开展生态文明建设需要坚持什么系统思想？

一、开展生态文明建设需要坚持什么系统思想？

一是坚持人与自然和谐共生，坚持节约优先、保护优先、自然恢复为主的方针，像保护眼睛一样保护生态环境，像对待生命一样对待生态环境，让自然生态美景永驻人间，还自然以宁静、和谐、美丽。

二是绿水青山就是金山银山，贯彻创新、协调、绿色、开放、共享的发展理念，加快形成节约资源和保护环境的空间格局、产业结构、生产方式、生活方式，给自然生态留下休养生息的时间和空间。

三是良好生态环境是最普惠的民生福祉，坚持生态惠民、生态利民、生态为民，重点解决损害群众健康的突出环境问题，不断满足人民日益增长的优美生态环境需要。

四是山水林田湖草是生命共同体，要统筹兼顾、整体施策、多措并举，全方位、全地域、全过程开展生态文明建设。

五是用最严格制度最严密法治保护生态环境，加快制度创新，强化制度执行，让制度成为刚性的约束和不可触碰的高压线。

六是共谋全球生态文明建设，深度参与全球环境治理，形成世界环境保护和可持续发展的解决方案，引导应对气候变化国际合作。

二、如何开展智慧校园建设?如何开展智慧校园建设?

自“智慧地球”概念提出以来，以“智慧”冠名的词条逐渐风靡全球并进入大众视野，如智慧城市、智慧港口、智慧园区等等。延伸至教育领域，智慧校园成为各高校不懈追求的目标和旗帜。那么，智慧校园到底是什么？“智慧”二字在校园中如何体现和识别？现阶段智慧校园的建设当中，哪些技术是需要大家着重关注的？人工智能（AI）的崛起给智慧校园的建设和规划带来了哪些启示？目前智慧校园建设主要面临哪些难点和挑战？未来如何规划？

针对这些问题，上海交通大学信息化推进办公室、网络信息中心副主任姜开达，上海纽约大学信息技术部主任常潘，大连外国语大学信息技术中心主任李富宇 进行了深入探讨。

01 校园“智慧”体现在“千人千面”

“智慧校园是一个通过更好地利用空间模型和数字技术实现数据驱动、决策和研究协作的技术增强型校园，能为广大师生、研究人员、后勤和教学辅助人员以及访客提供丰富的个性化体验。”上海纽约大学信息技术部主任常潘表示，“智慧校园”中的“智慧”二字主要体现在数字化进程中是否催生了新型的教学、运营和管理模式，是否促进了学校运营效率的提高以及战略决策、价值观念的转变。

上海交通大学网络信息中心副主任姜开达表示，智慧校园是在数字校园建设过程中，随着技术的发展而持续深化的过程和不断发展的新状态，以智能技术的广泛应用和智能服务的广泛提供为主要特征。智慧校园建设要以人为本，提供更高的灵活性和个性化，让师生有获得感、幸福感、安全感。智慧校园的“智慧”要体现在千人千面，而不是千篇一律，适应不同的人和不同的应用场景，提供个性化的智能服务。

大连外国语大学信息技术中心主任李富宇认为，智慧校园是数字校园的一种进阶形态，是学校信息化建设中的长期愿景。他认为，智慧校园应具备五个要素：一是泛在连接、算力充沛、安全可信的智慧校园基础设施，二是全面感知、虚实融合、互动便捷的智慧教学环境，三是模态多样、链接互通、智能推荐的智慧教学资源，四是决策科学、资源优化、执行高效的智慧管理，五是以人为本、流程精简、响应快速的智慧服务。

另外，李富宇表示，智慧校园的框架很大，其“智慧”主要体现在两个方面：第一，虚实融合。虚实融合的智慧校园打破了教与学的时空限制，形成了时时可学、处处可学的泛在学习新形态。而且虚实融合的智慧校园打通了虚拟校园和物理校园，实现了对校园全域感知和运行监测的智能分析、研判和决策，从而更高效、更便捷地去管理校园。

第二，个性化学习。现在的教育制度因服务于工业革命以来的大规模工业生产，所以统一课表、统一授课内容、考核方式等等的教学模式，早已与当前的信息时代，尤其是目前面临的人工智能时代严重脱节。他认为：“现有的智慧校园，应该重塑教学模式，为大规模的个性化教育提供一种变革的力量。”

