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河北发布义务教育课后服务工作指南******

　　河北发布义务教育课后服务工作指南

　　不得将课后服务变为集体补课

　　本报讯（记者周洪松）日前，河北省印发义务教育课后服务工作指南 ，完善作业辅导和素质拓展活动等课后服务内容，提升课后服务质量 ，强化学校教育主阵地作用，有效解决“三点半”难题 ，促进学生全面发展 、健康成长。

　　河北规定 ，全省义务教育学校要落实课后服务主体责任 ，以本校师资及场地资源为主，适当补充校外教育活动场所、社区教育资源、社会公益力量等资源开展课后服务 。

　　河北要求 ，各学校要做好参与课后服务师生信息和活动过程资料管理，科学开展评价。鼓励教师提高自主设计作业能力 ，探索布置分层作业、弹性作业和个性化作业，科学设计探究性作业、实践性作业及跨学科综合性作业，不断提高作业设计质量，同时持续完善作业辅导质量评价相关制度 ，强化过程督查。不得要求学生自批自改作业，不得利用课后服务时间讲新课，不得将课后服务变为集体补课。各学校要针对开设 的不同类型课后服务工作，建立对应 的管理 、评价及监督、考核等工作机制 ，全面加强过程管理。

　　河北提出 ，要坚持全校“一盘棋”思维，在实施方案中同步加强作业辅导 、素质拓展活动管理和课后服务工作中 的安全管理、后勤保障 、财务监管 、宣传引导等多方面工作 ，强化考核监督。要充分发挥学生家长和家长委员会作用 ，全面加强学校课后服务效能反馈，以家校合力推动课后服务质量提升 。强化课后服务绩效考核，所有参与课后服务的教师都要严格遵守学校各项规定，所有教师参加课后服务 的表现应作为职称评聘 、表彰奖励和绩效工资分配的重要参考 。

向善而生 的AI助盲 ，让AI多一点，障碍少一点******

　　有人说 ，盲人与世界之间，相差 的只 是一个黎明。在浪潮信息研发人员 的心中 ，失去视力的盲人不会陷入永夜，科技的进步正在力图给每一个人以光明未来。

　　AI助盲在人工智能赛道上一直 是最热门的话题之一 。以前 ，让失明者重见光明依靠 的是医学的进步或“奇迹”。而随着以“机器视觉+自然语言理解”为代表的多模态智能技术的爆发式突破，更多 的失明者正在借助AI提供的感知、理解与交互能力，以另一种方式重新“看见世界”。

　　新契机：多模态算法或将造福数以亿计失明者

　　科学实验表明，在人类获取的外界信息中 ，来自视觉的占比高达70%~80% ，因此基于AI构建机器视觉系统 ，帮助视障患者拥有对外界环境 的视觉感知与视觉理解能力 ，无疑是最直接有效的解决方案 。

　　一个优秀 的AI助盲技术 ，需要通过智能传感、智能用户意图推理和智能信息呈现的系统化发展 ，才能构建信息无障碍的交互界面。仅仅依靠“一枝独秀”超越人类水平 的单模态人工智能比如计算机视觉技术还远远不够 ，以“机器视觉+自然语言理解”为代表 的多模态算法 的突破才 是正确 的新方向和新契机 。

　　多个模态 的交互可以提升AI的感知、理解与交互能力，也为AI理解并帮助残障人士带来了更多可能 。浪潮信息研发人员介绍说 ，多模态算法在AI助盲领域的应用一旦成熟 ，将能够造福数以亿计 的失明者 。据世卫组织统计，全球至少22亿人视力受损或失明 ，而我国 是世界上盲人最多的国家 ，占世界盲人总数的18%-20% ，每年新增的盲人数量甚至高达45万 。

　　大挑战 ：如何看到盲人“眼中” 的千人千面

　　AI助盲看似简单 ，但多模态算法依然面临重大挑战 。

　　多模态智能算法 ，营造的是沉浸式人机交互体验 。在该领域，盲人视觉问答任务成为学术界研究AI助盲 的起点和核心研究方向之一 ，这项研究已经吸引了全球数以万计 的视障患者参与 ，这些患者们上传自己拍摄的图像数据和相匹配 的文本问题 ，形成了最真实的模型训练数据集 。

