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来源:三分快三网址2021-10-02 17:48

  

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这省新设9所职业院校 专家:发展职业教育要讲究效能******

  中新网北京2月3日电(记者 袁秀月)近日,河南省人民政府发布通知,新设立9所高等职业学校,引起广泛热议。近年来,我国职业教育迎来发展热潮,但与此同时,职业教育发展短板、外界偏见等问题也备受关注。

  专家认为,河南新设9所职业院校,符合当地经济社会发展实际需求。但专家同时亦提醒,当前,发展职业教育一定要讲究效能,而不单单是把高职院校办起来。

网页截图

  河南新设9所高等职业学校

  在校生规模均暂定为5000人

  据河南省下发的通知显示,新设立的9所高校为南阳工艺美术职业学院、濮阳科技职业学院、商丘幼儿师范高等专科学校、周口理工职业学院、焦作新材料职业学院、开封职业学院、洛阳商业职业学院、郑州软件职业技术学院和郑州智能科技职业学院。

  其中南阳工艺美术职业学院、濮阳科技职业学院、商丘幼儿师范高等专科学校、周口理工职业学院为新建公办专科层次高校,焦作新材料职业学院、开封职业学院、洛阳商业职业学院、郑州智能科技职业学院为新建民办非营利性专科层次高校,郑州软件职业技术学院为新建民办营利性专科层次高校。

  9所高校在校生规模均暂定为5000人,每个学校设置4-5个专科专业,专业涉及宝玉石鉴定与加工、现代农业技术、学前教育、机电一体化技术、应用化工技术、大数据技术等等。

  4所公办专科层次高校由当地市政府举办和管理,5所民办非营利性专科层次高校和民办营利性专科层次高校由企业或个人举办,9所高校均由河南省教育厅负责教育教学管理工作。

截图

  多地规划建设一批高水平高职学校

  河南计划筹建25所左右高职院校

  记者注意到,2022年12月,河南省教育厅就曾发文,对这9所高校“申报设置高等职业学校基本情况”进行公示。

  据河南省教育厅发展规划处工作人员对媒体回应称,此系正常工作推进,过去两年间因“十四五”规划谋篇,审批项目有所累积,本次仅为集中公示,并无针对职校扩容的特别计划。

  事实上,在去年的“奋进十四五 建功新时代”系列新闻发布会上,河南省教育厅相关负责人曾透露,河南全省现有高职院校99所,在校生138万人,但高职院校办学规模和布局结构还不能很好适应产业发展升级需求。“十四五”期间,河南将新建一批紧密对接产业的高职院校。

  据媒体报道,“十四五”期间,河南省将筹建25所左右高职院校、5所左右职业本科院校和5所左右应用技术型本科学校,推动职业本科招生规模达到高职教育的10%。

  近年来,多个省份都曾规划建设高水平高职学校。如河北提出,培育建设30所左右省域高水平高职学校,重点建设4所高水平高职学校和30个高水平专业群;湖南规划,争取在“十四五”期间,遴选建设30所左右高水平高职学校(含职业本科学校)、150个左右高水平专业群。

资料图:正在上实训课的高职院校学生。 湖南工业职院 供图

  专家:发展职业教育一定要讲究效能 

  中国教育科学研究院研究员储朝晖对中新网记者表示,经济社会发展离不开促就业,而职业教育是促进就业的重要途径之一,河南这9所职业院校的规划及发展,符合当地的经济社会发展实际需求。

  另一方面,他认为,相对全国来说,河南在普通高等教育发展方面仍存在短板,在这种情况下,如何发挥自己的优势,把普通高等教育与职业高等教育发展协调起来,既解决当地的问题,又能在全国的教育发展中走向一个更平衡的状态,这是需要整体去考虑的。

  近些年来,我国持续加大对于技能人才培养的政策扶持力度,职业教育发展迎来利好。但当下而言,仍有很多人对职业教育抱有偏见,如认为职业学院不能称之为“高校”,学技术没有出息等。

  广东省机械技师学院教师、第44届世界技能大赛数控铣项目金牌得主杨登辉在接受中新网记者采访时曾提到,当前我国职业教育还存在一些不足,如有些职业学校传授的技能与社会需求脱节;技能人才缺乏专业的理论知识,想再上一个台阶很难;企业和职业学校的合作有待进一步加深等。

  对此,储朝晖认为,从全国而言,职业教育在社会层面的认可度并不高,在此情形下,发展职业教育一定要讲究效能,而不单单是把高职院校办起来。效能主要体现在两方面,一是职业教育确实能给学生的成长发展发挥作用,即经过高职院校教育的学生,确实在优势潜能方向,包括技能操作、实践等层面有所成长。

  另一方面,发展职业教育确实能对当地经济,甚至对更大范围内的经济发展发挥比较明显的作用。储朝晖解释,职业教育发展本身对经济成本的需求要高于普通教育,从这个角度来说,需要整体考虑当地职业教育发展与经济社会发展之间的关系。(完)

                                                                                                                  • 提速近10倍!基于深度学习的全基因组选择新方法来了******

                                                                                                                      近日,中国农业科学院作物科学研究所、三亚南繁研究院大数据智能设计育种创新团队联合多家单位提出利用植物海量多组学数据进行全基因组预测的深度学习方法, 可以实现育种大数据的高效整合与利用,将助力深度学习在全基因组选择中的应用,为智能设计育种及平台构建提供有效工具。相关研究成果发表在《分子植物(Molecular Plant)》上。

                                                                                                                      全基因组选择作为新一代育种技术,通过构建预测模型,根据基因组估计育种值进行早期个体的预测和选择,从而缩短育种世代间隔,加快育种进程,节约成本,推动现代育种向精准化和高效化方向发展。

                                                                                                                      统计模型作为全基因组选择的核心,极大地影响了全基因组预测的准确度和效率。传统预测方法基于线性回归模型,难以捕捉基因型和表型间的复杂关系。

                                                                                                                      相较于传统模型,非线性模型(如深度网络神经)具备分析复杂非加性效应的能力,人工智能和深度学习算法为解决大数据分析和高性能并行运算等难题提供了新的契机,深度学习算法的优化将会提高全基因组选择的预测能力。

                                                                                                                      该研究团队以玉米、小麦和番茄3种作物的4种不同维度的群体数据为测试材料,通过创新深度学习算法框架开发了全基因组选择新方法。

                                                                                                                      与其他五种主流预测方法相比,该方法有以下优点: 可以利用多组学数据开展全基因组预测;算法设计中包含批归一化层、回调函数和校正线性激活函数等结构,可以有效降低模型错误率,提高运行速度;预测精度稳健,在小型数据集上的表现与目前主流预测模型相当,在大规模数据集上预测优势更加明显;计算时间与传统方法相近,比已有深度学习方法提速近10倍;超参数调整对用户更加友好。

                                                                                                                      该研究得到了国家重点研发计划、国家自然科学基金、海南崖州湾种子实验室和中国农业科学院科技创新工程等项目的支持。

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                                                                                                                    中国农业科学院作物科学研究所

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                                                                                                                      (文图:赵筱尘 巫邓炎)

                                                                                                                    [责编:天天中]
                                                                                                                    阅读剩余全文(

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