人工智能专题报告篇1
2017年12月4日，全球化智库(CCG)携手乌镇智库《2017中国人工智能人才报告》。报告正值第四届世界互联网大会在浙江乌镇举行，人工智能正是本届互联网大会的亮点，Bat等互联网巨头均推出人工智能应用场景等一系列“世界互联网领先科技成果”，人工智能人才也成为各界关注的焦点。
党的报告指出，推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合。人工智能已成为新一轮产业变革的核心驱动力、国际竞争的新焦点和经济发展的新引擎。人工智能作为互联网技术与应用的最高领域，已经得到国家层面的高度重视。作为人工智能发展的关键要素，人工智能人才的培养集聚已成为很多国家的战略重点，中国正在加快人工智能人才的培养步伐。ai|人工智能CCG与乌镇智库联合的《2017中国人工智能人才报告》就全球人工智能专利分布、人工智能人才的贡献、人工智能人才的招聘和培养、人工智能人才构成、人工智能人才的薪酬等多方面进行了深入研究。
报告特别对1980至2016年全球人工智能专利分布情况做了数据分析，以观察三十余年间人工智能专利分布在世界的变化。报告显示，美国东部和欧洲在人工智能专利起步较早，在1980-2000年间占据绝对优势，2011年世界人工智能爆发增长，作为后起之秀中国东南沿海地区和印度在人工智能专利已位居世界前列，形成赶超之势。
报告指出，中国人工智能专利的贡献最多的三个城市分别是北京、上海和深圳。南京、杭州、成都、广州、西安天津和武汉紧随其后。对人工智能需求量最大的城市分别为北京、上海、深圳、杭州、广州，共提供60%左右的岗位，计划招聘人数在全国总量的52.7%。这与全国人工智能企业、全国人工智能投融资的分布情况大体一致。
报告还进一步分析了人工智能企业的地域分布及融资情况：北京2000年以来累计新增人工智能企业634家，比上海、深圳两地之和还多。上海或深圳与其后的杭州、广州、苏州及成都四地企业数之和相当；2000年以来，北京人工智能企业累计融资规模超过28亿美元，占全国总额比重超过34%；其次为上海，占比超过24%，深圳为15.5%，杭州约为10%。
根据中国大陆主要招聘网站上包含确切企业规模信息的数据，进行招聘的ai企业当中，超过76%的企业规模在500人以下，超过50%的企业规模在150人以下。企业规模超过5000人的企业仅占招聘企业总数仅为5%左右。因此，招聘人数来看，中小企业同样是招聘的主力军，即规模在500人以下的企业，其ai人才需求占ai人才总需求的65%。
全球大学人工智能影响力排名(2017)
中国大学人工智能影响力排名(2017)
报告根据高校在ai领域的学术能力(如学科与ai的相关度、数量及其引用数、单位论文引用数等)以及高校在该领域的校友人数评估出了全球大学人工智能影响力排名和中国大学人工智能影响力排名。其中全球大学人工智能影响力排名前三的大学为麻省理工大学、卡内基梅隆大学和斯坦福大学；国内影响力前三名的大学分别是清华大学、北京大学和浙江大学。
而在对ai领域相关专业分析可以看出，计算机科学与技术、电子信息、软件工程等专业，为中国ai人才的主力专业。对比人工智能重要细分领域和各学科相关性，中国人工智能人才的专业构成中，计算机科学为人工智能各重要细分领域相关性最强的学科。
报告显示，架构师和算法工程师的高薪岗位占比最多，其年薪15万元以上的人数占该岗位总人数分别超过55%和45%；而从分布上来看北京、上海以年薪为15-25万的岗位为主力需求点；广州则以年薪5-10万的岗位需求最大，深圳、杭州在5-10万、10-15万、15-25万三个区间需求量相当。
产业与人才现状
报告进一步对ai产业和人才现状存在的问题进行了分析，首先，中国的人工智能产业起步时间晚。从ai专利数量上看，欧美国家于20世纪80年代开始布局ai，90年代已取得许多成果，而中国要到2000年之后才有明显的发展；第二，人才短缺。大部分ai企业能为人才提供的平均薪酬低于15万元，略领先于it行业的平均薪资水平；最后，人才平均薪资领先幅度不高。根据领英全球ai人才报告数据显示，美国拥有全球将近一半的ai人才数量，中国全球排名第7。CCG课题小组针对以上问题提出建议，旨在推动我国人工智能产业相关人才培养和促进我国人工智能产业的发展：
1、加强ai领域人才引进，在现有的“”、“”等部级人才计划中加大对ai人才倾斜。
2、在现有外籍人才政策中，对ai领域的外籍人才进一步放宽准入限制。
3、争取ai领域顶级活动如“世界人工智能大会”在中国召开，通过活动网罗ai领域顶尖人才。
4、支持中国ai领域行业协会国际化发展，推动其整合ai领域国际知名行业协会，形成国际性行业协会并落户中国，提升ai领域资源整合能力。
5、支持Bat等大型企业联合高校开展ai人才培养。
6、鼓励高校加强ai领域学科建设，建议教育部门根据具体情况进一步升格ai的学科级别。
7、建议政府部门支持ai企业开展前沿技术研发和成果转化，给予相关课题或项目以资金支持。
人工智能专题报告篇2
阐明高校智库建设理论与方法
据悉，2009年李树林主持的联合课题组写给教育部高教司的一份研究报告中在我国最先使用了“高校智库”这个词，随后，2010年，李树林在《管理观察》杂志上发表了《迎接高校智库时代到来》的卷首语，嗣后2013年又出版了《中国高教改革和智库问题论文选编》小册子，这些文章受到了高教界重视。正是在这样的背景下，李树林总编辑应邀为该班作了专题报告。据了解，这个报告共分三大部分：第一部分谈对高校智旖ㄉ枥砺鄯椒ǖ娜鲜叮重点阐明了高校智库建设理论创新，要正确处理全球化与本土化的关系，要正确处理教育与经济的关系，要正确处理大战略与小战略的关系。第二部分为智库实验与共享理论。这部分首先对大庆科技进步智库实验、大众化教育模式智库实验进行了介绍，同时对实验结果对高校智库的启示进行了归纳。其次，提出了成功智库具有的五个共同品质。第三部分对高校智库的前途进行了展望和预测，并提出了五条建议。
Cmtt对高校智库建设发声
本刊之所以能对高校智库发声，能量主要源于中国管理智库的基础。中国管理智库是国内比较早的思想库、智囊团。起源于1982年的大庆科技进步调研活动。中国管理智库21世纪初开始组织知识联盟，2006年正式起名为中国管理智库（Cmtt）。
Cmtt有别于一般智库组织形式，它是集传媒、研究、顾问、全球化性质和特点为一体的交互结构模式。Cmtt是分别由1992年成立的中国管理科学研究院科技进步研究所、1981年创刊的《管理观察》杂志社、1999年成立的北京软知本管理产业顾问机构、2011年成立的北京全球南南科技发展中心等四方组成的新型智囊集团。
30年来Cmtt为推进管理本土化，在管理兴企、兴教、强国等方面为各级政府、企事业单位和领导者提供了近100份研究报告，其中“大型企业科技进步调研、软着陆建议、推动管理本土化、中国南南合作”等研究报告受到国家领导的高度重视，在社会上产生了比较大的影响，发挥了较大的作用。
Cmtt30年的发展并不是一帆风顺的，不但有成功经验，也有失败的教训。Cmtt认为：一个成功的智库应当具备“国策（政策）对路、理论创新、成果转化、领导重视、社会影响”五个共同品质，也可以说是智库成功的五条基本原则。
人工智能专题报告篇3
关键词：联机分析处理多维分析数据挖掘XBRL高校智能财务分析
一、引言
随着高等教育的改革，高校的大规模扩招，高校的财务状况也迎来了更为复杂的局面，需要对影响高校正常运行的各种财务问题进行实时、有效的监控，进行必要的财务分析。高校财务分析是指以事业计划、财务预算、会计报表和其他相关资料为依据和起点，采用针对性的方法，对高校一定时期内业务活动进行系统剖析、比较和研究，并对现行校内财务管理的经验进行总结和评价，揭示其中存在的问题，逐步认识和掌握学校财务活动的规律，改进财务管理工作，提高财务管理水平。高校财务分析是高校财务管理工作的重要组成部分和重要手段。高校财务分析可以帮助上级财政部门、教育行政管理部门把握学校的财务状况和发展趋势，了解高校的宏观信息和财务风险，为高校领导层做出科学决策提供依据。
本文探讨了高校数据仓库、多维分析、高校数据挖掘、XBRL技术，针对高校智能财务分析系统的设计目标与实现功能，设计了系统功能模块结构，构建了高校智能财务分析系统架构模型，并就系统多维数据仓库设计和知识库设计进行了研究。
二、高校智能财务分析系统设计
（一）系统设计总体目标
高校智能财务分析系统设计的目标是：能为高校提供一种全方位财务分析以及最佳分析评估模型的量化分析工具，来满足高校上级主管部门，高校管理者、决策者等对高校财务分析与价值评估方面的需求，包括能提供更细致的财务报表、财务状况分析、财务趋势分析、财务成果分析、现金流量分析、财务风险分析等主要以财务指标为基础的资金、资本、资产分析，在此基础上从战略决策的角度考虑，为上级主管部门、高校领导层提供对高校持续发展影响较大的财务数据和分析报告，满足对高校财务运行情况的评估要求;给高校管理层及其上级主管部门提供风险分析和未来发展的预测分析，提高高校抵御财务风险的能力，实现高校决策过程的科学化和智能化。