　　但 是在现有技术条件下 ，盲人视觉问答任务的精度提升面临巨大挑战：一方面 是盲人上传 的问题类型很复杂，比如说分辨冰箱里的肉类 、咨询药品 的服用说明 、挑选独特颜色的衬衣 、介绍书籍内容等等 。

　　另一方面，由于盲人的特殊性 ，很难提取面前物体 的有效特征 。比如盲人在拍照时 ，经常会产生虚焦 的情况 ，可能上传 的照片 是模糊 的或者没有拍全 ，或者没拍到关键信息，这就给AI推理增加了难度。

　　为推动相关研究，来自卡内基梅隆大学等机构的学者们共同构建了一个盲人视觉数据库“VizWiz”，并发起全球多模态视觉问答挑战赛 。挑战赛 是给定一张盲人拍摄 的图片和问题，然后要求给出相应 的答案，解决盲人的求助。

　　另外 ，盲人的视觉问答还会遭遇到噪声干扰的衍生问题 。比如说 ，盲人逛超市，由于商品外观触感相似，很容易犯错，他可能会拿起一瓶醋却询问酱油 的成分表 ，拿起酸奶却询问牛奶 的保质期等等。这种噪声干扰往往会导致现有AI模型失效 ，没法给出有效信息 。

　　最后，针对不同盲人患者的个性化交互服务以及算法自有的反馈闭环机制 ，同样也 是现阶段的研发难点。

　　多解法：浪潮信息AI助盲靶向消灭痛点

　　AI助盲哪怕形式百变，无一例外都 是消灭痛点，逐光而行 。浪潮信息多模态算法研发团队正在推动多个领域的AI助盲研究 ，只为帮助盲人“看”到愈发精彩的世界。

　　在VizWiz官网上公布的2万份求助中 ，盲人最多 的提问就是想知道他们面前 的 是什么东西，很多情况下这些物品没法靠触觉或嗅觉来做出判断，例如 “这本书书名是什么？”为此研发团队在双流多模态锚点对齐模型的基础上 ，提出了自监督旋转多模态模型 ，通过自动修正图像角度及字符语义增强，结合光学字符检测识别技术解决“是什么”的问题。

　　盲人所拍摄图片模糊 、有效信息少？研发团队提出了答案驱动视觉定位与大模型图文匹配结合 的算法，并提出多阶段交叉训练策略 ，具备更充分 的常识能力 ，低质量图像 、残缺的信息，依然能够精准 的解答用户的求助。

　　目前浪潮信息研发团队在盲人视觉问答任务VizWiz-VQA上算法精度已领先人类表现9.5个百分点，在AI助盲领域斩获世界冠军两项 、亚军两项。

　　真实场景中 的盲人在口述时往往会有口误、歧义 、修辞等噪声 。为此，研发团队首次提出视觉定位文本去噪推理任务FREC，FREC提供3万图片和超过25万 的文本标注 ，囊括了口误、歧义 、主观偏差等多种噪声，还提供噪声纠错、含噪证据等可解释标签。同时，该团队还构建了首个可解释去噪视觉定位模型FCTR ，噪声文本描述条件下精度较传统模型提升11个百分点。上述研究成果已发表于ACM Multimedia 2022会议 ，该会议为国际多媒体领域最顶级会议 、也 是该领域唯一CCF推荐A类国际会议。

　　在智能交互研究方面上，浪潮信息研发团队构建了可解释智能体视觉交互问答任务AI-VQA ，同时给出首个智能体交互行为理解算法模型ARE 。该研究成果已发表于ACM Multimedia 2022会议。该研究项目的底层技术未来可广泛应用于AI医疗诊断 、故事续写 、剧情推理 、危情告警、智能政务等多模态交互推理场景。

　　眼球虽然对温度并不敏感 ，但浪潮信息 的研发团队，却在努力让盲人能“看”到科技 的温度 ，也希望吸引更多人一起推动人工智能技术在AI助盲、AI反诈、AI诊疗 、AI灾情预警等更多场景中的落地 。有AI无碍，跨越山海。科技的伟大之处不仅仅在于改变世界 ，更重要 的是如何造福人类，让更多的不可能变成可能 。当科技成为人 的延伸，当AI充满人性光辉，我们终将在瞬息万变 的科技浪潮中感受到更加细腻温柔 的善意，见证着更加光明宏大的远方 。

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）