在调研和采访中，我们发现，当前智慧校园的建设还处在初级阶段，部分走在前列的学校也仅仅在新建或改造的楼宇中考虑了基础设施的智能化监控，而既定流程的自动化升级牵涉方方面面的改动，是一个长期而复杂的工程。李富宇指出：“目前的校园状态还没有完全具备上述五个要素，所以只能称作‘数字校园’。”

假如理想中的智慧校园满分是10分，三位信息化工作者给出的分数基本都在5分上下。

常潘表示，理想中的智慧校园应能够为师生提供便捷、舒适、安全的学习和生活环境，提供个性化的课程、生活及兴趣安排，为所有在校人员及关心支持学校发展的各类人员提供简捷、易用且稳定的各类应用服务；通过数据收集、机器学习、人工智能以及大数据分析为教学、管理、决策人员提供高度数字化、可视化的数据及报表服务，对各类潜在问题能够提前预警，最终促进教学、科研及管理效率的提升并有效降低学校的能耗及运行费用。

对此，姜开达表示，理想中的智慧校园能够显著提升教学、科研、管理、服务的效能，校园各项资源也都因此得到更合理的配置和更充分的使用。例如，学生可以便捷获得各类数字化资源；教师教学不再只是简单的知识传递，而能根据不同学生的特长和潜力真正做到因材施教；科研人员能够充分减负并将主要精力用于科研工作；管理人员成为流程优化者、业务创新者，而不仅仅是信息系统的使用者......当前的智慧校园离理想中的智慧校园还有差距，且各地各校差异很大。

02 将理想智慧校园照进现实

虽然现实中的智慧校园和理想中的智慧校园存在差距，但是想让理想中的智慧校园照进现实也并非无迹可寻。“智慧校园的建设，应遵循教育部部长怀进鹏提出的‘应用为王、服务至上、示范引领、安全运行’理念，把业务应用摆在优先突出位置，以应用需求驱动平台建设，加强内容建设和运营维护，切实为师生提供能用好用的数字化资源。”姜开达表示。

在调研和采访中，我们发现，要想将理想中的智慧校园照进现实，将这段“马拉松”缩短至“百米冲刺”，可先从以下三个关键词抓起。

第一，融合共享。姜开达表示：“智慧校园建设要关注信息技术与教育教学、科研创新深度融合，形成一批卓有成效的数字化教育模式和教学方法，推动科研管理的数字化转型；要推动校园信息系统整合共享，通过统一门户和办事大厅建设，把网站和系统数量显著降下来，同时持续优化用户的使用体验。”

上海交通大学建设“交我算”平台，在国内高校率先开展依托校级计算平台的教学支撑服务，提出并实施了“专业课程与计算深度融合”的课程教学新做法，通过组建校级计算教学团队，与专业课教师重构专业课程、共同授课，把按需定制的计算知识融入具体课程。

第二，夯实基础。李富宇表示，数字校园也好，智慧校园也罢，首先必须要做好长远规划，有一个基础支撑能力的保障。目前来看，全光网络在一定时间范围内都能够起到很好的支撑作用，而且是可扩展的。学校在进行下一步WiFi6、WiFi7等的升级时，也不必考虑布线等问题，只需对前端设备进行更换。而且“光进铜退”大势所趋，也符合国家的建设趋势和要求。

大连外国语大学于2022年大规模采用以太全光网无线方案，对4600余间学生宿舍和200余间办公室进行了无线全光网的改造和升级，满足了网课期间学生在宿舍内的大部分需求，获得了师生的广泛认可。

对于基础设施建设，常潘也表示，学校建设高可用、高带宽、高安全、高密度的校园有线及无线网络系统，以及无死角的5G网络覆盖系统，能够支持大规模的物联网设备接入。师生能够随时随地安全、快速地访问各类授权资源，远程用户能够通过5G专网、包含多因素认证的VPN或零信任安全架构快速进入校园内网，进行远程办公、在线学习等。

第三，数据说话。姜开达表示，智慧校园建设要建立校园数据立交桥，通过典型应用来驱动学校数据治理和跨部门数据合规共享，最终实现“数据说话、数据评价、数据决策”。上海交通大学自研数据交换平台，搭建大数据分析系统，支持数据快照和历史时点回溯，有效支撑统计报表生成和历史对比分析；完善数据在线申请审批流程和开放API接口，提供安全可靠的共享使用渠道；与上海市大数据中心、教育部教育管理信息中心合作拓展政务数据使用场景。

