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高校毕业生就业帮扶的温度、精度和效度******

　　党的二十大报告指出：“完善重点群体就业支持体系，加强困难群体就业兜底帮扶”。做好高校毕业生就业帮扶，是贯彻落实党的二十大精神的重要任务，是高等教育心怀国之大者、人民利益至上的生动体现，是高校毕业生就业工作的重中之重。

　　就业帮扶要充满“温度”。有温度的帮扶是高校毕业生就业帮扶的应有之意。要坚持以人民为中心的发展思想，着力办好群众各项“急难愁盼”问题，突出做好高校毕业生等重点群体就业工作。由于家庭经济或个人身体方面的原因，低收入家庭和身体残疾大学生就业面临较大困难，一方面，相对“慢就业”、缓就业群体，他们的就业意愿更强烈，另一方面，面对激烈的竞争，他们就业压力更大，特别需要老师的关怀和指导。

　　有温度的帮扶要做好三个心。一是传递关心。就业帮扶工作要坚持“一个也不能少”，通过暖心的就业指导和岗位推荐，把党和国家的关心关爱传递给每一名需要帮助的毕业生，切实增强大学生的获得感。二是保持耐心。每个人的自身条件不同，就业目标不同，就业进程有快有慢。要帮助大学生全面客观进行自我评价和职业分析，合理确定就业目标，把握好就业节奏，按照既定方向稳妥推进。三是增强信心。每一个毕业生都是国家宝贵的人才资源，重点群体毕业生身上的迎难而上、勤奋踏实的意志品质深受用人单位青睐。要帮助大学生深入挖掘自身优势，相信每个人都有人生出彩的机会，切实增强重点群体大学生的就业信心。

　　就业帮扶要瞄准“精度”。精准帮扶是高校毕业生就业帮扶的基本方略。就业帮扶要坚持精准的科学方法、落实精准的工作要求，做到因人施策、靶向帮扶。提高就业帮扶的精准度要明确帮扶谁、谁来帮、怎么帮三个问题。

　　一是精准筛查帮扶对象。要重点筛查有就业意愿且就业存在困难的大学生，其中脱贫家庭、低保家庭、零就业家庭以及有残疾的、较长时间未就业毕业生是重点帮扶对象。要精准收集大学生就业意向，综合大学生家庭情况和个人实际确定帮扶对象，不搞“一刀切”。二是精准组织帮扶力量。就业帮扶不能只靠学校单向发力，社会、企业、家庭也要发挥作用，就业工作人员、辅导员和专业课教师都要加入到帮扶队伍，积极贡献力量，形成帮扶合力。要广泛挖掘各类校内外资源，储备并建立多元化帮扶队伍，根据大学生个性化帮扶需求安排最合适的主体开展工作。三是精准制定帮扶策略。2022年5月，《国务院办公厅关于进一步做好高校毕业生等青年就业创业工作的通知》明确要求精准开展困难帮扶，为帮扶对象提供“一人一档”、“一人一策”精准服务。要认真分析每一名帮扶对象的就业问题，因型施策、对症下药、精准滴灌、靶向援助，有针对性开展差异化、个性化和精准化帮扶。

　　就业帮扶要追求“效度”。实效为先是高校毕业生就业帮扶的重要法则。追求“效度”就是满足大学生对美好就业的向往追求，把解决好大学生就业问题作为就业帮扶的评价标准，不断增强大学生在就业方面的获得感、幸福感和安全感。帮扶“效度”主要体现在三个方面。

　　一是提升就业能力。能力是就业的基础。要分析不同群体的心理特征和就业需求，有针对性地开展就业能力培训，提升大学生自我效能感，提高就业竞争力。二是满足就业需要。大学生对就业的需要呈现多样化多层次多方面的特点，就业帮扶要以满足学生就业需要、落实学生就业去向为出发点和落脚点，坚持行胜于言，用行动和结果说话，把对每一名大学生的就业帮扶落细、落小、落实。三是外溢帮扶效果。就业帮扶是保障社会公平、维护社会稳定的关键举措，充分体现了中国特色社会主义制度的优越性。要强化就业帮扶过程中的就业育人，鼓励大学生勇于担当民族复兴大任，主动到祖国最需要的地方去建功立业，立志做有理想、敢担当、能吃苦、肯奋斗的新时代好青年，让青春在全面建设社会主义现代化国家的火热实践中绽放绚丽之花。

　　（作者：李健，系东北师范大学学生就业指导服务中心副主任）

报告显示：超六成受访者认为应强制企业公开算法******

　　光明网讯（记者 李政葳）“当前，国内对于算法治理的基本思路和框架都是清晰的，而分级分类精准治理的模式应当可以解决如何落实的问题。”在日前举办的“2022啄木鸟数据治理论坛”上，谈及算法治理的现状，清华大学人工智能国际治理研究院副院长、人工智能治理研究中心主任梁正表示，算法分级分类本身不是目标，而是要针对不同风险场景配备不同监管规则。

　　论坛由南都个人信息保护研究中心联合清华大学人工智能国际治理研究院、人工智能治理研究中心（清华大学）主办。其间，南都个人信息保护研究中心发布《算法应用与治理观察报告》《个人信息安全年度报告》《平台经济反垄断观察报告》。

　　记者了解到，《算法应用与治理观察报告（2022）》，梳理了国内外的多项法规，结合热点事件及应用场景呈现了算法治理现状，并发布千份算法治理调查问卷了解公众对算法公开和算法治理的了解程度和基本态度，最后基于多方调查分析，给出了当前算法趋势观察以及未来治理方向建议。

　　报告发现，目前国内算法治理仍处于早期探索阶段，企业的算法公开主要依靠官方的互联网信息服务算法备案系统，或在舆情事件发生之后。调查问卷结果显示，近半受访者承认算法让自己的使用体验更好，但仅一成受访者认为企业算法公开做得很好，逾六成的受访者称曾遭遇“大数据杀熟”；超过六成的受访者认为应该强制企业公开算法。

　　“在数据、算法方面治理政策进展显著，在平台与应用方面的政策和落地尚需加紧。”中国科学院人工智能伦理与治理研究中心主任、国家新一代人工智能治理专委会委员曾毅认为，目前人工智能伦理有三个相当紧迫的问题需要被正视：首先，人工智能应当被适度使用；其次，目前人工智能服务知情同意落地艰难，被迫知情同意普遍存在；最后，目前用户数据的授权撤销在人工智能服务中存在巨大挑战，需要监管和更高层的网络服务提供方联合提出更合理的政策与解决方案。

　　针对日前发布的《互联网信息服务深度合成管理规定》，中国政法大学数据法治研究院教授张凌寒表示，从算法治理角度来说，深度合成管理规定与之前的算法推荐管理规定的思路有所不同，前者采用了一种“三位一体由的数据与技术规范。

　　具体来讲，由于深度合成技术的门槛较高，技术支持者也被纳入了监管范围内。比如，深度合成服务提供者提供智能对话、合成人声、人脸生成、沉浸式拟真场景等服务，应当进行显著标识，这就将更重的责任落在了服务提供者身上。

　　中国社科院科技和社会研究中心主任段伟文提到，算法治理需要构建可信任的算法认知，而这需要产业和消费者的共同努力：产业要努力提升算法精准性、透明度，减少偏见，减少歧视；消费者则需要提高数字素养，提升算法意识，加强在人机互动中自主性、控制感和协同意识。

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）