挑战，也折射出辅导员工作的温度与深度。从一纸退宿单引发的危 机，到最终成功化解，我们提炼出以下几点深刻启示。 （一）速应 准判，危机干预的“黄金法则” 山山的案例犹如一记警钟，敲响了 “时间就是生命”的危机干预最强音。当山山在电话中喊出“跳 楼”、“写遗书”等极端言论时，任何迟疑都可能酿成无法挽回的后 果。面对危机事件，我们要像急诊医生一样，迅速反应，第一时间 精准判断风险等级、识别核心症结、提出应对方案。第一时间介 的帮扶网，形成“1+N”的协同育人效应。 （五）关口前移，让危 机预警跑在问题爆发前 危机干预是亡羊补牢，更优的策略是未雨绸 缪。山山的经历引发了我们的思考：为何总要等到危机已然爆发才 着手介入？日常工作中，我们对学生的关注是否足够细致？心理健 康教育是否足够深入？危机预警机制是否足够灵敏？这要求我们必 须将工作重心适度前移，加强对特殊群体的动态监测，常态化开展 谈心谈话，加大心理调适知识的普及力度，引导学生具备求助意 预，都是一次深度陪伴、一次价值重塑，更是一次与学生共同成长的契机。育人工作恰似一场充满温情的修行，其所需的并非仅仅是 技巧，更关键的是真心，并非只是方法，更在于情怀。只有用心、 用情、用智，才能引导和守护好学生的成长之路。当我们凭借爱 心、情感以及专业为学生提供护航时，他们便可在风雨之中寻觅到 前行的勇气，在迷茫之际看见希望的光芒。这便是教育的真正意 义，亦是辅导员工作的价值之所在。

取决于生态系统的重构与同步，其中“网络”的变革至关重要。学习笔记 19/19 “大象数据流”，是在 AI 环境中产生的一种现象，不仅 “倒逼”我们从系统性和结构性的发展视角认知 AI 组网/连网的 必要性和紧迫性以及潜在的作用和影响，而且提示/警示我们 避免重蹈“盲人摸象”的覆辙（图 8）。 图 8 “大象数据流”与“盲人摸象”---顾此失彼 “大数据驱动了机器学习，这正是当今所有

理倡议》，

遵循“以⼈为本、智能向善”的发展⽅向，

为推动各国政府、

⾏业 企业、

机构组织、

社会公众等各⽅以及国际社会，

就⼈⼯智能安全治理达 成共识、

协调⼀致，
有效防范应对⼈⼯智能安全⻛险，
我们于2024年9⽉制 定发布了《⼈⼯智能安全治理框架》1.0版。 1.0版发布以来，
⼈⼯智能技术和应⽤持续快速发展，
个别领域取得超 预期突破。

例如，

⾼性能推理模型涌现，

极⼤提⾼了对数学、

物理、

代码