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云南玉溪：体教融合做“加法” 学生健康得“乘法”******

　　云南玉溪全面落实“五育并举”——

　　体教融合做“加法” 学生健康得“乘法”

　　近年来，云南省玉溪市从“基础+特色”“赛事+活动”“互派+流动”等方面做好体教融合“加法”，让学生在体育锻炼中享受乐趣、增强体质、健全人格、锤炼意志，不断提高青少年体质健康水平，促进青少年身心健康成长，夯实青少年体育后备人才根基，打造了体教融合的玉溪样板。

　　开齐开足体育课

　　近日，在玉溪一小紫艺校区的操场上，来自玉溪体育运动学校的6位专业教练已等候在相应的运动场地。随着一声哨声，全校256名一年级学生迅速进入“组班模式”，不到10分钟，6个“临时班”全部组队完毕，开始在篮球场上挥洒汗水、在绿茵场上奔跑追逐……

　　据玉溪一小校长陈志坚介绍，近年来，紫艺校区不断创新学生体育课程，在开足开齐课程的基础上探索出“大、中、小”结合的多种体育课教学方式。“大”体育课由玉溪体校专业教练执教，开展篮球、足球、网球等6个课程；“中”为每周开展的常规体育专项课；“小”为“双减”课后服务中，学生根据兴趣爱好自主选择的课程。通过“大、中、小”搭配，形成了班班有特色、人人有特长的教体融合育人模式，助力学生健康成长。

　　和玉溪一小紫艺校区一样，玉溪市各中小学坚持全员普及、特色发展、竞技提升，以阳光体育、大课间活动等为载体，推广武术、陀螺、太极拳等中华传统体育项目，开展竹竿打跳、烟盒舞等社团活动。20余万名学生跑出教室，在各运动场所动起来、跳起来、跑起来，校园里充满朝气和活力，“健康第一”的教育理念在学生身上得到了落实。

　　发挥赛事杠杆作用

　　广阔的绿茵场上，玉溪四小学生邓方然一边擦汗一边说：“学校每年都会组织我们参加不同的足球比赛，奔跑在赛场上，我感到非常快乐，我的身体更加结实了，上课的时候精神特别集中，学习的劲头也更足了。”

　　玉溪四小体育老师和宝柱介绍说，学校除每年举办一次年级足球赛和校园足球赛，还会不定期参加校外俱乐部同级别队员对抗赛，学区校队对抗赛和省、市、县级相应校园足球联赛以及青少年后备力量竞赛等比赛。

　　玉溪市教育体育局有关负责人介绍，玉溪充分发挥中考“体育100分”引导作用，将青少年和学生体育赛事进行全面融合，逐步构建起具有玉溪特色、覆盖8―22岁年龄段、小学至大学各个教育阶段的“三赛一会”（“足篮排”三大球联赛和田径、游泳、乒乓球、羽毛球等单项比赛组成的运动会）赛事体系。

　　夯实体教融合基础保障

　　在元江二小，来自元江少体校的教练员董红艳和段蓉，正在对学生进行专业跑步训练。她们表示，双向交流政策，让更多的学生接受专业训练，也让她们自身价值得以体现。

　　据了解，近年来，玉溪市持续强化体育师资队伍建设，在全市范围内大力推行教练员、体育教师“互融互派、双向流动”机制，逐步建立教练员联系校点、联系项目、帮扶体育教师的日常工作制度。加强在岗体育教师培训，推进城乡学校体育教师均衡配置，整体提高队伍素质，有效提升了当地体育教育教学水平。同时，玉溪市还采用新建、改扩建，推行体育场馆对外开放等方式，积极改善青少年学生体育场地训练条件。

　　“近年来，我们持续加强和改进新时代学校体育工作，不断健全体教融合育人机制和青少年体育联动机制。全市500余所学校配齐配强体育教师，体育课程从‘一校一品’到‘一校多品’，校园体育蓬勃发展。在云南省第十六届运动会青少年组比赛中，玉溪市金牌总数位居全省第一。”玉溪市教育体育局局长李卫东说。

　　李卫东表示，玉溪市将进一步发挥“敢闯敢试、敢为人先”的玉溪精神，不断总结完善体教融合经验，进一步强化政策保障和改革创新，全面落实“五育并举”，协同发展青少年体育与学校体育，融合抓好青少年学生体质健康水平整体提升和青少年体育后备人才培养，为健康中国和体育强国作出玉溪教体贡献。（特约通讯员 沈海亮 通讯员 郑竹君）

人工智能应用于更多领域 计算机研究深入光电结合******

　　英国科学家在人工智能（AI）领域取得多项突破，包括用AI首次控制核聚变、用AI预测蛋白质结构等。“深度思维”与瑞士洛桑联邦理工学院合作，训练了一种深度强化学习算法来控制核聚变反应堆内过热的等离子体并宣告成功，有助加速无限清洁能源的到来。“深度思维”凭借“阿尔法折叠”算法，预测了迄今被编目的几乎所有2亿多个蛋白质的结构，破解了生物学领域最重大的难题之一，有助于应对抗生素耐药性，加速药物开发并彻底改变基础科学。该公司研发的“DeepNash”（深度纳什）学会了在“西洋陆军棋”游戏中，使用虚张声势等欺骗手段来击败人类对手。该公司AI创建的高效数学算法能解决矩阵乘法问题。该公司AI通过模拟数十年足球比赛的情况，学会了熟练地控制数字代理足球运动员，其建模的“AI代理”可与其他人工代理沟通合作，在玩游戏时共同制定计划。

　　牛津大学研究显示，AI能模拟条件反射进行联想学习，比传统机器学习算法快千倍。利兹大学科学家借助AI扫描视网膜以探知心脏病风险。

　　在计算机相关领域，牛津大学研究人员开发了一种使用光偏振来实现最大化信息存储密度的设备，其计算密度比传统电子芯片提高了几个数量级。南安普顿大学工程师则与美国科学家携手，设计了一种与光子芯片集成的电子芯片并创造出一种设备，能以超高速传输信息同时产生最少的热量。

　　在机器人领域，利兹大学团队开发了一种“磁性触手机器人”，直径只有2毫米，可由患者体外的磁铁引导进入肺部狭窄的管道采样。帝国理工学院科学家展示了一组受动物启发的飞行机器人，可在飞行中建造3D打印结构，未来有望用于在偏远地区建造房屋或重要基础设施。格拉斯哥大学科学家将由砷化镓制成的微型半导体打印到柔性塑料表面，所得设备的性能可与目前市场上最好的传统光电探测器媲美，且能承受数百次弯曲，可用作未来机器人的智能电子皮肤。苏格兰科学家开发出了一种先进的压力传感器技术，有助于改进机器人系统，如用于机器人假肢和机械臂。（科技日报记者 刘霞）

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）