Research on the Innovation in the Model of Cultivating Sci-Tech Translation Talents in Universities of Science and Engineering from the Perspective of Artificial Intelligence-Generated Content

New technologies represented by ChatGPT have transformed traditional translation work modes and brought unprecedented changes to translation teaching.Based on the development of artificial intelligence-generated content(AIGC)technology,this article analyzes the challenges it brings to sci-tech translation research in the new era,reshapes the value goals of the“ideological and political guidance+technological empowerment”model of cultivating sci-tech translation talents,proposes tentative approaches about the innovation in the model of sci-tech translation talents in universities of science and engineering,and strengthens the talents’translation competence,language proficiency,and interdisciplinary ability,aiming to provide new perspectives and thoughts for the development of translation research in the AIGC era.

Experimental Study on Cultivation of Multi-head Seedlings of Toona sinensis in Chongqing

Seedlings of Toona sinensis were planted in seeding and breeding ways to increase the yield of T. sinensis by raising the number of lateral branches of T. sinensis seedlings by means of cutting and pinching through sowing and breed- ing in containers and sand bed nursery. The results showed that： after cutting and pinching, seedlings with multi-lateral branches could be formed. The cutting treat- ment in the container had a small number of seedlings with over 2 lateral buds, and the lateral buds were weak. Some of the weak lateral buds disappeared with the growth going on, showing poor growth performance. The pinching treatment in the sand bed nursery found a large number of seedlings with more than 2 lateral buds, and the lateral buds could grow into lateral branches, forming the T. sinensis seedlings with multi-lateral branches. Proceed to cutting processing, the secondary and third-level lateral branches came into being, which could make the seedlings of T. sinensis have multi-head tree shape in 2-3 years.

Exploration and Practice of the Cultivation Model for Top Undergraduate Talents Based on Subject Contests in the AI Era

With the rise of artificial intelligence and the rapid development of industrial applications based on deep learning,the demand for innovative and practical talents is rapidly increased.The cultivation of talents in computer discipline has attracted a lot of attention from universities,research institutions,and Internet giants.Subject contests play a crucial role in cultivating top undergraduate talents.This paper proposes a cultivation model that takes the industry application of deep learning as the background,and guides students to learn,practice,and innovate incrementally from machine learning application to deep learning application by participating in subject contests.It aims to help undergraduates to master the cutting-edge technologies and applications,and ultimately cultivate top,innovative,and practical undergraduate talents in the computer field in the era of artificial intelligence.

Successful Cultivation of Albino Mauremys mutica for the First Time

Artificial albino Mauremys mutica was bred by a wild female albino M.mutica(P).F1 progeny was bred by mating between albino female turtle(P)and common male turtle,and F2 progeny was bred by mating between mature F1 male turtle with albino female turtle(P).After 7-8 years of cultivation,the artificial albino M.mutica was successfully produced from the F3 progeny bred in 2007,which was the first artificial breeding of the albino M.mutica.Through the cultivation of 18 batches of 5 generations(F5),the emergence rate of albino M.mutica reached more than 85%,and it could reach 100%in some cases.A stable albino M.mutica gene was produced for the first time.

The Edible and Medicinal Value of <i>Coix lacryma-jobi</i>and Key Cultivation Techniques for High and Stable Yield

In this paper, it was introduced that Coix lacryma-jobi is a traditional dual-use edible and medicine crops in China, and the nutritional components and medicinal value of Coix lacryma-jobi were described. Based on the published literature at home and abroad, a variety of chemical components found in Coix lacryma jobi and their medicinal effects were reviewed. At the same time, the problems existing in the production of Coix lacryma jobi were put forward. With the improvement of people’s living standards, the nutritional and health care value of Coix lacryma-jobi has been paid more and more attention. The problems of Coix lacryma-jobi in production were analyzed. Some biological characteristics of Coix lacryma-jobi, especially its hygrophyte characteristics, were re-recognized, which is very important to increase the yield of Coix lacryma jobi. In the paper, the key cultivation techniques for high and stable yield of Coix lacryma-jobi were also summarized. In order to obtain high quality, high and stable yield, we should adopt the new technical methods of “two wet, two dry and two water” in water management. At the same time, if artificial pollination is applied in the peak of flowering period, the seed setting rate and the yield will be increased.

