成都軌道交通13號線一期正式啟動空載試運行
2025-11-11 22:17 3,924次浏览在中國穩步推進高水平對外開放的新時代背景下，培養能夠適應變革、創造未來的複合型經貿人才，已成為服務國家戰略與區域發展的重大需求。山東財經大學國際經貿學院主動回應時代需求，積極探索並創新高質量數智經貿人才培養模式。 立足國家戰略導向，緊密對接區域經濟社會發展需求，山東財經大學國際經貿學院以中國根基、全球視野、數智素養、戰略思維為特色育人導向，不斷突破傳統路徑依賴，率先提出「五力驅動(DPLIC)」數智經貿人才培養理論並深入實踐「五力驅動、數貿深融、多元協同」的人才培養新模式。學院依託山東省本科教學改革研究重點項目「思政引領、需求驅動、三維聯力：數字貿易拔尖創新人才培養模式與實踐」(編號：Z2023042)，持續檢驗深化人才培養新模式、創新完善育人新理論，改革育人實踐，彰顯了學院在新時代經貿人才培養領域的創新性探索。 五力驅動 鑄就複合人才新體系 山東財經大學國際經貿學院實現了人才培養目標的系統躍升，突破傳統知識傳授框架，構建了「五力驅動」複合能力目標體系。學院創建定義了數智時代經貿人才的核心能力維度：數智融合力(D)強調數智元素與經貿理論的深度融合，夯實專業根基；職業勝任力(P)聚焦實踐應用與解決複雜實際問題的實戰能力；持久學習力(L)旨在培養知識技術快速迭代環境下的高效獲取、更新與終身學習；創新驅動力(I)著重塑造洞察新場景、探索新模式新業態的突破思維；全球競爭力(C)著力提升參與高水平國際合作與競爭的全方位實力。這5項核心能力形成有機循環、相互賦能的成長生態——紮實的數智融合力為創新與勝任提供基石，持續的持久學習力驅動勝任力與創新力的精進，創新驅動力與學習力共同促進知識向價值的有效轉化，而全球競爭力成為整合、應用與聯動其他四力的國際舞臺，為培養面向未來的經貿人才提供了能力導航。 數智深融 知行合一拓展育才新高度 為實現「五力驅動」目標，山東財經大學國際經貿學院開創了數智素養、經貿理論與實踐深度融合的特色育人路徑。學院將家國情懷、責任擔當等核心價值觀塑造貫穿人才培養全鏈條，築牢能力發展的精神根基。在專業知識獲取上，學院系統性重構理論教學體系，編寫《數字貿易學》等前沿「數字+」系列教材，在專業培養方案中嵌入大數據分析、人工智慧應用等核心模塊。同時，對《國際經濟學》《國際貿易實務》等30餘門核心課程進行數智化升級，更新教學資源並研發聚焦數字貿易前沿的案例庫，夯實「數智+經貿」融合基礎，顯著提升學生的融合力、勝任力與學習力。在實踐能力錘鍊上，學院打造多層次場景化實戰平臺，依託高質量數智經貿實驗室及虛擬仿真平臺，開展沉浸式實訓，強化職業勝任力與全球競爭力。通過校企共建基地、深入合作跨境電商產業園，開展真實項目運營與孵化創新創業成果，在實戰中激發創新驅動力與鍛造競爭力。此外，學院組織學生廣泛參與「網際網路+」「挑戰杯」等高水平競賽，開展4大專題調研，定期發布《數字貿易簡報》《國際經濟發展合作簡報》，引導學生在第二課堂中活化知識、拓展視野、培養「五力」。 多元協同 聯動築基育才新格局 為確保「五力驅動」體系高效運行，山東財經大學國際經貿學院同步構建了多維協同的支撐生態。在產教融合維度，學院聚合高能級平臺資源，牽頭成立數字貿易與國際合作現代產業學院，實現人才培養與產業前沿的無縫對接，全面提升學生的職業勝任力與場景化創新力。在國際化拓展維度，學院織密國際合作網絡，與美、英、法等國家60餘所知名高校建立合作，暢通雙學位、交換生、短期訪學及國際在線課程渠道，並通過高層次國際化人才培養項目資助學生赴國際組織實習，有效提升全球競爭力與跨文化溝通力。在師資建設維度，學院實施「師資培優工程」提升教師素養，通過「三師聯動」模式匯聚學界與業界智慧，打造支撐「五力驅動」目標的師資隊伍。在機制協同維度，學院通過政產學研用戰略合作明確育人責任共同體，依託「教學質量躍升行動」建立以學生發展為中心、師生互評共進的教學質量優化機制，為「五力」協同發展與人才質量提升提供長效制度保障。 山東財經大學國際經貿學院以「五力驅動」模式，成功破解傳統經貿人才培養與數智時代需求的脫節難題，打造了全國高校同類專業轉型樣板。學院培養的厚植經貿底蘊、具備數智素養和全球競爭力的複合型經貿人才，正成為服務「數字中國」建設與全球數字貿易發展的重要力量。(方 慧 李 真)
