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为了满足各专业学生未来工作、生活和发展的需要，学校要引导学生将人工智能技术内化为通识技能。在日常教学中宣讲人工智能技术发展态势和趋势，国家有关法律规范和人工智能技术应用道德准则，引导学生正确认识、应用人工智能技术服务个人发展进步，免受其负面影响。还要将人工智能通识课程纳入课程体系，组织学生学习人工智能基础概念、应用案例、前沿技术、伦理风险和社会责任、生成式人工智能工具及技术应用等内容，系统培养学生的高阶思维能力，让人工智能思维融合到不同的专业问题处理中，让不同专业的学生从自身视角了解人工智能理论研究、应用开发等，引导学生积极面对人工智能带来的技术挑战和伦理困境，启发学生积极拥抱人工智能，培养职业通用能力，提升面对未来职场挑战的能力。
比如，为了推动产教融合、校企合作，国家层面出台了打造市域产教联合体、行业产教融合共同体的政策导向后，全国各类产教联合体、产教共同体短时间内至少成立了几百家，一些院校干得轰轰烈烈，也有一些院校比较吃力，又不得不抓。因为这些内容将成为评判高职院校推进产教融合的风向性指标，甚至很有可能成为下一轮“双高计划”遴选的重要指标。你成立了，我也要成立，不少高职院校之间相互仿效、相互竞争。
数据资产管理还要高度重视规范、安全，严防各类风险。安全原则必须贯穿数据供给、流通、使用全过程，特别是涉及处理国家安全、商业秘密和个人隐私的，应当依照法律、行政法规规定的权限、程序进行。公众对加大个人信息保护力度尤为关注，企业采集使用个人信息必须严格依法依规进行。只有坚持确保安全与合规利用，数据资产化才能可持续推进。
比如，黑龙江大庆坚持“油头化尾”发展方向，打通石油精深加工产业链，着力打造世界一流石化产业集群。又如，山西吕梁近年来在做大做强做优传统产业的基础上，推进大数据、新材料、新能源等新兴产业发展壮大，改变“一煤独大”的格局。再如，福建龙岩永定区开展废弃矿山生态修复示范工程建设，在煤矸石清运后的土地上因地制宜种树或修复成耕地，推动矿山复绿、点绿成金。实践证明，只有全面、充分考虑各资源型地区的发展水平、条件和要素禀赋，注重盘活、用好现有资源，放大优势、转化劣势，扬长避短、破立结合，转型发展才能少走弯路、减少阵痛、蹄疾步稳。