北京西城今年计划再新增义务教育学位1万个******

　　中新网北京1月6日电 (杜燕徐婧)2022年，北京市西城区共新增义务教育学位1万个。2023年，西城区将继续通过区域资源调整，区内外学位联动，推进学位保障工作，计划新增义务教育学位1万个。这是记者今天从北京市西城区两会上了解到的。

　　优质均衡发展迈出新步伐

　　北京市西城区委教育工委、区教委相关负责人介绍，2022年，北京市西城区围绕“巩固教育高原、打造教育高峰、做有温度的西城教育”的目标，守正创新，攻艰克难，团结奋进，在扩大优质资源供给、深入推进双减、加强教师队伍建设等方面取得明显成绩，优质均衡发展迈出新步伐。

　　2022年，北京市西城区共新增义务教育学位1万个。每个学区各增加2所初中学区派位学校，每个学区初中派位学校达到10所。

　　西城区启动19所“小而精”“小而美”特色学校建设，通过区领导联系学校、干部教师流动、教育教学质量提升、校园文化凝练、“大师营”等系列举措，推进这些规模较小的学校特色发展、高质量提升，构建美美与共、各具特色的教育生态，整体推动西城教育高水平优质均衡发展。

　　西城区启动“教师成长关爱工程”，涵盖四大方面16条举措，以广大教师最关心、最直接、最现实的问题为突破口，在提升师德素养、促进专业成长、创新激励机制、关爱身心发展等方面提出了一系列工作机制和有效措施。

　　在双减方面，通过推进作业质量提升工程、智学服务平台建设工程等，加强课堂教学研究，促进提质增效，丰富课后服务供给等，将双减工作进一步做深做实。同时，持续加强民办机构治理监管，防止问题反弹。

　　负责人表示，2023年，北京市西城区将进一步扩大优质教育资源覆盖面，继续通过区域资源调整，区内外学位联动，推进学位保障工作，计划新增义务教育学位1万个。

　　五育并举促进学生全面成长

　　北京市西城区将进一步实施“一校一案”，系统做好学校德育体系的建构，夯实德育工作的实效性。打造中小学一体化教师育德能力平台——“班主任节”，继续组织好“讲述育人故事”活动、区级优秀班主任、市级“紫禁杯”“我最喜爱的班主任”评选以及德育干部协作组交流等工作，加强德育队伍建设，提升全员育德水平。

　　西城区将通过开展“见字如面”、“西城区开学一课”等主题教育活动，培育学生的爱国情怀。

　　西城区将配齐劳动教育必修课专职教师，完善劳动教育评价体系，以劳动教育目标、内容要求为依据，将过程性评价和结果性评价结合起来，健全和完善学生劳动素养评价标准。同时，将全面加强和改进学校体育、美育工作。

　　全力打造“小而精”“小而美”学校

　　负责人表示，2023年，西城区将继续推进6所中学“小而精”和13所小学“小而美”工程，帮助学校全面提升教育教学环境和质量，实现内涵发展。积极开展多维度工作视导，通过专题研讨、校长论坛、学校展示等机会为学校“小而美”“小而精”建设提供展示平台。

　　北京市西城区教育部门将进一步加强调研，了解学校在“小而美”“小而精”项目上的建设需求，协调资源，帮助学校解决急难问题，实现学校高质量发展；加强精品意识，将项目建设与学校整体办学相结合，发挥学校内在驱动力，通过精品项目引领、学校全方位发力、教委全过程管理，推动学校发展迈上新的台阶，办老百姓满意的学校。

　　持续推进双减工作深入开展

　　西城区教育部门将进一步加强指导和服务，统筹各方力量，推进项目合作，为学校补充课后服务课程资源，丰富课后服务课程供给，提高课后服务质量。

　　各学校将进一步做好课堂教学提质增效。通过开展“课堂+作业+评价”的实践与研究，指导教师在课堂教学内容、教学方式、信息技术应用、课堂教学评价、作业设计等方面不断提升，全面提升课堂教学质量。通过加强校际间交流，达到智慧共享、共同提升。

　　全面提升教育信息化水平

　　西城区教育部门将重点推进西城区云课堂评价系统建设项目，完善校园教学智能设施和数据采集体系建设，实现区域教学过程性评价能力提升。完成线上作业平台、英语课堂互动教学、五育融合评价体系等重点项目建设。

　　北京市西城区将推进薄弱环节改造提升，增补完善各校校园信息化设施，包括校园有线网络、无线网络、电子班牌、数字广播、ip电话、直录播教室、英语听说教室基础环境。重点保障“小而美”“小而精”学校信息化环境提升。(完)

