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如何有效推进中高职一体化******

　　如何有效推进中高职一体化

　　——以工程造价专业为例

　　随着“一带一路”建设、装配式建筑的推进，工程造价咨询行业对拥有高素质、复合型、能适应数字技术的人才需求量呈现显著增长趋势。为此，笔者所在的浙江建设职业技术学院依托工程造价国家高水平专业群，开展浙江省工程造价专业中高职一体化培养研究与实践，探索省域工程造价专业人才培养新格局。

　　聚焦“适需+变革”，在焦点与难点上下功夫

　　首先，瞄准职业教育高质量发展焦点。实施中高职一体化贯通培养，能有效协调中、高职院校之间的关系，发挥中职教育基础性作用，促进中高等职业教育一体化发展，切实形成纵向贯通的现代职业教育体系，满足学生成长成才全面发展的需要。当前新一轮科技革命和产业变革深入发展，职业教育必须及时调整人才培养内容，传授符合经济产业发展所需的知识与技能，培养学生知识技能快速迁移等核心素养，服务普惠性人力资本提升。

　　其次，破解中高职一体化难点堵点。中高职一体化人才培养在浙江省已探索实践多年，但尚存在质量不高、效率较低、机制不畅等问题。为此，学校统筹全省工程造价领域行业企业、职业院校力量，以目标一致、协同发力取代不同主体、各自为政，破解协而不同之困；以行业指导、真实需求取代经验为主、闭门造车，破解定而不准之困；以标准引领、一体实施取代分层分段、衔接不畅，破解贯而不通之困；以一体设计、体系重构取代重复设置、效率低下，破解散而不全之困；以能力为本、综合评价取代分数至上、单一评价，破解偏而不全之困。

　　聚焦“转化+标准”，在能力与课程上下功夫

　　一是能力为本。遵循职业能力由低到高、由简单到复杂螺旋式发展的成长规律，采用“工作领域—工作模块—工作任务—职业能力—学习水平”的“五步”逐层推进分析法，实施工程造价职业能力分析，形成工程造价专业六大典型工作领域、13个工作模块、113个职业能力的能力结构。以能力体系为前提，将职业岗位向课程内涵过渡，分析职业能力在课程中的映射点，将职业对能力的要求映射至课程内容及要求，绘就能力课程转化导出图。

　　二是课程为重。贯通构建五年学制课程体系，设置公共基础课、专业核心课、专业拓展课、实践课程等。同时，紧紧抓住课程体系这一关键，统筹省域内开设工程造价专业中高职学校的教学现状，统筹中职学段、高职学段培养目标与过程，统一制定工程造价中高职一体贯通培养学制人才培养方案。

　　三是标准为要。整合全省工程造价领域政校行企资源，组织技术力量，以高质量为导向，系统制定了工程造价专业教学标准、课程标准、实训标准、师资标准、质量保障等一系列标准体系，涵盖专业人才培养全要求、全过程、全要素。

　　聚焦“成长+生态”，在育人与育才上下功夫

　　坚持学生为本，构建“144”育人体系。围绕学生一体化全面成长核心任务，实施定职业方向、定行动能力、定培养方案、定课程标准四大行动。彰显工程造价中高职贯通人才培养的一体性、实践性、连续性、进阶性四大特性。省域工程造价专业一体化系统育人功能更加清晰、课程体系更加优化、组织运行更加高效、相互衔接更加通畅、特色成效更加鲜明。

　　坚持立德树人，构建五大育才新生态。坚持德技并修，强化全员育人、全程育人、全方位育人，实施德智体美劳“五育”融合培养，构建合作育人新生态。坚持一体设计、衔接贯通、系统培养、螺旋递进、作用显著，构建课程改革新生态。组建教师发展成长共同体、构建教师同学共研好机制、实施互挂双聘多元交流好模式、实现校企融合校际融通好协同，形成中高职教师团队教研新生态。坚持统一标准、合作开发、创新形态、共享资源，打造教材资源新生态。以共建、共享、共赢、共发展为理念与路径，创新中高职院校一体化办学治理新生态。

　　聚焦“协同+共享”，在师资与保障上下功夫

　　赋能教师成长，组专业研学共同体。教师是教学实施的主体，中高职教师的成长是中高职一体化课改实施的有力保障。成立“浙江省工程造价专业教师研学共同体”，开展专业教学、专业建设等交流；通过“走出去挂职，引进来培训”方式，中高职学校每年互派教师挂职交流；开展行业最新技术、行业动态、职业教学成果的介绍和共享。