（二）系统功能结构设计
1.确定高校智能财务分析主题。根据高校智能财务分析的目的和要求，在高校智能财务分析系统中主要确立了三大主题，分别是高校智能财务分析、高校财务报告智能编制与、高校财务绩效评价。其中高校智能财务分析主题又包括营运能力分析、偿债能力分析、发展能力分析、非财务因素分析等多个子主题;高校财务报告智能编制与主题包括高校财务报告编制、财务报告等子主题。
2.智能财务分析系统功能模块结构。根据高校智能财务分析系统设计的主题和目标，设计的高校智能财务分析系统功能模块结构如图1所示。
3.智能财务分析系统架构设计。根据高校智能财务分析系统设计的主要目标及实现的功能，设计的高校智能财务分析系统架构如下页图2所示。
系统采用“多维数据仓库―智能数据挖掘―XBRL模式导入”的系统结构。主要包含三大部分，第一部分是数据库系统和模型库系统的结合，它是决策支持的基础，主要通过etL异构数据析取平台将高校财务系统及相关系统的业务数据，进行抽取、清洗、净化、加载、格式转换等进入多维数据仓库中，为领导层决策提供定量分析的辅助信息。第二部分一方面通过多维分析、多维报表、智能数据挖掘从数据仓库提取反映数据本质的综合数据和信息;另一方面数据经过预处理，导入为XBRL模式数据，智能数据挖掘从XBRL模式数据中依据算法挖掘出符合高校财务报告需求的知识，并提供多种格式输出。第三部分是专家系统部分，本部分将财务专家和智能数据挖掘算法相结合，将从数据仓库中挖掘到的知识放入高校财务专家系统知识库，经专家系统进行知识推理后形成辅助决策的定性信息。
4.高校财务数据仓库的设计。高校财务数据仓库是高校智能财务分析系统环境的核心，目的是通过对整个高校财务数据及相关部门数据进行梳理，构建一体化的数据存储环境，可以使高校面对的大量错综复杂的数据得到灵活的处理，为高等学校智能财务分析与决策提供所需关键、有用信息。高校智能财务分析系统数据仓库采用星形架构，由一个事实表和一组维表组成，设计模型时，选择财务分析指标作为数据仓库的主题，建立事实表，并从高校财务分析与决策的角度出发确定维度，如指标、项目、时间等。然后构建维度的层次关系，层次关系以分析指标和受众群体的不同来进行构建。本智能财务分析系统初步设定了六个维度：校内单位（包括院级单位及校内其他部门）、项目、指标、财务专家、时间、往来单位。高校智能财务分析系统数据仓库模型星形结构如图3所示。
5.高校财务专家系统知识库设计。
（1）专家知识获取。在整个高校财务专家知识库的知识获取过程中，采用基于知识工程师的知识获取方式，通过知识工程师准备高度结构性的问题组织高校财务领域专家以问答方式进行面谈，获得原始知识，并整理为自然语言描述，然后通过转换，把知识语言通过知识编辑器输入，知识获取流程如图4所示。
（2）知识库设计。高校财务专家知识库采用概念―事实―规则的产生式知识表示体系，知识库中的知识由事实和规则两部分组成，事实知识由概念组成，规则知识由事实组成，知识库中需要的各种规则，可以描述如下：
<规则>：：=（<规则名称>，<前提1/原因1>|<前提2/原因2>|…<结论/现象>，<可信度，CF>
则知识库基本的表示形式为：
iFa（前提或原因）tHenB（结论或现象）onCF（可信度），含义为“如果a成立则有置信度CF的结论为B”。
（3）推理机设计。推理机实施推理，并对推理进行控制，是规则的解释程序。高校财务知识推理过程如下：使用者输入已知事实，系统搜寻可用知识，构成知识集，事实与规则如匹配成功，即执行规则结论，如匹配冲突，则调用相应的解决冲突策略进行消解，推理出新的可用事实，加入到动态数据库中，作为下一步推理的已知事实，实现知识库的扩充，它是一个不断循环、持续反馈以使知识库不断完善的过程，这样反复运行，直到求解成功。
三、结论
高等学校财务数据的分析是高等学校管理决策和快速、健康发展的基础，传统的基于人工的财务分析手段，在高科技发展的今天，已然落后，必然被智能财务分析系统所代替，结合商业智能技术、智能数据挖掘技术、数据仓库技术和oLap技术的高校智能财务分析系统通过实现对高校财务动态的监控，对高等学校财务实现智能的分析，以及为管理者提供科学、合理的决策依据，可以想象，其必将为高校财务管理与决策带来一系列影响深远的变革。
参考文献：
1.袁隽媛，谢健.基于oLap的高校财务决策研究[J].中国管理信息化，2010，13（17）：2-5.
2.彭成，佟秋利.高校财务多维查询分析系统[J].计算机工程与设计，2012，33（5）：2057-2062.
人工智能专题报告篇4
新视点：中国实体经济要主动拥抱互联网
“全面建成小康社会，实施《中国制造2025》，实现两个百年目标，企业承担着重大的历史责任，这是社会责任的最高境界”。中国工业经济联合会会长李毅中在发表主旨讲话时指出，在面对经济下行压力加大、内外市场低迷、企业效益下滑时，中国实体经济要主动拥抱互联网，工业企业履行社会责任仍要坚守绿色低碳、质量安全基本要素不动摇，诚信为本道德底线不超越。
“（这就）要依靠创新驱动，提升生产力要素的质量和水平，要将落实节能减排、品牌质量和安全生产作为责任重点，要依靠实体经济自强自立及建立企业社会责任的法制化、制度化环境等方面努力提升企业履行社会责任的效能和水准”，李毅中说。
新动力：智库是推动社会责任发展的催化剂
作为本次会议的一大亮点，本次会还宣布成立了“中国工业经济联合会中国工业企业社会责任研究智库”，经过遴选、报审、批准等程序，首批智库专家由包括金蜜蜂智库首席专家殷格非在内的24位专家学者担任。
“成立中国工业经济联合会中国工业企业社会责任研究智库，是中国工经联贯彻落实十八届三中全会《决定》的要求，按照‘新型智库’的战略定位要求，采用平等、开放的互联网思维和模式，以项目为载体、任务为纽带，智力资源互联互通、形成共建共管的新型智库”。
中国工经联执行副会长兼秘书长熊梦在会上表示，下一阶段智库将开展企业社会责任立法、调查研究、管理体系创新等领域的联合研究；承接政府政策研究课题，为有关部门制定政策提供支持；总结企业经验，开展交流活动，提供管理咨询服务；开展相关领域的国际交流与合作，为国际谈判提供智力支持等。
首期24位智库专家为：程华、郭沛源、郭秀明、郭毅、李光、李凯、李丽、李伟阳、李文、梁晓晖、马欣迎、孟凡彪、聂丽蓓、钱小军、孙建业、王爱强、王晓光、旭、文雪莲、杨东宁、杨力、杨钟仁、殷格非、周国银。
新趋势：CSR报告和CSR管理助力转型升级
作为每年会议都备受期待和普遍关注的一个重磅，会议还了《中国工业企业管理指南（2015）》（下简称“管理指南”）和《中国工业企业社会责任发展报告（2015）》（下简称“发展报告”）。近年来，社会责任报告和社会责任管理渐成企业社会责任建设的两个标配和重要抓手，取得长足进步，今年的报告中又有哪些新发现、新趋势呢？
在由中国工经联执行副会长荣剑英的“管理指南”中，包括了社会责任管理融入工业企业的路径、工业企业社会责任重点议题管理、工业企业社会责任管理能力建设及附录等八个章节的内容。“管理指南”旨在从以履责内容为主转变为以社会责任管理提升为主，力图建立适合中国工业企业现阶段发展水平与管理特点的社会责任管理思路、内容与方法体系，引导企业进一步强化社会责任管理，提升可持续竞争力，标志着我国工业企业履行社会责任即将迈入新常态，转型升级有了新的抓手。
而“发展报告”则对我国工业企业社会责任发展的现状、挑战和趋势进行了分析，并从2014年度工业企业履责的绿色制造、互联网与工业融合创新、大气污染防治、食品安全等七大热点议题出发，深入剖析，从多个维度介绍了企业履责的典型措施，并发掘企业的典型案例，为我国工业企业的履责实践提供参考。
新面孔：38家企业今年被授予五星级企业
来自现场得到的第一手数据显示，78家企业集中了2014年度社会责任报告，其中以石化和医药企业最多。中国工经联、联合国工发组织正式的“2015第二届中国工业企业履责星级榜”，38家上榜企业被授予“中国工业行业履行社会责任五星级企业（2015）”称号。
在中国工经联执行副会长刘海燕的《2015中国工业经济行业企业社会责任报告综合评估报告》中，将评估总结为如下特点：报告的披露内容其完整性和实质性有进一步提高；报告在社会责任管理和责任绩效方面的信息披露更加全面和深入；报告更加注重采用专题、案例、外部声音、图片等丰富的表现形式，可读性逐步增加；报告在构思设计上有诸多创新，呈现出了不同亮点。
而在对“2015第二届中国工业企业履行社会责任星级榜”情况进行说明时，中国工经联执行副会长路耀华也集中揭示了与2014年首届星级评价情况对比有四方面发现：一是企业制定社会责任战略规划的情况有所改善，二是企业社会责任推进管理工作逐步完善，三是企业更加注重利益相关方管理工作，四是企业社会责任实践更具创新性和企业自身特色。
人工智能专题报告篇5
