数学科研工作计划{汇总5篇}

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数学科研工作计划范文第1篇

关键词 数据管理计划 DMPTool 科研数据管理

分类号 G250.76

Study on California Digital Library’s DMPTool

Wu Hairu

Abstract Under the Big Data environment， whether the effective management and utilization of the scientific research data determines the quality of scientific research. As a result， some U.S. fund will have to make project data as a necessary condition for setting up a management plan. To help researchers to quickly generate the data management plan， the California Digital Library developed data management plan generation tool C DMPTool based on the user needs of reality. Use of tools is also provides some useful reference for domestic library research services.

Keywords Data management plan. DMPTool. Research data management.

为提高科研数据管理水平，国外众多研究机构引入生命周期管理理念，形成各具特色的数据管理模型，如ICPSR社会科学数据存档生命周期模型、DataONE科学数据生命周期管理模型、英国数据存档生命周期管理模型等[1]。这些模型虽因研究主体的不同而存在一定差异，但均将制定数据管理计划视为科研数据管理的关键点。为帮助研究者迅速生成简单有效的数据管理计划，加州数字图书馆数据保存中心基于科研人员的现实需求，联合其他7所科研机构，共同研制了一款数据管理计划生成工具―DMPTool。本文拟对该工具进行介绍，并阐述该工具为国内科研数据管理带来的启示。

1 DMPTool的提出及发展

2010年初，美国国家自然科学基金会（简称NSF）了项目管理指南，规定自2011年1月18日起所有提交至NSF的申请项目必须以附件形式提交一份不超过两页纸的数据管理计划，详细描述申请者如何实现项目数据的有效管理与共享传播，缺少数据管理计划的申请项目将不予接受[2]。除此之外，美国卫生和人类服务部下属的国立卫生研究院、美国航空航天局等其他科研项目资助巨头同样在其资助指南中对项目的数据管理做出明确规定。为响应这些科研项目资助机构的要求，方便科研者制作数据管理计划，美国加州数字图书馆数据保存中心联合加州大学洛杉矶分校图书馆、加州大学圣地亚哥分校图书馆、史密森学会、弗吉尼亚大学图书馆、伊利诺伊大学厄巴纳香槟分校图书馆、数据监管中心以及DataONE项目中心，推出了数据管理计划生成工具DMPTool[3]。

2011年10月，DMPTool在线版本正式，该工具一经，便引起科研界及图书馆界的极大关注，并入选美国国会图书馆2011年十大数字保存发展项目。2013年，DMPTool项目组接受Alfred P. Sloan基金会、美国博物馆和图书馆协会注资，开始了第二阶段的研发工作。2014年5月，项目组正式DMPTool V2版本，相较版本1，版本2实现了诸多改良（见表1）。

1.1 DMPTool角色权限改良

系统的角色权限设计包括两个维度：一是系统用户的角色定义，包括角色大类（如操作员、管理员）和大类下的角色细分（如科研机构级别管理员、总系统管理员）；二是职责和权限在不同角色大类和细分角色的分配。

升级版的DMPTool在角色权限方面做出了如下改良：（1）增设系统编辑员角色，包括资源编辑员和模板编辑员，前者负责帮助信息、链接信息、参考答案的日常维护和更新，后者负责数据计划模板的日常维护和更新。（2）增设科研机构级别DMP复核员角色，负责对机构内提交的数据管理计划进行统一检查和审核。（3）对管理员角色进一步细分，增设科研机构级别管理员，负责管理、维护机构级别的DMPTool，及时收集反馈基层数据管理需求信息，协调发展科研机构与资助机构、总系统管理员的合作关系。

表1 DMPTool新旧版本对比分析表

1.2 DMPTool模块设置改良

升级版的DMPTool登录界面包含三大模块：公开化DMPS、DMPTool新闻和DMPTool帮助。该界面设计可以使用户在正式使用工具前通过大致的浏览就可以初步掌握DMP的结构内容、DMPTool的发展动态及具体如何使用DMPTool。其中，帮助模块最能集中体现升级版DMPTool的创新：（1）增加FAQ（Frequently Asked Questions，常见问题解答）；（2）专设针对系统管理员的Wiki帮助，并通过GitHub进行托管控制；（3）增加数据管理指导内容，相较旧版工具侧重于数据计划的生成，升级版的工具更侧重于对科研人员数据管理能力的提升；（4）增加公开资源信息，公开资源信息包括各资助机构的项目信息、最新政策、资助动态等内容，该内容的加入赋予了DMPTool新的内涵和外延，除了数据管理计划生成功能，DMPTool进一步彰显了对科研机构、资助机构和科研人员三者信息沟通和合作的促进作用[4]。

1.3 DMPTool模板设置改良

旧版的数据管理计划工具中，可供用户参考复制的数据计划模板大多是按照资助机构的数据管理政策制定，实际工作中，由于各科研机构对数据存储、数据共享要求的差异，这些按照资助机构要求制定的模板并不能完全满足科研人员以及科研机构数据管理计划生成需求。因此，升级版的DMPTool别增设了科研机构DMP模板，该模板管理权限统一下放到科研机构层级的系统管理员。

1.4 DMPTool自定义改良

数据政策、用户需求的不同都会引发数据管理计划的不同，而数据管理需求又会随着科研领域、数据管理偏好、数据计划用途等具体内容的变动而变化。DMPTool必须在统一的数据管理政策下，尽可能关注科研人员多样化、个性化需求，才能实现应用工具的可持续化发展，因此，升级版的DMPTool进一步拓展了其自定义功能。（1）科研机构自定义。包括①机构基础信息输入、Logo设计；②机构授权，自定义设置不同的角色和权限，如模板编辑员、资源编辑员、复核员、管理员；③模板自定义，设计符合本机构数据政策、应用于不同领域或提交给不同资助机构的DMP模板。（2）科研人员自定义。这一模板大多是为了满足用户特定条件下的需求，如教师想设计一份用于大一本科生数据管理课堂教学的通用性DMP，或者项目中不同角色（PI或CO-PI）的科研人员需要从不同角度出发设计不同数据管理侧重点的DMP，这些都可以通过用户自定义功能实现[5]。

2 DMPTool的功能分析

2.1 快捷生成科研数据管理计划

DMPTool工具是一款开源软件，可免费获取，用户登录注册也不受任何限制。协助科研人员以最简单直接的方式生成数据管理计划，是DMPTool的项目宗旨之一。纵观整个DMPTool的使用步骤（如图1），完美诠释了在线应用工具的便捷性。

图1 DMPTool管理工具使用步骤图

第一步，选择DMP模板。包括三项内容：（1）选择登陆方式（机构用户或非机构用户）；（2）选择科研项目资助机构，如NSF-AGS（NSF天文地理科学基金会）或NSF-BIO（NSF生物科学基金会）等；（3）选择所需复制的计划模板，即开放共享的计划、机构内共享计划、用户创建的历史计划。用户应评估当前计划需求，选择适当的模板作为新计划的制定基础。

