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深化现代职业教育体系建设改革（人民时评）******

　　优化课程供给，促进职业教育的“专业群”与区域经济的“产业群”无缝对接，让职业教育成为“有学头、有盼头、有奔头”的教育

　　在上海，职业院校与区级政府合作建立“双元制”特色产业学院，整合职业教育资源；在安徽，职业院校与制造企业签订校企合作订单协议书，推动校企合作、产教融合；在山东青岛，企业发挥主体作用，接收职业院校或高等学校学生实习实训……近年来，多地整合职业教育资源，为区域经济高质量发展培养高素质技术技能人才。

　　习近平总书记强调：“在全面建设社会主义现代化国家新征程中，职业教育前途广阔、大有可为。”近日，中共中央办公厅、国务院办公厅印发《关于深化现代职业教育体系建设改革的意见》，要求“深化职业教育供给侧结构性改革”“培养更多高素质技术技能人才、能工巧匠、大国工匠”，并从战略任务、重点工作、组织实施等方面为持续推进现代职业教育体系建设改革描绘了蓝图。

　　深化现代职业教育体系建设改革，要以提升职业院校关键能力为基础。当前，新一轮科技革命和产业变革正在重构全球创新版图、重塑全球经济结构，职业教育要围绕国家重大战略，紧密对接产业升级和技术变革趋势，面向新业态、新职业、新岗位，优先在现代制造业、现代服务业、现代农业等领域，组织知名专家、业界精英和优秀教师，打造核心课程，及时把新方法、新技术、新工艺、新标准引入教育教学实践。同时，优化课程供给，促进职业教育的“专业群”与区域经济的“产业群”无缝对接，让职业教育成为“有学头、有盼头、有奔头”的教育。

　　深化现代职业教育体系建设改革，要持续深化产教融合、科教融汇。把企业搬进职业院校、让职业院校走进企业，推动职业院校育才和企业用人的精准匹配，找准校企双方的结合点、共赢点，让职业院校和企业真正做到“两头热”和“真融合”。比如，有的职业院校与合作企业灵活设置“厂中校”和“订单班”，企业提供学习、住宿场所，职业院校提供教育教学设施设备，按照教育教学计划和企业用工需求，适时安排学生进驻产业学院。通过合作，职业院校得以充分利用企业的场地、设备资源，企业也获得了技能人才供给。在延伸校企合作的深度与范围上做好文章，打通学校到企业的“最后一公里”，就能实现人才培养与企业需求精准有效对接。

　　深化现代职业教育体系建设改革，还要持续推动职普融通。以中等职业学校为基础、高职专科为主体、职业本科为牵引，建设一批符合经济社会发展和技术技能人才培养需要的高水平职业院校和专业，是改革职业教育体系的题中应有之义。比如，上海的一家职业本科院校的毕业生成了就业市场的“香饽饽”，首届37名职业本科毕业生日前顺利毕业走上工作岗位，还有一名考上全日制硕士研究生继续深造。确立就业和升学“双导向”，贯通职业教育与本科教育，打破职业教育止步于高职的“天花板”，不同禀赋的学生就能够多次选择、多样化成才，职业教育也能在就业市场上进一步增强竞争力与吸引力。

　　教育是国之大计、党之大计。职业教育是培养技术技能人才、促进就业创业创新、推动中国制造和服务实现高质量发展的重要基础。围绕产业结构升级而“转”，随着市场需求转变而“动”，适应社会发展需要而“变”，职业教育必能不断发展，既为广大青年学习就业提供新的选择，又为高质量发展提供人才支撑。（康岩）

报告显示：超六成受访者认为应强制企业公开算法******

　　光明网讯（记者 李政葳）“当前，国内对于算法治理的基本思路和框架都是清晰的，而分级分类精准治理的模式应当可以解决如何落实的问题。”在日前举办的“2022啄木鸟数据治理论坛”上，谈及算法治理的现状，清华大学人工智能国际治理研究院副院长、人工智能治理研究中心主任梁正表示，算法分级分类本身不是目标，而是要针对不同风险场景配备不同监管规则。

　　论坛由南都个人信息保护研究中心联合清华大学人工智能国际治理研究院、人工智能治理研究中心（清华大学）主办。其间，南都个人信息保护研究中心发布《算法应用与治理观察报告》《个人信息安全年度报告》《平台经济反垄断观察报告》。

　　记者了解到，《算法应用与治理观察报告（2022）》，梳理了国内外的多项法规，结合热点事件及应用场景呈现了算法治理现状，并发布千份算法治理调查问卷了解公众对算法公开和算法治理的了解程度和基本态度，最后基于多方调查分析，给出了当前算法趋势观察以及未来治理方向建议。

　　报告发现，目前国内算法治理仍处于早期探索阶段，企业的算法公开主要依靠官方的互联网信息服务算法备案系统，或在舆情事件发生之后。调查问卷结果显示，近半受访者承认算法让自己的使用体验更好，但仅一成受访者认为企业算法公开做得很好，逾六成的受访者称曾遭遇“大数据杀熟”；超过六成的受访者认为应该强制企业公开算法。

　　“在数据、算法方面治理政策进展显著，在平台与应用方面的政策和落地尚需加紧。”中国科学院人工智能伦理与治理研究中心主任、国家新一代人工智能治理专委会委员曾毅认为，目前人工智能伦理有三个相当紧迫的问题需要被正视：首先，人工智能应当被适度使用；其次，目前人工智能服务知情同意落地艰难，被迫知情同意普遍存在；最后，目前用户数据的授权撤销在人工智能服务中存在巨大挑战，需要监管和更高层的网络服务提供方联合提出更合理的政策与解决方案。

　　针对日前发布的《互联网信息服务深度合成管理规定》，中国政法大学数据法治研究院教授张凌寒表示，从算法治理角度来说，深度合成管理规定与之前的算法推荐管理规定的思路有所不同，前者采用了一种“三位一体由的数据与技术规范。

　　具体来讲，由于深度合成技术的门槛较高，技术支持者也被纳入了监管范围内。比如，深度合成服务提供者提供智能对话、合成人声、人脸生成、沉浸式拟真场景等服务，应当进行显著标识，这就将更重的责任落在了服务提供者身上。

　　中国社科院科技和社会研究中心主任段伟文提到，算法治理需要构建可信任的算法认知，而这需要产业和消费者的共同努力：产业要努力提升算法精准性、透明度，减少偏见，减少歧视；消费者则需要提高数字素养，提升算法意识，加强在人机互动中自主性、控制感和协同意识。

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）