03 人工智能带来新契机

“以ChatGPT为代表的生成式人工智能（AIGC）的诞生与崛起，预示着未来知识的获取将更加容易和便捷，传统以知识传授为主的教学方式将不能适应未来教学和社会的需要。”姜开达表示，未来教育应更加注重思维能力、辩证能力、探索实践能力、资源利用能力、快速学习能力和使用AIGC能力等方向的培养。

他表示，人工智能将催生多种辅助工具，如学习助手、教学助手、科研助手、管理助手等应用于校园各项事务中，同时可以用于校园各类设备资源的智能分析和优化调配。但是好的教学是个性化的，需要通过言传身教、人格魅力的感召，最终实现用一个灵魂去点亮另外一个灵魂，这些是通用人工智能所无法实现的。

上海交通大学使用人工智能提升校园智慧化水平，如新老学生在校内任何地点用手机动态AI人脸验证，即可自助完成报到注册；光盘打卡行动鼓励师生拍照餐盘上传AI智能识别，倡导树立国家粮食安全观、养成勤俭节约好习惯；推广语音识别和文字识别应用，提升学习和办公效率；使用机器人流程自动化（RPA）应用于财务、规划统计等多个业务部门。

常潘表示，ChatGPT作为强大的生成式人工智能，为智慧校园建设带来了新的机遇和挑战。ChatGPT的对话功能可使其作为智能机器人来回答师生问题。通过语料训练，ChatGPT能够为师生提供7×24的服务，给出已知问题的答案。

在正确使用的前提下，随着ChatGPT的逐步强大，甚至可以作为学生的辅助导师，为学生提供学业及生活上的指导。当然，ChatGPT也为智慧校园建设带来了新的挑战。在此之前，人类社会历经收音机、电视机、手机、因特网等多种新生事物的冲击，每次新事物的诞生都将催生新型的生活与学习方式。ChatGPT作为又一个新生事物，鞭笞着人们不能在日新月异的现代化时代继续以陈旧的思维来规划学校的未来，而应充分运用新技术，进一步提升学校的办事效率和服务水平。

李富宇认为：“以ChatGPT为代表的新一代人工智能诞生的意义可比肩‘互联网时刻’，甚至可以达到像马化腾说的电力发明的高度。”他表示，在新一代的AI诞生之前，AI领域经历了很长一段时间的瓶颈期。

ChatGPT的诞生，使AI和人的关系从辅助变成了协作。对教育领域而言，新一代的AI可以为智慧校园建设提供重要的能力支持。以个性化教学为例，新一代AI通过不断演进，将来完全可以做到根据学生的具体情况制定个性化、一对一的学习方案，并且提供个性化的学习环境和学习资源。而且在整个学习过程当中，AI能够及时通过测量和反馈，为每个人提供最合适的学习内容。同时，通过不断的训练和应用，AI系统也会得到持续的优化和迭代，变得越来越精准。这会给高校教学模式带来革命性的变化。

04 智慧校园建设的挑战

以ChatGPT为代表的生成式人工智能的出现，虽然为智慧校园的建设打开了崭新一页，带来了新的灵感。但是，“现在的校园只是遵循原有的教学和管理模式，辅之以相应的技术手段，并没有体现出真正的‘智慧’。”李富宇表示。所以，在当前教育“十四五”规划发展的关键时期和教育数字化转型的大背景下，智慧校园建设还需突破以下难关。

一是流程再造与部门协同。常潘表示，智慧校园建设需要建立以人为中心的自动化流程，涉及多个职能的流程优化或彻底改变现有流程，这需要学校成立强有力的工作小组逐步推进。新的流程制订后，教职工及管理人员可能需要改变现有处理问题的方式，同时新的用户界面及流程对用户的接受度也是一种考验。智慧校园建设过程中的一个误区就是建设的系统并没有从用户的需求及使用角度出发，为了支持大而全的复杂功能使系统的易用性大大降低，背离了建设的初衷。

