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[学术文献 ] 智库科学与工程赋能战略科技人才培养 进入全文
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中国特色高端智库建设作为我国社会治理的制度性安排，是推进国家治理体系和治理能力现代化的重要举措。如何自主培养高质量战略科技人才，已成为特色高端智库科学化发展、学科化建设，并形成“人才、学科、智库”三位一体发展格局过程中必须解决的关键问题。文章在“智库科学与工程”学科体系下，构建了战略科技人才培养的逻辑框架，提出了具体的融合培养路径，并给出了关于我国战略科技人才培养的建议。
[学术文献 ] 多主体协同：美国与德国关键新兴技术人才培养经验和启示 进入全文
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党的二十大和二十届三中全会强调，教育、科技、人才是中国式现代化的基础性、战略性支撑。多主体协同培养关键新兴技术人才是实现教育发展、科技创新和人才培养一体化推进的重要抓手。文章以量子信息、人工智能、生物技术关键新兴技术领域为例，总结美国和德国基于区域创新生态的多主体协同培养人才的经验，并提炼对我国在关键新兴技术领域多主体协同培养人才的启示和建议，以期实现我国关键新兴技术人才的高质量培养，推动教育、科技、人才融合发展。
[学术文献 ] 自主培养科技领军人才的底层逻辑与策略 进入全文
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党的二十届三中全会决定统筹推进教育科技人才体制机制一体改革，要求完善人才自主培养机制，着力培养、造就科技领军人才。面对新一轮科技革命和产业变革，文章提出基于创新的系统观构建科技领军人才培养的底层逻辑，应以立德树人为根本任务，以国家战略需求为导向，顺应时代之变，遵循在高水平科技创新的实践过程中培养高质量创新人才的育人规律，改革科技创新人才培养的目标、主体及评价标准。据此，文章分析了我国自主培养科技领军人才当前存在的结构性问题，提出科技领军自主人才培养的主要策略。
[学术文献 ] 新质生产力赋能中国式现代化的三重逻辑、实现路径与未来展望 进入全文
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新质生产力作为科技革命和产业变革的重要成果，顺应了全球科技变革的趋势，彰显了中国式现代化进程中创新驱动、高质量发展的本质特征，为中国式现代化提供了强劲的动力支撑。从理论逻辑来看，新质生产力是对马克思主义生产力理论的继承与发展；从历史逻辑分析，新质生产力是中国共产党经过长期探索和实践得出的重要成果；从现实逻辑出发，新质生产力是实现中国式现代化的内在要求。为加快发展新质生产力，切实推进中国式现代化，须着眼于深化主体自我革命、加快数字化转型步伐、夯实制度建设基础等。展望未来，中国式现代化必将通过新质生产力的持续赋能，推动经济实现更高质量、更有效率、更加公平、更可持续、更为安全的发展，为实现中华民族伟大复兴的中国梦构筑新格局。
[学术文献 ] 人工智能发展与新质生产力提升:理论机制与实证检验 进入全文
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在新一轮科技革命加速演进背景下,人工智能作为新型劳动工具的典型代表,符合新质生产力发展要求。对人工智能影响新质生产力的理论机制进行分析,并基于2010—2022年中国内地30个省域(西藏数据缺失,未纳入统计)面板数据和国际机器人联合会(IFR)的工业机器人数据,利用双向固定模型和工具变量法进行实证检验。研究发现:人工智能发展能够显著促进新质生产力提升,并且这一结论经过一系列稳健性检验和内生性检验后依然成立。机制分析发现,人工智能主要通过增强创新能力、改善能源效率和提高数字化水平3个渠道促进新质生产力提升。异质性分析发现,人工智能对新质生产力的带动效应在市场化程度高、技术聚集程度高和产业结构优化水平高的地区更显著。最后,针对发展人工智能、促进新质生产力发展提出对策建议:一是完善市场经济基础制度,创设有利于人工智能企业发展的营商环境;二是加快发展人工智能技术,持续推动产业结构优化升级;三是搭建人工智能创新应用场景,加大人工智能技术推广应用力度。
[学术文献 ] DeepSeek赋能拔尖创新人才培养的理论逻辑与实践路径 进入全文
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人工智能技术的迅猛发展正在深刻重塑全球教育体系，尤其是在拔尖创新人才的培养领域，DeepSeek作为新一代的大语言模型不仅在知识整合、个性化学习支持、高阶思维训练等方面提供了突破性的技术赋能，还通过智能化手段推动教育体系的重构，其核心目标是构建适应未来科技与社会发展需求的拔尖创新人才培养体系，使学生具备跨学科知识整合、批判性思维、自主学习能力以及全球化视野，从而满足国家在关键领域的人才需求。本文通过对Deepseek赋能拔尖创新人才的理论逻辑与实践路径的探讨，进而系统性提升国家拔尖创新人才的培养质量。首先，DeepSeek在拔尖创新人才培养过程中具有四大核心价值意蕴：跨学科知识整合与创新思维跃迁的智能融通、自主学习进阶与高阶认知建构的个性导航、智能创新生态构建与科研范式变革的协同共进、全球知识互联与国际竞争力提升的视野拓展。其次，DeepSeek的赋能逻辑主要包括智能赋能、认知赋能和生态赋能：智能赋能侧重于课程整合与高阶思维培养，优化知识体系结构，推动学生从被动学习向自主创新转变；认知赋能通过智能学习分析实现差异化教学，塑造创新素养，提高人才培养的精准性和适应性；生态赋能强调协同育人环境的建设，打通高校、科研机构、企业之间的资源共享机制，形成拔尖创新人才成长的系统性支撑体系。最后，在全球科技竞争加剧的背景下，我国拔尖创新人才的培养需要进一步加强，因而DeepSeek赋能拔尖创新人才培养的实践路径包括：一是构建智能化评价体系，利用精准测评与创新驱动优化人才选拔机制，推动能力导向的教育评价改革；二是实施智能辅助教学，通过深度个性化学习与高阶认知训练，强化拔尖创新人才的思维塑造；三是打造智能科研生态，推动人机协同创新，促进跨学科合作与前沿研究范式转变；四是加强实践创新驱动，提升从知识生成到技术转化的链条，推动人工智能在现实问题解决中的应用。未来，DeepSeek可进一步优化智能技术应用，提升人才培养体系的精准性与适应性，为破解拔尖创新人才培养的结构性矛盾提供了系统性解决方案，为教育强国和科技强国建设提供有力支撑。
