如何激发高职生学习内生动力******
随着社会的不断发展,未来社会对于人才的要求越来越高,因此,步入社会的人才需要具备持续学习的能力,而持续学习的能力与学生自身的学习态度是分不开的。高职学生是未来企业的主力军,是“创造大国”和“中国智造”的建设者。研究高职学生学习态度不仅关乎高职学生自身的学习与生活状况,还会影响到我国高等教育人才综合素质的提高。教育部2021年全国教育事业发展统计公报显示,本科层次职业学校32所,在校生12.93万人。高职(专科)学校1486所,在校生1590.10万人。如此庞大的学生数量,需要教育部门与教育工作者和社会各界共同努力,激发他们学习的内生动力,在社会上激发出强大的学习力,提升高技能人才的综合素养,为经济社会发展作出更大贡献。
近期,一些学者的实证研究及我们的调查研究均发现,目前高职学生存在学习态度消极的现象,对职业教育相关政策及未来发展趋势了解不够深入,在一定程度上影响了高职学生的学习行为,主要表现为没有形成良好的学习习惯、自主学习能力有待提高、学习内在动力不足等,对人才培养质量造成消极影响,长此以往会影响职业教育的健康、长远发展。高职学生学习态度与学习行为受到多方面因素影响,需要多方协同努力。
教师要帮助高职学生养成良好学习习惯、提升内在动力。
首先,高职学生只有意识到学习习惯在成长过程中的巨大价值,才能从内心认同良好学习习惯的重要性。学习习惯是促使学生按计划、讲效率、动脑筋的一个自主行为,学习习惯与学习目的之间存在着某种关系,这就是自学的习惯。高职学生在自学的实践中,如果能体会到自身的价值和潜能,提升自学能力和自我内驱力,便可由从教师领路逐渐过渡为独立行走,真正做到自主学习,养成终身学习的良好习惯。高职学生的思想状态和人生目标处于相对上升期,学习习惯的培养涉及教师、学生和家长等多方面因素,需要学校家庭等共同引导和推动。
其次,教师要循循善诱,使学生培养良好学习习惯的意识内化于心。对学生的教育不能再聚焦于传统式的说教和灌输,而是要讲究方式方法。为了使高职学生能更好地接受和吸收知识,教师在教学过程中可以选择一些比较接近学生实际生活的例子,引起学生兴趣。此外,教师还可以将学习习惯的重要性进行量化展示,以直观的数据增强说服力,使学生认识到拥有良好的学习习惯是现代人必备的重要素养。很多高职生缺少对职业生涯的科学规划,在学习过程中存在盲目性。一方面,教师应多与学生进行沟通,知晓学生心理、思想;另一方面,教师应引导学生尽快确立发展方向,从自身专业入手,给学生普及专业未来的发展可能性。要让学生知道人生并不是一成不变的,可以从自身出发,逐渐积累和学习,当自身积累达到一定程度时,未来的道路就会逐渐清晰。教师应该不断向学生传播积极的学习理念并以身示范,让他们在求学生涯中逐渐形成自己的规划,并付诸行动。
学校要明确学校办学理念及定位。
高职院校肩负着为国家培养高素质技术技能人才的重任。首先,高职院校应该明确自己的办学理念及定位,明确高职院校培养目标和标准,加强创新型、应用型、技能型人才培养,实施知识更新工程、技能提升行动,努力为社会培养所需人才。其次,高职院校应该结合区域经济社会发展需要和产业行业对人才的需求,在课程设置方面和产业行业岗位相适应、相衔接,力促教育链、人才链、产业链、创新链有机衔接,为企业定向培养专业人才,与当地经济发展密切结合,服务区域经济社会发展。
对于职业教育的发展,不仅需要国家从外部给予政策支撑,更应从高职院校内部提高人才培养质量,尤其要加强内涵建设,把学校的重心放在提升办学质量上,在影响人才培养质量的关键要素上下功夫。在教学实践过程中,高职院校应该针对各个专业制定相应的教学大纲,并及时更新教学标准,将新的技术和工艺及时纳入教学内容。在部分实训技能的考核上,高职院校既要注重考查学生对理论知识的掌握程度,也要注重考查学生技能的运用能力。要在日常教学中加强实际操作,积极推行跟岗和顶岗等实习方式。学校要与企业同样重视毕业生的岗前培训。高职院校要鼓励学生打破传统被动接受的学习模式,以能力提升为首要目标进行学习,尤其是要在学习中提升创新实践能力。高职院校只有率先作出政策性方向性的改变,高职学生真正动手实践的机会才会增加,优秀高职学生才会有更多机会脱颖而出。
