文章基于《国家科学评论》(National Science Review,NSR)与牛津大学出版社(Oxford University Press,OUP)的合作实践,总结了双方合作的经验,梳理了存在的困难,并尝试提出建议。文章认为,建立个性化的合作模式、构建高效协同的合作机制...文章基于《国家科学评论》(National Science Review,NSR)与牛津大学出版社(Oxford University Press,OUP)的合作实践,总结了双方合作的经验,梳理了存在的困难,并尝试提出建议。文章认为,建立个性化的合作模式、构建高效协同的合作机制将有力保障中国科技期刊与国际出版社的合作,助力我国科技期刊早日走上高水平、国际化之路。展开更多
2014年11月20日,《大数据时代》一书的作者、被誉为"大数据时代的预言家"的维克托·迈尔·舍恩伯格(Viktor Mayer-Schonberger)做客华东师范大学"杏坛高议"文化讲坛。带着他的新书《与大数据同行——学习...2014年11月20日,《大数据时代》一书的作者、被誉为"大数据时代的预言家"的维克托·迈尔·舍恩伯格(Viktor Mayer-Schonberger)做客华东师范大学"杏坛高议"文化讲坛。带着他的新书《与大数据同行——学习和教育的未来》(Learning with BIG DATA:The Future of Education),舍恩伯格开讲教育教学的未来。舍恩伯格是十余年潜心研究数据科学的技术权威,也是最早洞见大数据时代发展趋势的数据科学家之一,现任牛津大学网络学院互联网治理与监管专业教授,曾任哈佛大学肯尼迪学院信息监管科研项目负责人、哈佛国家电子商务研究中心网络监管项目负责人、新加坡国立大学李光耀学院信息与创新策略研究中心主任,并担任耶鲁大学、芝加哥大学、弗吉尼亚大学、圣地亚哥大学、维也纳大学的客座教授。在华东师范大学的讲座中,舍恩伯格谈到,未来的学校不会完全转移到线上,仍旧会有物理性的存在,但学校的功能将发生重大改变;大数据将重塑学习的三个主要特征:反馈、个性化和概率预测;翻转课堂需要教师们改变教学技能,以前照本宣科地传授、宣讲知识的技能,要让位于组织学生讨论的技能,让位于从数据中获取学生学习信息的技能,让位于根据数据对学生进行个别引导的技能。展开更多
文章以2019年U.S.News最佳商学院(Best Business School)排名前15的大学教师为研究对象,对其最高学历及毕业单位信息进行了收集与整理,并以教师最高学历毕业院校为基准构建了有效样本为2267的互聘网络矩阵。运用UCINET 6-Version6.690软...文章以2019年U.S.News最佳商学院(Best Business School)排名前15的大学教师为研究对象,对其最高学历及毕业单位信息进行了收集与整理,并以教师最高学历毕业院校为基准构建了有效样本为2267的互聘网络矩阵。运用UCINET 6-Version6.690软件,对该互聘网络的总体密度、中心度以及特征向量等特征进行了计算与可视化呈现。研究发现:一是美国精英大学商学院教师互聘联系十分紧密,尤其是排名前5的大学,且这些大学均存在一定程度的“近亲繁殖”倾向;二是互聘网络总体呈“橄榄形”分布:除了哈佛大学位居顶端、弗吉尼亚大学与达特茅斯学院明显处于边缘地位以外,其他大学彼此差异不大,共同组成“精英大学集群”;三是互聘网络的地位格局与学科排名并不完全一致,哈佛大学、斯坦福大学和麻省理工学院在互聘网络中地位尤为突出,宾夕法尼亚大学尽管学科排名第一,但在互聘网络中居后。总体而言,美国精英大学的商学院在吸纳其他大学毕业生时相对比较开放。展开更多
文摘文章基于《国家科学评论》(National Science Review,NSR)与牛津大学出版社(Oxford University Press,OUP)的合作实践,总结了双方合作的经验,梳理了存在的困难,并尝试提出建议。文章认为,建立个性化的合作模式、构建高效协同的合作机制将有力保障中国科技期刊与国际出版社的合作,助力我国科技期刊早日走上高水平、国际化之路。
文摘2014年11月20日,《大数据时代》一书的作者、被誉为"大数据时代的预言家"的维克托·迈尔·舍恩伯格(Viktor Mayer-Schonberger)做客华东师范大学"杏坛高议"文化讲坛。带着他的新书《与大数据同行——学习和教育的未来》(Learning with BIG DATA:The Future of Education),舍恩伯格开讲教育教学的未来。舍恩伯格是十余年潜心研究数据科学的技术权威,也是最早洞见大数据时代发展趋势的数据科学家之一,现任牛津大学网络学院互联网治理与监管专业教授,曾任哈佛大学肯尼迪学院信息监管科研项目负责人、哈佛国家电子商务研究中心网络监管项目负责人、新加坡国立大学李光耀学院信息与创新策略研究中心主任,并担任耶鲁大学、芝加哥大学、弗吉尼亚大学、圣地亚哥大学、维也纳大学的客座教授。在华东师范大学的讲座中,舍恩伯格谈到,未来的学校不会完全转移到线上,仍旧会有物理性的存在,但学校的功能将发生重大改变;大数据将重塑学习的三个主要特征:反馈、个性化和概率预测;翻转课堂需要教师们改变教学技能,以前照本宣科地传授、宣讲知识的技能,要让位于组织学生讨论的技能,让位于从数据中获取学生学习信息的技能,让位于根据数据对学生进行个别引导的技能。
文摘文章以2019年U.S.News最佳商学院(Best Business School)排名前15的大学教师为研究对象,对其最高学历及毕业单位信息进行了收集与整理,并以教师最高学历毕业院校为基准构建了有效样本为2267的互聘网络矩阵。运用UCINET 6-Version6.690软件,对该互聘网络的总体密度、中心度以及特征向量等特征进行了计算与可视化呈现。研究发现:一是美国精英大学商学院教师互聘联系十分紧密,尤其是排名前5的大学,且这些大学均存在一定程度的“近亲繁殖”倾向;二是互聘网络总体呈“橄榄形”分布:除了哈佛大学位居顶端、弗吉尼亚大学与达特茅斯学院明显处于边缘地位以外,其他大学彼此差异不大,共同组成“精英大学集群”;三是互聘网络的地位格局与学科排名并不完全一致,哈佛大学、斯坦福大学和麻省理工学院在互聘网络中地位尤为突出,宾夕法尼亚大学尽管学科排名第一,但在互聘网络中居后。总体而言,美国精英大学的商学院在吸纳其他大学毕业生时相对比较开放。