第二步，填写数据计划基础信息。包括以下内容：填写计划名称、项目申请号、项目提案截止日等内容；增加项目合作者信息，设置项目合作方拥有对数据计划编辑、预览、下载的权限；设置数据计划公开方式，包括仅项目申请人和合作者可见、机构内共享和公开存取3类。

第三步，完成DMP细节描述。通过答题的方式，完成数据格式、数据存储方式、数据共享策略等内容的设置，每道问题都配答题指导、参考答案和相关性资源链接，能够保证数据管理能力较弱的用户也能详细、客观地作答。

第四步，自动生成科研项目数据管理计划。DMPTool在综合前3步信息的基础上，自动生成报告，用户只需选择报告导出格式（txt/rtf/pdf等3类），便可预览、审查系统形成的数据计划，并根据实际需求做出相应调整。整个使用过程方便快捷，不仅有利于科研人员时间成本的节约，潜移默化中也有利于其数据管理能力的提升[6]。

2.2 紧密联系研究者、研究机构和资助机构

先前的科研模式中，研究者、研究机构和资助机构三方对科研数据的管理需求被完全割裂，而DMPTool的出现，成为联系三方科研数据管理需求的桥梁和纽带。（1）研究者和研究机构间数据管理的有机联系。科研人员可以通过DMPTool查看所属机构的计划示例，预览科研机构的需求，查看计划的最新动态，另一方面，科研机构也可以利用DMPTool积极了解科研人员的数据管理水平及需求，利用工具中呈现的数据管理信息和政策，整合规范自身的数据管理政策，促进科研人员与机构图书馆、IT部门及其他数据管理部门的合作和创新。（2）研究者和资助机构间数据管理的有机联系。DMPTool几乎囊括了所有主要项目资助机构（NSF/HIN/DOE/NASA/USDA/DOD）的数据管理要求，并及时追踪各机构的数据政策变更，科研人员可以通过DMPTool了解资助机构的数据管理需求，另一方面，资助机构也可以随时通过对数据管理计划的查看、编辑，及时掌握科研人员的需求动向，改良其数据管理要求和政策。（3）研究机构和资助机构间数据管理的有机联系。科研人员制定的数据计划可以通过科研机构的审核后提交至资助机构，强化了科研单位对资助机构的数据管理政策研究，另一方面，科研机构也可以通过DMPTool与资助机构探讨数据管理相关政策，反馈科研人员的集中化数据管理需求，逐步实现数据政策的规范统一[7]。

2.3 满足用户多样化、个性化定制需求

DMPTool不仅能够帮助用户高效生成标准化数据管理计划，还可以满足用户多样化、个性化的数据管理需求。（1）对科研人员而言，用户可以在标准化数据管理计划中添加体现其个性化需求的元素，使得整个计划在满足资助机构、科研机构要求的同时体现用户一些个性化、多元化的数据管理需求。（2）对科研机构而言，DMPTool管理员可以依据科研人员需求自定义其数据管理计划工具，在现有功能的基础上增加机构级别的信息服务功能，如数据存储服务，不仅进一步完善数据管理计划，更有利于其对科研数据的统一规范化管理[8]。（3）对资助机构而言，用户可以依据资助机构的不同需求而提供不同的计划版本，同时可以依据资助机构需求信息变更，及时调整数据计划，保证计划体现资助机构的专门性需求。

3 DMPTool带来的启示

3.1 分层推进科研数据管理工作

科研数据生命周期理论告诉我们，科研数据遵循计划、采集、确认、描述、保存、分析的发展过程，要确保科研数据发挥出更多价值，必须依据数据发展进程来管理数据。国外科研资助机构及科研机构很早就将提供数据管理计划作为项目申请的硬性要求，我国也应积极设立数据管理计划相关规范要求。首先，政府部门应积极引导科研数据的规范化管理和开放式存取，制定完善的数据管理政策，从政策层面进行数据计划流程的规范和引导。其次，各科研资助管理机构应依据政府出台政策制定相关的实施细则或操作指导，硬性规定项目申请必须附带符合标准的数据管理计划，同时从多方面提供资源，辅助其计划制定。最后，科研机构同样需要制定符合本机构数据管理需求的数据管理政策，协助科研人员制定数据计划，促进科研数据的共享和传播。

3.2 强化科研各方的信息沟通和共享

政府科研管理机关、科研人员、科研机构和资助机构共同构成了科研有机统一体。政府是科技创新的保护者、相关配套制度的建设者、重要基础设施的投资者以及科技创新与产业政策的制定者；科研资助机构在政府相关政策指导下落实科研项目考核评估、促进产学研结合、优化科研资源配置、引导科研成果创新；科研机构侧重机构层面管理规章制度的制定和落实，组织申报各级、各类科研项目，负责科研成果的审核、评估和归档及其他面向本机构科研人员的科研服务项目；科研人员是最直接的科研成果产出者，利用政府、资助机构、科研机构提供的多方资源开展研究，形成丰富的科研成果。充分的信息共享和沟通是科研有机统一体高效运作的前提，DMPTool项目的成功之处也正是在于其实现了研究者、研究机构和资助机构的紧密联系。我国也应通过统一科研平台的构建，及时国家科研导向和政策扶持，反馈各类科研需求，保证科研人员的言路畅通和科研政策的上通下达。

3.3 基于科研人员需求构建完备数据管理工具箱

DMPTool数据管理计划生成工具的产生直接源于科研人员项目申报的需求，除了DMPTool，美国加州数字图书馆数据保存中心还设计有一系列满足科研人员数据管理的工具（图2）。

图2 加州数字图书馆数据管理工具箱示意图

以数据生命周期为序，在数据计划阶段有DMPTool协助科研人员生成数据管理计划，项目申请成功后，科研人员可以通过DataUp检测数据格式、建立标准化元数据，EZID赋予科研数据统一化标识符，最后通过Merritt实现数据的长期存储、管理和分享。整个数据管理过程中，科研人员还可使用Colectica进行数据追踪。强有力数据管理工具箱保障了科研人员对数据的全过程及高效管理。我国科研相关机构也应在切实了解科研人员需求的基础上，设计一系列数据管理应用工具，形成工具箱体系，实现科研人员对科研数据的全方位、高效化管理。

3.4 整合共享，提高科研数据利用效率

各科研机构、科研资助机构在实践中都积累了丰富的科研数据管理经验，科研人员也形成了较高的科研数据管理素养，美国加州数字图书馆的DMPTool工具对三方资源进行了有效整合。（1）通过自定义功能的设置，鼓励科研人员、科研机构在DMPTool平台设计符合不同用途和需求的计划模板，并实现模块共享化管理；（2）DMPTool工具中整合了科研机构、资助机构的数据政策、常见问题、管理程序等信息，通过长期应用实践的磨合，有利于更为统一规范的数据管理政策和科研数据环境的形成；（3）DMPTool平台实现数据计划的三级复核制度，并设有不同级别的数据计划管理员，充分利用了一切可利用的资源实现了科研数据的高效管理。国内的科研数据管理也应在多方科研力量集结的基础上，实现数据管理资源的有效整合和利用。

4 结语

加州数字图书馆联合其他7所科研机构研制的DMPTool数据管理计划生成工具为我国数据管理提供了新视角，国内科研机构应在设立数据管理计划标准化程序、切实了解科研人员需求的基础上，促进科研人员、科研机构和资助机构的沟通交流，整合多方资源，设计强有力的数据管理工具箱，实现对科研数据高效管理。

参考文献：

[ 1 ] 丁宁.国外高校科学数据生命周期管理模型比较研究及借鉴[J].图书情报工作，2013（3）：18-22.

