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目前，工业母机、关键软件等重点领域创新实现新突破，C919大型客机投入商业运营，国产首艘大型邮轮“爱达·魔都号”正式命名交付，全球单机容量最大的16兆瓦海上风电机组并网发电，国产ECMO完成注册取证，智能6行采棉机实现量产，神舟十六号、十七号顺利升空……产业基础再造工程和重大技术装备攻关工程稳步推进，制造业重点产业链高质量发展步伐加快。
教育数字化转型的核心是实现数字技术与教育的完美结合，将数字技术应用到教育中，创新教育模式，推动智能化教育发展。数字化技术可以为教育提供更便捷，个性化的服务，从而改善教育资源分配不均的局面。智能化是为了建立数字化业务流程，提升学习者的体验，提高教育服务效率；个性化的目的是利用业务重构与创造新的数据驱动模式给学习者提供更好的服务和体验。
首先，回归教育本真，坚持以促进学生成长和教师增值为目的。众所周知，高等学校应当以培养人才为中心，开展教学、科学研究和社会服务，保证教育教学质量达到国家规定的标准。也就是说，包括高职院校在内的高等学校要坚持以培养人才为中心。这是高职教育的主要责任和使命。而要完成这一主要责任和使命，教师是关键。因此，高职教育所争取的有关教学、科学研究和社会服务项目都应该坚持以促进学生成长和教师增值为目的，从而使高职教育回归本真。
虽然大模型发展如火如荼，但大模型高质量语料短缺已成为全球共性问题。公开资料显示，大模型对数据供给要求极高。比如，训练GPT-4和Gemini Ultra大概需要4万亿至8万亿个单词。麻省理工学院等高校研究人员预测，到2026年之前，机器学习数据集可能会耗尽所有可用的高质量语料数据。研究机构EpochAI亦公开表示，最早在2024年，人类就可能会陷入训练数据荒，届时全世界的高质量训练数据都将面临枯竭。OpenAI也公开表达过对数据告急的担忧。