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售后服务上门服务电话，智能分配单据：探访北京高考评卷现场——一张高考试卷的分数如何出炉

　　6月16日，北京市2026年高考评卷工作媒体开放日举行。

　　北京教育考试院党委委员、副院长周玉玲介绍，评卷工作已于6月11日正式开始，遴选1714名评卷员，在北京大学、清华大学、北京师范大学、首都师范大学、北京第二外国语学院、北京工业大学6个评卷点进行评阅。预计6月24日评卷工作全部结束。

　　当天，记者在清华大学评卷点现场看到，评卷场所实行封闭管理，设有智能安检门、金属探测器、信号屏蔽仪等设备，所有人员凭有效证件入场，进出阅卷场地均需接受安检。公安人员在评卷场所全程值守，昼夜值班。

　　据了解，评卷场所的系统设备、网络环境全部与外网物理隔离。答卷数据服务器部署在专用保密机房，实行24小时无死角视频监控。评卷数据库每天进行双备份，实施全过程数据审计，确保评卷数据绝对安全。

　　高考试卷的评卷专家团队是如何组成的？

　　周玉玲介绍，评卷工作领导组制定高考评卷教师遴选工作文件，细化选聘标准和任职资格，选派思想政治素质高、学科业务能力扎实、安全保密意识强，且评卷经验丰富的高校教师、区教研员和中学教师参加评卷工作。评卷严格执行“回避”制度，坚决杜绝可能影响公平公正、安全保密和评卷质量的人员进入评卷队伍。

　　语文评卷组专家介绍，北京大学成立了2026年语文评卷工作领导小组和专家组。今年的专家组和评卷员共有380人，比去年增加20人，其中来自北京大学、北京师范大学、中国人民大学和首都师范大学4所高校的有190人，来自北京市各区县的中学教师和教研员有190人。

　　“今年的评卷阵容比较强大，中学教师中，语文特级教师、正高级教师、市级学科教学带头人、市骨干教师、区级学科带头人和区骨干教师，一共有110多人。”语文评卷组专家说。

　　语文评卷专家组由标答审定兼质检组、题组长、小组长构成，共64人。其中11个小组参加阅读题主观题部分的评卷，20个小组参加作文题评卷(含微写作4个小组)。每组的小组长和题组长负责监督全组评卷的质量和进度。

　　据了解，今年数学评卷点评卷老师超过270人，其中过半数来自清华大学，其余评卷人员为各区教研员及一线骨干教师。

　　一张高考试卷的分数如何出炉？

　　周玉玲介绍，各科目试题全部实行“背靠背双评”，如“双评”超过阈值，须进行“三评”或者“仲裁”。评卷专家每天对试卷进行抽检，对“三评”和“仲裁”试卷进行全部复查。评卷过程中发现的违规卷、雷同卷等异常情况，均由学科评卷组集体研究处置。各科目评卷结束后，考试院组织专人对评卷数据进行专项复核，确保成绩信息绝对准确。

　　以语文高考试卷的评卷过程为例，在试评过程中，题组长、小组长认真研读命题组提供的题本和参考答案、答案示例，结合具体答卷，抽样试评；然后从中找出有代表性的样卷，制定准确、科学的参考答案，撰写《评分细则》初稿和样卷评语、得失分理由，提交标答审定组审议。经过3次讨论修改之后形成一套可靠的参考答案和评分细则、样卷评分定稿，由标答审定专家组和学科大组长签字方才生效。题组长、小组长还需要设置好培训卷，将评卷员分为若干小组，准备评阅各题。

　　语文评卷组专家介绍，进入正评以后，题组长会从多个角度监控本题所有阅卷员的评卷情况，质检专家组会采取多样化的抽查方式监控各题阅卷质量，防止忽快忽慢、忽紧忽松、忽高忽低、保守趋中、误判漏判、少检漏检。

　　“今天已经进入阅卷后半程，全体专家组成员和评卷员本着对考生、对家长、对社会负责的态度，团结协作、众志成城，克服重重困难，一丝不苟，兢兢业业，认真批阅每一份试卷，力争做到准确、安全、公正。”语文评卷组专家说。

　　数学评卷点专家表示，高考数学评卷坚持一贯的高标准、严要求，确保评卷工作经得起检验，让考生安心、家长放心。

　　本报北京6月16日电

　　中青报·中青网记者 杨洁 实习生 李媛英

　　来源：中国青年报

昨日官方渠道披露行业成果探访北京高考评卷现场——一张高考试卷的分数如何出炉

　　6月16日，北京市2026年高考评卷工作媒体开放日举行。

　　北京教育考试院党委委员、副院长周玉玲介绍，评卷工作已于6月11日正式开始，遴选1714名评卷员，在北京大学、清华大学、北京师范大学、首都师范大学、北京第二外国语学院、北京工业大学6个评卷点进行评阅。预计6月24日评卷工作全部结束。