　　融合实训基地，设教学资源共享池。在工程造价实训基地建设中，引入多元社会资源，实现实训基地的共建共享。制定专业实训设备的建设标准，完善共建共享实训设备的政策制度和管理方法，明确合作院校之间权利和义务；整合实训基地的资源，完善共建共享运行平台，成立共建共享实训设备管理办公室，负责实训设备日常管理、教学、维护等工作。

　　聚焦“执行+评价”，在成效与质量上下功夫

　　创新“三教”改革，塑造智慧魅力课堂。教材是教学内容的主要载体和教学模式的重要支撑。工程造价专业强化深化职业教育教材建设，新教材以工程造价专业知识和技能为核心，遵循职业岗位工作过程，以实际工程项目、真实典型任务、模块为载体，根据工程造价产业动态进行优化。组织教师联合企业专家编写区域特色教材，将岗位能力、工作标准、技术规范等融入课程。组织中高职一体化教研活动，全面“上好一堂混合式教学课程、学好一门MOOC、评好一门标准化课程、组好一门个性化课程”，打造“五活五化”智慧魅力课堂。

　　关注学生成长，精准全程数字画像。设计开发学生智慧成长社区线上系统，从入学、就学到就业进行全生命周期管理，不但学生的德育养成、专业学习、实习实践等常规性规范性教育教学数据会被实时录入系统，学生在校园内参加讲座学习、接受各类培训、参加志愿服务等个性化信息行为数据，也会被智慧成长社区系统记录，毕业时生成一份个性化成长档案，构建全面独特的“数字画像”。该系统通过一体化培养路径，实现向中职校延伸，全面跟踪中职生的“五育”表现，为过程评价和升学就业提供参考依据。

　　中高职一体化贯通式培养高素质技术技能人才，肩负着培养大国工匠、能工巧匠、高技能人才的重任。必须因地制宜、按照专业特点、统筹省域学校与专业资源，方能有序高质量推动职业教育各阶段、各类型、各层次学校教育的纵向融通，切实增强职业教育适应性。

　　（作者：何辉，系浙江建设职业技术学院校长）

　　《中国教育报》2023年01月10日第7版

聚焦人工智能技术前沿与治理 中外专家学者国际论坛建言献策******

　　中新网北京12月5日电 (记者 孙自法)2021人工智能合作与治理国际论坛“人工智能技术前沿与治理”主论坛，12月5日在清华大学以线上线下结合方式举行，中外人工智能(AI)领域专家学者聚焦人工智能技术前沿与治理这一主题，发表主旨演讲建言献策，并深入研讨交流。

　　美国国家科学院院士、美国艺术与科学院院士、约翰·贝茨·克拉克奖得主、斯坦福大学商学院技术经济学教授、以人为本人工智能研究所副所长苏珊·阿西(Susan Athey)认为，大学在指导人工智能创新方面可以发挥优先引导的关键作用。由于私营部门的技术人员缺乏伦理、哲学方面的训练，难以开发出具有可解释性的算法框架，深化这类研究能够在人工智能治理的问题识别、建立开发实践框架、提供指引等方面发挥重要作用。此外，由于数据可以带来巨大的规模效应，当前“软件即服务”的平台经济模式已非常普及。人工智能和数据需求可能带来“伪”市场集中，因此，未来对“机器换人”的预测非常具有挑战性，需要重新关注和思考人工智能如何用于应对老龄化等公共管理问题，使基于人工智能的公共服务变得更加高效。

　　国际人工智能协会前主席、清华大学人工智能国际治理研究院学术委员约兰达·吉尔(Yolanda Gil)指出，由于人类对智能机制认知不足、智能行为本身的复杂性、观测手段的有限性以及个体知识、职业、信仰、文化背景等的差异性，导致当前人工智能研究中面临着一系列挑战，因此，需要加强人工智能基础研究工作，这需要跨领域、跨学科的共同努力。当前，理解人工智能机理和构建人工智能世界模型是人工智能研究面临的两大挑战。一方面，理解人工智能机理需要构架“感知-思考-行动”的智能模型，加强对大脑思维机理的理解，建议借鉴神经科学研究联合体的有益经验，建立全球性的人工智能研究数据库，形成全球共享的研究社区。另一方面，构建人工智能世界模型则需要建立在人类经验、社会习俗、专业技能的基础上，建议建立类似于自由协作式的知识库，通过全民民众参与，推动知识在全球层面共享。