“双师型”教师队伍建设是职业教育的显性特征,也是提升高职生培养质量的关键。但当前“双师型”队伍建设中仍存在教师缺乏企业学习、实践经历,繁重的教学任务使实训要求难以落实,具有企业实际工作经验的教师聘用数量较少等问题。针对“双师型”队伍建设中的问题,要进一步完善和规范认定流程,加强“双师型”教师队伍的培训,针对教师评价方面存在的问题,建立多利益主体参与的教师评价模式。日前,教育部办公厅发布了职业教育“双师型”教师认定试行标准,并对各地开展“双师型”教师认定工作提出了一系列规范要求。此次国家认定标准的实施以及相应形成全国性的“双师型”教师认定制度,对于健全职业教育教师标准体系、加快职业教育“双师型”教师队伍的高质量发展具有十分重要的指导意义。“双师型”教师素质能力结构包括四个方面,首先是政治素质和师德素养,其次是教育性、职业性、专业性三个方面的业务素质和能力。这是建立职业教育“双师型”教师标准的学理依据,也是“双师型”教师队伍和个体开展培养培训、评价考核、专业发展等的分析框架和行动指南。“双师”型教师的教学,是高职生养成良好学习习惯、激发内在动力的触媒。
政府要积极营造高等职业教育发展良好的外部环境。
首先,要破除传统观念的束缚,大力宣传职业教育,提高职业教育的社会认可度,帮助高职学生对职业教育形成正确的认知和积极认可。其次,要营造良好的用人环境。大力推进企业、事业单位用人机制改革,建立科学合理的人才激励机制。切实改善高职毕业生的福利保障。最后,要加快职业教育招生制度和学位制度改革。一是建立健全高等职业教育招生制度,加快建立以“文化素养+职业技能”为考核内容的职教高考制度,鼓励高职院校单独开展招生试点工作,给高职院校更多的招生自主权,并可以直接选拔和招收部分优秀的学生继续深造。二是教育相关部门要对本科层次高等职业教育的专业学位进行分门别类、明晰层次关系并完善学位授予的资格认证工作,进一步摸索建立职业本科大学的硕士学位制度。
(作者:孙冰红,系西安汽车职业大学党委书记;严娜娜,单位系陕西师范大学教育学部)
AI创新链产业链融合发展 赋能数字经济新时代《中国人工智能专利技术分析报告(2022)》发布******
2022年12月,国家工业信息安全发展研究中心、工信部电子知识产权中心发布《AI创新链产业链融合发展赋能数字经济新时代—中国人工智能专利技术分析报告(2022)》,这是中心连续第5年就中国人工智能专利技术发展情况发布报告。
在新一轮科技革命和产业变革的大背景下,人工智能创新链产业链“双链”融合是释放数字化叠加倍增效应、驱动数字经济智能化跃升、打造产业综合竞争优势的必然路径。《报告》基于人工智能高价值专利增强创新链活力和助力产业链升级的角度,对深度学习、智能云、计算机视觉、智能语音、自然语言处理等十大技术领域进行专利申请趋势和分布构成分析,从“创造力”“保护力”“运用力”“竞争力”“影响力”五大方面对人工智能创新主体进行专利创新评价,研究人工智能专利如何高效助力各类“智慧+”应用场景落地,并对未来新兴人工智能技术应用和专利布局趋势作出研判。
图1 人工智能创新链产业链融合发展图谱
《报告》对人工智能高价值专利如何为创新链产业链融合发展保障护航进行了定量和定性分析。从行业公认的能够直观体现高价值专利的几个因素来看,自2011年、2012年开始,人工智能领域的中国专利奖占比逐年提高、专利许可转让数量呈上升趋势、专利诉讼遍及多个应用场景,展现了高价值专利对技术产业应用相辅相成的走势。
十大基础技术领域的专利数量稳步增长,极大激发AI创新链活力。深度学习、智能云、计算机视觉、智能语音、自然语言处理、大数据、知识图谱、智能推荐、智能芯片、量子计算等智能技术构成了人工智能创新链技术底座,也是产业链应用的基础技术。在技术与政策双红利的推动下,2016-2021年深度学习专利申请年均复合增长率达到53%,对人工智能的引领作用开始逐步凸显;相比之下,智能语音、自然语言处理、大数据、知识图谱和智能推荐领域的专利申请呈现稳步增长的态势,其中2021年自然语言处理的专利申请量仅次于深度学习、智能云和计算机视觉,发展势头强劲;智能芯片和量子计算由于起步相对较晚,相关专利储备较少,仍处于技术加速积累的阶段。国内创新主体也纷纷展开专利布局,不断增强市场竞争实力。例如百度公司在深度学习、智能云和智能驾驶等多个领域继续保持领先优势,寒武纪、浪潮和华为在智能芯片领域展现了充分的专注度和科研实力,清华大学、浙江大学等高校也在计算机视觉和自然语言处理等领域投入更多研发资源,成为基础攻关的重要力量。
图2 AI创新链十大基础技术专利申请趋势和分布构成
