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喜报丨我校两位教师入选2025年度河南省本科高校青年骨干教师培养计划

根据《河南省教育厅关于2025年度河南省本科高校青年骨干教师培养计划培养对象遴选结果的公示》，我校黄信恒老师、徐千淇老师被评为“2025年度河南省本科高校青年骨干教师培养计划培养对象”。我校立足学科发展和师资队伍建设规划，始终将青年骨干教师培养作为人才强校战略的重要抓手，系统谋划、扎实推进，通过构建“选拔－培养－考核－激励”全链条培养机制，注重强化思想引领，突出能力提升，强调使命担当，带动教师队伍整体素质的提升。我校将持续深化新时代教师队伍建设改革，彰显学校坚持立德树人根本任务、推动内涵式高质量发展的坚定决心，持续完善教师发展支持体系，形成青年教师尽展其才、优秀老师不断涌现的良好生态，为实现学

2025年08月12日
喜报 | 郑商师生在多项大赛中斩获佳绩！

2025年08月09日
喜报丨我校学子在“三创赛”国赛中再创佳绩

近日，第十五届全国大学生电子商务“创新、创意及创业”挑战赛乡村振兴实战赛全国总决赛在福建水利水电职业技术学院举行。本届赛事吸引了全国30多个省、自治区、直辖市的近千所高校的近32万支参赛队伍报名，我校外语学院“金石拓荒”团队（队长：张默涵，组员：张慧卓、张家辉、李米霖，指导老师：王玉、李真真）凭借扎实的专业功底与默契的团队协作，在激烈竞争中脱颖而出，斩获国赛一等奖、“Never-surrender”团队（队长：王敏，组员：丁则瑞、关亚格、李冰洁、姜幸言，指导老师：张珊珊、段田园、刘尚坡）斩获国赛二等奖。参赛团队合影参赛团队合影全国大学生电子商务“创新、创意及创业”挑战赛作为教育部认可的全国高校

2025年08月05日
喜报丨我校在2025年全省高校阅读推广评选中喜获佳绩

河南省高等学校图书情报工作委员会近日公布2025年度阅读推广案例评选结果，我校选送的“名家讲书”项目荣获一等奖，“郑商百家谈”项目获得二等奖。本次评选活动共评审出全省67所高校申报的99个优秀案例。我校获奖的“名家讲书”项目创新采用“经典导读+创作分享”模式，通过邀请知名作家与师生面对面交流，在校园内持续掀起文学阅读热潮；“郑商百家谈”项目聚焦行业发展前沿，定期邀请各领域领军人物开展专题讲座，为师生搭建了拓展视野、启迪思维的高质量交流平台。以上两个项目，以扎实的工作，突出的成效，获得评审委员会的一致好评。此次荣誉的获得，是我校持续推进“书香校园阅读工程”的重要成果。图书馆将以此次表彰为契机，进

2025年08月01日
喜报丨郑商学子在河南省学生乒乓球比赛中斩获佳绩！

2025年07月16日
喜报丨我校学子在2025年第十二届全国证券投资模拟实训大赛中荣获佳绩

2025年3月27日至5月30日，由全国金融职业教育教学指导委员会主办的第十二届全国证券投资模拟实训大赛圆满举行。该赛事在我国高等教育领域颇具影响力，专业覆盖全面，校企合作紧密，含金量十足。此次大赛竞争激烈，团队赛本科组吸引了4276支队伍踊跃参与，个人赛本科组则有24184名选手同场竞技。我校金贸学院朱梦娣、原春芬等老师带领投资、保险等专业学生组织49支队伍参加团队赛和54人参加个人赛，在经过激烈的角逐后，共收获团队一等奖1项，二等奖3项，三等奖8项；个人一等奖4项，二等奖4项，三等奖5项。部分获奖证书本次竞赛分为个人赛和团体赛和团队赛，个人赛每个选手可以获得一个资金账号，初始金额为100万

2025年06月24日
喜报丨“文脉传承，弦歌不辍” ——“学习强国”平台发布我校非遗作品

近日，我校文学与新闻传播学院，依托《广告业务实训》课程创作的系列非遗作品，被中宣部“学习强国”平台收录并陆续上线，充分展现了我校在中华优秀传统文化传承与创新、文化自信构筑的新成果。实现“教学产出-实训作品-学术发表”的闭环路径。文学与新闻传播学院认真贯彻OBE教学理念，积极开展教研活动，不断推进教育教学改革。在学院的指导下，新传教研室多次组织召开教师座谈会，立足专业人才培养目标，积极推进课堂教学改革。担任该课程的高桂桢教授，认真梳理教材，打破学科壁垒，以“非遗传承+公益广告”为双主线，通过“创意文案-视觉表达-传播策略-效果评估”四维联动，将知识传授、技能训练与价值引领深度融合，促使学生广告创

2025年06月23日
喜报丨我校青年教师田超男研究成果在SCI一区Top期刊发表

近日，我校外国语学院青年教师田超男，以第一作者身份在SCI期刊《Energy Conversion and Management》发表了题为"Developing an interpretable wind power forecasting system using a transformer network and transfer learning"的论文，系统讨论了迁移学习策略对可再生能源数据预测表现的影响。该文章提出一种基于迁移学习和Transformer的可再生能源数据预测方法，并设计相关实验对其预测表现进行评估。研究结果表明，所提出的迁移学习策略的实施显著提高了该预测方法的准确性

2025年06月22日

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