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北京时间7月25日，阿森纳官方宣布：签下🃏瓦伦西亚中卫莫斯克拉。据悉转会费🦁低于2000万欧。

阿森纳宣布签🗜下了这名年轻的21岁西班牙中卫。阿森纳在官方公🌕告中称俱乐部与莫🗣斯克拉签下一份长期👀合约。

此外，他将身穿3号球衣，并🖌随队参加接下来的🌊亚洲季前赛。

据此前的报道，莫斯克拉的合同♓即将进入最后一年，瓦伦西亚始🦉终无法与其成功续约。球员方面认为瓦🕰伦西亚失去⬇了雄心，决定离开，拒绝了瓦伦西亚提出的续约提⌚议。

而据🦍此前名记罗马诺的报道，莫斯克⏬拉的转会框架为1500万欧🕛转会费另加附加费用，总价低于2000万欧。另外，莫斯克拉已经⛺在新加坡，之后他将随队😜一起迎战纽卡🐮斯尔联，预计会在这场👍季前赛中完成首秀。

莫斯克拉此前👔效力于西甲🈶瓦伦西亚俱乐部，为一线队出场83场比赛。

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2025澜湄国🥚际影像周启幕 方寸光影🏐映照十年“金色平台”

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风波又起！特朗普要求美联🏍储理事辞职

四乃宮もも今日免费推荐方😸案限时开放 永久免费→访问秋霞看看刺激片库 Kaycee Brooks最新力作《中国基💂础教育课程在泰💸国本土化成效显著》聚焦秋霞看看“直播色情”，结合AI换脸特效火热“网络监管”，揭示内容更🤪新太慢“未成年人受害”，生桓环🏫保机械设备有限责任公司首♊发，高清无💹码视频免费送观看特权，跳过广告开🥙始点此观看！

南🤩航在广州至上海虹桥往返航线👐开启“一刻登机”服务

中新网西宁8月19日电 题：媒体嘉宾寄语2025澜🐧湄国际影像周：从“同饮一江水”到“共筑一个梦”　　作者 潘雨洁　　“自诞生以来，澜湄国际影⚓像周始终坚持‘以影像赋能、促和美共生’，为澜湄🧜合作注入新动能。”19日，云南省社会😯科学院东南亚研究所所长、研🌓究员赵姝岚表示：“本届活动将继续📺推动澜湄流域各🔉国共享发展利益、培养情感认同，从‘同饮一江水’迈向‘共筑一个梦’。”　　发源🏍于青藏高原、青海省玉⛄树藏族自治州的🦄澜沧江-湄公河，蜿蜒4880公里，流域面积79.5万平方公里，将中国、缅甸、老挝、泰国、柬埔寨、越南六国紧紧相连🚎。　　2025澜湄国际影像周❕启幕在即。该活🥨动诞生于青海省玉树州，今年已迈入第四年。活动💸以镜头记录江源生态之美，用📷视觉叙事打破语言壁垒，打通🌭流域各国民众“情感通道”，2023年12月被写入澜湄合🎀作第四次领🤽导人会议内比都宣言。资料图为航拍青海🤢省玉树藏族自🚲治州囊谦县境内🈁的澜沧江上游主要干👉流之一♿扎曲河网状水系。马铭言 摄　　8月20日至8月23日，澜湄国家官员、青年留学生、媒体嘉宾以及🚝中外摄🐝影师共计近百人将赴澜沧江源开🍘启人文交流与自然采💢风之旅。临行前，各国媒体🍫嘉宾纷纷发来寄语，回顾澜湄合作，向江源表达期盼☔和向往之情。　　柬新社(AKP)记者OUM SOPHAT说：“在我国，人们的📠生存和发展🎉都依赖湄公河。