“找课本茬”背后是平等的学习姿态******
用一副三角板能画出多少度数的角？“除了30度、45度、60度、75度……应该还有165度！”据极目新闻报道，四川成都两名四年级学生米之贤、廖钧宇发现课本上一道数学题参考答案“有问题”，自己找到的一个答案不在参考答案中，他们给教材编写组发去了邮件。编写组回信肯定了两名小学生的探究精神和严谨态度，表示要在教材修订中采纳他们的建议。
类似“找茬”“挑刺”且成功的例子，并不鲜见。2021年秋，沈阳七年级学生崔宸溪指出英语课本上蜜蜂配图配成了食蚜蝇，出版社编辑为他点赞；当年10月，上海小学生吴叶凡发现美术课本上的“树叶”应该是数亿年前的古生物“海百合”，出版社第一时间将错误进行溯源并上报修订……
出版社虚心接纳意见的坦诚固然值得肯定，但这些中小学生敏于思考、敢于质疑的探究精神更难能可贵。面对权威的课本，这些学生不盲从，不盲信，是其所是，非其所非，坚定地表达己见，展现出新时代中小学生积极主动求知求真的价值认定。
尽信书不如无书。中小学课本“千锤百炼”，经过诸多专家之手，当然经得起各种推敲，也比其他读物更精准、更标准，但这并不意味着课本就完美无缺、无可挑剔了。中小学生每天与课本生活在一起，当然最熟知课本的角角落落。很多时候，即便发现问题，一些学生也没有选择发出质疑，这恐怕仍与当下部分中小学过于格式化的教育方式有关。
我早年曾经做过三年中学语文老师，每每困惑于如何协调学生鲜活的认知与课本刻板答案之间的关系。我并非不知道，学生多一些深入思考，多一些触类旁通，多一些路径方法，更能打开他们的思维，但在应试考试的“硬杠杠面前”，很多时候只能收敛起来、压制回去。表现在行动上，就是把学生们的注意力聚拢到记诵上来，“背会就行了”“答案要标准”，久而久之，这种做法就会变得模式化，最终浓缩为成绩单上的数字。
这当然是一种让步，乃至退步，其后果，往往会在学生未来的生涯中一点点呈现。当一茬茬学生走出校门，进入更高的学府，乃至走上社会，不少人都表现出一个共同的特点，就是不会提问，只会照办。尽管我们不能、也不应该把这个结果完全归因于当初的压制质疑，但至少，当下的教育中，应该容得下孩子们表达自己的质疑。
此外，学生不去质疑，或者很少质疑，也与传统社会强大的因循习惯有关系。课本代表着权威，课本就是标准，这类意识往往会持续削弱大家的质疑精神。敬惜字纸也好，尊重老师也好，在很多地方、很多时候，这些观念都在无形中过滤着不同的声音。如果学生总想着从课本的纸缝中找出一些问题，难免不会被视为是“有意找茬”。
必须认识到，“找课本的茬”，就是一种在问题意识中学习知识的绝好路径。凡事破中有立，问题意识多了，必然会逼迫你去寻求答案，探索路径。这种钻研、探究、严谨的精神，就是创新创造的开始。
一方面，这会打破制式化标准模式，让学生从固化思维的桎梏中解脱出来，尝试去寻求不一样的路径和办法，看到不一样的风景。比如，从产生问题意识开始，发展发散思维，找到学习的方法，融会贯通、上下求索，一步步把课本读“薄”读透；又如，大家都来提问题，也会形成一种智力上的砥砺和激荡，这本身就是思想火花得以发生的基础。
另一方面，这也会产生某种超越的心理体验，由知识超越抵达价值超越，而这种超越，对于一个崭新的灵魂而言，至关重要。毕竟，课本只是一座知识的桥梁，大家可以凭借它摆渡，但却不必过度依赖它，更不能迷信崇拜它。如此，才能形成一种科学的求知精神。
无论如何，学习的过程，可能需要一定程度的知识灌输，以吸纳更多新知，但这不意味着学生要全盘接受。在这个过程中，学习者从姿态上是平等的，唯有时时保持求真的敏感，才能真正窥见通往新知的门径。
龙之朱 来源：中国青年报
发挥数据的创新引擎作用******
作者：孙辰朔（清华大学习近平新时代中国特色社会主义思想研究院特约研究员）
