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新质生产力的人才培养 精选

已有 3287 次阅读 2024-3-20 16:06 |系统分类:科研笔记

新质生产力的人才培养

2024年3月20日 星期三 

     “新质生产力”是今年“两会”期间的热词,到底哪些是新质生产力,还真是需要好好补补脑子才能彻底弄懂。其实这个词现在尚有一定的模糊性,其准确定义还在不断发展完善。

       既然“新质生产力”难以理解,与之对应的“旧质生产力”应该能理解。

      比如传统农业的产量,多投入一份人力、多投入一头牛等手段基本也只能提高一个单位的产能,缺乏颠覆性技术手段带来产量上的指数型跃升。

       再比如像纺织业这类传统制造业的效益,一家企业厂房面积越大、设备越多、人手越足,它的产能也越高,但其效益只基本呈现线性而不是指数级增长。

       也就是无法对生产效率产生大幅度指数级提升、凭数量扩张而非质量提升来增收效益的生产力形式,就是属于旧质生产力。

       再看生产力的执行者,“人”这个要素,对人才要求不高,凭借一定经验就能上手干的生产力形式。

       对应于“旧质生产力”人才培养模式,“新质生产力”人才培养模式也许要做若干改变。

       1 增加新兴知识和技能的培养:凭借新技术应用能产生维度上的优势,极大提高生产力,对”旧质生产力“产生降维打击。例如在GPT4应用后,企业内部N个初级文案的劳动力即可被简单的操作和花费所替代;例如将来自动驾驶技术成熟后出租车公司凭借技术应用和系统维护就能取代真人司机,仅凭扩张规模车辆和驾驶员数量带来的增益远不及技术升级实现的增效。

       2 增强新兴知识体系与传统产业深度结合:“庭院深深深几许,杨柳堆烟,帘幕无重数”。都在将深度结合,要结合得多深?欧阳修说“杨柳堆烟,帘幕无重数”,还真不是简简单单说说“深度结合”就能行,就像纺织专业需要在纤维材料、纱线和织物设计和制造中引入现在的人工智能手段,既然AI方法能解析已有并发现新的蛋白质结构,纺织专业毕竟不是rocket science,与人工智能的深度融合指不定会有“新质生产力”的出现。以前很多”老师傅“、”老法师“的技能,就像人类围棋技能在人工智能面前不堪一击一样。纺织里面的很多老技能会得到彻底更新、并会发展新的未知技能。

        3. 促进知识体系的前移:很多应用型的知识体系需要逐渐被基础科学知识体系替代,知识体系需要前移,更多传授理论、方法而不是具体技能。例如,作为一名熟练工人,在足以取代传统人力的机器出现时,要第一时间学习这个机器的原理和系统,不是与机器拼速度和准确性,而是驾驭机器内核,这就是知识体系的前移;又如GPT出现之后,工作中只要涉及到文案工作的人都应该尝试如何更好的训练自己的GPT,输出更符合自己要求的结果。

       4 建立个性化与定制式培养方案:新质生产力需要有独创能力,而不是批量生产培养具有跟随模仿能力的人,跟随模仿本身就是旧质生产力路径,无法产生指数式增长和维度优势。新质生产力需要培养那些真正对事物有洞察、能提出新点子、颠覆传统让事情变得更便捷又节约成本的兼具洞察力和原创能力的人,需要因人而异给出个性化与定制式培养方案。

       唐诗宋词背得再熟练,也没有电脑存储清晰、检索快捷准确。相比于以往的人才培养模式,新质生产力的人才培养模式也有同样的优势。这个培养模式是新还是旧的区别标准就是能否产生指数级的跃升和维度上的提高,进而对旧质生产力产生维度上的优势。



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