职业院校需要什么样的劳动教育******

　　畦面松土、控制株距、取穴盘苗定植……近日，金华职业技术学院园艺专业学生宋李一，在学校的实验农田里播种油菜种子。“每次上劳动教育课我都满怀期待，到田间种地很有意思。”宋李一兴奋地向记者讲述着同学们如何完成锄草、翻土、挖渠、施肥的种地任务。

　　2020年3月，中共中央、国务院发布《关于全面加强新时代大中小学劳动教育的意见》(以下简称《意见》)，提出要“紧密结合经济社会发展变化和学生生活实际，积极探索具有中国特色的劳动教育模式，创新体制机制，注重教育实效，实现知行合一，促进学生形成正确的世界观、人生观、价值观”。

　　这对以就业为导向、以服务为宗旨的职业教育来说是一个新挑战。近日，中青报·中青网记者采访了多所职业院校，了解到这些院校充分挖掘专业课程中的劳动元素，全面覆盖日常性劳动、生产劳动、服务性劳动，劳动教育课不仅让学生觉得有意思更有意义。

　　挖掘专业中的劳动元素

　　刚上大一时，就读于遵义职业技术学院食品智能加工技术专业的罗光平觉得上劳动教育课就是打扫卫生，“没什么意义”。在除草、清扫校园的过程中，该校老师会带领着学生识别杂草，要求学生熟练使用除草工具，一学期结束后至少认识20种杂草。

　　罗光平渐渐认识了许多常见的杂草，也懂得了这些杂草的价值和功效。正在读大二的罗光平改变了最初的看法，“劳动教育课很有意义，不仅学到了实用的知识，同学们交流协作一起劳动，大家的关系愈发亲密”。

　　“城里来的学生没用过锄头，一种杂草也不认识。”遵义职业技术学院思想政治教育部部长陈良万说，设计“社会性劳动—校园绿化松土清除杂草劳动课”，一方面想提高学生的劳动技能，另一方面也想让学生在劳动中获得最实用、最贴近生活的知识，“这门课也被评为贵州省100个劳动教育优秀教学案例”。

　　在包头轻工职业技术学院的校园里有10多亩田地，这里是食品生物与检测系葡萄酒生产技术专业学生的劳动基地。新学期，该专业的每个学生都分到一小块责任田，同学们以小组形式完成规定区域的葡萄种植，学期末还有种植成果展览。

　　教育系的学生和内蒙古自治区非遗传承人学面塑，乳品农牧工程系学生做冰淇淋，食品生物与检测系的学生做蛋糕……包头轻工职业技术学院发挥课堂主阵地作用，充分挖掘专业课程中的劳动元素，强化实习实训课程中的劳动体验。

　　“找准学生的兴趣点和兴奋点，让劳动教育变得有意思，不仅能够吸引学生的眼球，还能够吸引学生的心，劳动教育课也就能够达到好的教育效果。”包头轻工职业技术学院志愿服务指导中心主任陈芳介绍，2020年4月，该校启动劳动教育课程建设工作，成立了劳动教育教研室，开展教学、课程、师资、教材、实践基地建设以及理论研究等工作，将劳动教育全面纳入人才培养方案。

　　在距离金华职业技术学院8公里外的郊区，有一片541亩的实验农田，这里是该校农学院学生们的实践教育基地。金华职业技术学院农学院园艺专业教师姚刚介绍，基地不仅有现代化的大棚、水塘，还有教具、智慧教室，这里也成了农学院学生开展劳动教育的乐园。

　　把6亩荒地变成沃土，这让宋李一获得了满满的成就感，亲眼见到阳光玫瑰、红美人柑橘的培育过程，让宋李一觉得“特别新奇、有趣”。在开垦荒地的过程中，宋李一发现看似简单的翻土、挖渠，也讲究技巧和办法。老师布置任务，宋李一和组员们一起想办法，分工协作，克服一个又一个挑战，“现在播种结束了，我时常惦念我种下去的油菜长得好不好”。

　　金华职业技术学院农学院院长谢庆勇说，在现代农业蓬勃发展的当下，“我们仍然让学生体验传统的耕作方式，意在让学生传承实践院训‘从劳力上劳心’的精神品质”。

　　把劳动意识融入日常

　　新冠肺炎疫情当下，包头轻工职业技术学院采取线上线下相结合的教学方式。据了解，返乡同学可以帮父母做家务、干农活，也可以参加志愿服务活动，通过拍摄短视频、撰写劳动日志的方式，完成劳动教育实践课获得学分。

