高校科研创新能力评价模型构建

应用研究　。Ｉ与应用　学性质，并对单个原子进行操作和控制，这大大缩短了宏观世界和　微观世界的距离，对表面科学、材料科学、生物科学以及微电子技术　的研究有着重大意义和重要应用价值，直接推动了纳米科技的飞速　发展。　３．２量子信息技术　我们生活在一个信息社会，当电子信息技术的发展受到芯片上　集成晶体管极限数目限制时，科学家们想到了量子力学。量子力学　是用波函数来描述量子客体的状态，量子体系既可以处于一系列的　稳定状态，也可以处于它们的叠加态中。而量子信息学的出发点是　用量子态表示信息。　将原物的信息分成经典信息和量子信息两部分，它们分别经由　经典通道和量子通道传送给接收者。经典信息是发送者对原物进行　某种测量而获得的，量子信息是发送者在测量中未提取的其余信　息。接收者在获得这两种信息后，就可以制备出原物量子态的完全　复制品。　通过量子隐形传送，我们可以完成大容量信息的传输，也可以　实现原则上不可破译的量子保密通信，信息安全得到保障。根据量　子力学的不确定性原理及量子不可克隆定理，任何窃听者的存在都　会被发现，从而保证密码本的绝对安全，也就保证了加密信息的绝　对安全，由此解决了传统密码学中单靠数学无法解决的问题。　３．３量子计算机求解线性方程组　线性方程组的应用范围及其广泛，几乎涉及每一个科学和工程　领域。日常的气象预报，就需要建立并求解包含百万变量的线性方　程组，来实现对大气中温度、气压、湿度等物理参数的模拟和预测。　而高准确度的气象预报则需要求解具有海量数据的方程组，假使求　解一个亿亿亿级变量的方程组，即便是用现在世界上最陕的超级计　算机也至少需要几百年。　美国麻省理工学院教授塞斯－罗伊德等提出了用于求解线性方　……上接第５６页　ｉＯ　１０’　翦１ｏ０　１Ｏ　１０２　１ｏ。　Ｏ　Ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ　Ｉ￥０　０００９８２５３６．ＧＯａＩ　Ｉｓ　０　００ｉ　ｌｌ一｝　Ｉ｛　Ｏ　豆圈　２０　４０　６０　８０　１００　１２０　１４０　１６０　１６１　Ｅｐｏｃｈｓ　图３　ＢＰ网络模型学习过程　当指标值越小，教师科研能力越低时，按（２）式进行归一化：　：　（２）　Ｘｍａｘ—　ＴＩｌＩｎ　、　式中，　为归一化后的样本值，　为原始训练样本值，　一　（　ｉｎ）为对同一指标而言目前可能出现的最大值（最小值）。　程组的量子算法，认为借助量子计算的并行性带来指数级的加速，　将能远远超越现有经典计算机的速度。根据理论预计，求解一个亿　亿亿变量的线性方程组，利用ＧＨｚ时钟频率的量子计算机将只需要　１０秒钟。这个算法是量子信息技术最有前途的应用之一。　由中国科学技术大学潘建伟院士领衔的量子光学和量子信息　团队，发展了世界领先的多光子纠缠操控技术，成功运行了求解一　个２　Ｘ　２线性方程组的量子线路，在国际上首次成功实现了用量子计　算机求解线性方程组的实验，证明了量子算法的可行性。　４结语　量子理论提供了精确一致地解决关于原子、激光、）　射线、超导　性以及其他无数事情的能力，同时告诉我们，除非进行观测，否则一　切都是不真实的。爱因斯坦认为，量子力学只不过是对原子及亚原　子粒子行为的一个合理的描述，是一种唯象理论，它本身不是终极　真理。　尽管量子理论几乎完全使古老的经典物理理论失去了光彩，但　我们仍旧在日常的地面运动甚至空间运动中运用牛顿力学，仍旧在　古老而熟悉的观点和新的革命性的观点之间寻找着最合适的理论　解释。　参考文献　［１］陆果．基础物理学教程［Ｍ］．下卷．第二版，高等教育出版社．　［２］管平．数学物理方法［Ｈ］．第二版，高等教育出版社，１９４—１９９．　［３］王忆锋，唐利斌．利用转移矩阵和ｍａｔｌａｂ求解一维薛定谔方程的　一种简捷方法［Ｊ］．２０１０（３）：１７７—１８０．　［４］王红梅．量子理论及技术的发展［Ｊ］．２００６（３）：５５—５７．　［５］乌云高娃，量子力学发展综述［Ｊ］．２００６（６）：１　５４—１　５７．　３高校教师科研能力评价模型的评估　在某高校中，组织２５名专家对２０名教师科研能力进行行评价，　随机抽取６组评价数据进行归一化处理得表１。　利用已编好的ＢＰ算法的程序［５１，在把学习样本的输入参数输入　计算机后，即可让网络模型对学习样本进行反复学习，直到网络模　型的识别精度满足要求。可以看出，当网络训练达到１６１步时，网络　模型识别精度为０．０００９８２５３６，网络性能达标，可知输出结果与专家　判断是吻合的，说明ＢＰ神经网络已具备了模式识别的能力，可以对　教师科研能力进行评价。　４结语　通过构建教师科研能力评价体系的ＢＰ神经网络模型，为评价　教师科研能力提供了一种量化方式。ＢＰ神经网络克服了评价中主　观因素的影响，使评价结果全面准确的反映实际情况，为教师科研　能力评价提供了新的工具。　参考文献　［１］李兰春，王双成，王婧．高校教师科研能力评估的贝叶斯网络聚类　方法［Ｊ］．科技管理研究，２０１１（１　２）：１１４—１１６．　［２］高英．高校教师创新能力分析与评价［Ｄ］．东北大学工商管理学院，　２００６：２１－２２．　［３］董长虹．ＭＡＴＬＡＢ神经网络与应用［Ｈ］．北京：国防工业出版社，２００５：　６４—７１．　●　［４］岳付昌，闰群章，徐廷学，等．基于ＢＰ神经网络的导弹武器系统生　存能力评估［Ｊ］．舰船电子工程，２０１　Ｏ，（１　０）：１　０４—１　０７．　［５］闻新，周露．ＭＡＴＬＡＢ神经网络应用与设计［Ｈ］．北京：科学出版社，　２００１：９７一］ｎｑ．　卑　ｏｏ　０ｆ１Ｉ∞　ｃＩｕ　Ｊ上

