「三管三促進」 吉林助力高校畢業生走穩就業路
2025-10-24 03:52 5,985次浏览蘭州8月12日電 (劉玉桃)「輔導員這個職業，最戳人的，是當學生因為黨史劇本殺主動查資料，當外校同學來蹭我們的密室逃脫思政課，當我錄製的『網絡熱詞解碼文化自信』網絡思政課破圈圈粉，用自己的研究真正回應學生的困惑，感受自己是真正被學生信任和需要，我覺得這才是作為輔導員最硬核的浪漫。」蘭州交通大學經濟管理學院輔導員林育秀說。 圖為輔導員林育秀(右二)和學生在草坪談心。劉玉桃 攝 正值暑期假期，林育秀忙著給暑期實踐的學生作指導，一一耐心回答學生諮詢的問題，盡力幫學生解答。「學習、生活、社會實踐各方面的問題都有，也有訴說生活煩惱的。」林育秀說。 作為甘肅省首批輔導員名師工作室主持人，林育秀長期致力於大學生思想政治教育的實踐創新與理論探索。其在全國輔導員素質能力大賽中屢獲佳績，於2024年在甘肅省輔導員素質能力提升營榮獲特等獎；作為省內輔導員隊伍的優秀代表，兩次入圍全國「最美高校輔導員」評選，參與教育部輔導員年度人物答辯。 「有人說輔導員當好『表哥表姐』就行，但我不甘心只做『數據NPC』，輔導員的工作早就不只是報送數據，可能是研究某視頻爆火背後『Z世代』共情密碼，可能是用紮根理論分析為什麼大學生寧願抽盲盒也不抽課本等等。」林育秀說，「從催促青年學習到破解『00後』知識付費真香定律，從調解宿舍矛盾到繪製『Z世代』社交元宇宙地圖，手機備忘錄裡躺著的不是待辦事項，而是我們這代輔導員的硬核科研日常。」 圖為學生向輔導員(中間)諮詢暑期實踐、畢業論文等相關問題。劉玉桃 攝 多年來，針對當前輔導員工作面臨的現實挑戰，如話語體系轉型困境、職業倦怠現象、價值引領與事務性工作的矛盾、學生需求多元化以及職業發展路徑模糊等問題，林育秀帶領蘭州交通大學輔導員團隊聯合省內高校開展專項研究，創新性地提出「四階段四共同體」工作模式、「就業力畫像」精準指導體系和「科研賦能」輔導員成長機制等解決方案，相關成果在甘肅省思想政治教育案例評選中多次獲獎。 「基於『Z世代』個性化需求構建服務體系，體現『以終為始』育人理念，無論是通過大數據識別學生隱性需求，還是以朋輩互助解決實際問題，都強調從學生視角出發設計解決方案，而非機械執行管理流程。」林育秀說。 在推動輔導員隊伍建設方面，林育秀在省內外輔導員培訓中作專題報告，系統分享育人經驗。作為「甘肅輔導員先鋒」微信公眾號主創人員，牽頭組織跨區域輔導員工作研討，促進經驗交流與資源共享；參與起草省級輔導員隊伍建設相關文件等，推動全省高校輔導員隊伍向專業化、專家化方向發展。 蘭州交通大學經濟管理學院黨委書記曾潮潔表示，一直以來，學院高度重視輔導員隊伍建設，圍繞「培養什麼人、怎樣培養人、為誰培養人」這一根本問題，從堅持黨建引領、把準建設方向、突出經管特色、明確育人方向、完善制度保障、激發隊伍活力等方面進行系列探索實踐。在育人實踐中湧現了一批像林育秀一樣的優秀輔導員。 下一步，學校將繼續深化輔導員隊伍建設，進一步完善培養機制，不斷提升隊伍專業化、專家化水平，努力打造一支政治強、業務精、紀律嚴、作風正的輔導員隊伍，為培養更多德智體美勞全面發展人才貢獻力量。(完)
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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