电子科技大学-人机交互总结五篇范文

第一篇：电子科技大学-人机交互总结

电子科技大学 人机交互复习总结

人机交互概念：人机交互是研究人、计算机以及它们相互影响的技术。狭义的讲，主要是研究两者之间的信息交换，它主要包括人到计算机和计算机到人的信息交换两部分。

人机界面: 计算机与人之间通信和对话的接口，它作为计算机系统的重要组成部分，主要是指人类与计算机系统之间的通信方式，它是人机双向信息交换的支持软件和硬件。人机交互VS人机界面：

人际交互是指用户与计算机系统之间的通信，“交互”定义为一种通信，即双向的信息交换。

人机界面指人类用户与计算机系统之间的通信媒体或手段。是人机双向信息交换的支持软件和硬件，“界面”定义为通信的媒体或手段，物化体现是有关的支持软件和硬件。人机界面也称为用户界面。

人机交互通过一定的人机界面来实现，在界面开发过程中，有时把他们作为同义词使用。发展历程：命令行界面(CLI)图形用户界面(GUI),也称WIMP界面多通道人机界面(MMI)

发展趋势：强调“以人为本”，“自然、和谐”的交互方式，交互技术围绕集成化（多样化、多通道）、网络化（在不同设备、不同网络、不同平台之间的无缝过度和扩展，在任何地方用多种简单的自然方式进行人机交互）、智能化（非精确的信息交流，使人机之间的交互像人与人交互一样自然、方便）、标准化（制定国际标准）展开。

人机交互的范畴：2-指导哲学3-相互交叉和渗透1-实现技术

【认知心理学：研究人的高级心理过程，主要是认知过程。从心理学的观点研究人机交互的原理。

人机工程学：运用生理学、心理学和医学研究人、机器、环境相互间的合理关系，保证人安全、健康、舒适的工作，提高整个系统工效的新兴边缘学科。分为硬件和软件两方面。

虚拟现实：真实感、沉浸感和交互性。自然和谐的人机交互是虚拟现实的一个研究内容。多媒体：输入-将文字、声音、图形、图像集成在一起，多模态多通道输入。输出-引入动画、音频、视频等动态媒体，丰富表现信息的形式，提高用户接收信息的效率。更直观。信息处理-多媒体信息融合，单一媒体的分析处理。

人工智能：多通道系统力求对语义的理解。侧重于信息的理解与解释。软件工程：软件的设计、实现、测试、开发管理】 人机交互的三元素：人(指导哲学)、交互设备、交互软件

人机交互的研究内容：多种独立模态的交互技术、智能用户界面(多模态信息融合)、虚拟现实中的人机交互(3D交互)人机交互模型：对人机交互系统中的交互机制进行描述的结构概念模型

Norman执行-评估模型：一个直观的交互模型，分为执行和评估两个阶段，通常由7步构成：建立目标，形成意图，动作描述，执行动作，理解系统状态，解释系统状态，评估系统状态。该模型指出了交互过程的某些特点，有助于在概念上理解交互过程，但完全以用户为中心，对于计算机系统而言仅仅考虑到系统的界面部分，因此是不完整的模型。

运行鸿沟：用户意图与允许的行为之间的不匹配。评估鸿沟：系统表示与用户期望之间的不匹配。意图(Intention)目标(Goal)期望(Expectation)评估(Evaluation)动作描述(Action Specification)解释(Interpretation)执行(Execution)理解(Perception)

用户概念模型：一种用户能够理解的系统描述，使用一组集成的构思和概念，描述系统应做什么、如何运作、外观如何等。分为基于活动的和基于对象的。

基于活动：指示（按按钮）、对话（电话机器服务）、操作与导航（虚拟现实）和探索与浏览（上网）。各类活动可以并存。

基于对象：界面比拟（桌面、电子表格，搜索引擎）、交互范型（我们在构思交互设计时的某种主导思想或思考方式，设计时的灵感来源）

界面比拟是指采用“比拟”的方法将交互界面的概念模型与某个(或某些)物理实体之间的某些相似性体现在交互界面设计中。GOMS预测模型：用户与系统交互时使用的知识和认知过程的模型，GOMS代表目标、操作、方法、选择规则。