　　当天，记者在清华大学评卷点现场看到，评卷场所实行封闭管理，设有智能安检门、金属探测器、信号屏蔽仪等设备，所有人员凭有效证件入场，进出阅卷场地均需接受安检。公安人员在评卷场所全程值守，昼夜值班。

　　据了解，评卷场所的系统设备、网络环境全部与外网物理隔离。答卷数据服务器部署在专用保密机房，实行24小时无死角视频监控。评卷数据库每天进行双备份，实施全过程数据审计，确保评卷数据绝对安全。

　　高考试卷的评卷专家团队是如何组成的？

　　周玉玲介绍，评卷工作领导组制定高考评卷教师遴选工作文件，细化选聘标准和任职资格，选派思想政治素质高、学科业务能力扎实、安全保密意识强，且评卷经验丰富的高校教师、区教研员和中学教师参加评卷工作。评卷严格执行“回避”制度，坚决杜绝可能影响公平公正、安全保密和评卷质量的人员进入评卷队伍。

　　语文评卷组专家介绍，北京大学成立了2026年语文评卷工作领导小组和专家组。今年的专家组和评卷员共有380人，比去年增加20人，其中来自北京大学、北京师范大学、中国人民大学和首都师范大学4所高校的有190人，来自北京市各区县的中学教师和教研员有190人。

　　“今年的评卷阵容比较强大，中学教师中，语文特级教师、正高级教师、市级学科教学带头人、市骨干教师、区级学科带头人和区骨干教师，一共有110多人。”语文评卷组专家说。

　　语文评卷专家组由标答审定兼质检组、题组长、小组长构成，共64人。其中11个小组参加阅读题主观题部分的评卷，20个小组参加作文题评卷(含微写作4个小组)。每组的小组长和题组长负责监督全组评卷的质量和进度。

　　据了解，今年数学评卷点评卷老师超过270人，其中过半数来自清华大学，其余评卷人员为各区教研员及一线骨干教师。

　　一张高考试卷的分数如何出炉？

　　周玉玲介绍，各科目试题全部实行“背靠背双评”，如“双评”超过阈值，须进行“三评”或者“仲裁”。评卷专家每天对试卷进行抽检，对“三评”和“仲裁”试卷进行全部复查。评卷过程中发现的违规卷、雷同卷等异常情况，均由学科评卷组集体研究处置。各科目评卷结束后，考试院组织专人对评卷数据进行专项复核，确保成绩信息绝对准确。

　　以语文高考试卷的评卷过程为例，在试评过程中，题组长、小组长认真研读命题组提供的题本和参考答案、答案示例，结合具体答卷，抽样试评；然后从中找出有代表性的样卷，制定准确、科学的参考答案，撰写《评分细则》初稿和样卷评语、得失分理由，提交标答审定组审议。经过3次讨论修改之后形成一套可靠的参考答案和评分细则、样卷评分定稿，由标答审定专家组和学科大组长签字方才生效。题组长、小组长还需要设置好培训卷，将评卷员分为若干小组，准备评阅各题。

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　　数学评卷点专家表示，高考数学评卷坚持一贯的高标准、严要求，确保评卷工作经得起检验，让考生安心、家长放心。

　　本报北京6月16日电

　　中青报·中青网记者 杨洁 实习生 李媛英

　　来源：中国青年报

摘要：随着大数据技术的快速发展，传统中小企业的管理模式面临前所未有的挑战与机遇。大数据的应用使得中小企业能够通过数据分析、市场预测、优化资源配置等手段，实现管理的精准化、科学化，从而提升运营效率和竞争力。许多中小企业在技术应用和管理创新方面依然存在困难。本研究通过分析大数据时代中小企业管理面临的主要问题，探讨大数据驱动下的管理创新路径，并提出了适应这一时代的具体策略，以帮助中小企业有效应对挑战，实现可持续发展。

关键词：大数据中小企业管理创新竞争力可持续发展

一、引言

在全球经济数字化转型的浪潮中，大数据作为一种新兴技术，正深刻改变各行各业的管理模式。对于中小企业来说，大数据不仅仅是技术层面的工具，更是一种推动管理创新、优化决策和提升竞争力的战略资源。由于中小企业在资源、技术和人才等方面的限制，不少企业尚未有效利用大数据带来的优势。如何在数据化时代进行管理创新，并通过大数据提升企业的核心竞争力，已经成为中小企业亟需解决的问题。本文探讨大数据如何帮助中小企业实现管理创新，从而适应快速变化的市场环境。