又到了三月，又到了两会，又到了，政府工作报告的时间，年年岁岁花相似，岁岁年年文不同，那么在今年的政府工作报告中，又有哪些最新出台的热辣词汇呢？这些新词的背后，又体现的政府、经济工作的哪些思路呢？让我们一起来寻找。
人工智能。“全面实施战略性新兴产业发展规划，加快新材料，人工智能，集成电路生物制药，第五代移动通信等技术研发和转化。”这是政府工作报告第三部分第4点中的原文。人工智能以2016年的人机大战为契机，在过去的一年形成了井喷的态势。人工智能领域技术水平的提升已经引发了前所未有的关注热潮，而其中如语音识别、无人驾驶、人脸识别、智能机器人等技术已经开始从实验室走向了应用。而在今年两会上，人工智能也屡屡吸引了大家的眼球：科大讯飞的刘庆峰向总理当面展示了以人工智能为平台的即时语音识别与翻译系统；百度公司董事长李彦宏，在今年的提案继续承续了他去年的风格，三项提案全都和人工智能相关，一项是用人工智能解决儿童走失问题，另一项是用人工智能来控制交通，还有一项则涉及到人工智能与各个行业的融合。2015年《政府工作报告》中，首次提出了“互联网+”，其后两年互联网与各行业的融合成为了热点。而两年后的今天，人工智能写入了政府工作报告，相关人士预测，这将成为下一个互联网技术的爆发点，有分析报告指出，预期到明年中国智能硬件全球市场占有率将超过30%，而产业规模将超过五千亿。
新三板。“深化多层次资本市场改革完善主板市场基础性制度，积极发展创业板、新三板，规范发展区域性股权市场。”这是总理连续五年政府工作报告中提到发展多层次资本市场，但新三板却是首次被提及。资本市场的相关人士指出这对新三板而言无疑是一个积极的信号，新三板登上政府工作报告，表明新三板已经是中国多层次资本市场中的重要一环，而且与创业板相提并论，将会共同推动国家的创新战略。新三板从前年开始火爆，在去年饱受质疑，到2016年超过了一万家，一直是资本市场关注的焦点之一。前不久，证监会主席刘士余在国新办会上也专门提及，新三板的功能已经越碓酵怀觯在2016年融资超过了1391亿元，而且将发挥越来越大的作用。而今年政府工作报告对新三板的首次正式提出，可以预期下一阶段，新三板这样一个创新的资本市场将值得期待，诸如大家一直非常关注的新三板的分层问题、转板问题以及注册制改革，可能都会在新三板这样一个创新的资本市场逐步展开。
全域旅游。在今年的政府工作报告中，谈到进一步释放国内需求潜力拉动消费时专门提出，“要完善旅游设施和服务，大力发展乡村、休闲、全域旅游。”全域旅游这样的一个词，不像新三板和人工智能那么引人注目，但实际上在2016年，全国旅游总收入已经达到了4.69万亿元，旅游业对国民经济综合贡献率达到百分之十一，对社会就业贡献超过了百分之十，旅游已经是不折不扣的国民经济战略性的支柱产业了。在我国旅游发展的初期，主要是建设景点、景区、饭店、宾馆，但是现在中国的旅游已经形成了全民旅游的新阶段，传统的景点式的旅游早就不能够满足大家的需求，而全域旅游则契合了当下旅游业的发展的趋势。首次写入政府工作报告的全域旅游，也预示着中国的旅游业将从传统的“旅游”发展到“旅行”进而发展到旅居，在这里面带动的不仅仅是一个旅游行业，而是相关的上下游以及周边产业的提升。单单一个旅游业，2016年就带来了将近五万亿元的收入，如果扩展到全域旅游，其前景该多么值得期待。
在今年的政府工作报告中，其实首次出现的并不止这些新词，比如还首次提到了“蓝天保卫战”，首次对说不，首次强调了房屋的居住属性，而这些点点滴滴的首次，折射出了中国的发展，也给像企业这样中国经济活动中最活跃的主体，带来了无穷的商机。
人工智能专题报告篇6
最近，全球最大的专业技术学会组织ieee发表了一份报告，强调了工程师和研究人员在开发新的智能软件和硬件时，应以合乎伦理的方式进行思考。在他们看来，人工智能技术（ai）的发展应该要与人类的道德价值观和伦理原则相符合。
这份题为《伦理对齐设计》的报告长达100多页，提出了相应的发展指南和指导准则，希望ai领域专家、自动化系统专家应更多的投身系统设计的后果等方面的研究，并将人类伦理带入到ai的研究推V当中。
在ai席卷全球的当下，智能制造和自动化系统中的伦理因素已变得越来越重要，因为越来越多的ai技术已被运用到市场和政府的工作当中。由此引发的很多讨论也是围绕着先进的ai系统而展开的，而现在已经有了能够对商业和政治决策产生重大影响的ai新技术。
ieee人工智能与自主系统伦理道德考虑全球行动计划主席RajaChatila在接受媒体采访时表示，ai系统技术工程师未必都清楚人与智能机器人之间存在的潜在问题。
他说，“我个人认为，大多数工程师和公司还没有真正意识到这些伦理问题，也没有真正面对这些问题。因为他们虽然受过开发高效工作的系统的培训，但是没有受过关于伦理问题的培训。”
已经出现的问题之一，即算法偏差。ai系统的确能够反映制造者的意图，但是如果这些意图与使用者不一致时，就有可能带来很多棘手的问题。
关于ai技术在研发与生产过程的透明度，该报告反复强调，急需建立一个能够报告“为什么做出该决定”的自动化系统。然而，目前最先进的ai系统也很难实现这个目的。更重要的是，研发企业隐藏ai系统的内部详细信息的情况也不少见，这也是推动ai系统透明度面临的一个重要问题。
透明度不仅是理解图像识别算法等技术的关键，也是未来我们如何进行战争的关键。ieee报告对ai武器的讨论充斥着平静而可怕的语言，如“这些ai机器一旦失控将导致不负责任的暴力和社会破坏”。
为了阻止ai武器带来极大的破坏性，ieee组希望更多的人参与到这些ai系统研发之中，在ai武器启动之前能够实现有效的控制。
未来，ieee将围绕伦理和ai而建立ieee标准，并针对ai系统设计中伦理问题建立三项标准（其中一项已经实施），另外两个正在制定中。
制定标准的过程，需要市场去接受采用它们，因为，伦理系统的建立将降低65%使用ai武器杀人的可能性，这更能吸引人们关注。但更有可能是，许多科学家并不理会这些伦理问题，继续以自己的方式研究开发。
人工智能专题报告篇7
关键词:科技创新智库;事实数据;科技情报机构
引言
科技智库是中国特色新型智库的重要组成部分，是以科技战略政策研究和科技支撑服务公共政策制定为主要职能的专业政策研究和咨询机构。科技智库具备智库的共性特征有:①研究工作具有政治性和现实针对性，不以学术研究为主，而以影响政府决策为科研目标。②具有独立和非赢利性，以科研院所、高校、学会、公司、中心等命名，作为独立法人机构，不以赢利为目的。③智力产品是赖以生存的根本，通过为决策部门提供政策思想、方案和建议等智力产品及其带来的影响和声誉来维持自身的生存与发展［1］。科技创新智库建设基本要求与必备条件主要包括以下几点:一是具备开展决策咨询的基础资源条件。完备的数据库和丰富的事实型数据库资源是建设科技创新智库的基础之一，客观科学的数据有助于研究人员进行定量分析，为提出科技决策建议提供强有力的支撑，避免主观臆断;二是拥有高素质的专业研究人才及研究团队。建设科技创新智库的核心在于打造高素质的专业研究人才和研究团队，人才是最重要的创新资源之一，打造一支跨学科、跨领域的复合型人才研究团队是保持科技创新智库创新活力的内生动力;三是具备长期开展决策研究的实践与积累。科技创新智库要成为政府部门倚重的“智囊团”，须具备长期从事科技决策研究的实践经验积累，具备较强的情报分析和政策研究能力，能够提出具有前瞻性、科学性、实效性的科技决策建议。
1全球科技创新智库建设现状
《全球智库报告2019》指出，目前，全球智库整体增长快速，全球共有8248家智库，其中，美国拥有1871家智库，居全球之首;印度智库数量为509家;中国智库共507家，位居第三。
1.1美国知名科技智库建设概况
美国是国际上公共政策研究与咨询业最发达的国家，其智库的数量全球最多、影响力也最大，居全球之首。其中，以信息技术与创新基金会、兰德公司等为代表的美国科技智库，大多是政府通过委托研究的方式为智库提供资金支持，智库围绕政府的需求开展课题研究，为政策制定者提供专业知识和思想。智库与政府之间建立人才交流机制。充分发挥智库的决策咨询和教育功能。
1.2欧洲知名科技智库建设概况
英国政府高度重视科学咨询在政府决策中的作用，形成了较为完善的科学支撑决策机制，通过智库为政府决策提供重要支撑［2］。英国科技决策智库参与政策过程，帮助制定政策问题的框架，提供相关问题的背景信息，为政府提供政策建议，英国科技决策智库还会对中长期科技重点问题提出预警，以提醒政府防止出现重大失误和决策偏差。
1.3日韩科技智库建设概况
日韩科技智库建设相较于欧美国家起步较晚，但是成长速度和发展质量却非常高，其运行机制受国家体制、经济社会发展水平及文化渊源的影响而各具特色［3］。日本科技决策智库的研究团队一般是以研究项目为导向组建，按照科技政策面临的最为重要的问题进行项目设置，根据项目组建项目研究导向的研发团队，具体开展某一领域的研究工作。韩国科技政策研究所主要为总理府及政府各部门、地方政府和企业提供政策研究和咨询服务［3］，为政府部门和其他组织开发政策选择，将战略引入私有部门以促进其技术创新，并为公众提供科技政策趋势方面的信息和数据。
