計算機學科和其他學科的交叉日益深入。一方面，計算機學科是應用導向的學科，通過學科內外交叉和滲透，促進計算機學科自身發展；另一方面，不少非計算機學科發展面臨瓶頸，通過與處于前沿的計算機技術結合，找到新的發展方向。經統計，ESI 用于評估計算機學科的400 多個SCI 期刊與20 個其他學科有交叉，不屬于交叉學科的純計算機類期刊*占28%。若以“機器學習”為主題，搜索2019 年立項的國家自然科學基金，可發現信息學部立項的“機器學習”項目占61%；其他所有學部均有以“機器學習”為題的項目立項，占39%。基于此背景，各雙前列高校大力推動院系合作，促進學科間交叉，如東南大學成立了人工智能研究院，圍繞人工智能開展智能裝備與制造系統、智能城市網絡系統、人機協同診療等交叉學科研究。
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近年來，以移動互聯網、物聯網、云計算、大數據、人工智能及區塊鏈為12的新一代信息技術快速發展，應用日益普及，已成為推動社會和經濟發展的原動力。在國家戰略層面，國家先后發布了《“互聯網+”行動計劃》《促進大數據發展行動綱要》《“新一代人工智能”發展規劃》等面向新興信息技術領域的gangling0性政策文件。縱觀社會發展的各個領域可以發現，新一代信息技術的00與基礎恰恰是新型計算理論與技術。在阿里達摩院發布的“2020 **科技趨勢”中，幾乎每一項未來科技背后均有新型計算機技術作為支持，并促使計算機學科發展出現動態、群智、普適等新態勢，而且必將影響計算機專業教育。正因如此，教育部通過倡導“新工科”建設、設立新興交叉學科等途徑，試圖大力培養計算機類創新型工程人才，推動計算機技術賦能數字社會建設。
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其實現在的職業院校跟以前的專科院校的教育方式是一樣的，老師只是在課堂教理論和一些簡單的實驗訓練，現在不是加強了跟企業合作嗎？是的，但是目前的合作，大部分只是停留在讓學生去非技能崗位頂崗實踐，技能性的崗位企業沒有精力和時間去培養，大部分企業只是想通過校企合作解決勞動密集型崗位人手不夠的問題，或者相同校企合作提升自己名聲，他們的出發點不是為了培養人才。通過現在校企合作出來的人才一般都不是高技能人才，都在做比較低端的工作。
一是專業對應的產業前沿在哪里？毫無疑問，產業的前沿就在市場，在一些先進的大型企業。解決這個問題的根本之策就在于深化產教融合、校企合作，讓師生在工學結合中了解產業發展的前沿知識和技術。對專業教師而言，就要真正到產業yixian去工作和學習，從而確保能實時了解產業發展的前沿。
二是市場需要什么樣的專業人才？了解產業前沿只是一個方面，另一方面還必須深入了解市場需要什么樣的人才。這就需要00地開展市場調研，在制定人才培養方案時進行00的論證，確保人才培養的知識結構、技術水平等符合市場的需要，而不是專業老師在家閉門造車、敷衍了事。
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計算機與其他學科交叉融合經歷從配合發展到協同發展的階段。在以往較長一段時間里，計算機*作為高效的計算工具輔助其他學科的研究工作，如物理、材料等學科依托高性能計算機的海量計算和存儲能力完成大量模擬仿真實驗，Matlab 等軟件成為不少理工科專業必不可少的編程工具，但這種配合發展的模式下，學科之間的邊界較為明顯，計算機學科沒有深入其他學科內部；而后出現的協同發展模式模糊了學科之間的邊界，其他學科產生了計算材料學、計算物理、互聯網金融等計算機相關的學科方向，而計算機學科內部也圍繞地理信息系統、生物信息學、社交網絡等交叉領域開展了深入研究，從基礎理論到系統應用均帶來技術革新。這種協同發展的模式起到了“1+1 ＞ 2”的效果，也在一定程度上促進多學科間交叉融合，共同進步。
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職業教育再次擴招，一是實現經濟高質量發展的戰略性舉措；二是推動產業轉型升級的戰略性安排；三是科學調整高等教育結構制度性考慮；四是適應數字化轉型、實現高質量就業的落地性措施。
職教擴招200萬，學什么？重點是這三“新”：
一是學習新知識。要用新一代信息技術、數字化轉型所需要的新知識，重構職業教育知識體系，讓職業院校培養的技術技能人才具有適合數字經濟的知識基礎。
二是學習新技術。大數據、云計算、人工智能、物聯網等所需要的新技術，讓職業教育畢業生掌握5G時代的新技術。
三是學習新技能。高質量就業必須具備數字化技能，如數據采集、清洗、挖掘、分析，各種機器人維修、操作，連鎖經營數字化管理、供應鏈管理等數字技能等。
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