新质人才培养:数智时代教育的新使命

大力培养新质人才是深入实施人才强国战略、加快建设世界重要人才中心和创新高地的行动要义。新质人才所具有的创变思维使其具有了创新恒常性,复合思维使其具有了生态营造性,技术思维使其具有了技术具身性,这就使得他们符合新质生产力的需要,助力中国式现代化不断开拓发展新赛道。新质人才具有成长心态与高意识学习特质、人机共生思维与AI渗透技能、开拓精神与“破界”能力、创想能力与实践智慧、人文精神与科技合伦行动力、人类共同体思维与跨文化行动力等特质。新质人才的培育需要建构一体化的培养范式,包括:细化融通培养机制,以素养导向的AI教育培育新质后备人才的基础教育;依托智能学科平台,以“AI+X”微专业塑造新质中坚人才的高等教育;建立数字孪生平台,以产教融合认证发展新质技能人才的职业教育。未来的新质人才应当是具有创新潜质的AI原民,新质人才培养思路应推广到新生代(AI原民)人才的培养,致力培植好人才成长的沃土,让新质人才不断涌现。

数智赋能高等教育新质发展:GAI技术时代的教师新作为

高等教育作为教育、科技、人才三位一体的结合点,以及科技创新、新质人才培养的主力军,应主动担当数字化转型的龙头角色,持续深化教育变革和创新,推进新质生产力发展和教育强国建设。新质人才是指具有跨界创新能力和全球视野,能够为社会可持续发展作出积极贡献的人,是实现国家长远发展战略的关键,也是推动全球社会进步和创新的中坚力量。文章从认识论、方法论、实践论、价值论和本体论入手,分析了高校新质教育发展的实践路径,探索了高校教师新质素养的内涵和生成式人工智能协同下的发展趋势,分析了新的教育社会契约中的教学机遇。最后,文章提出促进高校新质发展的四条建议,包括推动高教数字化转型走向新质教育、建设高校数智赋能新质教育领导力、赋能高校新质教育的开放创新范式、构建数智社会文化综合治理新框架。

促进高意识学习的教育提示语设计

ChatGPT等技术实现了从感知智能向认知智能的重大进步,标志着生成式人工智能在通向通用人工智能的道路上又迈进了一步,也预示着教育的育人目标与学习样态将发生范式转变。高意识学习作为生成式人工智能赋能学习的新效标,是个体在认识外部世界的过程中觉知、调用自己的思想或意识体验以实现认识发生的过程,涵盖了问题意识、协同意识、审辨意识、价值意识、创造意识和愿景意识。教育提示语作为促进人类与生成式人工智能高效协同的思想通道,通过灵活规则、递进对话、开放指令和逆向工程设计,为个体高意识学习提供了数据源、推理链、策略集和心智图。本研究提出了促进高意识学习的教育提示语设计螺旋模型,即通过智慧型设计、复合脑思维、循证性决策、高意识创生、跨界性学习和前瞻性构想,引导学习者合理设计提示语并实现高意识学习。