2国内相关省市科技创新智库建设概况
2018年以来，我国智库发展进入制度化建设的阶段。中国特色新型智库建设进入了“快车道”:国家高端智库“领雁效应”显著，各地各系统纷纷研究制定地方智库和系统内部的智库发展规划，拉开了体制内智库体制机制改革的序幕，媒体智库应运而生，高校智库建设如火如荼，社会智库蓬勃兴起［4］。国内多家研究机构都曾对我国创新智库发展情况进行研究分析等。其中，据隶属于上海社会科学院的上海社会科学院智库研究中心的《2018中国智库报告》中的相关内容来看，中国社会科学院、国务院发展研究中心、中国科学院、中国工程院、中国宏观经济研究院、中国国际经济交流中心、中共中央党校(国家行政学院)、中国现代国际关系研究院、北京大学国家发展研究院、中国国际问题研究院依次为综合影响力位于全国排名前10位的智库。由南京大学中国智库研究与评价中心和光明日报智库研究与中心共同研制完成的《2018Ctti智库报告》指出，近年来，中国特色新型智库建设取得了令人瞩目的成绩:从中央到地方，促进智库建设的政策文件不断出台，政策制定点面面俱到，智库政策体系逐步建立;形成了“国家高端智库为引领，省市级重点智库为支撑，其他新型智库为补充”，纵向层次分明、横向类型丰富的新型智库体系，以及涵盖领域广泛、类型丰富的智库平台;智库对外交流传播逐渐深化，我国智库逐步走出国门，融入国际发展的大环境，积极与国际智库展开对话交流;智库相关研究蓬勃开展，研究成果出现井喷式增长，智库在服务国家战略、社会公共政策方面的作用日益凸显。
3科技情报机构成为科技创新智库建设主力军的思考与建议
3.1科技情报机构从建立伊始就肩负“智库”使命
1956年，中国情报事业创立，全国各科学技术情报机构陆续发展，科技情报工作的功能定位为“耳目、尖兵、参谋”。中国科技情报机构不断适应社会主义经济建设需求，快速恢复并持续发展，围绕领导决策、科技发展、经济建设等方面开展了大量研究，为国家的经济建设和科技发展做出了应有的贡献。
3.2科技情报机构成为科技创新智库建设主力军的现实基础
从前文中国外智库建设概况来看，情报功能已成为智库的重要组成部分。在国外，智库机构一般都有强大的信息情报功能，甚至有些著名智库就是从图书情机构逐步发展演化而来［5］。同时，科技情报机构自成立之初就将为政府部门提供科技决策服务作为其一项核心功能和核心业务，在决策链的各个环节均需要包括情报研究在内的决策服务［6］。
3.2.1科技情报机构具备构建科技创新智库的数据资源基础纵观国内外科技智库，都是在大量数据基础上分析得出结论，从而为决策者提供决策咨询。20世纪以来，随着电子信息技术、“互联网+”技术的迅速发展，我国各省(市)科技情报机构均建立了整合国内外优良的大型综合性的科技文献服务系统资源，文献品种涵盖期刊、专利、标准、图书、会议学位论文、研究报告、科技成果、统计数据、企业信息、产品样本、专家信息、政策法规、本地特色数据库等。同时，各省(市)科技情报机构搭建的科学数据、科技报告、科技成果转化、科技金融等科技资源服务平台掌握了大量的科技事实数据和丰富的信息来源为科技智库建设奠定了坚实的基础，可以为政府及公众提供科学可靠的信息资源和情报服务。
3.2.2科技情报机构具备为决策研究提供信息支撑尽管科技信息的资源保障仍是国内许多传统意义上的科技情报机构的主体业务，但由于我国科技情报机构基本都隶属于政府科技管理部门，为政府科技管理部门提供决策服务一直是科技情报机构的主要业务活动，为政府部门的科学决策和科技管理发挥了不可或缺的作用，并成为不可替代的角色，服务于政府决策的全过程［7］。随着国家大力推动智库建设，许多传统的科技情报机构已经把建设科技智库作为机构发展的重要方向。目前，各省(市)科技情报机构为决策服务而开展的研究活动已形成规模和体系，且逐年稳步发展。由此说明，科技情报机构能够为政府更好地把握科技发展趋势、制定科技规划和科技管理决策提供信息支撑。
4科技情报机构成为科技创新智库建设主力军的主要路径
4.1构建完善的科技大数据平台
数据与信息是智库生存和发展的根基，准确的数据和信息是开展精准决策的基础，智库的决策分析、风险评判和政策评估都需要大数据为科学决策和政策评估提供实时动态监测和实时预警分析，需要大数据推进智库风险分析的精细化和精确化。因此，在大数据时代背景下，科技创新智库应着力构建和完善科技大数据平台，充分运用大数据的数据挖掘算法等技术，多渠道、多层面获取海量数据信息并加以整理剖析，提高新型智库对政策制订的科学性［8］。
4.2加强科技创新智库专业人才团队建设
1)邀请省内外具有较高威望和影响力的权威专家作为智库的首席专家，或邀请在行业中公认的学术技术带头人，且对本专业领域工作具有创新性构想和战略性思维的专家，采取专家挂帅、优秀团队支撑的模式，以专家为核心，以优秀团队为主力，打造擅长政策研究且了解省情民情的，具有专业化素养的智库高端人才团队。2)提高科技情报研究人员整体研究水平。一是培养科技情报人员立足于国家战略和发展全局，针对我国改革发展稳定重大理论和实践问题等开展前瞻性、战略性研究的基础理论研究功底;二是要培养科技情报人员善于开展实践调查的“接地气”作风，要求科技情报人员从社会实践中获取第一手研究素材，为理论创新和决策咨询提供科学依据;三是进一步提高科技情报人员的专业性，不断创新研究方法，利用分析工具进行科学准确的分析，为作出重大问题的决策提供科学有效的依据。
4.3建立完善的良性运行机制
1)接受政府科技部门委托，坚持服务全省科技发展的方向定位，紧密围绕全省科技发展的重大问题、前瞻性问题，在准确把握决策需求的基础上快速组织开展研究，完成“命题作文”，加强政策建议的针对性、有效性，大力提升成果质量。双方可以通过签订“任务委托书”等形式，在委托书中明确咨询目的、咨询任务、完成时间、质量要求、提供的条件、经费保障等事项。2)逐步建立完善智库专家自主选题机制。科技创新智库可根据科技发展规划，围绕科技发展战略、产业科技创新、区域创新能力评价等重大问题拟定“年度重点研究咨询课题指引目录”，供智库专家选题参考。充分发挥智库专家在相关行业领域的领军人的作用，由智库专家带领研究团队自主选题，建言献策。增强战略谋划能力和综合研判能力，不断提高决策咨询服务水平。
4.4创新科技智库研究分析方法
要成为科技创新智库，不但要将情报机构“耳目、尖兵、参谋”的作用发扬光大，而且需要更加迅速的反应和更加全面的提炼。中国科学技术信息研究所提出的“事实型数据+专用工具方法+专家智慧”情报研究方法是适应当前创新需求、符合政府决策特点的一种情报分析新模式。通过三者的有机结合，综合运用定量与定性分析、对比分析、统计分析等方法，在保证客观性的同时，充分发挥专家的主观能动性。
人工智能专题报告篇8
关键词：医学信息检索；双语；多模式；考试
考试是教学工作的重要环节，是评价教学效果的重要手段。在教学过程中合理组织考试能有效地了解和考查教学效果，有助于改进教学。我国高校现有的考试模式、考试评价制度，对促进学生基础知识、基本技能的掌握起着不可替代的重要作用。但是，随着教学改革的逐步深化，传统的不合理的考试模式，对于提高人才培养质量的制约作用逐渐凸现出来[1，2]。
1国内外考评分析
我国现行的高校考评制度存在着诸多问题，在很大程度上阻碍了创新型人才培养目标的实现。主要体现在：①考试形式单一，考试范围狭窄。目前高校考核的主要形式是笔试、口试、论文，在这几种形式中，闭卷考试采用最多，其他形式使用较少。②考试内容重书本理论知识，局限于教材。存在考前划范围、定重点的现象，学生们普遍是"背多分"式学习，不利于学生的主动学习。③考试时间过于集中，学生学习压力大。高校考试多集中于期末，大多数院校在期末单独抽出一至两周作为"考试周"，学生在短时间内承受着极大的考试压力，造成了学习上临时抱佛脚，突击应付考试，不利于有效巩固学习成果。④试卷分析与考试结果反馈力度不够。教师阅卷只重判分，不注重试后分析，也没有改进教学策略，为考试而考试的现象普遍存在。⑤传统的考试方法违背了智能规律。哈佛大学著名的心理学家霍华德・加德纳教授在20世纪末提出了多元智能理论[3]。将智能归纳为九种，即语言智能、逻辑数学智能、空间智能、音乐智能、肢体动觉智能、人际关系智能、自我认识智能、自然观察智能和存在智能。根据多元智能理论，个体之间的智能差异往往不在于高低的差别，而在于其特长表现在不同方面，因此不能以单一的模式来评判个性化的智能状况。教育要以多元化的模式去挖掘、提升个体的智能，使被教育者的智能发挥至最高水平。
国外考试注重了平时成绩及过程性的考核，考核形式实现了多样性。借鉴国外高校的考试制度，对完善我国高校考试制度或可起到他山之石可以攻玉的功效[4，5]。
