由于应用型本科院校专任教师职业能力的构成要素主要有五个：教学能力、实践能力、知识掌握能力、科研能力和职业道德，每个要素又都有他们各自的评价指标，这些评价指标就形成了应用型本科院校专任教师职业能力的评价指标体系（见表1）。

表1 应用型本科院校专任教师职业能力的评价指标体系

基于此评价指标体系，应用型本科院校可以从“教学能力、实践能力、知识掌握能力、科研能力和职业道德”五个方面重手提升专任教师的职业能力，这五个方面都有其具体的评价指标和评价内容，应用型本科院校可以针对每个评价指标设置一定的分值或采用合理、有效的评价手段对专任教师的职业能力进行评价，以激励专任教师从多方面综合提升自己的职业水平和任职能力，最终促进应用型本科院校的顺利转型。

4 结语

应用型本科院校专任教师的职业能力对教师本人和学校的发展都很重要，本文在对应用型本科院校专任教师职业能力的特点及构成要素进行分析的基础上，建立了其职业能力的评价指标体系，为应用型本科院校提升专任教师的职业能力提供了方法和建议。

应用型本科院校专任教师职业能力的提升是一个相对较慢的过程，在这一过程中，专任教师要不断学习，提升自己的各种任职能力，同时学校也应为专任教师提供各种有利条件，比如鼓励下厂锻炼、科学研究，为专任教师提供继续教育、出国培训的机会等，使专任教师提高思想认识，不断提升自己的职业能力，创造良好的职业前景，最终取得职业成功。

参考文献：

[1]席磊.新建本科院校教师职业能力培养[J].中国农业教育，2014（3）：79-82.

[2]孙伟，王琳，宋慧玲.新建本科院校教师职业能力问卷调查的数据分析[J].数学的实践与认识，2013（11）：291-296.

[3]王吉春.谈高校青年教师职业适应能力的培育[J].教育探索， 2012（12）：108-110.

篇（5）

一、引言

科学技术发展日新月异，科技创新已成为推动经济社会发展的主导力量。城市是经济社会发展的重要载体，也是创新要素的主要集聚地，而科技创新在城市发展中的作用日益突出。专利是衡量一个国家或地区科技创新能力的重要指标，专利的拥有量既能反映出该区域科技成果的原始创新能力，又能折射出这些成果的市场应用潜能。一个城市拥有专利权的数量和质量以及运用专利制度的能力与水平，是城市综合科技实力的重要体现。关于以专利信息为核心的区域技术创新能力研究，国内学者采用不同的评价指标和方法对其进行了研究，并得出了诸多有益的研究结论。本文依据专利申请量、授权量、有效量等指标，对包含太原市在内的6个中部六省会城市2009～2014年公开的中国专利相关信息进行整理，然后采用因子分析方法进行实证分析，从而对这些城市的科技创新能力发展现状，然后得出提高太原市科技创新能力的建议。

二、城市科技创新能力评价模型的构建及实证研究

（一）专利视角下城市科技创新评价指标体系的确定

本文通过对国内有关专利评价指标体系文献资料的调研，以城市科技创新体系构成要素为基点，在遵循科学性、实用性、可操作性和指导性原则的基础上，立足于专利数量、质量和价值层面，构建专利视角下城市科技创新能力评价体系（见表1）。

选取中部六省省会城市为样本进行研究，研究过程中所需要的相关专利数据来源于国家知识产权局、国家统计局、省会城市科技局和知识产权局，具有准确性。

（三）对样本数据进行实证分析

利用因子分析方法对表2的样本数据进行计算，打开“因子分析”对话框，选择专利申请量、专利申请量增长率、发明专利申请量等全部指标作为分析变量，单击“描述”按钮，选择输出原始分析结果与原始变量的相关系数矩阵。单击“抽取”按钮，选择“主成分”提取因子方法，.由于各变量计量单位不同，选择“相关性矩阵”进行主成分分析，选择输出“未旋转的因子解”和“碎石图”复选框，基于特征值大于1抽取主成分。单击“旋转”按钮，选择方差最大化正交旋转并且输出旋转结果及因子负荷散点图。单击“得分”按钮，选择为“保存为变量”和“显示因子得分系数矩阵”复选框，方法为“回归法”。单击“确定”按钮，输出分析结果如下图所示：

通过因子分析可以看出，选取特征值大于1的四个因子，就可以很好地代表17项二级指标。

专利申请量、发明专利申请量、专利授权量、发明专利授权量、发明专利有效量、每万人发明专利拥有量、每亿元GDP发明专利拥有量这7个指标在第一个因子上载荷比较大，可以将第一个因子命名为科技创新意识因子，即F1代表着科技创新意识因子；