肺癌患者免疫检查点抑制剂相关心脏毒性的 临床特点和预后分析

目的探讨肺癌患者接受免疫检查点抑制剂(ICIs)治疗后发生心脏毒性的临床特点及预后情况。方法回顾性分析2016年1月至2023年12月在北京大学肿瘤医院胸部肿瘤内二科接受免疫治疗的1004例肺癌患者的病例资料,以免疫治疗后血清肌酸激酶同工酶(CK-MB)和(或)高敏肌钙蛋白I(hs-cTnI)升高(高于参考值上限)为主要标准,筛选出ICIs相关心脏毒性的患者,分析其临床特点及预后情况。结果本组患者中65例(6.5%)出现不同程度的心脏毒性,其中男性49例、女性16例,中位年龄65岁(47~85岁)。病理类型:非小细胞肺癌(NSCLC)42例,小细胞肺癌(SCLC)23例。免疫治疗:PD-1单抗治疗44例(67.7%),PD-L1单抗治疗11例(16.9%),联合其他ICIs治疗10例(15.4%)。单纯免疫治疗10例(15.4%),免疫治疗联合其他抗肿瘤治疗55例(84.6%)。发生时间:从开始免疫治疗到出现心脏毒性的中位时间为110 d(1~759 d),中位周期数为3周期。临床表现:15例(23.1%)患者发病时有临床症状,41例(63.1%)伴随心电图改变。临床诊断:亚临床心肌损伤59例(90.8%),有可能的心肌炎5例(7.7%),明确的心肌炎1例(1.5%)。治疗方案:16例(24.6%)患者接受糖皮质激素治疗;17例(26.2%)患者永久终止免疫治疗,41例(63.1%)重启免疫治疗,7例(10.8%)后续治疗情况不详。预后情况:NSCLC患者的中位无进展生存期(PFS)为732 d(95%CI:378~1085 d),SCLC患者的中位PFS为391 d(95%CI:0~900 d)。结论肺癌患者出现免疫治疗相关的心脏毒性在临床并不罕见,以接受PD-1单抗治疗和与其他抗肿瘤治疗联合时更易发生,且发生时间较早,以亚临床心肌损伤和有可能的心肌炎为主要类型,不过对患者的总体预后影响不大。

多级XRAM型脉冲功率电源开关器件简化研究

电磁发射的能力主要取决于脉冲功率电源系统,脉冲功率电源的优化是电磁发射技术取得进一步突破的关键技术之一。电感储能型脉冲功率电源在能量密度方面有很大优势,具备深远的发展潜力。基于串联充电和并联放电的XRAM型脉冲功率电源具有结构简单、可扩展性强的优点。分析了多级XRAM电源拓扑结构中二极管器件的工作原理,按照功能分类,提出了简化二极管器件数量的方案。建立了基于ICCOS的30级XRAM型脉冲功率电源带轨道炮负载的仿真模型,每5级为一个电源模块,系统总储能为365 kJ,发射效率近20%。通过对比简化前后模型性能指标的仿真结果,证明了简化第一级的下臂二极管不利于多级电源的运行。简化多级拓扑中的最后一级逆流电容串联二极管,以及在优化逆流电容参数的前提下简化充电晶闸管的反并二极管,对电源模块的放电电流没有明显影响。

基于Logistic回归分析构建ICU脓毒症多器官功能障碍综合征风险预测模型

目的:基于Logistic回归分析构建重症监护室(ICU)脓毒症多器官功能障碍综合征(MODS)风险预测模型,并进行效果检验。方法:采用便利抽样法选取本院2020年1月—2022年1月ICU收治的脓毒症病人220例,根据有无出现MODS分为对照组和MODS组,采用单因素分析、多因素Logistic回归分析筛选ICU脓毒症病人出现MODS的独立危险因素,据此拟合风险预测模型的回归方程,检验模型预测效果。结果:ICU脓毒症病人发生MODS 38例。多因素分析结果显示,合并慢性病、qSOFA评分>2分、APACHEⅡ评分升高、降钙素原升高、肌酐升高、肿瘤坏死因子-α升高等均为ICU脓毒症病人MODS的独立危险因素(P<0.05)。根据独立预测因子拟合预测模型回归方程,模型Hosmer-Lemeshow检验显示,χ^(2)=4.561,P=0.683,提示预测结果与实际情况相符,模型受试者工作特征曲线(ROC)曲线分析显示,ROC曲线下面积(AUC)为0.805[95%CI(0.729,0.877)],最佳风险截断值为0.347,最大约登指数为0.673,对应灵敏度、特异度分别为0.823、0.850,预测准确率为85.45%。结论:本研究在ICU脓毒症病人发生MODS的危险因素基础上,建立的风险预测模型具有良好拟合程度和区分能力,且准确度较高,能为预测ICU脓毒症病人发生MODS风险提供有效工具。

