在现在社会，报告的用途越来越大，要注意报告在写作时具有一定的格式。报告书写有哪些要求呢？我们怎样才能写好一篇报告呢？以下是我为大家搜集的报告范文，仅供参考，一起来看看吧
教育行动报告篇一
9月8日，教育部发布了《高等职业教育创新发展行动计划(2015-2018年)》的征求意见稿(以下简称《征求意见稿》)，即日起面向社会公开征求意见。
据介绍，该行动计划旨在贯彻落实《国务院关于加快发展现代职业教育的决定》和全国人大常委会职业教育法执法检查有关要求，创新发展高等职业教育，希望通过3年的建设，实现高等职业教育整体实力显著增强、人才培养质量持续提高、服务经济社会发展水平显著提升、高等教育结构优化成效更加明显的目标，从而推动现代职业教育体系日臻完善。
《征求意见稿》还将扩大优质教育资源、增强院校办学活力、加强技术技能积累、完善质量保障机制、提升思想政治教育质量作为高等职业教育创新发展行动计划(2015-2018年)的主要任务，并从多个方面、多角度地提出实现这些任务的具体举措，还规定了从加强组织领导、强化管理督查、营造良好环境等方面进行保障。
《征求意见稿》指出，要规范实施专科高等职业院校以高考为基础的考试招生、单独考试招生、综合评价招生、面向中职毕业生的技能考试招生、中高职贯通招生、技能拔尖人才免试招生。推动专科高等职业院校逐步实行学分制，推进与学分制相配套的课程开发和教学管理制度改革，建立以学分为基本单位的学习成果认定积累制度;开展不同类型学习成果的积累、认定，建立全国统一的学习者终身学习成果档案(包含各类学历和非学历教育)，设立学分银行;在坚持培养要求的基础上，探索普通本科高校、高等职业院校、成人高校、社区教育机构之间的学分转移与认定。
面对产业转型升级、优质产能“走出去”的新形势，《征求意见稿》指出，根据区域发展规划和区域内产业转型升级需要，优化院校布局和专业结构，将专科高等职业院校建设成为区域内技术技能积累的重要资源集聚地。支持新兴产业发展，加强现代服务业亟须人才培养，加快满足社会建设和社会管理人才需求。同时，重点服务“中国制造2025”，优先保证新一代信息技术产业、高档数控机床和机器人等相关专业的布局与发展。建立产业结构调整驱动专业设置与改革、产业技术进步驱动课程改革的机制。
此外，还要扩大与“一带一路”沿线国家的职业教育合作。主动发掘和服务“走出去”企业的需求，培养具有国际视野、通晓国际规则的技术技能人才和中国企业海外生产经营需要的本土人才。支持专科高等职业院校将国际先进工艺流程、产品标准、技术标准、服务标准、管理方法等引入教学内容;与积极拓展国际业务的大型企业联合办学，共建国际化人才培养基地。
对于职业教育领域内一些热点话题，比如如何推进信息技术应用、如何探索混合所有制办学、如何落实高等职业院校办学自主权、如何深化校企合作发展、如何加强创新创业教育、如何开展现代学徒制培养，《征求意见稿》中均有涉及。
同时，为了更有效地实施该行动计划，《征求意见稿》还专门附上了详细的《高等职业教育创新发展行动计划任务、项目一览表》，通过分别明确各项任务和项目的具体任务、负责单位、时间进度等，保证该行动稳步推进。
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教育行动报告篇二
答：质量保障机制建设是一项庞大的系统工程，总体要求是形成政府依法履职、院校自主保证、社会广泛参与，教育内部保证与教育外部评价协调配套的格局。《行动计划》对质量保障机制的设计主要包括6方面内容：
一是提高经费保障水平。落实教育部财政部文件要求，到2017年专科高职院校年生均财政拨款平均水平不低于12000元;生均拨款制度覆盖所有独立设置的公办高职院校;举办高职院校的有关部门和单位，应当参照院校所在地公办高职院校的生均拨款标准，建立完善所属高职院校生均拨款制度。
二是编制“高等职业学校建设标准”、研究修订《普通高等学校设置暂行条例》，规范院校设置条件、明确设置程序和要求，明确和落实举办高等职业教育的起点质量。
三是完善高职专业目录和专业教学标准。明确高职教育人才培养的分类;对专业的培养目标与规格、教学实施、教学管理、专业建设、教学资源等方面做出规定，为评估专业教学质量提供标尺。
四是推广部署高职院校人才培养工作状态数据管理系统。为客观评价院校(专业)人才培养工作水平提供数据支撑，为院校自我检查、量化管理提供支持，为地方教育行政主管部门实现对本地院校教学工作的有效监测、检查和横向比较、及时预警提供手段和依据。
