大数据环境下人文社会科学学术创新力多层评价体系构建研究

发布时间：2025-01-04 02:23

　　 本文剖析了目前人文社会科学学术创新力测度存在的问题,提出了人文社会科学学术创新力测度的基本内容、基本原则。基于大数据环境角度提出了人文社会科学学术创新力具体的测度方法和研究框架,基于学术创新能力、学术创新力度以及学术创新活力三个角度构建出我国人文社科科学学术创新力的三层测度模型体系EPN,并给出了具体实施框架和细节。为决策部门制定相关政策、优化配置教育资源时提供依据,促进我国人文社会科学水平的发展和提高。

【文章页数】：7 页

【文章目录】：
引言
一、学术创新力测度和评价的研究现状及存在问题
    (一)国内外相关问题研究现状
        1．学术创新理论研究
        2．学术创新评价的指标研究
        3．学术创新影响因素研究
        4．大数据视角下的学术评价
    (二)存在问题
        1．传统的同行评议和科学计量学方法已经不足以全面客观地应对目前的学科发展规律。
        2．学术创新评估研究多从静态视角对学术成果进行量化研究，存在片面性。
        3．指标体系偏于绝对数量，忽略了相对效率
        4．评价更偏向于静态的表层指标
二、人文社会科学的学术创新生态系统
    (一)人文社会科学学术创新系统
    (二)人文社会科学学术创新内涵
        1．学术创新力是学术研究的能力和效率
        2．学术创新力体现在动态的创新过程中
        3．学术创新力需要微观视角的考量
三、大数据环境下人文社会科学学术创新力多层测度体系构建
    (一)人文社会科学学术创新力测度体系构建基本原则
        1．静态指标与动态指标相结合:
        2．结果指标与过程指标相结合:
        3．数量指标与质量指标相结合:
    (二)测度体系模型
        1．宏观绩效视角(创新能力)—E(efficiency)
        2．中观过程视角(创新力度)—P(process)
        3．微观知识网络视角(创新活力)—N(network)
四、大数据环境下人文社会科学学术创新力测度框架构建
    (一)整体框架设计
    (二)指标体系设计思路
        1．宏观绩效视角的指标设计
        2．中观过程视角的设计
        3．微观视角的设计
    (三)学术评估资源库构建
    (四)各层次评价方法
        1．宏观视角下学术创新能力评价方法研究
        2．中观视角下学术创新过程力度的评价方法研究
        3．微观视角下基于知识网络的创新活力评价方法研究
结语



本文编号：4022759