专利申请量增长率、发明专利申请量增长率、专利授权量增长率、发明专利授权量增长率这4个指标在第二个因子上载荷比较大，可以将第二个因子命名城市科技创新发展速度因子，即F2代表着城市科技创新发展速度因子；

专利授权率、发明专利授权率、发明专利占比重和发明专利有效率这4个指标在第三个因子上载荷比较大，可以将第三个因子命名为科技创新潜力因子，即F3代表着科技创新潜力因子；

签订技术项目数量和签订技术金额这2个指标在第四个因子上载荷比较大，可以将第四个因子命名为市场价值因子，即F4代表着市场价值因子。

各个因子计算公式如下：

（四）综合评价分析

综上所述，根据所得结果，然后加上四个因子的方差贡献率得表达式：（45.071*FAC1-1+19.352*FAC2-1+10.835*FAC3-1+ 9.980*FAC4-1）/85.237

就可以得到综合评分，外加上四项因子的得分，见表6。

三、结论与建议

通过上述排名可知，合肥市以总分0.32的得分排在了第一位，这说明合肥市在中部六省会城市中的科技创新能力最强，其次是长沙市、武汉市、郑州市、南昌市、太原市。太原市以总得分为-0.84的排名排在了第六位，这说明太原市的科技创新能力在中部六省会城市中是最差的，这主要跟以下几个方面有关系。

（一）科技创新意识

F1是反映城市科技创新意识的因子，F1由专利申请量、发明专利申请量、专利授权量、发明专利授权量、发明专利有效量、每万人发明专利拥有量、每亿元GDP发明专利拥有量这7个指标组成。科技创新意识排名由强到弱依次为武汉市、长沙、郑州、合肥市、太原市、南昌市。其中太原市专利申请量在37626件，而科技创新意识排名第一的武汉市近六年专利申请总量为129111件，是太原市的3倍多，这间接说明太原市的科技创新意识还需要进一步加强。

（二）科技创新发展速度

专利申请量增长率、发明专利申请量增长率、专利授权量增长率、发明专利授权量增长率反映的是城市科技创新发展速度因子，？太原市在这一项上排名第六，说明太原市的专利发展速度较慢，进而影响着科技创新能力的发展速度。近六年太原市专利申请增长率为7.11%，这在中部六省会城市中发展最慢的，因此，太原市要强增强科技创新能力，就必须提高专利申请量增长率等指标。

（三）科技创新潜力

专利授权率、发明专利授权率、发明专利占比重和发明专利有效率这4个指标反映的是科技创新潜力因子。太原市排名第六，专利授权率和发明专利授权率为41.23%和27.43%，排名分别为第六和第五，挺靠后，这说明太原市科技创新潜力不足，需要加强。

（四）市场价值

签订技术项目数量和签订技术金额这2个指标反映着市场价值，代表着专利成果转化价值，而太原市的这项排名排在了中部六省份的最后一名，可见太原市专利转化成果还需要加强。

通过以上结论可以就如何提高太原市的科技创新能力提出相应的建议：1.太原市应该加大投资力度，提高太原市的科研机构、高校以及高新企业进行专利申请工作的重视，还要鼓励在校大学生进行专利的申请，进而提高专利的申请意识；2.政府应该通过设立奖金的方式来激发科技成果转化率，使得更多的专利技术应用到社会中去，从而创造社会价值，进而促进太原市的科技创新能力；3.政府应该鼓励发展专利中介服务机构，并搭建新的产学研协同创新平台，引导金融机构对专利技术项目给予信贷支持，这样就更能促进太原市科技创新能力的快速提升。

参考文献

[1]吴自斌.科学技术是政治文明发展的不竭动力[J].学海，2005（2）.

[2]熊彼特.经济发展理论[M].北京：商务印书馆，1990.

[3]高洪深.区域经济学[M].北京：中国人民大学出版社，2002.

[4]杨华峰，邱丹，余艳.创新型城市的评价指标体系[J].统计与决策，2007，（6）.

[5]金吾伦，李敬德，颜振军.北京如何率先成为创新型城市[J].前线，2006，（2）.

[6]杨冬梅，赵黎明，闫凌州.创新型城市：概念模型与发展模式[J].科学学与科学技术管理，2006，（8）.

[7]王仁祥，邓平.创新型城市评价指标体系的构建[J].工业技术经济，2008（1）.

[8]石忆邵，卡海燕.创新型城市评价指标体系及其比较分析[J].中国科技论坛，2008（1）.

