科技奖励设立目的既是为表彰学者取得的杰出学术贡献,也是为了激励更多的学者攀登科学高峰,推进全社会科学技术的跨越式发展。卓越的人才在科学研究中进行获奖预测研究,可以判断科研人员获得该科技奖励的可能性大小的同时,还可以为高校等科研院所在人才培养与引进、人才政策科学制定、科研资源合理分配等方面提供重要参考,在人才发展和培养中起到不可或缺的积极作用。本篇论文在阐述学者获奖预测的基本理论和方法的基础上,审视学者获奖的基本评审程序,针对评奖的不同阶段设置相应的指标体系来实现学者获奖候选人的逐层筛选,并通过德尔菲法和层次分析法征询专家意见并得出指标体系中各指标权重,从而构建出完整科学的学者获奖预测方法体系。主要借用计量学经典指标被引次数、发表论文数、年龄或从事科研时长确定学者获奖资格名单;从“学术生涯”角度出发对总体学术表现和近期学者学术表现进行综合评价,进而确定学者获奖提名名单;最后通过学者学术生涯评价、共同合作和引用认同进行最终评定,从而构建科学完整的学者获奖预测评价体系。在实证研究部分,对信息计量学领域极具权威奖项——普赖斯奖2015、2017和2019获得者进行实证研究,验证该方法的科学性及可操作性,通过对上述年份获奖者进行验证得出该方法可行且准确较高。通过上述研究,验证本学者获奖预测模型的可行性和科学性。并得出如下结论:一是学者获奖是可以预测的;二是为保证预测的准确性,对学者近期学术表现的评价是不可或缺的;三是通过对专家意见了解,人才评价不应只唯论文发表数量唯期刊影响因子等指标,更应注重科研成果的质量及创新性;四是学者之间的合作能够在获得科技奖励时可起到“锦上添花”作用。