特讯热点！打破铁饭碗：多地探索教师退出机制，专家建言避免加剧考核负担

打破铁饭碗：多地探索教师退出机制，专家建言避免加剧考核负担

北京讯 近日，多地教育主管部门纷纷出台政策，探索建立教师退出机制，旨在打破教师“铁饭碗”，激励教师队伍活力。这一举措引发社会广泛关注，也引出专家学者对教师退出机制的思考。

多地探索教师退出机制

据了解，教师退出机制是指对不符合任教资格条件、教学能力不达标、违反职业道德等教师，采取调出、解聘、退休等措施的制度安排。近年来，浙江宁波、贵州贵阳、北京丰台等地都曾表示要进行教师退出机制的相关尝试。

例如，北京丰台区提出，将加强对教师的年度考核和考核结果运用，探索建立教师退出机制。对考核不合格、教学质量低下、师德不佳等教师，将采取调出、解聘等措施。

专家建言避免加剧考核负担

教师退出机制的建立，有利于提高教师队伍整体素质，但也引发了一些担忧，比如可能会加剧教师考核负担，导致“唯升学”倾向加重。

对此，专家学者建议，教师退出机制的建立应坚持科学、公正、人性的原则，避免加剧教师考核负担。

中国教育科学研究院研究员储朝晖指出，教师退出机制应建立在多元评价的基础上，不能简单以学生成绩作为评价标准。同时，要完善教师申诉、救济机制，保障教师合法权益。

北京师范大学教育学部教授王文华则认为，应加强对教师的支持和培训，帮助教师提升教学能力和水平。同时，要营造宽松的教育教学环境，让教师安心从教。

教师退出机制的探索，是教育改革深化的重要举措。如何建立科学、合理的教师退出机制，是相关部门需要认真思考的问题。

超越Transformer：清华蚂蚁推出纯MLP架构，时序预测性能获突破性提升

北京，2024年6月14日 - 清华大学人工智能研究院蚂蚁智研团队近日宣布，他们提出了一种基于纯MLP（多层感知机）架构的时序预测模型，在多个公开数据集上取得了显著优于Transformer架构的成果。该研究成果将为时间序列预测领域带来新的技术范式，并有望在金融、医疗、物联网等众多行业得到广泛应用。

传统基于Transformer架构的时序预测模型，通常采用编码器-解码器结构，通过自注意力机制捕捉序列之间的依赖关系。然而，Transformer架构存在参数量大、计算复杂度高等问题，限制了其在长序列预测等场景中的应用。

清华蚂蚁团队提出的纯MLP架构，摒弃了自注意力机制，采用MLP网络直接对序列进行建模。得益于MLP架构的简洁性和高效性，该模型能够在保持精度的同时大幅降低计算成本。

在多个公开数据集上的实验证明，清华蚂蚁的纯MLP架构在短序列和长序列预测任务上均取得了最优结果。例如，在著名的股票价格预测数据集标杆之一Nasdaq 100上，该模型的平均误差率降低了15%以上。

清华蚂蚁团队的研究工作，为基于深度学习的时序预测模型提供了一种新的思路，有望推动该领域的技术进步和应用普及。

以下是对主要信息的扩充：

• 纯MLP架构的优势
  • 参数量更小，计算效率更高，模型更轻量化。
  • 训练速度更快，更容易部署到实际应用中。
  • 能够更好地捕捉长距离依赖关系，适用于长序列预测任务。
• 纯MLP架构的应用前景
  • 金融领域：股票价格预测、期货交易预测、风险评估等。
  • 医疗领域：疾病预测、生命体征预测、医疗影像分析等。
  • 物联网领域：传感器数据预测、设备故障预测、能源管理等。

以下是新标题的建议：

• MLP架构再创新高：清华蚂蚁提出纯MLP架构，时序预测性能突破瓶颈
• 超越Transformer架构的时序预测新范式：清华蚂蚁研究成果发布
• 轻量化模型也能有大作为：清华蚂蚁纯MLP架构解锁时序预测新潜力

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