[ 2 ] NSF.Grants.gov application guide：A guide for preparation and submission of NSF applications via grants.gov[EB/OL].（2011-01-18）[2014-05-21].http：//www.nsf.gov/pubs/policydocs/grantsgovguide0111.pdf.

[ 3 ] Sallans，Andrew.DMPTool：a community tool[EB/OL].（2011-07-11）[2014-05-21].http：///about-the-dmptool/.

[ 4 ] Lake，Sherry.DMPTool2：Improvements and Outreach[EB/OL].（2013-11-04）[2014-06-04].http：///presentations-and-press/.

[ 5 ] Strasser， Carly.Expanded functionality for better data management planning[EB/OL].（2014-02-25）[2014-06-04].http：///presentations-and-press/.

[ 6 ] Zing， Tao. DMPTool：Expert Resources and Support for Data Management Planning[EB/OL].（2013-09-06）[2014-06-04].http：///presentations-and-press/.

[ 7 ] Sallans， Andrew.DMPTool：Integration with other open science software[EB/OL].（2013-05-23）[2014-06-04].http：///presentations-and-press/.

[ 8 ] Abrams Stephen， Sallans Andrew. Enhancing DMP

Tool：Further Streamlining The Data Management Pla-nning Process[EB/OL].（2013-12-10）[2014-06-04].http：///presentations-and-press/.

数学科研工作计划范文第2篇

关键词：医院　科研管理　统计信息　作用

医院科研，即医院的科学研究，主要指针对临床医学中较常见但暂时无法解决的难题所做的多项研究。科研管理工作是医院管理工作的重要组成部分，是医院生存和长期发展的重要保证。在医院科研管理工作中，科技统计信息起着至关重要的作用，是医院科研管理工作顺利的开展的重要保障。

1.我院科研数据信息概况

我院属于综合性医院，集医疗、科研以及教学为一体的大型综合医院。随着我国卫生事业的蓬勃发展，医护人员对医院科研统计信息的需求愈来愈强烈，因此医院科研统计信息发挥着越来越重要的作用，其中2006-2011年我院科研部分数据信息如表1。

上述表格的科研数据信息是我院科研工作的真实记录，反应我院整体的科研水平，是综合评估我院科研项目的重要根据，也是我院监测及管理多项科研活动的重要数据依据，更是我院制定科研工作计划、合理及科学配置科研资源、制定未来发展规划方案的重要依据之一，对我院的科研管理工作有着至关重要的作用，促进我院科研管理工作的顺利发展，提高我院的科研管理水平。

2.科技统计信息对医院科研管理中的重要作用

2.1科技统计信息是医院科研管理工作顺利开展的基础

医院科研管理工作是一项系统且复杂的工作，涉及到众多的环节是对科技活动全过程的管理，包括科技立项、科研人员投入、经费投入、项目执行过程的监管、成果鉴定、成果奖励、学术交流、成果转化、信息反馈，是个循环的管理系统。主要为执行医院的方针政策、服务。在医院科研管理工作中，科技统计信息可以为医院相关的科研管理人员提供及时、全面、有效地医疗信息，使科研管理人员能够及时、准确、全面地掌握最近的医疗科研发展动态，这些重要的科研信息以及科研动态往往是医院科研活动或者医疗现状的真实反应，通过这些统计信息，可以对医院的医疗科研工作给予综合、客观、全面地评价，为医院科研管理部门提供重要的数据依据，医院科研管理部门可以根据这些统计信息制定与医院现状相符合的科研发展规划，使医院科研发展规划更加科学，对医院科研管理工作质量的提高有着非常重要的意义，促进医院科研管理工作的顺利开展，因此可以说，科技统计信息是医院科研管理工作顺利开展、走向规范化、系统化和科学化的前提与基础。

2.2科技统计信息是医院科研管理宏观调控的必备条件

科学决策是医院管理工作的核心环节之一，科学的决策可以促进医院各项工作的顺利发展，提高医院的经济效益。科技统计信息是医院科学决策的重要依据之一，统计信息是医院医疗工作的真实反应，是医院实际情况的记录，因此，医院决策人员在制定决策时必须参照这些及时、科学、全面以及准确的统计信息，可以促进医院决策者制定出与医院实际情况相符合的科学决策，因此，可以说统计信息是医院科学决策的必备条件[1]。

医院科研统计信息主要反应医院科研方面的信息，例如，我院2006年国内中医药研究论文数ISSN为210篇，2011年国内中医药研究论文数ISSN为330篇；2006年在研课题经费总额/每百张开放床位数为2.335,2011年在研课题经费总额/每百张开放床位数为7.794；2006年部市级及以上获奖/每百医护技研数为0.002,2011年部市级及以上获奖/每百医护技研数为0.008等等。从上述例子可看出，医院科研统计信息是医院科学研究水平的重要体现，对医院科学研究发展趋势的预测有着重要的意义。依据这些科研统计信息，医院科研管理的决策人员可以更好地进行宏观决策，同时制定出符合医院实际情况的方针政策，确定医院科研管理工作的重心，因此，可以说科技统计信息参与医院科研管理的整个决策中，其主要体现在以下几个方面:

第一，参与科研管理工作计划的制定，同时参与计划执行的整个过程，为医院领导或者决策者提供宏观监测，为医院的科研发展情况的预测提供决策参考。

第二，跟踪医院在研科与课题方面的情况，统计跟踪医院科研成果中各项基础及核心科研课题的开展情况，不断深化医院科研课题的统计分析。

第三，综合分析医院的整体的科研情况。从这些角度分析，科技统计信息是医院科研管理宏观调控的必备条件之一，也是医院科学管理的基本条件之一。通过对科技统计信息的数据分析，不仅可以客观、公正评价前一阶段科技规划实施的效果，而且对今后科技规划的调整和执行科研管理决策制定以及宏观调控方面有着非常重要的意义[2]。

2.3科技统计信息是医院评估科研管理工作的重要指标

数学科研工作计划范文第3篇

（天津职业技术师范大学理学院 天津 300222）

摘要：“卓越计划”是教育部率先启动的改革计划，职技高师依托“卓越计划”实施了“卓越工程师”和“卓越职教师资”教育教学改革。从职技高师的角度，构建“卓越计划”下的数学教学改革方案并进行实践探索，具有重要的现实意义。

