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科技与教育的融合发展现状与未来趋势随着科技的不断进步和发展，科技与教育的融合也越来越受到关注。
这种融合不仅让教育变得更加灵活高效，同时也带来了一系列的挑战和机遇。
一、现状1.1 在线教育的兴起近年来，线上教育平台迅速崛起，通过利用互联网技术和人工智能，让教育资源可以在全国范围内共享。
在线教育不仅可以满足学生的学习需求，还可以帮助教师提高教学效果。
1.2 虚拟现实技术的应用虚拟现实技术的发展也给教育带来了新的机遇。
借助虚拟现实技术，学生可以通过虚拟的场景来创造和实践，获得更加真实和直观的体验。
这种沉浸式学习方式可以激发学生的兴趣和主动性。
1.3 数据分析和个性化教育科技的进步使得大数据分析成为可能，通过对学生学习数据的深入分析，可以更好地了解每个学生的学习特点和需求，从而进行个性化的教学和辅导。
这种个性化教育能够更好地满足不同学生的学习需求。
二、未来趋势2.1 人工智能在教育中的应用人工智能作为新兴技术，将在教育领域发挥重要作用。
通过人工智能的辅助，教育可以更精确地判断学生的学习状况，并根据学生的学习情况来调整教学内容和方式，实现真正的个性化教育。
2.2 增强现实技术在教学中的应用随着增强现实技术的快速发展和普及，它将在教学中发挥越来越重要的角色。
利用增强现实技术，可以在现实场景中叠加虚拟信息，帮助学生更好地理解和掌握知识。
2.3 科技与教育的深度融合未来，科技与教育将会实现更加深度的融合。
教育不再是传统的课堂教学，而是与科技密切结合的学习体验。
利用人工智能、虚拟现实等技术手段，学生可以随时随地在虚拟场景中学习和实践，完成作业和实验，极大地拓展了学习的边界。
2.4 教育与行业的紧密合作随着科技的进步，未来教育将更加注重与行业的紧密合作。
学校将更加重视培养学生的实际操作能力和行业适应能力，为学生提供更多的实践机会和项目实训，将理论与实践结合起来，让学生更好地适应未来的职场环境。
总结起来，科技与教育的融合发展已经取得了一定的成果，但仍然面临一些挑战。
科技与教育的融合发展现状与未来趋势研究信息技术（IT）和教育的融合发展是当今时代促进社会发展的一个重
要力量，它不仅改善了教育质量，而且也催生了新的创新学习模式。
本文
旨在分析当前信息技术与教育融合发展的现状，以及融合发展的未来趋势。
一、现状
随着科技的不断发展，越来越多的教育信息技术相关产品开始进入市场，不断改变着教育行业。
其中最有代表性的是互联网，它不仅给教育带
来了更多的资源，而且也极大的拓宽了教育的发展空间。
大量的新型教学
软件产品出现在市场上，从小学到大学，从中央教育部到地方教育部，越
来越多的教育信息技术相关产品得到了广泛的应用，形成了一个新的教育
模式。
另外，越来越多的国家实施了基于信息技术的“教育”，以期提高
教育质量。
二、未来趋势
信息技术与教育融合发展未来的趋势可以分为三个方面：
1、技术法规的不断完善。
随着技术的发展，政府将加强对教育信息
技术的法规管理，以确保教育信息技术在教育中的正确使用。
2、研发的不断投入。
教育信息技术的进步，是科研机构在研发和设
计教育信息技术产品时的投入的原因，这也会不断改善教育信息技术的使
用程序。
3、技术的不断更新。
高校信息技术与教育教学融合现状调查分析1. 引言1.1 研究背景高校信息技术与教育教学融合是当前教育领域中一个备受关注的话题。
随着信息技术的不断发展，其在教育教学中的应用也日益广泛。
传统的教学模式已经不能满足现代学生的需求，因此高校不断探索如何将信息技术融入教学中，以提高教学效果和学生的学习体验。
随着信息技术的普及和应用，高校信息技术与教育教学融合已经成为高校教育改革的重要内容之一。
教育教学融合不仅仅是将信息技术引入教学过程中，更重要的是如何利用信息技术改善教学质量、拓展学生学习资源、促进师生互动等方面的工作。
通过信息技术的应用，高校可以实现教学内容的个性化定制、学习方式的多样化，从而更好地满足学生的学习需求。
