支持設備更新 1880億元超長期特別國債補助資金下達完畢
2025-11-02 07:00 4,362次浏览「同學們，在新課標下，語文教學要更加注重學生核心素養的培養，需要從語言建構與運用、思維發展與提升、審美鑑賞與創造、文化傳承與理解這四個維度去設計教學。」面對臺下一眾「準教師」，西南大學教授榮維東深入剖析，如何在教學中落實高考的題型變化和新教材內容編排的新理念。 這些「準教師」是安徽師範大學漢語言文學專業的師範生。這個暑假，他們用整整4周時間參加學校開設的暑期小學期課堂，為即將到來的職業生涯提前淬鍊就業競爭力。 走上講臺實戰演練，是師範生提升教學能力的關鍵。自2023年起，安徽師範大學開始開設暑期小學期，有針對性地對師範生實施「靶向訓練」，為師範生全方位「充電補能」。 為此，安徽師範大學每年從全國80餘所著名中學精心選聘教學名師擔任特聘教授，全面強化師範生全學段教學能力培養。 2023級英語(師範)專業本科生崔彤彤對此深有體會：「在試講中，我大膽將多種思維圖示融入設計，實現了認知和教學實踐的新突破。」 從教案撰寫到試講展示，再到名師針對板書設計、提問技巧的精準點評，在課後二次反思修改時，崔彤彤總能發現「教」與「學」之間的認知新盲區。 「教授們的講解深入淺出，近距離指導，耐心又親切，讓我對站穩三尺講臺更有信心。」崔彤彤說。 在暑期小學期裡，每位同學都有大量機會走上講臺試講。他們從最初的緊張生澀，逐漸變得自信從容，對課堂節奏的把控、對學生反應的應對能力都得到了極大提升。 2023級地理科學(優師)專業學生秦嶺在備課過程中，不斷練習粉筆字書寫，從字體的美觀到板書內容的邏輯呈現，都反覆琢磨。「作為地理師範生，我深刻體會到板書不僅是寫字畫畫，更是空間思維的直觀表達。」他說。 「一筆一畫勾勒山川河流、標註氣候分區時，就是在腦海中構建、梳理地理格局。」秦嶺在反覆練習中明白，如何用最簡潔的板圖板畫，把抽象的地理概念「立」在黑板上，「這些都將成為學生理解世界的清晰窗口」。 正是通過這樣全方位的培養，參加完暑期小學期實訓的該校2025屆地理科學(師範)專業學生在就業中更有底氣。據了解，截至7月初，該專業已有64人考取中學地理教師，較2024屆提升5.5%。 為了滿足不同年級不同學生的發展需求，安徽師範大學在暑期小學期實戰性的技能指導中更注重分層培養。對於低年級師範生，學校側重於基礎知識的鞏固和基本教學技能的訓練；對於高年級本科生和研究生們，學校更加注重對新課標、新高考、新教材的深度解讀和應用。 在即將大四的英語(師範)專業學生楊希蕊看來，暑期小學期提供了一個與中學教學實際緊密對接的平臺。這個暑假，她參與了基於新高考英語題型變化的教學策略研究項目，在導師指導下，深入分析了新高考對學生英語基礎能力的考查要求，並嘗試將這些要求融入日常教學。「分層培養模式，滿足了不同階段師範生的發展需求，為我們的職業發展搭建了階梯。」楊希蕊說。 不僅如此，結合暑期小學期，安徽師範大學還持續開展「金牌師範生」評定工作，通過激勵機制甄別和表彰優秀師範生，為他們提供更多的展示平臺和就業機遇。安徽師範大學常務副校長熊宇傑表示：「學校將持續優化小學期模式，為培養適應新時代要求的優秀教師加碼賦能。」
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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