快递包装人才队伍和科技发展基础更加坚实雄厚。
北京大学2018年高校专项计划录取人数为82人，革命引领较2017年增长26人。高职院校规模持续扩大 继1999年大扩招后，绿色物流今年高等教育再次迎来大扩招，这次的主角变成了高职院校。
新方向新华社发 编者按 2019高考如约而至。这些年来，快递包装我国进行了诸多高校特殊类型招生方式的有益尝试。国家专项计划自2012年起开始实施，革命引领招生学校覆盖所有中央部门高校、地方211高校及其他地方重点高校。随着高考改革进程的深入，绿色物流教育部从着力促进公平、科学选才出发，对特殊类型招生工作进行规范。近些年来，新方向高职院校规模在持续扩大。
另一方面，快递包装高等院校的在校生规模也不断扩大，尤其是1999年大扩招后，增长趋势愈加明显。三大专项计划力保贫寒学子上好大学的机会 旨在增加贫困地区学生接受高等教育机会的三大专项计划自落地实行以来，革命引领招生规模不断扩大。全面开创新时代科技事业发展新局面 经过新中国成立70年来的快速发展，绿色物流我国科技创新正处在实现战略性转变的关键时期。
新方向充分发挥集中力量办大事的制度优势。（作者为中国科学院院长、快递包装党组书记，中国科学院学部主席团执行主席）《 人民日报 》（ 2019年07月10日 09 版） 《中国科学报》 (2019-07-11 第4版 综合)。从对中国科学院提出三个面向四个率先要求，革命引领到以国家实验室为引领加快建设国家战略科技力量，革命引领再到以北京、上海、粤港澳大湾区科创中心为牵引加快建设面向未来发展的国家科研战略布局，中国特色国家创新体系建设充分体现了新时代的发展要求，为坚定不移走中国特色自主创新道路提供了坚实支撑。高速铁路、绿色物流5G移动通信、超级计算、特高压输变电等都处于世界领先水平，语音识别、新能源汽车、第三代核电等也进入世界前列
目前，西安交大在大数据领域已经和教育部有实质性合作。因此，她更加希望教育主管部门可以为各学校提供一个业务指导框架，学校在这个基础上进行调整，才能实现精准大数据的预测。
然而遗憾的是，目前国内高校的情况并非如张小强所愿。从这个角度上说，高等教育与大数据的初次接触，似乎并不是很美好。在这方面，西安交大网络信息中心副主任徐墨同样感触颇深。徐墨说，与此同时，由于大数据项目核心在于算法的应用，所以他们还有一支由学校电信学部专门从事算法研究的教授及研究生组成的队伍。
二愁：管理与教育 记者在采访中发现，对于张小强所提到的中西对比，其实是有一定争议的。■本报记者 陈彬 50年前的1969年，一套名为阿帕网的计算机网络在美国军方手中诞生。除了教育理念外，徐墨觉得大数据在高校教育教学方面的应用，还应该考虑大数据与教育教学制度之间的融合和良性可持续联动机制。四愁：标准与分级 对于高校依托教育主管部门进行大数据建设的做法，徐墨有自己的一些看法。
未来，我们还将为此而努力。这样做既节省了资源，又避免了信息的商业泄露。
但是我们发现，真正用于高校自身管理的教育大数据应用研究还远远不够。同样是通过大数据技术为学生画像，似乎国外高校泄露学生信息的事件就很少发生，原因何在？ 对此，张小强给出了自己的解释。
当已经延续百年的高等教育体制与新兴的大数据相遇，两者究竟能碰撞出怎样的火花？ 一愁：高地与洼地 在我国，大数据技术与高校产生联系，基本上与新世纪的到来是同步的。当然，教育部不一定会直接管理，但它可以牵头成立一个类似的机构。《中国科学报》 (2019-07-10 第1版 要闻)。比如教育部发布一些数据标准，通过统一的标准，使国内各高校的数据质量水平和统计口径能相对接近，以此保证国家与省级大数据分析的准确性。即使有这种相关人才，大数据相关软硬件设备仍是一笔不小的投入，一所高校的数据量有限且具有片面性，因此让每所高校都具有大数据分析能力既不现实，也没必要。政府的当务之急，就是分级成立教育大数据中心，承担高等教育大数据平台软硬件方面的建设、运营维护和管理工作。
不过，大数据如果不能和学校的教学制度结合，又如何服务教学呢？她说。在教育部的这段表述中，韦法云最看重的其实是分级两个字。
这中间，比较具有代表性的是大数据技术。对于高校大数据应用过于学科化的问题，张小强也有类似的担忧。
一方面，国内高校利用大数据提升校园和学生管理的报道不时见诸媒体。我们也向安徽省有关部门建议整合省内相关资源和研究力量，建设省级教育大数据平台。
张小强表示，这在某种程度上可以归结于国内外高校发展阶段的不同。但后者，恰恰是当前高校教育管理人员所欠缺的。大数据时代下的高校教育管理工作，不仅需要教育与教学方面的专业知识，还要掌握计算机技术、互联网技术与大数据技术。反观我国高校，这方面的工作就要迟缓一些。
当时的人们可能很难想到，在此后的半个世纪，托生于阿帕网的互联网将以何等迅猛的速度改变着世界的方方面面。14年后的2014年，西安交通大学正式建立了自己的大数据平台。
对此，韦法云也表示，教育主管部门要打破教育数据条块分割藩篱，建立教育数据开放 共享、互联互通机制，推动建立统一的高校底层数据库元数据标准格式和规范，实现校际连通、区域教育数据一体化。当前大数据在高教领域的应用，似乎集中在一些更宏观、更具大局性的内容上，比如为学科规划布局和发展战略调整提供数据支持，但对于高校本身，特别是学生个体的大数据分析却很少。
更何况，商业公司的运作又要基于成本考虑，不可能专门针对不同高校制定专属方案，而各高校的真实情况又是千差万别，不能量体裁衣，其数据分析一定会大打折扣。我们很希望能够通过政府一些政策上的支持和指导，改善各高校数据采集方法和数据采集质量。
这种状况导致的直接后果，便是高校在大数据计算和应用方面力不从心。例如，医学院校在做医疗大数据，农业院校在做农业大数据，没有数据的高校也在设法与企业进行某行业的大数据应用研究。完善教育数据标准规范，促进政务数据分级、分层有效共享，避免数据重复采集，优化业务管理，提升公共服务，促进决策支持。近年来，国内很多高校都在通过大数据技术采集学生的消费情况，计算分辨哪些是贫困生，并对其进行一定资助。
至于在非人才培养方面的管理，我觉得大数据应用还是要慎重。水平不是特别均衡，这也成为这项工作的最大阻碍。
然而在韦法云看来，当前大数据技术在高校的应用依然有待加强，尤其是在高校管理方面。那时，也正是国内大数据的第一次热潮。
应该说，在2014年前后，高校对于大数据的应用，主要还是在于科研管理信息化，很少真正进行大数据的处理与分析。依托大数据平台，开展大数据项目研究、课题研究，为高等教育决策分析提供支持。