二、大数据对中小企业管理创新的影响

大数据对中小企业管理创新的影响深刻且多维。在传统的管理模式中，中小企业通常依赖经验和直觉做决策，但随着大数据技术的引入，企业管理逐渐向数据驱动转型。数据的广泛应用使得企业能够更精准地识别市场需求、优化资源配置、预测潜在风险，并根据实时数据进行灵活调整。通过数据分析，企业可以对客户行为进行深入挖掘，从而更好地满足个性化需求，提高客户满意度，进而增强企业的市场竞争力。

通过大数据，企业能够打破以往局限于单一部门或流程的管理方式，推动全流程、全方位的管理创新。数据驱动的决策不仅能在生产、销售、财务等方面实现更高效的资源配置，还能帮助企业发现潜在的效率提升空间。在供应链管理中，利用大数据进行预测分析可以优化库存管理，减少资源浪费，提升供应链的响应速度和成本控制能力。大数据还为企业提供了实时监控的可能性，使得企业能够对市场波动、客户需求变化等因素做出快速反应，减少因信息不对称带来的决策风险。

大数据还对中小企业的组织结构和管理模式产生了重要影响。通过大数据技术，中小企业能够打破传统的层级管理模式，采用更为灵活和扁平化的组织结构，从而提升决策效率和信息流动性。这种转变不仅能够加速决策过程，还使得企业更具适应性，能够快速响应外部环境的变化。大数据的应用使得中小企业能够进行精准的市场细分，为不同消费者群体提供定制产品或服务，从而获得更大的市场份额和更高的客户黏性。大数据在中小企业中的广泛应用，不仅提高了企业管理的科学性和精确性，也为其长期发展提供了坚实的基础。

三、中小企业在大数据应用中的挑战与障碍

尽管大数据为中小企业带来了管理创新的机会，但在实际应用过程中，许多企业面临着一系列挑战和障碍。技术资源的匮乏是制约中小企业大数据应用的主要因素。大数据技术的实施需要强大的技术支持和完善的基础设施，大多数中小企业在数据存储、计算能力和数据处理等方面的投入有限，导致其在技术实施过程中处于劣势。这种技术瓶颈使得很多企业无法充分利用大数据带来的优势，甚至难以进行有效的数据收集和分析。

人才短缺是另一大障碍。大数据技术的有效应用不仅需要先进的硬件设备，还需要具备数据分析和处理能力的专业人才。中小企业通常缺乏足够的资金来吸引和培养数据科学家和分析师等高端人才，导致在数据的挖掘和应用过程中无法实现预期效果。即使企业能够在初期引入一定的技术支持，人才流失、技术维护和升级等问题也往往使得数据应用无法持续发展。

数据安全与隐私问题也是中小企业在大数据应用中的一大挑战。在收集和处理大量用户数据时，如何确保数据的安全和保护用户隐私是企业主要面临的法律和伦理风险。许多中小企业缺乏完善的安全防护体系和合规机制，容易受到数据泄露、网络攻击等威胁，这不仅影响企业声誉，也可能给企业带来法律上的风险和经济损失。由于缺乏对数据合规性和隐私保护的充分认识，许多企业在数据应用的过程中，难以保障其安全性和可信度。

此外，许多中小企业在数据管理和分析方面缺乏系统性和规范化的思维。由于企业规模相对较小，数据管理和分析的体系往往比较松散，数据来源杂乱无章，且缺乏有效的整合机制。这使得数据分析结果往往不够准确，决策的依据不够可靠，大数据应用的效果大打折扣。在这种情况下，尽管企业投入了大量资源进行数据采集和技术建设，但往往无法从中提取出有价值的信息，进一步影响了管理创新的实施。

四、基于大数据的管理创新路径与策略

为了有效推动管理创新，中小企业需要建立以数据为核心的决策机制，并采取适应性强、灵活性高的策略。数据驱动的决策模式成为管理创新的基础。通过引入数据分析，企业可以实现基于实时数据的精准决策，避免传统管理模式中依赖经验和直觉的缺陷。这一转变不仅提升了决策的科学性，还能够快速响应市场变化，减少因信息不对称而产生的管理风险。推动数据融合与跨部门协作也是管理创新的重要路径。传统管理模式往往以部门为单位运作，信息和资源的流动受到一定限制。大数据的应用使得信息可以在企业内部进行高效流通和共享。通过整合销售、生产、财务等各个部门的数据，企业能够打破部门间的壁垒，形成数据驱动的跨部门协作机制。这种协作方式不仅提高了信息共享的效率，还促进了各部门之间的沟通与协同，利于实现更加高效和灵活的管理。