　　中国科学院院士、清华大学人工智能研究院名誉院长、清华大学人工智能国际治理研究院学术委员张钹表示，由于深度学习等算法存在不可解释性，导致前两代人工智能算法存在着公平性、安全性问题和不可靠、不可信等缺陷。发展第三代人工智能关键在于发展可解释的、鲁棒的人工智能理论和方法，开发安全、可信、可靠、可扩展的人工智能技术，以“数据驱动+知识驱动”构建支持可解释的人工智能算法的深度学习平台，赋能人工智能安全与防御优化。从数据中真正获取智能要靠知识的帮助与引导，并需要政策法规对数据使用的正确规范，充分利用知识、数据、算法和算力四个要素结合，推动人工智能的创新发展。

　　中国工程院院士、北京大学信息科学技术学院院长、鹏城实验室主任、清华大学人工智能国际治理研究院学术委员高文认为，当前人工智能发展处于新一代人工智能向强人工智能发展的关键阶段，至2030年，中国人工智能发展总体要达到世界领先水平。从战略问题看，中美欧三方在人工智能人才、研究、开发、应用、硬件、数据等方面竞争激烈，当前中国人工智能发展在战略政策、数据资源、应用场景、潜力人才方面具有优势，而在基础理论、原创算法、关键部件、国际平台、高级人才等方面还存在短板。从战术问题看，人工智能2.0需采用基于大数据的统计AI解决大规模AI应用需求，鼓励各种可能的强人工智能探索，“可解释机器学习+推理”和“仿生系统+AI大算力”是可能的技术路线图；在安全问题层面，强人工智能的安全风险主要来源于模型的不可解释性、算法和硬件的不可靠性和自主意识的不可控性，人工智能2.0应采用DPI与“防水堡技术”解决数据安全与隐私保护，重视探索人工智能伦理问题，并基于“理论-技术研究-应用”的阶段性采取不同的风险防范策略。

　　美国国家工程院外籍院士、英国皇家工程院外籍院士、清华大学高等研究院双聘教授沈向洋表示，AI已经应用于生活和工作的方方面面，目前甚至在法律上也具有一定的应用，比如美国已经有很多法庭用机器学习和人工智能方法帮助判刑，包括决定刑期这样非常重要的问题。但是我们还无法理解一些AI决策的缘由。未来发展过程中我们不能只看见AI决策的“黑箱”，应该打开“黑箱”，探究和理解其中的具体内容和因果关系，我们一定要做可解释性的AI。同时，他提到负责任的AI应具备公平性、可靠性、隐私性、包容性、透明性和责任性的特点，作为新兴领域，还需要向其他领域学习，从而更好的服务于人类。

　　中国工程院外籍院士、清华大学智能产业研究院院长、人工智能国际治理研究院学术委员张亚勤指出，“碳中和”是人类能源结构的又一次变革。“碳中和”既是可持续发展的必然选择，又是产业结构调整和发展的重大机遇。企业在“碳中和”背景下都面临转型增效的压力。人工智能+物联网是智联网，智联网可以赋能绿色计算，助力“碳中和”。智联网助力“碳中和”主要包括三个环节：首先，由数据驱动和人工智能优化引擎来实现智能决策。其次，多参数全链系统配置优化。最后，通过多源多维异构感知融合实现智能感知。智联网可用于能源融合、降低ICT产业的碳排放和推动新兴产业发展等。他还介绍了智联网赋能的绿色计算平台的框架，该平台包括人工智能驱动节能减排和高能效人工智能系统，应用路径包括绿色园区和工业节能。

　　2021人工智能合作与治理国际论坛由清华大学主办，清华大学人工智能国际治理研究院承办，国际支持机构为联合国开发计划署。论坛为期两天，设有三场主论坛、一场特别论坛和七场专题论坛。“人工智能技术前沿与治理”主论坛由清华大学计算机科学与技术系教授、人工智能研究院常务副院长孙茂松主持。(完)

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）