勇攀高峰创一流******
勇攀高峰创一流
——二〇二二高等教育改革发展回眸
本报记者 张欣
高等教育的高度决定了科技创新的高度。2022年，党的二十大对教育、科技、人才工作进行统筹部署，为高等教育改革创新和高质量发展提供了前所未有的政策支持和历史机遇，为建成教育强国指明前进方向。
站在历史的长河回望2022年，建成世界最大规模教育体系、中国高等教育整体水平进入世界第一方阵、多项重大科技成果都有高校支持……中国高等教育在聚焦国家战略需求、牢牢掌握自主创新主动权、支撑中国式现代化建设等方面勇挑重担，推动建立人才培养与科技创新双轮驱动加速发展的大格局。
扎根中国大地，推进中国特色一流大学建设
蓝图绘就风正劲，扬帆破浪奋进时。
2022年4月25日，习近平总书记在中国人民大学考察时强调，坚持党的领导、传承红色基因、扎根中国大地，走出一条建设中国特色世界一流大学新路。高校牢记习近平总书记的殷殷嘱托，不断为中国式现代化提供有力支撑，为中华民族伟大复兴作出新的贡献。
这一年，高校薪火相传，传播红色种子。
“学起来”“讲起来”“用起来”……冬日的高校校园寒意袭人，但在教室里、广场上、党旗下、屏幕前，一次次“开讲了”点燃青春的热情，一次次“深入学”启迪智慧的头脑。高校师生们用奋斗检验学懂弄通的成果，将党的二十大报告中的真知灼见带入“双一流”建设和新时代教育高质量发展改革中，踔厉奋发，勇毅前行，书写出新时代的篇章。
这一年，我国建成世界最大规模教育体系，高等教育实现了历史性跨越。
在2022年5月17日教育部举行的新闻发布会上，教育部有关负责人介绍，我国高等教育在学总人数超过4430万人，一批大学和学科已跻身世界先进水平，中国高等教育整体水平进入世界第一方阵。
这一年，中国高校有了新一轮“双一流”建设“施工图”。
2022年2月14日，第二轮“双一流”建设名单公布，《关于深入推进世界一流大学和一流学科建设的若干意见》在解决中国问题、服务经济社会高质量发展中创造世界一流大学和一流学科新模式，突出了培养一流人才、服务国家战略需求、争创世界一流的重点方向。许多高校积极探索中国特色、世界一流大学建设新路，努力推动内涵式高质量发展，推动更深层次改革、更高水平开放、更高质量创新。
9月14日，国务院学位委员会、教育部发布《研究生教育学科专业目录（2022年）》。新版学科目录事关未来的学位点建设、学科评估和建设等，其中尤以新增的11个一级学科备受关注。
哲学社会科学研究领域，中宣部、教育部出台《面向2035高校哲学社会科学高质量发展行动计划》，强调高校是我国哲学社会科学“五路大军”中的“排头兵”。
2022年以来，南京大学、兰州大学、中国人民大学等多所知名大学相继宣布退出国际大学排名，部分高校表示学校发展和学科建设均不再使用国际排名作为重要建设目标，推进中国特色、中国风格、中国气派的学科体系、学术体系和话语体系构建。
一系列举措，吹响中国高等教育进军的“冲锋号”。高等教育战线以高质量为统领，不断探索建立与国情相适应、具有中国特色的教育理念与模式，为世界高等教育提供中国经验、贡献中国智慧。
瞄准国家前沿需求，迸发科研力量
2022年，中国多领域实现飞跃，在科技领域达到新高度。中国空间站“T”字基本构型组装建造如期完成、首架国产大飞机C919正式交付、“中国天眼”发现首例持续活跃重复快速射电暴、中国科学家首次发现月球新矿物并命名为“嫦娥石”……这背后都不乏高校的支持。
中国科研机构和高校在2022自然指数年度榜单中表现亮眼。自然指数关键指标“贡献份额”位居第二，在排名前十的国家中增幅最大。
从新中国成立后吹响“向科学进军”的号角，到改革开放提出“科学技术是第一生产力”的论断，再到新世纪深入实施知识创新工程、科教兴国战略。2022年，加快实现高水平科技自立自强、建设科技强国被置于前所未有的高度。
——1月，教育部在全国教育工作会议上明确高等教育要以创新发展支撑国家战略需要，由此确定了全年高等教育发展的总体思路和重点。
——8月，教育部印发《关于加强高校有组织科研推动高水平自立自强的若干意见》，提出有组织科研的主攻方向，明确主要任务和战略目标。
——9月，教育部、国务院国资委在北京航空航天大学联合举行了卓越工程师培养工作推进会，并与首批18个国家卓越工程师学院建设单位联合发布《卓越工程师培养北京宣言》。
——12月，教育部联合三部委开展“百校千项”高价值专利培育转化行动……
加强有组织科研，提供产业支撑。
山东省强化有组织科研，引导和支持创新要素向航天关键瓶颈技术突破目标汇聚、与产学研用深度融合，实现“基础研究—应用开发—产业化示范途径”布局；河海大学组建淮河干流、南沙防洪潮、鄱阳湖通航、尾矿库综合治理等多支跨单位、跨学科专班团队，组织重大工程规划与建设项目，推进完善有组织科研新范式；石家庄铁道大学推行有组织科研，研制高铁900t梁提运架设备、盾构机、全断面岩石掘进机等自主知识产权的设备，实地了解我国交通基础设施建设领域的科技前沿需求和实际技术难题……
