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如何激发高职生学习内生动力******

　　随着社会的不断发展，未来社会对于人才的要求越来越高，因此，步入社会的人才需要具备持续学习的能力，而持续学习的能力与学生自身的学习态度是分不开的。高职学生是未来企业的主力军，是“创造大国”和“中国智造”的建设者。研究高职学生学习态度不仅关乎高职学生自身的学习与生活状况，还会影响到我国高等教育人才综合素质的提高。教育部2021年全国教育事业发展统计公报显示，本科层次职业学校32所，在校生12.93万人。高职（专科）学校1486所，在校生1590.10万人。如此庞大的学生数量，需要教育部门与教育工作者和社会各界共同努力，激发他们学习的内生动力，在社会上激发出强大的学习力，提升高技能人才的综合素养，为经济社会发展作出更大贡献。

　　近期，一些学者的实证研究及我们的调查研究均发现，目前高职学生存在学习态度消极的现象，对职业教育相关政策及未来发展趋势了解不够深入，在一定程度上影响了高职学生的学习行为，主要表现为没有形成良好的学习习惯、自主学习能力有待提高、学习内在动力不足等，对人才培养质量造成消极影响，长此以往会影响职业教育的健康、长远发展。高职学生学习态度与学习行为受到多方面因素影响，需要多方协同努力。

　　教师要帮助高职学生养成良好学习习惯、提升内在动力。

　　首先，高职学生只有意识到学习习惯在成长过程中的巨大价值，才能从内心认同良好学习习惯的重要性。学习习惯是促使学生按计划、讲效率、动脑筋的一个自主行为，学习习惯与学习目的之间存在着某种关系，这就是自学的习惯。高职学生在自学的实践中，如果能体会到自身的价值和潜能，提升自学能力和自我内驱力，便可由从教师领路逐渐过渡为独立行走，真正做到自主学习，养成终身学习的良好习惯。高职学生的思想状态和人生目标处于相对上升期，学习习惯的培养涉及教师、学生和家长等多方面因素，需要学校家庭等共同引导和推动。

　　其次，教师要循循善诱，使学生培养良好学习习惯的意识内化于心。对学生的教育不能再聚焦于传统式的说教和灌输，而是要讲究方式方法。为了使高职学生能更好地接受和吸收知识，教师在教学过程中可以选择一些比较接近学生实际生活的例子，引起学生兴趣。此外，教师还可以将学习习惯的重要性进行量化展示，以直观的数据增强说服力，使学生认识到拥有良好的学习习惯是现代人必备的重要素养。很多高职生缺少对职业生涯的科学规划，在学习过程中存在盲目性。一方面，教师应多与学生进行沟通，知晓学生心理、思想；另一方面，教师应引导学生尽快确立发展方向，从自身专业入手，给学生普及专业未来的发展可能性。要让学生知道人生并不是一成不变的，可以从自身出发，逐渐积累和学习，当自身积累达到一定程度时，未来的道路就会逐渐清晰。教师应该不断向学生传播积极的学习理念并以身示范，让他们在求学生涯中逐渐形成自己的规划，并付诸行动。

　　学校要明确学校办学理念及定位。

　　高职院校肩负着为国家培养高素质技术技能人才的重任。首先，高职院校应该明确自己的办学理念及定位，明确高职院校培养目标和标准，加强创新型、应用型、技能型人才培养，实施知识更新工程、技能提升行动，努力为社会培养所需人才。其次，高职院校应该结合区域经济社会发展需要和产业行业对人才的需求，在课程设置方面和产业行业岗位相适应、相衔接，力促教育链、人才链、产业链、创新链有机衔接，为企业定向培养专业人才，与当地经济发展密切结合，服务区域经济社会发展。

　　对于职业教育的发展，不仅需要国家从外部给予政策支撑，更应从高职院校内部提高人才培养质量，尤其要加强内涵建设，把学校的重心放在提升办学质量上，在影响人才培养质量的关键要素上下功夫。在教学实践过程中，高职院校应该针对各个专业制定相应的教学大纲，并及时更新教学标准，将新的技术和工艺及时纳入教学内容。在部分实训技能的考核上，高职院校既要注重考查学生对理论知识的掌握程度，也要注重考查学生技能的运用能力。要在日常教学中加强实际操作，积极推行跟岗和顶岗等实习方式。学校要与企业同样重视毕业生的岗前培训。高职院校要鼓励学生打破传统被动接受的学习模式，以能力提升为首要目标进行学习，尤其是要在学习中提升创新实践能力。高职院校只有率先作出政策性方向性的改变，高职学生真正动手实践的机会才会增加，优秀高职学生才会有更多机会脱颖而出。

