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浙江两会热议“职业教育”：加强制度保障推动产教融合******

　　中新网杭州1月13日电(记者胡丰盛施紫楠)12日至16日，浙江省第十四届人民代表大会第一次会议在杭州举行，“技能人才培养”“职业技能培训”“产教融合”等成为人大代表口中的高频词。

　　据政府工作报告，2023年浙江将开展职业教育培训150万人次；开展职业技能培训110万人次以上，新增技能人才40万人，其中高技能人才20万人；建成零工市场200个。

　　如何加强技术学校人才队伍建设，让更多年轻人投身制造业、共享改革发展成果，一直是浙江省人大代表、安吉技师学院电工技师杨应政思考的问题。

浙江省人大代表、安吉技师学院电工技师杨应政受访者供图

　　“人才建设过程中出现的人才划分不明确、重引进轻培养等诸多问题，阻碍了高层次人才的建设进程。”杨应政认为，对此学校应予以重视，加强政策扶持，加大资金投入，注重人才的引进和培养。

　　翻看今年政府工作报告，“大力发展职业教育，扩大长学制和本科层次职业教育招生规模”让杨应政感到振奋。

　　杨应政接受记者采访时表示，教育部门可根据技术学校发展情况，探索出一套与学校发展目标一致的人才建设体系，包括完善人才政策体系，做到精准“引”、突出“高精尖缺”导向、聚焦人才“引育留”，精准拟定引才需求。

　　眼下，提高职业教育质量、适应性和吸引力，培养更多高素质技术技能人才，已成为加快建设教育强国、科技强国、人才强国的基础之一。其中，农业职业教育同样不容忽视。

　　培养“懂农业、有文化、技术高、会管理、善运营”的新型职业农民，是现代化农业人才建设的迫切需求，也是破解“三农”问题，提高农业农村劳动生产率、推动乡村振兴的关键举措。

浙江省人大代表、嘉善县美华水产养殖场场长杨珍受访者供图

　　浙江省人大代表、嘉善县美华水产养殖场场长杨珍直言，目前农业职业教育认同度低、生源差、“爱农”思想教育不够、人才流失严重等成为明显短板。

　　针对上述问题，杨珍认为，需要构建系统化的农业职业教育体系，农业职业教育与普通高等教育的融合发展势在必行。

　　杨珍建议，打通和拓宽各级各类技术技能人才的成长空间和发展通道，满足“三农”发展对不同层次技术技能人才的需求；从办学体制、运行机制、培养模式等方面进行全方位改革创新；健全农业职业技术教育和职业培训制度，形成多主体参与的办学体制。

　　“要以现代农业产业技术技能标准体系为结合点，围绕解决农业生产中的现实问题，探索‘农科教融合、育训创一体’人才培养模式，更好赋能乡村振兴。”杨珍说。

　　“促进高质量充分就业，完善重点群体就业创业支持政策，深化职业技能培训”“建立终身职业技能培训机制”……翻阅政府工作报告，今后五年的规划透露出浙江加强保障、促进职业教育改革的决心。

　　针对报告中提出的“深化区域中高职一体化人才培养改革，推动职业教育与产业深度融合”，浙江省人大代表，中核核电运行管理有限公司董事长、党委书记黄潜深有感触。

　　黄潜直言，目前职业教育中学校办学条件设施设备亟待改善、校企合作“作而不合”、产教融合“合而不融”、保障机制缺乏统筹与协调等问题仍比较普遍。

　　对此，黄潜建议，切实保障职业教育经费投入，建立相适应的财政投入制度，确保职业教育高质量可持续发展；完善产教融合校企合作制度，优化有关校企合作、产教融合的相关地方性法规，从制度层面为职业教育改革发展提供保障和支撑。

　　“建立健全具有地方特色职业教育标准体系，进一步健全职业教育学校、专业、课程等建设标准，完善教学、实习实训和学徒制培养等基本规范，加强质量评价和财政税收保障机制建设，推动职业教育更好服务当地经济社会发展。”黄潜说。(完)

提速近10倍！基于深度学习的全基因组选择新方法来了******

　　近日，中国农业科学院作物科学研究所、三亚南繁研究院大数据智能设计育种创新团队联合多家单位提出利用植物海量多组学数据进行全基因组预测的深度学习方法, 可以实现育种大数据的高效整合与利用，将助力深度学习在全基因组选择中的应用，为智能设计育种及平台构建提供有效工具。相关研究成果发表在《分子植物（Molecular Plant）》上。

　　全基因组选择作为新一代育种技术，通过构建预测模型，根据基因组估计育种值进行早期个体的预测和选择，从而缩短育种世代间隔，加快育种进程，节约成本，推动现代育种向精准化和高效化方向发展。

　　统计模型作为全基因组选择的核心，极大地影响了全基因组预测的准确度和效率。传统预测方法基于线性回归模型，难以捕捉基因型和表型间的复杂关系。

　　相较于传统模型，非线性模型（如深度网络神经）具备分析复杂非加性效应的能力，人工智能和深度学习算法为解决大数据分析和高性能并行运算等难题提供了新的契机，深度学习算法的优化将会提高全基因组选择的预测能力。

　　该研究团队以玉米、小麦和番茄3种作物的4种不同维度的群体数据为测试材料，通过创新深度学习算法框架开发了全基因组选择新方法。

　　与其他五种主流预测方法相比，该方法有以下优点：可以利用多组学数据开展全基因组预测；算法设计中包含批归一化层、回调函数和校正线性激活函数等结构，可以有效降低模型错误率，提高运行速度；预测精度稳健，在小型数据集上的表现与目前主流预测模型相当，在大规模数据集上预测优势更加明显；计算时间与传统方法相近，比已有深度学习方法提速近10倍；超参数调整对用户更加友好。

　　该研究得到了国家重点研发计划、国家自然科学基金、海南崖州湾种子实验室和中国农业科学院科技创新工程等项目的支持。

学术支持

中国农业科学院作物科学研究所

记者

宋雅娟

　　（文图：赵筱尘巫邓炎）

[责编：天天中]

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