以前只聽說過幼升小、小升初、初升高銜接班,沒想到考上大學了也要上高中大學銜接班,這樣的「提前起跑」究竟有無必要?(8月11日《南京日報》) 高考結束後的暑假,本應是學子們卸下重擔、調整身心的寶貴時光。然而,近年來「高大銜接班」悄然興起,不少準大學生還未踏入大學校門,就已提前投身高等數學、大學英語等課程的學習。這種所謂的「提前起跑」教育,看似未雨綢繆,實則違背教育規律,不僅無助於真正提升學習能力,反而可能適得其反,純屬畫蛇添足。 從學習規律來看,「高大銜接班」的教學效果堪憂。高中與大學的知識體系、教學方法存在顯著差異,大學教育的核心是培養獨立思考和自主學習能力,而不是讓學生在假期裡繼續被動接受填鴨式教學。脫離了大學課堂的系統鋪墊和學術氛圍,僅憑短期突擊很難真正掌握知識精髓。更值得警惕的是,這種囫圇吞棗的學習可能會讓學生形成錯誤的認知,反而為大學學習埋下隱患。 深究「高大銜接班」盛行的根源,不難發現,其背後是教育焦慮的延續和商業利益的驅動。從幼升小到初升高,銜接班的影子無處不在,這種依靠搶跑提高學習成績的應試焦慮,在高考後自然延伸到「高大銜接」階段。商家正是抓住了家長和學生「怕落後」的心理,將正常的教育過度包裝成「生死攸關的起跑線」,進一步加劇了家長和學生的恐慌心理,從中牟取暴利。 事實上,大學有著完善的新生培養體系,多數高校會通過入學教育、基礎課程分層教學等方式幫助學生平穩過渡,完全無須依賴校外銜接班。家長和學生更應明白,人生本無起跑線,而人生的高度從不只看起跑速度,更在于堅持——培養終身學習的能力和保持對知識的渴望,而非被教育、考研、就業等焦慮裹挾著盲目超前。 教育是一場馬拉松,而非百米衝刺。與其讓準大學生在暑假裡為意義不明的銜接班焦慮奔波,不如讓他們多一些時間廣泛閱讀、培養興趣、鍛鍊身體等,還可以學習一些實用技能,如駕駛、烹飪、社交等能力,這或許比提前學幾章高數更有意義。(江德斌)
北京8月4日電(記者 張尼)「我覺得中國工程師不管是在AI層面或者是生物工程層面都是非常強的,現在各行各業都看到工程師帶來巨大的生產力的突破。在交叉領域,像AI、醫藥材料,工程師帶來的價值也是非常巨大的。」劑泰科技聯合創始人兼CEO賴才達接受記者採訪時給出了這樣的評價。 在他看來,中國創新藥發展將迎來工程師紅利階段。 「北京整個產業鏈有非常大的助力」 8月1日,劑泰科技在中關村(大興)細胞基因治療產業園舉行OpenCGT平臺揭牌暨D輪融資發布會。會上宣布,劑泰科技已完成D輪融資。本輪融資募資總額為4億元人民幣,由北京市醫藥健康產業投資基金和大興區產業投資基金聯合領投。 中新健康了解到,北京市醫藥健康產業投資基金是經北京市政府批准成立的八支產業基金之一,重點投向創新藥、創新醫療器械等重點產業領域,以及細胞與基因治療、數字醫療等新興產業領域。 作為AI製藥的先鋒,劑泰科技與深度智耀、晶泰科技、英矽智能被外界並稱為「AI製藥四小龍」,幾家企業通過差異化定位塑造中國AI製藥的多元生態。此次,劑泰科技落戶北京,無疑再為北京生物醫藥產業注入強勁創新動力。 「在和北京的領導、包括很多醫院的合作討論會上,大家一直在講『加速再加速』,他們覺得不夠快,可以更快,甚至要比FDA(美國食品藥品監督管理局)流程做得更快、更好,整個大環境對我們有非常大的助力。」 賴才達告訴中新健康,得益於北京的創新環境,企業在打通醫院端、產業端、早研端等方面,得到了諸多幫助。 「不僅是『32條政策』(北京推出32條創新醫藥高質量發展措施)方面的支持,北京整個產業鏈都有非常大的助力,天生具備很好的產業集群,在監管、醫院體系、患者資源以及對於靶點轉化的能力方面,在全國都是位於前列的。」 事實上,對於細胞與基因治療(CGT)領域,北京在政策端已有布局。 2024年,北京市科學技術委員會、中關村科技園區管理委員會等5部門發布《北京市加快細胞與基因治療產業創新發展三年行動方案》。其中明確,到2027年,培育細胞與基因治療領域的前沿技術企業20家以上,上市企業3家以上,加速形成具有國際影響力的細胞與基因治療產業集群。 今年,北京市醫療保障局等九部門印發《北京市支持創新醫藥高質量發展若干措施(2025年)》,其中提出,面向AI+病理、AI+醫學影像、AI+輔助診斷、AI+手術規劃、AI+製藥等方向,支持不少於10個場景的模型開發應用。 中國工程師將在AI製藥領域帶來巨大價值 近年來,「AI+生物醫藥」持續擦出創新火花,未來,中國創新藥發展會否迎來工程師紅利階段? 對於這個問題,賴才達給出了肯定的答案。 「2015年開始,我們在MIT(麻省理工學院)就嘗試用AI做新的方向,那時候非常困難,當時的能力和做出的品質和現在相差甚遠,現在整個行業都站在了巨人的肩膀上,無論是算力還是算法都已經實現了巨大突破。」 賴才達表示,中國工程師不管是在AI層面或者是生物工程層面都是非常強的,如今已經可以看到工程師帶來巨大的生產力的突破,「我們現在靠工程師加速賦能,更快、更好、更精準做好事情,透過生物學找到好的方向,最後做出好的產品。」 「AI製藥的鏈條非常長,整個行業還有很長的路要走。」 賴才達強調,從純新靶點驗證到機理模型的搭建,新分子設計、遞送、生產、臨床全套完成AI端到端的部分,不是一家企業做的事情,需要整個行業形成合力,把鏈條全部打通,將產業鏈整合。 「我們看到現在整個生物醫藥行業崛起的苗頭,後面還會更好,也特別期待AI+生物醫藥為整個大環境帶來新的變革,能夠帶來更大產值,給患者帶來更多好的產品。」他說。(完)
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