在这样的背景下，我们有必要对高校信息技术与教育教学融合现状进行调查分析，探讨当前的问题和挑战，提出解决方案和建议，为高校教育教学融合工作提供参考和指导。
1.2 研究目的：高校信息技术与教育教学融合是当前教育领域的热点问题，对教育教学模式的转变和教学质量的提升具有重要意义。
本文旨在通过对当前高校信息技术与教育教学融合现状的调查分析，探讨其重要性、存在的问题与挑战以及影响因素，从而提出相应的解决方案和建议，促进高校信息技术与教育教学融合工作的健康发展。
本文还旨在总结分析各种因素对高校信息技术与教育教学融合的影响，为未来高校信息技术与教育教学融合的发展提供参考依据，为高校教育的创新和发展提供理论支持和实践指导。
通过本研究，将深入了解高校信息技术与教育教学融合现状，为高校信息技术与教育教学融合的深化提供理论依据和实践借鉴。
2. 正文2.1 高校信息技术与教育教学融合现状调查分析的重要性高校信息技术与教育教学融合现状调查分析的重要性在于为高校教育提供了更为有效和全面的支持和帮助。
随着信息技术的快速发展和普及，传统的教学模式正面临着挑战和改革的需求。
信息技术的融入可以为教学过程带来更多的可能性和创新，使教学变得更加生动有趣和多样化。
大数据在专业统计工作中的应用现状分析1. 引言1.1 背景介绍在当今信息爆炸的时代，数据量呈现出爆炸性增长的趋势。
传统的统计方法已经无法胜任处理海量数据的工作，而大数据技术的崛起为统计工作者提供了全新的解决方案。
大数据技术以其高效、快速、全面的特点，被广泛应用于各行各业，其中包括专业统计工作。
大数据在专业统计工作中的应用涉及到数据的收集、存储、处理和分析等多个环节，为统计工作者提供了更多可能性和机会。
专业统计工作者通过大数据技术可以更准确地分析数据、挖掘数据背后的规律，进而为决策提供更有力的支持。
大数据技术的出现在一定程度上颠覆了传统统计工作的模式，使统计工作者需要不断学习和更新自己的知识和技能，以适应新时代的要求。
在这样的背景下，本文将对大数据在专业统计工作中的应用现状进行深入分析，探讨大数据技术在统计工作中的优势和应用，以及对专业统计工作者的影响和未来发展前景。
通过对大数据技术与专业统计工作的整合和融合，可以更好地推动统计工作的发展，也为统计工作者带来了新的挑战和机遇。
1.2 研究意义随着信息技术的飞速发展，大数据技术已经逐渐渗透到各个领域，包括专业统计工作。
研究大数据在专业统计工作中的应用现状，不仅有助于深入了解大数据技术在统计分析领域的具体运用，还可以为进一步推动专业统计工作的发展提供重要参考。
研究大数据技术在专业统计工作中的应用现状，可以帮助我们更好地了解当前统计分析领域面临的挑战和机遇。
随着数据量的不断增加和数据类型的不断丰富，传统的统计分析方法已经无法满足实际需求，因此探索大数据技术在统计分析中的应用，对于拓展统计分析的研究范畴具有重要意义。
研究大数据在专业统计工作中的应用现状，对于培养专业统计人才具有重要意义。
了解大数据技术在统计学科中的应用，有助于为学生提供更加全面和实用的统计学知识，使他们能够更好地适应社会需求并胜任未来专业统计工作。
研究大数据在专业统计工作中的应用现状具有重要的理论和实践意义，对于推动专业统计工作的发展，提高统计分析水平，培养高素质统计人才，具有重要的参考价值。
科技与教育融合的发展现状及未来趋势分析近年来，随着信息技术的迅猛发展，科技与教育融合的话题已经成为教育领域中的热点。
科技的快速普及和使用引领了教育的改革与进步，为学生们提供了更广阔的学习平台和更多元化的学习方式。
本文将从发展现状和未来趋势两方面进行分析。
首先，我们不得不承认，科技与教育融合的发展已经取得了一系列显著成果。
一方面，互联网技术的普及使得学生们能够更加方便地获取到海量的学习资源，从而打破了传统教育中信息的局限性。
学生只需通过几个关键词，就能够找到海量的学习资料和教学视频，极大地拓宽了他们的学习范围。
另一方面，虚拟现实技术的应用也在教学中取得了一定的突破。
通过虚拟现实技术，学生们可以身临其境地参与到历史事件或科学实验中，提高了学习的趣味性和记忆力。
