福建連江「海上牧場」蔚為壯觀
2025-12-06 05:17 9,591次浏览暑期社會實踐作為連接課堂與社會的紐帶，是大學生認知國情、錘鍊本領的重要路徑。然而，當前部分實踐存在「重形式輕實效」「重短期輕長效」的傾向，導致教育價值不夠理想。當前，應從制度設計、實踐深度、長效機制三個維度構建系統性解決方案，推動實踐教育從「走過場」向「走心」轉變、從「短期活動」向「成長工程」升華、從「任務完成」向「價值塑造」轉化，進而讓大學生在實踐中觸摸社會溫度、在服務中感悟家國情懷，並將個人理想融入民族復興偉業，讓青春之花在祖國最需要的地方綻放。 構建「三位一體」制度體系 夯實實踐教育根基 暑期社會實踐的實效性首先依賴於科學規範的制度設計。高校應建立目標導向、過程管理、資源保障「三位一體」的制度體系，將實踐教育納入人才培養全過程。 建立需求對接機制。高校需主動構建「雙向互動」的需求對接機制，推動實踐內容與地方發展需求同頻共振。一方面，建立常態化需求摸排機制，通過與地方政府、行業企業、社區組織籤訂戰略合作協議，設立專項聯絡崗位，定期收集地方在產業發展、基層治理、公共服務等領域的實際需求，形成動態更新的「實踐需求清單」。另一方面，結合高校學科特色與人才培養目標，對需求清單進行篩選與整合，將地方需求轉化為具有專業針對性的實踐項目，避免實踐內容的隨意性與盲目性。此外，應建立「需求—項目—反饋」的閉環管理機制，通過實踐後的效果評估與地方反饋，動態調整實踐內容，形成需求對接的持續優化循環，確保實踐教育始終服務於地方發展實際。 完善過程管理規範。高校需制定全覆蓋的社會實踐標準化流程，構建前中後期「三位一體」的過程管理體系。在前期階段，鼓勵實踐團隊開展實地預調研與需求分析，制定包含目標設定、方法選擇、進度安排的詳細實施方案，並通過專家評審確保方案可行性。在中期階段，建立過程記錄與動態調整機制，要求團隊定期提交工作日誌、影像資料與階段性報告，記錄實踐過程中的關鍵節點，並根據實際情況對方案進行必要調整，確保實踐活動靈活性。在後期階段，強化成果轉化與質量評估，制定包含調研報告、解決方案、實踐感悟等在內的多維度成果評估標準，並將成果質量納入團隊考核，推動優秀成果向政策建議、社會服務轉化。 構建資源保障網絡。高校需構建資金、人員、平臺等多維資源保障網絡，為實踐活動提供全方位支持。在資金保障方面，整合校友捐贈、企業贊助、政府補貼等資源，設立社會實踐專項經費，並根據項目類型、實施周期與覆蓋範圍進行差異化資助。在人員保障方面，建立複合型導師團隊，吸納專業教師、行業專家、基層幹部擔任指導教師，明確「學術導師—實務導師—思政導師」的分工職責，形成協同指導的「三師制」模式。 創新沉浸式實踐模式 深化社會認知度 暑期社會實踐的核心在於讓學生真正融入社會場景，通過深度參與實現認知升級。這需要突破傳統「觀光式」實踐，構建參與式、研究式、服務式相結合的創新模式。 推行「角色代入」實踐。高校需與實踐單位協同設計角色方案，結合地方實際需求與學生專業背景，確定可操作的職責範圍。如在基層治理實踐中，學生可擔任「社區協管員」，參與矛盾調解、政策宣傳等工作；在產業發展實踐中，可擔任「項目助理」，協助完成市場調研、方案優化等任務。為確保角色代入的有效性，可建立「任務清單—過程記錄—反饋調整」全流程管理機制，保障學生通過「做中學」的體驗，深刻理解專業價值與社會需求的連接，推動其認知從「書本知識」向「實踐智慧」轉化。 開展「問題導向」調研。高校需構建「主題篩選—方法指導—成果轉化」的閉環調研體系。在主題篩選環節，結合學科特色與地方發展痛點，建立動態更新的調研主題庫，例如圍繞鄉村振興中的「產業可持續性」、基層治理中的「數位技術應用」等關鍵問題，確保調研選題兼具專業性與現實性。在方法指導環節，開設社會調研方法課程，系統培訓問卷設計、深度訪談、數據分析等技能，並配備專業導師全程指導，確保調研過程的科學性。在成果轉化環節，建立多層次的成果應用機制，將實踐數據納入地方決策參考，創新方案可對接企業或社會組織進行孵化。 實施「持續服務」計劃。高校應構建「基地建設—團隊接力—資源聯動」的長效服務機制。在基地建設方面，與實踐地籤訂長期合作協議，設立固定實踐基地，明確雙方權利義務，確保服務的穩定性。在團隊接力方面，採用「老帶新」模式，由往屆實踐團隊向新團隊傳授經驗，形成「調研—服務—反饋—優化」循環鏈條，確保服務的連續性。在資源聯動方面，整合校友資源、企業資源與政府資源，如邀請基層工作校友擔任實踐導師，聯合企業提供技術支持，對接政府部門推動成果落地。 構建「全周期」成長體系 實現實踐價值升華 暑期社會實踐的最終目標在於引導青年將個人成長融入國家發展，這需要建立從實踐參與到職業選擇的「全周期」引導機制。 建立實踐成果轉化平臺。高校應設立「社會實踐成果孵化與轉化中心」，構建「篩選—培育—推廣」全流程轉化機制。在篩選環節，建立多維度評估指標，重點考察成果的創新性、實用性與社會價值，並遴選出具有轉化潛力的優秀成果。在培育環節，配備專業導師團隊，對入選成果進行深度指導，如幫助完善政策建議的邏輯框架、優化創業項目的商業模式等。 構建校友聯動網絡。高校需建立「實踐基地校友聯繫制度」，構建「校友參與—經驗傳遞—職業發展」的協同機制。在聯繫制度建設方面，與實踐基地校友建立常態化溝通渠道，組建「校友實踐指導委員會」，明確校友在過程指導、成果評估中的職責。在經驗傳遞方面，設計系統化的校友參與模式，定期開展「校友實踐分享會」，邀請紮根基層、服務西部的校友分享其工作心路歷程與實戰經驗。在職業發展引導方面，構建實踐表現與職業推薦的聯動機制，將實踐表現納入校友企業的招聘參考，為在實踐地表現優異的學生提供就業對接服務，推動「實踐地」向「就業地」轉化。 完善激勵評價機制。高校需改革現有評價體系，構建「過程性評價+結果性評價+發展性評價」相結合的多樣化評價機制。在過程性評價方面，應建立實踐表現動態記錄系統，通過導師評語、團隊互評等方式，全面記錄學生實踐參與度、貢獻度與成長度。在結果性評價方面，制定標準化的成果評估指標，並將結果納入獎學金評定等核心指標體系。在發展性評價方面，關注實踐對學生長期發展影響，如跟蹤學生畢業後職業選擇、工作表現與社會貢獻，將服務基層、紮根西部就業情況納入高校就業質量報告。 (作者：康秀雲、於千惠，分別系東北師範大學馬克思主義學部教授，東北師範大學馬克思主義學部博士研究生)
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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