五是完善质量年报制度。巩固学校、省和国家三级高职教育质量年度报告制度;专科高职院校和省级教育行政部门每年发布质量报告;支持第三方撰写发布国家高职教育质量年度报告;强化对报告发布情况和撰写质量的监督管理。稳步推进高职院校人才培养工作状态数据管理系统的建设与应用。
六是建立诊断改进机制。以高职院校人才培养工作状态数据为基础，开展教学诊改工作。教育部研制指导方案;省级教育行政部门制定工作规划，组织实施;职业院校落实人才培养工作质量保证主体责任，完善内部质量保证体系。支持有关行业组织开展专业层面的教学诊改试点，以行业企业用人标准为依据，通过结果评价、结论排名、建议反馈的形式，倒逼职业院校的专业改革与建设。
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教育行动报告篇三
1.加快人工智能领域学科建设。支持高校在计算机科学与技术学科设置人工智能学科方向，深入论证并确定人工智能学科内涵，完善人工智能的学科体系，推动人工智能领域一级学科建设。
2.加强人工智能领域专业建设。推进“新工科”建设，形成“人工智能+x”复合专业培养新模式，到2020年建设100个“人工智能+x”复合特色专业;推动重要方向的教材和在线开放课程建设，到2020年编写50本具有国际一流水平的本科生和研究生教材、建设50门人工智能领域国家级精品在线开放课程;在职业院校大数据、信息管理相关专业中增加人工智能相关内容，培养人工智能应用领域技术技能人才。
3.加强人工智能领域人才培养。加强人才培养与创新研究基地的融合，完善人工智能领域多主体协同育人机制，以多种形式培养多层次的人工智能领域人才;到2020年建立50家人工智能学院、研究院或交叉研究中心，并引导高校通过增量支持和存量调整，加大人工智能领域人才培养力度。
4.构建人工智能多层次教育体系。在中小学阶段引入人工智能普及教育;不断优化完善专业学科建设，构建人工智能专业教育、职业教育和大学基础教育于一体的高校教育体系;鼓励、支持高校相关教学、科研资源对外开放，建立面向青少年和社会公众的人工智能科普公共服务平台，积极参与科普工作。
(三)推动高校人工智能领域科技成果转化与示范应用
14.加强重点领域应用。实施“人工智能+”行动。支持高校在智能教育、智能制造、智能医疗、智能城市、智能农业、智能金融、智能司法和国防安全等领域开展技术转移和成果转化，加强应用示范;加强与有关行业部门的合作，推动在教育、文化、医疗、交通、制造、农林、金融、安全、国防等领域形成新产业和新业态，培育一批人工智能技术引领型企业，推动形成若干产业集群和示范区。
15.推进智能教育发展。推动学校教育教学变革，在数字校园的基础上向智能校园演进，构建技术赋能的教学环境，探索基于人工智能的新教学模式，重构教学流程，并运用人工智能开展教学过程监测、学情分析和学业水平诊断，建立基于大数据的多维度综合性智能评价，精准评估教与学的绩效，实现因材施教;推动学校治理方式变革，支持学校运用人工智能技术变革组织结构和管理体制，优化运行机制和服务模式，实现校园精细化管理、个性化服务，全面提升学校治理水平;推动终身在线学习，鼓励发展以学习者为中心的智能化学习平台，提供丰富的个性化学习资源，创新服务供给模式，实现终身教育定制化。
16.推动军民深度融合。以信息技术为重点，以人工智能技术为突破口，面向信息高效获取、语义理解、信息运用，以无人系统、人机混合系统为典范，建设军民共享人工智能技术创新基地，加强军民融合人工智能创新研究项目培育，推动高校相关技术创新带动军事优势、信息优势，做到“升级为军，退级为民”。
17.鼓励创新联盟建设和资源开放共享。鼓励、支持高校联合企业、行业组织、科研机构等建设人工智能产业技术创新联盟，积极参与新一代人工智能重大科技项目的实施和人工智能国家标准体系建设与国际标准制定;支持高校积极参加人工智能开源开放平台建设，鼓励高校对纳入平台的技术作为科研成果予以认定，并作为评价奖励的因素。
18.支持地方和区域创新发展。根据区域经济及产业发展特点，围绕国家重大部署，加强与京津冀、雄安新区、长三角地区、粤港澳大湾区、东北地区、中西部地区等区域和地方合作，支持高校、政府和企业共建一批人工智能领域协同创新中心、联合实验室等创新平台和新型研发机构，推动高校人工智能领域的基础性、原创性研究与地方、企业需求对接，加速地方转型升级和区域创新发展。