其次，科技与教育融合还带来了教学方式的变革。
传统的课堂教学以教师从讲台上传授知识为主，而随着教育科技的进步，学生们可以通过在线教育平台自主选择学习的时间和地点，灵活安排学习内容。
这种个性化教学的方式更加符合学生的需求，激发了学生的学习兴趣和潜能。
同时，科技也为教育工作者提供了各种教学辅助工具，如在线测试系统、学习管理平台等，为教师提供了更多的教学资源和管理手段。
然而，科技与教育融合发展中仍存在一些问题和挑战。
首先是教育资源的不平衡分布。
尽管信息技术让学生们能够更加便捷地接触到各种学习资源，但在一些教育相对落后的地区，缺乏相关硬件设备和网络条件，导致教育资源的不公平分配问题仍然存在。
其次是网络安全问题。
随着网络技术的发展，网络安全问题也愈发突出，学生的个人信息和隐私面临着被泄露和滥用的风险。
此外，科技与教育融合过程中，教学质量的保障和教育评估也是一个亟待解决的问题。
展望未来，科技与教育融合将呈现出更多的发展趋势。
首先，人工智能技术将在教育领域中得到更广泛的应用。
通过人工智能，教育系统可以根据学生的个性化需求和学习情况，自动调整教学内容和方式，提供更加个性化的教育服务。
高校信息技术与教育教学融合现状调查分析【摘要】本文通过对高校信息技术与教育教学融合现状的调查分析，探讨了在当前时代背景下高校教育面临的挑战与机遇。
首先分析了高校信息技术的发展现状，包括数字化校园建设、在线教育平台的发展等方面。
其次调查了高校教学模式的现状，包括传统课堂教学与在线教学的融合趋势。
然后对信息技术与教育教学融合现状进行了深入分析，探讨了影响因素，并提出了改进建议。
结合调查结果展望了未来高校信息技术与教育教学融合的发展趋势，强调了创新与合作的重要性。
通过本研究，可以更好地了解高校信息技术与教育教学融合的现状，并为未来发展提供借鉴与指导。
【关键词】高校信息技术、教育教学融合、现状调查、分析、影响因素、挑战、机遇、改进建议、展望未来。
1. 引言1.1 研究背景现代社会信息化进程不断加快，信息技术在各行各业中的应用日益广泛，对高等教育教学也提出了新的挑战和机遇。
高校作为培养人才的重要阵地，信息技术与教育教学的融合已经成为教育改革的重要趋势，对高校教育教学模式和管理方式都提出了更高要求。
信息技术的飞速发展对高校教育教学产生了深远影响，传统的教学模式已经不能满足现代社会对人才的需求。
对高校信息技术与教育教学融合现状进行调查分析，找出存在的问题和挑战，提出改进建议，对于高等教育系统的发展具有积极意义。
在这样的背景下，本文旨在对高校信息技术与教育教学融合现状进行深入调查分析，探讨其影响因素及挑战与机遇，旨在为高校教育教学改革提供参考，促进高校信息技术与教育教学更好地融合，推动高等教育质量的提升和教育现代化的进程。
1.2 研究目的研究目的是通过对高校信息技术与教育教学融合现状进行调查分析，探讨当前高校教育中信息技术的应用情况、存在的问题以及对教学教育的影响，为提高高校教育教学质量，推动信息技术在教育领域的应用提供参考和建议。
具体目的包括：1.了解当前高校信息技术发展的现状，揭示信息技术在教育中的作用和影响；2.调查高校教学模式的现状，分析现有教学模式与信息技术的融合情况；3.分析信息技术与教育教学融合的现状，探讨融合中存在的问题及挑战；4.探讨影响高校信息技术与教育教学融合的因素，为改进融合提供依据；5.分析高校面临的挑战与机遇，为未来发展提出建议。
高校信息技术与教育教学融合现状调查分析随着信息技术的发展，高校教育教学也逐渐融合了信息技术，通过各种电子设备和网络平台，教学资源得到了更好的利用和共享。
本文旨在通过对高校信息技术与教育教学融合现状的调查分析，探讨信息技术在高校教育教学中的应用现状、存在的问题以及未来发展方向。
一、信息技术在高校教育教学中的应用现状1. 教学内容数字化随着移动互联网的普及和5G技术的发展，高校教育教学内容逐渐数字化。
教师可以使用各种数字化工具，如电子书、网络课件、教学视频等，为学生提供更加多样化和丰富的学习资源。