目标：用户要达到什么目的。

操作：达到目标使用的认知过程和物理行为。

方法：为达到目标而采用的具体步骤。

选择规则：选择具体方法。

优点：可以预测专家用户如何使用一个系统，避免对用户进行可用性测试。能够定量预测用户执行情况，从而对不同界面或系统进行比较分析，有助于确定产品的有效性。

缺点：无法预测普通用户的使用情况。适用范围有限，只适合分析数据录入类型的计算机任务，而且只能预测专家级用户的执行情况，无法分析出错的情况。

交互框架模型：交互分为四个部分：系统、用户、输入和输出，交互过程表现在信息在这四个部分之间的流动和对信息描述方式的转换上。

交互周期中有四个阶段：目标建立、执行、表示和观察

1.用户以用户语言在头脑中形成任务，并将任务翻译成机器可以识别的“输入语言”

2.“输入语言”被翻译成能被系统直接执行的一系列操作，即“核心语言” 3.将系统的当前值以“输出语言”的形式呈现出来。

4.用户观察输出，将其翻译为用“用户语言”表达的交互结果，与原目标进行比较和评价。

图形用户界面模型：【

三个思想：

桌面隐喻，即在界面中用人们熟悉的桌面上的物品来清楚的表现计算机可处理的能力。

WIMP是组成图形用户界面的基本单元 直接操作以及‘所见即所得’的界面

多通道用户界面的特点：

使用多个感觉（侧重于多媒体信息的接受）和效应（侧重于交互过程中控制与信息输入）通道。两者密不可分、相互配合，应允许充分的并行协作的多通道协同配合。

允许非精确的交互。允许使用模糊的表达手段可以避免不必要的认知负荷，有利于提高交互活动的自然性与高效性。主张以充分性代替精确性。

三维和直接操纵。人生活在三维空间，习惯于看、听和操纵三维的客观对象，并希望及时看到这种控制的结果。多通道的人机交互的自然性反应了这种本质的特点。

交互的双向性。人的感觉和效应通道通常具有双向性，多通道用户界面使用户避免通道切换，从而提高自然性和效率。

交互的隐含性。追求交互自然性的多通道用户并不需要用户显式的说明每个交互成分，而是在自然的交互过程中隐含的说明。虚拟现实交互的特点：

立体感的视觉显示 置身于环境中的显示 动态的显示

以多种媒体和多种形式与计算机进行交互 闭环的交互方式

用户界面设计的一般原则：

一致性（用语与用词的一致性、操作方法的一致性、界面格局的一致性、数据格式的一致性、系统响应的一致性）

易用性

容错性（重要操作提醒、操作完整性检测、输入正确性校验、命令执行的回溯UNDO、自动纠正错误、拒绝执行）

易学性

有效性（使用快捷键）美观性 反馈性（词法级、语法级、语义级）

针对性（对不同层次的用户设计不同的操作环境）】

WEB布局的设计原则：逻辑性、一致性、新颖性和实用性、采用容易扫视的表达方法、清晰表达网页上的超链接 交互设备

输入：鼠标、键盘、跟踪球、操纵杆、触摸屏、手写板、光笔、数字化输入板、手势板、三维输入设备

输出：显示器、打印机、扬声器 数据交互：人通过输入数据的方式与计算机进行交流的一种方式，是人机交互的重要内容与方式。

数据交互的方式：

问答式对话数据输入交互、菜单选择、填表、直接操纵、关键词、条形码、光学字符识别、声音、图像

输入设备：键盘、鼠标（定位，单击，释放，双击，拖动）、跟踪球、操纵杆、触摸屏、手写板、光笔、数字化输入板、手势板、三维输入设备 输出设备：显示器、打印机

语音交互：研究人们如何通过自然的语音或机器合成的语音同计算机进行交互的技术。它是一个多学科交叉的边缘学科，需要语言学、心理学、工程和计算机技术等领域的专业知识，不仅要对语音识别和语音合成技术进行研究，还要对人在语音通道下的交互机理、行为方式等进行研究。语音识别和语音合成的相结合，即构成一个“人机通信系统”。