　　西城区将以点带面推进智慧校园建设，持续提升信息化服务教育教学能力。积极为各类教育信息化试点示范创造有利条件，重点抓好智联教室试点项目建设和“智慧校园”融合应用示范基地建设。(完)

你的隐私，大数据怎知道？我们又该如何自我保护？******

　　在网络上，每个人都会或多或少，或主动或被动地泄露某些碎片信息。这些信息被大数据挖掘，就存在隐私泄露的风险，引发信息安全问题。面对汹涌而来的5G时代，大众对自己的隐私保护感到越来越迷茫，甚至有点不知所措。那么，你的隐私，大数据是怎么知道的呢？大家又该如何自我保护呢？

　　1.“已知、未知”大数据都知道

　　大数据时代，每个人都有可能成为安徒生童话中那个“穿新衣”的皇帝。在大数据面前，你说过什么话，它知道；你做过什么事，它知道；你有什么爱好，它知道；你生过什么病，它知道；你家住哪里，它知道；你的亲朋好友都有谁，它也知道……总之，你自己知道的，它几乎都知道，或者说它都能够知道，至少可以说，它迟早会知道！

　　甚至，连你自己都不知道的事情，大数据也可能知道。例如，它能够发现你的许多潜意识习惯：集体照相时你喜欢站哪里呀，跨门槛时喜欢先迈左脚还是右脚呀，你喜欢与什么样的人打交道呀，你的性格特点都有什么呀，哪位朋友与你的观点不相同呀……

　　再进一步说，今后将要发生的事情，大数据还是有可能知道。例如，根据你“饮食多、运动少”等信息，它就能够推测出，你可能会“三高”。当你与许多人都在独立地购买感冒药时，大数据就知道：流感即将暴发了！其实，大数据已经成功地预测了包括世界杯比赛结果、股票的波动、物价趋势、用户行为、交通情况等。

　　当然，这里的“你”并非仅仅指“你个人”，包括但不限于，你的家庭，你的单位，你的民族，甚至你的国家等。至于这些你知道的、不知道的或今后才知道的隐私信息，将会把你塑造成什么，是英雄还是狗熊？这却难以预知。

　　2.数据挖掘就像“垃圾处理”

　　什么是大数据？形象地说，所谓大数据，就是由许多千奇百怪的数据，杂乱无章地堆积在一起。例如，你在网上说的话、发的微信、收发的电子邮件等，都是大数据的组成部分。在不知道的情况下被采集的众多信息，例如被马路摄像头获取的视频、手机定位系统留下的路线图、驾车的导航信号等被动信息，也都是大数据的组成部分。还有，各种传感器设备自动采集的有关温度、湿度、速度等万物信息，仍然是大数据的组成部分。总之，每个人、每种通信和控制类设备，无论它是软件还是硬件，其实都是大数据之源。

　　大数据利用了一种名叫“大数据挖掘”的技术，采用诸如神经网络、遗传算法、决策树、粗糙集、覆盖正例排斥反例、统计分析、模糊集等方法挖掘信息。大数据挖掘的过程，可以分为数据收集、数据集成、数据规约、数据清理、数据变换、挖掘分析、模式评估、知识表示等八大步骤。

　　不过，这些听起来高大上的大数据产业，几乎等同于垃圾处理和废品回收。

　　这并不是在开玩笑。废品收购和垃圾收集，可算作“数据收集”；将废品和垃圾送往集中处理场所，可算作“数据集成”；将废品和垃圾初步分类，可算作“数据规约”；将废品和垃圾适当清洁和整理，可算作“数据清理”；将破沙发拆成木、铁、布等原料，可算作“数据变换”；认真分析如何将这些原料卖个好价钱，可算作“数据分析”；不断总结经验，选择并固定上下游卖家和买家，可算作“模式评估”；最后，把这些技巧整理成口诀，可算作“知识表示”。

　　再看原料结构。大数据具有异构特性，就像垃圾一样千奇百怪。如果非要在垃圾和大数据之间找出本质差别的话，那就在于垃圾是有实体的，再利用的次数有限；而大数据是虚拟的，可以反复处理，反复利用。例如，大数据专家能将数据(废品)中挖掘出的旅客出行规律交给航空公司，将某群体的消费习惯卖给百货商店等。总之，大数据专家完全可以“一菜多吃”，反复利用，而且时间越久，价值越大。换句话说，大数据是很值钱的“垃圾”。