基于LV-DBSCAN算法的大坝安全监测数据异常检测

大坝安全监测数据原始序列中常存在异常测值,极大影响了大坝安全监测资料分析的可靠性和准确性。为此,在分析异常值特性及传统异常检测方法优缺点的基础上,分别从局部与整体角度研究监测数据异常检测方法。首先针对多重局部异常系数法要求数据序列较长且数据等时间间距等缺陷,提出了局部变化异常系数法(LV)及局部方法与整体方法协同判别策略;进一步引入密度聚类算法(DBSCAN),提出了兼顾数据整体与局部特性的LV-DBSCAN异常检测方法。以某混凝土重力坝两垂线测点顺流向位移监测数据为实例,对比分析了不同方法在不同类型数据集上的检测精度。研究结果表明,所提LV-DBSCAN方法适用性更广,准确率更高,误判率更低。

全麻髋关节置换术后苏醒期患者家属迁移应激水平及其相关影响因素分析

目的 探讨全身麻醉(全麻)髋关节置换术后苏醒期患者家属迁移应激水平及其相关影响因素。方法选取2021年4月—2022年10月在南昌市洪都中医院行全麻髋关节置换术苏醒期的108例患者,使用ICU转出患者家属应激压力评估量表评价患者家属迁移应激水平,调查患者及家属相关资料,分析全麻髋关节置换术后苏醒期患者家属迁移应激水平的相关影响因素。结果 108例全麻髋关节置换术后苏醒期患者家属迁移应激得分为(56.35±5.86)分,家属迁移应激水平中等;经多元线性回归分析显示,患者麻醉重症监护室(AICU)住院时间≥24 h、女性、文化水平初中及以下、消极应对是全麻髋关节置换术后苏醒期患者家属迁移应激水平升高的危险因素(P<0.05)。结论 全麻髋关节置换术后苏醒期患者家属迁移应激水平中等,受患者AICU住院时间、家属性别、文化水平、应对方式因素影响。

旭龙水电站大坝安全监测信息综合管理系统设计研究

为提高安全监测作业工作效率,满足其快速、高效、可靠地掌握工程性态的需要,需通过信息化手段设计与研发旭龙水电站大坝安全监测信息综合管理系统。依据旭龙水电站安全监测需求,以工程安全监测具体业务为导向,综合考虑各参建单位的使用场景,开发了监测管理系统,包含定制化首页、工程管理、施工管理、在线采集、环境信息、仪器管理、监测管理、资料分析、监测预警、巡视检查、报表报告、三维展示等功能,并在监测管理系统中保留符合智慧工程、智慧电厂系统要求的接口,满足相关数据传输与信息推送要求。通过使用监测管理系统,提升了工作效率,降低了工程安全隐患风险。研究成果可为类似大坝安全监测系统设计提供参考。

高意识生成式学习:AIGC技术赋能的学习范式创新

AIGC以开启教育数字化转型的新格局、创新多模态学习的新体验、赋能人机协同的新智慧为教育领域带来新的变革机遇,教育工作者亟须对这场即将到来的变革作全面冷静的思考。文章旨在把握AIGC带来的变革机遇,探索创新性的学习范式,引领教育数字化转型和智慧教育发展。围绕AIGC的生成特征和本质机理以及AIGC技术在教育中应用的实践反思,文章通过探索其技术赋能的教育创变,提出高意识生成式学习是AIGC赋能未来学习范式的创新点,进而剖析AIGC诸多算法模型叠加和各要素间的关联机制来明晰高意识生成式学习的内在机理和发展需要。文章认为,高意识生成式学习由五种要素构成:自主学习是高意识生成式学习的内驱力、自监督学习是高意识生成式学习的保障、思维技能是高意识生成式学习的关键、创新意识是高意识生成式学习的生命力、情感技能是高意识生成式学习的增强剂,五者共同构建了新学习范式的逻辑机理与实践路径。