　　“双师型”教师队伍建设是职业教育的显性特征，也是提升高职生培养质量的关键。但当前“双师型”队伍建设中仍存在教师缺乏企业学习、实践经历，繁重的教学任务使实训要求难以落实，具有企业实际工作经验的教师聘用数量较少等问题。针对“双师型”队伍建设中的问题，要进一步完善和规范认定流程，加强“双师型”教师队伍的培训，针对教师评价方面存在的问题，建立多利益主体参与的教师评价模式。日前，教育部办公厅发布了职业教育“双师型”教师认定试行标准，并对各地开展“双师型”教师认定工作提出了一系列规范要求。此次国家认定标准的实施以及相应形成全国性的“双师型”教师认定制度，对于健全职业教育教师标准体系、加快职业教育“双师型”教师队伍的高质量发展具有十分重要的指导意义。“双师型”教师素质能力结构包括四个方面，首先是政治素质和师德素养，其次是教育性、职业性、专业性三个方面的业务素质和能力。这是建立职业教育“双师型”教师标准的学理依据，也是“双师型”教师队伍和个体开展培养培训、评价考核、专业发展等的分析框架和行动指南。“双师”型教师的教学，是高职生养成良好学习习惯、激发内在动力的触媒。

　　政府要积极营造高等职业教育发展良好的外部环境。

　　首先，要破除传统观念的束缚，大力宣传职业教育，提高职业教育的社会认可度，帮助高职学生对职业教育形成正确的认知和积极认可。其次，要营造良好的用人环境。大力推进企业、事业单位用人机制改革，建立科学合理的人才激励机制。切实改善高职毕业生的福利保障。最后，要加快职业教育招生制度和学位制度改革。一是建立健全高等职业教育招生制度，加快建立以“文化素养+职业技能”为考核内容的职教高考制度，鼓励高职院校单独开展招生试点工作，给高职院校更多的招生自主权，并可以直接选拔和招收部分优秀的学生继续深造。二是教育相关部门要对本科层次高等职业教育的专业学位进行分门别类、明晰层次关系并完善学位授予的资格认证工作，进一步摸索建立职业本科大学的硕士学位制度。

　　（作者：孙冰红，系西安汽车职业大学党委书记；严娜娜，单位系陕西师范大学教育学部）

AI绘画的“小秘密”都在这一篇文章里******

　　有了AI，人人都可以是艺术家。AI绘画的出现，恰如瑞士艺术家保罗·克利所言：“艺术不是再现可见，而是使不可见成为可见。”经过20年左右的发展，目前基于不同类型或者模态元素的AI绘画发展情况不尽相同，发展最久的是“以图生图”，再到近期火爆的“文+图”生图。当然，也有团队已经研发出由语音生成图像的技术。

　　上传一张图片，或者输入一些简单的关键词，系统就能自动生成一张卡通图像……最近一段时间，AI绘画开始在互联网社交平台走红。

　　AI绘画，顾名思义就是利用人工智能进行绘画，是人工智能生成内容的典型应用场景之一。其主要原理是收集大量已有作品，通过算法对其内容和风格特征进行解析，最后再生成新的作品，所以算法是AI绘画的核心。

　　当前，“凭空”生成图像的AI绘画，其实也会动辄“翻车”：也许上一秒AI通过你的照片绘出的是一张充满艺术感的二次元画像，下一秒你的宠物猫、狗则可能被画成可爱少女或肌肉猛男。

　　事实上，AI绘画早已火爆全球。第一张公开展出的、由人工智能创作的绘画作品《埃德蒙·贝拉米的肖像》曾于2018年在佳士得拍卖行以43.25万美元成交，那是一张由机器学习了从14世纪到20世纪的1.5万张肖像画之后自动生成的一张肖像画作品。

　　AI绘画是如何实现“凭空”生图的？除了娱乐外，AI绘画还有哪些潜在的应用前景？

　　从“以图生图”到“语音生图”

　　2022年，由人工智能创作的《太空歌剧院》一度火出圈。在美国科罗拉多州举办的新兴数字艺术家竞赛中，《太空歌剧院》获得“数字艺术/数字修饰照片”类别一等奖。它的构图、配色以及画面的细节堪称精致。然而，这个作品的创作者不是艺术家，而是来自美国科罗拉多州的游戏设计师。

　　这位游戏设计师在一个名为“Midjourney”的AI创作工具里，先输入几个关键词，如光源、构图、氛围等，得到了100幅作品，再进行约80小时的修图修饰，最终选出3幅作品，最后把图像打印到画布上。

　　通过简单交互式对话在短时间内生成的“艺术”作品，让人类艺术家展开了一场关于“AI绘画作品参赛是否属于作弊”的争论。这场声势浩大的争论也令大众直观地意识到如今的AI绘画水平已经发展到了何种程度。

　　“人工智能在艺术方面的创作最早可以追溯到上个世纪末，当时的人工智能绘画技术叫作‘图像的风格化滤镜’。”中国科学院自动化研究所多模态人工智能系统全国重点实验室研究员董未名说，最初的AI绘画方法比较简单，比如一张普通的照片，通过一些图像处理的算法，把照片像素进行几何或者色彩上的变换，然后再调节不同参数，就可以模拟出类似油画或者水彩画的风格。