语音交互的优缺点：

优点：人类最习惯的交流方式；认知负荷小（不需要长期占用注意力）；资源占用少（空间和照明）；交互效率高（信息量大）；

缺点：环境要求严（不能在噪声环境中）；信息的模糊性；非结构化；短暂性；记忆负荷大

语音识别：是将音频数据转化成文本或其他形式的计算机可以处理的信息的技术。它的研究目的是让机器“听懂”人类的语言。语音识别分类：

(1)孤立语音识别系统：以单字或单词为单位的识别系统。连续语音识别系统：利用连续发语音词表中相关联的几个单字或单词，识别之前对连续语音进行切分，最后给出连续发音的识别结果。（自然语音最大特点是连续语音）

(2)能识别词汇量小于100个的称为小词汇量识别；大于100个的称为中等词汇量识别；大于1000个的称为大词汇量识别。

(3)特定人（SD）语音识别系统需要用户完成一个建立特定个人语音档案的过程，通过朗读事先准备的文本，识别软件为用户创建符合用户声音和说话模式的语音模型。

非特定人（SI）语音识别系统针对多个用户的使用而设计，无需建立个人语音库，不必使用者训练就可以识别各种语音。

特定人和非特定人语音识别系统之间的研究差距：

语音学差异。不同地方的说话人发音有很大不同。

生理差异。不同说话人会造成语音频谱特性不同。

发音习惯与心理状态差异。对说话的语音频谱特性造成影响。“非特定人+自适应 ”是当前众多语音识别系统采用的使用框架。

语音识别: 模式匹配方法分为两步：

第一步，建立标准语音库（标准语音模板），系统首先建立有若干训练语句的标准语音数据库供训练者使用，即训练；

第二步，将输入的语音信号经过处理后与标准语音模板相匹配，即识别，包括失真估计、识别决策和专家知识运用；

建立语音模板的方法：选择一种识别方法，然后从输入的语音信号中提取该方法要求的语言特征参数，保存起来形成语音模板。

模板匹配方法：概率统计方法（特征参数比较，失真测度最小判断结果，失败时，运用专家知识）。

三个技术模块: 特征提取、模式匹配、标准模板库生成

三模块所涉及的技术：语音识别单元的选择、特征数据类型的选择、模式匹配方法与模型训练技术

语音识别单元：单词（句）单元、音节单元（汉字）、音素单元（西文）

识别单元的分割技术：端点检测技术（过零率和能量特征参数获得分割精度）特征参数提取：语音识别：特征参数的比较和识别

（1）特征提取：从语音信号中提取对语音识别有用的信息（根据语音单元特点提取）（2）参数要求：最少特征表达信号，提高模式比较速度；最大限度不失真表示信号。模型训练：按照一定准则，从大量已知模式中获取表征该模式本质特征的模型参数的过程；

模式匹配：根据一定准则，使未知模式与模型库中的某一个模型获得最佳匹配的过程。语音识别的后处理： 语音信息处理

在语音声学信号识别的基础上，利用语言学知识进一步纠正识别错误；还能提供一定的反馈信息给声学信号识别系统，帮助声学信号识别系统提高识别性能。

语言信息处理方法：基于语料库的统计方法、基于文法的语法分析方法 语音识别方法：模式匹配法（动态规划方法DP即动态时间规整DTW）、统计概率模型方法（隐马尔科夫模型HMM）、人工神经网络方法ANN 三种语音识别方法比较：

DTW方法优点是保留语音序列的时序信息，识别算法简单有效。缺点是动态规划（DP）法计算量较大，不能进行动态训练，即不能用多次的发音来训练一个语音样本，只能采用多套样本。一般用于中小字表、特定人或孤立词的语音识别系统中。

HMM方法的特点是便于建立各种层次的语音识别基元（音素、音划、字、词组合句子）的语音模型，容易综合各种不同性质的参数信息（声道参数、语法、语义、语音模型等），缺点是建模本身存在不完善性，对于语音信号的时序反映能力较低等。适合于非特定人、大字表、连续语音的识别。

ANN技术在语音识别中主要用来完成分类工作，多用于小字表的分类识别。对于复杂的识别问题（大字表、非特定人、噪声环境等）神经网络方法普遍存在收敛缓慢、局部最优和推广能力差的缺点。在端点检测、非线性特征参数提取和预处理方面，其效果和DTW类似。

