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【视频】

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“3H高原认证”(Certification of High altitude/High UV radiation,and Harsh cold)，是基于青藏高原高海拔、强紫外线、极寒等特殊自然环境，以2千米、3千米、4千米海拔梯度及极端气候为核心测试条件，所构建的具有全球唯一性、不可替代性的质量认证体系。

【多元】

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民进党当局不顾岛内民生福祉，在穷兵黩武的邪路上狂奔，妄想拿虚幻的“台湾之盾”壮胆打气，加速把台湾推向兵凶战危险境，成为台海和平稳定的祸根乱源。我们正告民进党当局，“倚外谋独”注定失败，“以武拒统”死路一条。解放军始终是捍卫祖国统一、无坚不摧的强大力量，将持续提升反分裂反干涉实战能力，坚决维护国家主权和领土完整，维护台海地区和平稳定。

【互动】

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去年，南京农业大学和浙江大学的两位老师对来自13所高校的3000多名大学生进行了调研。结果显示，本科生使用生成式AI辅助学习的频率较高，其中“有时使用”“经常使用”和“总是使用”的占比分别为32.92%、40.49%和12.29%；有三四成的本科生表示自己会直接复制AI生成的内容。这一情况在笔者的课程中也时有上演，所以我会采取一些应对措施，比如组织无手机状态下的随堂测验答题，或者要求学生提交附带摘录页码的读书笔记等。

在研究生群体中，AI依赖的问题更为突出。不少研究生利用生成式人工智能一键生成论文，这些论文的最大特点就是出现许多“假大空的车轱辘话”，还时常出现无中生有、张冠李戴的错误。更严重的是，过度依赖AI工具极易引发学术不端和学术造假等问题，比如，学生利用AI伪造实验数据或图片，或者直接使用AI生成虚假文献。需要指出的是，当学生依赖AI直接生成论文时，他们实际上跳过了搜集资料、整理思路、逻辑论证等关键研究步骤。这些步骤正是培养批判性思维和解决问题能力的重要途径。

那么，应该如何引导大学生处理与AI技术的关系呢？在人工智能技术发展中，智能机器作为人类“镜子”与“他者”的角色正在不断凸显。作为“镜子”，智能机器帮助人类内窥到深层的认知规律，也在一些侧面反映着现实世界，映照出人类的局限。因此，大学生在使用AI时，应该将其视为一面用来参照的“镜子”，而不是对其过度依赖或完全拒绝尝试。

智能技术是对人类社会的模仿，是以人类的语料、语气和情感为学习对象的。它的言行，也在一定程度上反映了人类的价值观与知识体系。因此，大学生在使用AI时应该把“它”当成伙伴、朋友或同学，而不是当作一个可以直接“代劳”的员工。大学生可以尝试在与机器的对话及观点交锋中，拓展自身的灵感和思路，找到那些具有新意的选题和理论资源。例如，在撰写学术论文时，学生可以通过与生成式人工智能的多轮对话，搭建自己的论文框架，还可以利用其润色功能检查文章的病句和错别字等。

另一方面，人工智能的发展，可以使人们不断反思自身在认知能力上的局限，并通过技术进行补充和增强。比如，当生成式人工智能给学生推荐一些跨学科的理论时，学生应该马上去找到这些理论的原著进行“补遗式”阅读，而不是不假思索地直接拿过来使用；当智能技术给作业或论文进行润色后，学生应该认真比对两者之间的差别，从而更好地提高自身的写作逻辑能力和语言规范性。人工智能可以反衬出人们的自身问题和局限，正如自动驾驶汽车严格遵守交通规则的“谨慎”，其实也是不少司机反思自己驾驶行为的“镜子”。

除此之外，大学生群体在使用人工智能时，也要弄清楚它擅长做什么以及不擅长做什么。智能技术可以帮助学生处理海量数据、识别复杂模式以及完成精确性的重复任务，但它不擅长处理涉及人类情感、创造性思维以及那些需要与人打交道的工作。以笔者讲授的融合新闻学课程为例，机器新闻写作更擅长“产出”一些带有固定模板和范式的报道，而不能替代特稿、非虚构写作等文体的深度报道。只有充分了解各自所长，大学生才能正确处理好与AI的关系。

对此，高校老师理应在课堂中有意识地培养学生的人工智能素养，帮助他们妥善处理相关的技术伦理问题。不同学科和学段对AI工具的依赖程度应当有所区别博乐棋牌2020官方网站，高校还需推出精细化举措，为不同学生划定AI使用的合理边界。高校要引导学生清楚认识到：在基础知识的记忆和理解阶段，过度依赖AI可能会阻碍认知结构的建立；而在综合应用和创新环节，AI则可能提供有价值的视角和参考。不过，无论人工智能技术如何发展，都不能忘记教育的根本使命：唤醒学生的自觉，启迪他们的智慧，培养他们独立思考和解决问题的能力。

【极速】

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这两份报告由第三方机构麦可思发布，主题为“2020~2024届本科生培养质量跟踪评价”的报告涉及5届共69.8万本科生样本，毕业生从事的职业570个、行业321个。主题为“2017~2019届大学毕业生毕业五年后跟踪评价”的报告覆盖全国本科生样本约9.7万人，涉及382个本科专业，毕业生从事的职业606个、行业319个。

数据显示，2024届进入制造业的毕业生，最主要来自机械类专业(16.1%)，其后依次是电子信息类、工商管理类、计算机类、自动化类。并且与五年前相比，计算机类、自动化类毕业生占比上升明显。这反映出随着制造业的数字化、智能化升级，传统技术类岗位要求从业者掌握数字化工具和智能制造技术，并能够应对复杂系统集成的挑战。

在岗位需求方面，在制造业中，学历提升人群从事数字技术工程技术人员的占比(12.6%)明显高于学历未提升人群(3.9%)。这一差异也是制造业向技术密集型、知识密集型转型的直接体现。数字技术工程岗位是实施智能化改造、数字化转型的核心环节。高学历人群因其系统化的理论训练和更强的学习能力，在相关岗位竞争中相对更具有优势。而制造业在升级进程中创造大量高技术岗位，并优先吸引高学历人才加入，也推动整个行业人才素质的提升与结构优化。(完)

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