“近未来”人机协同教育发展新思路

人类与人工智能的碰撞与交融是连接当下现实与“近未来”人类场景的主要叙事路径。人机协同教育是人工智能时代教育变革的新范式和突破口,通过探究当前人机协同教育的作用机理和发展趋势,有助于构建“近未来”人机协同教育的路径和图景,引发对“远未来”人机协同教育的前瞻性审思。人机协同教育的发展进阶分人机协作、人机增强、人机融合和人机共创。以“近未来”的视角研究教育发展,更贴近对现实的结构分析、对发展变革的可行分析,以及对人类切身面临的挑战分析。本研究从三个方面探究“近未来”人机协同教育的新思路:首先,秉持“以人为本”的价值理念,从合伦设计、人因设计、体现人智的技术设计三个维度构建人本人工智能的研究框架和应用模型;然后,基于人机协同教育的技能本位、具身学习新范式和对学习生态的变革,提出智慧学习生态的理论框架与实施路径;最后,阐述人机协同教育的深度发展需要以智慧教育理论为指导和依据。

政府数据开放与创新驱动:内涵、机制及实践路径

数字化改革已经成为百年未有之大变局的重大政策举措。数据要素也已成为数字经济时代经济高质量发展的重要动力,而政府数据开放则是数字化改革的关键变量之一。政府数据开放的核心内容与创新驱动发展战略内涵相统一,是重大的政策创新和实践。政府数据开放以政府数据“生产要素”和“治理要素”的双重属性价值的实现为主要内涵。政府数据开放从创新边界拓宽、创新生态融合、人力资本集聚和行政效率提升等机制赋能创新驱动发展。厘清政府数据开放与创新驱动发展战略的理论阐释、内在逻辑、事实进展和关键症结后,政府数据开放赋能创新驱动发展的实践路径有五条:建立健全制度保障、促进产学研深度参与、优化政策引导与考核机制、加强区域协同发展、提升政府数据治理能力。这将为我国经济实现高质量发展并实现全面建设社会主义现代化国家注入新动能。

卡瑞利珠单抗联合化疗对晚期胃癌患者治疗效果及瘤内微生物群的影响

目的探究卡瑞利珠单抗(SHR-1210)联合化疗对晚期胃癌患者治疗效果及瘤内微生物群的影响。方法选取2020年4月—2021年5月收治的92例晚期胃癌,根据治疗方法不同均分为研究组和对照组,研究组接受SHR-1210联合化疗,对照组接受化疗。比较2组治疗效果,治疗前后血清癌胚抗原(CEA)、癌抗原19-9(CA19-9)水平,治疗后瘤内微生物群检出率、自然杀伤细胞(NK细胞)、T淋巴细胞亚群水平,以及不良反应和随访2年无进展生存率、总生存率。结果治疗后,研究组总有效率为89.1%(41/46)高于对照组的56.5%(26/46)(P<0.01)。治疗后,研究组血清CEA、CA19-9水平、瘤内微生物群检出率、CD8+及NK细胞水平低于对照组(P<0.05,P<0.01)。治疗后,研究组CD4+、CD4+/CD8+水平高于对照组,随访2年无进展生存率、总生存率高于对照组(P<0.05,P<0.01)。研究组不良反应总发生率低于对照组(P<0.01)。结论SHR-1210联合化疗可降低晚期胃癌患者血清CEA、CA19-9水平,减少瘤内微生物群,大幅度提高治疗安全性,改善预后,效果显著。