语音合成：通过计算机把数字信息变成语音输出，语音识别和语音合成是语音处理的互逆过程。

实现途径：存储语言信号，需要时再重现（声音还原）；让机器像人类说话，模拟人的语言功能，完成内容到声音的实现过程。

语音合成方法：波形编辑方式；参数编辑方式；按规则合成方式

图像识别的三个层次、关系

图像处理：对图像进行各种加工以改善视觉效果，输入输出均为图像。图像识别：对图像中感兴趣的目标进行监测和测量，通过抽取客观信息建立图像的描述。图像感知：在识别的基础上，进一步研究图像中各目标的性质和联系，得出对图像内容的理解和客观场景的解释，从而指导和规划行动。

关系：密切联系，又有明显区别，主要体现在输入和输出的关系上。图像感知输入一幅图像，输出对该图像的解释。图像处理的输入和输出都是图像，主要工作是对图像进行加工。图像识别对输入模式进行分类，它具有图像感知的内容，但理解的结果与图像感知相比不如后者全面丰富。通常，图像感知包括图像处理和模式识别的内容。图像识别过程： 特征提取（灰度特征、几何特征、统计特征）：从原始数据中提取出对分类识别有用的信息。分类判决：处理第一步获取的信息，完成特征信息与目标参数间的相互关联的判决 图像识别方法：

统计方法：以数学的决策理论为基础，建立统计学识别模型，通过对图像大量统计分析，找出规律性认识，抽出反映图像本质特点的特征进行识别。

句法模式识别方法：从图像的结构特性出发分析、识别、描述图像。

统计法未考虑图像结构，句法模式未考虑环境中的噪声干扰，两者结合更好。从识别逻辑观点看：组合式（全部特征抽出进行判断），顺序式（每抽一次特征，进行判断）

人脸图像识别过程：

面相检测：在动态的场景与复杂的背景中判断是否存在面相并分离出面相； 跟踪：是指对被检测到的面相进行动态目标跟踪；

识别：是对被检测到的面相进行身份确认和在面相库中进行目标搜索。

手写字体识别【

手写文字的联机识别主要解决将输入数据识别并转换成字符或词句，然后存储显示，或者加以解释和执行。

脱机（手写字符/单词识别处理）/联机（数据采集与预处理技术、笔记分割技术、特征提取、建模以及匹配技术、后处理技术）手写体识别

】

数字墨水：在tabletPC上书写或绘制的任何内容。墨迹把书写速度、压力、笔势等信息转化为数字并记录下来，形成数字墨水。系统把数字墨水存储为一系列复杂的贝塞尔曲线方程，而不是bit串，占用空间小。

人机行为交互：计算机通过定位和识别人类，跟踪人类肢体运动和表情特征，从而理解人类的动作和行为，并作出响应的技术。人体行为识别的过程：人的行为特征提取或者人体运动分析，主要确定如何描述人的运动，如是否用模型、模型的复杂度等；行动追踪（图标模型、结构模型），建立行为特征与图像序列的对应关系；行为识别（状态空间、模板匹配），从特征序列推断运动的高层语义。以硬件为基础的视线跟踪：利用图像处理技术，使用能锁定眼睛的特殊摄像机，通过摄入从人的眼角膜和瞳孔反射的红外线连续的记录视线变化，从而达到记录分析视线跟踪过程的目的。

以软件为基础的视线跟踪：利用摄像机获取人眼或脸部图像，然后用软件实现图像中人脸和人眼的定位与跟踪，从而估算用户在屏幕上的注视位置。人的注视方向可以用头的方位和眼睛的方位两种方式来表示。“米达斯接触（Midas Touch）”问题：用户希望随便看着什么并不必非“意味着”什么，更不希望每次转移视线都可能启动一条计算机命令。

表情分类判决：基于表情表征的分类思想、表情特点和表情分类却又是不相交的。

表情识别过程是：进行人脸面部图像的分析，建立人脸部件的组合模型，提取子目标图像；根据部件的形状分析，建立部件的可变形的模板；根据匹配分析，采用能量优化的方法，经过模板匹配提取目标特征，得到人脸表情的表征矢量，与中性的表情矢量进行比较，达到识别表情的目的。

第二篇：电子科技大学暑期社会实践总结

xx年七月三日至七日我参加了x电子科技大学国旗护卫队在北京展开的为期五天的暑期社会实践活动。

在这五天中，我们观看了天安门升国旗与将国旗，那次降旗会让我终身难忘的。滂沱的大雨丝毫没有浇灭队员们观看降旗的热情，我们打着伞、顶着风雨伫立于旗台前静候天安门国旗护卫队走出天安门城楼……