[9]惠宁，谢攀，霍丽.创新型城市指标评价体系研究[J].经济学家，2009（2）.l

[10]吴二娇，刘Z.广东省科技创新效率与经济增长的实证研究[J].科技管理研究，2009（7）：215-217.

[11]徐小钦，黄馨，梁彭勇.基于DEA与Malmquist指数法的区域科技创新效率评价-以重庆市为例[J].数理统计与管理，2008（6）：974-985.

篇（6）

一、研究意义

科技作为推动经济社会发展的第一生产要素，对经济的发展、社会的稳定、民众的安居乐业起着至关重要的作用。因此本文基于模糊层次分析方法对广西北部湾经济区的科技创新能力进行综合评价，探寻北部湾经济区科技创新能力的发展潜力和发展方向，为北部湾经济区持续、健康的发展提供更好地动力源泉。

二、科技创新能力评价指标体系的构建

本文分别从区域科技创新基础，区域科技创新能力投入能力、区域科技创新能力产出、区域科技创新贡献能力等四个方面来构建北部湾科技创新能力评价体系。对于具体指标的选择，（1）科技创新能力子体系选择普通高等学校师生比（V11）每万人中普通高等学校在校学生人数（V12）每万人中互联网上网人数（V13）每万人拥有图书馆数（V21）科技机构数（V22）培养研究生学校数（V23）等指标；（2）区域科技创新能力投入子体系选择R&D活动人员全时当量（X11）规模以上工业企业R&D活动人员数（X12）政府部门R&D活动人员数（X13）科学研究固定资产投资比重（X21）科学技术财政支出比重（X22）R&D活动经费内部支出（X23）；（3）区域科技产出能力字体系选择国内发明专利（Y11）规模以上工业企业专利申请数（Y12）科学论文数（Y13）规模以上工业企业新产品销售收入（Y21）技术市场成交额（Y22）每吨能源消费实现（Y23）等指标；（4）区域科技创新贡献能力字体系选择人均GDP（Z22）工业废水治理率（Z13）工业废水处理排放达标率（Z12）固体废物综合利用率（Z21）GDP综合能耗（Z11）等指标来构建。

三、北部湾经济区科技创新能力综合评价

模糊评价法建模步骤：

（一）建立因素集

因素集就是指标集U=[vxyz]

V=[v1v2v3v4v5v6]

X=[x1x2x3x4x5x6]

Y=[y1y2y3y4y5y6]

Z=[z1z2z3z4z5z6]

（二）建立权重集

采用层次分析法，德尔菲法相结合的方法确定各指标的权重A=（a1，a2，a3，a4）

W1=[w11w12w13w14w15w16]

W2=[w21w22w23w24w25w26]

W3=[w31w32w33w34w35w36]

W4=[w41w42w43w44w45w46]

W5=[w1w2w3w4]

1.建立评语集V。V=（v1，v2，v3，v4，v5），评价等级和相应评价分值如表所示：

V评判等级分值v1很强95v2较强80v3一般65v4较弱50v5很弱352.由隶属度函数建立模糊评价矩阵

本文通过调查的方法的建立隶属度函数，通过邀请区域科技创新能力研究方面的专家对北部湾区域科技创新能力综合评价体系的各指标进行评分，根据评价结果隶属于某个评语的程度建立模糊矩阵。即对于某一指标u，有p，q，s，t，v位专家对其作出很强，较强，一般，较弱，很弱的评价，很强的隶属度为p/（p+q+s+t+v）。同理较强的隶属度为q/（p+q+s+t+v）从而对每一个指标建立隶属度矩阵M。