二是数据治理。“数据作为所有业务流转和决策支持的基础，如何进行标准化和交换共享成为挑战。”姜开达表示，基于数据的个性化教学、科学化评价、精细化管理、智能化决策、精准化科研等，将对提高教育质量、培养创新人才、推动学校科学管理具有潜在的巨大推动作用。

推广典型数据应用，有利于获得业务使用部门的支持，当其有了获得感之后，有助于其部门数据资源目录的梳理和权威数据源的确认。建立易用的数据分析平台，提供低门槛的BI可视化分析工具，挖掘数据的核心潜能，为教育科学决策提供支持，有助于推进教育治理体系和治理能力现代化。

三是教学评价。李富宇表示，教育的目的是“育人”，教育评价的根本目的也是更好地促进学生成长。理想化的教育评价是为学生提供全过程、个性化的实时反馈。但是现阶段，只能采用类似于考试的一种结果性的教育评估方式。如果有满足条件的新一代AI出现，学校也可以利用AI进行个性化组卷，还可以利用AI分析学生在每个学习节点上的数据，然后实时反馈给学生，从而实现学习全过程、多元化的教育评价。

大连外国语大学目前正在搭建一些开源的、本地的大数据模型，同时也在尝试利用新一代AI为学校教学和管理提供一定的支撑和帮助。

四是资金和团队建设。常潘表示，建设智慧校园需要更改现有应用系统，部署大量的传感器，这就要求建立健壮、高速的有线、无线网络，当然5G的支撑也必不可少，这些都需要资金的支持。同时，建设智慧校园需要各类人才及全方位的知识体系，所以需要组建专家团队及具体实施的技术人员队伍。

来源：《中国教育网络》2023年6月刊

编撰：陈永杰

三、如何开展学风建设？

开展学风建设包括，建立良好的学习氛围，加强学习与实践的联系

四、大数据系统的建设

大数据系统的建设：提升企业竞争力的关键

随着信息时代的来临，大数据已经成为企业获取竞争优势的重要驱动力。然而，要从海量数据中提取有价值的信息并应用于企业决策，一个高效可靠的大数据系统是必不可少的。本文将重点探讨大数据系统的建设及其对企业竞争力的提升。

大数据系统的意义

大数据系统是一种以专业软件和硬件为基础的数据管理和分析工具，它能够处理并存储大规模、迅速增长的数据。通过大数据系统，企业能够获得全面、准确的数据洞察，并基于这些洞察做出迅速、明智的决策。

大数据系统的建设对企业非常重要。首先，它能够帮助企业挖掘潜在的商业价值。通过收集、分析和挖掘大数据，企业可以发现消费者需求的新趋势、优化产品设计和改进市场营销策略，从而提供更符合市场需求的产品和服务。

另外，大数据系统还可以提高企业运营效率。通过对海量数据的实时分析，企业能够及时发现问题并迅速进行调整，提高业务流程的有效性和效率。大数据系统还能够优化供应链管理、预测需求、精确定位市场机会，从而帮助企业实现成本控制和资源利用的最大化。

大数据系统建设的关键要素

要成功建设一个高效可靠的大数据系统，并发挥其对企业竞争力的提升作用，以下要素至关重要：

1. 数据安全与隐私保护：在建设大数据系统时，企业必须充分考虑数据的安全性和隐私保护问题。采取严格的数据保护措施，确保数据的完整性和机密性，以防止数据泄露和滥用。
2. 数据质量和一致性：为了保证数据洞察的准确性和可靠性，企业需要在数据采集、清洗、整合和存储的过程中确保数据的质量和一致性。只有高质量的数据才能为企业决策提供可信的基础。
3. 技术基础设施：一个强大的技术基础设施是建设高效大数据系统的关键。企业需要投资于先进的硬件和软件技术，确保大数据系统能够处理和存储海量数据，并具备高速、高可靠性的性能。
4. 人才与组织：建设大数据系统需要具备相关技术和经验的人才，并且需要组建一个高效的数据团队来管理和维护系统。此外，企业还需要建立一个数据驱动的组织文化，促进数据的共享和应用。
5. 灵活性和可扩展性：由于大数据系统需要处理和存储海量数据，因此它需要具备灵活性和可扩展性。系统应该能够根据企业的需求进行调整和扩展，以适应不断变化的数据规模和业务需求。

