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比如,为了推动产教融合、校企合作,国家层面出台了打造市域产教联合体、行业产教融合共同体的政策导向后,全国各类产教联合体、产教共同体短时间内至少成立了几百家,一些院校干得轰轰烈烈,也有一些院校比较吃力,又不得不抓。因为这些内容将成为评判高职院校推进产教融合的风向性指标,甚至很有可能成为下一轮“双高计划”遴选的重要指标。你成立了,我也要成立,不少高职院校之间相互仿效、相互竞争。

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为了满足各专业学生未来工作、生活和发展的需要,学校要引导学生将人工智能技术内化为通识技能。在日常教学中宣讲人工智能技术发展态势和趋势,国家有关法律规范和人工智能技术应用道德准则,引导学生正确认识、应用人工智能技术服务个人发展进步,免受其负面影响。还要将人工智能通识课程纳入课程体系,组织学生学习人工智能基础概念、应用案例、前沿技术、伦理风险和社会责任、生成式人工智能工具及技术应用等内容,系统培养学生的高阶思维能力,让人工智能思维融合到不同的专业问题处理中,让不同专业的学生从自身视角了解人工智能理论研究、应用开发等,引导学生积极面对人工智能带来的技术挑战和伦理困境,启发学生积极拥抱人工智能,培养职业通用能力,提升面对未来职场挑战的能力。

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    在中国工程院院士王坚看来,以“数据要素×”实现科技创新效能倍增,与当今时代“数据驱动型创新”特点高度契合。王坚把20世纪形成的传统创新模式称为“电气化驱动创新”。正是在电气化的强有力推动下,与激光、互联网、计算机等有关的科技发明不断涌现,塑造了人们的生产生活方式和社会面貌,可以说20世纪是电气化驱动科技创新的世纪。进入21世纪,以美国数据科学专家、图灵奖得主詹姆斯·格雷为代表的科学家提出“数据密集型科学发现”,凸显数据对科技创新的重大价值。

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