的家庭因辅导作业问题 爆 发亲子冲突 。 家长焦虑情绪普遍： 80% 的家长对孩子的学 业 表现感到焦虑， 60% 的家长时刻担忧孩子 出现 意外 。 杠杆点：教育需求的演进 从标准化教学到个性化培养 时间精力不足 教育能力 有限 当代家 长困境 当代教育背景家长面临的困境 从结果导向到过程赋能 亲子关系紧张 01 02 03 04 主动参与者：年龄阶段（婴幼儿 / 青少年） 、个性（兴趣 / 学习风格） 。 其他家庭成员 祖辈 / 兄弟姐妹：影响教育一致性（如代际观念冲突） 。 2. 系统目标 长期目标 独立人格 、社会适应力 、终身学习（如培养责任感） 。 短期目标 解决具体问题：行为矫正（如拖延症） 、学业支持。 分领域目标 价值观（诚信） 、认知发展（逻辑思维） 、生活技能（自理） 、身心健康（情绪管理） 。 3. 系统内容 显性教育 纯地强制灌输知识。 能力培养比知 识传授更重要 • 在快速变化的社会中，知识的更新换代 迅速 ，而具备学习能力 、创新能力 、解 决问题能力和社交能力等综合素质的人 更能适应未来的发展。 • 知识可以通过学习随时获取，但能力的 培养需要长期的实践和锻炼。 • 家长需要从“知识灌输者 ”转变为 “能力培养者 ”，注重培养孩子的

由用户Id:529794下载,文档Id:179018,下载日期:2024-10-29 02 对AI教育的思考  AI教育是指AI人才的培养，也是指AI对教育的影响  我们从三个角度来思考AI教育： • AI重塑就业岗位和组织结构 • 如何培养AI专业人才和AI赋能人才 • AI如何赋能教育 第一届人工智能教育大会（2019） 02 对AI教育的思考：AI重塑就业岗位和组织结构 Agent数字员工和人类员工共同工作 3. 以AI Agent为主、人工为辅 02 对AI教育的思考：如何培养AI专业人才和AI赋能人才  培养什么人 1. 思维能力：批判思维、独立思维、逻辑思维 2. 学习能力：终身学习，善用AI 3. 热爱人类  如何培养人 1. 赋能：个性化学习，学本教育，因人育材，未来学校  学习的定位是一种思维训练，知识、写作、记忆力等只是训练工具 通过RAG和青鸟大模型提供针对特定课程的有温度、启发式的答疑和陪伴服务 03 我们的AI教育实践：青鸟AI实验室 解决学校的三大需求 人工智能专业（群）建设 • 人才培养方案优化 • 实训设备建设 • 教学资源库建设 • 教学数字化 • 学情数据诊断 • 教师队伍建设 • 实训项目建设 科研创新 • AI实验室建设 • 专业垂类大模型训练

求。据世界经济论坛发 布的《未来就业报告2023》显示，未来5年内，人工智能、商业智能分析师、数据科学等大数据相关职位的需求增长最快，且创造性 思维、技术素养、好奇心和学习能力等通识素养是未来最需要培养的技能。智能时代背景下，传统的技能已无法满足社会需求，学 科壁垒不断消融，跨专业人才需求紧俏。 来源：麦肯锡《生成式人工智能的经济潜力:下一个生产力前沿》、世界经济论坛《未来就业报告2023》 ， 业报告2023》显示，未来5 年内，人工智能、商业智能 分析师、数据科学等大数据 相关职位的需求增长最快。 该报告同时指出，创造性、 分析性思维，技术素养、好 奇心与学习能力、韧性、灵 活性与敏捷性等通识素养是 未来最需要培养的技能。 8 ©2024.2 iResearch Inc. AIGC技术与现代教育，在教学内容、师资配置、交互方式方面有着巧妙的吻合之处，彰显着技术落地的必要性。现在的教育模式基本是 在工业革命进程中形成的，规模化和标准化是其基本特征，基于社会分工的逻辑，旨在为社会各行各业的发展培养可用之才。与此相对 应的，便是分专业的学科式架构、分级分班的规模化教学。AIGC技术应用下，大规模的通用数据与教育各学科的垂类数据并存，通识 教育和专业教育所需的内容均可满足。同时，AIGC资源不像

