盜刷他人會員碼，一男子因盜竊罪獲刑
2025-11-02 11:52 8,751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)
世界人形機器人運動會將於8月14日開幕，作為重要項目之一的足球賽預選賽已先一步開賽。來自國內高校的參賽隊GeoHBots在比賽中早早陷入了以少打多的局面。團隊成員向北京商報記者解釋稱，他們的機器人在比賽中吃到紅牌被罰出場，原因是算法不會識別對方的機器人而導致的對抗，被裁判視作背後惡意衝撞，「它只會看球、場地」。 據悉，參加3v3比賽的團隊每支有四個機器人可供使用，三名首發一名替補，少一人的局面無疑讓GeoHBots團隊非常被動。 在綠茵場上跌跌撞撞的金屬身影，實則是一場關乎產業未來的技術練兵——笨拙的動作調試、程序算法的優化、失敗案例的積累，都是人形機器人從實驗室走向商業化場景這一進化路徑上這樣那樣的微調。 技術的綜合考試 機器人足球賽從不是為了復刻人類球賽的精彩，而是給技術能力搭了個實戰考場。 加速進化機器人公司售後技術支持負責人呂明向北京商報記者拆解了這場考試的核心考點：「機器人的運控，就是運動能力、步態這些，下肢能走多快、用什麼樣的步態、有什麼樣的腳法，都是機器人能踢球的基礎；上半身則是感知，主要是視覺，能不能看得準，看得準才能踢得準；最後是決策，就是在什麼情況下用什麼樣的動作，怎麼樣去做接下來要做的動作。」 賽場邊各支隊伍的備賽細節，透出相似的技術打磨縮影：來自馬來西亞的Team Robotedge團隊向北京商報記者介紹，比賽開始前他們要反覆通過電腦調整機器人的靈敏度、運控參數，還要讓機器人持續識別、捕捉比賽用球——這是在針對性訓練運控與感知能力。GeoHBots也向記者透露，他們需要在賽前把自己的代碼、程序刷進去，其中包含視覺、動作、策略等細節，都是為實戰而做的準備。 在現場，你時常能看到一個人類隊員舉著一臺電腦跟著一臺人形機器人，二者通過一根長長的、有點像牽引繩的數據線相連，這正是他們在調試準備——機器人將數據畫面等傳到電腦，人類基於這些數據進行調優。當然，在比賽的時候，這些機器人都需要放開繩子，自主發揮。但考試並不一帆風順，呂明向北京商報記者進一步分析稱，如果機器人的視覺不行，那就看不清、定位不好、踢不準；如果決策不行，該用什麼動作卻做了錯誤判斷。這幾個因素一疊加，強隊跟弱隊的區別就很大了——有的機器人因視覺盲區對著空場地狂奔，有的因決策失誤放棄防守猛衝前場，最終被踢成大比分的慘敗。 但這些考砸了的時刻並非毫無價值——就像企業技術迭代的「錯題本」，每一次失誤都在為算法優化提供精準坐標。 為應用試金 或許有人疑惑，興師動眾讓這麼多人和機器人在賽場折騰，意義何在？答案藏在那些並不非常外顯的技術細節裡。 呂明指著一位在場上做著橫移動作的機器人向北京商報記者解釋：「你看他有那種橫移的，像螃蟹步，這就算是盤帶了。」這種賽場練就的移動步伐，未來可能就是家庭中服務機器人在客廳繞開茶几的靈活身法。 呂明還提到，這些機器人很多是一天要踢四場比賽，在劇烈、頻繁的碰撞下依然能正常運作，摔倒也能自己站起來——這種穩定、耐用，可自我調整的硬體性能，正是工業協作、家庭陪護等場景的核心需求。 前述機器人那種「只認球不認人」的識別局限，也可通過更複雜的算法解決，把環境感知數據練好，未來就能分清水杯、遙控器和毛巾，避免服務場景中的烏龍。 參賽生態還藏著產業進階的新生力量。Geo-HBots團隊向北京商報記者透露，他們賽前僅用不到兩個月準備，依託的正是廠商提供的開源基礎平臺；呂明也向記者表示，現在其實還很難談比賽質量，更多是讓大家上場激發熱情。人形機器人在國內剛起步，加速進化公司的機器人在交付參賽團隊時就自帶一套開源Demo算法供參賽者調試。「要讓學生通過比賽走完流程，對機器人有理解，再有興趣去研究，畢竟做運控、做感知、做策略，理論和實踐是很不一樣的。」 每次有進球發生，現場參賽隊成員總會爆發出不亞於自己踢比賽進球時的歡呼，看得出他們確實很高興，像是以一種主教練的身份——這種包容性強的參與生態，正在培育未來的開發者群體。 慢功夫裡的大未來 比賽當中，有些進攻輪次非常簡單粗暴——某隊的機器人在中場附近大力射門，然後球就徑直跨過半場，滾進對方球門。 但人形機器人產業的進化，不可能是一蹴而就的爆發，需要在包括賽場在內的試錯中沉澱慢功夫。 呂明向北京商報記者強調比賽數據的核心價值：「我們會持續做相關的解決方案，掌握的數據越來越多，機器人模型的學習能力、判斷能力也會變強。最終還是要推動人形機器人領域發展，比賽只是其中一種形式，也是為了驗證我們的硬體、軟體、算法能力，讓它以後能服務更多其他場景。」 這些在綠茵場上積累的硬控穩定性、感知精準度、決策合理性，正在編織一張技術網絡：硬體耐用性達標了，機器人才能走進真實場景；算法識別準了，才能理解人類需求；多模塊協同順了，商業化落地才有底氣。 或許十年後，當家庭機器人熟練地幫你遞水、工廠機器人精準搬運零件時，它們的運動神經和大腦邏輯，最早正是在這場笨拙的足球賽裡，被一群學生和工程師一點點打磨出來的。 眼前跌跌撞撞的機械身影，正在用成功或失敗的動作，攢下人形機器人產業的未來底氣。 北京商報記者 陶鳳 實習記者 王天逸
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