美国强调过程评价的考核模式[6-8]。美国大学非常注重过程评价，在教学过程中的每个阶段都安排不同的考核方式，以多样化形式充分挖掘学生的学习潜能和创新能力。课程的考核方式有口试、小组讨论、课堂参与、案例学习论文、学期论文、期中测验和期末考试等。采用科学的考试理念、灵活的考试方式和人性化的考试管理[9]。英国大学采用“以学生为中心”的教学模式，其考核方式有多种，如课堂讨论发言（classdiscussion）、实地访问调查报告（investigation）、课堂演讲（presentation）、案例分析（casestudy）、分析报告（report）和撰写论文（essay）等，论文和报告是主要的考核方式。德国大学采用灵活多样的考核模式，在整个考试过程中没有试卷，均是教授就约定好的课程提出问题，考生根据自己的学识作答，教授可随时给予补充和提示，考试就像一个研讨会。最后，经过教授和助教商讨后，对学生的表现做出评定。澳大利亚国立大学注重的是应用能力而非记忆性知识的考核[10]，在考试内容上，允许学生根据自己的兴趣或特长选择考题，采用分次累积的计分方法，避免单一指标的评定方法，考试结束后，教师不仅要评定分数，还要讨论考试内容和方法，且根据学生的不足给予个别辅导。日本是注重个性和创新能力的考试模式。日本高校的考核由平时考核、定期考核以及学年考核相结合而成，突出考核的连续性与综合性。考试方式主要依据课程的特点而定，很多高校对口试作为笔试的辅考核手段在一些课程中作为硬性规定。并且课程设计、科研论文、社会调查报告等实践性、创造性的考核方法也在逐渐代替传统笔试。
医学信息检索课是为生物医学工程专业本科生开设的专业选修课。课程涉及生物学、医学和信息技术，具有国际通用性强、可比性强、实践性强的特点。目前世界上大型的、权威的数据库大多为英文数据库，在检索这些数据库的过程中不可避免地要与专业英语打交道。双语教学符合国家政策和我校的"十二五"建设发展规划"把北京工业大学建设成国际知名、有特色、高水平的研究型大学"的要求。教学目的是为了提高w生获得与利用文献情报、跟踪世界前沿研究领域的能力，从而提高自学及独立分析、研究、解决问题能力；同时也为了提高学生对专业英语的听说读写能力。
医学信息检索课自从2007年至今已经实施了8轮双语教学，在教学实践中，任课教师深刻体会到除了课堂教学模式的多样化外，考试模式也必须多样化。传统的考试方法之题型不外乎选择填空、简述、论述等项目，学生只要背熟课本及笔记就可轻易获得高分；而以做实习题代替考试的方法，学生仍处于被动地位，检索方法应用的范围很受限制，不能调动学生学习的主动性[11]。闭卷、开卷以及由老师出实习题以实际操作代替考试等方法均不太理想，因此需要开发新的、适合全面测试学生文献检索和专业英语应用能力的考试方法。
2研究方法
2.1研究目的本课题研究的长期目标是提高学生提出问题、分析问题和解决问题的能力。短期目标是使学生学会查找专业文献的有效方法，掌握文献综述的撰写方法，为申请科研基金项目和毕业设计做准备；并掌握一定的专业词汇，能阅读理解英文文献。
2.1.1设计多模式的考试方式，使考试成绩与应用能力密切联系传统考试忽略对学生学习过程的考核，使得记忆力成为考试成功与否的决定要素，造成了"平时松、考前紧、考后忘"的现象。因而本课题设计多元化的考试方式，让学生在学中考、考中学，在学习过程中顺利完成考试，而且考试成绩能充分展现对课程内容的应用能力。
2.1.2发挥考试作用，提升文献阅读与英文表达能力传统的文献检索课程，学生经常满足于找到一些文献，而不去关注所找到的文献是否满足要求，不能很好地分析和利用文献。课题研究制定合理的考试方案，督促学生阅读文献，掌握专业英语词汇，并能够准确表达。
2.1.3利用考试指挥棒，指导科技论文写作目前的本科生，在大学阶段缺少科技论文写作训练，突出体现在科技项目的申请书和毕业论文上，从内容到格式都不符合规范，学生往往困惑于写什么和如何写的问题。在本课题研究中利用考试这个指挥棒，指导学生去提炼问题，学会清晰地书面表达，无疑对学生今后的科研和就业都具有非常重要的作用。
2.2拟解决的主要问题
2.2.1解决突击考试、一次考试论成败的问题，注重过程性考核，最大发挥学生潜能本研究根据多元智能理论，设计了多模式考试方法，从动手、合作、口头表达和书写等多方面挖掘、提升个体的智能，使被教育者的智能发挥至最高水平。将考试分散到多个学习环节中，减轻了期末考试的压力，使学生在学习过程中完成考试。
2.2.2解决重考试轻反馈的问题，注重沟通与反馈，以评促学
集中考试方式，教师阅卷判分后没有机会面对学生进行试后分析。改革考试方案后，每次检索报告均要评定成绩作为课程总成绩的组成部分，因而可以在检索实习中及时发现问题，主动与学生沟通互动，对检索报告中的问题及时反馈，克服了为考试而考试的现象。
2.2.3解决考完即忘，强化课程的持续性和后效性在科研项目申请、毕业设计、工程实践环节中，项目组成员均积极参与，指导学生熟练应用文献检索技能，获得相关信息，对国内外研究现状做出较全面的分析和总结，体现课程的持续性和后效性。
2.3技术路线①课程的第一次课就公布考试方案，评分标准。听课与课堂回答占总成绩10%，检索实习报告占30%，英文口头报告占20%，综述论文占40%。②在课堂教学各章节中穿插思考题和专业词汇的解读。③文献检索实习。充分利用图书馆提供的资源，安排检索实习尤其是对英文数据库的检索；检索内容由学生根据专业兴趣提供给教师，以发挥学生的积极性和主动性。在检索中除了要求获取目标文献外，还强调对文献摘要及专利权的翻译。检索课后通过教育在线提交实习报告。教师给每次报告评定成绩，并在下次上课进行反馈，尤其是对英文文献阅读情况重点点评。④英文口头报告。要求学生准备英文课件，就某个主题进行英文阐述和答辩。教师和同学提出问题，并对陈述内容和格式、陈述者的语音和仪态进行综合评定。⑤撰写综述。由教师讲解综述论文撰写的一般要求和规范，学生结合感兴趣的专业课题，自定论文题目。教师也可以根据学科或专业当前研究热点拟出一部分参考选题。在综述写作的过程中，要查找和利用大量的文献信息，促使学生自觉钻研文献检索方法和技能，付诸于实践。要求参考文献中不少于1/2的英文文献，督促学生认真阅读理解外文文献。通过综述的写作全面了解专业发展动态。另一方面，学生在写作综述的过程中也锻炼了文笔，提高了写作水平。教师写出批改意见及建议，鼓励学生向编辑部投稿，参考审稿人的意见反馈，在反复修改文章过程中培养细致和耐心的科研态度。⑥检索过程的描述。在撰写综述的同时，要求详细说明查找文献信息资料的方法及过程，如怎样分析研究检索课题；怎样选择检索途径以及选择检索途径的理由及结果；选择了哪些检索方法，为什么要这样选择，其效果如何；如何使用检索工具及数据库，如何利用网络及电子资源；如何整理、分析、归纳检索所得的文献资料等等。⑦后续调研。项目组成员参与本科生科技基金和毕业论文的评审，掌握文献检索的应用情况，及时反馈到教学实践中。
3结果
按照本研究思路，经过多轮的双语教学实践，取得了良好的教学效果。具体表现在：①课堂出勤率高，虽然多次调整课程安排，但每堂课的出勤率均在90%以上。②课堂气氛较活跃，学生有较多的参与机会，如回答问题、朗读、总结等。尤其在最后阶段的英语口头报告中，同学们非常踊跃，讲台前有的从容大方，有的口语流畅，有的诙谐幽默，充分展现了当代大学生的风采和较高的英语水平。个别口语稍差的同学在回答问题中也能体现出他们对所选课题较全面的了解和自己的见解。③实习检索态度认真，检索报告质量较高。同学们积极利用课堂上提供的环境进行检索，并在课下进行完善和总结，从英文摘要的翻译中可以看出学生专业文献阅读能力在逐步提高。④学生基本掌握综述的写作方法，已有学生在期末作业的基础上，对内容经过修改和提炼，在核心期刊上发表了论文。⑤学期结束的师生互评中，学生的优良率在80%以上，学生评教在90分以上，改变了双语教学不受欢迎的局面。
4总结
教学实践中也发现学生受专业知识的局限，对许多专业词汇不理解，英文翻译和用词不规范，这提示专业课教师在授课中应强调常用专业词汇，学生应加强专业文献的阅读，双语教学应在更宽的范围内推广。
总之，改革考试方式，运用教育学、心理学和自然科学的理论和模型，设计具体的操作方法。强化实习环节，使学生在"做"中"学"，让考试不再成为负担，学生能真正掌握并灵活运用所学知识和技能，并体会到收获的喜悦。
参考文献：
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人工智能专题报告篇9
一、智库与高校智库的内涵
（一）智库
当前，委托智库对重大国策实施情况开展第三方评估，成为政府管理方式的重大创新。智库是国家的“大脑集中营”，在中国特色社会主义建设中，智库是指由各学科专家组成，以公共利益为导向，对战略性问题和公共政策进行研究，为政策决策者提供最佳理论、策略和方案，并具有高度社会责任感的专业研究机构。显然，为了进一步完善政策决策机制，提高政府科学民主决策质量，加强国际影响力，则必然要求将具有中国特色的智库嵌入国家决策的开放性平台中。诚然，受制于人们之间存在利益共识上的不可通约性，智库的决策不能满足每一个人的利益，但它能够为调解不同利益主体之间的分歧提供平台。通过扩大服务范围和对象，智库可以为社会和个人提供决策及咨询，实现多元主体之间利益的最大公约，从而减少社会中的不和谐因素。