医学生积极心理品质培育与心理健康教育

由于积极心理健康理念与传统医学理念高度一致,且符合当代医学生的心理发展需求,因此值得医学院校心理健康教育工作者关注。本文探讨具身认知体验对医学生的作用,利用身体觉察调动学生的好奇心,深入探索自己的心理发展空间,通过团体互动、多元化教学评价体系以及多形式、多节点的宣传和实践活动,反复强化训练,由浅入深逐渐固化理念,促进积极心理品质内涵养成,更好地从习得无助转向习得乐观,并延伸至专业和生活中,逐渐实现“仁”之“心”与“术”的整合,成为有“大我”情怀与担当的医者。

ChatGPT赋能教育数字化转型的新方略

ChatGPT等新一代人工智能技术突破了时空和个体间的屏障,连接起古今中外各个领域的学习网络,昭示着大语言模型的无限应用前景。教育数字化转型以技术推动教育全领域、全生态变革,应紧密结合ChatGPT等人工智能技术的作用机理和现实挑战,以创新的教育理念和实践策略,推动转型不断深入。ChatGPT等技术将在学、教、管、评等诸多教学场景发挥巨大作用,促进教与学效率的提高和教育方式的革新。同时,ChatGPT等技术也给教育伦理和数据安全带来挑战。面对机遇和挑战,本研究建议延展“应用为王”的技术与教育融合思路、发展“高意识”的生成式学习范式、创设“集体智慧”的智慧教育生态系统、构建“人机共善”的数字德育体系的新方略。

智慧问学:基于ChatGPT的对话式学习新模式

ChatGPT的发展引发教育领域新的对话革命。作为一种具有丰富内涵的学习范式,对话式学习历经教学对话、对话式教学等阶段,正朝智慧问学的新阶段发展。智慧问学作为对话式学习的高阶形态,是学习者基于ChatGPT等新一代人工智能,通过主动提问寻求大语言模型回应,实现递进式问答对话与迭代式内容生成的新型学习模式。文章深入探讨了基于ChatGPT的智慧问学模式,剖析了平等性、开放性、建构性、角色互惠的理念原则,提出了“5W”模式的提问策略,并基于“认知需求—问题开放程度”设计了四类问题,形成螺旋递进的问学流程和五种对话类型。最后,文章建议以“尊德性”为价值导向,用实践智慧引领对话智慧;以“问学”设计为逻辑起点,培育高阶思维能力;以“会评”为核心要素,提升学习者再反馈素养。

还原型谷胱甘肽、甘草酸二铵和复方甘草酸苷治疗抗结核药物所致药物性肝损伤患者成本-效益分析

目的 探讨应用还原型谷胱甘肽、甘草酸二铵氯化钠和复方甘草酸苷注射液治疗抗结核药物所致的药物性肝损伤(DILI)患者的成本-效益。方法 2018年2月~2021年6月我院收治的93例抗结核药物所致的DILI患者被随机分为A组、B组和C组,每组31例,分别给予还原型谷胱甘肽注射液、甘草酸二铵氯化钠注射液或复方甘草酸苷注射液治疗4周。分别采用黄嘌呤氧化法、硫代巴比妥酸法和二硫基双硝基苯甲酸法检测血清超氧化物歧化酶(SOD)、丙二醛(MDA)和谷胱甘肽过氧化物酶(GSH-Px)水平,采用ELISA法检测血清白细胞介素-6(IL-6)、IL-1β和肿瘤坏死因子-α(TNF-α)水平。结果 在治疗4周结束时,三组血生化指标无显著性差异(P>0.05);A组血清SOD、MDA和GSH-Px水平分别为(79.1±10.2)U/L、(5.4±0.9)μmol/L和(112.3±14.6)U/L,与B组【分别为(78.3±7.9)U/L、(6.2±1.5)μmol/L和(106.8±17.1)U/L】或C组【分别为(77.7±11.4)U/L、(5.9±1.1)μmol/L和(109.6±12.9)U/L】比,无显著性差异(P>0.05);A组血清IL-6、TNF-α和IL-1β水平分别为(7.9±1.9)pg/mL、(8.2±1.9) pg/mL和(20.9±3.6)ng/mL,与B组【分别为(8.6±2.0)pg/mL、(9.3±2.1)pg/mL和(22.0±5.5)ng/mL】或C组【分别为(8.2±2.2)pg/mL、(8.8±1.6)pg/mL和(21.6±4.7)ng/mL】比,无显著性差异(P>0.05);还原型谷胱甘肽、甘草酸二铵氯化钠和复方甘草酸苷注射液治疗成本分别为617.4元、735.0元和718.2元,其C/E比分别为6.6、7.6和8.0,与成本最低的还原型谷胱甘肽注射液相比,甘草酸二铵氯化钠和复方甘草酸苷注射液每增加1个单位的总有效率,其费用分别增加35.6元和31.5元,其敏感度分析结果也未变。结论 应用还原型谷胱甘肽、甘草酸二铵氯化钠和复方甘草酸苷注射液治疗抗结核药物所致的DILI患者均有效,可能与减轻了氧化应激和炎性损伤有关,三者作用效果相当,而以还原型谷胱甘肽注射液成本-效益最优。