　　3.大数据挖掘永远没有尽头

　　大数据挖掘，虽然能从正面创造价值，但是也有其负面影响，即存在泄露隐私的风险。隐私是如何被泄露的呢？这其实很简单，我们先来分解一下“人肉搜索”是如何侵犯隐私的吧！

　　一大群网友，出于某种目的，利用自己的一切资源渠道，尽可能多地收集当事人或物的所有信息；然后，将这些信息按照自己的目的提炼成新信息，反馈到网上与别人分享。这就完成了第一次“人肉迭代”。

　　接着，大家又在第一次人肉迭代的基础上，互相取经，再接再厉，交叉重复进行信息的收集、加工、整理等工作，于是，便诞生了第二次“人肉迭代”。如此循环往复，经过多次不懈迭代后，当事人或物的画像就跃然纸上了。如果构成“满意画像”的素材确实已经证实，至少主体是事实，“人肉搜索”就成功了。

　　几乎可以断定，只要参与“人肉搜索”的网友足够多，时间足够长，大家的毅力足够强，那么任何人都可能无处遁形。

　　其实，所谓的大数据挖掘，在某种意义上说，就是由机器自动完成的特殊“人肉搜索”而已。只不过，这种搜索的目的，不再限于抹黑或颂扬某人，而是有更加广泛的目的，例如，为商品销售者寻找最佳买家、为某类数据寻找规律、为某些事物之间寻找关联等。总之，只要目的明确，那么，大数据挖掘就会有用武之地。

　　如果将“人肉搜索”与大数据挖掘相比，网友被电脑所替代；网友们收集的信息，被数据库中的海量异构数据所替代；网友寻找各种人物关联的技巧，被相应的智能算法替代；网友们相互借鉴、彼此启发的做法，被各种同步运算所替代。

　　各次迭代过程仍然照例进行，只不过机器的迭代次数更多，速度更快，每次迭代其实就是机器的一次“学习”过程。网友们的最终“满意画像”，被暂时的挖掘结果所替代。之所以说是暂时，那是因为对大数据挖掘来说，永远没有尽头，结果会越来越精准，智慧程度会越来越高，用户只需根据自己的标准，随时选择满意的结果就行了。

　　当然，除了相似性外，“人肉搜索”与“大数据挖掘”肯定也有许多重大的区别。例如，机器不会累，它们收集的数据会更多、更快，数据的渠道来源会更广泛。总之，网友的“人肉搜索”，最终将输给机器的“大数据挖掘”。

　　4.隐私保护与数据挖掘“危”“机”并存

　　必须承认，就当前的现实情况来说，大数据隐私挖掘的“杀伤力”，已经远远超过了大数据隐私保护的能力；换句话说，在大数据挖掘面前，当前人类有点不知所措。这确实是一种意外。自互联网诞生以后，在过去几十年，人们都不遗余力地将碎片信息永远留在网上。其中的每个碎片虽然都完全无害，可谁也不曾意识到，至少没有刻意去关注，当众多无害碎片融合起来，竟然后患无穷！

　　不过，大家也没必要过于担心。在人类历史上，类似的被动局面已经出现过不止一次了。从以往的经验来看，隐私保护与数据挖掘之间总是像“走马灯”一样轮换的——人类通过对隐私的“挖掘”，获得空前好处，产生了更多需要保护的“隐私”，于是，不得不再回过头来，认真研究如何保护这些隐私。当隐私积累得越来越多时，“挖掘”它们就会变得越来越有利可图，于是，新一轮的“挖掘”又开始了。历史地来看，人类在自身隐私保护方面，整体处于优势地位，在网络大数据挖掘之前，“隐私泄露”并不是一个突出的问题。

　　但是，现在人类需要面对一个棘手的问题——对过去遗留在网上的海量碎片信息，如何进行隐私保护呢？单靠技术，显然不行，甚至还会越“保护”，就越“泄露隐私”。

　　因此，必须多管齐下。例如从法律上，禁止以“人肉搜索”为目的的大数据挖掘行为；从管理角度，发现恶意的大数据搜索行为，对其进行必要的监督和管控。另外，在必要的时候，还需要重塑“隐私”概念，毕竟“隐私”本身就是一个与时间、地点、民族、文化等有关的约定俗成的概念。

　　对于个人的网络行为而言，在大数据时代，应该如何保护隐私呢？或者说，至少不要把过多包含个人隐私的碎片信息遗留在网上呢？答案只有两个字：匿名！只要做好匿名工作，就能在一定程度上，保护好隐私了。也就是说，在大数据技术出现之前，隐私就是把“私”藏起来，个人身份可公开，而大数据时代，隐私保护则是把“私”公开(实际上是没法不公开)，而把个人身份隐藏起来，即匿名。

　　(作者：杨义先、钮心忻，均为北京邮电大学教授)