这省新设9所职业院校 专家：发展职业教育要讲究效能******
中新网北京2月3日电(记者 袁秀月)近日，河南省人民政府发布通知，新设立9所高等职业学校，引起广泛热议。近年来，我国职业教育迎来发展热潮，但与此同时，职业教育发展短板、外界偏见等问题也备受关注。
专家认为，河南新设9所职业院校，符合当地经济社会发展实际需求。但专家同时亦提醒，当前，发展职业教育一定要讲究效能，而不单单是把高职院校办起来。
网页截图河南新设9所高等职业学校
在校生规模均暂定为5000人
据河南省下发的通知显示，新设立的9所高校为南阳工艺美术职业学院、濮阳科技职业学院、商丘幼儿师范高等专科学校、周口理工职业学院、焦作新材料职业学院、开封职业学院、洛阳商业职业学院、郑州软件职业技术学院和郑州智能科技职业学院。
其中南阳工艺美术职业学院、濮阳科技职业学院、商丘幼儿师范高等专科学校、周口理工职业学院为新建公办专科层次高校，焦作新材料职业学院、开封职业学院、洛阳商业职业学院、郑州智能科技职业学院为新建民办非营利性专科层次高校，郑州软件职业技术学院为新建民办营利性专科层次高校。
9所高校在校生规模均暂定为5000人，每个学校设置4-5个专科专业，专业涉及宝玉石鉴定与加工、现代农业技术、学前教育、机电一体化技术、应用化工技术、大数据技术等等。
4所公办专科层次高校由当地市政府举办和管理，5所民办非营利性专科层次高校和民办营利性专科层次高校由企业或个人举办，9所高校均由河南省教育厅负责教育教学管理工作。
截图多地规划建设一批高水平高职学校
河南计划筹建25所左右高职院校
记者注意到，2022年12月，河南省教育厅就曾发文，对这9所高校“申报设置高等职业学校基本情况”进行公示。
据河南省教育厅发展规划处工作人员对媒体回应称，此系正常工作推进，过去两年间因“十四五”规划谋篇，审批项目有所累积，本次仅为集中公示，并无针对职校扩容的特别计划。
事实上，在去年的“奋进十四五 建功新时代”系列新闻发布会上，河南省教育厅相关负责人曾透露，河南全省现有高职院校99所，在校生138万人，但高职院校办学规模和布局结构还不能很好适应产业发展升级需求。“十四五”期间，河南将新建一批紧密对接产业的高职院校。
据媒体报道，“十四五”期间，河南省将筹建25所左右高职院校、5所左右职业本科院校和5所左右应用技术型本科学校，推动职业本科招生规模达到高职教育的10%。
近年来，多个省份都曾规划建设高水平高职学校。如河北提出，培育建设30所左右省域高水平高职学校，重点建设4所高水平高职学校和30个高水平专业群；湖南规划，争取在“十四五”期间，遴选建设30所左右高水平高职学校(含职业本科学校)、150个左右高水平专业群。
资料图：正在上实训课的高职院校学生。 湖南工业职院 供图专家：发展职业教育一定要讲究效能
中国教育科学研究院研究员储朝晖对中新网记者表示，经济社会发展离不开促就业，而职业教育是促进就业的重要途径之一，河南这9所职业院校的规划及发展，符合当地的经济社会发展实际需求。
另一方面，他认为，相对全国来说，河南在普通高等教育发展方面仍存在短板，在这种情况下，如何发挥自己的优势，把普通高等教育与职业高等教育发展协调起来，既解决当地的问题，又能在全国的教育发展中走向一个更平衡的状态，这是需要整体去考虑的。
近些年来，我国持续加大对于技能人才培养的政策扶持力度，职业教育发展迎来利好。但当下而言，仍有很多人对职业教育抱有偏见，如认为职业学院不能称之为“高校”，学技术没有出息等。
广东省机械技师学院教师、第44届世界技能大赛数控铣项目金牌得主杨登辉在接受中新网记者采访时曾提到，当前我国职业教育还存在一些不足，如有些职业学校传授的技能与社会需求脱节；技能人才缺乏专业的理论知识，想再上一个台阶很难；企业和职业学校的合作有待进一步加深等。
对此，储朝晖认为，从全国而言，职业教育在社会层面的认可度并不高，在此情形下，发展职业教育一定要讲究效能，而不单单是把高职院校办起来。效能主要体现在两方面，一是职业教育确实能给学生的成长发展发挥作用，即经过高职院校教育的学生，确实在优势潜能方向，包括技能操作、实践等层面有所成长。