3.计算北部湾区域各个城市科技创新能力综合评价

R=A*M

综合评价结果矩阵：

南宁：C=0.1790.4920.3030.0180.000

0.3530.3520.2950.0000.000

0.1200.4470.3970.0000.000

0.1910.3820.3470.0750.000

玉林：C=0.0000.0260.2340.6190.120

0.0000.2990.3830.2270.085

0.0840.3400.4240.1510.000

0.1750.2110.4830.1270.049

防城港：C=0.0000.0410.3690.4720.118

0.1450.3180.3840.1540.000

0.0630.2450.2900.0000.000

0.0000.0000.2730.2510.064

钦州：C=0.0000.0100.2560.3730.060

0.0000.0000.3650.5230.108

0.0000.0070.5050.3990.143

0.0000.1070.4610.3660.096

崇左：C=0.0000.0250.2400.5220.208

0.0000.0520.4120.4750.060

0.0000.0510.3820.5200.046

0.0000.0000.4820.4280.030

北海：C=0.0000.0440.3060.4970.153

0.0000.0070.3170.6200.056

0.0000.1710.3690.3900.071

0.0000.1130.3740.5090.004

北部湾区域各个城市科技创新能力得分：

从北部湾各地区科技创新得分来看，南宁的科技创新的分在北部湾六个省市中排名第一，科技创新能力的分73.21，证明南宁市科技创新能力中最强。其次是玉林市创新科技的分市68.917，创新科技能力在北部湾中排名靠前，仅与第一名南宁相差4分左右。第三名是旅游观光城市北海，创新得分时68.664.钦州，贵港，防城港分别居于第四，第五，第六，得分情况分别是61.475，58.245和38.459.贵港，防城港两市在北部湾中科技创新能力相对来说比较弱。

参考文献：

[1]虞震.泛三角区域科技创新能力评价与比较研究[J].社会科学，2011（11）

[2]李治国，于燕.黄河三角洲高校生态经济区科技创新能力的评价与提升[N].中国石油大学学报，2012（4）

[3]吕蔚，王新峰，孙智信.基于核主成分分析的科技创新能力评价研究[N].国防科技大学学报，2008（3）

篇（7）

0 引言

课程是专业人才培养方案的核心和灵魂。在高等教育从外延式发展向内涵式建设转变的过程中，课程建设无疑是高校专业人才培养内涵建设的重要内容。课程考核作为评价学生学习效果的主要手段，在教学过程中起着重要的监控作用，同时也对学生综合素质的培养有着重要的导向作用。课程考核改革研究是课程内涵建设中非常重要的课题，目前课程考核改革有以下发展趋势：

（1）课程考核内容由以知识为主体向知识、能力和素质并重发展。当前很多高校人才培养目标描述从培养规格定性描述转变为以能力培养为核心的指标体系定量描述，这一变化必然要求课程教学目标也发生改变。课程教学目标从单一的知识掌握目标转变为知识、能力、素质三位一体的能力体系指标，课程考核内容也应同步改变。这一变化是教育思想在教学领域发生的变化，是高校主动适应社会经济发展对人才培养要求的理性选择。

（2）考核方式由重终结性考核走向形成性考核与终结性考核相结合。高校加强课程考核改革，明确要求将终结性考核调整为形成性考核与终结性考核相结合，这既是提高课程教学质量的要求，也是遵循课程学习规律的体现。

1 灰色聚类理论

灰色系统理论是解决不确定性问题的有效理论方法。灰色聚类评估方法作为灰色系统理论的主要内容，已经在经济、管理、工程等领域得到广泛应用，比较典型的有应用于企业应急管理评价、高校家庭经济困难学生动态认定、轨道交通应急能力综合评价，但该方法在高校课程考核与评价方面应用较少。

白化权函数是研究者根据已知信息定量描述各数据点归属于某灰色朦胧集的程度，并体现出对该朦胧集取值范围内不同数值“偏爱”程度的主观判断性。白化权函数的确定是灰色聚类理论由定性分析到定量建模的关键环节。可借鉴混合三角白化权函数，包括下限测度白化权、上限测度白化权和中心点白化权等函数类型，进行指标值的灰色聚类分析。三角白化权函数的灰色评估方法应用场景为：设有，n个参与评估的对象，每个评估对象具有m个评估指标，评估结果总计划分s个灰类，评估对象f关于评估指标j的样本观测值为xij，i=1.2，…，n；j=1.2，…，m，根据xij的值对相应的评估对象i进行评估。具体过程如下：

（1）构建混合三角白化权函数（如图1所示），具体步骤如下：

第一步：设评估指标.，的取值范围为[dj，ej]。根据评估结果的灰类数，确定灰类1的转折点为β1j，灰类s的转折点为βsj和灰类k（k∈{2，3…，s-1}）的中心点β1j，β3j，…，βs-1j。

第二步：构建灰类1的下限测度白化权函数f1j（-，-，β1j，β2j）和灰类s的上限测度白化权函数fsj（βs-1j，βsj，-，-）。

设xij为评估对象j的评估指标j的综合评估值，当xij∈[dj，β2j]或xij∈[βs-1j，ej]时，可以分别由式（1）或式（2）计算出灰类1和灰类s的值f1j（xij）或fsj（xij）。（1）（2）

第三步：构建灰类k（k∈{2，3…，s-l}）的中心（βk-1，0）点白化权函数。为k-1个灰类的中心点，（βk+1，0）为第k+1个灰类的中心点，将点（βk，1）分别与点（βl-1，0）和（βk+1，0）连接，构建j指标关于k灰类的三角白化权函数fkj（・），j=1，2…，m；k=1，2…，m。

