工科信息类研究生科研创新能力提升建设与探讨

2020-10-09 10:36牛晓伟刘毓陈强谢辉杨桓肖明明
新一代 2020年21期
关键词:科研创新联合培养素质教育

牛晓伟 刘毓 陈强 谢辉 杨桓 肖明明

摘 要:针对工科信息类研究生科研训练不够,创新能力不足,科研中缺乏系统产企实操协作,尤其是研究生科研方面存在的重理论、轻实践,成果局限于论文、总结报告等科研成果孵化率低,应用性不强,成果不落地等特点。从科研培养计划,课程体系构建、成果孵化与应用,产企联合培养模型构建等入手。给出针对性的措施来提升研究生科研创新能力,践行素质教育理念。

关键词:科研创新;素质教育;联合培养

一、现状分析

研究生教育在我国处于精英教育地位,教育侧重点以科研和创新能力培养为主,但各高校实力悬殊,导致研究生科研能力良莠不齐。存在的问题是:工科类研究生科研训练不够,创新能力不足,科研成果不能孵化,更不能为生产生活提供有力支撑[1]。科研成果多以发表论文、专利为考核评价标准,不能反映研究生真实科研应用及实践能力提升等真实水平,科研成果不能服务社会,服务民生。

研究生课程培养计划中,未設置提升研究生科研训练的实践机制,大多研一学基础,研二才逐渐跟导师文献查阅,项目跟踪,数据分析等科研型训练。需半年左右入门,研三后半期又要开始准备论文,答辩找工作等。真正能潜心做科研的时间仅有1年,时间非常紧迫,本文从工科信息类研究生科研培养计划制定,科研成果实效性、科研奖惩、成果孵化与应用,产企联合培养模型构建等方面入手,给出针对性的措施来提升研究生科研创新能力,践行素质教育理念。

二、科研制度设计

(一)课程设置围绕科研目标

将科研训练融入每一门课的学习中,强化过程管理和实践训练。以工科信息类研究生课程《现代数字信号处理》为例,对前面章节:基本的离散随机信号处理的理论方法,功率谱估计、信号建模、自适应滤波器[2]、时域和频域中参数线性信号建模[3],非参数功率谱估计,最佳线性滤波器及算法,信号建模和参量谱估计,自适应滤破器设计等重点内容筛选,不必面面俱到,重点突出信号非参量模型及统计学应用案例分析,辅以应用案例教学,配以图形演示,应用实例要切合实际,列举8-12个重点统计信号应用案例进行案例化考核及算法改进型应用,鼓励研究生利用此参数模型及算法解决实际中存在的问题,对科研中存在的问题进行集中性讨论,深挖问题根源,切实做到少而精,达到研究生科研训练精度、深度训练的目标。

(二)研究生科研成果注重实效

对研究生的科研实践训练,重点应放在实践仿真及案例应用上,强化研究生创新大赛,全国数学建模大赛,编程技术大赛,全国电子设计等国家性的竞技赛事应用上,弱化发表普通论文及低水平科研成果,果断摈弃研究生毕业对发表低水平论文的绑定政策,鼓励博士研究生发表高水平SCI代表作制度,加强分级管理。科研成果认定强化能力提升,及科研在实际工程中的应用,这样才能激励研究生深入参与科研、融入更多科研兴趣。

(三)增加研究生科研奖励力度

增加研究生科研创新能力投入的回报机制。给予更多的科研创新投入资金和支持,让研究生能潜心,深入的主动增加科研创新能力培养与提升,并能在付出科研成果的过程中,得到应该的获得的奖励报酬,不能让研究生付出大量时间和精力投入科研成果,而无任何收获。

三、政策引领

(一)研究生培养突出科研创新,点对点协同共同指导,让研究生加入项目组拓展科研能力。建立定期见面和讨论制度,监督培养。面对面是指在两段式培养中,始终由高校协同培养单位以“项目”为引领驱动联合培养科研创新能力。

(二)以项目合作为依托,鼓励研究生参与到项目创新实践中,整合高校与合作单位的师资、学术、技术、设备等优质资源,统一规划,统一调度,结合工程特点调整科研训练,拓展创新能力。

(三)充分发挥政,校、企业及行业组织等多元培养主体的作用。整合资源,鼓励研究生行业技术创新,组织研究生开展产学研联合攻关;组织重大项目集成创新,解决成果的工程化应用问题;开展工程人才培养研究,制定联合培养人才评价标准。

四、措施保障

强化研究生科研能力提升策略中,保障以下几个方面:

(一)完善导师报酬制及科研制度,调动导师科研主动性,高效指导全身心科研创新。

(二)丰富科研训练形式,集体指导,吸纳社会资源,实现科研实践孵化。

(三)拓宽研究生经费来源渠道,国家建立更多的科研基金,设立更多创新项目;单位建立创新项目,让更多研究生享受创新经费。

强化工科信息类研究生科研创新实践能力,是我国研究生教育阶段非常重要的一环,已成为精英教育的重中之重,对科技强国,实现中华民族伟大复兴极其重要。本文对研究生科研创新培养中存在各种问题进行探讨,期待研究生教育日臻完善。

参考文献:

[1]宋志航,硕士研究生科研能力培养的探讨[J].2008.(6):72-73

[2]现代数字信号处理及应用[M].王炳和. 西安电子科技大学出版社,2011(11)

[3]机器学习与应用,[M].雷鸣.清华大学出版社,2019(01)

[4]周蕴薇,研究生科研能力培养途径探讨[J].研究生教育,2006(6)

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