（二）高校智库
上海社会科学院智库研究中心将中国智库分为党政军智库、社会科学院、高校智库和民间智库四种类型。其中，高校智库设立于高校内部，是独立于传统院系，专门从事政策研究的组织，由高校单独或与其他机构、组织协同创建，通过生产政策知识和政策思想，培养政策研究人才，构建知识运用与政策制定之间的桥梁，从而影响政策制定和实施过程。《国家中长期教育改革和发展规划纲要（2010-2020年）》明确指出：高校要积极参与决策咨询，主动开展前瞻性、对策性研究，充分发挥思想库、智囊团作用。由于高校智库的研究成果建立在理论创新的基础之上，学术研究成为了决策咨询研究的坚实后盾，通过理论的转化，在不同程度上影响政策制定者，使其从大多数社会成员的利益出发制定和实施公共政策。
作为组织机构的一种形式，高校智库必须具备三方面的要素：（1）人员要素，包括以学者为主的研究者，以扩大影响力维护信息传播的媒体工作者，以及进行多渠道争取资源和促进政校交流的公关人员。（2）技术要素，具体包括图书馆、实验室、实训室等“硬件”成分，以及高校社会网络关系、跨学科关联等等“软件”成分。（3）价值要素，高校智库要以服务国家、服务社会为目标导向。作为智库的一种类型，高校智库具有非盈利性、专业性和政治性等共性。与官方智库相比，高校智库在确定研究重点和研究内容方面独立性较强，对政府的依附性较弱；与民间智库相比，高校智库的组织机构相对规范，资源较为丰富。总体上看，高校智库具有学科领先、精英集中、资源庞大且综合性强等优势。
二、高校智库的功能
尽管高校内部针对每一个具体的问题充满各种争议并积极参与讨论，但决策者对争议的内容和过程并不感兴趣，在后者看来，争议应该在学术团体内部解决，高校智库提供给他们的应该是统一和及时的结论[1]aDDinne.Ref.{C6B7C7e6-F1e9-42e1-9D52-66187998Be82}。高校虽处在资源高地，但资源未能得到充分整合，在研究和预测事物未来发展上占据有限地位，无法像高校智库能够凝聚尽可能多的力量服务咨政、启迪民智、发出中国声音。如果说高校教师是知识管理的前端――生产和更新，那么高校智库则是知识管理的末端――转化和传播，构建了知识和行动之间的桥梁，真正打破了“象牙塔”封闭状态。
从功能上看，高校智库的研究路径可以分为两类：一类为应用研究型，这类智库主要集中在综合性大学内，侧重于解决当前的现实问题；另一类为理论研究型，这类智库主要集中在专业性大学内，侧重于长期的理论研究。无论哪种类型的智库，对于高校自身发展都具有重要意义，一方面政治制度决定了中国的高校智库不可能完全独立，另一方面，高校智库的发展为突破自身瓶颈提供了动力。以高校教育智库为例，相比国家政府层面的统筹规划，高校教育智库在研究问题上具有针对性，更贴近教育实际，在一定程度上能够减少国家干预带来的负面作用。近年高校积极建设智库机构，根本动力在于越来越意识到：（1）高校智库能够激励和引领其他类型的智库。公众参与政策制定的积极性不仅反映了国家和社会的民主程度，在一定程度上也体现了政府的公信度，高校智库咨政模式的发展有助于激?l民间智库探索其生存和发展，当越来越多的民间智库能够发挥咨政作用时，社会就越民主和谐。（2）高校智库有助于高校真正走出象牙塔。如果说高校和社会之间普遍存在“结构洞”，那么高校智库便是连接两者的桥梁。（3）高校智库能够将知识与权力结合起来。政策的制定基于理论依据和事实依据，科学执政有了科学制政的前提，将有助于改变以往低公信度的局面。
三、高校智库建设面临的困境
目前，大部分高校智库主要对政府决策作进一步阐释，完全由高校智库独立提出的新概念、新战略很少，这是当前中国高校智库转型需要解决的一个根本性问题。在《2014年中国智库报告》专业影响力排名中，北京大学国家发展研究院在经济建设和政治建设专业领域均排名第四，在全面深化改革专业领域排名第五；复旦大学人口与发展政策研究中心在社会发展领域专业排名第四；复旦大学美国研究中心在大国与周边关系专业领域排名第四。在综合影响力排名前十名智库中高校智库占四席，其中，北京大学、复旦大学、清华大学和中国人民大学分别位列第二、第四、第六和第九。可见，高校智库在国内的影响力较大。但是从《全球智库报告2015》来看，全球顶尖智库前100名中，中国进入名单的6所智库机构中仅有北京大学国际战略研究院一所高校智库，这种反差值得我们思考。
（一）独立性不强
组织机构的独立性是获得公信力的基础，高校现有的智库大多依附于政府或相关部门，缺乏相对的自主性，对出台的相关政策缺乏批判的勇气和责任。高校智库缺乏独立性主要体现在三个方面：（1）机构设置上，没有像胡佛研究所那样在独立的基础上共享高校资源，与一般的研究机构无异，大多数高校智库隶属于高校而存在，不具备法人地位，无法凸显高校智库的地位和重要性，使得一些高校智库身兼数职，从而被边缘化。（2）资金来源上，主要靠政府拨款生存，通过市场和捐赠等途径获取活动经费较少。（3）选题动机上，受前两项的制约，高校智库在选题上也难以实现独立，往往找“对口”的项目进行研究，难以突破高校原本的知识发展机制。一旦高校智库献言献策后，决策方往往基于自己的需要有选择性地挑选高校智库研究成果，以证明某项政策的合理性，同时过滤那些?⒒岵档顾?选政策的研究成果。根据库恩的范式理论，决策方和谏言方之间存在不可通约性，二者遵循不同的逻辑，高校智库的研究基于真理和科学的追求，而政策的制定基于权力和秩序的维护，这一矛盾导致高校智库难以真正服务于政策制定[1]aDDinne.Ref.{44a81BF2-5a30-4FDD-9816-8F64FD2aB733}。
（二）信息不流畅
高校专家发表的学术论文难以转化为在现实社会中被充分理解进而影响政策制定和实施的成果，其中一部分原因在于，他们在正确理解政策运作程序上存在偏差。相对于决策者，高校研究人员对时间的敏感性较弱，不能及时给出对策，即便提出最佳解决办法，但拟解决的问题和政策条件往往已经发生变化，这种延迟性在一定程度上受政府信息公开程度的影响。根据北京大学公众参与研究与支持中心进行的一项政府信息公开水平测评结果显示，从中央部门到县级政府平均得分无一超过60分（百分制），这一调查反映了在《信息公开条例》施行七年后，中国政府整体透明度状况仍不理想。例如，在217个测评对象中，无法打开网站或官方网站上找不到政府信息公开指南的有37个，占总数的17%。在剩余的180个测评对象中，有72个官方网站公布的信息公开指南中没有包含条例所要求的全部信息，占总数的2/5[2]aDDinne.Ref.{28C6aD51-BCB4-4582-8165-a358B6948348}。决策咨询研究必须以占有翔实的信息数据为基础，但是高校智库与政府之间的联系不够紧密，难以从政府那里获取第一手信息数据，即便等到数据公开时，已过了研究的前沿期，缺乏及时、全面的官方数据，研究成果的科学性和可操作性自然难以保证。事实上，智库对未来社会发展的检测和预警的使命也强烈要求具备信息获取的便利条件，在智库系统较为完善的国家，智库的作用恰恰在于突破信息在行政体系内部自我循环的封闭空间，将更大范围精英的智慧和普通民众的意见渗入立法与决策过程中。
（三）咨政意识不高
高校人才队伍庞大，根据中国统计年鉴数据，2014年全国共有153.5万高校专任教师；同时，高校可以调动参与课题研究的研究生非常多，作为培养研究生的主力军，高校每年培养的研究生数量占全国研究生总数的97%以上。以2014年为例，研究生在校人数为1847689人，其士研究生在校生有312676人；此外，高校能够邀请各方面的专家协同互动，形成学术研究共同体，这是其他研究机构和企业所不具备的人才资源优势。另外，在高校研究人员的学历结构中，24.17%和36.87%的研究员分别拥有博士学位和硕士学位，其他研究机构中拥有博士学位和硕士学位的研究员分别为14.58%和29.46%，而在企业中相关数据分别为1.07%和7.33%[3]aDDinne.Ref.{0209CD40-B601-4B76-94FC-5338F18141eD}，这一组数据突出反映高校处在人才聚集的高地。
