职业院校发展面临的困境？

一、职业院校发展面临的困境？

职业教育受到传统观念的负面影响

中国是一个重视并弘扬传统文化的国家，受儒家思想的深远影响，许多人信奉着“万般皆下品，惟有读书高”这样的理念，所以要判断一个人的发展前景，其评价标准就是看这个人是否为高学历者，“唯分数至上论”显然已成为社会的一种通病。

一直以来，人们普遍认为成绩不好的学生才會去接受职业教育，而学优生都是人们眼中的“好孩子”，并能考上好大学，将来能有好前途。这种传统观念带来的负面影响制约着职业教育的长远发展。

1.2 政策上未重视职业教育

1.2.1政府资金投入不足

我国职业教育面临很大的资金缺口。由于职业院校培养的主要是技术技能型人才，学生在学习过程中必须要有实习实训的机会，学校提供给学生的这些机会，除了校企合作这样的形式之外，学校自身也要建立足够的设备以供学生日常学习所用，所以资金投入必然会大大高于普通教育。而且，为了吸引优秀的生源和引入良好的师资，对学生适当地减免学习费用和提高教师的工资待遇等举措，也必然会加大职业院校的开销。面对高成本的教育支出，政府现有的资金投入明显不足。

1.2.2人才激励缺乏保障机制

将想法付诸实践，都需要相应的制度保障。社会对职业教育产生偏见，还有一个重要的原因就是对技术技能型人才的激励缺乏健全的机制。技能型人才流入市场，其工资并没有与其取得的相应的资格证书有太大关联，使得职业院校学生在校期间对于相应的资格证书并没有予以高度重视，进而使很多学生在碌碌无为中度过学习阶段。

1.3 职业教育恰逢自身发展的瓶颈期

1.3.1办学水平有待提升

首先，盲目追求学生数量。很多时候，职业学校为了保证学生数量，盲目降低分数线，使得进入职业学校的学生不能很好地被培养成优秀技工人才。

为了满足学校生存与发展的要求，扩大招生规模本无可厚非，但是片面追求学生数量而不顾学生质量，这种只顾眼前利益的做法显然有失偏颇，必然会影响到职业教育的长远发展。

其次，忽视学生就业质量问题。社会对职业教育的重视程度与毕业生的就业情况紧密相关。很多职业院校的学生毕业后要么进入企业从事一些低技术含量的工作，要么就是待业在家，毕业等于失业，这些原因都大大降低了社会对职业教育的信任度。职业教育在通常情况下未能从长远考虑到学生的就业问题，也影响了职业教育的持续发展。

1.3.2技能培训亟需加强

当前职业教育的技能培训仍然停留在口头理论传授阶段，生硬的知识灌输很难去解决一些实际操作问题。由于职业教育资金投入有限，并不能很好地满足教学要求，所以学生在学习过程中很少能真正接触到实际操作环节。

众所周知，职业教育学生在毕业后是要进入一线生产岗位，在校期间无法进行实操实训，在岗操作自然不能得心应手。理论与实践的严重脱节，造成职业教育长期不得人心。

1.3.3资源配置亟待更新

一方面，师资队伍建设的滞后性已然成为职业教育发展的一个突出问题。优秀的师资是带动整个职业教育蓬勃发展的一个必要条件，但是目前我国职业教育的师资队伍还不能够满足职业教育发展需求。尽管国家实施了一系列加强职业教育师资队伍建设的重大举措，但是效果不如人意

。职业教育知识更新速度快，很多教师不能及时更新自己的知识储备，使得教学质量难有提高。另一方面，由于职业教育不受重视，职业教育经费投入有限，所以无法建设足够数量的实习实训基地来满足教学需要。学校实操设备有限，学生真正得到锻炼的机会少之又少。“校企合作”也很大程度上停留于表面，企业并未真正参与到人才培养过程中。

二、人工智能多少年才能走出困境？

人工智能走出困境的时间取决于多个因素，包括技术发展、伦理规范和政策制定等。尽管人工智能在许多领域取得了重大突破，但仍存在一些挑战，如数据隐私、算法偏见和人机关系等。解决这些问题需要全球合作和持续创新。