　　家住内蒙古通辽市开鲁县的何紫微家里养了17头黄牛。零下20摄氏度的寒冬，天刚刚亮，何紫微就起床来到牛棚，一锹接着一锹铲了满满一车草。何紫微先把牛槽中的杂物扫干净，再一点点添草喂牛，“一次不能添太满，不然牛就会把草拱在槽外面”。

　　有种土豆的，喂羊的，还有给父母做饭，帮忙做家务的，包头轻工职业技术学院辅导员姜峰说，有的学生手忙脚乱给父母做了一顿饭后，知道了父母的不易，“开展劳动教育的目的不是为了让学生干活，而是想让学生学会感恩，尊重他人的劳动成果”。

　　如果平时走进包头轻工职业技术学院学生的宿舍楼，能看到每个宿舍都被打扫得干干净净，脸盆、牙刷、毛巾摆成一条线，牙刷头甚至都朝向同一个方向。这背后是该校采取“劳动教育理论+岗位劳动锻炼+社会服务活动”模式开展劳动教育，全面覆盖日常生活劳动、生产劳动、服务性劳动，实施“2+1+X”课程学分考核。

　　遵义职业技术学院则把劳动教育纳入学院人才培养全过程，贯穿家庭、学校、社会各方面，与德育、智育、体育、美育相融合。以课程教育为主阵地，以实践育人为基本途径，紧密结合学校和学生实际，注重教育实效，实现知行合一。

　　“强化劳动教育正是新时代赋予职业教育的使命。”教育部职业技术教育中心研究所研究员姜大源表示，《意见》对新时代劳动教育提出的新要求，对作为不同于普通教育而是以就业为导向、以服务为宗旨的另一种类型教育的职业教育来说，必定是一个新挑战：强调“质与量”并重的劳动精神培养，建立“内与外”协同的开放共享机制，注重“知与行”合一的劳动素养发展，都需要与之配套的课程、教材、教法和教师培养的改革与创新，都需要新思考、新措施、新路径。

　　中青报·中青网记者 石佳 来源：中国青年报

聚焦人工智能技术前沿与治理 中外专家学者国际论坛建言献策******

　　中新网北京12月5日电 (记者 孙自法)2021人工智能合作与治理国际论坛“人工智能技术前沿与治理”主论坛，12月5日在清华大学以线上线下结合方式举行，中外人工智能(AI)领域专家学者聚焦人工智能技术前沿与治理这一主题，发表主旨演讲建言献策，并深入研讨交流。

　　美国国家科学院院士、美国艺术与科学院院士、约翰·贝茨·克拉克奖得主、斯坦福大学商学院技术经济学教授、以人为本人工智能研究所副所长苏珊·阿西(Susan Athey)认为，大学在指导人工智能创新方面可以发挥优先引导的关键作用。由于私营部门的技术人员缺乏伦理、哲学方面的训练，难以开发出具有可解释性的算法框架，深化这类研究能够在人工智能治理的问题识别、建立开发实践框架、提供指引等方面发挥重要作用。此外，由于数据可以带来巨大的规模效应，当前“软件即服务”的平台经济模式已非常普及。人工智能和数据需求可能带来“伪”市场集中，因此，未来对“机器换人”的预测非常具有挑战性，需要重新关注和思考人工智能如何用于应对老龄化等公共管理问题，使基于人工智能的公共服务变得更加高效。

　　国际人工智能协会前主席、清华大学人工智能国际治理研究院学术委员约兰达·吉尔(Yolanda Gil)指出，由于人类对智能机制认知不足、智能行为本身的复杂性、观测手段的有限性以及个体知识、职业、信仰、文化背景等的差异性，导致当前人工智能研究中面临着一系列挑战，因此，需要加强人工智能基础研究工作，这需要跨领域、跨学科的共同努力。当前，理解人工智能机理和构建人工智能世界模型是人工智能研究面临的两大挑战。一方面，理解人工智能机理需要构架“感知-思考-行动”的智能模型，加强对大脑思维机理的理解，建议借鉴神经科学研究联合体的有益经验，建立全球性的人工智能研究数据库，形成全球共享的研究社区。另一方面，构建人工智能世界模型则需要建立在人类经验、社会习俗、专业技能的基础上，建议建立类似于自由协作式的知识库，通过全民民众参与，推动知识在全球层面共享。

