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超六{成受访者期待农业院校推进交叉学科建设}
近年来，随着乡村振兴战略的深入推进与智慧农业技术的快速迭代，原本被视为“小众”的涉农专业，正在悄然升温。面对这一趋势，农业高校如何让这些学子学有所成、学有所用，成为社会关注的新焦点。为此，中国青年报社社会调查中心联合问卷网（wenjuan.com）近期开展了一项覆盖2001名受访者的专题调查。结果显示，61.9%的人期望农业高校推动学科交叉融合，例如开设“农业人工智能+”等跨学科专业；另有53.8%的受访者则呼吁强化智慧农业、农业大数据等数字化技能的培育体系。
当被问及如何更深入地了解涉农专业时，高达68.4%的受访者表示，希望亲身参与农业相关的实践或实习项目；52.1%的人倾向于前往农业院校实地探访；51.5%的人则偏爱通过科普短视频或纪录片获取认知。除此之外，还有47.4%的受访者提议与在读学生或业内从业者进行面对面交流，37.0%的人愿意选择线上公开课或专题讲座，而21.2%的人则更习惯阅读相关书籍或文章。90后王雯作为一名农学专业毕业生，坦言自己的大学时光充实而有趣。“除了农学本身，我们还要接触化学和生物学，实习时不仅会下田割麦，还会走进工厂感受生产环节。”她回忆道，研究生阶段的经历更为鲜活——她主攻农产品加工方向，曾在一项关于挂面工艺优化的课题中，通过实验室模拟烘干流程，反复调节温度等参数，以实现节能提效。而另一个拉面课题则让她每周与拉面师傅互动，进行感官评定，“测试完了，大家就一起把师傅做的拉面吃掉，特别开心。”王雯乐于分享这些点滴，希望更多人看到农学背后的乐趣与价值。
来自广州的生态农场经营者郭锐，从小便对农业怀有深厚情感。“小时候就爱在田埂间奔跑，种些花草，养点小动物。中学时期就立下了学农的志向，后来也如愿考入农业院校。”在他看来，许多孩子对农学缺乏真正的了解，家长不妨在童年阶段多带孩子亲近土地，观看科普纪录片，或许会在无形中播下兴趣的种子。
然而，郭锐也指出现有农科教育的一些短板：“不少农学院校的实操环节明显不足，学生很少真正走进田间地头。有些实验仅限于实验室内的种植试验，与现实农业生产仍有较大距离。”他呼吁院校增加实践机会，让学生切身体悟现代农业的现状与挑战。对此，王雯同样感同身受。她表示：“我们当时大四才开始实习，很多人对市场动态并不熟悉，职业规划也缺乏方向。如果能更早与对口企业建立合作，给予学生提前锻炼的机会，相信大家的未来选择会更加清晰。”
针对“如何让涉农学生真正学有所用”这一议题，此次调查揭示了公众的多元化期待。61.9%的受访者支持推进学科交叉，探索如“农业人工智能+”等融合型专业；56.1%的人希望结合地方特色产业，推动产教深度协同；53.8%的人强调应加强智慧农业、农业大数据等数字化技能培训；49.6%的人则呼吁健全涉农人才评价体系，更加注重实践能力的衡量；47.6%的人认为高校应紧跟产业前沿，增设新兴专业方向；41.2%的人建议强化职业价值观引导，激励学生深入乡村、投身农业；还有36.6%的人期望完善创新创业教育，支持学生涉足智慧农业、种业创新等前沿领域。
对于当前农学院校的改革步伐，中国农业大学食品科学与营养工程学院副教授朱毅给予积极评价。她指出，近年来，许多院校正主动应对时代变化，比如头部农科高校已成立新学院，将人工智能嵌入各学科之中，产业合作也在稳步推进。她打了个形象的比方：“这就像新开了一家餐厅，一些地方院校可能还在厨师、服务员和供应链环节上磨合，但不少头部院校的‘菜单’和‘食材’早已焕然一新。”
此次受访者中，来自一线城市的占30.7%，二线城市占36.5%，三四线城市占23.1%，县城或城镇占7.2%，农村地区占2.5%。（闻阅对本文亦有贡献，王雯为化名）
功能特点