对于指标.，的一个综合评估值xij，可由公式计算出其归属灰类k（k=1，2，…，s）的隶属度fkj（xij）。

（2）根据式（1）、（2）或（3），计算灰类k（k=1，2，…，s）的隶属度fkj（xij）。（3）

（3）根据式（4）计算评估对象隶属于灰类k（k=1，2，…，s）等级的灰色聚类系数向量σkj，其中fkj（xij）为j指标k子类白化权函数，ρj为指标j的权重。（4）

（4）判定评估对象i归属于灰类k*，max{σkj}=σk*i；当有多个评估对象都属于k*灰类时，可以根据综合聚类系数的大小进一步确定同属于k*灰类的各个评估对象的顺序。

2 评价模型构建

灰色聚类理论具有采样数据少、原理简单、运算方便、善于挖掘数据规律的特点，是一种非常实用的聚类方法。在课程考核改革发展趋势下，通过构建灰色聚类的课程考核模型进行以能力为核心的课程考核改革探索与研究，模型如图2所示。

（1）将课程培养能力指标划分为以定性评价为主、定量评价为辅的定性能力评价类和以定量评价为主、定性评价为辅的定量评价类。定性能力评价类主要在形成性考核过程中予以评定；定量能力评价类主要在终结性考核过程中予以评定。

（2）针对定量评价类指标，通过指标间的关联性和课程内容，将各个指标分组，进一步划分若干个定量评价子类。

（3）根据定量评价子类的划分，确定课程试题库框架结构，试题库内容根据定量评价子类进行组织。目前课程试题库题目一般是选择题、判断题、填空题等客观题偏多，计算题、分析题和综合应用题等题型较少，课程考核目标仍侧重于理论知识的掌握程度，这样会造成学生偏重记忆而不注重理解和应用，不利于学生综合能力的培养和创新创业精神的形成。“重理论、轻应用、重概念、轻能力、重记忆、轻创新”等问题是一种“知识本位”现象，也是终结性考核存在的误区。该模型需要对课程试题库内容进行改革，从以知识点、知识模块为主线转变成以定量评价子类（能力指标组）为核心进行题库内容组织，实现从以知识为主到以能力为核心的课程考核转变。

（4）系统根据课程考核原则和考核设定难易程度自动组卷，学生通过平台上机考试。

（5）系统根据学生答题结果和课程设定标准进行灰色聚类分析，得出学生个人能力指标达成的聚类等级，而不是学生具体的分数，并根据各个能力指标的聚类结果确定学生的综合聚类等级。首先，根据Bloom思维模型和高等学校人才培养定位确定考核等级的灰类。Bloom思维模型将人类思维复杂程度划分为记忆、理解、应用、分析、综合、评估等6个水平，这6个水平是按照从简单到复杂的顺序排列的。Bloom思维模型有助于认识和描述能力培养指标所达到的程度和水平。Bloom认知目标分类学的修订者们认为，教育的两个最重要的目标是保持和迁移，保持涉及记忆这种认知过程，迁移是学习者用所学知识去解决新问题或促进对新内容的学习；修订者进一步将迁移涉及的认知过程具体描述为理解、运用、分析、评价和创造，并主张教育目标要拓宽到这些认知过程上。目前很多高校都将教育目标定位在应用型人才培养，所以可以将课程考核模型划分为记忆、理解、运用、分析等4个灰类。其次，构建混合三角白化权函数进行学生个体考核和课程全体考核的灰色聚类分析，确定各个能力指标的灰色聚类等级。

3 实例分析

企业资源规划课程是信息管理类专业支柱性核心主干课程。在创新创业的教育教学改革中，通过对课程内容的梳理与整合、试题库的设计、考核方式改革等方面的创新性思考与实践，该课程已经取得较好的教学效果，并得到校企合作企业的充分认可，验证了能力本位课程考核模型在课程考核方面的有效性和实用性。

（1）在充分了解ERP行业社会需求的基础上，采用充分调研、定性分析与定量分析结合的评估系统，确定企业资源规划课程培养的能力体系，见表1。在调研过程中，选取专家、相关企业（包含用人单位）、毕业生、顶岗工作学生、专业教师、在校生等6类利益相关者。