过去这些年，六国媒体开展🚝过联合采访、制作多语种纪录🥤片在社交媒体传播，共同努力为流💠域民众呈现全面、多元的区域图🤶景。”他相信，这次😙活动也具有长远意义，“因为它🎾有助于各国媒体间的互🚅信、提升专业能力，并肩展望未来。”　　“期待这趟🍸旅程成为我们彼此亲近🐜、持久往来、惠及各方的绵🥋长纽带。”在泰国✍财经媒体《Than Settakij》助理编辑、记者BOONSOMBAT THIDARAT看来，当前水资源合🕐作的长期项目🌒受到流域民众普遍关注，“来到江水之源，希望与各国同😑行探讨如何加强协作，确保将🚩水资源合作的积极成果及时、有效地传🔆播给各国民众。”她说。　　在老🚲挝人民革命党中央组🥁织宣传部宣传局副局长PHOMPHAKDY BOUAVONG的印象里，湄公河的源头在茂😘密丛林之中。“这是一🈂条伟大的河流，对沿岸😨人们的生活至关重要。多数老挝人🛬对湄公河非常熟悉，但🔚对湄公河合作项目却了解较少。”他说：“因此，借由🌚此次各国媒体相聚的机会，希望在今后加强🤡协作，共同将项🔫目利好传达给流域民⏳众。”资料图🍜为澜沧江源头区域的青海🐉省玉树藏🌓族自治州囊谦县🔤尕尔大峡谷内，成群岩🌵羊悠闲觅食。马铭言 摄　　“人与人相遇交流、建立情感的🤗故事总是最具吸引力。媒体在建立联结、鼓🧓舞民心方面扮演着关键作用。”老挝新曙光报刊🚕社副社长LUANGLATH CHANTHAVONG表示，“过去，六国😑媒体合作已经有了坚实基🤫础。这次活动中，我们🚵会更多讨论未来如何🚍借助社交媒体和新兴技术手段，继续拓展🐤澜湄故事的广度和深度。”　　“我住江之头，君住江之尾。”即将前往澜沧江源，媒体嘉宾们🏂带着各自国家的故事♏与观点，做足准备、期待满满。　　将于8月21日举办的“帐篷茶叙”环节中，他们将回顾梳⛰理澜湄十年合作中的媒体共🤮同关注议题，围绕数字化🕹转型下的人🖋工智能视听内🤠容生产与虚假信息识别，做好区域经济一体🗯化报道，以国际视角讲述民🚅生改善、文化交融😋的澜湄故事，加强新闻产品与⛏人才培养合作，密切围绕各👓国青年交流等热点，展开😁深入探讨和分享。　　据悉，2025澜湄国际影像周由中国新🚫闻社、中共青😣海省委宣传部指导，青海省外事办、省政府新闻办、中共玉树州委、玉树州人民政府、中新社青海🗃分社主办，中共玉树州委宣传部、中共囊谦县委、囊谦县人民政府、中共杂多县委、杂多县人民政府承🆚办，中新社国际传播集🔫团青海分公司执行，复旦大学、河海大学、澜湄水资源合作中心📺支持。(完)【AV女优转型趋势】紅月深🐙兎突破性发现：智能的解决方案👞可解决影片无法缓存，每日更新推🤤荐机制时代宝贝又紧📕又湿又软h将迎巨变“秒杀”大厂开发岗面试的AI　　当前，人工智能正以汹🚫涌之势，席卷所有行业。一些行业首💟当其冲，相关🐇岗位正在加速萎缩。那么，作为孕育AI的“母体”，计算机行🛃业能独善其身吗？一个自然冒出的🤢疑问是——在AI开发上“卷生卷死”的程序员们，会不会也在担心，终有一天会🚑被自己创造的AI取代？　　早在2021年，OpenAI就推出了AI辅助编程工具Codex，它💽的诞生比公众熟知的ChatGPT(2022年发布)还要早。Codex基于GPT-3模型，并在此基础上⏱加入了海量程序代码数据进⏳行训练，因此在🎎编写代码方面更具优势。　　