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闲例牌是什么意思登入:U.S.News数学学科排名中曲阜师范大学因何排在北京大学之前

闲例牌是什么意思登入: 发布时间:2021-02-07 作者:李永智 江明 谷俊 来源:中国教育新闻网-中国高等教育杂志

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[摘  要]2020年U.S.News数学学科排名,曲阜师范大学领先北京大学,引起舆论关注。本文以此为例,分析四个主流高校排行榜排名的特征和局限性,提出新时代学科评估应提升客观评价的精准程度;充分考察人才培养的能力、水平和效果;提升科研产出的精准评价;保证数据的客观性、准确性、时效性和全面性。

[关键词]学科评估;U.S.News;大数据分析

2020年U.S.News的数学学科排名中,曲阜师范大学名列国内第一,领先北京大学,引起关注。曲阜师范大学数学学科水平自然不容小觑,领先北京大学被质疑也属正常。值得关注的是学科评估的科学性和客观性,及对世界一流学科建设的导向。通过分析U.S.News学科评估指标体系和公开的两校科研产出大数据,可以一窥其中究竟。

U.S.News评估指标体系的构成与侧重点

在世界知名的四大学术排名指标体系中,QS世界大学排名考察的办学指标主要是6项,其各自占比为:学术声誉(40%)、雇主声誉(10%)、师生比例(20%)、师均论文引用数(20%)、国际教师比例(5%)及国际学生比率(5%)。ARWU世界大学排名考察的办学指标也主要是6项,其各自占比为:获诺贝尔奖和菲尔兹奖的校友折合数(10%)、获诺贝尔奖和菲尔兹奖的教师折合数(20%)、高被引学者数(20%)、N&S(即《Nature》和《Science》)论文数(20%)、国际论文即SCI&SSCI收录论文数(20%)及上述5项指标得分的师均值(10%)。THE世界大学排名考察的办学指标主要是5项,其各自占比为:教学(30%)、研究(30%)、引用(30%)、行业投资的研究收入(2.5%)和国际展望(7.5%)。U.S.News的指标体系分成了三类13项(详见表1),其实质为两类,即声誉与学术出版物(其第三类“科学成就计量指标”也是基于论文的数量与引用率)。

U.S.News指标体系有待优化

基于大数据分析发现,曲阜师范大学的学术出版物及一般引用数量较多,但发表或引用的平台的影响因子远低于北京大学,差距主要在高被引上。以两校被引数最高论文为例,曲阜师范大学例文的引文没有一篇刊发在影响因子大于10的期刊上,而北京大学例文有111篇。由此可见,实际上U.S.News对于来自影响因子30+和10-期刊的引用并不有效区分,这显然是欠科学和客观考虑的。

前文提到的曲阜师范大学小团队互引畸高的问题,暴露出U.S.News对引用的“质”和“量”没有有效区分。此外,引用曲阜师范大学论文的机构在QS排名中靠后或者没有排名,但没有区别对待,北京大学虽多被全球一流高校引用,却没有被有效区分。

概括地说,U.S.News基于学术出版物及引用的粗线条的客观数据计量,可以大概勾勒却难以精准评估一项科研产出、一个人、一个学科、一个学校的学术水平和排名。

当前,争创世界一流大学和世界一流学科成为中国高等教育领域标志性的目标和任务。高校学术评估的科学性、客观性、引领性,尤显重要。新时代学科评估应充分依托信息技术,特别是大数据技术和人工智能技术,聚焦解决以下问题:

一是如何消除主观评价的非理性干扰,提升客观评价的精准程度。声誉类主观性指标在学科总体性评价中被认可度较高,但难免因样本人群的非学术因素产生偏差,且存在一定滞后性。目前常用客观性指标难免因数据覆盖和模型表达的局限性产生类似本文案例的总体性偏差。基于大数据和人工智能技术,通过同行专家和特定领域代表人群参与,扩大客观评价的大数据有效覆盖,迭代优化计量模型,将主观评价与客观评价有机融合,可能为此问题提供解决思路。

二是如何充分考察人才培养的能力、水平和效果。高等教育的核心任务是人才培养,U.S.News居然没有纳入考察,也是出现本文案例中偏差的重要原因。ARWU计量了校友获奖等个别指标,THE和QS计量了生师比等结构指标,都缺乏整体考察。基于大数据和人工智能技术,通过对校友一定阶段内就业、薪酬和成就进行整体性考察,总体性综合性评价高校人才培养质量,已经成为可能。

三是如何提升科研产出的精准评价。不唯论文不是不关注论文,而是不简单计量论文的数量,要精细化考察论文的质量。通过考察论文刊发平台的影响因子、论文引用者的关系、论文引用者水平、引用期刊的影响因子、论文学术领域特征等,综合赋权论文的学术价值。同时考察作者相关的有价值专利、学术会议影响、合作者影响、学术领域影响等,大数据和人工智能技术产生为此提供了可能。

四是如何保证数据的客观性、准确性、时效性和全面性。目前国内体制内学科评估主要通过被评估者申报数据,很难有效实现上述标准。例如,某校数学学科申报参与评估的学者是四十人,而通过信息技术获得该校数学学科的科研产出达到一定水平的学者有上千人,包括博士后、参与科研的访问学者等,也包括人事关系隶属本校其他学院的学者。显然,将其全部纳入可以更加全面、客观反映该校数学学科的学术能力和水平。

综上,大数据和人工智能技术可以给信息时代学科评估和学术评价提供新的范式,以一场新的革命,尝试解决之前无法解决的问题。

【作者单位:李永智,上海市教育委员会;江明,上海市教育人才交流中心;谷俊,上海柏观数据科技有限公司】

原载2020年第24期《中国高等教育》杂志

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