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创新能力评价的变革引擎模型构建

作者：邢红央

来源：《商业时代》2013年第15期

内容摘要：本文对市场导向型组织变革理论进行分析，从三个维度（包括企业文化、科学管理方法、企业体制机制）出发，对金字塔型结构评价指标体系进行了构建，进而提出了企业管理创新能力评价的变革引擎模型，借鉴相关专家的意见，对其有效性和可靠性进行检验。该模型的建立，可使企业对自身管理创新方面的不足和缺陷有所了解和掌握，使企业的综合竞争力得以提升。

关键词：变革引擎模型 管理创新 评价指标

引言

缺乏管理创新是制约企业发展的瓶颈，它具体体现在如何利用先进的技术，不断完善和继承科学管理，同时系统性地调整企业文化结构、管理方法、组织结构、经营战略和经营理念。通过管理创新能力的提升，使企业核心竞争力增强。同时影响组织绩效，能够在动态的环境中，使企业长盛不衰、稳步向前。在当前形势下，已经逐步引入西方国家优秀的管理理念，并充分认识到在企业的发展和建设中企业文化的重要性，但对于如何培养企业管理创新能力，目前还缺乏完善的思路。鉴于管理创新具有动态性、过程性和复杂性的特征，为在这个领域的研究带来了极大的阻碍，对企业管理创新效率进行提升的关键问题，是如何对企业管理创新能力进行有效评价，它是对组织绩效与变革之间的关系进行衡量的基础。本文对市场导向型组织变革理论进行分析，从三个维度（包括企业文化、科学管理方法、企业体制机制）出发，对金字塔型结构评价指标体系进行了构建，进而提出了企业管理创新能力评价的变革引擎模型。

研究设计

多数学者认为，管理创新能力是一个旺盛的生命力和核心竞争力的综合体现，企业要想获得快速和持续的发展，提高管理创新能力势在必行。而在技术创新的每一个过程中，都体现着管理创新。将二者有效的区分开来，对管理创新进行深入研究，对促进企业核心竞争力，具有重要的意义。本文以动力引擎模型和检验模型的方法作为研究的重点，对企业管理创新能力进行评价。通过查找和总结相关的理论文献及研究综述、访谈法、听取意见法、进而提出了变革引擎模型，对企业管理创新能力进行评价。同时对各项评价指标进行归纳，进而对企业的管理创新能力进行测评。首先进行检索式检验，通过小规模问卷调查法和座谈法进行测试，最终形成正式的调查问卷，并进行大规模发放，对模型的有效性和可靠性进行检验。

