河北港口集团携手启行营地教育共同打造的第二届 “西港·遇见未来教育”主题活动即将启幕。今年, “西港·遇见未来教育”主题系列活动,旨在充分发挥秦皇岛西港百年港口的文化、自然资源优势,通过系列线上线下活动相结合方式,创新教育模式,助推未来教育稳步发展,让未来教育触手可及。
践行未来教育使命担当
万物互联的智慧时代激发着人们对创新未来教育模式的不断探索,传统教育向未来教育转型已逐渐成为社会共识。未来教育将打破空间场景、内容媒介、指导者角色等现有教育模式中存在的边界,以万物互联的方式和属性开展个性化、全局性教学,将有效回应所有教育参与者的诉求。
“西港·遇见未来教育”主题活动是河北港口集团转型升级打造未来教育产业集群战略的重要实践。在加速港口转型,推进港产城融合的过程中,河北港口集团始终积极践行现代化教育理念,并充分发挥本地自然、文化特色,产教融合,努力打造全国首个“儿童友好型社区”,让孩子在成长过程中感知美好。其中,启行西港营地创新性、多样化的教育空间(天文空间、海洋空间、文化空间等)提高了孩子们的自然和人文素养;港口博物馆、规划展馆、开埠地火车站和铁路花海等景点让孩子们能感受当地深厚的工业氛围和时尚的海港味道;帆船营地则给孩子们提供了与大自然互动的宝贵机会。河北港口集团以支持未来教育发展作为重要立足点,综合发展教育、文化、航海、贸易等产业,正在成为面向未来的国际一流旅游港口和多元融合型产业园区。
秦皇岛市西港花园
作为中国营地教育的先行者,启行营地教育一直致力于推动国内营地教育的标准和模式化发展。秉持“没有围墙的学校,没有边界的教育”这一理念,启行在传统的课堂学习模式之外,通过体验式、项目式和服务式学习的创新教育模式,培养孩子们具备全球化背景下现代人必备的沟通能力、合作能力、创新能力、批判性思维能力等核心能力,不断促进青少年发展和跨文化的理解与交流,助力青少年成为具有国际视野的世界公民。
借助2020 “西港·遇见未来教育”主题活动,河北港口集团将与启行营地教育将继续整合双方各自教育优势资源,共同探索推动未来教育高质量发展。
释放未来教育无限潜能
为期一个月的 2020 “西港·遇见未来教育”主题活动将延续西港和启行推动中国未来教育发展的“初心”,设置“西港营地线上主题课程”、“未来教育愿景”征集展览、“未来教育开放日”等系列精彩活动。
“西港营地线上主题课程”——结合西港独有的海洋环境与国际贸易文化特色,围绕启行自然博物、人文艺术、科学技术、身心健康、社区参与、世界公民等六大学习领域,共设置“自然博物”、“人文艺术”、“科学技术”三大主题线上课程,知识与实践融合,领略西港独有的生态、文化、科技魅力。课程将于 8 月 8 日通过“启行营会”微信小程序陆续上线,并将通过“西港营地”微信公众号推送相关内容。
启行西港营地特色课程
“未来教育愿景”征集活动——旨在与启行教育联盟合作伙伴一起,邀请所有关心教育、关心未来的人分享自己对未来教育的理解和畅想,思考和探讨未来教育的无限可能性。愿景征集活动将于 7 月 29 日正式启动,参赛者可以从启行学习模型“六大学习领域”或“八项核心能力”的任一维度出发,阐述对未来教育的畅想和展望,也可以分享其它任何角度的独到见解。具体参赛要求与规则将由河北港口集团未来教育微信公众号“西港营地”实时发布。作品集结完毕,还将邀请未来教育专家进行甄选点评。“未来教育愿景”展览将在“未来教育开放日”活动期间同步线下展出。
“未来教育开放日”——将于 8 月 22 日在秦皇岛西港启行营地举办。届时,河北港口集团与启行西港营地将联合发布“未来教育宣言”,还有并行工作坊等精彩活动,与教育人士、学生、家长共话未来教育。
线上线下教育的高度融合,极大推动着教育行业的数字化革新。未来,河北港口集团将与启行营地教育将充分发挥双方资源优势,不断探索未来教育创新模式,助力中国未来教育多元化发展之路向前迈进。
好文章,需要你的鼓励
这项研究介绍了VisCoder,一个经过专门微调的大语言模型,用于生成可执行的Python可视化代码。研究团队创建了包含20万样本的VisCode-200K数据集,结合了可执行代码示例和多轮修正对话。在PandasPlotBench基准测试中,VisCoder显著优于同等规模的开源模型,甚至在某些方面超越了GPT-4o-mini。研究还引入了自我调试评估模式,证明了反馈驱动学习对提高代码可执行性和视觉准确性的重要性。
这项研究提出了"适应再连续学习"(ACL)框架,一种创新的方法解决预训练模型在连续学习中的稳定性-可塑性困境。通过在学习新任务前先对模型进行适应性调整,ACL使模型既能更好地学习新知识(提高可塑性),又能保留已有知识(维持稳定性)。实验证明,该框架能显著提升各种连续学习方法的性能,为解决人工智能系统中的"灾难性遗忘"问题提供了有效途径。
这篇研究首次关注了CLIP模型文本编码器的对抗鲁棒性问题,提出了LEAF方法(Levenshtein高效对抗性微调)来增强文本编码器的稳健性。实验表明,LEAF显著提高了模型在面对文本扰动时的性能,在AG-News数据集上将对抗准确率从44.5%提升至63.3%。当集成到Stable Diffusion等文本到图像生成模型中时,LEAF显著提高了对抗噪声下的生成质量;在多模态检索任务中,它平均提高了10个百分点的召回率。此外,LEAF还增强了模型的可解释性,使文本嵌入的反演更加准确。
BenchHub是由韩国KAIST和Yonsei大学研究团队开发的统一评估平台,整合了38个基准中的30万个问题,按技能、学科和目标类型进行精细分类。研究显示现有评估基准存在领域分布偏差,而BenchHub通过自动分类系统和用户友好界面,让用户能根据特定需求筛选评估数据。实验证明模型在不同领域的排名差异巨大,强调了定制化评估的重要性。该平台支持多语言扩展和领域特化,为研究人员和开发者提供了灵活评估大语言模型的强大工具。