亦参观了毛主席纪念堂，瞻仰了毛主席遗容。进入毛主席纪念堂，堂内庄严肃穆，布局凝重，主席安详的躺在水晶棺中，我随瞻仰人群徐徐经过主席身旁，走出纪念堂，我回头看看古老的纪念堂，再看看北京城的高楼林立，感慨物是人非，感慨中国现在政局的来之不易......还去了位于北京西郊丰台区的卢沟桥。漫步桥上，不时还能看到当年日军枪弹在桥栏杆望柱上留下的斑斑弹痕，它让我们永远不要忘记落后就要挨打的道理，它也更能激起我们奋发进取，图国强民富的精神。

我们与清华大学和北京大学的国旗护卫队队员展开了交流活动。活动中双方相互介绍了各自国旗护卫队的配制、纪律、规章制度及建队特色。并就具体的问题进行探讨，在他们的带领下我们参观了清华与北大校园，在清华还与他们的国旗护卫队队员一起进行了升旗仪式的训练。

通过这次交流活动，我从中学到了许多，发现了我国旗护卫队的一些不完备之处，这次交流活动同时也增加了我的使命感和责任感，以前我加入国旗护卫队是图新鲜，觉得能够进国旗护卫队是件值得炫耀的事。但这次交流活动改变了我的看法，北大的则逸学长的话，极大的激发了我的爱国主义情怀。让我感到这是件严肃的事、是我要负责的事。

在以前的升旗任务中我曾因为不够严肃被批评过，但日后我必定会认真严肃的去对待我所做的事，我所做的事并不是把五星红旗升到旗杆顶这么简单，而是从这件事中表达对五星红旗的热爱、表达对我们伟大祖国的热爱。

在暑期社会实践活动的最后一天。我们与前天安门国旗护卫队的赵新风班长进行了交流活动，赵新风班长为我们介绍了北京市十几家高校的国旗护卫队现状，在观看了我们的队列动作后，赵新风班长为我们纠正了队列动作，给予了我们一些建议。

随后我们来到了他的办公室，他赠与了我们有关国旗护卫队建设的书籍并在书上写了赠言，鼓励我们继续发扬爱国主义精神，保持吃苦耐劳作风，认真完成每次的升旗任务。那天我们的收获不小，每位队员也很开心，我想这也算是为我们的实践活动画上了圆满的句号了吧。

总结我的这次暑期社会实践活动，虽然是我的第一次社会实践，但我认为是一次成功的，有用的，受益匪浅的社会实践。这将会对我的以后的学习和生活起很大的帮助。

让我感到加入杭州电子科技大学国旗护卫队是多么的荣幸，虽然身为北京人的我多次去过天安门、卢沟桥、清华和北大，但哪一次去也没有和我们的国旗护卫队队员们这次一同去感悟到的多，体会到的多，收获到的多……

在这短短的五天中我们碰过壁，受过累，流过汗，但是我们却成长了，继承和发扬了大学生勇于实践的光荣传统，树立和落实了科学发展观。用实际行动赢得了社会的认可和好评，这次亲身体验让我有了深刻感触，这不仅是一次实践，还是一次人生经历，亦是一生宝贵的财富。

第三篇：电子科技大学校徽

“ target=”_blank“>” style=“border:1px solid #000” align=“center” alt=“电子科技大学校徽”>说明：

1.本校徽已按比例缩放，请点击图片在新窗口中查看清晰原图。

2.www.xiexiebang.com整理的系列中国大学校徽，旨在为您制作简历时提供方便。

3.“电子科技大学校徽”的版权归属原设计者、学校所有。

第四篇：电子科技大学简介

由上海交通大学、南京工学院（现东南大学）、华南工学院（现华南理工大学）三所院校的电子信息类学科合并创建而成，为中国最早的七所重点国防院校之一，现为中华人民共和国教育部直属高等学校。

北师大 国防科技大学 清华 北大

著名校友 博导科研

刘盛纲 中国科学院院士，物理电子学院教授、博士导师。

林为干 中国科学院院士，电子工程学院教授、博士导师。

李乐民 中国工程院院士，通信与信息工程学院教授、博士导师。陈星弼 中国科学院院士，微电子与固体电子学院教授，博士导师。李小文 中国科学院院士，自动化学院教授、博士导师。