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应用型高校创新创业人才素质能力评价模型

作者：鲁慧民 宁静峰 汤淼

来源：《课程教育研究》2017年第29期

【摘要】应用型高校创新创业人才素质能力的评价具有不确定性、模糊性以及高校学生的特殊性。本文在分析应用型高校学生创新创业人才质量标准的基础上，采用基础系统、智能系统、动力系统、实现系统和保障系统“五位一体”方法，构建了创新创业人才素质能力评价指标体系。通过对评价指标体系进行量化，采用模糊理论建立数学模型来对学生的创新创业素质进行测评，从而增强高校创新创业人才素质评价的准确性和科学性。

【关键词】应用型高校 创新创业 人才培养 评价模型

【基金项目】吉林省高等教育学会2016年度高教科研一般课题（编号：JGJX2016D61）；吉林省教育科学“十三五”规划2016年度重点课题（编号：ZD16028）；吉林省高等教育学会2017年度高教科研重点课题（编号：JGJX2017C28）；吉林省教育科学“十三五”规划2017年度课题：基于大数据分析的工科专业建设持续改进路径研究-以软件工程为例。

【中图分类号】G642.0 【文献标识码】A 【文章编号】2095-3089（2017）29-0010-02

2015年5月4日，国办发〔2015〕36号《关于深化高等学校创新创业教育改革的实施意见》明确了创新创业教育目标要求，使创新精神、创业意识和创新创业能力成为评价人才培养质量的重要指标。创新创业教育应融入高校人才培养体系[1]，贯穿人才培养全过程[2]。应用型高校素质能力评价指标具有一定的不确定性、模糊性和高校学生创新活动的特殊性，目前高校对创新创业人才素质能力的评价大多数只通过理论或实践考核来体现[3]，未充分考虑学生创新创业的综合素质能力，主要表现在：

1.创新创业人才素质能力评价体系不够系统全面。大部分院校所采用的评价指标往往依托传统的人才评价标准，以考查学生知识储备的水平和掌握的程度以及实践实验能力为主，对于学生创新创业素质能力考核及评价过于薄弱；另外注重培养结果的考核而忽视对学生培养过程、学生个性及发展性的考核，注重学生智商考核而忽视情商以及康商（身体健康情况）的考核，未形成系统全面的学生创新创业素质能力评价体系。

重庆大学学报（社会科学版）　２０１３年第ｌ９卷第１期　ＪＯＵＲＮＡＬ　ＯＦ　ＣＨＯＮＧＱＩＮＧ　ＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹ（Ｓｏｃｉａｌ　Ｓｃｉｅｎｃｅ　Ｅｄｉｔｉｏｎ）Ｖｏ１．１９　Ｎｏ．１　２０１３　

校哲学社会科学创新能力　

价模型研究　

谭春辉，王　乐　

（华中师范大学信息管理系，湖北武汉４３００７９）　

摘要：在构建高校哲学社会科学创新能力评价指标体系的基础上，鉴于层次分析法的特点与优势，在专家问　

卷调查的基础上，利用层次分析法确定了每个指标的权重。高校哲学社会科学创新能力评价具有模糊性，故　

可以采用基于专家咨询的多层次模糊综合评价模型方法对哲学社会科学创新能力进行评价，其基本步骤依　

次是：设定指标权重向量、建立评价指标集、建立评价等级集、构建二级指标模糊判断矩阵、计算二级指标的　

模糊向量、构建一级指标模糊判断矩阵、计算一级指标的模糊向量、构建目标层模糊判断矩阵、计算模糊综合　

评价结果，按照最大隶属度原则对被评价对象所属等级进行判断。　

关键词：高校哲学社会科学创新能力；评价指标体系；评价模型　

中图分类号：Ｇ４０—０５１　文献标志码：Ａ　文章编号：１００８－５８３１（２０１３）０１－００９８－０６　

一、高校哲学社会科学创新能力评价指标体系　

高校哲学社会科学创新能力可分解为创新投入能力、创新运行能力和创新　

产出能力三个要素，并以此为基础，可以构建高校哲学社会科学创新能力评价指　标的基本框架＿１ｊ。因此，可以在此基础上，根据建立评价指标体系的要求，遵循　

规律性、科学性、导向性、系统性、层次性、可比性、可行性、成长性、代表性、定性　

与定量相结合等原则，从基本指标框架中进一步筛选一些具体指标，并采用鉴别　

力分析、相关分析等定量分析方法对筛选出的指标的可行性进行判断，剔除高度　

相关、交叉重复及鉴别力不强的指标，进而最终建立高校哲学社会科学创新能力　

评价指标体系，如表１所示　Ｊ。　

二、指标权重的设计　

各项评价指标在指标体系中的地位和重要程度不同，必须为每项评价指标