新课标背景下教学思维的时代意蕴、现实困境与突破路径

教学思维(Teachers’Thinking)不仅是教育哲学和教师专业发展中至关重要的部分,也是高质量教育数字化转型高的驱动力和保障,更是促进学生深度学习的重要途径。教学思维是教师在教学过程中通过主体认知处理各种教学关系和解决教学问题时,所展现的思维方式与思维观念。它的核心属性是生成性和关系性。教学思维的时代意蕴体现在新课标导向的教学思维方式重建,其中高意识生成式思维是生成式人工智能赋能教育创变的新范式。目前教学思维面临预设性思维、离身式思维、实体性思维和工具性思维的困境,存在学生主体性和创造性被束缚、教学脱离学生身心发展、主客体间的单向交互、教学内容的离散化和教学目标的标准化等问题。亟须从生成性教学思维、具身性教学思维、关系性教学思维和价值性教学思维的视阈寻求解决对策,实现教学思维的转型和突破,这对深入推进教育数字化转型具有指导意义。

基于决策树及其集成模型的水库调度规则提取方法

水库调度规则作为指导水库调度运行的重要工具,不仅是水库规划设计时期的决策参考要素,且是运行管理期影响水库综合效益发挥的关键技术之一。为此,以长江上游水库群历史调度运行数据为基础,结合水库调度原理及运行特征,挑选时段数、前期水位、入库、出库及当前时段入库作为影响因子组建输入因子集,综合考虑运行期数据特征及决策树原理确定时段末水位作为模型输出,同时提出相应基于水库调节库容的水位评价指标,并采用相关系数和互信息作为模型输入因子相关性评定指标,引入树形Parzen评估器对输入因子个数和算法超参数进行优化,在此基础上,建立了基于决策树及其集成模型的水库调度规则提取模型,形成了融合历史调度过程和专家经验的水库调度规则。试验结果表明,决策树及其集成模型在水库调度规则提取应用时具有较强的能力和适用性。

基于分位数回归森林的水库调度滚动模拟方法研究

现有水库调度模拟模型在长时段模拟时存在严重的误差累积,极大影响模型模拟精度。针对上述问题,首先建立了基于随机森林和贝叶斯优化理论的水库调度规则提取模型,进一步引入概率性预测方法,提出了一种基于分位数回归森林的水库调度滚动模拟方法,以预测区间分位数为媒介将概率预测信息传递至下一时刻,最后以二滩水库和观音岩水库为研究实例,对比分析了点预测模型滚动模拟结果以及多步模拟模型结果。研究表明:所提出的基于分位数回归森林的水库调度滚动模拟方法能够有效降低模拟累积误差,提高长时段模拟精度,相对于直接采用确定性的调度规则进行滚动模拟,该方法在同等指标要求下模拟时段延长3~5 d,在相同模拟天数情况下,各项指标均提升5%~10%。