优秀成果奖科学技术项目信息

2020年高等学校科学研究优秀成果奖（科学技术）
科学技术进步奖公示内容
项目名称：农药减量高效施用技术与装备创制及应用
提名单位：中国农业大学
主要完成人：
何雄奎、周志艳、郭永旺、宋坚利、臧英、刘亚佳、王俊、张士志、张伟巍、王轩
主要完成单位：
中国农业大学、华南农业大学、全国农业技术推广服务中心、中农丰茂植保机械有限公司、山东华盛中天机械集团股份有限公司、北大荒通用航空有限公司、深圳市大疆创新科技有限公司
主要完成人情况：
主要知识产权和标准规范等目录：。

2023年度教育部科学研究优秀成果奖公示随着教育事业的不断发展，科学研究在教育领域中扮演着越来越重要的角色。

为了鼓励和表彰在教育科研领域取得优秀成果的个人和团队，教育部每年都会举办科学研究优秀成果奖评选活动。

2023年度教育部科学研究优秀成果奖评选工作已经有条不紊地展开，经过层层筛选和评审，现将获奖名单进行公示，欢迎社会各界人士对获奖成果进行认真审阅和讨论。

一、教育部科学研究优秀成果奖获奖名单1. 科研项目类（1）普通高中学业水平评价体系的研究与实践（负责单位：北京大学刘教授团队）（2）基于大数据的学生学业预警模型构建与应用（负责单位：清华大学王教授团队）2. 教材教法类（1）创新型教师培养模式构建与实践（负责单位：上海交通大学教育学院）（2）多媒体辅助教学在高等教育中的应用研究（负责单位：复旦大学教育技术中心）3. 教育改革与政策类（1）教育公平与质量提升政策研究（负责单位：南京大学教育研究院）（2）素质教育评价指标体系建设与政策研究（负责单位：武汉大学教育政策研究中心）二、获奖成果简介及评价1. 科研项目类（1）普通高中学业水平评价体系的研究与实践该项目团队通过多年的研究与实践，从教育学、心理学、社会学等多个领域入手，构建了一套科学、全面的普通高中学业水平评价体系。

该体系考虑了学生不同个体差异的特点，结合各科目特点和学科间的关联性，制定了有效的评价方法和工具。

在实际应用中，该体系为学生的学业水平评价提供了客观、有效的参考，受到了学生、家长和教育管理部门的高度认可。

（2）基于大数据的学生学业预警模型构建与应用该项目团队运用大数据技术，结合学生学业历史数据、行为数据等多维度信息，构建了一套高效的学生学业预警模型。

该模型能够及时、准确地预测学生可能出现学业问题的风险，并提供针对性的干预方案。

在校内实际应用中，该模型取得了显著的效果，为学校及时发现并解决学生学业问题提供了有力的支持。

2. 教材教法类（1）创新型教师培养模式构建与实践该项目团队在教师培养模式方面进行了大胆探索和实践，通过与国内外多所高校和教育机构合作，构建了一套符合当代教师培养需要的创新型模式。

高等学校科学研究优秀成果奖 (科学技术)奖励办法教技发[2009]2号第一章总则第一条为了调动高等学校广大教师和科技工作者、科研组织进行科技创新、自主创新和推动科技进步的积极性，加速我国教育和科学技术事业的发展，根据《国家科学技术奖励条例》，结合高等学校实际情况，制定本办法。

第二条高等学校科学研究优秀成果奖（科学技术）用以鼓励在推动科学技术进步中做出突出贡献的高等学校的教师、科技工作者和科研组织，授予我国公民和组织，并对同一项目授奖的公民、组织按照贡献大小排序。

高等学校科学研究优秀成果奖（科学技术）包括下列奖项：（一）高等学校科学研究优秀成果奖自然科学奖；（二）高等学校科学研究优秀成果奖技术发明奖；（三）高等学校科学研究优秀成果奖科学技术进步奖；（四）高等学校科学研究优秀成果奖专利奖。

第三条高等学校科学研究优秀成果奖（科学技术）贯彻尊重知识、尊重人才的方针，其推荐、评审和授奖实行公开、公平、公正原则，不受任何组织或者个人的非法干涉。

第四条高等学校科学研究优秀成果奖（科学技术）设立高等学校科学研究优秀成果奖（科学技术）奖励委员会。

高等学校科学研究优秀成果奖（科学技术）奖励委员会聘请有关专家、学者组成评审委员会，依照本办法的规定，负责高等学校科学研究优秀成果奖（科学技术）的评审工作。

评审委员会的评审结果经高等学校科学研究优秀成果奖（科学技术）奖励委员会审核后，报教育部批准。

第五条评审委员会专家应当根据当年申报项目的学科分布等具体情况，由从全国高等学校范围内遴选的，在相关学科领域有较高学术造诣、学风端正的专家、学者组成。

第六条高等学校科学研究优秀成果奖（科学技术）的评审组织管理部门（以下简称评审组织管理部门）和日常办事机构设在教育部科技发展中心,负责评审的组织管理工作。

第二章高等学校科学研究优秀成果奖（科学技术）的申报条件第七条高等学校科学研究优秀成果奖自然科学奖（以下简称自然科学奖）授予在基础研究和应用基础研究中做出重要科学发现的个人和单位。

推荐高等学校科学研究优秀成果发明技术奖项目公示一、项目名称：宽量程MEMS风速风向传感器设计与制造关键技术及应用二、提名单位：东南大学三、主要完成人：黄庆安、秦明、陈蓓、易真翔、董自强、李伟华四、主要完成单位：东南大学五、项目简介物联网是当今世界新一轮经济和科技发展的战略制高点之一，传感器是物联网的重要组成部分。

风速风向传感器作为气象监测与预警的基础性、关键性器件，在高速公路、高速铁路、智能电网、风力发电、船舶航行等领域不可或缺。

随着物联网的应用，传统风速风向传感器性能、体积、功耗、成本等不能满足物联网技术发展的巨大需求，MEMS（微机电系统）传感器是公认的前沿技术方向，但国际上MEMS风速风向传感器指标尚不能达到我国标准，因此，必须通过探索和自主创新研究，才能有效支撑我国社会经济和重点行业发展。

在国家自然科学基金、国家863计划等持续支持下，该项目组历时15年，解决了MEMS风速风向传感器设计与制造关键技术，并成功应用于传感器研制和批量生产中。

主要技术发明和创新如下：1. 针对MEMS风速风向传感器低风速误差大、高风速难以测量的问题，发明了风速风向传感器深槽隔热结构，降低了衬底横向热传导，提高了灵敏度，降低了测量误差，扩大了传感器的量程。

2. 针对MEMS风速风向传感器高风速难以测量的问题，建立了传感器系统级模型，实现了闭环控制；提出了风速风向传感器的温度自平衡测控方法，实现了60m/s的量程，解决了长期以来风速风向传感器量程难以提高的技术难题。

3. 针对MEMS风速风向传感器野外工作防护技术问题，发明了风速风向传感器的陶瓷圆片级倒装封装技术，提出了导热凸点与导电凸点结构及工艺技术；发明了传感器嵌入式组装结构，突破了传感器野外工作的可靠性技术瓶颈。

4. 针对MEMS风速风向传感器受环境温度、湿度影响问题，在国际上首次建立了风速风向传感器的湿度效应模型；基于传感器材料与结构的温度特性，建立了风速风向传感器温度效应模型，保障了传感器长期工作的稳定性。