专栏3：科技成果转化与示范应用
1.推动智能教育应用示范。加快推进人工智能与教育的深度融合和创新发展，研究智能教育的发展策略、标准规范，探索人工智能技术与教育环境、教学模式、教学内容、教学方法、教育管理、教育评价、教育科研等的融合路径和方法，发展智能化教育云平台，鼓励人工智能支撑下的教育新业态，全面推动教育现代化。
2.推动智能制造应用示范。实现智能制造中设计、生产、试验、保障、管理和服务于一体的产业链全生命周期智能化，研发新型智能传感器件、突破智能控制装备难点问题、部署智能制造云，建设泛在互联、数据驱动、知识引导、共享服务、自主智慧、万众创新的新生态系统，推进新一代人工智能与智能制造的深度融合。
3.推动智能医疗应用示范。针对人口老龄化、传染病与慢病、出生缺陷和生育障碍等主要健康问题，突破多模态流式健康大数据的分析与理解的瓶颈问题，促进非完全信息条件下综合推理、人机交互辅助诊断、医学知识图谱构建等技术在医疗领域高效融合，推动医学领域大数据与其他领域大数据的深度融合，搭建具有识别、判别、筛选和推理等功能的智能医疗人工智能辅助系统和创新服务云平台，增强智能医疗供给能力。
4.推动智能城市应用示范。基于泛在汇聚和智能感知技术，实现对城市生态要素和城市复杂系统的全面分析和深度理解;基于综合推理、知识计算引擎和群体智能等核心技术，构建城市典型智能应用系统，深度推进城市运行管理高水平决策，推动城市大数据平台建设，构建智能城市精细管理、知识发现和辅助决策的支撑体系，在环境、政务、便民等方面构建领域智能产品和系统。
5.推动智能农业应用示范。推动互联网、大数据、云计算和物联网等信息技术与现代生物技术、营养与健康、智能装备技术等深度融合，突破农业动植物信息感知、解析与智能识别、农业跨媒体数据挖掘分析、农业人机混合智能交互与虚拟现实、农业群体智能决策和农业人机物协同等关键技术，协同构建绿色化、高效化、智能化、多功能化的未来农业模式和示范基地。
6.推动智能金融应用示范。围绕“互联网+”战略在金融领域实施过程中的新问题和新需求，基于全息金融大数据，构建符合我国国情的宏观金融决策模型，突破金融内在的发展规律与外在社会环境之间的约束;基于银行、证券、网络等金融数据，利用深度学习等核心智能技术进行挖掘与分析，构建基于行业与领域的复杂金融指令模型;基于金融大数据的空间属性、时间属性及个体行为属性，利用知识图谱、推理计算等模型，准确实现金融风险防控、信用评估、态势演化等。
7.推动智能司法应用示范。促进法学类院校和相关学科与人工智能学科的结合，充分应用文本分析、语音识别、机器学习、知识图谱等技术，基于大规模历史司法数据、互联网数据和其他关联数据，研制智慧检务和智慧法务系统，研发自动案件线索发现、智能定罪和辅助量刑、自动文书生成、自动法律问答、智能庭审等智能辅助工具，在法院和检察院进行应用示范，进而提高办案人员工作效率，提高案件审理的规范性和准确性。
教育行动报告篇四
答：近年来，伴随中国经济在世界上的独树一帜，我国的高等职业教育业走出了一条独具中国特色的“产教融合、校企合作”发展路子，积累了大量创新发展的经验和能力。《行动计划》指出了高职创新发展的6个方面：
一是发展动力：由政府主导向院校自主转变。《行动计划》贯彻落实国家教育体制综合改革要求，出台诸多政策举措保障院校自主权。各个项目任务均为指导性，由地方和学校根据自身实际自愿承担。引导高职院校主动适应形势变化，发挥改革创新的主体作用，实现发展动力由政府主导向院校自主的转变。
二是发展模式：从注重扩张向内涵建设转变。《行动计划》的目标之一就是提升发展质量。质量是其中各项任务和各个项目围绕的核心。这就是要向战线传达这样一个信息，高职院校应深刻把握发展模式的变化，在稳定规模的基础上，以人才培养为中心，以提高质量为核心，更多的把资源配置和工作重心转移到教育教学和技术技能人才培养上来，向内挖潜，整合资源，优化结构，夯实基础，练好内功，实现发展模式从规模扩张向内涵建设转变。
三是办学状态：从相对封闭向全面开放转变。《行动计划》要求高职教育继续坚持开放办学的理念，面向社会构建开放的办学体系，面向行业企业建立开放合作的机制，面向多元化生源实行开放性的教学，面向终身学习需求建立开放性的学分积累与转换机制，通过开放办学及时应对区域产业发展需求，增强服务地方经济发展能力，实现可持续发展。