另一方面，发展职业教育确实能对当地经济，甚至对更大范围内的经济发展发挥比较明显的作用。储朝晖解释，职业教育发展本身对经济成本的需求要高于普通教育，从这个角度来说，需要整体考虑当地职业教育发展与经济社会发展之间的关系。(完)
你的隐私，大数据怎知道？我们又该如何自我保护？****** 在网络上，每个人都会或多或少，或主动或被动地泄露某些碎片信息。这些信息被大数据挖掘，就存在隐私泄露的风险，引发信息安全问题。面对汹涌而来的5G时代，大众对自己的隐私保护感到越来越迷茫，甚至有点不知所措。那么，你的隐私，大数据是怎么知道的呢？大家又该如何自我保护呢？ 1.“已知、未知”大数据都知道 大数据时代，每个人都有可能成为安徒生童话中那个“穿新衣”的皇帝。在大数据面前，你说过什么话，它知道；你做过什么事，它知道；你有什么爱好，它知道；你生过什么病，它知道；你家住哪里，它知道；你的亲朋好友都有谁，它也知道……总之，你自己知道的，它几乎都知道，或者说它都能够知道，至少可以说，它迟早会知道！ 甚至，连你自己都不知道的事情，大数据也可能知道。例如，它能够发现你的许多潜意识习惯：集体照相时你喜欢站哪里呀，跨门槛时喜欢先迈左脚还是右脚呀，你喜欢与什么样的人打交道呀，你的性格特点都有什么呀，哪位朋友与你的观点不相同呀…… 再进一步说，今后将要发生的事情，大数据还是有可能知道。例如，根据你“饮食多、运动少”等信息，它就能够推测出，你可能会“三高”。当你与许多人都在独立地购买感冒药时，大数据就知道：流感即将暴发了！其实，大数据已经成功地预测了包括世界杯比赛结果、股票的波动、物价趋势、用户行为、交通情况等。 当然，这里的“你”并非仅仅指“你个人”，包括但不限于，你的家庭，你的单位，你的民族，甚至你的国家等。至于这些你知道的、不知道的或今后才知道的隐私信息，将会把你塑造成什么，是英雄还是狗熊？这却难以预知。 2.数据挖掘就像“垃圾处理” 什么是大数据？形象地说，所谓大数据，就是由许多千奇百怪的数据，杂乱无章地堆积在一起。例如，你在网上说的话、发的微信、收发的电子邮件等，都是大数据的组成部分。在不知道的情况下被采集的众多信息，例如被马路摄像头获取的视频、手机定位系统留下的路线图、驾车的导航信号等被动信息，也都是大数据的组成部分。还有，各种传感器设备自动采集的有关温度、湿度、速度等万物信息，仍然是大数据的组成部分。总之，每个人、每种通信和控制类设备，无论它是软件还是硬件，其实都是大数据之源。 大数据利用了一种名叫“大数据挖掘”的技术，采用诸如神经网络、遗传算法、决策树、粗糙集、覆盖正例排斥反例、统计分析、模糊集等方法挖掘信息。大数据挖掘的过程，可以分为数据收集、数据集成、数据规约、数据清理、数据变换、挖掘分析、模式评估、知识表示等八大步骤。 不过，这些听起来高大上的大数据产业，几乎等同于垃圾处理和废品回收。 这并不是在开玩笑。废品收购和垃圾收集，可算作“数据收集”；将废品和垃圾送往集中处理场所，可算作“数据集成”；将废品和垃圾初步分类，可算作“数据规约”；将废品和垃圾适当清洁和整理，可算作“数据清理”；将破沙发拆成木、铁、布等原料，可算作“数据变换”；认真分析如何将这些原料卖个好价钱，可算作“数据分析”；不断总结经验，选择并固定上下游卖家和买家，可算作“模式评估”；最后，把这些技巧整理成口诀，可算作“知识表示”。 再看原料结构。大数据具有异构特性，就像垃圾一样千奇百怪。如果非要在垃圾和大数据之间找出本质差别的话，那就在于垃圾是有实体的，再利用的次数有限；而大数据是虚拟的，可以反复处理，反复利用。例如，大数据专家能将数据(废品)中挖掘出的旅客出行规律交给航空公司，将某群体的消费习惯卖给百货商店等。总之，大数据专家完全可以“一菜多吃”，反复利用，而且时间越久，价值越大。换句话说，大数据是很值钱的“垃圾”。 3.大数据挖掘永远没有尽头 大数据挖掘，虽然能从正面创造价值，但是也有其负面影响，即存在泄露隐私的风险。