立邦投资有限公司 农民增收入 农校对接精准帮扶采购平台助力乡村振兴………………………………………………………………118 推荐单位 ：教育部学校规划建设发展中心 8 “一村一名大学生计划”就地培养百万本土大学生………………………………………………………118 推荐单位 ：教育部国家开放大学 以教育帮扶筑基 打造人才回流热土………………………………………………………………………119 、微博、 微信公众号、客户端、视频平台等 7 大信源。 37 农民增收 2023 年，海南正式将新能源汽修师纳入“琼字号”劳务品牌范畴，积极打造师徒制培养模式，并 搭建起劳务用工以及新能源汽车厂家等多元化的人才扶持渠道，借此成功培养了一批新能源汽修师。 拥有超过 10 年汽车维修从业经验的卢兆祥，通过持续不断的学习与培训，成功实现了从传统燃油车 维修师傅到新能源汽修技术总监的转型。“ 1400 个， 年均培训农民和技术骨干 1.4 万余人次，组织各类下乡服务 400 余次，现场服务农民 5000 余人次，解 决重要技术问题 1000 余个，有力有效促进了农业科技成果转化、乡村产业人才培养和全域美丽乡村建 设，助推湖州市连续六年在全省农业现代化水平综合评价中名列前茅，获得“全国三农科技服务金桥奖” 等多项荣誉，成为用“千万工程”经验引领乡村全面振兴的成功范例。 南京农业大学按照

创新技术并确定 其优先级以改善和转变供应链的建议。  通过不断评估和采用数字技术，例如环境隐形智能、增强的互联劳动力、多模式用户界 面 （UI） 和多功能机器人，帮助扩展连接。 2  确定培养“智能”的机会，其中对规模和效率和适应性有很大的需求。这包括代理 AI、 自主数据收集、决策智能 （DI） 和智能仿真。  默认情况下，通过使用严格的治理方法（包括将风险管理作为 IT 创新流程的一部分） 在 Gartner 的 2024 年关键技术展望【4】中，首将“增强互联劳动力”确定为需要关注的 重要趋势之一，并指出到 2027 年，25% 的 CIO 将使用增强互联劳动力计划，将关键职位 的能力培养时间缩短 50%。接着 Gartner 将其列入 2024 年八大供应链顶级技术趋势之一【5】， 并预测到 2027 年，全球一半的企业制造商将通过 ACWF 战略支持的新参与模式创造 15% 的新职位。笔者在【5】中还给出了 技能的组织中，人类决策的其他关键部分——心理、行为、社会、 经济和组织因素——没有得到解决。 行动建议  培养传统和新兴决策增强和决策自动化技术方面的 DI 技能和员工 专业知识，包括应用预测性和规范性（即优化、仿真和基于业务规 则的逻辑）分析。将业务分析师的技能提升为决策分析师，并培养 新的角色，例如决策工程师、决策科学家和决策管家。  通过包括来自 IT 和业务部门的不同利益相关者，根据每个决策情

开展人工智能优化，推进数字化生态建设。 行动建议 加快数智经济增长的举措包括 ： » 重视网络、计算、存储协同一体的数智基础设 施建设。 » 利用智能应用赋能各行各业。 » 通过教育和跨学科平台培养人才。 » 完善政策框架，以提升治理水平，吸引投资。 为消除数字鸿沟、推动转型，实现数智经济的可持 续增长，针对不同经济层级的国家量身定制战略至 关重要。 09 全球数智化指数（GDII）2025 中高收入国家 中国 作为全球数智大国，中国在数据应用（90 分）和 数据生成（84 分）方面表现尤为突出。该国政策 得分为 58 分，人才与生态得分为 50.4 分，反映了 中国在推动创新和人才培养方面的平衡策略。中国 的数据传输得分为 71.5 分，数据处理与存储得分 为 44.6 分，展示了其先进的联接和基础设施能力。 《数字中国建设 2024 年工作要点清单》优先推进 数字基础设施建设和数据市场改革。重点包括畅通 5000 家初创企 业。国家数字身份（IDN）项目正落实生物识别验 证，以简化公共服务流程。此外，马来西亚还采取 了补贴网络安全咨询服务等措施，以提高中小企业 的数字化准备度。马来西亚高度重视人才培养和生 态建设，致力于缩小数字化准备度方面的差距。政 府同步积极提升数据传输和处理能力，构建可持续 发展的数智经济。当前，马来西亚正迈入人工智能 应用阶段，依托其充满活力的数字生态，加速经济

（三）加快人才引育 引导高校提升元宇宙人才培养能力，聚焦大数据、人工智 能、区块链、虚拟现实技术等专业领域，加强计算机科学与技 术、信息与通信工程、软件工程等学科专业建设。鼓励企业与 高校、科研院所开展产学研合作，培育一批兼顾数字技术与人 文艺术的复合型人才。实施人才引育计划，向全球引进元宇宙 领域高端人才和团队，支持省内企业与全球行业龙头企业进行 人才双向交流培养，促进人才链与产业链有机融合。（责任单