预计人工智能走出困境可能需要几十年的时间，但随着技术的进步和社会的共同努力，我们有望在未来看到更加成熟和可持续的人工智能应用。

三、标识标牌发展困境和解决方法？

然而，标识行业的快速成长存在着诸多问题，影响行业健康发展和正常秩序。第一，市场对标识的迫切需求催生了行业高速发展，企业的组织架构、经营模式和业务重心等方面千差万别，对做什么、怎么做、做成什么样等问题认识不清，在新一轮产业升级和优化的形势下，遇到很大的压力;

第二，缺乏行业自律，标识企业之间无需竞争，导致产品质量失控，出现了诸多“重项目，轻诚信”“重规模，轻质量”的现象，严重影响行业的正常发展;第三，政府和社会对行业认知不足，行业服务组织发展滞后，行业制度、标准和监管体系亟需完善。如何应对这些发展中的问题，成为我国标识行业发展的当务之急。

四、什么是发展失衡治理困境公平赤字？

发展失衡:就是发展失去平衡，改革开放以来,我国经济在总体快速发展、取得举世瞩目成就的同时,发展不平衡问题也逐渐突出。比如,城乡发展差距较大,区域发展差距明显。教育公平的问题突出;医疗服务供给总量相对不足,等等。

治理困境:碳排放等是导致全球气候变暖的重要原因。中国治理碳排放的困难在于:一方面,由于巨大的人口基数,中国需要长时期保持较高的经济发展速度,而当前人均能源消费过低,以及高碳燃料比例高而替代困难等基本因素的影响,在可见的将来,温室气体排放总量的增加将不可避免。另一方面,尽管中国是一个发展中国家,可以暂时不参与国际承诺减排,但作为一个正在崛起的大国,从应对全球变暖和对国际环境负责的角度来说,中国又理应减少碳排放的数量。事实上,由于中国碳排量的巨大,国际上要求中国参与减排承诺的压力与日俱增。

公平赤字就是责任赤字，一些发达国家享受了全球治理的主要权利，但在承担责任方面极力推脱，大大降低了经济全球化的包容性。

五、发展失衡治理困境数字鸿沟的解释？

发展失衡:就是发展失去平衡，比如,城乡发展差距较大,区域发展差距明显，教育公平的问题突出。

治理困境:就是指当前一时无法解决的国家治理上的困境，比如碳排放和国家经济发展之间的矛盾困境

数字鸿沟：是指在全球数字化进程中，不同国家、地区、行业、企业、社区之间，由于对信息、网络技术的拥有程度、应用程度以及创新能力的差别而造成的信息落差及贫富进一步两极分化的趋势。

公平赤字：就是责任赤字，一些发达国家享受了全球治理的主要权利，但在承担责任方面极力推脱，大大降低了经济全球化的包容性。

六、人工智能发展历程？

人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是指通过计算机技术实现智能化的一种技术。其发展历程可以大致分为以下几个阶段：

人工智能诞生阶段（1956-1974年）：1956年，美国达特茅斯学院举办了首次人工智能会议，标志着人工智能学科的正式诞生。在这个阶段，人工智能的研究主要集中在推理、学习、自然语言处理等方面。

知识库阶段（1974-1980年代）：在这个阶段，人工智能研究开始注重利用专家知识来解决问题。研究者将专家知识存储在计算机中，形成专家系统，以帮助决策和问题求解。

过渡期阶段（1980-1995年）：这个阶段是人工智能发展的低潮期，主要原因是专家系统的应用受到限制，无法广泛应用于实际应用领域。同时，神经网络、遗传算法等新的研究方法也开始出现。

统计学习阶段（1995-2010年）：在这个阶段，机器学习开始成为人工智能的主要研究方向，特别是统计学习的兴起。此外，随着计算机硬件和互联网技术的发展，人工智能技术开始应用于搜索引擎、推荐系统、自然语言处理等领域。