关键词 ：卓越计划；职技高师；数学；教学改革

中图分类号：G718 文献标识码：A 文章编号：1672-5727（2014）10-0084-04

问题的提出

走中国特色新型工业化道路，迫切需要多种类型的工程技术人才，迫切需要提升工程技术队伍的创新能力，迫切需要应对经济全球化挑战的国际化工程技术人才。2010年6月，教育部召开“卓越工程师教育培养计划”启动会，联合有关部门和行业协会，共同实施“卓越工程师教育培养计划”，简称“卓越计划”。“卓越计划”是贯彻落实《国家中长期教育改革和发展规划纲要（2010—2024年）》和《国家中长期人才发展规划纲要（2010—2024年）》的重大改革项目，旨在培养造就创新能力强、实践能力强的高质量工程技术人才，为我国走新型工业化发展道路、建设创新型国家和人才强国战略服务。“卓越计划”实施期限为2010年―2024年，参与计划的全日制工科本科生要达到10%的比例，全日制工科研究生要达到50%的比例。

职业技术师范院校（以下简称职技高师）担负着为国家培养职业教育师资和为地方经济建设培养高级应用型人才的两重任务。在国家“卓越计划”指导下，以天津职业技术师范大学为代表的职技高师分别实施了“卓越工程师培养计划”和“卓越职业教育师资培养计划”，其目的是为国家培养具有国际视野的、具有创新精神和实践能力的、以一线工程师为主的卓越工程技术人才和职业教育所需的具有理论知识与较强实践动手能力的卓越师资。这一改革目标的实现，对基础课程教学提出了挑战，大学数学类课程是一门重要的基础课。美国在“迈向2024工程师培养计划标准”中指出，学生应具备数学、科学和工程知识及应用数学、科学和工程知识的能力。无论国外还是国内，大学数学是卓越人才培养关键中的重点已成为共识。学习数学不仅要获得一大堆重要的数学概念、定理、公式和结论，更为重要的是要掌握数学的思想方法和精神实质。目前，大学数学课程的教学主要介绍数学定理、推导证明与例题，着重于逻辑推理的严谨，缺乏实际应用的例子和运用数学解决问题的背景分析，学生学习感到难度大、无法理解具体应用，进而导致学习兴趣锐减、学习效果不佳、与专业学习脱节等等。如何开展大学数学基础课教学改革，以培养学生的综合分析与创新能力，提高数学应用能力，提高学生的学习兴趣和主动性，成为数学教学改革的重要问题。

笔者拟从职技高师的角度探讨“卓越计划”下数学教学的创新改革与实践，内容分为两部分：一是作为职技高师基础课程的数学，在“卓越计划”下的教学创新改革与实践；二是作为职技高师的数学专业，在“卓越计划”下的教学创新改革与实践。

“卓越计划”下数学基础课教学创新改革研究

数学基础课的教学改革与研究，在人才培养中发挥着重要作用，对高等教育的改革有着至关重要的意义，直接影响到高等教育人才的质量。目前，各理工科专业类别大都开设数学课程，数学的思维方法、研究方法、推理方式以及研究问题的着眼点都发挥着十分重要的作用。教师在教学过程中除传授数学知识外，还要强调逻辑思维的训练，“卓越计划”对数学教学提出了更高的要求，通过数学基础课的教学改革与实践，建立适应“卓越计划”的基础课教学体系与教学模式，是“卓越计划”实施的重要保证。2010年至2012年间，我们在对全国四十余所中、高职院校进行调研的基础上，在卓越工程师和卓越职教师资培养方案中，对数学基础课教学进行了以下创新改革。

进行数学基础课分类分级教学改革 依据卓越人才培养方案的要求，首先，构建了不同专业需求、具有专业特色、重在培养学生实践能力和数学应用能力的大学数学（高等数学、线性代数、概率统计、复变函数、积分变换、数学实验）课程教学大纲。根据专业类别，实施了机电类、经济管理类不同的数学基础课程教学大纲；根据生源，实施了区别高中生源、中等职业学校生源的不同的教学大纲，提出不同的教学要求；同时在机电类专业高中生源中进行了分级教学，实施了教学进度和教学内容不同的教学改革，形成了适应“卓越计划”的数学课程教学方案。其次，在教学过程中实施了理论知识与数学实验相结合、理论讲授与实验相结合的教学手段改革。增加了数学实验课程，以Matlab软件为例，让学生掌握数学编程与科学计算能力，如将Matlab引入线性代数课程，使之与线性代数的理论、方法相结合，让学生掌握线性代数课程的最新计算工具和方法，不仅可以用手算低阶的矩阵，而且使学生学会求解6阶及以上、复系数的线性代数问题，适应后续课程的学习，提高数学基础课的效果，为专业应用学习打下基础，培养学生的计算动手能力与应用能力。

强化案例教学 数学基础课程除了加强基础知识训练与数学逻辑思维的训练外，重点强化数学的应用性。根据“卓越计划”强调培养动手实践能力的目的，体现能力本位的特点，数学基础课实施了三个转变，即：从以教师为中心如何“教给”学生，向以学生为中心如何“学会”转变；从以学科体系为中心，向以专业工作需要为中心转变；从以课堂为中心，向以实验室为中心转变。根据机电类学生的后续专业课程，如电路分析、理论力学、材料力学、计算机图形学、信号与系统、数字信号处理、自动控制原理、机器人等需要进行大量分析的实际情况，提出在不降低基本要求的基础上，改变数学基础课教学中概念、定理、证明、例题的模式，结合专业特点，实施案例教学，提高学生科学计算能力，以适应后续课程学习与培养应用能力的需要。如在“高等数学”课程中，课题组教师在电类专业教学中增加了杰尔霍夫电路方程、信号变换与信号处理、定积分与拉普拉斯变换性质求解刻画RLC电路等应用案例；在机械类专业教学中增加了机械运动分析、流体力学受力计算与流量分析等应用案例；在经济管理类专业教学中增加了金融与人口的指数增长模型、均衡价格模型等案例。又如在“复变函数与积分变换”课程中，增加了解析函数在平面向量中的应用、留数计算在数字滤波器性能分析和形状设计中的应用案例等等，在“线性代数”课程中增加了投入产出模型案例等等，以此强化数学基础课程与专业课程的融通结合，激发学生的学习兴趣，使其掌握数学在专业中的运用，明确学习数学基础课的目的，了解数学解决专业问题的思维、方法与途径。此举受到各相关学科专业的欢迎和好评，对“卓越计划”的实施具有十分重要的作用。在案例教学过程中，课题组教师体会到，实施“卓越计划”下的数学课程创新改革，一方面对教师继续学习针对培养对象的专业知识提出了较高要求，可激发数学课教师学习其他专业知识的主观能动性；另一方面更加明确了数学作为基础学科，支撑学科、为专业服务的教学意识，改变了强调完整地讲授专业学科知识体系的教学观念。