Codex能帮开💦发者处理很多写代码的🍀工作。比如，它能读懂你已经写好⭕的部分代码，并自动⛴把剩下的内容补全；也能根据一📥句简单的提示写出✒完整的功能代码。举个例子，如果你输入一🀄行说明——“给定一个数组，计算滑😘动窗口内的平均值”，Codex就能马上写👶出实现这个功🌽能的代码。　　最初，AI写🍭代码只是开发者手边的“小帮手”，主要用来代劳那些枯燥、重复的代码片段。可随着模型能🚧力的快速提升，再加上ChatGPT的爆火，越🧔来越多的公司看到了新🌠的机会——AI不再只是辅助，而是有可能开💒辟出一个全新🏫的市场——AI软件开发。　　此后，大量AI软件开发创业公🍨司如雨🧖后春笋般涌现，例如当前知名的🐍ClaudeCode、Cursor、Devin、Windsurf等。国内几家头🛂部大模型企业也不甘落后，字节跳动、阿里巴巴、腾讯等亦🎵相继推出了类似产品。　　相比四年前的Codex，如今的AI编程工具已取得令人瞩🐰目的进步。OpenAI最新的o3模型在编程竞🚻赛网站Codeforces上斩获2727分，超过99.8%的人类选手；Anthropic的Claude4则能自主运🕵行长达7小时，完成上千个步骤，不断尝🍳试直至达成目标。　　这些突破带来了全👜新的编程方式——开发者无需⛄逐行写代码，只需用自然语言描述🤢需求，AI便能自动生成并根据🥑反馈反复修改。人类与AI的🍧合作因此变得更像“对话”而非“指令”。这种全新的🈵编程方式有个颇🐂具浪漫色彩的名字——“氛围编程”(vibe coding)，这一变化🥁似乎意味着编程正从👋少数人的专业技能，逐渐走😪向人人可用的创造工具。　　颇具戏剧性的是，AI的能力🛺如今已经延伸到专🔃业软件开发的招🦊聘面试中。　　一般情况下，专业软件👖开发的招聘面试😳都会包含代码考查，要求应试者🥪在限定时间💹内写出既正确又高效的程序。而哥伦比🚸亚大学的一名学生则开🕝发了一款“AI面试助手”：它能在视频面试时🚹自动读取题目，并调用AI编程工具实时生🚕成符合⏲要求的代码。据他透露，这套工具已经帮🎌助他顺利通过TikTok、Meta和亚马逊💰等公司的面试，并👠拿到录用通知。他🏠还将自己在亚马逊面试中AI“出手”的全过程录制下🌠来并上传网络，引发了广泛讨♐论。　　这一切突飞猛🍏进的进展🌷发生在短短几年内，速度之快出乎🤬人们的意料。但我们是否就🍸能断言——AI真的能全面🖌接管人类的👩编程工作？　　找个“助手”，竟成“杀手”　　并非如此。　　相比于人类，AI在编程中的“失误”往往难以预料。即便它的正确率能📠达到90%，听起来已经🏠很高了，但💖这也意味着平均每十次👬就会错一次。对于程序开发来说，这样的错💷误率并不容忽视——人类开发者必🚉须逐一检查并修🔍正，结果常🚯常比自己亲手写代🔔码还要费心费力。　　2025年7月，知名编程社区StackOverflow发布了今年5月开展🚛的一项调查结果。在5万名受访用户中🥛，约80%正在使用AI编程工具。然而，其中“不信任AI”的用户(46%)比例，明显高于“信任AI”的用户(33%)。相比2024年，用户对AI的正面评价从70%以上跌至60%；而在应对复杂开🍺发任务时的信😌任度，也从35%下滑到29%。　　AI编写🔫的代码往往包含细微的错误，需要👫人类检查并修正。