福建农林大学科教基地管理中心
- 作品数：7 被引量：14H指数：2
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- 农林院校校外科教基地管理的法律风险及防控——以福建农林大学为例
- 2015年
- 校外科教基地是农林院校服务教学、开展科研项目的重要场所,是培养创新型人才的摇篮,是高校产品展示、成果转化、社会服务的重要平台。以福建农林大学为例,阐述农林院校校外科教基地管理的法律风险,具体包括:与当地政府、村民关系处理风险;学生实习期间的安全风险;科研项目管理风险;科教基地配套设施建设风险。并从事先预防机制、事后反应机制两个角度提出相应的防控建议。
- 胡新张阿妹
- 关键词：法律风险
- 农林院校校外科教基地功能定位探析被引量：2
- 2017年
- 校外科教基地是农林院校服务教学、开展科研项目的重要场所,是培养创新型人才的摇篮,是高校产品展示、成果转化、社会服务的重要平台。以福建农林大学尤溪洋中科教基地为例,阐述农林院校校外科教基地应发挥的功能,在此基础上提出多功能性的综合示范基地是今后农林院校校外科教基地建设的总体方向、基地在功能定位与建设上应充分发挥自身资源禀赋等建设建议。
- 胡新邱仁辉
- 区域性农林实践教学基地建设的探索——以福建农林大学为例被引量：2
- 2021年
- 实践教学的弱化一直是影响农林学科人才培养质量提升的主要问题之一,而实践基地建设及其运行存在的问题是加强实践教学的"瓶颈"。高等农林院校实践教学基地具有区域分布点多、线长、面广等特点,以及跨越地理位置建设与发展的趋势;同时,存在着"建"与"用"脱节、建设资金不足且来源单一、基地建设目标与地方产业发展的契合度低等问题。为此,福建农林大学提出"点面结合、校地共建、闽台合作"的区域性农林实践教学基地建设模式,并探讨了"产教研三方协同保障,多学科多专业交叉融合"的农林综合实践教学新模式。区域性农林实践教学基地具有高等农林院校与区域内的政府机关和企事业单位等多方参与、协同保障、产学研高度融合等特点,对高校人才培养质量的提高、区域农林业技术"瓶颈"的突破、企业核心竞争力的提升、区域经济社会的持续健康发展以及形成以提高农林业共同体内聚力为核心价值的文化认同等都具有重要意义。福建农林大学以洋中科教基地建设为试点,采取以下措施开展区域性农林实践教学基地建设:(1)引入高水平科研平台和特色农业龙头企业,打造彰显闽中闽北区域特色的农林实践教学基地;(2)建立"多方参与、协同保障"的区域性农林实践教学基地建设和运行长效机制;(3)打造完整的农业基本技能和产业实践链条,提升农科专业综合实践教学水平;(4)拓展农林实践教学基地功能,服务乡村振兴和教师发展。实践证明,区域性农林实践教学基地建设取得了较好成效:在实践教学方面,实现了农林类专业综合实践教学与区域农林产业的有机衔接,建立了农林综合性实践教学基地共建共享长效保障机制,促进了农林类专业实践教学的多学科交叉,解决了开放性实践教学缺失问题;在新农科人才培养方面,显著提升了人才培养质量以及
- 邱仁辉胡新江汉森
- 关键词：高等教育共建共享闽台合作
- 闽台合作校地共建农林科教基地功能定位探析
- 2017年
- 校外科教基地是农林院校服务教学、开展科研项目的重要场所,是培养创新型人才的摇篮,是高校产品展示、成果转化、社会服务的重要平台。以福建农林大学尤溪洋中科教基地为例,从闽台合作视角阐述农林科教基地应发挥的功能,在此基础上提出多功能性的综合示范基地是今后闽台合作校地共建农林科教基地建设的总体方向、基地在功能定位与建设上应充分发挥自身资源禀赋等建设建议。
- 胡新邱仁辉
- 关键词：闽台合作
- 农林院校校外科教基地管理现状及建议——以福建农林大学为例被引量：1
- 2018年
- 科教基地是农林院校发展的重要保障,是集科研、教学、实践为一体的重要场所,也是农林院校培养农业专业人才的重要渠道。提升农林院校科教基地管理水平对农林院校人才培养具有重要的作用。本文以福建农林大学为例,探讨农林高等院校校外科教基地管理方式,以充分发挥科教基地的优势,为农林高等院校建设提供助力。
- 郑小青
- 关键词：农林院校管理现状
- 农林院校校外科教基地管理的法律风险及防控——以福建农林大学为例被引量：5
- 2015年
- 校外科教基地是农林院校服务教学、开展科研项目的重要场所,是培养创新型人才的摇篮,是高校产品展示、成果转化、社会服务的重要平台。以福建农林大学为例,阐述农林院校校外科教基地管理的法律风险,具体包括:与当地政府、村民关系处理风险;学生实习期间安全风险;科研项目管理风险;科教基地配套设施建设风险。并从事先预防机制、事后反应机制两个角度提出相应的防控建议。
- 胡新张阿妹
- 关键词：法律风险
- 残差修正模型在森林火灾预测中的应用被引量：6
- 2016年
- 基于1990-2013年福建省森林火灾发生次数建立残差修正模型,并与BP神经网络模型、马尔科夫链模型、赋权组合预测模型进行比较.结果表明:残差修正预测模型的预测精度达到95.33%,而BP神经网络模型预测精度是87.77%,马尔科夫链模型预测精度为74.85%,赋权组合预测模型预测精度为88.3%,残差修正模型预测效果优于其他3个模型,说明使用其对离散的森林火灾数据进行短期预测是有效可行的.
- 连素兰何东进纪志荣洪伟游巍斌曹彦胡新
- 关键词：森林火灾反向传播神经网络马尔科夫链