五十周年校庆

李朝义 中国科学院院士，生命科学与技术学院教授、博士导师。

张景中 中国科学院院士，计算机科学与工程学院教授，博士导师。

魏正耀 中国工程院院士，计算机科学与工程学院教授，博士导师

卢铁城 1962年毕业于电子科技

食堂餐厅

大学无线电定位设备设计与制造专业，原四川大学党委书记。

张煦 现为上海交通大学博士生导师、中科院院士。

王俊波 中国电子科技集团公司第44研究所所长

席 政 1982年毕业于电子科技大学雷达侦察与干扰专业，获学士学位。现为总装系统所所长。

胡爱民 现为中国电子科技集团公司第26所所长。

刘济东 现为中国电子科技集团公司第2所所长

徐世六，中国电子科技集团公司第24所所长，现在为中国电子科技集团声光电公司总经理

梁鸣 1982年毕业于电子科技大学无线电通讯专业，获学士学位．现为中国电子科技集团公司第七研究所所长。

蒲含友 1970年毕业于电子科技大学无线电专业，获学士学位．现为中国兵器工业第58研究所党委书记。

罗天文 1984年毕业于电子科技大学通信与电子系统专业，获硕士学位．现为信息产业部电子第三十研究所董事长、研究员。党政官员

陈营官 原福建省省委常委、福建省人大常委会副主任

宋绍华 原山西省政协副主席

周子学 工业和信息化部 总经济师、原来财务司司长

张蓉芳 全国青联副主席、国家体总排球管理中心副主任

杨国安 四川省人大常委会教科文卫委员会 主任委员

郝康理 四川省统计局党组书记、局长

陈 伟 现为中华人民共和国信息产业部经济体制改革与经济运行司副司长

朱志宏 现为成都市人民政府副市长。

王远辉 现为四川省德阳市副市长。

何健 现为中国共产党乐山市委员会常委、乐山市人民政府常务副市长。

唐小我 现为四川省教育厅副厅长

曹国民 现为贵州省信息产业厅党组副书记、副厅长。

陈荣水 现为福州海关党组成员，副关长。

王吉来 国家计量局副局长。

贾同金 1974年毕业于电子科技大学无线电通信专业，获学士学位。现为国家统计局人口司司长。企业领导

丁 磊：1993年毕业于电子科技大学（原成都电讯工程学院）通信工程（微波通信）专业获学士学位。现为网易公司CEO

万明坚：1991年毕业于电子科技大学（原成都电讯工程学院）通信与电子系统专业，获博士学位。原为TCL集团副总裁，TCL移动通信有限公司总裁。现为国虹通讯董事长。

刘永言:1977年毕业于电子科技大学（原成都电讯工程学院）计算机专业，获学士学位。现为希望集团董事局主席。

王东升：1995年毕业于电子科技大学（原成都电讯工程学院）管理科学与工程专业，获硕士学位。现为京东方电子科技集团董事长。

王凤朝：1986年毕业于电子科技大学（原成都电讯工程学院）无线电专用设备专业，获学士学位。现为四川长虹电子集团有限公司副董事长、四川长虹电器股份有限公司副董事长，四川长虹电器股份有限公司总经理。