（2）根据课程内容设计和教学过程设计，将表1中的5.1.2和3.3.1确定为定性能力评价类，在形成性考核过程中予以评价；将表1的1.3.1、2.1.1、2.2.1、8.2.4、8.4.3和8.5.2确定为定量评价类，在终结性考核中予以评价。进一步将1.3.1和8.5.2划分为子类1（专业知识及行业应用技术类），2.1.1和8.2.4划分为子类2（全方位及实践过程类），2.2.1和8.4.3划分为子类3（信息管理及分析问题类）。

（3）根据子类1、子类2、子类3对试题库内容进行重新组织和设计，形成以能力考核为核心的试题库结构和内容。

（4）根据学生平台测试结果和课程考核聚类分析信息（见表2）进行灰色聚类分析。

以“专业知识及行业应用技术类”为例，分别构建下限测度白化权函数（公式5）、上限测度白化权函数（公式6）、中心点白化权函数（公式7和公式8）。（5）（6）（7）（8）

篇（8）

中图分类号：G644 文献标识码：A

Evaluation of the Science and Technology Innovation Ability of

Graduate Students Based on Grey System Theory

WU Zejiu

（Department of Mathematics， School of Science， East China Jiaotong University， Nanchang， Jiangxi 330013）

Abstract Following the comprehensive， scientific and operational principles， we construct indicators of evaluation and conduct the comprehensive evaluation on the science and technology innovation ability of graduate students by using the grey model. And we find the key factors which control ability promotion to provide reference when University administrators formulate relevant policies.

Key words Graduate students； science and technology innovation ability； grey system theory

科技创新能力是一个民族进步的灵魂、经济竞争的核心。研究生作为科技创新的人才的“储备库”， 其科技创新能力的强弱直接影响对高校人才培养质量的评价。如何有效提升研究生的科技创新能力，已成为各大高校关注的焦点。本文构建一套科学合理的评价体指标体系，利用灰色理论模型，对硕士研究生科技创新能力进行评价，以找出制约硕士研究生科技创新能力提升的关键因素，供高校管理者在制定相关政策时作一定参考。

1 高校硕士研究生科技创新能力评价指标体系的构建

硕士研究生科技创新能力是多因素、多指标的综合反映。充分借鉴多元智能理论，结合社会对创新型人才培养的需求，遵循全面性、可操作性、科学性原则，对硕士研究生科技创新能力指标体系进行分解，咨询十多位专家意见的基础上，经反复筛选与整合，最终构建了由 5个评价模块（一级指标）、14个评价指标（二级指标）构成的硕士研究生创新能力综合评价指标体系，见表1。

表1 高校硕士研究生科技创新能力评价指标体系

2 高校硕士研究生科技创新能力的灰色评价模型

2.1 确定参评数据序列和标准数据序列

对于高校硕士生科技创新能力评价，本文选用的评价指标体系由5个一级指标和14个二级指标组成，每所高校所对应的14个二级指标的评价数据形成一个参评数据序列。设有所学校，则参评数据序列描述为：

= {（1）， （2），…， （）， （）}

其中（）表示第所学校的第个指标。以参评序列中的最优值作为标准数据，构成一个标准数据序列，记为：

= {（1）， （2），…， （）， （）}

2.2 初始化处理

评价过程中，由于评价指标的量纲不同，数据在数量上差异性很大，无法进行关联评价计算，需对各指标的数据进行归一化处理。归一化处理模型为：①

（）= ， = 1， …， ， = 1， …，

2.3 计算灰色关联系数

定义标准数据序列中的任一指标数据（）与参评数据序列中对应的指标数据（）的灰色关联程度，即灰色关联系数（）为：②

其中为分辨系数，为提高灰色关联系数间的差异显著性而人为给定，取值范围为0.1～1.0，一般取0.5。

2.4 计算灰色关联度

因为关联系数（）数目较多，信息不集中，不能够进行单元比较，为此将对其取平均值，定义此平均值为与序列之间的关联度，即 = （）。

3 高校硕士研究生科技创新能力实证分析

3.1 建立原始数据表

笔者选取南昌市5所高校A，B，C，D，E，并邀请高校行政管理人员，教师、在校硕士生进行打分和测评，所得数据取平均值，见表2。

表2 高校硕士研究生科技创新能力评价指标及其数据

3.2 对定性指标量化处理及初始化处理

采用以下赋值将定性数据转换为定量数据，由于主要讨论的是各评价学校的相对创新能力，因此转换不会改变评价结果。其中转换公式为：

对相关指标进行定量转换及初始化，可得到新参评的序列数据，见表3。

表3 新参评的序列数据

表4 相关序列数据结果

3.3 确定标准数据序列并计算极差数据

以参评序列中的最优值做作为标准数据，计算出一个标准数据序列为：

= {1，0.75，0，75，1，1，0.75，1，1，1，1，1，1，1，1}

利用标准数据，及公式（）= （）（），分别计算（），（）（），（）（）（）（），（）（），计算结果见表4。

3.4 计算关联系数

利用表4，得到关联系数，见表5。

表5 关联系数

3.5 计算关联度及排序结果

根据公式 = （），得 = 0.646， = 0.805， = 0.855， = 0.593， = 0.575，关联度排序为>>>>。可以看出，科技创新能力最好的是C学校，其次是B学校，A学校一般，D学校较差，E学校最差。

