本书共五章,分别为网络思政品牌建设、互联网+党建、网络文化育人、新媒体建设和网络日常管理与服务。本书汇编陕西高校网络思想政治教育的典型工作案例,探索并阐述新时代高校网络思想政治工作的有效方法和创新路径,旨在为高校网络思想政治工作者提供直观的经验借鉴,不断提升其网络思想政治工作规律的把握能力、网络文化发展的引领能力、网络理论阵地的保障能力,提升网络育人实效。本书典型工作案例对高校开展网络思想政治工作具有深刻的理论价值和积极的示范意义。

随着高校课程与教学改革的不断深入，课程学业评价问题逐渐进入研究者视线。目前的课程学业评价仍主要沿袭传统学业评价范式，多依据感性的、经验的方法实施评价，未能从根本上实现评价范式转型。针对当前高校课程学业评价中的“软评价”现象，本书以评价三角、发展性评价等理论为基础，借助信息技术、智能技术等技术优势，提出了“基于证据实施学业评价”的理念，并以当前高校主流课程教学形态—混合学习课程为载体，构建了基于证据的高校混合学习课程学业评价模型。为使高校教师理解并有效应用该评价模型，本书的第四章对“基于证据的学业

词条虽是短小的历史记忆，但却浓缩了很多的智慧和力量。一位历史学家讲：“个人的明智，来自于他记忆的连续性，团体的明智，则需要其传统的延续。”清华大学是一所有深厚文化传统的大学，这源自她的不断创造，也源自她的持续传承。清华词条是对清华文化的一种创造凝练方式，也是一种易于传承传播的载体。

本书系统梳理高等教育教师教学能力及其发展的理论基础，阐释信息时代高等教育教师信息化教学能力的内涵与特征，提出高等教育教师教学能力的标准框架，编制高等教育教师教学能力评价指标体系以及主观量表式的测评工具，阐述全球各国在国家层面、学校层面、个人层面开展的高等院校教师教学能力发展的行动计划，并提供三个层面的的教师教学能力发展实践案例，可供高等院校管理人员、教师发展中心、教育行政部门管理者、高等院校教师、相关企业支持企业的从业人员、研究者等参考。

信息技术研究院（简称：信研院）由多个技术和工程研究中心及多个国内外企业合作成立的联合研发机构组成，是清华大学信息学科群的技术创新基地，人才引进渠道和产业发展源头。信研院以世界一流水准为建设目标，面向国家利益和产业发展的需要，发挥清华大学在信息领域的多学科综合优势，努力承担重大技术攻关项目，以优秀的创新成果，为国家建设发展服务，为学科技术进步服务，为学科建设和人才培养服务。本书全面总结了信研院建院以来在学科交叉科研创新平台建设方面取得的丰富经验和丰硕成果。清华大学信研院成立于2003年，是清华大学

本书作者主讲思想道德修养与法律基础课程，形势与政策课程海外中国研究的历史与理论、中国国有企业改革与发展两个专题，以及面向外国留学生的中国概况(英文)课程。在教学课程中注重中国话语与西方理论的对话,积极促进中外学生的合作研究，引导学生在国际比较中坚定中国制度自信，积极参与国企大讲堂公开课活动，重视对中国国有企业的讲授和宣传，起到较好的教学效果。一是从国际比较的视角审视中国特色社会主义的制度优势,对自由资本主义的问题和弊端进行批判，揭露新自由主义在发展中国家导致的后果，在比较中揭示中国特色社会主义制

本书以重庆大学助教培训体系为蓝本,既从授课教师的视角讨论如何带领助教,更从助教自身的视角,选取如何合理规划时间、如何辅助教师、如何批改作业、如何为学生答疑、如何有效沟通、如何走向卓越等话题展开讨论,紧密贴合实际所需,办法务实有效,案例形象生动,风格简洁干练,一定程度上填补国内出版物在助教领域的空白。

研究型大学是科技强国的重要力量，在国际竞争激烈背景下对于国家发展尤为重要。研究型大学能否从本国乃至世界众多同类大学中脱颖而出，战略管理和战略控制至为关键。本书提出研究型大学战略控制具有目标上突出研究性、方法上突出学术性、方式上突出沟通性、主体上突出人本性等特征，应遵循研究**、学术立校、目标认同、特色兴校等原则，将统计性标准和准则性标准结合起来，建立起研究型大学战略控制的基本理论体系。针对我国研究型大学战略控制在目标、理念、制度、组织等方面存在的问题，借鉴美国高校经验，本书构建了包含理念系统、目

内容简介本书系统梳理了现代高校三大职能——人才培养、科学研究、社会服务的源起与发展。全面论述了我国高校三大职能的发展现状，并与国际科技发达国家的代表性高校进行对比分析。从投入产出效率及全要素生产率的角度，研究了高校发展绩效的测度及相关问题。本书聚焦高等教育职能与发展绩效的整体性研究，旨在从一定程度上反映我国高校的发展特征，为我国高校更好地履行职能和提高投入产出效率提出思考和建议。

在受疫情严重干扰的几年中，在线学习成为各大中学校一种重要的学习方式，有效地降低了疫情的负面影响，也必将长期影响今后学校的教学方式。本书基于三所高校混合课程中学生的在线学习行为数据，对于当前研究领域中亟待讨论的问题，如收集哪些在线学习数据、如何处理和转换学生在线学习数据等问题如何界定统一的指导原则；混合课程学习成绩预测模型如何构建及其准确性如何保障；已构建的混合课程学生成绩预测模型的通用性限制条件等，进行了全面探讨，并进一步提出混合课程学习成绩预测模型的跨课程迁移应用条件。