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科學道德和學風建設學習心得江西財經大學(編輯修改稿)

2025-10-17 18:36 本頁面

　

【文章內容簡介】站在學術殿堂的門口仰望這座不朽的建筑，這一刻我們應該告誡自己：學術工作是神圣的，無論出于何種目的何種原因，作為一名學術工作者，都要捍衛學術的神圣性，在學術研究的崎嶇小路上堅持求真求是求實求精的原則，絕不弄虛作假絕不助長學術上的不正之風，從工作中的點滴做起，為鑄就高尚的學術人格而積極努力，為取得不朽的研究成果而不懈追求，而這也正是每一個從事或即將從事學術研究的人應盡的義務。只有做到了這些，有一天我們才有資格走進學術殿堂，為建設它而貢獻生命。第四篇：科學道德與學風建設學習心得科學道德與學風建設學習心得在研究生學習期間學習了科學道德與學風問題。讓我體會很深。科學道德與學風問題是指科技工作者在科研規范、行為準則、治學精神、治學態度、治學風氣、治學原則等方面出現的失范現象。因為其不利于科學技術事業的發展和科技成果的正確使用，所以稱之為問題。科學道德與學風問題反映了現代科研體制在科研活動中存在的問題和漏洞，既有科技工作者精神層面的倫理道德問題，也有行為層面的科研規范問題。作為電氣學科的研究生在做實驗和學術研究的時候要講究真實性和創新性防止科研不端和不當的行為。科研不端行為是指嚴重違反基本的科學誠信的行為，這種行為與科研違規行為、科研越軌行為的內涵十分接近。從國內外情況看，科研不端行為主要有以下三方面特征：第一，違反科學界通用的道德標準，或嚴重背離相關研究領域的行為規范；第二，不端行為是蓄意的、明知故犯的或是肆無忌憚的；第三，不端行為不包括誠實的錯誤或者觀點的分歧。比如：，包括：編造數據；篡改數據；改動原始文字記錄和圖片；在項目申請、成果申報，以及職位申請中做虛假的陳述。，包括：侵犯他人的署名權，如將做出創造性貢獻的人排除在作者名單之外，未經本人同意將其列入作者名單，將不應享有署名權的人列入作者名單，無理要求著者或合著者身份或排名，或未經原作者允許用其他手段取得他人作品的著者或合著者身份。剽竊他人的學術成果，如將他人材料上的文字或概念作為自己的發表，故意省略引用他人成果的事實，使人產生為其新發現、新發明的印象，或引用時故意篡改內容、斷章取義。、假設、學說或者研究計劃，包括：未經許可利用同行評議或其它方式獲得的上述信息；未經授權就將上述信息發表或者透露給第三者；竊取他人的研究計劃和學術思想據為己有。，包括：將同一研究成果提交多個出版機構出版或提交多個出版物發表；將本質上相同的研究成果改頭換面發表；將基于同樣的數據集或數據子集的研究成果以多篇作品出版或發表，除非各作品間有密切的承繼關系。，包括故意損壞、強占或扣壓他人研究活動中必需的儀器設備、文獻資料、數據、軟件或其他與科研有關的物品。，包括騙取經費、裝備和其他支持條件等科研資源；濫用科研資源，用科研資源謀取不當利益，嚴重浪費科研資源；在個人履歷表、資助申請表、職位申請表，以及公開聲明中故意包含不準確或會引起誤解的信息，故意隱瞞重要信息。科研不當行為是指，雖然違反科學的目的、精神和科學研究事業的基本道德原則，但沒有直接觸犯明確規定的研究活動的道德底線的行為。科研不當行為的特征主要為：第一，科研不當行為以明確不違反科學共同體規約為前提，更不是一種違法行為。科研不當行為是在遵守合法性原則的前提下，在合理性方面存在的問題，它是在合規范圍內的不當，對于合規范圍外的科學不當行為已屬于科研不端行為。科研不端行為首先就是對科學共同體規約的破壞，而科研不當是科學研究者在其自由裁量范圍內所為的行為，因此它本身并不違規。第二，科研不當行為雖然不是科學共同體規約所明確禁止，但它是不合理的，具有不合理、不公正、不合乎科學道德的特征。一個科研行為之所以是科研不當行為，根本的原因就在于它違反了科學的目的、原則和精神，所作出的科研行為不公正、不適當、不合科學道德。從數量上來看，科研不當行為遠較直接的科研不端行為要常見。例如，美國的一項調查統計，43%的教員反映有同行將大學資源不合理地用于私人目的，大約三分之一的教員反映有同行在研究論文上不當署名，22%反映有同行忽視草率使用數據的情況，15%反映有同行在當數據與自身先前的研究不一致時不出示該數據。在平時的學習科研中要防止科研不當，所以要知道科研不當的表現形式。其中科研不當行為的表現形式很多，如急功近利、浮躁浮夸、缺乏嚴謹治學的態度；論文寫作中粗制濫造、盲目追求數量、參考引文不規范；為得到預設結果而使用不恰當的實驗手段、統計方法或片面報道研究結果；重復發表相同內容的研究成果；在科研成果上的署名排序上不按實際貢獻的大小；在同行評議，包括項目評議、成果鑒定、出版物評審、學位授權審核、學校評估活動中，受某些利益的干擾而有失客觀、公正；通過不正當手段獲取和占用科研資源；發表不成熟的結果；扣押研究成果；不與同事共享研究記錄或珍貴材料，等等。一般來說，科研不當行為主要可以分為五種類型：第一，數據的不當使用：①根據本能感覺，排除本人認為不精確的觀測或數據點；或因匆忙完成項目而偷工減料；②未能在合理的期間內獲得重要研究數據；③維持不充分的研究記錄，特別是那些用于發表或被他人所依賴的結果；④運用不恰當的統計學或其他計量方法提高研究結論的重要性；⑤在論文中給出理由的情況下將異常值從數據集中剔除；⑥為了提高研究的重要性，運用不恰當的統計方法；⑦竊取供應品、書籍或數據；⑧操縱實驗以獲得本人想要的結果；⑨未經許可復制

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