企业在大数据应用过程中必须注重数据质量的提升。虽然大数据提供了丰富的市场信息和用户行为数据，但只有确保数据的准确性、完整性和及时性，才能为管理决策提供可靠的依据。企业需要建立科学的数据收集、处理与存储机制，确保数据来源的合法性与合规性。数据的清洗和分析也是管理创新中不可忽视的环节。通过有效的数据处理，企业可以剔除无效信息，识别出关键数据，并制定出更加符合市场需求的策略。

除了技术层面的优化，管理创新的路径还应包括组织结构的调整。传统的层级化管理模式在大数据背景下往往显得过于僵化，难以适应快速变化的市场需求。为此，中小企业需要通过扁平化的组织结构和灵活的工作机制，增强企业的反应速度和市场适应性。大数据技术的引入使得企业能够实时获取外部市场信息和内部运营数据，这要求管理层能够快速决策并调整策略。因此，管理层需具备较强的决策能力，并能够根据数据及时优化组织结构和流程，推动企业从传统管理模式向数据驱动的创新管理模式转型。

中小企业还应注重培养具备数据分析能力的人才。在大数据时代，数据分析师和数据科学家等专业人才的作用愈加突出。企业应为员工提供相关培训，提升其数据素养，尤其是对数据分析工具的掌握和对业务数据的理解能力。通过增强员工的技术能力和数据分析思维，企业能够充分挖掘数据背后的商业价值，进一步推动管理创新。基于大数据的管理创新不仅仅是技术层面的改进，更是企业在管理思维和流程上的全面升级。通过实施科学的决策机制、推动跨部门协作、加强数据质量控制、优化组织结构和人才培养等多维路径，中小企业可以在大数据时代实现更高效、更灵活的管理创新。

五、提升中小企业竞争力的管理创新模式

构建以数据驱动为核心的决策模式，不仅能够提升决策的精确性，还能够为企业带来持续的竞争优势。通过大数据分析，企业能够精准捕捉市场变化趋势，了解消费者行为，并根据实时数据进行产品调整和市场定位。这种基于数据的决策方式，使得中小企业能够快速响应外部环境的变化，避免决策失误，确保其在竞争中占据有利位置。在优化资源配置方面，企业借助数据分析能够识别出各类资源的配置效益。数据支持下的供应链管理优化，能显著减少库存成本和生产成本，提高资源利用率。中小企业运用大数据分析后，可以更科学地调整生产计划和采购策略，减少不必要的资源浪费，确保生产流程高效运转。精细化的财务管理也得到了大数据技术的支持，财务部门能够通过数据分析实现对成本、利润等关键财务指标的精准把控，为企业制定合理的财务规划提供支持。

组织结构和文化的创新也是提升中小企业竞争力的关键。大数据技术使得企业可以实现流程自动化和智能化，推动组织结构的扁平化。通过去除传统管理模式中繁琐的层级关系，企业能够提升信息流动的速度和决策效率。与此同时，数据的实时性和精准性使得管理层可以对业务过程中的问题进行及时调整，推动企业在快速变化的市场中保持灵活性和竞争力。企业文化的创新同样不可忽视。在数据驱动的管理模式下，企业更加注重协作与创新，鼓励员工提出创新性解决方案，并通过技术手段打破传统部门之间的信息壁垒，增强团队的凝聚力和工作效率。

创新的客户管理模式也是提升企业竞争力的重要组成部分。在大数据的支持下，中小企业能够深入分析客户需求，进行精准的市场细分和个性化营销。通过对客户数据的全面分析，企业不仅能够识别出潜在客户，还能够提升现有客户的满意度和忠诚度，进而提高市场占有率。个性化服务和定制化产品已经成为现代消费者的重要需求，利用大数据技术，企业可以更好地理解客户的需求和偏好，提供量身定制的产品与服务，进而提升客户黏性。通过大数据技术的应用，中小企业不仅能够优化管理流程、提升运营效率，还能够推动战略创新和业务模式转型。企业在增强自身竞争力的同时，也能够为未来的持续发展奠定坚实的基础。

六、结语

在大数据时代，中小企业通过管理创新提升竞争力已成为必然趋势。数据驱动的决策模式、资源配置优化、灵活的组织结构以及个性化客户管理，为中小企业提供了强大的市场适应力和竞争力。通过合理应用大数据技术，企业不仅能应对复杂多变的市场环境，还能在激烈的竞争中脱颖而出，确保可持续发展。

参考文献：

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[2]张明华,赵燕.基于大数据的中小企业管理模式创新[J].管理科学与工程,2023,(3):45-52.

[3]刘伟,陈悦.大数据驱动下中小企业竞争力提升的策略研究[J].商业经济研究,2023,(8):76-80.

[4]孙洋,李松.中小企业大数据应用现状及发展趋势分析[J].中国科技论坛，2022，(5):94-100.

孙家嵘对外经济贸易大学

作者简介：

孙家嵘，男，1979年3月3日生，主要研究方向：企业管理。

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