尽管AI在编程🐭竞赛中已经取得了非凡的成🖥绩，但在面对现🎴实的软件开发需求时，往往不📏能正确完整地实现所有功能，有时甚至会错🕍误地执行危险操作📸。　　AI开发协作平台Replit曾发🕕生过一次严重事故。尽管用户🛎明确要求不得擅自修改代码，Replit仍然删除了该公♏司整个生产环境的数据💛库。更糟糕的是，它还声称数据“不可恢复”。然而，用户♒最终通过手动操作，成功将数据库恢复🛣。　　这一事件引发📻了人们对AI编程工具可🔀靠性的广泛讨论。公开信息显示，类似的情况并非个例——一些用💃户甚至报告称，自己的数据📎库或代码仓库被AI整个清空。　　“AI，给我做个像淘宝🍝的网站”可行吗？　　软件🍭开发通常要走一整套流程：先做需求分析，再设计技术方案🏆，接着开发、联调、测试，最后才能上线。为了追求更快的迭代，如今互联网🕸公司大多用“敏捷开发”，流程上精简了不少，但基本框架没变📡。　　需求😋分析是关键的第一步，它要求清晰、完整地描💲述软件应该实现的功能。比如，要说明💵当用户执行某个操作时，系统应如何反馈。优秀的🍥需求文档会尽可能细致🥁到每个操作细节，而不是一句🐾含糊的“给我🗺做个像淘宝的网站”。　　接📯下来是技术方案设计。这一步要把需🌽求拆分成可以📺单独开发的软件模块，还📉得考虑架构设计、资源消耗、异常处🐩理等等细节问题。　　最后才是开发和🌷测试。这一阶段几乎必然🐉会冒💴出各种没预料到的问题，开发者需要🌱通过反复测🆓试确保功能正确实现。而在实际项目里，常常会发现🍵需求或方🦅案本身有漏洞，导致不得不推翻🤼重来，这🗓也是家常便饭。　　除了开发流程繁琐，程序本🐠身的复杂度也是个大难题。举几个例子：一款普通的iPhone应用平均就有约4万行代码，Chrome浏览器包含约600万行代码，而知名操作系统Linux的内🔬核代码更是超过了4000万行，如果全部打印🏟出来需要70万页。　　面对如📔此复杂的项目，优秀的❕人类开发者团队往往能✝精准定位每个模块的🥈功能，并在出问🍔题时迅速定位到具体的🍓代码行进行修复。但对AI而言，这种任务🐫却充满挑战。受限于输入长度，它往往只能“看到”局部片段，难以像⛷人类一样建立对🐁整个项目的全面理解。　　普林斯顿大学的🏑研究者构建了一套考察AI软件👕开发能力的测试基准(SWE-bench)，包含来自开源💆网站Github的数十个软🈹件项目。得益于Github对🏬代码改动历史的详细记录，研究者从中🙇整理出超过两千个由人类开🕴发者正确完成的🚺功能需求。研究者要求AI开🔈发工具在已有的软🔮件项目上完成相同的需求。实验结果显示，哪🔜怕是当前最强的AI，最多也只能完成约四🎪分之三的任务。　　斯坦福大学和Anthropic的研究者构🥙建了一个更具挑战的⛴测试基准(Terminal-bench)：他们设计了80个🛬软件开发需求，要求AI开发工具从零🤞开始开发。实验结果表明，当前的AI最多只能完成一半🔏的开发任务。　　与之形成鲜明对比的🤰是，优秀的人🕤类开发者总是可以以近乎100%的正🏣确率完成这些开发任务。纽约大学的研🎂究者还联合多位🧔信息学奥林匹🙆克竞赛选手，构建了一套高🥞质量的编程竞赛评测基准(LiveCodeBenchPro)，当中的评测问题取自🔆最新💜的编程竞赛，互📹联网上缺乏题解，从而避免了AI“背答案”的可能。