高校{生成式人工智}能治理的国际经验
生成式人工智能正以空前之势重塑全球高等教育的版图。从学生撰写论文，到教师设计课程，再到高校教务管理，这一颠覆性技术已深入渗透到教育链条的每一个细微环节。它在显著提升效率的同时，也带来了一系列不容回避的隐忧——学术诚信的边界被模糊，数据安全的防线遭到挑战，伦理责任的归属变得扑朔迷离。面对这样一把利弊交织的“双刃剑”，如何在释放技术赋能潜力的同时构筑有效的风险防控屏障，从而探索出一条契合人工智能时代需求的高校治理新路，已然成为全球高等教育界共同面对且亟需破解的时代课题。
价值航向：从“严防死守”到“价值驱动”
生成式人工智能向高等教育腹地的持续挺进，绝非仅仅是引入了一件效率工具，它更深层地触发了对教育内在价值与未来人才塑造目标的根本性省思。纵观全球各大高校的治理实践，大致可梳理出三种鲜明立场：严令禁用、有界开放，以及将技术深度内嵌于教育肌理。这三种取向，既是技术扩散在不同发展阶段所留下的现实印记，也深刻折射出高校在恪守教育传统与拥抱技术变革之间所面临的价值抉择与张力。
在生成式人工智能崭露头角的初始阶段，一批高校和教育管理机构不约而同地选择了审慎防御的姿态，对其使用施加严格限制。这种策略的核心，在于防范新兴技术对既有教育秩序造成强烈冲击。教育界普遍弥漫着一种忧虑：学生若过度依赖智能工具，其独立思辨和创新创造等核心素养恐将日渐式微。与此同时，根深蒂固的学术诚信规范，也使得高校在面对这种可能部分替代人类认知劳动的技术时，本能地倾向于保守应对。美国纽约市教育局早期的做法便是典型注脚，其在2023年初以可能损害学习成效为由，明令禁止在校园网络和设备上使用ChatGPT。尽管该禁令因技术应用的势不可挡而在数月后取消，但这种审慎的防范姿态，却生动反映了传统教育模式在技术风暴初期的应激反应。
伴随技术能力的持续跃升及其在教育场景中的广泛落地，越来越多的高校正逐步意识到，简单粗暴的一禁了之既难以落实，也违背时代发展的必然趋势。因此，治理立场开始向“有条件开放”转向。治理的重心也从“是否允许”转变为“如何规范”，普遍路径是发布详尽的使用指南，为师生提供清晰的行动框架。以英国牛津大学为例，该校于2024年发布的使用指引，明确区分了可允许与严禁使用的具体场景：它支持学生运用智能工具来提升学习技能和辅助课程理解，同时掷地有声地强调，人工智能绝不能替代人的批判性思考，更不能取代建立在证据之上的学术论证和学科知识建构。这种以规范引导为核心的治理模式，在坚守学术底线与为技术创新预留探索空间之间，努力寻求一种动态平衡。
在此基础上，一些更具前瞻性的高校已超越单纯的风险应对逻辑，转向以教育赋能为导向的积极立场，将生成式人工智能视为撬动教育范式深层变革的战略杠杆。它们通过周密的制度设计与充裕的资源投入，主动推进该技术与教学、科研及行政管理的全方位融合。2024年，美国亚利桑那州立大学开创先河，成为全球首个与OpenAI建立深度合作伙伴关系的高校，在课堂教学、科研辅助和行政流程中系统引入智能工具，大胆探索人机协同的新型教育模式。这一重大转向，揭示了高校治理逻辑的内在演化——从“使技术适应既有教育框架”到“让教育因技术而实现跨越式发展”。当生成式人工智能被纳入制度化轨道并与教育目标同频共振时，其价值便不再局限于效率的提升，更在于对教育范式本身的重塑与再造。
规则建构：多层规范体系划清应用行为疆界
在“有界开放”与“教育赋能”这两种主流治理取向之下，负责任地使用技术是所有实践的共同前提，这必须依赖具体、可操作的行为准则来落实。总体观之，全球高校正围绕学术诚信、数据安全与责任归属等关键领域，逐步编织起一套系统化的规则网络，将宏观的治理理念细化为师生可以遵循、可以问责的具体规范，从而为技术的应用划定清晰而明确的边界。
