同角度挖掘數據,呈現出不同角度的“是什么”。如,研究從不同學科檢索院校發文情況,呈現出來的成果優秀的高職院校,與以總發文量為依據所呈現的結果有不同。高職院校覆蓋的行業和專業領域廣,不同的行業,不同的高職院校規模、教師數,不同的科研投入,以及不同的發文難度,僅以數量一根尺子去衡量是不全面不客觀的。又如,有的院校專利申請的數量非常高,但結合其他數據,如授權率、轉讓數、引用數綜合來看,可能恰恰反映的是職業院??蒲袑蛑写嬖诘膯栴}。又如,許多高職院校的科研成果更多體現在橫向的社會服務上,并不熱衷于用學術論文或者專利的形式來呈現,因此要更全面客觀地觀察職業院??蒲?,還需要獲得更全面的數據,如縱橫向科研到款額等。因此,對今后高職院校的科研分析,需要考慮更合適的分類、更多元的角度。
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