学生可以通过电子设备随时随地访问这些资源，提高了学习的便利性和灵活性。
2. 教学手段多样化信息技术为高校教育教学提供了更多的教学手段，在线直播课程、虚拟实验室、教学游戏等。
这些手段能够激发学生的学习兴趣，提高教学效果。
教师也可以通过信息技术进行远程教学和在线辅导，打破时间和空间的限制，更好地满足学生的个性化学习需求。
3. 教学管理智能化高校教学管理也逐渐智能化，通过信息技术实现课表排定、学生成绩管理、教学评价等各项教学管理工作的自动化和智能化。
这不仅提高了教学管理的效率，还为学校领导和教师提供了更加科学和准确的决策支持。
1. 教学资源不均衡在高校信息技术与教育教学融合的过程中，一些学校和教师能够充分利用信息技术，而另一些学校和教师则应用不足。
这导致了教学资源的不均衡，一些学生无法享受到最新的信息技术带来的教学便利和资源共享，这也是教育公平面临的一个挑战。
2. 教学内容质量参差不齐随着信息技术应用的普及，一些教师追求形式，忽视了内容的质量。
一些网络课件和教学视频缺乏学科深度和学习指导，教学效果难以保障。
这需要高校教师在信息技术应用中更加注重教学内容的创新和提升。
3. 教师信息技术应用能力不足一些教师在信息技术的应用上存在一定的困难和局限，他们对信息技术教学工具的掌握程度不够，无法有效地将信息技术融入到教学中。
数据科学与大数据技术专业发展现状与前景分析目录一、数据科学与大数据技术专业发展现状分析 (2)1.1 专业建设情况 (3)1.2 教育资源分布 (4)1.3 学生培养质量 (5)1.4 科研成果与贡献 (7)二、大数据技术发展趋势与挑战 (8)2.1 技术创新与发展趋势 (10)2.2 行业应用需求分析 (11)2.3 人才培养与技能提升 (13)三、数据科学与大数据技术专业发展前景展望 (14)3.1 国家政策支持与引导 (15)3.2 行业发展潜力与空间 (16)3.3 人才需求预测与岗位分析 (17)3.4 未来发展趋势与影响 (18)四、数据科学与大数据技术专业建设与改革建议 (19)4.1 优化课程体系与教学内容 (20)4.2 提升教师教学水平与能力 (21)4.3 加强实践教学与创新创业教育 (23)4.4 深化产学研合作与社会服务创新 (24)一、数据科学与大数据技术专业发展现状分析学科交叉融合：数据科学与大数据技术专业涉及数学、统计学、计算机科学、数据科学等多个学科领域。
这些学科的交叉融合为该专业的发展提供了丰富的理论基础和实践方法。
课程体系设置：数据科学与大数据技术专业的课程体系通常包括数据科学导论、统计学原理、编程语言与编程实践、数据挖掘与分析、机器学习与人工智能等核心课程。
这些课程旨在培养学生掌握数据处理、分析、挖掘和可视化的基本技能，以及解决实际问题的能力。
教育资源与师资队伍：随着大数据时代的到来，越来越多的高校开始设立数据科学与大数据技术专业。
这些学校通常拥有先进的实验设备、丰富的教学资源和优秀的师资队伍，为学生提供了良好的学习环境和发展平台。
产学研结合：数据科学与大数据技术专业的实践性非常强，因此产学研结合是该专业发展的重要途径。
通过与企业、研究机构和政府部门合作，学生可以参与实际项目的研发和实践，提高自己的综合素质和就业竞争力。
国际交流与合作：随着全球化的深入发展，数据科学与大数据技术专业的国际交流与合作也日益频繁。
数据工程专业科教融合现状调查与分析随着大数据时代的到来，数据工程专业已经成为一个备受关注的热门专业。
然而，由于数据工程专业的内容和要求较为复杂，其教学也需要较为科学的规划和安排。
教学水平的提升需要科教融合，即科学技术教育与学科教育相结合。
本文主要对数据工程专业科教融合现状进行调查与分析。
一、数据工程专业教学现状目前，在全国范围内，数据工程专业已经成为了比较热门的专业，其教学工作也得到了比较重视。
不过，数据工程专业与传统专业的不同很大，其课程的设计和要求也更加严格。
数据工程专业教学的主要内容包括了数据采集、数据预处理、数据建模、数据计算和数据可视化等方面。
在具体的教学过程中，课程包括了数据结构和算法、数据库原理、数据挖掘技术、云计算和大数据技术、人工智能等方面的内容。
