图0. 川大二基楼某实验室,常年蹲着一群肝项目的学生

大创指的是大学生创新创业训练计划,基本上在校大学生都可以申请,申请成功的项目可以拿到一笔不错的项目基金用于完成项目。虽然感觉现在大创越来越水了,但是要申请到国家级的大创还是挺困难的。大创的好处真的蛮多的,最简单的就是钱的问题。 教育部官网上有往年国家级大创的项目名单和一些简介,我下载了15、16、17年的数据,做了一点简单的数据分析,希望能给下学期申请大创的同学们一点参考吧。

1.这些项目都是做的啥?

我统计了近三年来大创项目的项目名称的词频,并去掉了一些类似于“基于”、“平台”、“关于”这些无意义的高频词汇后,得到了下面的的几张图。

图1. 2015-2017国家级大创关键字情况表

图2. 2015大创项目关键字

图3. 2016大创项目关键字

图4. 2017大创项目关键字       

其实这样看不出来啥,除了几乎每年都排前几的都是“智能”、“纳米”、“材料”、“机器人”等等,于是我决定看一下最近几年新增了什么样的项目,于是得到了下面几张图。

图5. 2015-2016国家级大创项目关键字增加情况(前50)

可以看出15-16年,互联网来势凶猛,比去年新增了99个项目,排名第一(请注意我们是从第0开始排的),仅次于“智能”。这份排名中令我最意外的是排第五“农村”以及第十四的“精准扶贫”,我充分感受到了广大大学生的社会责任感。

图6. 2016-2017国家级大创项目关键字增加情况(前50)

然而比较遗憾的是,16 – 17年,前五十中却没有找到“农村”和“精准扶贫”的字样(事实上农村跌到了第19851名,其实也是最后一名,增加数量为-39,完整排名可以下载文章末的附件)。同样销声匿迹的还有互联网,因为这一年,掀起了一股名叫“共享”热潮,共享单车取代互联网排名第一,其他各种各样的“共享”取代了“自动”,排名第四。紧随其后的是目前一片大好的人工智能领域,原来排名第五的农村被“深度学习”取代了,并且深度学习的“爸爸”——机器学习也出现在了榜单的第22位!搞深度学习的居然比搞机器学习的多,确实挺意外的。 

结合目前的形式,我猜人工智能在新一年的大创申请中会继续火下去,而“共享”系列应该不大可能折腾出什么新鲜的东西了,但说不定会有“基于共享GPU的深度学习XX平台”这样的项目。

2.国家级大创项目的平均参与人数

其实最开始吸引我搞这个调查的,就是我打开2017年国家级大创名单时,发现前面的清华、北大、复旦等高校,项目几乎都是一个人搞的…要知道我们几乎没有一个人搞大创的,更没听说过哪位大佬一个人干国家级大创的,以前老师说的搞大创第一件事情就组队…并且组队是个挺麻烦的事情,一个人担心自己干不完,结不了题;组队又担心遇到划水的,比一个人做还心累(像我就是拉上我女朋友一起组队的,这样比较省心)。于是我决定看一下,到底哪些学校喜欢一个人干。于是我得到了下面这张图:

图7. 近三年部分高校大创项目平均参与人数

15、16年,只有一个学校平均人数始终只有1人——复旦,但是17年,突然多出了6个高校,并且两个人参与大创的高校数量也增加了近一倍。我又想看一下人数越来越少是不是一种趋势,于是做了下面这张图:

图8 今年部属高校大创项目参与人数统计图

可以看出16 – 17年,在大创项目数量整体增多的情况下,3-5人这种常规配置的项目数量出现了减少,并且2人以下的项目增加近一倍。

所以同学们,如果你还在纠结大创找不到人组队的话,不要纠结了,一个人撸起袖子就是干!并且,事实告诉我们,即使没有人,也能申请大创!

图9 2017年西安电子科技大学一大创项目参与人数显示为0

3.大创花了多少钱

由于17年的EXCEL表中并没有给出每个项目的经费,所以只能对15、16年的做一个统计。

图10 2015-2016部分高校大创经费情况

这两年花掉经费最多的是中南大学,我真的一点都不意外,因为之前因为之前我搞的一个校园招聘的数据调查,多项指标排第一的还是中南大学…15年一共审批的经费有218,924,819元, 16年有234,358,875元,增加了两千万左右,17年肯定还有增加。感谢国家,感谢学校,每年给这么多钱给我们玩…我的几张软件著作权和专利的申请费以及4台服务器一年的租金,都是从经费里扣的。

图11. 室友用大创经费购买的专业书籍

政府每年拨款的这么多钱,还是孵化出不少的项目和成果的,比如15年北京大学有个国家级大创项目,叫“OFO”.

图12.2015年大创项目OFO

附件下载

2015部属高校大创项目名单原始数据
2015部属高校大创项目名单原始数据
2015部属高校大创项目名单原始数据
2015-2016关键字增加表完整版
2016-2017关键字增加表完整版
2015-2016部属高校国家级大创经费情况
2015-2016部属高校国家级大创总经费
完整项目代码

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分类: 数据挖掘

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