学术诚信，无疑是高校在治理浪潮中面临的最为核心议题。由生成式人工智能辅助产出的成果，其原创性归属饱受争议。为此，国际高校普遍从三个维度着手调整学术规范：其一，扩充对学术不端的定义，将“未经明确授权的AI使用”明确纳入作弊或剽窃的范畴；其二，在具体教学情境中细化使用边界，清晰区分允许与禁止的环节，例如允许将AI用于资料收集整理等辅助性工作，而在核心观点形成和最终内容创作等关键环节则严格禁止；其三，建立强制性的披露机制，要求学生在提交成果时，必须如实说明所用AI工具的名称、应用的环节以及生成内容的占比，将过程透明作为合规的基本前提。值得注意的是，在检测手段的应用上，国际高校普遍表现出审慎态度。当前市面上主流的AI检测工具误报率依然偏高，对非母语写作者尤为不公，且潜藏着数据泄露风险。因此，包括麻省理工学院在内的众多顶尖学府，并不主张将技术检测结果作为唯一的裁决依据，而是倡导结合人工专业判断进行综合评估。
数据安全，是高校治理中带有刚性约束的领域。用户输入生成式人工智能的信息，可能被用作模型训练的数据来源，这对学生个人隐私和高校敏感科研数据构成了现实威胁。为此，国际高校大多建立了明确的数据安全规范，明令禁止将个人隐私、敏感信息以及高校自有数据上传至未经安全认证的AI平台，同时积极鼓励师生优先选用学校官方采购或认证的安全工具。在具体的风险防控实践中，数据分级管理被证明是一条行之有效的经验。哈佛大学便是一个案例，该校将数据划分为从完全公开到高度敏感的五个层级，并严令禁止将属于机密级别的数据输入公共智能模型。与此同时，为了在安全与效率之间取得平衡，杜克大学等高校积极推动校园专属大模型的研发与部署，引导师生使用经由学校授权、更具安全保障的企业版或私有化工具。这种“堵疏结合”的治理策略表明，数据安全治理绝非单纯的消极设限，而是通过制度化的安排，为技术在可控的边界内释放活力。
此外，基于生成式人工智能的人机共创模式，使得内容生产的责任归属问题变得空前复杂，这要求高校必须在制度层面给出清晰界定。在此问题上，全球高校正逐步凝聚起几项共识：第一，必须明确AI生成内容可能存在的偏见与谬误，使用者有义务进行严格核查，并对最终产出负全部责任；第二，严禁将人工智能系统列为论文或成果的作者，以维护人类在学术活动中的绝对主体地位。这一规则背后的深层逻辑不言而喻：生成式人工智能可以作为强大的辅助工具提升效率，但绝不能僭越人类的判断力，更不能转移本应由人类承担的学术与伦理责任。
能力锻造：赋能生成式人工智能的有效应用
仅依赖规则约束与事后追责，显然难以从容应对生成式人工智能持续迭代所引发的复杂挑战。全球高校正日益深刻地认识到，治理的重心应当从设定行为规范，进一步拓展至深层次的能力建设。通过系统性的素养培育与资源支持，让师生真正具备深刻理解并娴熟驾驭人工智能的能力，才能真正实现技术对教育的赋能愿景。早在2019年，联合国教科文组织发布的《北京共识——人工智能与教育》便前瞻性地提出，应“采取体制化的行动，提高社会各个层面所需的基本人工智能素养”。
生成式人工智能素养，绝非等同于单纯的技术操作技能。国际研究普遍将这种素养划分为层层递进的多个维度：从最基础的技术认知与功能理解，到熟练的工具运用与任务整合，再到对AI生成内容的批判性审视与创造性再加工，直至能够在复杂多变的现实情境中做出独立的伦理判断与负责任的行为决策。这种素养观的核心，在于让技术“为我所用”而非被其牵引或奴役。在这一全新框架下，人工智能时代高校人才培养的重点，已不再局限于知识传授与技能训练，而是更加侧重于基于AI环境的批判性思维、高阶学术探究能力和创新意识的养成，以更好地适应知识生产方式与职业图景的剧烈变革。