大数据系统建设的挑战与解决方案

尽管大数据系统的建设对企业竞争力至关重要，但在实践中仍面临一些挑战。以下是一些常见的挑战及其解决方案：

• 数据来源和整合：由于数据来自不同的渠道和系统，数据来源和整合一直是建设大数据系统的难点。通过制定统一的数据采集和整合标准，并投资于数据整合工具和技术，可以解决数据来源和整合的问题。
• 数据处理和分析：海量数据的处理和分析需要强大的计算能力和算法技术。企业可以采用云计算和分布式计算技术，如Hadoop和Spark，来实现快速、高效的数据处理和分析。
• 数据治理和合规性：在大数据系统建设中，数据治理和合规性是必不可少的。企业应建立完善的数据治理机制，确保数据的合规性和合法性，并遵守相关的法规和标准。
• 成本控制：大数据系统的建设和维护需要投入大量资金和资源。企业可以采用云计算和开源技术，如使用开源的大数据工具和平台，以降低成本并提高效率。

总结

大数据系统的建设是企业获得竞争优势的重要步骤。通过高效可靠的大数据系统，企业能够挖掘潜在的商业价值、提高运营效率，从而实现企业竞争力的提升。

然而，大数据系统的建设也面临一些挑战。通过加强数据安全与隐私保护、确保数据质量和一致性、投资于先进的技术基础设施、培养相关人才和建立数据驱动的组织文化，可以克服这些挑战。

因此，企业在大数据系统建设中应充分认识其重要性，并结合具体的业务需求和挑战，制定科学合理的建设方案，以提高企业的竞争力并赢得市场机遇。

五、大数据系统建设

大数据系统建设：成功实施关键步骤和最佳实践

大数据系统建设 在当今数字化时代变得至关重要，它不仅为企业提供了更多洞察力，也帮助优化业务流程并提高决策效率。然而，要成功实施一套完善的大数据系统，需要经过一系列关键步骤和遵循最佳实践。

1. 确定业务需求

在开始大数据系统建设之前，首先需要明确定义和理解组织的业务需求。这一步骤至关重要，因为大数据系统的目的就是为了解决现有的业务挑战并提供价值。

2. 制定数据战略

在确定业务需求的基础上，接下来需要制定详尽的数据战略，包括数据采集、存储、处理和分析等环节。合理的数据战略是大数据系统成功的关键。

3. 选择合适的技术平台

针对不同的业务需求、数据规模和处理速度，选择适合的技术平台至关重要。常见的大数据技术包括Hadoop、Spark、Kafka等，根据实际情况做出选择。

4. 数据安全与合规性

在建设大数据系统时，数据安全和合规性是不可忽视的因素。确保数据的安全存储和传输，并遵守相关的法规和标准。

5. 建立数据治理机制

有效的数据治理是大数据系统建设的基石，通过建立数据质量、元数据管理等机制，可以确保数据的准确性和可信度。

6. 实施数据分析

最终目的是通过大数据系统实现数据分析，挖掘数据中隐藏的价值，为业务决策提供支持。建立适当的数据分析流程和模型是实施成功的关键。

7. 持续优化和改进

大数据系统建设是一个持续演化的过程，需要不断优化和改进。定期审视系统性能、数据质量，并根据反馈意见做出相应调整。

综上所述，大数据系统建设是一项复杂而关键的任务，需要综合考虑业务需求、数据战略、技术选择以及数据治理等多个方面。只有在严格遵循关键步骤和最佳实践的前提下，大数据系统才能为企业带来真正的价值和竞争优势。

六、大数据系统系统建设包括哪些内容？

大数据系统体系建设规划包括的内容是：强化大数据技术产品研发，深化工业大数据创新应用，促进行业大数据应用发展，加快大数据产业主体培育，推进大数据标准体系建设，完善大数据产业支撑体系，提升大数据安全保障能力。 指以数据生产、采集、存储、加工、分析、服务为主，进行的相关经济活动称为大数据产业，目前我国的大数据产业体系已初具雏形，大数据系统体系的发展建设有利于全面提升我国大数据的资源掌控、技术支撑和价值挖掘各方面的能力，加快我国称为数据强国的步伐，同时有利支撑着我国成为制造强国、网络强国的建设工作。