基金项目：江西省社会科学规划课题（项目编号：12JYW01、12YJW01）；江西省高等学校教改课题（项目编号：JXJG-12-5-6）

篇（9）

0引言

2010年1月12日，国务院正式批复《皖江城[1]市带承接产业转移示范区规划》， “皖江城市带”主要是针对“长三角”产业转移的示范型创新区，区域范围包括合肥、芜湖、马鞍山、铜陵、安庆、池州、巢湖、滁州、宣城九市全境和六安市金安区、舒城县，共59个县(市、区)，辐射安徽全省。业内人士分析认为，随着皖江城市带承接产业转移示范区建设的开展，会有利于整个皖江城市带的房地产开发。

1评价指标体系的构建

王润良、杨芳、刘志强(2009)[1]从社会、经济、环境、资源四个方面选取了20个指标作为评价指标，定量的分析了城市房地产可持续发展中的优势与不足。华中科技大学的郑国明（2004）[2]在他的博士论文中从社会、住房区域特色、政府政策、政治、人口五个方面做出了定性的分析。厦门大学林素珊(2006)[3]在硕士论文中又提出了科教因素的影响。郑应亨[4]通过对经济、资源、环境、人口与社会等的分析，从宏观角度分析了这些因素对房地产业的影响，创建了房地产业指标评价体系，共包括四大指标体系：经济指标体系，包括经济水平、经济结构、经济效益、经济能力等二级指标；资源利用的指标体系，包括水、土地、大气、飞舞、噪声、环境保护等二级指标；人口与社会指标体系，包括人口、就业、人民生活、公共安全、满意度；制度与科教指标体系，包括科教投入、科教发展程度、科教产出、制度等二级指标。并介绍了利用层次分析方法进行房地产业可持续发展水平评价的方法。

尹子民、初明畅[5]根据全面性、实用性、相关性和前瞻性相结合的原则，创建了城市房地产业可持续发展评价指标体系。它包括经济评价因子、人口评价因子、社会评价因子和环境评价因子5个方面。其中，经济评价因子包括人均国内生产总值、城市具名人均消费性支出、房地产开发投资增长率、房地产增加值占GDP的比重；人口评价因子博爱扩城市人口密度、城镇人口增长率；社会评价因子包括城市化水平、房地产业就业率、城市用气普及率、房地产从业人员劳动报酬增长率、环境评价因子包括城市人均公共绿地面积、城市生活污水处理率、建成区绿化覆盖率；资源评价因子包括土地开发面积增长率、城市人均住宅使用面积、人均日生活用水量、房屋建筑竣工率。并利用这些指标建立了功效函数，得出评估值，并将结果划为5个档次。

从指标选取的代表性、可操作性原则出发，综上所述，结合安徽省的具体情况，从社会、经济、环境、资源、科教五个方面建立如下指标体系：

表1 安徽省房地产可持续发展能力评价指标体系

准则

指标

单位

社会评价因子

城市人口密度（C1）

人/平方公里

自来水人均日生活用水量(C2)

升

自来水普及率（C3）

%

房地产业在岗职工增长率（C4）

%

人均GDP（C5）

元/人

经济评价因子

房地产在岗职工平均工资（C6）

（元）

城市维护费（C7）

万元

城镇居民平均年居住支出(C8)

元

房地产开发投资占全社会固定资产投资比重（C9）

%

环境评价因子

建成区绿化覆盖率（C10）

%

人均公共绿地面积（C11）

平方米

空气质量良好率（C12）

%

城市污水集中处理率（C13）

（%）

工业固体废物综合利用率（C14）

（%）

资源资源评价因子

自来水综合生产能力（C15）

万立方米/日

液化石油气供气量（C16）

吨

土地开发面积增长率（C17）

%

房屋建筑竣工率（C18）

%

人均住房使用面积（C19）

平方米

科教环境评价因子

教育经费占GDP比重（C20）

篇（10）

【分类号】G642；TU204-4

由劳动部和中国工程图学学会举办的全国CAD技能等级考试已进行了八年共十六期，作为考试的组织者，我校一直将CAD技能等考试与制图教学改革联系在一起，每次考试后都要组织相关院校制图教师对成绩进行分析总结，改进教学。CAD技能等考试对我校的制图教学改革起了积极地推动作用。但是，我们也清醒的意识到：