事实上，高校智库并未因为人才的优势发挥更大的作用，突出表现在两个方面：第一，研究力量强大但相对分散，当面对国家重大理论和现实问题的综合研究时，呈现出明显的机构合力不足、学科合力不足、人员合力不足、研究合力不足，导致研究中各种力量和问题的碎片化现象严重，数量庞大而质量欠佳导致高校智库的影响力远低于应有的程度。如在《全球智库报告2015》世界最佳大学智库排名中，前十名里有6所属于美国，中国仅北京大学的国际战略研究所进入排名。第二，通过统计智库中国网上的数据，列入高校智库的机构共有146所，大多集中设立在重点高校内，其中，北京大学有17个，清华大学16个，复旦大学有13个，中国人民大学有11个，浙江大学有8个，五所高校拥有的智库机构占榜上名单的45%[4]aDDinne.Ref.{0209CD40-B601-4B76-94FC-5338F18141eD}，其余高校智库也大多分布在重点高校内。整体上中国高校智库作用发挥非常不充分，尤其是普通高校在高校智库建设的意识上还比较欠缺。导致这一现象的主要原因在于，中国高校教师职称评定和职务晋升很大程度上是依靠课题完成情况和数量，高校学术研究的路径依赖导致高校教师的研究兴趣不是解决社会问题，而大都是在自己划定的研究领域“闭门造车”，社会问题研究意识比较淡漠[5]aDDinne.Ref.{256D6F84-F2B5-4C25-935e-a0B1CFa8F388}。
（四）成果转化不佳
根据中国高校人文社会科学信息网的数据统计结果可知，中国高等学校人文社会科学研究队伍庞大，几乎每年都超过三十万，如图1所示。尽管人员众多，但是成果转化率偏低。2014年高等学校人文社会科学研究与发展方面出版著作数为27522部，数为322274篇，其中在国外学术刊物上10903篇；向有关部门提交研究与咨询报告为10659份，其中有5138份被采纳。如果将提交给政府部门的咨询报告作为成果产出的能力指标，那么，咨政能力=10903/（27522+322274）*100%≈3.1%，如果将被政府采纳的决策建议作为成果转化的质量指标，那么，影响政策能力=5138/（27522+322274）*100%≈1.5%，极低的成果产出率和转化率反映了高校在发挥智库的作用方面十分不理想。
高校研究与智库研究的一个重要区别在于，前者是理论范式研究，后者是现实模型研究，二者在思维和研究范式间存在鸿沟，高校智库的研究重在文献综述、比较研究和模型分析上，应该采用田野调查法，考察实际问题，而不是借助思想实验探究理论，缺乏实践维度与实证性会阻碍高校智库的成果转化。与国外普遍存在“旋转门”现象不同，中国高校教师对政府部门决策运作机制了解不深，不熟悉地方行政机构的工作方式，缺少方便快捷的沟通渠道，缺乏向政府决策机构转化研究成果的桥梁，这些因素制约着教育智库成果直接服务于政府决策。
四、多维度提升高校智库建设质量
根据《全球智库报告2015》，中国已经有435家智库机构，是世界第二智库大国。尽管数量上占据优势，但其总体活跃程度相对较低，在全球最值得关注智库排名100强榜单中，中国智库仅4家上榜。上海社会科学院智库研究中心在《2014年中??智库报告》中将活跃智库描述为：常规性的组织和运行方式；广泛和深入地参与公共决策的制定；政策制定者、媒体以及学术界之间的联系较为密切；享有一定的国际、国内影响力。高校作为学术界的主梁，成为智库的重要成员是建设中国一流智库的必然要求。高等教育研究者既有构筑学术象牙塔的本职之责，又有在十字街头摇旗呐喊的社会之任[6]，因此必须将人才培养与咨政服务结合起来。具体来说，建设一流高校智库应从资源、市场、评价和影响等方面入手。
（一）多层面进行资源协同
资源协同是指资源之间的有序相干，体现了资源在整体运行中协调与合作的能力。各类资源相互协作拉动事物共同前进，产生1+1>2的效应。建设一流高校智库必须协同物力资源、人力资源以及社会资源。
物力资源协同是基础。（1）高校具备一定数量的科研机构，以武汉大学为例，目前已经成立重点实验室、中心、研究站、研究基地、校建平台等科研机构105所[7]aDDinne.Ref.{D65F08F7-848B-40D0-9Ce9-68aaDe5e90C6}。协同各科研机构，一方面可以充分利用各类设备和数据资源，利用信息化手段整合资源，走数据共享的绿色科研道路，从而降低资源的浪费和避免项目的重复建设；另一方面可以借鉴自然科学的研究范式，利用信息技术采集和分析信息，建立决策模拟系统，建立社会科学数据库和实验室，更大范围共建共享资源，达到通过先进的方法和丰富的数据来提高咨政服务质量的目的。（2）高校内建立的图书馆拥有丰富的文献信息资源，是传播文献信息资源的枢纽，高校图书馆通过与国内外多所图书馆和学术机构建立文献交换关系，增强了其文献保障能力，尤其是日益更新的数字化文献信息资源包含了及时反映最新学术成果的图书、会议论文、专利等产品，极大地缩小了信息的传播成本，为高校智库提供了丰富的信息资源。
人力资源协同是关键。国外成功的智库具有一个共同点――智库专家大多具备多学科背景、多种工作经历、熟悉政府工作流程和决策程序。建设一个具有独立性的交互式高校智库，促进专家的流动，一方面让各领域专家、交叉学科科研工作者以及政府和企业人员自由平等地展开交流与合作，另一方面推动高校教学、科研、管理、社会服务与文化生活等方面的深度融合与创新[8]aDDinne.Ref.{45118900-171a-456B-8836-64D88334a668}。国际上一流的智库通常采用开放式用人办法，协同管理高校专家与非高校专家。建立高校智库人才网络信息平台，有利于提升智库的知名度，促进智库间的传播与对话，有利于研究者进行相关的统计和研究工作，进一步积累和提升知识。在人才网络信息平台建设上，根据业务进行标准化分类，一类专门进行资金募集工作，使智库专家从繁琐的申请课题和筹措经费中脱身。另一类专门从事政策研究工作，对观点进行整合与汇编，针对性地提交给政策制定方[9]aDDinne.Ref.{14FB1031-692D-4970-988B-82B879D88775}。
社会资源协同是保障。建设一流高校智库要改变传统高校“象牙塔”模式，走开放互动的发展道路，通过校际联盟、与世界顶级智库建立合作关系等方式，深化资源结构改革和提高利用效率。美国教育政策研究联盟是高校智库联盟的重要代表，作为一个跨校间的合作性教育政策研究机构，美国教育政策研究联盟包括哈佛大学、斯坦福大学、密歇根大学、宾夕法尼亚大学、威斯康星大学麦迪逊分校、哥伦比亚大学和西北大学等七所美国非常知名的大学[10]aDDinne.Ref.{4eC4121F-C8C5-4747-aBF9-00a82D77B512}。一些院校通过与地方政府建立合作关系，通过积极吸引政府官员加入智库队伍，了解体制内的运作过程，缩短了捕捉最新政策决策动向的时间，政府官员可以利用人际关系调动相关资源，突破智库初创时发展资源的瓶颈。
（二）以竞争激活思想市场
智库无论从事“对政策的研究”还是“为政策的研究”，其立足点都是非赢利性的。具体的说，智库不以赢利为目的，但是不排除它能够获得实际利益。尽管智库是非赢利性组织，但是资金的实力也影响到智库的生存与发展。在资金筹措方面，应按照高校智库成果转化率进行资金分配，形成竞争性的思想市场。第一，建立政府购买服务的机制，按能力分配资源，对于能力越强、被采纳决策越有效的高校智库，国家拨款越倾斜，以此激发思想市场的活力。第二，建立社会力量捐赠机制，鼓励基金会、企业、个人向高校智库捐助，向社会传播智库的重要性，提升智库的社会地位。高校智库之间展开思想竞争，脱颖而出的决策建议在最大程度上实现了民主和共识，较为充分地保障了决策的正当性，起到了凝聚社会共识的作用。
（三）制定科学的高校智库评价体系
任何机构没有科学的管理就没有健康的发展，制定科学的评价体系能够为高校智库的健康发展提供保障。一方面，在评价高校智库专家时，除考核其在学术期刊上发表著作的质和量以外，应将成果的转化率作为评估的重要指标之一，还要关注他们在社会活动中的影响力，例如，在主流媒体上发表的有影响力的文章，接受主流媒体的采访次数，与公众进行的对话程度等，对于高校智库学术成果的评价不能局限于高校内部，要让其置身于社会大环境中接受考验。另一方面，在评价高校时，将其参与智库发展，提升智库水平，发挥咨政作用大小纳入大学评价的重要指标之一，从资源的利用率、成果转化率以及国内、国际影响力方面考察高校实力。对于咨政服务，不能止于提交给政府部门的咨政决策，而要重视对咨政决策执行效果的评价和长期跟踪，研究“智果”在实施中的规律，从而提升智库咨政能力。
（四）扩大高校智库影响范围
首先，扩大服务范围。主席在访问德国时，提出将“智库外交”作为国际交流与合作的第二轨道。宾夕法尼亚大学智库与公民项目的智库报告于2013年1月22日在上海社会科学院中文版，英文版随后在世界银行和联合国，及时将的智库报告翻译成多种语言，将思想传播到全球。高校智库“转知成智”，要发挥高校的语言优势，尽早将智库报告翻译成多种语言，到网络上。
其次，高校智库与媒体协同。一流的高校智库除了具有雄厚实力以外，媒体的力量功不可没。利用媒体联络机构、网上平台、创办刊物、建立公众号等方式，研究报告，与公众碰撞智慧，收集数据，引发新的研究议题和方向，并为智库赢得广泛影响力和更多优质资源。例如，北京大学国家发展研究院、中国人民大学国家发展与战略研究院、复旦发展研究院等智库已经建立了具备一定影响力的公众号。另外，将媒体力量吸收到高校智库中也是扩大影响力的重要途径之一，以胡佛研究所智库专家的任职经历为例，97.6%有大学工作经历，45.7%曾在政府部门工作，16.6%具有商业组织身份，22.1%是媒体工作者[11]。