　　中国科学院院士、清华大学人工智能研究院名誉院长、清华大学人工智能国际治理研究院学术委员张钹表示，由于深度学习等算法存在不可解释性，导致前两代人工智能算法存在着公平性、安全性问题和不可靠、不可信等缺陷。发展第三代人工智能关键在于发展可解释的、鲁棒的人工智能理论和方法，开发安全、可信、可靠、可扩展的人工智能技术，以“数据驱动+知识驱动”构建支持可解释的人工智能算法的深度学习平台，赋能人工智能安全与防御优化。从数据中真正获取智能要靠知识的帮助与引导，并需要政策法规对数据使用的正确规范，充分利用知识、数据、算法和算力四个要素结合，推动人工智能的创新发展。

　　中国工程院院士、北京大学信息科学技术学院院长、鹏城实验室主任、清华大学人工智能国际治理研究院学术委员高文认为，当前人工智能发展处于新一代人工智能向强人工智能发展的关键阶段，至2030年，中国人工智能发展总体要达到世界领先水平。从战略问题看，中美欧三方在人工智能人才、研究、开发、应用、硬件、数据等方面竞争激烈，当前中国人工智能发展在战略政策、数据资源、应用场景、潜力人才方面具有优势，而在基础理论、原创算法、关键部件、国际平台、高级人才等方面还存在短板。从战术问题看，人工智能2.0需采用基于大数据的统计AI解决大规模AI应用需求，鼓励各种可能的强人工智能探索，“可解释机器学习+推理”和“仿生系统+AI大算力”是可能的技术路线图；在安全问题层面，强人工智能的安全风险主要来源于模型的不可解释性、算法和硬件的不可靠性和自主意识的不可控性，人工智能2.0应采用DPI与“防水堡技术”解决数据安全与隐私保护，重视探索人工智能伦理问题，并基于“理论-技术研究-应用”的阶段性采取不同的风险防范策略。

　　美国国家工程院外籍院士、英国皇家工程院外籍院士、清华大学高等研究院双聘教授沈向洋表示，AI已经应用于生活和工作的方方面面，目前甚至在法律上也具有一定的应用，比如美国已经有很多法庭用机器学习和人工智能方法帮助判刑，包括决定刑期这样非常重要的问题。但是我们还无法理解一些AI决策的缘由。未来发展过程中我们不能只看见AI决策的“黑箱”，应该打开“黑箱”，探究和理解其中的具体内容和因果关系，我们一定要做可解释性的AI。同时，他提到负责任的AI应具备公平性、可靠性、隐私性、包容性、透明性和责任性的特点，作为新兴领域，还需要向其他领域学习，从而更好的服务于人类。

　　中国工程院外籍院士、清华大学智能产业研究院院长、人工智能国际治理研究院学术委员张亚勤指出，“碳中和”是人类能源结构的又一次变革。“碳中和”既是可持续发展的必然选择，又是产业结构调整和发展的重大机遇。企业在“碳中和”背景下都面临转型增效的压力。人工智能+物联网是智联网，智联网可以赋能绿色计算，助力“碳中和”。智联网助力“碳中和”主要包括三个环节：首先，由数据驱动和人工智能优化引擎来实现智能决策。其次，多参数全链系统配置优化。最后，通过多源多维异构感知融合实现智能感知。智联网可用于能源融合、降低ICT产业的碳排放和推动新兴产业发展等。他还介绍了智联网赋能的绿色计算平台的框架，该平台包括人工智能驱动节能减排和高能效人工智能系统，应用路径包括绿色园区和工业节能。

　　2021人工智能合作与治理国际论坛由清华大学主办，清华大学人工智能国际治理研究院承办，国际支持机构为联合国开发计划署。论坛为期两天，设有三场主论坛、一场特别论坛和七场专题论坛。“人工智能技术前沿与治理”主论坛由清华大学计算机科学与技术系教授、人工智能研究院常务副院长孙茂松主持。(完)