當前，人工智慧已深度融入經濟社會發展的方方面面，在深刻改變人類生產生活方式的同時，也成為關乎高質量發展和高水平安全的關鍵領域。然而，人工智慧的訓練數據存在良莠不齊的問題，其中不乏虛假信息、虛構內容和偏見性觀點，造成數據源汙染，給人工智慧安全帶來新的挑戰。 數據是人工智慧的基礎 人工智慧的三大核心要素是算法、算力和數據，其中數據是訓練AI模型的基礎要素，也是AI應用的核心資源。 ——提供AI模型的原料。海量數據為AI模型提供了充足的訓練素材，使其得以學習數據的內在規律和模式，實現語義理解、智能決策和內容生成。同時，數據也驅動人工智慧不斷優化性能和精度，實現模型的迭代升級，以適應新需求。 ——影響AI模型的性能。AI模型對數據的數量、質量及多樣性要求極高。充足的數據量是充分訓練大規模模型的前提；高準確性、完整性和一致性的數據能有效避免誤導模型；覆蓋多個領域的多樣化數據，則能提升模型應對實際複雜場景的能力。 ——促進AI模型的應用。數據資源的日益豐富，加速了「人工智慧+」行動的落地，有力促進了人工智慧與經濟社會各領域的深度融合。這不僅培育和發展了新質生產力，更推動我國科技跨越式發展、產業優化升級、生產力整體躍升。 數據汙染衝擊安全防線 高質量的數據能夠顯著提升模型的準確性和可靠性，但數據一旦受到汙染，則可能導致模型決策失誤甚至AI系統失效，存在一定的安全隱患。 ——投放有害內容。通過篡改、虛構和重複等「數據投毒」行為產生的汙染數據，將幹擾模型在訓練階段的參數調整，削弱模型性能、降低其準確性，甚至誘發有害輸出。研究顯示，當訓練數據集中僅有0.01%的虛假文本時，模型輸出的有害內容會增加11.2%；即使是0.001%的虛假文本，其有害輸出也會相應上升7.2%。 ——造成遞歸汙染。受到數據汙染的人工智慧生成的虛假內容，可能成為後續模型訓練的數據源，形成具有延續性的「汙染遺留效應」。當前，網際網路AI生成內容在數量上已遠超人類生產的真實內容，大量低質量及非客觀數據充斥其中，導致AI訓練數據集中的錯誤信息逐代累積，最終扭曲模型本身的認知能力。 ——引發現實風險。數據汙染還可能引發一系列現實風險，尤其在金融市場、公共安全和醫療健康等領域。在金融領域，不法分子利用AI炮製虛假信息，造成數據汙染，可能引發股價異常波動，構成新型市場操縱風險；在公共安全領域，數據汙染容易擾動公眾認知、誤導社會輿論，誘發社會恐慌情緒；在醫療健康領域，數據汙染則可能致使模型生成錯誤診療建議，不僅危及患者生命安全，也加劇偽科學的傳播。 築牢人工智慧數據底座 ——加強源頭監管，防範汙染生成。以《網絡安全法》《數據安全法》《個人信息保護法》等法律法規為依據，建立AI數據分類分級保護制度，從根本上防範汙染數據的產生，助力有效防範AI數據安全威脅。 ——強化風險評估，保障數據流通。加強對人工智慧數據安全風險的整體評估，確保數據在採集、存儲、傳輸、使用、交換和備份等全生命周期環節安全。同步加快構建人工智慧安全風險分類管理體系，不斷提高數據安全綜合保障能力。 ——末端清洗修復，構建治理框架。定期依據法規標準清洗修復受汙數據。依據相關法律法規及行業標準，制定數據清洗的具體規則。逐步構建模塊化、可監測、可擴展的數據治理框架，實現持續管理與質量把控。 國家安全機關將在以習近平同志為核心的黨中央堅強領導下，全面貫徹總體國家安全觀，與有關部門一道防範針對我人工智慧領域的數據汙染風險，依法維護人工智慧安全和數據安全，不斷築牢國家安全屏障。 來源：國家安全部微信公眾號
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