编写数学课教材 结合“卓越计划”的要求，从专业需求和“卓越计划”的目标、教学内容与教学方法入手，理学院先后召开学生座谈会、各专业学院教学院长和专业教研室教师座谈会，听取专业学院对数学基础课教学改革的意见。结合数学基础课的教学基本要求，在传统的教学内容基础上，删减了部分较难理解的内容，增加了相应的实例、有利于提高思考能力的练习题和数学家简介，编写了适合我校机、电类专业的《应用高等数学》教材，收到了较好的教学效果。

完善数学精品课资源平台 我校“高等数学”课程是天津市精品课程，“线性代数”、“概率统计”是校级精品课程，在校园网上，这些课程的网页成为教师和学生课外自学的教学资源平台。学生可进一步了解问题的背景、发展历史、解决问题的过程，历年的考试试卷分析等，提高学习兴趣，其中的“互动答疑”链接可使学生及时解决学习过程中的疑惑，提高学习的效果。

以竞赛为载体强化数学建模与数学应用能力 “卓越计划”的目的是培养具有创新精神和实践能力的、具有国际视野的、以一线工程师为主的高层次应用型工程技术人才，强调培养实践动手能力，体现能力本位的特点。在数学基础课中增加实践教学环节，培养学生应用数学解决实际问题的意识和能力，已经成为数学教学的一个重要方面，也是培养创新型应用人才必不可少的环节。数学建模是把数学与实际问题联系起来的桥梁，强调数学原理和方法在实际中的应用，强调计算机技术作为数学教学的工具和手段，强调在数学教学中学生的主动参与性。针对职技高师“卓越计划”的特点，我校在多年参加国家数学建模的基础上，从2012年开始举办学校数学建模竞赛，由教务处颁发竞赛文件，理学院承办。以建模竞赛为切入点，通过数学建模讲座、培训及选修课的开设，将数学建模的思想、方法和内容融入数学课程中，培养学生在专业中的数学应用能力。三年来，每学年的第二学期（5月份）组织竞赛，参赛报名的原则是：（1）学生自愿报名，鼓励不同专业学生联合组队；（2）由学生所在学院推荐，形成全校各学院支持学生参加数学建模竞赛的氛围；（3）参照国家数学建模竞赛的方式和时间安排，进行学校建模竞赛；（4）评选学校数学建模竞赛奖，纳入学校对学生的奖励，记录学生课外学分；（5）从获奖队伍中选拔25支参赛队代表学校，参加国家数学建模竞赛。在2011—2013年国家大学数学建模竞赛中，我校取得了获得国家一等奖1个、二等奖4个，天津市一、二等奖15个的突出成绩。

“卓越计划”下数学专业教学创新改革研究

当前，我国职业教育改革正处于重要战略机遇期，教育部在《关于职业院校教师素质提升计划的意见》中明确提出，建设一支高素质专业化的教师队伍，是当前职业教育发展中最薄弱的一个环节，对于提高技能型人才培养质量具有十分重要的意义。职技高师作为培养职教师资的方面军，其培养模式和培养质量发挥着关键的引导作用。天津职业技术师范大学作为职技高师的领军校，于上世纪创立的“双证书，一体化”职教师资培养模式，成为我国职教师资“双师型”政策的核心成果之一。

在全国8所独立设置的职技高师中，1所学校（天津）拥有“数学”和“统计学”一级硕士点；8所学校都设有数学类本科专业（数学与应用教学、信息与计算科学），同时都承担全校的数学公共基础课程教学，3所学校（天津、江苏、河南）的“高等数学”课程是省级精品课程，在专业职教师资人才培养中发挥着重要支撑作用。

在职技高师中，一方面数学专业担负着培养中、高等职业院校数学课程教师的重任；另一方面数学作为职技高师的公共基础课程，在专业学习与专业发展中发挥着重要的支撑作用。因此，在培养高素质专业化师资的新要求下，对职技高师数学教学的创新改革研究至关重要。天津职业技术师范大学理学院通过对中、高等职业学校数学教学和师资现状的调查，按照培养高素质专业化职教师资的要求，制定了职技高师数学专业人才培养方案和数学专业硕士研究生教学改革方案，并在教育教学中进行实践，以提升职业院校毕业生的准教师素质与能力。

数学师资素质与能力分析 在对全国13所高等职业院校和28所中等职业院校的数学教学与数学师资现状调查分析的基础上，依据教育部颁布的《中等职业学校数学教学大纲》和《中等职业学校教师专业标准（试行）》，数学课程应以使学生掌握数学基础知识，培养数学基本技能和能力，为学习专业知识和职业技能，为继续学习及终身发展奠定基础为任务；以提高计算技能、计算工具使用技能、数据处理技能，培养观察能力、空间想象能力和分析解决问题能力及初步的数学思维能力为目标；以适应相关专业学生学习所需的限定选修内容，满足学生个性发展和继续学习的任意选修内容，具有时代气息的数学讲座、数学活动以及学生继续学习所必需的数学知识为内容。达到职业院校对数学知识的需求，教师应系统掌握数学学科的基本理论、基本方法，了解数学学科发展的趋势，具有扎实的数学功底、良好的数学应用意识，了解机械、电子、财务管理等学科的基本理论知识，掌握数学建模方法，能熟练应用Matlab、spss等数学软件，具备应用数学知识进行数学计算、数据分析的能力和进行数学研究的初步能力。

制定数学专业“卓越计划”改革方案 在对天津、江西、广东等职技高师数学类专业教学调查的基础上，我们对数学专业人才培养方案进行了比较分析。依托“卓越计划”，以“强基础、善应用、重能力”为指导思想，制定了数学专业人才培养方案，实施了“卓越计划”下数学专业教学的系列改革，包括大类招生改革、学分制管理改革、实行导师制、专业分流与模块化培养等等。模块化培养分为专业基础模块、专业方向模块、师范教育模块、专业提升与拓展模块等。经过四年的教学改革实践，我校学生初次就业率和考研率明显提高，在全国大学生数学建模竞赛中，获得国家奖3个，天津市奖10多个的突出成绩。

加强学科建设与研究生教育 数学专业“卓越计划”的实施，促进了数学学科建设与研究生培养质量的提升。实施了凝练学科方向加强学术队伍建设、学科发展平台基础建设、科学研究提高人才培养质量、数学专业研究生培养等一系列改革后，我校成功获得“数学”、“统计学”两个一级学科硕士授予权，处于领先地位；我校培养的研究生有近20%考取了国内外高校的博士研究生，在全国研究生数学建模竞赛中获得了二、三等奖的好成绩。

结语

基于“卓越计划”的职技高师数学教学创新改革的实施，在激发学生学习兴趣和数学应用能力培养方面，取得了良好的教学效果，数学课服务于专业并支撑专业课教学，在专业设计环节，发挥了数学计算的优势，我校参加“卓越计划”的学生在专业大赛和全国建模竞赛中屡次获奖，首届“卓越师资班”毕业生多数被“211高校”的工程实训中心或中、高职院校聘为师资。

深化数学教学改革，不仅有利于培养学生的数学应用能力、创新能力和解决问题的能力，也是培养应用型人才和提升应用型大学教育质量的有效途径。

参考文献：

[1]张帆.德国大学“卓越计划”述评[J].比较教育研究，2007（12）：66-70.