AI创新主体展现积极创新面貌,中小企业为产业发展增添新力量。从创新主体的申请量排名上看,百度、腾讯、国家电网、华为位列前四,专利申请数量均突破10000件,是我国AI领域技术创新的主力军。从专利授权量上看,仍然是上述四家企业位居前列,且百度公司专利申请量和授权专利持有量均排名第一。此外,腾讯专利2017-2020年腾讯专利申请年均复合增长率高达70%,在AI领域前四创新主体中申请量增速排名第一。从授权专利占比上看,申请量排名第七的清华大学和第九的浙江大学,均以45%的授权专利占比排名前两位。作为技术创新的重要源泉和吸纳劳动力就业的重要载体,大量中小企业也积极涌入人工智能赛道,在创新链一侧,我国人工智能领域企业主体共申请专利超过110万件,中小企业专利贡献超过90%。从产业链看,AI技术在中小企业中的普及率超过40%,语音识别、智能制造等技术在中小企业应用广泛,助力中小企业升级改造和智能化应用。
图3 创新链前十创新主体专利申请量和授权量
AI核心技术领域高价值专利集聚明显,产学研合作稳步推进。当前,智能云和深度学习是高价值专利数量最多的两个领域,百度得益于更早地投入与布局,展现专利申请数量与质量同步提升的发展态势。其他创新主体也结合自身业务发展方向,在不同的基础技术领域进行了有针对性的布局,如国家电网在深度学习和大数据领域,浪潮集团在智能云,阿里巴巴在智能推荐,平安科技在自然语言处理和计算机视觉都保持着创新优势。高等院校在人工智能领域技术创新活跃,涌现了大量专利成果,并通过与企业成立联合实验室和技术研发中心等方式,加快产学研用协同创新进程。截至2022年9月,我国人工智能领域产学研联合申请专利数量超2万余件,其中发明专利占比约90%,整体呈上升趋势增长,产业应用较为广泛。
图4 中国AI创新主体高价值专利技术布局
图5 AI领域产学研联合申请专利发展趋势图
AI专利助力新兴应用场景落地,推动产业链转型升级。目前,人工智能创新链的产业化应用主要集中在智慧城市、智慧交通、智慧医疗、智慧金融、智慧工业和智慧教育等领域。从技术应用的成熟度来看,不同AI技术在不同场景的应用呈现出阶梯式发展的态势。智慧工业是当前各创新主体主要布局的技术应用场景,AI专利申请量达到65万余件,其次就是智慧金融,专利申请量为30万余件。其中也涌现出“海淀城市大脑”“灵医智惠AI医疗品牌”“智慧交通解决方案TrafficGo2.0”“普惠金融人工智能开放平台”等众多优秀实践案例,推动高端智能技术与行业的融合发展。
“智慧+”场景应用创造出更多产业增长点,新兴人工智能技术生成数字经济发展新动能。AI在城市、交通、医疗、教育及工业等场景的融合应用加速,不断催生新业态新模式新产业。以智慧工业为例,将工业互联网、人工智能等在内的智能制造新技术与工具,集成到工业生产流程中,正在引领我国工业数字化新生态。报告显示,截至2022年9月,我国智慧工业领域申请专利共计65万余件。百度公司以近9000件专利总数位居第一,国家电网位居第二,其余创新主体专利申请量差距不大,发展潜力较强,各创新主体在智慧工业领域的专利布局积极竞争,难以拉开较大差距。与此同时,基于人工智能的深度学习、内容生成,语音、视觉识别技术越来越成熟,以元宇宙和数字人技术为代表的新兴技术,也迎来了专利的快速积累阶段,百度、腾讯、华为等企业积极开展前沿专利布局,探索人机交互发展和应用,助力数字经济高质量发展。
图6 中国元宇宙专利主要申请人排名
图7 中国数字人专利技术申请-公开趋势
《报告》结合当前人工智能知识产权生态建设和全产业链专利布局情况,对产业高质量可持续发展提出总结与展望。人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量,发展人工智能是支撑科技自立自强、实现高质量发展的重要战略。党的二十大报告提出,推动战略性新兴产业融合集群发展,构建新一代信息技术、人工智能、生物技术、新能源、新材料、高端装备、绿色环保等一批新的增长引擎。当前,人工智能技术与5G、云计算、大数据的融合发展已将成为推动数字经济发展的动能源泉,今后将进一步与其他数字技术相互碰撞出全新的科技驱动力。随着人工智能创新发展跨入新的历史阶段,专利申请总量突破百万件,专利申请趋势仍在快速增长,技术人才规模不断扩大,产业融合广泛深入,应当在底层关键技术突破、建设知识产权生态、大中小企业共同完善专利布局、开辟更广泛应用场景等方面发力,实现创新链与产业链的协同发展。