　　经过20年左右的发展，目前基于不同类型或者模态元素的AI绘画发展情况不尽相同，发展最久的是“以图生图”，再到近期火爆的“文+图”生图。当然，也有团队已经研发出由语音生成图像的技术。

　　AI绘画主要依靠三种技术模式实现

　　董未名介绍，目前AI绘画主要借助图像风格迁移技术、图文预训练模型和扩散模型实现。

　　“图像风格迁移技术指的是图像处理算法通过对输入的真实图像内容特征和对参考的艺术图像风格特征的提取，实现真实图像内容特征和艺术图像风格特征的融合，从而生成新的艺术图像。”董未名举例，如果将美国旧金山艺术宫的外景照片和印象派创始人莫奈绘制的作品，通过图像风格迁移技术进行融合，就能得到一张看起来像是由莫奈绘制的美国旧金山艺术宫的绘画作品。最初的AI绘画采用的正是这种技术。

　　不过，在董未名看来，图像风格迁移技术大多依赖的是生成式对抗网络（GAN）算法，它最大的问题是生成的绘画作品艺术性不强，笔触和构图让人觉得与真实的绘画有差距，所以长久以来，AI绘画一直“籍籍无名”。

　　当图像风格迁移技术还在挣扎于输出作品的审美问题时，图文预训练模型的出现，加速了AI绘画的崛起。

　　“依托图文预训练模型，只要输入一句话或者上传一幅风格明显的图片，算法就能将图像特征和文字特征‘对齐’。生成的绘画作品的内容特征和上传图片的内容相似，艺术性也比图像风格迁移技术生成的图片强很多。”董未名举例，比如支撑图文预训练模型的可对比语言—图像预训练（CLIP）算法，就是利用图文特征“对齐”的能力，再结合已有的生成模型，实现“以图生图”或者“图+文”生图。

　　不过，董未名坦言，图文预训练模型的推广也存在一些争议，有部分人认为，该模型在训练前期，需要用大量的图形处理器（GPU）进行数据训练，耗电量大、成本很高，而该模型的应用场景却不够清晰。但也有人认为，也许该模型未来可以打造为通用的人工智能模型，用它完成更多的算法作业，只是这还需要时间的验证。

　　诚然没有一项技术是完美的，这也为人类探究更先进的技术提供了无限动力。当下最流行的扩散模型便是其中之一。

　　“目前最新的AI绘画技术采用的就是扩散模型，这种模型可以把一个随机采样的噪声输入模型，然后尝试通过去噪来生成图像。”董未名表示，扩散模型也存在弱点，由于模型对图片内容识别的能力不足，或者难以完全理解识别文字的意义，以及训练数据的偏差，有时便会生成“四不像”的作品。此外，扩散模型生成图片的速度比较慢，目前还达不到实时生成图片。

　　互联网治理、元宇宙或潜藏应用前景

　　AI绘画目前的应用场景，更多聚焦于社交软件。近期在国内社交网络“火出天际”的AI绘画软件主要集中在小程序及App。随着AI绘画小程序的火爆，短视频平台抖音也迅速上线了AI绘画特效。同时，此前腾讯上线了“QQ小世界AI画匠”活动，百度也推出了首款AI艺术和创意辅助平台“文心一格”。

　　有了AI，人人都可以是艺术家。AI绘画的出现，恰如瑞士艺术家保罗·克利所言：“艺术不是再现可见，而是使不可见成为可见。”“AI现在已经完美实现了这一目标，人们可以通过机器计算来绘制出很多现实中见不到的场景。”董未名畅想，不远的将来，AI绘画或许还将展现更丰富的应用场景。

　　“现在网络上充斥着很多不良内容，这些内容为了逃避监管经常以绘画的形式出现，而当前很多内容识别模型对真实图片识别得很准确，但缺乏不良内容艺术作品的相关训练数据，所以对不良内容识别不准确。也许可以用AI绘画技术，积累不良内容艺术作品的数据，并用以训练识别模型，以提升互联网内容的安全监管能力和识别的准确率。”董未名建议。

　　在董未名看来，作为一种艺术呈现形式，AI绘画也将在元宇宙、设计、文旅等行业催生新的商业模式。例如AI绘画目前在AI辅助创作、短视频、影视制作和元宇宙等方面都有布局，因为这些赛道都离不开创意，AI绘画可以帮助创作者通过简单的特征输入，实现对其创意的预览，甚至可以直接进行创作。

　　不过，董未名并不讳言，当下AI绘画仍然存在版权争议问题。AI绘画的核心是模型，而训练模型需要使用大量图像、文本数据。对于未经授权的图片，经过运算之后所生成的图像版权归属尚难界定。“有的画家风格特别明显，如果用画家的画去训练算法模型生成作品，那最后的版权属于谁呢？”董未名提出的问题，正是多数AI绘画作品所面临的现实问题。

　　AI绘画掀起了一场资本的群体狂欢，希望有一天它能走出“照猫画虎”的尴尬，真正服务艺术创作、创造更多价值。（科技日报记者 金凤）

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）