[2]林健.“卓越工程师教育培养计划”专业培养方案研究[J].清华大学教育研究，2011（2）：47-55.

[3]李大潜.关于高校数学教学改革的一些宏观思考[J].中国大学教学，2010（1）：7-9．

数学科研工作计划范文第4篇

1国外图书馆生物医学科研数据管理服务

在国外，科研数据管理已经成为一种制度。美国国立卫生研究院(NIH)要求申请50万以上基金项目的科研人员都提交一个数据共享计划或者数据不共享的说明［7］。该数据计划包括:数据共享的时间轴、数据集格式、数据分析工具、共享协议、数据共享方式等内容。英国生物技术和生物科学研究理事会(BBSRC)、英国癌症研究中心和英国医学研究理事会(MRC)［8］在资助科研项目时都要求研究人员提交数据共享计划，包括数据领域、类型和格式，标准和元数据，二次使用和数据共享的方法等内容，并为科研人员提供了数据共享计划模板，包括描述数据、数据收集、数据管理、数据安全、数据共享和责任等。澳大利亚政府、国家健康和医学研究理事会(NHMRC)和澳大利亚研究理事会(ARC)联合的澳大利亚诚信科研行为规范［9］中对于研究数据和重要资料的管理提出了明确的要求:研究者有责任保留科研数据，提供安全的数据存储，对数据进行明确标识，明确数据的拥有者以及确保数据的安全可靠性等。高等教育机构开始尝试解决如何支持科研数据管理的问题，有的开展科研数据共享和管理的咨询和培训服务，有的提供专业的数据服务，包括研究管理和计算机服务等。高校图书馆被认为可以在支持科研数据管理中发挥很大作用。但根据2012年一项关于英国大学图书馆正在从事的研究数据管理服务的调研表明，图书馆当前为研究密集型机构高水平活动所提供的科研数据管理服务还远远不够，在技能、资源和文化上仍存在巨大的挑战［10］。图书馆正在努力参与开发科研数据管理政策和服务，并将其视为未来角色的重要组成部分之一。本文选取印第安纳大学图书馆(IndianaUniversityLibraries)和提供生物医学科研数据管理服务的图书馆进行调研，参考借鉴其图书馆员为科研人员提供的数据管理支持服务的模式、内容、方法及工具等。

1．1印第安纳大学图书馆生命科学数据管理服务印第安纳大学图书馆［11］开展了针对生命科学数据的数据管理服务。该图书馆设立了科学数据管理馆员(ScienceDataManagementLibrarian)的职位，专职负责科研数据管理服务与联络工作，免费为本校科研人员提供科研数据云存储和存储介质，或协助科研人员找到能够满足需求的第三方数据存储的解决方案，建立数据管理服务网页，提供针对生命科学领域数据管理的详细指南和服务。具体服务内容主要涉及以下四大部分。

1．1．1记录数据对实验室记录，提供针对生命科学实验室数据记录获取的指南，如保持好的实验室笔记(包括案例和清单)的新手指南，莱斯大学生物化学和细胞生物学保持实验室记录的指南，甚至比较了各种油墨后提出的实验室笔记本选择建议，还有专业研究人员描述他们如何成功地管理专业笔记的书籍等。对于元数据，提供了生命科学科学数据常用的机读标准，如DarwinCore的生物多样性数据标准，生态元数据语言(EML)的生态学数据标准，ISA－Tab的omics－based实验数据标准以及其他的生命科学数据标准等。

1．1．2撰写数据资源管理计划协助制定数据管理计划，提供了一个采用IU－specific语言编写的NSF数据管理计划模板，并且建议使用DMPTool作为计划撰写工具，提供关于数据管理的指南，包括数据管理的一般概念(即记录数据与元数据，如何处理敏感数据等)和链接相关资源，以及提供制定数据管理计划的培训视频等。另外，还提供有关科研数据管理计划的人工咨询服务，由科学数据管理馆员审查核定，确保计划符合基金的要求。

1．1．3存储数据和保护资源印第安纳大学图书馆提供免费的数据长期保存服务，研究人员能够获得50TB的数据存储空间。印第安纳大学科研人员还可以注册一个研究文件系统(RFS)或学术数据档案(SDA)账户，为进行中和已结束的研究提供独立的私人存储数据。它提供的小型开放数据空间，可以上传150M的文件到IU-ScholarWorks平台。它提供的私有数据到开放数据的转换体统，研究人员可以将研究文件系统(RFS)或学术数据档案(SDA)中的科研数据传输到开放数据平台，供他人访问下载，实现科研数据共享。此外，印第安纳大学图书馆还向科研人员介绍了Biosharing．org和databib．org两个科研数据网站，主题领域涉及生物科学、生态系统科学、环境科学和健康与医学科学等。

1．1．4汇集数据管理相关政策提供印第安纳大学和科研数据管理相关的研究政策，如在生命科学领域特殊的研究政策，印第安纳大学关于人类被试研究的标准操作程序，敏感数据管理指南等。1．2马萨诸塞大学医学院图书馆数据管理服务［12］马萨诸塞大学医学院与新英格兰地区的几所图书馆联合开发了新英格兰协作数据管理课程(NEC-DMC)项目。NECDMC课程是科学数据管理最佳实践的教学工具，适用于健康科学的本科生、研究生以及科研人员。马萨诸塞大学医学院图书馆将这套课程上传至网站上，供科研人员和学生学习。课程的案例来自临床研究、生物医学实验室、工程项目和行为医学定性研究等科研数据管理的最佳实践案例。除了MECDMC课程外，马萨诸塞大学医学院图书馆还提供生物医学科研数据管理支持服务，由3名不同专业的图书馆员负责联系、咨询及其他服务。服务内容主要包括四个部分。

1．2．1科研数据管理介绍马萨诸塞大学医学院图书馆大力强调管理科研数据的重要性、为什么管理数据、良好的数据管理是什么样的、数据丢失的结果等。

1．2．2管理数据数据引用:向科研人员介绍为什么要引用数据、数据引用规范、引用数据的工具(DOI引文格式化程序)，并列出了若干数据引用规范案例。数据伦理:向科研人员指出什么是负责任的研究行为、什么是数据完成性、如何匿名化定量数据和定型数据、去除识别信息的病人数据使用，并且提供了数据伦理案例研究等。文件管理:提供了文件结构和命名模板，数据文件组织建议等。文件储存和备份:介绍数据存储介质(个人存储介质、网络驱动器、云存储)和存储设备，数据存储、备份和安全的建议及最佳实践。所有权:介绍了知识产权政策、数据所有权和知识产权相关知识。规划:提供数据管理计划政策、程序和指南，数据管理计划制定工具，以及eScholarship@UMM管理平台。政策:提供各类数据政策，如基金自助者数据政策、出版商数据政策、期刊数据政策以及马萨诸塞大学医学院的数据管理政策。数据保留时长:介绍本地数据保留政策、数据保留时间及负责数据保留的部门。