此外，还需要进行实践课程的设计，以便让学生更好地掌握所学知识。
数据工程专业只有在科教融合的情况下，才能更好地实现其教学目标。
1、科学技术教育与学科教育相结合科学技术教育是指将科学技术知识和能力融入到教育过程中，以培养学生的科学技术素质。
学科教育则是指针对各个学科的教育，旨在培养学生的专业素养。
在数据工程专业教学过程中，科学技术教育和学科教育的融合非常重要。
只有在科学技术教育和学科教育相结合的情况下，才能更好地培养数据工程专业的人才。
2、实践与理论相结合数据工程专业的教学还需要注意实践与理论的结合。
在理论教学过程中，更要注重实践环节的设计，可以通过应用实践项目的方式进行。
在理论教学与实践教学相结合的情况下，才能更好地让学生掌握所学知识，并到实际工作中去运用。
3、强化创新创业教育创新创业教育是指在高校教育中，通过采取创新和创业教育的方法和手段，来激发学生的创新意识和创业能力。
对于数据工程专业而言，创新创业教育尤为重要，可以提高学生的实践能力，从而更好地适应大数据时代的需求。
三、结语综上所述，数据工程专业的科教融合非常重要，只有注重实践与理论相结合、科学技术教育与学科教育相结合、强化创新创业教育等方面，才能更好地培养数据工程专业的人才。
数据工程专业科教融合现状调查与分析随着科技的不断发展，数据工程专业已经成为了当前炙手可热的专业之一。
数据工程专业涉及到数据的采集、存储、处理和分析等内容，是一门跨学科的专业。
在这样的背景下，数据工程专业科教融合成为了近年来备受关注的话题。
科教融合是指科学研究和教育教学相融合，通过科研成果的应用，为教学提供支撑；通过教学的需求，推动科研的深入。
数据工程专业的科教融合现状势必成为了关注的焦点。
本文将对数据工程专业科教融合的现状进行调查和分析。
一、科教融合的背景和意义科教融合是当前教育领域的一个热门话题，它的出现和发展是因为科学研究与教育教学之间存在密切的联系。
现代教育教学活动应该是科学研究成果的应用和发展，科研成果应该为教学提供支撑，并以教学的需求，推动科研的深入。
科教融合是科学研究和教育教学相互促进的一种新的教育发展模式。
1. 教学科研融合情况国内一些高校已经开始将实践教学和科研结合起来，通过实际项目和案例的探索，促进了教学和科研之间的结合。
在数据工程专业的实践教学中，引入了一些实际项目，让学生通过实际的应用案例来理解和掌握数据工程的相关知识和技术，这种方式有效地促进了科研与教学的融合。
3. 课程设置与科研需求对接情况数据工程专业的课程设置和科研需求之间存在一定的不足之处。
在一些高校中，数据工程专业的课程设置较为滞后，难以满足当前科研领域的需求，而科研成果也难以及时地转化为教学内容和教学方法，导致了科研与教学之间的脱节。
三、数据工程专业科教融合的问题分析1. 教师科研任务重，教学压力大当前，国内高校教师的科研任务通常比较重，而教学任务也很繁重，双重压力使得教师难以兼顾科研和教学之间的融合。
这就需要高校出台相关政策，为教师提供更多的科研和教学支持，鼓励教师进行科研教学融合的探索和创新。
2. 课程设置和教学方法需要更新数据工程专业是一个新兴的学科，其发展速度非常快，因此在课程设置和教学方法上也需要及时地更新，以满足科研领域的需求。
数据工程专业科教融合现状统计分析作者：陆星家李青合王菁华
来源：《文学教育》2020年第02期
内容摘要：“科教融合”是高等教育人才培养模式的创新，科教融合通过将科研应用于教学，在教学过程中应用知识、发现知识，进而实现教学和科研的结合、教学内容的更新迭代、教学方法的改革、以及人才培养模式的改革。
本文针对数据工程专业的科教融合现状，利用探索性统计分析、配对T检验、回归分析对数据工程专业的教师教学、教师科研进行分析，分析结果显示：数据工程专业的学生评教与教龄无关，教授、副教授、讲师的学生评教的配对T检验无显著差异，学生评教与教龄的拟合模型满足S型模型，教龄较短的教师的学生评教较高，科研业绩与教龄的拟合模型满足Cubic模型，教龄为10年的教师的科研业绩最高，教龄超过30年的教师的科研能力最弱。