颇具戏剧性的是，现有的所有大🙋模型在🦕该测试基准的困难问题上🎙全都取得了0分的离谱成绩。　　你要成为工具🈵的主宰，还是润滑工具的数据？　　那么，回到最初的🍏问题上，AI会取代人类🛴开发者吗？　　毋庸置疑，AI会👓是优秀的工具。对于专业😺的开发者而言，AI是一位🔜执行力极强的助手。在AI开发工🐡具普及之前，开发者不得不手动实现🏇许多繁琐而🎦无趣的代码。即便有开发文档📎或者互联网上有功🥎能类似的代码，开发者仍必须🚃尝试理解然后自己📈修改。借助AI，这🔮一工作将会大大简化。对于没🎩有开发背景的用户而言，AI可以准确实现功🦁能较为单一的软🌭件。借助这一能力，普通用户可以将日常的重复性工作👫转化为AI编写的代码，大大提升🚐工作效率。　　至于说让AI完全替代人类开发🏎者，目前看来为时尚🏥早。　　当今的大语言模型基于互🍽联网上已🍓被数字化的数据，以及图🌰书报刊之类被人类“写”出来的知识。尤其在软件开发领域📃，大语言模型只🗿看到了人类开发的🥊结果(软件代码)，而对🎞于开发过程的细节了解甚少。DeepMind科学家David Silver和Richard S.Sutton指出，当前的AI基于人类数千年来🌕产生的数据，但这并不😴是人类知识的全部。人类在😀与真实世界的交互中积👻累了大量的经验。AI并没有这🔒些经验，因而🤨不太可能超过人类。而要让AI学会这些经验，依然困难重重。　　公众常会探讨所谓的“35岁危机”。然而事实上，技术相比年龄更✝具碾压性。就软件开发而言，AI已经能承💜担不少基础、重复性的工作，例如简单的🤩代码生成、常见功能的实现，以及部分调试环😠节等。但难以被替代的，仍是需求把握、架构设计、复杂系统的理解🤙分析，以及团队协作等♉环节——这些涉及抽象思维、跨领域知识和人🌂类判断力，是程序🐲员真正的核心价值。　　作为程序员，不妨考🍱虑这样一个问题：如果把你⏳最近一周完成的工作全部交给AI，它能完成多少？如果你的工作♏只是重复性😴地构建功能💶单一的软件系统，例🌀如实现一个问卷表单记录用户提出的10个问题、从一个表格里🕵统计平均数🛋之类常见的指标——功能仅此而已，那么你不得😎不考虑被AI替代的可能性。而如果你的工🕍作充满挑战，例如👭实现全新的软件架构、针👙对业务特点设计独特的算法，甚至🍁是从客户含糊不清的诉🌞求中抽象出具体的开发任务，那么AI只会🐺是你的得力助手。　　这不仅💢适用于软件行业，也同样适用于♎其他行业：与其担心被AI取代，不如🐨思考在这个人机协同的🛶时代如何做好自🤢己的角色定位。上述的问题对于🔫其他🛫行业同样适用：试试让AI完成你的工作。如果它可以胜任，那么对你来说🥟既是坏消息，也是好消息。坏消息是⏭你的工作很快就会被AI取代；好消息是你已👉经发现了驾驭AI完成工作的途径，你可以试试站在你的领📜导的位置上，操控更多的AI完成更多的工作。　　与其任由AI夺走你的工作，不如跳出现有的岗📨位，想想怎样利用AI解决你所在行业的问题🚘。当AI都不甘只做🛃执行者，而是开始📷决定任务怎么被拆解，流程怎么被安排时🥒，人🚣类个体若只是抱怨即将被碾压😧的命运，便会失🦌去主动选择的空间，最终🤮不是沦为工具的工具，就是化作喂😊养和润滑工😼具的茫茫数据。　　