區領導檢查學校開學準備工作
2025-12-30 19:21 3,178次浏览以前只聽說過幼升小、小升初、初升高銜接班，沒想到考上大學了也要上高中大學銜接班，這樣的「提前起跑」究竟有無必要？(8月11日《南京日報》) 高考結束後的暑假，本應是學子們卸下重擔、調整身心的寶貴時光。然而，近年來「高大銜接班」悄然興起，不少準大學生還未踏入大學校門，就已提前投身高等數學、大學英語等課程的學習。這種所謂的「提前起跑」教育，看似未雨綢繆，實則違背教育規律，不僅無助於真正提升學習能力，反而可能適得其反，純屬畫蛇添足。 從學習規律來看，「高大銜接班」的教學效果堪憂。高中與大學的知識體系、教學方法存在顯著差異，大學教育的核心是培養獨立思考和自主學習能力，而不是讓學生在假期裡繼續被動接受填鴨式教學。脫離了大學課堂的系統鋪墊和學術氛圍，僅憑短期突擊很難真正掌握知識精髓。更值得警惕的是，這種囫圇吞棗的學習可能會讓學生形成錯誤的認知，反而為大學學習埋下隱患。 深究「高大銜接班」盛行的根源，不難發現，其背後是教育焦慮的延續和商業利益的驅動。從幼升小到初升高，銜接班的影子無處不在，這種依靠搶跑提高學習成績的應試焦慮，在高考後自然延伸到「高大銜接」階段。商家正是抓住了家長和學生「怕落後」的心理，將正常的教育過度包裝成「生死攸關的起跑線」，進一步加劇了家長和學生的恐慌心理，從中牟取暴利。 事實上，大學有著完善的新生培養體系，多數高校會通過入學教育、基礎課程分層教學等方式幫助學生平穩過渡，完全無須依賴校外銜接班。家長和學生更應明白，人生本無起跑線，而人生的高度從不只看起跑速度，更在于堅持——培養終身學習的能力和保持對知識的渴望，而非被教育、考研、就業等焦慮裹挾著盲目超前。 教育是一場馬拉松，而非百米衝刺。與其讓準大學生在暑假裡為意義不明的銜接班焦慮奔波，不如讓他們多一些時間廣泛閱讀、培養興趣、鍛鍊身體等，還可以學習一些實用技能，如駕駛、烹飪、社交等能力，這或許比提前學幾章高數更有意義。(江德斌)
天津8月14日電(記者 孫玲玲)記者13日從南開大學獲悉，近日，南開大學計算機學院媒體計算實驗室取得最新研究成果，不僅從評估的角度揭示了現有AI檢測方法的性能不足，並創新性地提出了「直接差異學習」(Direct Discrepancy Learning，DDL)優化策略，教會AI用「火眼金睛」辨別人機不同，實現AI檢測性能的巨大突破。相關成果論文已被計算機多媒體領域國際頂級會議ACM MM2025(ACM International Conference on Multimedia)接收。 圖為南開大學研究團隊提出的DetectAnyLLM檢測框架以及MIRAGE基準數據集亮點全析。(南開大學 供圖) 近日，OpenAI發布新一代人工智慧模型GPT-5，再次引發全球關注。隨著DeepSeek、ChatGPT、通義千問、豆包等AIGC大模型逐漸從「新奇玩具」變成學習、工作中不可或缺的「生產力工具」，其伴生問題也日益凸顯：AI經常會「一本正經地胡說八道」，生成看似合理的虛假信息，造成「AI幻覺」；依賴AI工具代寫作業甚至畢業論文，極大衝擊著學術誠信和規範；論文AI率檢測系統有待完善，論文被誤判的問題時有發生……如何精準識別AI生成內容，成為亟待解決的熱點問題。 據了解，目前AI生成內容檢測主要有兩種路線，一種是「基於訓練的檢測方法」，使用特定數據訓練一個專用的分類模型；另一種是「零樣本檢測方法」，直接使用一個預訓練的語言模型並設計某種分類標準進行分類。 圖為AI生成內容檢測示意圖。(南開大學 供圖) 多項研究表明，現有檢測方法在應對複雜的現實場景時常顯不足。此前也曾有權威媒體報導，《荷塘月色》《流浪地球》等經典作品被某常用論文AI率檢測系統檢出高AI率。 為何現有的AI檢測工具會「誤判」？論文第一作者、南開大學計算機學院計算機科學卓越班2023級本科生付嘉晨解釋道：「如果把AI文本檢測比作一場考試，檢測器的訓練數據等同於日常練習題，現有檢測方法是機械刷題、死記硬背答題的固定套路，難以學會答題邏輯，一旦遇到全新難題，準確率就會顯著下降。」 「要想實現通用檢測，理論上需收集所有大模型的數據進行訓練，但在大模型迭代飛速的今天幾乎不可能。」付嘉晨說，讓檢測器真正學會舉一反三，即提升檢測器的泛化性能，是提升AI文本檢測性能的關鍵。 為此，研究團隊提出了DDL方法另闢蹊徑，通過直接優化模型預測的文本條件概率差異與人為設定的目標值之間的差距，幫助模型學習AI文本檢測的內在知識，可以精準捕捉人機文本間的深層語義差異，從而大幅提升檢測器的泛化能力與魯棒性。 「使用DDL訓練得到的檢測器如同有了『火眼金睛』，即便只『學習』過DeepSeek-R1的文本，也能精準識別像GPT-5這樣最新大模型生成的內容。」付嘉晨說。 團隊還提出了一個全面的測試基準數據集MIRAGE，使用13種主流的商用大模型(如豆包、DeepSeek、Kimi等)以及4種先進的開源大模型(如Qwen等)，從AI生成、潤色、重寫三個角度構造了接近十萬條人類-AI文本對。 「MIRAGE是目前唯一聚焦於對商用大語言模型檢測的基準數據集。直觀地說，之前的基準數據集是由少而且能力簡單的大模型命題出卷，而MIRAGE是17個能力強大的大模型聯合命題，形成一套高難度、又有代表性的檢測試卷。」論文通訊作者、南開大學計算機學院副教授郭春樂說。 在MIRAGE的測試結果顯示，現有檢測器的準確率從在簡單數據集上的90%驟降至約60%；而使用DDL訓練的檢測器仍保持85%以上的準確率。與史丹福大學提出的DetectGPT相比，性能相對提升71.62%；與馬裡蘭大學、卡內基梅隆大學等共同提出的Binoculars方法相比，性能相對提升68.03%。 「AIGC發展日新月異，我們將持續迭代升級評估基準和技術，致力於實現更快、更準、更低成本的AI生成文本檢測，以AI之力，讓每一篇成果更出彩。」研究團隊負責人、南開大學計算機學院教授李重儀說。(完)
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