1．2．3提供学校的资源与政策提供了学校的数据管理工具BioTools@UMassMedicalSchool安全的数据云存储、学校的数据管理政策、学校数据分析规划服务、临床资料咨询和解决方案以及研究计算方案和工具等。

1．2．4提供其他开放和可用的数据资源提供了开放以及公开可用的数据(如Bioinfor-maticsTimesaver、Data．gov、Databib、GenomicDataRepositories、HSRIC:Data，Tools，andStatistics、NIHDataSharingRepositories等资源)和可用的生物科学的数据存储库(如Dryad、GenBank、GeneExpressionOmnibus、MouseGenomeInformatics、ProteinDataBank等资源)，以及公开的卫生数据集、社会科学数据集和开放数据资源等。从上述图书馆科研数据管理服务来看，生物医学科研数据管理咨询服务占很大比重，除了数据管理政策咨询、数据管理计划撰写指南及模板、知识产权咨询等咨询服务外，具有生物医学领域特色的数据收集方法、元数据标准、数据类型和范围、生物医学数据特有的分析方法和工具、生物医学研究政策、生物医学数据资源以及生物医学研究数据管理的最佳实践案例更成为了服务的重点。科研数据管理服务与文献情报服务有很大差异，需要配备专业的数据管理服务人员。

2对我国图书馆医学科研数据管理服务的启示

2．1以用户为中心无论图书馆如何提供科研数据管理支持服务，科研数据管理的主要责任者仍是科研人员。因此图书馆开展科研数据管理支持服务必须坚持以用户为中心，从用户的实际需求出发。首先在服务范围内对生物医学科研人员进行科研数据管理服务需求的调研，主要内容包括对科研数据管理政策的掌握情况，实际的科研数据管理方法及工具、科研数据管理计划的模板及工具使用情况，元数据格式、转换格式和工具使用情况，数据分析方法及工具的利用情况，科研数据管理目前存在的困难，以及对于图书馆能够提供的科研数据管理服务的需求等。针对以上情况，学科馆员需深入重点课题组，对科研数据管理实际情况进行考察，全面掌握服务对象在科研数据管理方面实际存在的问题，提升模式和对服务的需求。然后根据对调研结果的分析，初步设计出科研数据管理服务思路，结合本单位学科化服务重点服务计划，进一步开展基于生物医学数据生命周期的科研数据管理服务模式的研究和实践。

2．2基于数据生命周期的科研数据管理服务模式科研数据是根据科研工作的流程而产生的，同科研项目一样，也有生命周期。医学图书馆学科馆员为科研团队或科研人员提供科研数据管理服务，必须遵循生物医学科研数据的生命周期，满足科研进程不同阶段对科研数据管理的不同需求，才能有效地提供科研数据管理服务。学科馆员根据数据文档计划(DataDocumenta-tionInitiative，简称DDI)的研究数据生命周期［13］，确定基于数据生命周期的科研数据管理服务模型，包括研究设计、数据收集、数据处理、数据存档、数据、数据发现、数据分析及数据再利用8个阶段，并根据不同研究阶段数据管理需求来确定科研数据管理服务的内容和方式。

2．2．1研究设计阶段在研究设计阶段，确定研究任务的同时需制定一份关于未来科研数据管理的规范计划。科研数据管理计划(DMP)是描述研究过程中及研究项目完成后科研数据处理方式的正式文件。清晰完备的数据管理计划不仅使得科研数据生成、保存、共享和利用等操作规范化，也可保证他人分享数据和长期保存数据的完整性和一致性。学科馆员要提供各基金机构数据管理政策、数据管理计划软件、基于科研数据管理计划的制订提供咨询与指导、基于数据生命周期的DMP最佳实践案例以及详细的研究数据管理指南等。

2．2．2数据收集阶段在数据收集阶段，科研数据管理需要确定数据格式、尺寸和命名方式，以及对数据短期进行存储。但生物医学领域的研究由于实验方法、对象、材料等方面存在诸多差异，导致数据收集方法与工具也存在很大差异。学科馆员需协助科研人员创建元数据，提供生物医学数据元数据格式、生物医学数据存储标准、一些分布式文件系统的介绍、其他可用的图书馆数据资源，以及根据情况构建或引入科研数据管理平台。

2．2．3数据处理阶段在数据处理阶段，科研数据管理的任务主要为数据转换和数据重新构建。生物医学领域数据类型比较复杂，需要针对不同类型的数据提供专业数据分析处理工具，学科馆员可以为科研人员介绍高性能计算中心、专业数据处理课程、数据处理方法等。

2．2．4数据存档阶段在数据存档阶段，科研数据管理的任务主要为数据长期保存与管理。目前用于科研数据长期保存的系统主要有公共数据仓储库、各学科领域的专门数据仓储库、各机构建立的数据仓储系统等。学科馆员需协助科研人员进行数据的上传存档，提供生物医学数据归档政策、数据仓库介绍、数据上传归档工具以及数据字典等。

2．2．5数据阶段在数据阶段，科研数据管理的任务主要为数据共享、确保数据安全和权力。数据的和出版是将研究数据视为科学研究活动的产出成果进行和出版，将有助于推动数据共享的进程。学科馆员可以提供生物医学科研数据共享与数据出版政策、生物医学科研数据交换格式标准，以及科研数据安全相关问题咨询等。

2．2．6数据发现阶段在数据发现阶段，科研数据管理的任务主要为数据挖掘和数据利用服务。学科馆员可以帮助科研人员发掘更多可用的数据来源、提供数据引用规范以及科研数据知识产权相关问题。

2．2．7数据分析阶段在数据分析阶段，科研数据管理的任务主要为萃取和提炼科研数据中的信息知识。此时，学科馆员需帮助科研人员对数据进行统计分析，找到数据内在的知识联系，提供生物医学科研数据分析软件(如SAS、SPSS等)及生物医学科研数据统计咨询服务等。

2．2．8数据再利用阶段在数据再利用阶段，科研数据管理的任务主要为数据关联与再利用。学科馆员可以为科研人员提供再利用的政策，并根据新的科研任务提供新的科研数据管理计划等。学科馆员在基于数据生命周期的科研数据管理服务过程中可以使用libguides建立数据管理支持服务平台，提供生物医学领域数据管理详细的指南和服务，重点建设数据计划及元数据标准、生物医学科研数据管理最佳实践、生物医学领域资源等。