性，而且通过不断的压力测试和迭代创新，也 充分优化了数字系统的整体能力。 运营能力欠缺是数字化变现的一大障碍 纵然数字化运营对企业来说如此重要，但 现实情况是，很多企业并不具备扎实完整的数 字化运营能力，需要更多的时间来培养。 在数字化时代环境下，企业的业务模式并 不是过往那种稳态的存在，它会跟着顾客的需 求、市场的要求迭代向前发展，而组织一定是 为业务发展服务的，这实际上对组织的数字化 运营能力提出了明确的要求。 以后，就会真正了解到你的真实需求是什么， 你需要解决的问题是什么。”刘立民称，“商 业伙伴的相互扶持，实际上无论从技术、能力、 人才方面都是一个非常有益的补充，使你能够 跟他一起长久地往下走。” 在刘立民看来，这也是很多企业培养自身 的技术能力，从而获得竞争优势的一个有效方 式。对友邦来说，Kyndryl 勤达睿则正是这样 的伙伴。“行业经验的数字化其实是很困难的 一部分，需要企业内外部的力量一起长时间地 合作，然后才能做到。勤达睿依靠对行业的认 何融合业务知识和智能计算能力。从企业资源 观的视角看，这种融合性能力难以被模仿，有 潜力构成企业的长期竞争优势。然而，要实现 二者的深度融合，关键挑战在于如何让数据分 析人员融入到业务活动之中，形成对业务需求 的敏锐洞察，培养起积极探索分析方向的主动 意识和有效梳理分析逻辑的综合能力。 在现实中我们经常观察到，面对同样的业 务问题，有经验和有主观能动性的数据分析和 建模人员可以更快地理解业务特点，主动学习 和掌握业务知识并将其应用在分析和建模过程

的，运营方负责运营游戏，通过出售游戏点卡、游戏内道具等获得 相应的收入。在这个模式中，用户扮演的角色是完全被动的，对于 自己在游戏中的角色和道具并没有所有权。而P2E模式则将游戏内的 角色和道具制成NFT，用户可以通过培养角色来实现NFT增值。同 时，游戏运营商还可以将游戏与DeFi结合，利用金融手段激励用 户，并引入DAO对游戏进行规范。通过这些工具的改造，传统的游戏 就可以被改建为一个互动性很强的生态系统，运营商、玩家将可以 、繁殖。 用户可以投入相应的资源来培养Axie，增加其对应的NFT价值，并且 可以在区块链上对Axie进行交易。由于这些Axie的购买和培养是需 要前期资金投入的，因此在现实中，衍生出一种被称为“奖学金” （Scholarship）的制度：投资人招募一些玩家组成战队，在前期投 入“奖学金”来购买以及培养Axie，并对战队成员进行培训。此 后，战队的成员负责培养Axie，并且让Axie参加战斗，确保这些 用于服务数据的存储，从而解决区块链网络存储难的问题。不过， 从总体上看，目前Web 3.0对基础设施“去中心化”的要求和基础设 施提供“中心化”的矛盾依然没有从根本上得到解决。 第二，Web 3.0的开发需要复合型人才，对现有的人才培养体系 提出了挑战。Web 3.0的各种应用项目需要利用去中心化的机制来实 现中心化平台的功能，而去中心化的机制通常需要一套非常复杂的 基于通证的系统来实现。在这些系统的设计过程中，就需要综合应

政策形成可尝试空间，进一步影响现有的竞争格局。 风险提示 AI 或将改变行业格局，导致阶段性的竞争加剧；AI 智能化的应用在研发、生产和工程落地等的推进需要时间；信息 保密性和可行性等问题需要更完整的方案体系；效率的提升带来人员培养和再分配等问题的解决仍需考虑。 行业深度研究 敬请参阅最后一页特别声明 2 扫码获取更多服务 内容目录 一、Deepseek 高效工具，进一步突破化工行业的发展瓶颈 合赋能：①人力成本已经 有明显提升，依靠的是人工效率兑现；②投资拉动并非单纯的装置复制，已经形成产业链、 赛道、区域协同；③装置、辅材自主化程度明显提升，有充足供给且改造优化的能力；④ 工程师的人才培养，经过三十多年锻炼出的实战型人才，有工程化落地能力等等。而这些 优势在 AI 智能化的过程中，仍然具有延续性优势，在机械化程度已经有大幅提升的状态 下，国内的人工低成本依赖已经有了明显降低。 国 多领域是有技术秘密的，对 于实体运行过程的信息保密，数据训练范围，落地可能性等都需要更多更完善的体系 给予赋能；  效率提升带来人员培养和再分配的解决方案仍需考虑：AI 模型和实业的对接不仅仅 需要模型的优化，还需要有双向了解的人员助力落实，人才的培养和效率提升带来的 人员再分配方案等都将对 AI 真实落地节奏产生影响。 行业深度研究 敬请参阅最后一页特别声明 21