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甘肃张掖：职业教育为乡村振兴增添新引擎******

　　甘肃张掖紧盯区域经济社会发展需求建专业、做培训、促产业——

　　职业教育为乡村振兴增添新引擎

　　“嗨哟嗨，嗨哟哈，高里提，低里撒，一夯一夯往瓷里砸……”欢快悠扬的歌声从甘肃省张掖市民乐县职业教育中心学校农村非物质文化遗产传承工作室教学传来，即将参加2023年市级职业技能大赛非遗表演赛项的12名幼儿保育专业学生，在农村非物质文化遗产传承人黄啸生指导下集训。

　　借助音乐教学，黄啸生将民乐民歌和非遗“打夯歌”“顶碗舞”等技艺技能引进校园。近年来，张掖把发展职业教育作为赋能乡村振兴的重要抓手，紧盯全市经济社会发展需求，持续深化普职融通、产教融合、校企合作，促进教育链、人才链与产业链、创新链有效衔接，让职业教育为乡村振兴赋能鼓劲。

　　培黎职业学院现代化农业专业授课现场。张掖市教育局供图（资料图片）

　　建强实训专业，培养能工巧匠

　　“配置营养液的水质偏软为佳，重金属元素不能超标……”培黎职业学院教师袁玉涛站在一片生长茂盛的芹菜旁，身边围着10多名神情专注的学生。

　　这是无土栽培技术实训课程的现场。放眼望去，大棚里水培区、土培区、育苗区井然有序，种植了辣椒、西葫芦、草莓等。“这都是学生自己种的。”袁玉涛说。

　　走进张掖市职教中心臻技楼一楼的数控加工实训中心，机声隆隆，一派繁忙，30余台设备正在高速运转，学生们在进行数控加工实操。

　　2020年，张掖投资新建培黎职业学院、张掖市职教中心。目前，张掖市职教中心已建成实训楼3幢、专业实训室86个、实训工位2152个，开设了18个专业。3年来，培黎职业学院开设现代农业、大数据等16个专业，建成五大类38个现代化实训室。

　　张掖是农业大市，现代农业技术人才需求旺盛。据统计，张掖市职业院校85%以上的学生来自农村。针对涉农职业教育学生招不来、下不去、留不住、用不好等问题，张掖加强涉农专业建设，建成设施农业生产技术、现代农艺技术等5个农林牧渔类专业，7所中职学校建成十三大类36个专业，创建省级骨干专业7个，形成了以先进制造、文化旅游、汽车维修、循环农业为主的四大专业集群，建立起了契合乡村产业发展新需求的专业体系。

　　开展精准培训，激活人才引擎

　　初冬时节，在高台县职业中专实训中心，教室里电光四溢、饭菜飘香，焊接、烹调技能培训正在火热进行。

　　培训教师边操作边讲解，为学员们手把手传授技术。“利用冬闲时节掌握一门手艺，以后我们出门打工也更好找工作了。”参训学员们纷纷表示。

　　高台县职业中专利用师资设备优势，积极承担职业技能培训，涉及中式烹调师、中式面点师、保育员、焊工等多个工种。

　　近年来，聚焦全省十大生态产业和全市重点产业、重大项目用工需求，张掖各职业院校面向农村转移就业劳动者、下岗失业人员、退役军人、残疾人等，免费开展就业技能培训和创业培训。

　　同时，各职业院校和培训机构发挥自身优势，结合乡村发展的多种新业态、农牧技术推广应用和农村实用技术等，年均培训2.5万人次，培养了大批乡土人才，推动职业教育与现代农业、生态旅游等产业深度融合。

　　聚焦惠农科研，助力产业提升

　　“从培养皿中快速取出马铃薯脱毒种薯苗，用剪刀精准将株苗头、颈分离，再迅速装入另外一个培养皿中。”这是培黎职业学院乡村振兴创新研究院与甘肃天润薯业共建的马铃薯脱毒种薯创新研究中心，正在开展培训的一个场景。

　　2022年，培黎职业学院成立乡村振兴创新研究院，开展“三农”领域理论研究与智库服务，大力培养乡村振兴人才，紧密服务乡村产业发展和乡村建设需求。

　　学院通过校企合作模式，以马铃薯种薯创新研究中心、马铃薯脱毒种薯繁育基地和专业教师团队为依托，不断强化校企双方人才培养、科技创新，生产微型薯83万粒，有力提升了马铃薯原种生产效益和区域内马铃薯良种覆盖率，直接经济效益达25万元。

　　近年来，张掖探索科教融汇，鼓励高职院校联合地方、行业、骨干企业共建技术技能创新平台、技术转移机构、科技企业孵化器、众创空间，为推动科技成果转化、培养多样化人才奠定了基础。

　　“以现代农业技术、种子生产与经营等现有专业为重点打造智慧农业专业群，源源不断培养懂技术、善经营、会管理的涉农人才，让职业教育成为助推全市乡村全面振兴的新引擎。”张掖市教育局党组书记、局长殷大斌说。（本报记者 郑芃生 通讯员 王思敏）

提速近10倍！基于深度学习的全基因组选择新方法来了******

　　近日，中国农业科学院作物科学研究所、三亚南繁研究院大数据智能设计育种创新团队联合多家单位提出利用植物海量多组学数据进行全基因组预测的深度学习方法, 可以实现育种大数据的高效整合与利用，将助力深度学习在全基因组选择中的应用，为智能设计育种及平台构建提供有效工具。相关研究成果发表在《分子植物（Molecular Plant）》上。

　　全基因组选择作为新一代育种技术，通过构建预测模型，根据基因组估计育种值进行早期个体的预测和选择，从而缩短育种世代间隔，加快育种进程，节约成本，推动现代育种向精准化和高效化方向发展。

　　统计模型作为全基因组选择的核心，极大地影响了全基因组预测的准确度和效率。传统预测方法基于线性回归模型，难以捕捉基因型和表型间的复杂关系。

　　相较于传统模型，非线性模型（如深度网络神经）具备分析复杂非加性效应的能力，人工智能和深度学习算法为解决大数据分析和高性能并行运算等难题提供了新的契机，深度学习算法的优化将会提高全基因组选择的预测能力。

　　该研究团队以玉米、小麦和番茄3种作物的4种不同维度的群体数据为测试材料，通过创新深度学习算法框架开发了全基因组选择新方法。

　　与其他五种主流预测方法相比，该方法有以下优点： 可以利用多组学数据开展全基因组预测；算法设计中包含批归一化层、回调函数和校正线性激活函数等结构，可以有效降低模型错误率，提高运行速度；预测精度稳健，在小型数据集上的表现与目前主流预测模型相当，在大规模数据集上预测优势更加明显；计算时间与传统方法相近，比已有深度学习方法提速近10倍；超参数调整对用户更加友好。

　　该研究得到了国家重点研发计划、国家自然科学基金、海南崖州湾种子实验室和中国农业科学院科技创新工程等项目的支持。

学术支持

中国农业科学院作物科学研究所

记者

宋雅娟

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）