孙亚芳：华为技术董事长。

邬 江：现为四川长虹电器股份有限公司董事，执行副总裁。

肖 鹏：1982年毕业于电子科技大学（原成都电讯工程学院）无线电通讯专业，获学士学位。现为中国南方电网公司董事、副总经理。

黄卫刚：1988年毕业于电子科技大学（原成都电讯工程学院）通信专业，获硕士学位。现为康佳集团股份有限公司副总裁。

李世鹤：1963年毕业于电子科技大学（原成都电讯工程学院）磁性材料与器件设计与制造专业，获学士学位。现为信息部电信科学研究院副总工，大唐移动通信集团副总裁。

李正茂 1985年毕业于电子科技大学（原成都电讯工程学院）通信与电子系统专业，获硕士学位。现为中国移动通信有限公司副总裁。

刘 飞；1987年毕业于电子科技大学（原成都电讯工程学院）通信与电子系统专业，获硕士学位．现为TCL阿尔卡特有限公司CEO。

第五篇：通知 - 电子科技大学

通

校人通知〔2007〕159号

知

关于印发《电子科技大学教育管理研究员、副研究员申报条件（试行）》的通知

校内各单位：

《电子科技大学教育管理研究员、副研究员申报条件（试行）》经2007年12月18日校长办公会讨论通过，现予发布，自2008年1月1日起实施。

附件：电子科技大学教育管理研究员、副研究员申报条件（试行）

二OO七年十二月十九日

主题词：人事 专业 技术职务 申报 通知

电子科技大学学校办公室

2007年12月20日印发 附件：

电子科技大学教育管理研究员、副研究员申报条件（试行）

为促进教育管理研究的开展，提高管理工作水平，适应建设高水平研究型大学对干部素质的要求，根据《教育部直属高等学校岗位设置管理暂行办法》（教人[2007]4号）和《电子科技大学专业技术职务申报条件》（校人通知[2006]213号）的有关规定，结合学校实际情况，特制定本申报条件。

从事党政管理工作或专职从事学生思想政治教育工作的人员符合以下条件者，可申报教育管理研究员、副研究员。

一、政治思想、现实表现、工作状况、外语水平及计算机应用能力 符合《电子科技大学专业技术职务申报条件》（校人通知[2006]213号）、《关于修订专业技术职务申报条件中外语水平有关规定的通知》（校人通知[2007]87号）中的相应要求。

二、学历、资历和任职年限

（一）申报研究员须具备以下基本条件 1.原则上应具有硕士以上学位；

2.具有副高级专业技术职务任职资格5年以上，现任管理岗位五级以上职员。

（二）申报副研究员须具备以下基本条件 1.原则上应具有硕士以上学位；

2.在管理岗位工作8年以上或具有中级专业技术职务任职资格5年以上；或具有博士学位，在管理岗位工作3年以上；

3.现任管理岗位六级以上职员。

三、业绩条件

应具备必备条件，并同时具备选择条件之任意二条。

（一）申报研究员 必备条件：

1.有明确的研究方向；

2.作为主持人承担省部级以上正式立项的教育管理类研究课题或工作调研项目；

3.作为第一作者在核心期刊上发表教育管理类研究论文或主持起草、撰写具有重要意义的规划、规章、报告三篇（件）以上；

4.应用研究成果指导本职工作，业绩突出。

选择条件：

1.获得省部级哲学社会科学类成果奖一等奖的前四名，或二等奖的前二名，或三等奖的第一名；或获得省部级教育科学成果奖一等奖的前二名，或二等奖的第一名；

2.获得全国哲学社会科学重大课题的前三名或全国教育科学规划重点项目的第一负责人；或作为第一负责人完成省部级教育管理类研究项目（含委托调研项目）二项以上；

3.作为主编编写正式出版的教育管理类书籍一部以上；

4.在核心期刊上发表教育管理类第一作者研究论文或主持起草、撰写具有重要意义的规划、规章、报告五篇（件）以上；

5.应用研究成果指导工作，其工作业绩和经验得到政府教育行政部门和同行的肯定，产生重要影响。

（二）申报副研究员 必备条件：

1.有明确的研究方向；

2.作为主持人承担正式立项的教育管理类研究课题或工作调研项目； 3.作为第一作者在正式出版的期刊上发表教育管理类研究论文或作为主要执笔人起草、撰写规划、规章、报告三篇（件）以上；

4.应用研究成果指导本职工作，成效显著。选择条件：

1.获得省部级哲学社会科学类成果奖一等奖的前六名，或二等奖的前四名，或三等奖的前三名；或获得省部级教育科学成果奖一等奖的前三名，或二等奖的前二名，或三等奖的第一名；

2.获得全国哲学社会科学重大课题的前五名或重大课题子项目、全国教育 科学规划重点项目的前二名；或作为主要负责人完成省部级教育管理类研究项目（含委托调研项目）二项以上；

3.在正式出版的期刊上发表教育管理类第一作者研究论文或作为主要执笔人起草、撰写学校规划、规章、报告三篇（件）以上；

4.作为主要参编者编写正式出版的教育管理类书籍一部以上； 5.应用研究成果指导工作，其工作业绩和经验得到肯定和借鉴。

五、本申报条件自2008年1月1日起实施，原校人通知[2006]213号文件中《申报管理系列专业技术职务的学历、资历、任职年限和业绩条件要求》同时停止执行。

六、本申报条件由人事处负责解释。