官宣:2025 年,研究生,实行大类招生!

近日,中国政法大学宣布调整 2026 年硕士研究生招生专业,哲学、马克思主义理论学科实施 “大类” 招生改革 —— 招生专业调整为一级学科招生,原 12 个招生专业 (二级学科) 调整为研究方向。早在去年,中国政法大学政治与公共管理学院、商学院、社会学院、光明新闻传播学院便已实施 “大类” 招生改革,取消二级学科招生。

种种迹象,或许是研究生招生愈发向 “大口径” 转变的缩影。注:我国研究生教育学科专业目录分为学科门类、一级学科、二级学科三个层级,学科门类下设多个一级学科,一级学科包含多个二级学科,构成从属关系。

“大类招生”,从本科到研究生

在我国,“大类招生” 源自 2001 年北京大学的 “元培计划”,试点文理两个大类招生;一年后,北京大学又以学院内部专业为主要大类划分标准,在全校范围推行大类招生。这一改革打破了按专业招生的传统模式,被视为标志性举措。

改革更彻底的是上海大学,于 2011 年将 59 个专业分为人文社科类、经济管理类、理学工学类三大类实施大类招生、专业分流等机制,将专业的生存权交给市场。2017 年,清华大学、北京航空航天大学、北京理工大学等高校相继推出大类招生培养模式。到 2020 年,已有 114 所 “双一流” 建设高校实行大类招生,占当时 “双一流” 高校总数的 83.2%。

大类招生之所以存在,除了考虑到学生难以较为正确、高效地做出专业选择的因素,本质上是高中与大学缺少衔接造成的。因此,通识教育被视作让一个人走得更深、更远的教育,跨学科更是创新性人才培养的途径。

不难发现,“大类招生” 与 “按一级学科招生” 本质上内涵相同 —— 本科实行大类招生是将多个本科专业归到 1 个招生大类,研究生推进一级学科招生改革同样是从多个二级学科简化为 1 个一级学科,均呈现明显的 “宽口径” 招生特征。

近年来,淡化、甚至取消二级学科招生,强化一级学科招生是研究生培养的大方向。除了前文提到的中国矿业大学土木工程学科,中国政法大学哲学、马克思主义理论学科,这一招生改革趋势在全国多个高校蔓延。

今年,华东师范大学取消中国语言文学 7 个二级学科硕士生招生,将中国语言文学一级学科设为招生学科。兰州理工大学的改革动作更大,超 20 个二级学科专业缩减至电气工程、控制科学与工程、电子科学与技术等 6 个一级学科,数量锐减 70%。

早在 2001 年,清华大学便全面推行 “按一级学科招收培养研究生”,宣布全校有一级学科授予权的学科要按一级学科招生、授予学位,把原来学科设置中的 “一级学科 - 二级学科 - 三级学科” 变为 “一级学科 - 学科方向”。

目前,清华大学、上海交通大学、南开大学、电子科技大学等诸多 985、211 高校已基本实现学术学位硕士招生专业 100% 为一级学科。

打破壁垒,交叉培养

学者指出:我国研究生培养存在宽广不够、创新不足的问题,主要原因是学科专业目录中学科划分过细、过窄。

尽管近年来国务院大力开展一级学科授权试点工作,把博士、硕士学位授予权扩大到一级学科,二级学科 “退居二线”,成为本一级学科下的主要方向,但绝大多数单位实际上仍然停留在 “按一级学科授权,按二级学科招生” 的分离状态。

这或许是因为,以往招生选拔观念中,有的导师急于有人干活,“专业对口、课题对口” 被视为学生上手快的前提,因此更倾向于在细分的二级学科内招生,培养环境较为封闭。

如今,面对催生新的学科生长点的发展需求,有必要进一步推进一级学科招生工作,打破学科之间的壁垒,促进交叉学科发展,实现开放式科研和培养。

另一方面,从择优录取的角度看,按一级学科招生有利于学院统一划定复试及格线,缓解部分专业 “冷热不均” 问题;能在更大范围内更灵活地选拔人才,扩大优秀学生来源,提高研究生培养质量。

视线转到学生自身,“一考定终身” 的弊端仍然存在。

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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