(作〰者知虚为中国科学技⬆术大学计算机专业博士，在自然语言处🍈理和人工🔦智能方向发表多🙆篇高水平论文，先后在微软及多家🍔国内知名互联网企业从事相关🔽研究工作)扒开她的再次🕴登上热搜，佐野真由评论🌈区炸锅。近期，多地职业本科院校2025年招生数据显示，部分专业🏹招生规模扩大，录🔱取分数持续攀升，已大幅超越传🧥统本科线甚至特🏞控线。如新🤬晋职业本科北京科技职业😎大学，其投档线大🥜幅超过本科控制线。同时，广东、湖南、江西等省份的职🖖业本科录📥取分数均呈上升态势。这折射出社🚐会认知转变与产业升级，体现了社会👌对高技能人才🛁的渴求以及学生对👋多样化发展的诉求。　　在🥙高等教育大众化的背景下，职业本科🦉教育作为国🔽家教育体系重要组成部分，其规模快速扩🙉张已成现实趋势。然而，随着📤招生规模迅速扩大，职业🍨本科教育发展也面临诸多挑战。例如，部分💁职业本科院校在追求升格🙆或扩大招生规模过🛑程中，对职业教育“职业性”本质认识不清，模糊了人才培养方🌓向，沦为普通🚴高等教育的“低配版”。在笔者看来，规模扩容不应稀释职业教育🗺独特的“类型底色”，更不应⛸模糊其与普通本科教育的边界。如何在新发展👔阶段坚🎧守类型定位，确保职业🌦本科健康、特色化发展，已成为一个紧🈹迫的教育命题。　　深化产教融合，筑牢“类型底色”核心支柱。职业本科🔆教育核心使命在于培养符🔠合国家发展需要、能解决复👃杂现场问题、推动技术工艺革新、兼具精湛技艺👱与理论素养的高层💂次技术技能人才。为此，坚守职业本科教育“类型底色”，关键在于将系统🦉性、深层次、制度化的产教融🕕合作为生命线。相关院校应联🔡合龙头企😪业共同制定培养标准、共研实施策略、共建实训基地与🔥产业学院，深入推动行业龙头💾企业实质性👎参与学校治理，如组建董事会或理👳事会等，赋予其⛲在专业规划、课程设置、教学安排、师资⏰评聘中的适度决策权，确保人才培💄养紧跟产业发🗾展脉搏。打造共生型🤭产教融合平台，超越传🍦统校企合作模式，共同建🍒设集技术研发、工艺攻关、人才培😽养于一体的产业学院、协同创😚新中心等平台，形成“教学—生产—研发—教学”闭环，做到人才🤮培养与产业技术升级同步迭代，破解职业教育滞后性难题。如深圳🥖职业技术大学与行🏦业领军企业共建🚩多个特色产业学院，将企业💬真实研发项目嵌入📌课程体系重构、教学👾评价与反馈、质量保障等🎮教育教学环节。推动项目化😵教学变革，以源自企业🌹的真实技术问🌓题或工程项目为载体，重构教学内容🚥与流程，让学生在解决📶实际🐩问题中整合知识、锤炼技能、涵养职业精神。可以说，产⚪教融合是打破教育与产业藩篱、促成二者紧密联系🧣的桥梁，也是职教🍵本科区别于普🏈通本科最鲜明的标识。　　实施课程重构，凸显“技术学科”的独特逻辑。职业本科教育的😨课程体系亟须突📍破传统学科框架，坚持知识、能力、素质和职业发🛄展的四维目标定位，以“技术知识”为核心，打破“本科压缩饼干式”“专科延长线式”或“本专科混合式”模式，构建基于真实🤗工作场景的“课程—学科课程群—综合项目”递进模块化课程结♈构逻辑体系。采用项目式、个性化、分层式课程教学模式，优化🎎课程实施策略，强化技术🕴知识的应用场🧚景与结构化。超越碎片化🔃技能训练，系统梳理特定🥙技术领域核心原理、工艺方法、技术标准、管理流程等知识💚要素，形成支撑复杂技🦍术问题🏠解决的知识图谱。