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关键词： 职业教育   教学策略   智慧教学   学员主体性   学习共同体  

摘要： 面向新时代人才结构转型需要,推动职业教育课程范式转变,信息技术支撑下的智慧教学是可采用的重要手段。该文从内涵表征、学习过程等角度对职业教育实践的两种主要范式“再现性策略”和“建构性策略”进行分析,明确“建构性策略”更契合技术性人才成长规律。通过梳理“建构性策略”实施过程中在问题设计、合作探究、成果展示、课后延伸等方面的挑战,提出技术赋能“建构性策略”的实践路径,以期为推进职业技术教育高质量发展提供实践借鉴。

关键词： 新农科   社会主义核心价值观   农业院校   本科教育   设施农业科学与工程  

摘要： 社会主义核心价值观是社会主义核心价值体系的高度凝练和集中表达。为促进新农科背景下农业院校本科教育思政教育的创新发展,该文以设施农业科学与工程为例,对我国农业院校本科教育中融入个人层面社会主义核心价值观“爱国、敬业、诚信、友善”进行探讨。阐述个人层面社会主义核心价值观与课堂教学、实验课教学、实践教学、毕业论文和毕业设计教学指导、本科生科研训练计划教学指导融合的方式和教学设计思路,并提出开展进一步研究的主要方向和建议。

关键词： 人工智能   高校智库   风险挑战   智能决策  

摘要： 在人工智能技术深度渗透社会治理各领域的背景下,高校智库作为连接学术研究与政策实践的关键纽带,正迎来从经验决策到智能辅助的转型契机。基于人工智能与高校智库融合的发展现状,系统梳理了AI赋能下高校智库在研究模式、研究方法、成果生产及成果传播四大维度的范式转变,从技术、内容、伦理、制度四个层面精准识别潜在风险挑战,结合高校智库运作实际构建协同治理框架。研究提出四项针对性治理策略:构建“算法优化-技术审核”双重保障体系、强化“原创导向-差异化定位”双轮驱动、完善“数据规范-伦理审查”制度框架、健全“人才培养-评价激励”支撑体系,为促进人工智能与高校智库深度融合、充分发挥其战略咨询功能提供有力支撑。

关键词： 业财融合   财务分析   数字化转型   决策支持   数据治理  

摘要： 随着大数据、云计算、人工智能等数字技术的快速迭代,企业财务管理正在发生重大变革。传统财务分析模式因过度依赖静态历史数据,难以满足管理层对信息及时性、精准性的高阶需求,已成为制约企业效能提升的重要瓶颈。因此,推动业务与财务深度融合、革新传统分析范式,已成为企业数字化、智能化转型的必然选择。文章在厘清传统财务分析模式诸多问题的基础上,结合制造业、互联网行业典型企业的实践案例,系统、有层次地讨论业财融合背景下财务分析的优化路径,论证业财融合对提升分析质量的根本价值,剖析其为企业数字化转型注入动能的核心运作机理。文章由此构建起“机制协同—数据贯通—技术赋能—人才支撑”四维优化框架,实现了理论与实践的有机衔接。

关键词： 两山”理念   社会主义生态文明   生态产业   高质量发展  

摘要： 浙江以“绿水青山就是金山银山”(简称“两山”)理念为指引,实践形成“4+4”型城乡绿色高质量发展范式,即城镇维度以“生态优先”“生态产业”“产业绿色”“特色产业”为代表;乡村维度以“生态农业”“生态工业”“生态旅游”“政策支持”为代表的“两山”转化范式。浙江城乡高质量发展范式对于推动中国乃至全球绿色可持续发展、建设“美丽繁荣世界”具有重要参考价值。