关键词：科教融合探索性统计分析配对T检验回归分析
应用型数据工程专业既是传统的理工类专业，也是当前信息技术、计算机技术、统计科学的支撑专业，在信息技术人才培养、科技研发、数据挖掘、人工智能等方面发挥越来越重要的作用[1]。
与研究型本科院校不同，应用型本科院校的数据工程类专业还较多地承担着教学和社会服务作用。
数据工程类专业的相关知识发展非常迅速，大数据、云计算、区块链、人工
智能发展日新月异，几乎每隔几个月就会有令人耳目一新的新技术、新产品出现[2，3]。
同时，从事本专业的工程师需要不断地更新知识才能跟上行业的发展，这对应用型数据工程类专业的人才培养是一个很大的挑战。
学校的教学需要在稳定中逐步更新，但是社会对专业知识的更新速度却不会减慢。
如何让应用型本科院校的数据工程类专业教育适应这一专业的特殊背景，是当前数据工程类专业建设迫切需要解决的难题。
应用型本科院校探索新型本科教育和新层次高职教育相结合的教育模式，从教学和科研两方面都侧重社会服务。
科教融合是一种教学理念，起源于1806年柏林大学提出“科研与教学相统一”的大学原则，现代意义上的科教融合有教育与科技，大学与产业，学校与社会密切联合的意蕴。
教育的产出是高校毕业生、科技的产出则以技术服务和产品服务为主。
教学和科研一直以来都是大学的两个传统功能，两者的关系问题也是学术界长久以来讨论的话题。
科教融合是高等教育发展过程中始终贯彻的基本理念，如何针对数据工程专业多学科综合特点，开展应用型数据工程专业科教融合探索与实践研究具有明确的理论研究价值和重要的实践意义。
宁波工程学院从建校之初就确立了服务区域（行业）经济和社会发展的宗旨，一直把服务宁波城市的转型发展、创新发展、科学发展，培养高质量的技术支撑和高素质的人力支撑作为我校坚定不移的目标，如何更加准确地测量我校的科教融合推进和实施的现状成为我校深化改革的关键[4，5，6]。
一.数据与方法
通过获取宁波工程学院2016-2017年统计年鉴数据以及教务评教数据，数据通过脱敏处理，其中教学主要通过教务评教数据进行评价，科研成果主要通过每位教师在当年度发表的论文，科研立项，申请的软件著作权、专利。
并将以上的科研业绩转化为科研分数进行评价。
针对以上教学、科研的数据，利用T检验、配对T检验、回归分析等统计学方法进行差异性检验和分析，以期分析数据工程专业科教融合的发展现状，并提出针对性的建议。
二.科研、教学业绩统计分析
数据工程专业2016年所有教师的平均学生评教排名为268名（样本总量N=559），表明数据工程专业教师的学生评教处于中等水平。
数据工程专业2017年學生评教前30%教师信息，所有教师的平均学生评教排名为243名（样本总量591），相比较2016年的学生评教排名，排名提升6%，2017年数据工程专业学生教学满意度有提升。
2016年学生评教中，教授的平均排名为217名，中位数为263名，副教授的平均评教排名为285名，中位数249名，讲师的平均评教排名为218名，中位数244名。
2017年学生评教中，教授的平均排名为242名，中位数为126名，副教授的平均评教排名为205名，中位数202名，讲师的平均评教排名为260名，中位数260名。
探索性统计分析结果表明，教授更加重视教学过程的管理，对学生学习的要求更加严格，因此学生评教成绩并不占优势。
1.学生评价前30%的人均科研业绩
数据工程专业2016年学生评教前30%教师的科研业绩中，其中教授的科研业绩为4，副教授科研业绩为228，讲师的科研业绩为267，教授平均科研业绩为2，副教授为57，讲师为33。
数据工程专业2017年学生评教前30%教师的科研业绩中，其中教授的科研业绩为454，副教授科研业绩为1015，讲师的科研业绩为1014，教授平均科研业绩为151，副教授为169，讲师为92。
探索性统计分析结果表明，2017年评教前30%教师的科研业绩相比较2016年的科研业绩有显著的提升。
职称对学生评教无直接相关性。
2.学生评价后30%的人均科研业绩