2．3馆员能力建设科研数据管理服务的发展对图书馆员带来了极大挑战，如专业领域的科研数据管理服务受知识和技能的限制。有研究表明［14］，健康、科学的图书馆员虽然对科研数据管理服务的开发具有兴趣，但往往缺乏提供生物医学科研数据管理服务的有效技能。学科馆员虽然具备一定的学科知识和图书馆实践经验，但对于专业的科研数据管理服务仍需提升各方面能力。在数据管理咨询服务能力方面，需加强理解和把握生物医学科研数据的生命周期，学习生物医学数据管理相关技术知识，熟悉生物医学元数据，掌握生物医学领域科研数据相关政策及规定，熟悉生物医学领域科研数据的范围和存储格式，加强对机构知识库的了解，补充基金申请书写作经验，提升与科研人员合作和沟通的技巧等。另外还需加强开发数据管理软硬件的能力，掌握应用专业软件(如Dspace、Fedora、Eprints等)定制开发特定领域的数据管理平台的能力等。

3结语

数学科研工作计划范文第5篇

“西部之光”人才培养计划，是中国科学院1996年推出，由中组部和中科院共同管理的一项区域性人才工作计划，该计划的实施是贯彻落实中央“科教兴国”、“人才强国”和“西部大开发”战略以及“经济建设必须依靠科学技术、科学技术工作必须面向经济建设”的方针，加快西部地区青年科技人才培养，促进科技工作发展，更好地服务于地方经济建设和社会发展的具体措施。

“西部之光”人才培养计划覆盖四川、贵州、云南、广西、陕西、甘肃，青海和新疆等8个省、自治区的中科院院属单位、与地方共建单位及地方的部分高校、科研机构，以支持科研项目和资助在职博士研究生的方式，通过为地方经济建设和社会发展服务的科研实践，为西部培养造就了大批学术技术带头人和科技骨干。

“西部之光”人才培养计划实施10年来，中组部给予了高度的重视和全面的指导，同时也得到了地方组织部的大力支持和帮助。该计划从支持强度、资助范围及支持形式，均得到较大的加强与发展。10年来中科院投入经费近1亿元，以资助科研项目形式，共支持青年科技骨干362人，其中资助地方项目57个，资助培养在职博士生116人。受资助的362位项目负责人，绝大多数都已经竞聘到高一级专业技术岗位，其中，122人成为中科院创新岗位的研究员，67人成为了博士生导师，21人担任了研究所一级的领导，169人担任了研究室主任或课题负责人，4人获得了国家杰出青年科学基金支持。在资助的地方科研团队中，已经有2人入选中国科学院“百人计划”。他们还借助“西部之光”人才计划的支持，通过与地方和企业的积极合作，科研竞争能力得到显著增强，争取到了各类经费达1.6亿元。以这362位入选者为核心队伍，凝聚了2550多名青年科技人员，在科研实践中共同得到了培养和锻炼，形成了一批具有团结协作和开拓创新精神的科研团队，入选者招收培养的727名研究生，为西部未来人才的培养和梯队建设做出了不可忽视的贡献。

“西部之光”在发挥人才培养功效的同时，更加强调为西部经济建设服务。他们在资源的开发利用，生态环境的保护和治理及灾害防治、解决工程技术难题及育种增产等重要农业问题等方面，取得了一批有实用价值的研究成果，为地方经济发展带来很好的经济效益和社会效益。中科院各分院的协调小组在立项评审和终期评估中，把科研产出与地方需求的紧密结合作为重要指标，对与地方经济发展紧密结合的项目给予优先、重点支持。据对“西部之光”计划执行完毕的153位入选者的统计，他们共发表了SCI、El论文1267篇，撰写出专著26部，申请发明专利163项，实用新型专利26项，获得国家级奖励26项。

通过计划的实施，培养和造就了一批热爱西部、扎根西部、奉献西部，具有较高学术水平和科研能力的科技骨干人才，形成一支团结协作、作风过硬的科技团队。该计划在西部地区广大青年科技人员中产生了积极的影响，对推动西部地区的人才工作以及经济建设和社会发展起到了十分重要的作用。

“西部之光”人才培养计划分为项目支持计划，培养在职博士生计划、“西部之光”访问学者计划。

一、“西部之光”项目支持计划分为联合学者项目、一般项目和重点项目。联合学者项目每年评选10～15个项目，每个项目支持30～50万，可采取海外、东、西部人才联手立项，一般项目的支持强度在20万左右，对重点项目的支持强度在原基数上增加20％。各单位匹配强度不能低于“西部之光”计划支持强度的20％。执行期均为3年。

二、“西部之光”培养在职博士生计划，每年资助地方在职博士研究生20人，每人2万元。

三、“西部之光”访问学者计划，是中科院、中组部、科技部、教育部联合发起，从西部地区选调部分青年科研骨干到中央和国家机关有关部委所属科研机构、重点院校等进行培训。5年国家计划培养1000名左右西部学术带头人，中科院每年接受50名左右。

“西部之光”人才培养计划入选基本条件

1，申请者应热爱西部，有为西部地区的发展而拼搏奉献的精神，

2，具有博士学位并有三年以上的科研工作经历或具有硕士学位并受聘于副研究员岗位，

3，重点和一般项目申请者当年1月1日年龄不超过40周岁，联合学者项目申请者当年1月1日年龄不超过45周岁：

4，具有5名以上人员组成的结构合理的科研团组。

“东北之春”人才培养计划

为贯彻中央关于振兴东北老工业基地的战略部署，发挥中科院研究机构特别是东北地区研究所的科研以及人才等方面的优势，结合振兴东北老工业基地战略中的人才需求，为东北地区培养和凝聚大批人才，为东北区域经济发展服务，2004年中科院提出了实施“东北之春”人才培养计划。

“东北之春”人才培养计划以东北地区传统产业改造，高技术产业发展和生态农业与资源的可持续利用等为重点领域，配合振兴东北老工业基地科技行动遴选的科技项目，设立人才培养计划科研项目；根据地方的实际需要，支持为企业培养博士研究生同时以授课培训与到研究机构实习相结合方式为地方组织培训学术带头人、技术骨干以及新型产业人才。至2010年为东北地区培养数十位学术带头人，培训数千位科技骨干，为东北地区企业培养数百位高级科技人才。

“东北之春”人才培养计划实施2年来，支持重点科研项目18项，支持一般科研项目9项，支持地方项目2项，共计29人。资助在职博士生50人，举办培训班10期。

“东北之春”人才培养计划包含下列支持项目

一、围绕东北振兴科技行动计划重大项目设立“东北之春”人才培养计划重点科研项目。每个项目支持强度为30万元。

二、围绕东北振兴科技行动计划重点项目设立“东北之春”人才培养计划一般科研项目。每个项目支持强度为20万元。

三、为企业培养在职博士生项目

中科院东北地区研究所每年以委托培养形式为东北地区企业培养在职博士生，中科院按每名博士生补助2万元的标准，给予培养单位经费支持。

四、培训项目

主要依托沈阳和长春两个分院，组织实施为地方培训人才项目。每年在沈阳和长春分别举办至少两期培训班，每班招收学员50名，每班培训1～3个月。

“东北之春”人才培养计划支持的人选，年龄一般在40周岁以下。并符合以下条件，

1，主持科研项目的人员须具有博士学位，申请人一般应是工作在东北地区的科技人员，对于在其他地区工作的申请者需每年在东北地区工作9个月以上；