关键词： 第二个结合   中华优秀传统文化   科学社会主义价值观主张   高度契合   历史维度  

摘要： 中华优秀传统文化同科学社会主义价值观主张的高度契合,呈现出自在、自觉、自为、深化自为、自创等阶段性特征。五四时期中国先进知识分子与广大人民群众之所以选择接受科学社会主义,其中一个重要原因在于二者在价值观念与具体内容上具有诸多自在的高度契合。在新民主主义革命时期、社会主义革命和建设时期、改革开放和社会主义现代化建设新时期以及中国特色社会主义新时代,中国共产党人分别结合不同时期的具体国情与中心任务,发扬历史主动精神,积极推动二者的高度契合不断深入,实现了从自在契合到自觉契合、再到自为契合、深化自为契合直至自创契合的历史性跨越,取得了一系列重大理论成就,为中国革命与现代化事业不断取得胜利指明了方向。中国共产党在推动二者高度契合的百年历程中积累了丰富的历史经验,包括充分发挥中国共产党的领导主体作用、充分尊重人民群众的实践主体地位、围绕时代主题进一步推动二者高度契合以及在二者高度契合中构建中国话语和中国叙事体系。

关键词： 数字孪生   边云协同   引调水工程   架构设计   实时性  

摘要： 大型引调水工程数字孪生正从可视化管理迈向智能化决策。然而,集中式云架构难以应对其线性分布、水力瞬变及分级管控需求,由此引发“架构困境”,其本质是中心化范式与工程本体特征的失配。为此,文章提出以“云-边-端协同”为核心的范式转型,构建包含物理拓扑映射、业务时延分层、数据-智能一体化分布的新架构模型。理论分析表明,新范式可实现全局优化与局部实时、数据洪流与价值提纯的统一,为突破数字孪生瓶颈提供思路。

关键词： 高等教育   生成式人工智能   发展范式   教学变革   实践困境  

摘要： 生成式人工智能(GenAI)的崛起与升级迭代,为教育领域新一轮的数字化转型带来了新的机遇。GenAI对高等教育发展的颠覆性影响,集中体现在对教学核心要素的全面重塑上,其深层意义在于将高等教育从“知识复制”的工业化范式,推向“智慧共生”的生态化范式。其发展虽为高等教育的个性化教学提供了必要条件,但也进一步强化了高等教育工具理性的主导地位。GenAI从人才培养模式、教学模式和知识生产模式三个维度推动高等教育发展范式的深刻变革。但随着GenAI的深入应用,高等教育也面临着生成知识的可靠性与可验证性存疑、数据获取中的隐私与伦理风险、学术诚信与监管框架有待完善等实践困境。为充分发挥GenAI的潜力,高等教育应通过构建“可信AI”知识生产生态、完善隐私保护与数据伦理治理体系、建立学术诚信动态治理机制等途径破解上述困境,为高校培养适应人工智能时代社会需求的高素质人才保驾护航。

关键词： 智能体   行为主体   数字治理   数字信任   全链路可信  

摘要： 随着智能体从“技术工具”向“行为主体”演进,人工智能正在经历从“被动响应”到“自主决策”的根本性范式转变。传统信息系统中以边界防护与静态规则为核心的治理思路面临非常严峻的挑战。从宏观、中观、微观三个层面对智能体治理现状进行了分析,指出当前面临的核心难题在于,现有针对传统信息系统的治理体系难以在跨系统、跨生态情境下有效追踪贯穿智能体生命周期的行为轨迹。针对上述难题,提出一种“智能体全链路可信治理框架”,以身份、意图、行为、审计与反馈为基本结构单元,建立覆盖智能体行为从生成到结束全流程的可信体系。在此基础上,结合数字信任等技术手段,提出身份可信、意图可悉、行为可靠、全流程可溯的实现路径,并通过反馈机制实现动态自适应治理闭环。该框架为复杂多智能体场景的治理工作提供了方法论和技术路线指导。

关键词： 无约束最优化问题   双参数缩放无记忆BFGS方法   全局收敛性  

摘要： 本文提出一种改进BFGS方法――双参数缩放BFGS方法.该方法通过引入两个独立的正参数,分别对标准BFGS更新公式中的前两项和第三项进行缩放,以实现特征值的聚类并减小大特征值,从而有效提升算法的全局收敛性和收敛速率.在Wolfe线搜索条件下,改进的双参数BFGS算法对非凸函数展现出全局收敛性.最后,数值实验验证了该方法相较于其它常用BFGS方法的高效性和优越性.