数据工程专业2016年学生评教后前30%教师的科研业绩中，其中教授的科研业绩为369，副教授科研业绩为143，讲师的科研业绩为962，教授平均科研业绩为145，副教授为20，讲师为45。
数据工程专业2017年学生评教后30%教师的科研业绩中，其中教授的科研业绩为0，副教授科研业绩为224，讲师的科研业绩为1006，教授平均科研业绩为0，副教授为32，讲师为55。
探索性统计分析结果表明，2017年评教后30%教师的科研业绩相比较2016年的科研业绩有显著的下降。
3.人均科研业绩的配对T检验
将学生评教2016年前30%（I），后30%（II）、2017年前30%（III），后30%（IV）的平均科研业绩进行配对T检验，配对T检验的结果表明，2016年、2017年前30%，后30%的科研业绩无显著差异（p<0.05）。
4.教龄对学生评教的回归分析
有经验的教师有更好的教学反馈，通过对2016年、2017年的教龄与学生评教数据分析，通过对教龄、学生评教排名进行模型拟合，利用线性模型、幂指模型、S模型。
横坐标（教龄），纵坐标（学生评教排名）
2016年学生评教-教龄的关系符合S模型（公式1），公式1表明任教时间较短的教师，学生评教排名较高，教师任教超过5年之后，学生评教的排名逐渐较为平稳。
2017年学生评教-教龄的关系符合S模型（公式2），公式2表明任教时间较短的教师，学生评教排名较高，教师任教超过5年之后，学生评教的排名逐渐较为平稳。
5.教龄对科研业绩的回归分析
2016年学生教龄-科研业绩符合Cubic模型（公式3），公式3表明刚入职的教师的科研
业绩较高，究其原因是刚入职的教师都是高学历的教师，新入职教师的科研成果是博士工作的延续，因此科研业绩较高，入职超过5年的教师的科研业绩从论文、自然基金转移到学生竞赛、学生科研和产学研结合。
2017年学生教龄-科研业绩符合Cubic模型（公式4），公式4表明绝大多数的教师的科
研业绩都为0，教龄超过20年的教师的科研业绩逐渐降低。
三.结论
通过对数据工程专业的2016年、2017年教学、科研、教龄等数据进行描述性统计分析，其中教授、副教授、讲师的评教排名并无显著差别。
2016年、2017年两年的学生评教排名30%的教师的科研业绩和学生评教后30%的教师的科研业绩通过配对T检验，检验结果显示四组教师的科研业绩无显著差异（p<0.05），表明数据工程专业的学生对于课程的学习投入无法与高中阶段相比，学生评教无法真实地反映教师的教学水平和能力，同时也显示了数据科学专业的教师在完成大学阶段的教学的同时，也要完成学校的科研业绩，即教师无法将大部分的时间分配到学生教学中。
2016年、2017年学生评教与教师教龄的拟合模型满足S型模式，回归分析结果显示教龄低的教师的学生评教排名较高，即在数据工程专业的教学中，大学生对教学成绩的要求要低于高中阶段，而对教学内容的新颖性、实用性提出了更高的要求，教龄较短的教师通常具有较高的学历，实践能力较强，学生的认可度和满意度反而更高。
2016年、2017年教师教龄与教师
科研业绩的拟合模型满足Cubic型模式，即教龄为10年的教师的科研业绩最高，教龄超过30年的科研业绩最低，回归分析结果表明，应用型本科高校的科研业绩主要是通过新进的年轻教师完成的，数据工程专业是教育部批准的新兴专业，教龄较长的教师由于年龄、学历的制约，科研业绩能力相比年轻教师有明显的差距。
参考文献
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[3]曲霞，周光礼，宋小舟. 科教融合：观念的障碍与突破[J].高教探索，2016（9）：17-22.
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基金项目：2018年宁波市教育科学规划重点课题（2018YZD006）;2017年教育部人文社会科学研究专项（17JDGC030）;浙江省哲学社会科学规划基金项目（15NDJC077YB）;浙江省公益技术应用研究计划项目（2015C31154）资助。
（作者单位：宁波工程学院）。