最后，将人才培养纳入智库建设体系中，美国传统基金会每年招募60名左右志愿者或实习生，占工作人员总数的1/3，这样既培养了人才，又节省了开支。全球著名的兰德公司不仅有各类人才和专家，而且还成立了生产智库的机构――研究生院，培养年轻一代的智库力量，这些做法都值得中国高校借鉴。
人工智能专题报告篇10
关键词：加德纳多元智力理论；项目化教学；学生评价；化工过程单元操作
中图分类号：G712文献标识码：a文章编号：1672-5727（2012）06-0167-02
传统《化工过程单元操作》（即化工原理）以三传（动量、热量和质量传递）为基础，讲解流体输送及其输送设备、非均相物系分离、传热、吸收、蒸馏和干燥等内容。本课程担负着由理及工、由基础到专业的特殊使命，即承担着工程科学与工程技术的双重教育任务，课程强调工程观点、定量计算、实验技能及设计能力的培养，强调理论与实际相结合，以提高学生分析问题、解决问题的能力。《化工过程单元操作》是化工类专业的专业技术课程，也是化工类专业的核心课程。该课程主要培养学生在化工生产现场进行操作、管理、工艺过程的优化等技能。该课程不仅涉及每个化工过程单元的原理、操作，而且涵盖设备、仪表、控制等知识，需要综合性的知识和能力。
自2006年开始，我系进行模块化课程改革工作，将一些专业课程揉合并分解成几个独立的教学单元，将《化工设备》、《化工仪表及自动化》的内容揉合到各模块中，将《化工过程单元操作》分为《流体输送与非均相分离》、《传热技术》、《传质分离技术》三门课程，保证学生在短时间内学习掌握某一模块的专业知识技能，进一步缩短理论与实践的距离，为上岗实习做好基础理论准备。在此基础上，从2008年开始，我院开始新的教学模式探索，在模块的基础上采用生产任务驱动、工作过程导向，通过模拟工厂项目实施教学。
随着课程改革的不断深入，各项工作逐步完善，学生学习成果的考核和评价成为关键因素。因此，如何在项目化教学中公平合理地评价学生的学习成果，并通过评价和考核反馈意见调整及改进教师项目化教学，更好地促进学生学习效果和教师教学效率的提高成为一个关键环节。
评价中多元智力理论的引入
学习效果评价和考核本身具有导向和教育作用，对于促进学生的发展和成长有着重要的意义。在我国当前职业教育课程改革中，学生评价在评价目的、内容、方法、环境等方面存在诸多不足。传统的《化工过程单元操作》课程教学主要采用课堂理论传授和实验练习。检验学习成果的考核方法主要是小型测验、期中或者期末考试，一张试卷包括填空、选择、简答和计算等内容。教师往往以期末考试成绩为主，同时参考平时测评成绩评定学生的学习能力和学习成果。这种方式的考核，基本上是期末考试成绩决定学生的评价结果。直到学期结束，教师才能得到教学反馈意见。而这个成绩既不能正确全面地反映学生在课程各个学习阶段的学习情况，教师也不能根据各个学习阶段学生学习状态的不同及时调整教学方式，使教学更有针对性和效率。我院《化工过程单元操作》课程引入的项目化教学就是为充分促进学生发展，让教师及时掌握学生在不同学习时间对课程的了解程度和学习状态，在评价中应注意学生的成长，教学内容多元化，评价注意展示性和情景化，评价方式多元化，评价内容多样化。
1983年，美国心理学家加德纳教授在《智力的结构》一书中，从多元的角度对智力进行阐述。加德纳认为，人的智力是多元的，除了言语—语言智力、逻辑—数理智力两种基本智力以外，还有其他七种智力，它们分别是：空间关系智力、音乐节奏智力、身体运动智力、人际交往智力、自我反省智力、自然观察者智力、存在智力。在加德纳看来，能否解决实际生活中的问题和创造出社会所需要的有效产品的能力是核心，并以此作为衡量智力高低的标准。这种阐述打破了传统智力理论对学生的主体性、创造性和教育的情景性的忽略，使学生能够得到全面的发展。多元智力理论丰富和发展了传统智力理论，为教学中实现因材施教、创造教育、差异教育提供了有力的理论依据。借鉴多元智力理论，针对我院项目化教学改革，对学生进行发展性评价，为项目化教学改革指明方向。
多元智力理论视阈下的项目化教学评价
（一）了解学生在多元智力模型中的优点和弱点，实施个性化评价
学生一般不能独立评价自己的优缺点或者树立自己的梦想，这就需要教师设法了解这些学生的优势智力领域及每个学生的背景、兴趣、爱好、目标等，在教学评价过程中突出个别化和多元化，创造适合每一个学生的教育。更重要的是，通过在优势智力领域取得的成绩帮助学生树立自尊心和自信心，然后有意识地将自己在优势智力领域的优点迁移到弱势智力领域中，实现全面发展。
首先，在实施课程教学前，笔者设计兴趣爱好调查问卷、职业规划和一些有针对性的创造性活动（包括家庭、学校、班级共同合作的活动），了解学生在多元智力中哪些是自己的优点、哪些是自己的弱势，鼓励学生表现自己的特长。这些办法应保证多样性和灵活性，以适应学生的个体差异，并符合具体的评价任务。
其次，在学校里建立有效的信息交流库，使教师在实际接触学生前就对学生有一定的了解。同时，教师要不断地在信息库中增加新的信息，最终使每个学生都拥有一个记录自身成长和进步轨迹的“档案袋”，从而促使教师提出有针对性的教育和评价措施，达到个性化评价。
（二）专题项目教学和学习实施全面化智力评价
在充分了解学生信息之后，布置工厂专题项目，分组合作共同解决。在这个过程中，各组成员需要查询资料、分析问题、小组交流、汇报完成情况，在上课过程中评价自己小组以及其他小组的方案是否合理。组长及其成员需要组织完成该项目的方案确定、绘制流程图、确定工艺参数、计算选择设备及其参数、在汇报点评后修改方案、在实训室中实施该方案，确保实施中正确合理并最终得到合格产品。
在这个项目学习过程中，不仅教师可以通过专题项目看出学生判断事物的能力、对概念的掌握情况以及运用所学知识的能力，还为学生提供了与教师、同学交流的机会，也为学生评价提供了更多的评价材料，具体表现如下：（1）在项目下达后，小组成员需要查阅资料，分析项目中所要解决的问题，与各自组员探讨方案。方案确定后，各组需要汇报，各小组在点评自己小组的方案后，还需点评其他小组的方案是否合理。在这个过程中，教师随时记录小组成员的表现，考核学生的语言智力、逻辑智力。（2）方案确定后，就需要为项目实施选定所需设备和过程操作的工艺参数，完成项目中的计算推理。对于该课程，流程图的绘制是一个重点，需要对线条、形状、空间的了解和掌握。在这个过程中，所有小组成员需要团队合作，共同承当责任，共同学习探讨，提交一份合理的项目解决报告。这个过程中，教师考核各成员的空间智力、数学逻辑智力以及人际关系智力。（3）绘制好流程、计算出工艺参数后，需要对方案进行实施。能否得到合格的产品，这就需要小组成员在实训室中完成各个单元操作，正确操作实训设备，学习操作技能，在实施过程中发现并解决问题。在这个过程中，学生所表现出的是团队合作能力、组织能力、身体运动智力、自然智力，教师也可多方面地考核学生的表现。（4）在正确实施操作过程后，需要提交合格的产品、分析报告、单元操作学结。这个过程可以考察学生的逻辑思维能力、学习应用能力以及内省智力等。
（三）智力展示、成果、评价主体多样化，实施多样化的评价
在项目化教学中，笔者借鉴多元智力理论，进行多样化评价。
首先，对智力展示进行多元化考核，而不是只在数学逻辑和语言上进行考核，把音乐、美术、体育等纳入到评价体系中，使加德纳智力模型中其他智力都有所体现并得到充分的考核。
其次，可以提供的成果多样化，可以对成长记录袋、任务单、过程资料、总结ppt、方案报告、最终产品、拓展训练报告、总结报告、实施过程中考核表、学习能力考核表、拓展分析报告一一进行点评考核，为学生提高知识应用能力、解决问题的能力提供支撑。
再次，评价主体多元化，由以往的教师主体评价改为个人、小组、他人、教师、家长、企业多方评价，最终得到评价结果。
结语
借鉴多元智力理论，笔者对学生进行全面、多样、发展性的评价。在评价内容上，确立多元的评价标准，打破原有的局限，评价不仅要关注学生的学业成绩，而且要发现和发展学生各方面的潜能，将学生的书面考试成绩和在日常生活中的表现相结合。评价结果既是一段教学的终点，又是下一阶段教学的起点和依据，教师可针对评价过程中发现的问题调整教学任务和目标，使学生的智力和素质得到全面提高。
参考文献：
[1]ellenweber.有效的学生评价[m].北京：中国轻工业出版社，2003.
[2]Grantwiggins.教育性评价[m].北京：中国轻工业出版社，2005.
[3]RobertL.Linn&normane.Gronlund.教学中的测验与评价[m].北京：中国轻工业出版社，2003.
[4]王凯．美国基础教育学生评价新进展述评[J].外国教育研究，2005，（5）：28-29．
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