四是评价体系：从硬件指标为主向内涵指标为主转变。《行动计划》进一步健全了高职教育评价主体、评价内容和评价方法，要求实行分类指导、分类评价，从关注硬指标的显性增长转向关注软实力的内在提升，引导高职院校办出特色、办出水平。高职院校要健全内部质量评价保证机制，实施对教学基本状态的常态监测，实现自我及时诊断，自主随时改进。
五是教师队伍：从注重高学历高职称向注重双师结构转变。《行动计划》提出了加强高职双师队伍建设的系列措施，支持高职院校聘用实践经验丰富的企业工程技术人员、高技能人才担任专兼职教师，推进校企共建“双师型”教师培养培训基地，鼓励高职教师到企业实践锻炼，提升双师素质，优化专兼职教师结构。
六是社会服务：从由教学培训为主向教学培训与应用研发并重转变。《行动计划》在推进现代学徒制、共建生产性实训基地、以市场导向多方共建应用技术协同中心等方面强调了发挥企业作为人才培养主体的作用，使合作企业成为学生教学和训练的主要场所、教师双师素质锻造和科研的平台、校企合作和生产服务的基地，成为教师在应用研发方面进行社会服务的重要窗口。
答：“十二五”期间教育部财政部联合实施的国家示范(骨干)高职建设项目，集中投入、强力推动了一批高职院校率先改革发展，效果明显。当前，在两部出台了突出改革与绩效的高职生均经费政策基础上，引导各地集中力量支持建设一批骨干专业和优质学校，既是《国务院关于加快发展现代职业教育的决定》提出的明确要求，也是高职教育以示范引领发展的成功经验，还是推动高职院校保持改革动力坚持不断创新的有效办法。支持“骨干专业建设”、建设一批“优质专科高等职业院校”是推动高职教育创新发展，扩大优质教育资源的总量和覆盖面的重要举措。
各地要充分重视，做好鼓励创新、提升质量的建设方案研制工作，落实好支持经费，列入预算保障。
教育行动报告篇五
1.加强新一代人工智能基础理论研究。聚焦人工智能重大科学前沿问题，促进人工智能、脑科学、认知科学和心理学等领域深度交叉融合，重点推进大数据智能、跨媒体感知计算、混合增强智能、群体智能、自主协同控制与优化决策、高级机器学习、类脑智能计算和量子智能计算等基础理论研究，为人工智能范式变革提供理论支撑，为新一代人工智能重大理论创新打下坚实基础。
2.推动新一代人工智能核心关键技术创新。围绕新一代人工智能关键算法、硬件和系统等，加快机器学习、计算机视觉、知识计算、深度推理、群智计算、混合智能、无人系统、虚拟现实、自然语言理解、智能芯片等核心关键技术研究，在类脑智能、自主智能、混合智能和群体智能等领域取得重大突破，形成新一代人工智能技术体系;在核心算法和数据、硬件基础上，以提升跨媒体推理能力、群智智能分析能力、混合智能增强能力、自主运动体执行能力、人机交互能力为重点，构建算法和芯片协同、软件和硬件协同、终端和云端协同的人工智能标准化、开源化和成熟化的服务支撑能力。
3.加快建设人工智能科技创新基地。围绕人工智能领域基础理论、核心关键共性技术和公共支撑平台等方面需求，加快建设教育部前沿科学中心、教育部重点实验室、教育部工程研究中心等创新基地;以交叉前沿突破和国家区域发展等重大需求为导向，促进高校、科研院所和企业等创新主体协同互动，建设协同创新中心;加快国家实验室、国家重点实验室、国家技术创新中心、国家工程研究中心、国家重大科技基础设施等各类国家级创新基地培育;鼓励高校建设新型科研组织机构，开展跨学科研究。
4.加快建设一流人才队伍和高水平创新团队。支持高校承担国家重大科技任务，培养、造就一批具有国际声誉的战略科技人才、科技领军人才;支持高校组建一批人工智能、脑科学和认知科学等跨学科、综合交叉的创新团队和创新研究群体;支持高校依托国家“****”“****”和“长江学者奖励计划”等大力培养引进优秀青年骨干人才;加强对从事基础性研究、公益性研究的拔尖人才和优秀创新团队的稳定支持。
5.加强高水平科技智库建设。鼓励、支持高校牵头或参与建设人工智能领域战略研究基地，围绕人工智能发展对教育、经济、就业、法律、国家安全等重大、热点、前瞻性问题开展战略研究与政策研究，形成若干高水平新型科技智库。
6.加大国际学术交流与合作力度。支持高校新建一批人工智能领域“111引智基地”和国际合作联合实验室，培育国际大科学计划和大科学工程，加快引进国际知名学者参与学科建设和科学研究;支持举办高层次人工智能国际学术会议，推动我国学者担任相关国际学术组织重要职务，提升国际影响力;支持我国学者积极参与人工智能相关国际规则制定，适时提出“中国倡议”和“中国标准”。