ChatGPT对研究生创新能力培养的价值与挑战

创新能力一直被视为人类独有的智能,但以ChatGPT为代表的生成式人工智能产品突破了人类对机器智能的认知,也为研究生创新能力培养带来了新的价值和挑战。一方面,ChatGPT在弥补导师资源不足、强化学术指导,加速研究生创新知识习得、打破学科壁垒,引导研究问题挖掘、激发创新思维,推动研究生创新能力评价改革、容许自由探索等方面具有潜在价值。另一方面,ChatGPT也在一定程度上违反了高深知识的学习规律,使知识体系难以形成;导致教育内容亟待更新,人际互动受到冲击;引发创新能力内涵急剧变化,数字素养要求进一步提高;加剧就业风险,使学科价值需重新研判。基于此,我国需要灵活运用人工智能,完善研究生创新能力培养模式;完善研究生创新能力评价机制,营造包容的创新环境;健全数字安全法规,提升研究生数字素养;优化学科专业布局,增强研究生技能迁移能力。

“人工智能+X”背景下医学生科研创新能力培养探究

在新时代人工智能背景下,“人工智能+医疗”复合型人才的需求不断增加,本研究对医学生教育培养现状进行了分析,从个性化培养、多元融合培养、科研团队协作、多学科实践向导等层面提出了“人工智能+X”医学生科研创新能力培养模式及应用构架,并对该模式的实践应用进行了探讨,为实现人工智能对医学教学的赋能和改革提供思路。

人工智能背景下大数据与会计专业技能型人才培养模式研究

随着人工智能时代的到来,财会领域也面临着前所未有的挑战和机遇,新技术引起财会岗位及财会人员技能需求发生不同程度的变化。面对当前大数据与会计专业技能人才培养存在的问题,文章从技能人才培养模式、专业课程体系、教学资源整合、师资队伍建设、案例研究和实训项目教学等多方面提出改革路径与实践方法,以期提高职业院校大数据与会计专业技能型人才培养质量。

在强国建设中彰显大外作为

人才培养在中华民族伟大复兴进程中占据突出地位,也是建设中国特色社会主义教育强国的核心议题。本文从落实立德树人根本任务、重构大学外语课程体系、推进人工智能赋能大学外语教学三个方面论述大学外语教育在强国建设中的担当作为。

培育智能时代的专家学习者--基于人工智能教育应用逻辑的解构

当前,鉴于专家学习者教育研究的既有范式使其陷入了困囿,以及智能时代学习型人才的培育缺少方向指引,从人工智能教育应用逻辑解构的新视角开展专家学习者培育研究,具有范式突破和实践参照的双重价值。为此,文章首先阐述了专家学习者概念的起源,解析了概念引入教育领域并身陷研究困囿的原因;然后,文章从智能技术介入、知识价值塑造、主体能力强化、学习场景改造四个维度对人工智能教育应用逻辑进行了解析;接着,文章归纳了智能时代专家学习者特征;最后,文章从重构学习设计路径、重拾知识学习取向和重立学习场景构向三个层面提出智能时代专家学习者的培育策略,以期在助力学习者有效投身智能环境下的学习活动的基础上,为人工智能教育应用的理论和实践提供靶向指引。

航空航天特色自动化专业人才融合创新培养与实践

新一轮科技革命对工科专业人才培养提出了新要求。南京航空航天大学自动化专业近年来在学生理想信念教育、航空航天+人工智能特色课程体系改革、综合实践环境建设和人才培养的国际化等方面开展了全面的建设和改革,取得了一定成效。促进了学科专业协同发展、校企合作和国际合作的深化,学生培养质量得到了显著提升,可为行业特色高水平大学工科专业人才培养提供参考。

LSTM 智能导向的电子信息实践教改探索

针对传统电子信息专业教学中存在的问题,提出融合AI技术的针对性LSTM智能导向实践教学模型,构建了因材施教的人才培养体系。结合AI技术构建融合平台,包括结合深度学习技术在电子信息基础理论与实践课程中有针对性地推荐课程;借鉴强化学习思想和组内竞争思想助力学生竞赛创新;采用LSTM对学生个体进行建模,用以准确评估学生的自身能力,以便教师对他们进行因材施教。该教改方案实施以来,实验班相比对照班在获奖门类和数量上都有显著提高,验证了所提教改方案的有效性。

人工智能在医学影像技术教学中的应用探讨

人工智能(Artificial Intelligence,AI)技术在医疗领域受到广泛应用,在医学教育中亦备受关注,已成为国内外探讨的热点问题。AI技术为医学影像技术教育改革注入了新的内容和活力,基于强大的数据处理能力和深度学习能力,AI技术的应用使得教学内容的呈现更加生动、直观,有助于提高学生的学习兴趣,提高医学影像技术教学的效率和质量,这也为医学影像技术专业人才的培养提供了新的途径,有望培养出更多具备国际视野、创新能力和实践技能的医学影像技术人才。同时,也应关注技术发展带来的潜在问题,包括数据隐私、伦理道德等问题,确保AI技术在医学教育中的健康发展。本文基于AI在医学影像技术教学中的应用现状,探讨技术应用前景、优势以及挑战。