七、如何开展双体系建设？

一个培训体系构成主要包括三大部分：制度、课程和讲师。

　　制度是基础，包括培训管理办法、培训计划、相关表单、工作流程、培训评估办法及部讲师制度。

　　课程是灵魂，包括课程设计、课件的制作、课程的审核评估。

　　讲师是载体，也就是说讲师仅仅是培训的其中一个执行者，扮演的只是去演绎课程的角色。

　　培训制度的作用在于规范公司的培训活动，作为保证培训工作顺利进行的制度依据。应当包括：培训管理办法、培训计划、相关的表单、工作流程、培训评估办法及部讲师制度等几个部分。培训管理办法中应充分体现培训的过程及培训结果评估将与员工的绩效考核想结合。部讲师制度应体现选拔和激励部讲师的精神，起到管理部讲师，规范部讲师授课行为的作用。

　　建立培训体系首要工作就是建立培训制度，设计培训工作流程，制作相关的表单，制订培训计划。

　　完成了制度建设，接下来的工作就是培训调研，即根据公司的发展规划及人力资源规划，针对培训体系建设提出问题，对公司情况进行全方位的了解，并作出调研报告，完成岗位核心胜任知识和技能的确定，提出培训目标，制订相应的培训计划。根据培训计划进行课程设计。

八、大数据系统建设方案

大数据系统建设方案

引言

随着信息技术的发展和应用场景的不断拓展，大数据系统在各行业中的作用越发显著。为了更好地利用大数据，提高数据处理和分析能力，构建一个完善的大数据系统至关重要。本文将介绍一套综合性的大数据系统建设方案，帮助企业更好地规划和实施大数据系统的搭建。

需求分析

在制定大数据系统建设方案之前，首先需要进行需求分析，了解企业的实际需求和目标。根据企业规模、行业特点、数据类型等因素，确定大数据系统的核心功能和架构设计。

架构设计

大数据系统的架构设计是整个建设方案的关键，它涉及到数据的采集、存储、处理和展现等方面。一般来说，大数据系统的架构设计包括以下几个方面：

• 数据采集：确定数据源，采集数据并进行清洗、转换，保证数据的质量和完整性。
• 数据存储：选择合适的存储介质和数据库技术，建立高效稳定的数据存储机制。
• 数据处理：设计数据处理流程，包括数据计算、分析和挖掘，提高数据处理效率。
• 数据展现：构建可视化的数据展现界面，为用户提供直观的数据分析结果。

技术选型

在大数据系统建设中，技术选型是至关重要的一环。根据实际需求和架构设计，选择合适的大数据处理技术和工具。常见的大数据处理技术包括Hadoop、Spark、Flink等，这些技术能够帮助企业实现海量数据的处理和分析。

系统集成

大数据系统建设涉及到多个技术模块的集成，需要将不同的组件和工具无缝整合在一起，实现数据的流转和处理。在系统集成过程中，需要注意各个模块之间的兼容性和稳定性，确保整个系统的正常运行。

性能优化

为了提高大数据系统的性能和效率，可以进行一些性能优化的工作。例如，优化数据存储结构、调整数据处理流程、提升系统并发能力等，从而提升系统的整体性能。

安全保障

在大数据系统建设过程中，安全是一个不可忽视的问题。企业需要建立完善的数据安全策略和控制措施，保护数据的机密性和完整性，防止数据泄露和风险发生。

运维管理

大数据系统建设完成后，需要进行运维管理工作，确保系统的稳定运行和持续优化。建立监控体系、定期维护、问题排查和处理等工作都是运维管理的重要内容。

结语

综上所述，一个完善的大数据系统建设方案涉及到多个方面，包括需求分析、架构设计、技术选型、系统集成、性能优化、安全保障和运维管理等。只有综合考虑这些因素，才能构建一套适合企业需求的大数据系统，提升数据处理和分析能力，实现业务目标的持续增长。

九、团队文明建设开展哪些内容？

1、发扬团结协作精神，相互配合

2、建立无间隙的沟通方式

3、留意每个节日与员工的生日

4、关心员工的家属

5、彼此间互相尊重

6、充分挖掘员工的潜力

7、加强培训工作

8、营造和谐的工作环境

十、大数据系统体系建设过程有哪些？

大数据系统体系建设过程有：搭平台、采数据、建模型、编代码、图呈现