攀登“卓越”高峰，勇闯科技“无人区”。
18家国家卓越工程师学院建设单位想国家之所想、急国家之所急、应国家之所需。天津大学以课程改革为抓手，“问产业需求建专业、问技术发展改内容、问学生志趣变方法”；清华大学则从管理要发展，构建起了集约资源、高效管理的工程人才培养管理体系，努力培养造就更多大师、战略科学家、一流科技领军人才和创新团队、青年科技人才、卓越工程师、大国工匠……
强化科技转化，赋能“国之重器”。
为了打通科技成果转化的“最先一公里”，哈尔滨市以推动国家“三权”制度改革政策落地为靶向，与16所大学大所签订了市校（所）共同推动“三权”制度改革促进科技成果转化合作意向书，激发了在哈高校院所科技成果转化的动力。哈尔滨工业大学超前谋划打造新一批国之重器，持续推进产学研深度融合，为服务国家高水平科技自立自强、打造国家战略科技力量贡献哈工大方案，不断彰显中国航天“尖兵”的使命担当……
大平台、大项目、大团队、大成果。
华中科技大学以服务国家重大需求为战略方向，开展原创性引领性科技攻关，坚决打赢关键核心技术攻坚战；中国矿业大学（北京）开辟煤炭技术变革的新领域新赛道，不断塑造我国新型能源体系的新动能新优势；华南理工大学瞄准科技前沿，特别是“卡脖子”问题加快技术攻关……
百舸争流，奋楫争先。如今，高校已然取得共识，激流勇进，迎难而上。
服务国家发展大局，培养大批战略人才
2022年，习近平总书记先后给北京科技大学老教授、南京大学留学归国青年学者、北师大“优师计划”师范生等回信，对培养更多高素质人才等作出重要指示，充分体现了党中央对教育事业的高度重视和对广大师生的亲切关怀，为建设教育强国指明了前进方向、提供了根本遵循。
2022年，教育部启动实施教育数字化战略行动，利用丰富的慕课资源，建设上线了全球最大的国家高等教育智慧教育平台。目前，平台与课程服务平台访问总量292亿次，选课学习接近5亿人次，已经成为中国高等教育提高质量、推进公平、改进方法、变革模式、深化合作的关键抓手。
百年大业，人才为基。提高人才自主培养质量，各高校精心谋划、系统推进。
中国人民大学打破院系藩篱，推进学科交叉融合；华中科技大学积极推进产教融合，下大气力破解“两张皮”难题，切实提升学生解决复杂工程问题能力；北京航空航天大学在厚植情怀上动脑筋、想办法，引导学生知行合一，将论文写在祖国大地上……
面向重点领域，下好“先手棋”——
“走好基础学科人才自主培养之路”“加快建设高质量基础学科人才培养体系”“发挥高校特别是‘双一流’大学培养基础研究人才主力军作用，既要培养好人才，更要用好人才。”2022年2月，中央全面深化改革委员会第二十四次会议审议通过的《关于加强基础学科人才培养的意见》，首次以中央文件形式对基础学科人才培养进行谋划和设计。
面向全局，答好时代之问——
层层递进、久久为功。这一年，“四新”建设持续推进，从教育思想、发展理念、质量标准、技术方法、质量评价等人才培养范式进行全方位改革。面对世界高等教育发展作出了教育应答、时代应答、主动应答、中国应答。
这一年，新工科建设持续深化，全面推进组织模式创新、理论研究创新、内容方式创新和实践体系创新；新医科建设定位“大国计”“大民生”“大学科”“大专业”，统领医学教育创新发展；新农科建设持续加强种业领域专门人才培养，支撑引领新农业、新农村、新农民和新生态建设；新文科建设明确构建世界水平、中国特色文科人才培养体系总体目标，适应经济社会需求。
面向区域，打造人才培养新范式——
“走上农业这条路，你动摇过吗？”“深山石头窝，出门就爬坡，我没有丝毫后悔。”中国农业大学动物医学专业2015届毕业生李康灵放弃高薪，“扎”进四川省凉山彝族自治州，探索“五方联动”建设产业园区，带动村民致富增收。
2022年，“科技小院”遍地开花。在云南古生村的“科技小院”，在甘肃石羊河的实验站，在吉林梨树县的黑土沃野，在海南崖州湾的育种基地……大江南北，知农爱农的农大人，迸发着以青春之力投身乡村振兴的兴农热情。
与此同时，“优师计划”为中西部欠发达地区教师队伍注入新鲜血液，加快推进中西部欠发达地区的教育现代化。
济济多士，乃成大业；人才蔚起，国运方兴。广大高校培养造就更多兼具家国情怀和创新精神的人才，为民族复兴伟业筑牢人才之基、汇聚磅礴力量！
你的隐私，大数据怎知道******
作者：杨义先、钮心忻（均为北京邮电大学教授）
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。
《光明日报》（ 2023年01月12日 16版）
