국립대학 교과평가 업무절차

'엄격한 표준화, 개방성, 투명성'을 보장하기 위해 과목 평가는 다음 절차에 따라 진행되며, 참여 단위에게 다음 절차를 사전에 명확히 명시한다.

1. 데이터 수집

데이터 수집은 '회사 데이터 수집'과 '단위 자료 제출'의 두 부분으로 구성됩니다. 학위센터는 교육부, 과학기술부, 중국 국립자연과학재단, 관련 교육지도위원회, 학회 등 공식 데이터 소스를 통해 공공 데이터를 획득하며, 신청을 통해 참여 과목 데이터를 획득합니다. 참여유닛의 수입니다.

2. 데이터 검증

평가 데이터의 신뢰성은 평가 결과의 신뢰성을 보장하는 중요한 요소입니다. 데이터 검증에는 주로 네 가지 측면이 있습니다. 첫째, 데이터 수집 기준에 따라 단위별로 보고된 데이터를 선별합니다. 둘째, 여러 단위 및 여러 학문 분야에서 반복적으로 입력된 데이터를 검증하는 특수 시스템을 개발하며, 세 번째는 학위별로 구축된 공공 시스템을 사용합니다. *** 정보 데이터베이스, 보고된 데이터를 확인하는 특수 시스템을 개발합니다. 넷째, 출판된 학술 논문 및 기타 데이터를 무작위로 확인합니다. 이 작업은 검증 피드백 자료가 거의 10,000페이지에 달하는 과목 평가의 가장 중요한 측면 중 하나입니다.

3. 정보 공개

국가 정보 보안 보장을 전제로, 해당 단위에서 보고한 정보 중 일부는 참여 단위의 범위 내에서 온라인으로 공개됩니다. 당사자가 수락되면 평가 기준에 따라 이의가 확인됩니다.

4. 전문가 설문 조사

징계 평가는 국내외 경험을 활용하고 '객관적 평가와 주관적 평가를 결합한' 평가 모델을 채택하며 전문가를 초빙하여 평판을 평가합니다. 학문, 학문윤리, 사회에 대한 주관적인 평가를 통해 졸업 후 학생의 기여도와 자질을 평가합니다. 주관적 평가는 '설문조사'를 통해 진행되며, 일반적으로 각 분야별 50~100명이 설문조사에 참여한다. 이번 평가에는 이 주제 전문가 초청 외에도 교육부, 과학기술부, 문화부, 국립자연과학부 등 30개 이상의 부처 및 위원회에서 약 500명의 업계 및 기업 인사가 참석했습니다. 중국의 기초뿐만 아니라 대기업.

5. 결과 통계 및 공개

징계 평가 결과는 '정확한 계산 및 클러스터링 통계' 원칙에 따라 생성됩니다. 이번 평가 라운드에서는 먼저 지표 시스템에 따라 원래 점수를 정확하게 계산한 다음 이전 방식인 "반올림"을 변경하여 병렬 순위를 생성하고 "클러스터링 통계" 알고리즘을 사용하여 유사한 원래 점수를 가진 항목을 하나의 범주로 클러스터링합니다. 분류를 더 정확하게 만드는 것은 동일한 카테고리에 더 과학적이고 유사한 단위가 있기 때문에 순위가 희석되고 단위가 규율 구성의 장점과 단점에 더 많은 주의를 기울이도록 안내합니다. 대학 및 과학연구기관의 평가자료는 과학연구기관의 특수한 상황을 고려하여 일률적으로 계산하여 별도로 정리하여 발표하고 있습니다.