一方面，各校对制图教学改革没有进行更加深入的思考和梳理，形成一套具有可操作性和良好推广性的模式，对制图教学中的一些问题也没有一套较完整的解决方案。这就萌发了我们研究职业资格证书对制图教学改革的影响和作用。

另一方面，目前我国的高等职业教育课程陷入了一种十分尴尬的境地。一方面教师难教，学生难学；另一方面企业认为职业院校并没有教给学生工作中所需要的知识。而以往职业教育课程体系的开发过于笼统，主要集中在理论层面，很少涉及技术操作层面，其成果难以真正用于职业教育课程开发实践。

将工程制图教学改革放在不同的参照系中研究，得出的结论也不尽相同。传统制图教学改革的研究，主要集中在课程和专业这一层面，在课程层面，关注点在教学内容的系统性、完整性，教学方法的探索；在专业层面，认为制图是专业基础课，主要研究目标是制图课如何为后续专业课服务。在这样的视野中研究问题，制图教学改革内容、教学模式及评价方式都难以取得真正的突破。要解决制图教学中的一些问题，必须在一个更大的视野下进行研究和思考。我们研究和思考主要依据三条线：

第一，以行业标准和社会需求来确定制图教学的目标。课程目标不能按照制图课程的知识体系确定，应以满足社会行业的标准和需求为目标。

第二，高等职业教育制图课程的教学模式应符合高等职业教育的发展和特点，借鉴高等职业教育课程研究的新理论，构建以实践为导向的高等职业教育制图课程体系。

第三，图学技术的发展对制图教学的教学热莺徒萄Х绞降母母锾峁┝酥С牌教ǎ将技术的最新成果嵌入到制图课程中，提高课程效率。

应用建构主义理论、多元智能理论建立一种以学生为中心以实践为导向的高等职业教育工程制图教学体系，明确了职业资格鉴定对教学内容改革的指导性，更新了制图课程传统的封闭式评价方式，对工程制图课程教学改革起到了推动作用。

具体研究成果：

1、梳理制图教学的现状及发展趋势

总的发展趋势是：总学时减少，调整和精减画法几何，教学内容通过职业资格鉴定，体现社会和岗位需求，逐渐融入和加强有现代特色的内容，课程内容体系呈现出多种模式，教学环境和手段计算机信息化。

多种模式的课程内容体系改革现状：

①三种思路：a）从内容改革角度：精减传统内容，增加具有现代特色的内容（计算机绘图、创造构型、徒手绘图技术等）。b）从图学本身内容体系角度：加强三维和计算机绘图，有的主张画法几何应从三维入手，且突出三维，有的主张从计算机三维造型理论改造画法几何内容体系。c）从课群角度：有的将图学模块化，与相关课程协调分段安排，有的将部分内容与相关课程融合；有的将画法几何与机械制图和相关课程（机械基础）全部融合。

②四种模式：a）模块化：分投影基础、制图基础、机械图、计算机绘图等模块。b）两段式：将计算机绘图融合全过程，分投影制图和机械制图两段。C）课群融合式：将机械基础、机械制图融为一体。从机械基础概念入手，尔后讲授投影制图和计算机绘图基础，将机械制图和机械基础融为一体d）图学基础全校统一：投影制图和计算机绘图全校统一，专业图部分结合相关课程的内容讲授。

2、教学内容调整的思路：

（1）依据《制图员国家职业标准》，制定教学大纲，减少画法几何内容。

（2）弱化除尺寸标注以外的技术标准的教学内容。

（3）引入三维造型“旋转”“拉伸”“除料”等有关概念，为后续三维建模的学习打基础。

3、教学方式和模式改革：

根据建构理论，体现“以学生为中心”的教学方式。

（1）将计算机制图和制图教学融合，用计算机来绘图，减少手工绘图的习题量。

（2）引入“单列形体递进表达法”，建立教学内容的微观联系，减少内容之间的干扰。

单列形体递进表达法：传统的制图讲授继承的是系统法，即画法几何---基本体---组合体----剖视图等等。这种方法是以知识结构为框架，其知识点的组合在宏观上具有系统性、连续性，但在知识点的微观上并不具有连续性。使得学生在某一知识点上还没有弄懂弄透就有进入了新的一页。