深度学习阶段（2010年至今）：深度学习是机器学习的一种，通过神经网络模拟人脑神经元之间的联接来实现对数据的学习和处理。随着计算机性能的提高和大数据的普及，深度学习技术得到了广泛应用，如人脸识别、语音识别、自动驾驶等。

总体来说，人工智能的发展历程经历了不断的起伏和变革，但其在各个领域的应用和发展前景仍然广阔。

七、人工智能的发展？

经历了从符号主义到连接主义的转变，从监督学习到无监督学习的进步，以及从单模态到多模态的拓展。

随着数据量的增加和计算能力的提升，人工智能的应用范围越来越广泛，包括但不限于自然语言处理、图像识别、语音识别、推荐系统等。未来，人工智能将继续向更广泛、更深入的方向发展，为人类社会带来更多的便利和创新。

八、人工智能发展纲要？

一是推动人工智能与实体经济融合，大力发展智能制造，提高智能化技术的可及性和可靠性，打造更多赋能中小企业的智能化解决方案和服务平台，积极发展适应人口老龄化的服务产业，强化智能技术培训，促进智能技术的创新创业创造，利用智能化技术加快改造高耗能产业，推动城市低碳化运行，培育更多服务碳达峰、碳中和的智能化产业。

二是推动完善人工智能发展环境，制定“十四五”新型基础设施建设规划，布局一体化大数据中心体系，大力发展算力设施，构建交通、能源等智能化融合措施，积极发展技术和数据要素市场，推动完善行业标准规范和法律法规，发展多样化的人工智能产业。

三是推动构建产业发展新生态。积极支持集成电路，推进创新伙伴计划，搭建合作平台，推动人工智能企业与先进计算、信息服务等融合发展，推动人工智能技术服务与人类命运共同体的构建，积极支持各国企业来华创新创业。

九、人工智能发展理念？

当前人工智能技术正处于飞速发展时期，人工智能技术发展过程中催生了许多新兴行业的出现，比如智能机器人、手势控制、自然语言处理、虚拟私人助理等。未来人工智能的就业和发展前景都非常值得期待。

2016年，国际著名的咨询公司对全球超过900家人工智能企业的发展情况进行了统计分析，结果显示，21世纪，人工智能行业已经成为各国重要的创业及投资点，全球人工智能企业总融资金额超过48亿美元。

国内人工智能行业的发展现状

人工智能是继蒸汽技术、电力技术、计算机及信息技术革命之后的第四次科技革命核心驱动力。从20世纪50年代发展至今，人工智能已经形成全新的生产力，对生产结构和生产关系产生了颠覆性的改变和影响。

经历了技术驱动和数据驱动的阶段，人工智能现在已经进入场景驱动阶段，深陷解决各行业中不同场景的问题。这样的行业实践应用也反过来继续优化人工智能核心算法，形成了向前发展的态势。现在，人工智能主要在制造、住宅、金融、零售、交通、安全、医疗、物流、教育等行业广泛使用。

随着工业制造4.0时代的推进，传统制造业对人工智能的需求开始爆发，众多提供智能工业解决方案的企业应势而生，例如智航无人机、祈飞科技等。而在智能家居方面则主要是基于物联网技术，通过智能硬件、软件系统、云计算平台构成一套完整的家居生态圈。用户可以进行远程控制设备，设备间可以互联互通，并进行自我学习等，来整体优化家居环境的安全性、节能性、便捷性等。

人工智能在金融领域的应用也比较广泛，主要包括：智能获客、身份识别、大数据风控、智能投顾、智能客服、金融云等，该行业也是人工智能渗透最早、最全面的行业。

在我国，人工智能在零售领域的应用更是广泛，无人便利店、智慧供应链、客流统计、无人仓/无人车等等都是的热门方向。目前，我国在ITS方面的应用主要是通过对交通中的车辆流量、行车速度进行采集和分析，可以对交通进行实时监控和调度，有效提高通行能力、简化交通管理、降低环境污染等。