随着数字技术创新和迭代速度加快，数据作为关键生产要素，已快速融入生产、分配、流通、消费和社会服务管理等各个环节，成为驱动经济社会发展的重要力量。习近平总书记指出，“发挥数据的基础资源作用和创新引擎作用，加快形成以创新为主要引领和支撑的数字经济”。中共中央、国务院前不久发布的《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》对激活数据要素潜能、做强做优做大数字经济、构筑国家竞争新优势作出了一系列部署。切实用好数据要素，更好发挥数据的数字化、网络化、智能化基础作用，协同推进技术、模式、业态和制度创新，对于深化创新驱动、推动高质量发展具有重要意义。
数据要素是数字经济深化发展的核心引擎。充分发挥数据资源优势、挖掘数据价值潜力，需要不断完善数据要素培育和发展相关体制机制，加快构建数据基础制度，让数据要素更好为创新赋能，为推动高质量发展注入强大动能。
第一，数据要素能够推动知识技术创新。数据要素是指能够参与社会生产经营活动、可为使用者或所有者带来经济效益、以电子方式记录的数据。释放数据要素价值的关键在于数据开发利用。政府、企业、科研院所等在参与数据要素加工使用的过程中，通过结合人工智能算法、经济数学模型和领域专业知识，对研发、设计、生产、营销与决策各环节进行数据清洗、分析、建模，可以发现新的规律，研究出新的理论，创造新的知识或技术，带来更多经济效益和更大社会价值。
第二，数据要素能够优化科技创新要素配置。实现科技创新的要素包括劳动、资本、土地、技术、数据、企业创新精神等实体要素和虚拟要素。传统要素市场中存在信息不对称、要素流通不畅等，容易产生创新要素供需错配等问题，使创新资源的利用偏离最优配置。通过对数据要素的挖掘分析和利用，可以降低信息交互偏差和要素交易成本，推动创新要素流向高生产效率、高边际产出的企业和行业，打通“信息孤岛”和“数据壁垒”，从而实现要素高效配置。
第三，数据要素能够提升产业创新发展能力。一方面，作为数字化、网络化、智能化的基础，数据要素能够参与技术、产品、市场、组织、管理等创新过程，依靠信息技术创新驱动，推动数字产业化，不断催生新产业新业态新模式，培育壮大一批具有增长潜力的新兴产业，创造更多新需求和新就业岗位，挖掘新的经济增长点。另一方面，促进数据高效流通，推动产业数字化转型，实现数字经济与实体经济深度融合，将极大提升传统产业跨区域、跨场景、跨行业的协同创新水平，提升产业发展的质量和效益。
更好发挥数据要素对创新的推动作用，可重点从以下四个方面发力。
一是构建彰显创新引领的数据基础制度，鼓励数据要素投入创新。数据基础制度体系是数据要素赋能创新的制度保障。要建立数据产权制度，推动数据产权结构性分置和有序流通，强化高质量数据要素供给，推进数据分类分级确权授权使用和市场化流通交易。要建立合规高效的数据要素流通和交易制度，让数据要素更加顺畅地流通、更有效率地交易。要建立体现效率、促进公平的数据要素收益分配制度，激发数据要素赋能创新、协同创新的活力和潜能。还要加强政策支持和引导，激励创新创业创造，让更多数据要素参与创新过程。
二是推动数字与产业融合发展，深化产业链创新链融合。数据要素驱动创新的重要路径在于促进数字经济与实体经济深入融合，促进实体经济中的创新要素高效配置。要面向各市场主体、行业和区域需求，统筹推进数字化转型。数据要素驱动创新的关键抓手在于推动创新链产业链深度融合，要加强数据要素与其他生产要素的组合迭代、交叉融合，推动生产要素多领域、多维度、系统性突破，围绕产业链部署创新链、围绕创新链布局产业链，深入实施工业互联网创新发展战略，发挥数据的创新引擎作用。
三是致力打造数字人才高地，强化关键核心技术攻关。充分发挥数据要素作用，关键在于扩大高水平数字创新人才供给。要创新科技人才培养体系，将数字人才培养作为学科建设的重要内容，提升全民数字素养与技能，培养造就一大批既懂专业领域又懂数字技术的高水平复合型人才。还要提升关键软硬件技术创新和供给能力，加强数字科技基础理论研究和数字基础设施建设。
四是构建多方协同治理模式，筑牢数字经济创新发展安全屏障。发挥数据要素驱动创新的作用离不开强有力的安全治理，要充分发挥政府有序引导和规范发展的作用，构建政府、企业、社会多方协同治理模式。要压实企业的数据治理责任，增强企业社会责任，促进公平竞争。还要增强数据安全保障、网络安全防护等各方面能力，把安全要求贯穿数据要素赋能创新全过程。