隐私是如何被泄露的呢？这其实很简单，我们先来分解一下“人肉搜索”是如何侵犯隐私的吧！ 一大群网友，出于某种目的，利用自己的一切资源渠道，尽可能多地收集当事人或物的所有信息；然后，将这些信息按照自己的目的提炼成新信息，反馈到网上与别人分享。这就完成了第一次“人肉迭代”。 接着，大家又在第一次人肉迭代的基础上，互相取经，再接再厉，交叉重复进行信息的收集、加工、整理等工作，于是，便诞生了第二次“人肉迭代”。如此循环往复，经过多次不懈迭代后，当事人或物的画像就跃然纸上了。如果构成“满意画像”的素材确实已经证实，至少主体是事实，“人肉搜索”就成功了。 几乎可以断定，只要参与“人肉搜索”的网友足够多，时间足够长，大家的毅力足够强，那么任何人都可能无处遁形。 其实，所谓的大数据挖掘，在某种意义上说，就是由机器自动完成的特殊“人肉搜索”而已。只不过，这种搜索的目的，不再限于抹黑或颂扬某人，而是有更加广泛的目的，例如，为商品销售者寻找最佳买家、为某类数据寻找规律、为某些事物之间寻找关联等。总之，只要目的明确，那么，大数据挖掘就会有用武之地。 如果将“人肉搜索”与大数据挖掘相比，网友被电脑所替代；网友们收集的信息，被数据库中的海量异构数据所替代；网友寻找各种人物关联的技巧，被相应的智能算法替代；网友们相互借鉴、彼此启发的做法，被各种同步运算所替代。 各次迭代过程仍然照例进行，只不过机器的迭代次数更多，速度更快，每次迭代其实就是机器的一次“学习”过程。网友们的最终“满意画像”，被暂时的挖掘结果所替代。之所以说是暂时，那是因为对大数据挖掘来说，永远没有尽头，结果会越来越精准，智慧程度会越来越高，用户只需根据自己的标准，随时选择满意的结果就行了。 当然，除了相似性外，“人肉搜索”与“大数据挖掘”肯定也有许多重大的区别。例如，机器不会累，它们收集的数据会更多、更快，数据的渠道来源会更广泛。总之，网友的“人肉搜索”，最终将输给机器的“大数据挖掘”。 4.隐私保护与数据挖掘“危”“机”并存 必须承认，就当前的现实情况来说，大数据隐私挖掘的“杀伤力”，已经远远超过了大数据隐私保护的能力；换句话说，在大数据挖掘面前，当前人类有点不知所措。这确实是一种意外。自互联网诞生以后，在过去几十年，人们都不遗余力地将碎片信息永远留在网上。其中的每个碎片虽然都完全无害，可谁也不曾意识到，至少没有刻意去关注，当众多无害碎片融合起来，竟然后患无穷！ 不过，大家也没必要过于担心。在人类历史上，类似的被动局面已经出现过不止一次了。从以往的经验来看，隐私保护与数据挖掘之间总是像“走马灯”一样轮换的——人类通过对隐私的“挖掘”，获得空前好处，产生了更多需要保护的“隐私”，于是，不得不再回过头来，认真研究如何保护这些隐私。当隐私积累得越来越多时，“挖掘”它们就会变得越来越有利可图，于是，新一轮的“挖掘”又开始了。历史地来看，人类在自身隐私保护方面，整体处于优势地位，在网络大数据挖掘之前，“隐私泄露”并不是一个突出的问题。 但是，现在人类需要面对一个棘手的问题——对过去遗留在网上的海量碎片信息，如何进行隐私保护呢？单靠技术，显然不行，甚至还会越“保护”，就越“泄露隐私”。 因此，必须多管齐下。例如从法律上，禁止以“人肉搜索”为目的的大数据挖掘行为；从管理角度，发现恶意的大数据搜索行为，对其进行必要的监督和管控。另外，在必要的时候，还需要重塑“隐私”概念，毕竟“隐私”本身就是一个与时间、地点、民族、文化等有关的约定俗成的概念。 对于个人的网络行为而言，在大数据时代，应该如何保护隐私呢？或者说，至少不要把过多包含个人隐私的碎片信息遗留在网上呢？答案只有两个字：匿名！只要做好匿名工作，就能在一定程度上，保护好隐私了。也就是说，在大数据技术出现之前，隐私就是把“私”藏起来，个人身份可公开，而大数据时代，隐私保护则是把“私”公开(实际上是没法不公开)，而把个人身份隐藏起来，即匿名。 (作者：杨义先、钮心忻，均为北京邮电大学教授) y39彩票地图 |
