高校全员育人机制与路径的创新与实践

本文结合教育教学实践和当前形势,重新审视高校全员育人的重要性和必要性,分析现实问题,提出从完善评价体系着手,以教师育人工作量化机制和院系思政工作考核评比机制为抓手,多元化育人工作模式为路径,构建符合高校实际的全员育人运作体系。     

产业结构调整中的“逆库兹涅茨化”问题:理论、原因与对策

现代化产业体系的构建要求产业结构的调整契合生产率水平的提升。违反这一要求的表现之一就是资源从生产率较高产业部门转移到生产率较低产业部门,导致整体生产率下降,即产业结构调整出现"逆库兹涅茨化"问题。梳理产业结构调整的相关理论脉络,可以较为清晰地把握中国"逆库兹涅茨化"研究的理论基础,从城乡分割与服务业扩张两个理论视角,可以概括分析出引发产业结构"逆库兹涅茨化"风险的潜在原因,以提出防范"逆库兹涅茨化"的对策建议。     

钝化

德福毕业于一所著名高校,是一个货真价实的才子,被在林业站当站长的舅舅召至麾下,写一些小材料。同年,他被舅母招赘为侄女婿。时逢西部大开发,林业站油水肥厚,每年每个职员都有两三万元的福利收入,一年大部分时间工作都较为散淡。     

构建大学生综合测评体系的思考

社会和企业对大学生综合素质提出了更全面的要求,高校大学生综合素质测评内容的设立以及测评指标建立,能否满足社会发展的要求?本文重点探讨如何利用大学生综合素质测评体系的导向作用,培养出满足社会发展需要的具有高素质的人才。     

大数据背景下基于社交网络的聚类随机游走抽样算法研究

数字经济时代,社交网络作为数字化平台经济的重要载体,受到了国内外学者的广泛关注。大数据背景下,社交网络的商业应用价值巨大,但由于其网络规模空前庞大,传统的网络分析方法 因计算成本过高而不再适用。而通过网络抽样算法获取样本网络,再推断整体网络,可节约计算资源, 因此抽样算法的好坏将直接影响社交网络分析结论的准确性。现有社交网络抽样算法存在忽略网络内部拓扑结构、容易陷入局部网络、抽样效率过低等缺陷。为了弥补现有社交网络抽样算法的缺陷,本文结合大数据社交网络的社区特征,提出了一种聚类随机游走抽样算法。该方法首先使用社区聚类算法将原始网络节点进行社区划分,得到多个社区网络,然后分别对每个社区进行随机游走抽样获取样本网 络。数值模拟和案例应用的结果均表明,聚类随机游走抽样算法克服了传统网络抽样算法的缺点,能够在降低网络规模的同时较好地保留原始网络的结构特征。此外,该抽样算法还可以并行运算,有效提升抽样效率,对于大数据背景下大规模社交网络的抽样实践具有重大现实意义。     

新思想“大学习”对民办高校党内政治文化建设的引领作用

习近平总书记在党的十八届六中全会上提出重视加强党内政治文化建设。民办高校党内政治文化建设要在新思想"大学习"热潮下怎样更好地坚持发挥好新思想的价值引领、创新引领和作风引领,推动民办高校党的建设可持续健康发展,使得习近平新时代中国特色社会主义思想在高校师生思想政治与意识形态教育中生根发芽、茁壮成长,实现民办高校党内政治文化建设与中华民族优秀传统文化、社会主义文化及新时代文化的有效融合。