在学生赋能层面，《北京共识》建议运用人工智能“促进学习和学习评价”。围绕这一目标，国内外高校正从课程体系重构与学习方式转型两个方向同时发力。在课程建设上，一条路径是将生成式人工智能有机嵌入专业教学之中。例如，新加坡国立大学将AI编程辅助工具引入计算机专业课程，在夯实学科理论根基的同时，帮助学生积累人机协同开发的前沿经验，从而更好地适应被AI深刻重塑的产业环境。另一条路径是开设面向全体学生的人工智能通识课程。南京大学便是先行者，该校推出了体系化的本科生AI通识课程，将技术原理、伦理规范与行业前沿应用融为一体，助力学生构建紧跟时代的知识体系。此外，一批高校还在探索将AI融入学习评价环节，通过过程性评估与个性化反馈，有效提升学生的自主学习效能。
在教师赋能方面，《北京共识》着重强调要运用人工智能“赋能教学和教师”。为此，国内外高校正积极构建系统化的支持体系：其一，提供定制化的培训项目与丰富资源，帮助教师掌握智能工具在教学场景中的应用方法，如墨尔本大学推出的“AI for Teaching and Education”系列资源，为教师提供了紧跟时代步伐的教学支持；其二，开发轻量级、易于上手的自助工具与平台，降低技术应用门槛，斯坦福大学、复旦大学等高校创建的人工智能共创平台，都为教师提供了简便的探究与实验空间；其三，设立专项研究基金与激励计划，鼓励教师开展基于AI的教学改革与科研创新，例如卡内基梅隆大学的“生成式人工智能教学研究计划”以及中国人民大学的“AI赋能科研创新应用”资助项目。这些举措从素养提升、工具保障到制度激励等多个维度协同并进，切实有效地提升了教师在智能化教学环境中的创新实践能力与内在驱动力。
全球高校对生成式人工智能的治理探索，正逐渐超越单一层面的技术风险防控，迈向一场关乎价值重塑、规则建构与能力培育的系统性变革。面向充满机遇与挑战的未来，我们应当继续坚守以人为本的根本原则，以更加开放、审慎和智慧的姿态，推动人工智能与高等教育的深度融合，在汹涌澎湃的技术浪潮中牢牢把握教育变革的主导权，从而培养出真正能够适应并引领未来时代发展的高素质人才。
使用说明
{中国保险行业协会：上半年保险业已}赔付受灾地区55.3亿元
中国保险行业协会于7月31日举行例行新闻发布会，披露了当前防汛工作的最新进展。眼下正值“七下八上”这一防汛形势最为严峻的时段，保险业在经济稳定与社会保障中扮演着关键角色，其作为“经济减震器”和“社会稳定器”的功能愈发凸显。针对灾害应对，保险机构已构建起覆盖灾前预防、灾中响应、灾后重建的全链条处置体系，旨在实现各环节的无缝衔接。
自今年5月份起，受持续性强降雨及台风天气影响，广西、湖北、甘肃等省份相继遭受城市内涝、水库溃坝及山体滑坡等多重自然灾害，导致人员伤亡与财产损失。面对突发灾情，保险业迅速激活重大灾害应急机制，并推出一系列高效服务措施，以减轻受灾群众负担。
中国保险行业协会党委委员、副秘书长方咏透露，截至目前，针对全国20个省份因暴雨洪涝、台风及地震等自然灾害引发的报案，保险业累计接到报案达53.3万件，估损金额高达110.5亿元，其中已赔付55.3亿元。在理赔服务方面，行业统一执行了多项优惠与简化政策，包括免除现场查勘、无需气象证明、提供免费道路救援，并实施快速救援、快速定损、快速维修及快速赔付的“四快”原则。此外，还配套推行容缺受理、无保单理赔及全损车辆先赔付后处理残值等便民举措，同时全面实施预赔付服务机制，确保资金及时到位。
方咏进一步介绍，对于低保户、监测户及涉农小微企业等特殊群体，预赔付比例将适度上调。同时，巨灾保险的先行赔付流程也已同步启动，第一时间拨付资金予受灾主体，以助力其尽快恢复生产和生活秩序。据统计，目前巨灾保险赔付金额已超过5亿元。
更新日志
超六{成受访者期待农业院校推进交叉学科建设}近年来，随着乡村振兴战略的深入推进与智慧农业技术的快速迭代，原本被视为“小众”的涉农专业，正在悄然升温。面对这一趋势，农业高校如何让这些学子学有所成、学有所用，成为社会关注的新焦点。为此，中国青年
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