新医科背景下医学影像技术人才培养路径探索

随着全球医疗健康领域的快速发展,医学影像技术已成为疾病诊断和治疗中不可或缺的工具,其发展正受到前沿信息技术,如人工智能的深刻影响,并推动了医学影像技术朝着更高精度、更深层次解析力和更个性化治疗的方向迅速发展。同时,新医科教育改革强调跨学科融合、创新能力的培养和实践技能的提升,为医学影像技术领域的人才培养指明了新方向。文章旨在探讨新医科背景下,医学影像技术人发展趋势和现有人才培养模式存在的问题,同时提出了医学影像技术人才培养的创新策略和培养思考,以期培养出具有创新能力、跨学科知识结构和强大临床实践能力的医学影像技术人才,满足未来医疗健康领域的广泛需求和医学影像技术学科健康发展。

高职教育人工智能人才培养模式的价值取向与实践路径研究

一个国家人工智能人才培养水平的高低,决定其在人工智能国际竞争中能否抓住重要机遇。从价值取向角度,高职教育人工智能人才培养模式要在培养目标、课程体系、内容教学与管理机制上进行适应性改革与有效性创新。从实践路径角度,需要以学科专业建设为基础,以产教融合发展为路径,以科技创新体系为支撑,以评价改革为导向,以终身教育理念为引领,推进人工智能人才培养的系统化、协同化、高阶化、个性化与终身化。

人工智能技术下数字媒体艺术设计人才需求研究

探讨了数字媒体艺术设计人才培养的当下背景、发展趋势及其与人工智能技术的联系。分析了数字媒体艺术设计领域的人才需求,讨论了教育改革的方向,并提出了加强跨学科融合和实践教育的建议。探索了人才培养的未来机遇和挑战,旨在促进数字媒体艺术设计领域的创新和发展。

人工智能人才培养:智能项目化学习设计与实践

项目化学习促进深度学习,实践性强,深刻影响了教学模式创新和人才培养模式改革。针对人工智能人才培养中存在的问题,提出了更新理念、提升效率、改进展示和革新评价的智能项目化学习。设计了利用智能在线项目管理平台的大型迭代型项目,涵盖了学习全过程评价标准。构建了复杂的现实学习情境,制定了学习活动链、操作指南和反馈调节机制,确保各阶段的操作重点与智能项目化学习的思想、工具和特征融入教学中。实际应用表明,该模型有效提高了学习效率和项目完成率,为人工智能人才培养提供了新的视角和教学改革方法。

人工智能时代生物信息学学科发展和人才培养模式研究

生物信息学作为生命科学与生物技术/信息技术研究领域的关键交叉学科,对生物经济和数字经济的贡献日益显著。当前,生物信息学仍面临学科体系不健全、定位模糊以及交叉合作不充分等挑战,多模态高维度生物大数据的准确性、分析处理和共享整合问题也考验着生物信息学的发展。在建设科技强国的过程中,生物信息学是生物经济产业布局的关键环节。与此同时,人工智能技术的融入正引发生命科学研究范式的转变,促使生物信息学从认知科学向工程创造的STEM并存模式方向发展。此外,生物信息学面临人才培养同质化和优秀青年人才“内卷”的困境,需要构建多层次培养体系和优化科研环境,培养具有战略眼光的科学家。由此,应加强顶层设计,完善学科体系与教学体系;建立多元化人才培养体系;全面推进“101计划”;优化教育资源分配和教学模式创新。

习近平总书记关于人工智能重要论述的教育启示

人工智能的蓬勃发展给教育带来了机遇与挑战,表现为教育学学科研究方法发生重构、教育实践环境从传统走向智能、教师教书育人模式面临变革等。党的十八大以来,习近平总书记对人工智能作出的重要论述高屋建瓴、内涵丰富,深刻阐释了人工智能为高质量发展“添薪续力”、是创新智能服务体系的关键引擎、是推动高质量人才培养的重要手段。习近平总书记关于人工智能重要论述具有重要教育启示:一是重点领域加快布局交叉学科,探索智能新科技;二是提升教师人工智能教学技能,消解人机鸿沟;三是加强学生人工智能素养养成,培育学习新惯习;四是明确场域和技术边界限度,提升教学吸引力。

人工智能对大学生批判性思维培养的价值及策略研究

随着人工智能技术的快速发展,其在高等教育领域的应用日益广泛,促进了教育教学方式的变革。批判性思维作为高阶思维能力的核心之一,是教育中极为重要的一项能力,是大学生发展的基石。本研究旨在探讨人工智能对大学生批判性思维培养的价值和相应的策略。通过深入分析人工智能技术的特点及其在高等教育中的应用现状,结合大学生批判性思维的实际需求,提出基于人工智能的批判性思维培养策略,讨论了目前面临的机遇与挑战,以期促进高等教育教学方法的革新,实现教学质量的提升和学生能力的全面发展。