智能安防也是国家在城市智能化建设中投入比重较大的项目，预计2017-2021 年国内智能安防产品市场空间将从 166 亿元增长至 2094 亿元。在医疗方面，在垂直领域的图像算法和自然语言处理技术已可基本满足医疗行业的需求，市场上出现了众多技术服务商，例如提供智能医学影像技术的德尚韵兴，研发人工智能细胞识别医学诊断系统的智微信科，提供智能辅助诊断服务平台的若水医疗，统计及处理医疗数据的易通天下等。

我国人工智能相关人才缺口超过500万

随着智能技术在制造、金融等领域的深入应用，“机器换人”对劳动力的解放让部分传统劳动密集型产业对用人的需求下降。同时，随着产业智能化升级的推进，各行业中与信息、智能相关岗位对毕业生的需求可能进一步扩大。

从现在的大发展趋势来看，人工智能确实全面重构了整个社会的资源配置结构，很多产业领域的生产运营模式也发生了很大的变化。这个过程促进人才结构的调整。有些职位被智能体取代，有些职位被升级，同时增加一些新职位。这些新增加的工作岗位往往有很大的价值空间，如果能及时把握这些新的工作岗位，很有可能掌握新时代的奖金。

在智能化的时代，普通人依然有把握很多发展机会的能力，但是要把握这些机会，除了提高自己的行业认知度外，还可以找到自己发展的力量。在智能化时代，普通人的发展能力可以用三种方法来寻找。一个是追逐热点本身就有一定的风险，而在热点领域发展本身也面临着更大的竞争。

大数据时代与人工智能相关的技术越来越受到关注。市场对人工智能产品的呼声越来越高，很多科技公司开始在人工智能领域实施战略部署。另外，由于相关人才数量少、培训时间长，人工智能人才今后也会有一定的差距。

这是一个属于人工智能的时代，世界各国都在加紧人工智能发展布局，人工智能、移动终端、云计算、大数据等相关专业人才倍受关注。数据显示，我国人工智能相关人才缺口超过500万，而国家提出的人工智能三步走的发展战略，更是将人工智能上升到国家战略层面。

智能化是未来的重要趋势之一

随着互联网的发展，大数据、云计算和物联网等相关技术会陆续普及应用，在这个大背景下，智能化必然是发展趋势之一。人工智能相关技术将首先在互联网行业开始应用，然后陆续普及到其他行业。所以，从大的发展前景来看，人工智能相关领域的发展前景还是非常广阔的。

随着智能逐步进入生产环境，未来的职场人在工作过程中频繁地进行大量智能和交流与合作。这对职场人提出了新的要求。将来有必要掌握有关人工智能的技术。从这个角度来看，未来掌握人工智能技术是必然的趋势，相关技能的教育市场也将迎来巨大的发展机会。

为了人工智能的发展，展示了人工智能的效率和服从。在未来，当人工智能的发展进入全新的领域时，很多人会暂时休息。对全世界的经济和社会来说，影响很大。

在人工智能研究过程中，机器学习是行业研究的核心，也是实现人工智能目标的最根本途径。是现在人工智能发展的主要瓶颈。关于机械学习的研究是业界研究的重点，无论是融资金额还是公司数量都明显超过了其他研究内容。人工智能属于全球科研发展的尖端技术，在发展过程中与信息技术、计算机技术、精密制造技术、互联网技术密切相关。对各行业、各领域的发展有一定影响。在人工智能发展过程中，必须认真、深入地研究其未来的发展方向。

十、财务共享目前的发展困境是什么？

财务共享目前的发展困境主要体现在两个方面，一个是人，一个是事。

人的方面，因为财务共享目前大多数都是从事事务性的、重复性高的一些工作。那么对于一些学历素质水平比较高的一些新人来讲，他的职业归属感很差，待不下去。而那些老会计，如果你让他去做一些什么数据挖掘之类的工作，他很可能做不来的。这些都是跟人相关比较棘手的问题。

事的方面，就是怎么才能够让一把手跟得上时代，管理最终还是得依托信息技术手段，你靠人管不太靠谱，而且现在信息技术更新迭代还特别快。所以一把手得有这种意识去了解这种信息技术的发展，然后运用到企业的管理上。

可以了解一下像账有书之类的这种数字化转型助力系统。