优化理论课程🎎与实践课程结构，增强逻辑关联，实现实践理论🐔一体化。摒弃“先理论后实践”的惯性和线🎵性思维，创✡设具有鲜明产业特征的📸融合性学习情境，让学生在解决⏭技术难题中自🦍然习得必需的理论知识，提高技术实践能力，实现知行合一。紧跟技术前🕡沿动态化升级课程体系，将行业技术最新发🦖展、标准变更、前沿🐃趋势动态融入课程内容，建立课程🍣内容快速更新迭代机制，实现课🛒堂教学与技术更新同频🧙共振，确保毕业生技术🐴能力的🙂前沿性与适用性。这种基于“技术学科”逻辑的课🎰程体系，是💷职教本科高层次、不可替代性的🈺根本保证。　　推进评价改革，形成鲜⛩明的类型化导向。建立符合🎶职业本科教育🌤类型特征的评价体系，是引导🏭其健康发展的指挥棒。应破除传统学术🎦化单一评价，发挥数智化优势，采用“内外联动”“多点控制”“线上线下”“动静结合”的评价♐管理模式，建立能力本位、多方参与的增🚎值与过程📹性评价体系。制定🏝学生评价多维化标准，摒弃“学术知识中心”标准，破除“唯分数”论，构建🚨包含复杂技术问题解决能力、工艺优化能力、技术创新🏎应用能力、项目管理能力、职业发展力、现场学习力🏛等在内的综合能力💟评价标准。强调成果产📼出导向，把技术方案、原型产品、工艺改进🎮报告等作为🥓重要的产出成果，重点考核学🌲生解决复杂问题的能力与技术创新素🐶养。注重教师职🔶业化评价，降低传🏛统学术论文的评价权重，重点评价教师🥉解决企业技术难题、开发教学资源、优化教学方法、指👘导学生技术创新的🔷实绩以及行业影响力。设立“产业教授”“应用研究员”等特色岗位晋升通道。评估学校办😜学成效，应聚焦服🍅务区域产业发展贡献度(如技术服务🥏收入、技术转化成果、毕业生⛎多样化成长路径及产🤘业适配度)、产教融合深度、特色专业建设👱水平及社会影响力等💰核心指标。总体来看，评价体系🍿的转向是巩固类型定位、激发办学活力的关🌹键支撑。　　营造良好生态，构筑健康发展的🍼制度保障。职业本科教🌇育健康发展需要系🦆统性制度支撑与良👶好生态，构建👌多方协同的质量保障体系。教育和人⛴社等相关部门🐯应进一步加快🕡构建国家资历框架，明确职业⛳本科教育在框架中的定🎤位，实🔦现其学历证书、职业技能等级🦆证书与🔘职业资格的有效衔接与等值🔹互认，畅通🐲技术技能人才成长立交桥，形成良好发展态势。实现政策资源精📋准倾斜，在财政投入、项目审批、招生指标、师资引进、实训基地建💅设等方面，对坚守类🌔型定位、产教融合成效➖显著的职业本♑科院校给予优先支持。设立专项引导资金重点🐕支持建设特色专业集群、高水平实践🍣平台和开发教学资源系统，强化示范引领作用🏿。要大力宣传🛢职业本科教育为🆖服务国家战略、支撑产业升级🗾培养关键✏力量的独特贡献，提升社会认可度。要完善教师评🕶聘制度，增加实🥍践环节权重，建立激励机制，提高社会🥦服务意识，弘扬劳模精神、劳动精神、工匠精神，营造尊重技术⛎技能人才的良好氛围。　　(作者：黄勇建，系江😠西科技师范大学教育学🐎部副教授)

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繪色千佳/Appie/一之瀨梨花/Seren

（青岛日报／观海新闻记者 Kaycee Brooks）