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从开家长会到成立家长委员会，这不是中小学新学年开学后的“保留节目”，而是国内一些高校的“创新举措”。大学也办家委会，是主动凝聚家庭教育的力量，还是将大学的责任“甩锅”给家长？随着高校纷纷开学，这样的问题也在校园内外引发争议。--> “妈宝”家长悄悄建群 利用开学前家长送孩子到校的机会，现在越来越多高校流行开家长会。有些同专业同年级的家长还会悄悄拉个群。“现在的孩子上了大学就像‘失踪的人’，给他发微信，永远是回个表情包，给他发红包却是秒收。”秦女士的孩子上大二了，她说还好有个家长群，十来个妈妈很有共同语言，平时将从孩子那里听来的蛛丝马迹消息相互凑一凑，就可以掌握孩子们的日常行踪。 对于家长私下建群，高校辅导员大多认为这是好事情，可以减轻他们的负担。“在家是妈宝，进了大学却仍是永远长不大的孩子。”有高校辅导员吐槽，他们几乎成了大学生的“管家”和“保姆”，平时学生们咨询的问题，真正涉及学业发展和生涯规划的不到三成，大多数是一些生活类的琐事，诸如“老师，我校园卡丢了，怎么办？”“老师，宿舍灯坏了，报修流程是啥？”“老师，楼前的共享单车突然少了，找谁反映？”…… 亲子需要安全“分离” 大一变“高四”，即便是个大学生、成年人，已经具备了完全民事行为能力，但在一部分家长眼中仍是个孩子。对此，高校的态度也比较坦然，那些连学习资料在哪里复印、教室里有没有空调这样的事都要管的家长，与其一个一个来向学校反映，还不如让他们成立个家委会，至少可以有个“组织”，有问题先在他们内部消化掉。 “读大学了，还担心爸妈看到成绩单，这种感觉很奇怪。”“家委会是不是还要互相交换资源，便于给孩子介绍工作和对象？”这些评论反映出部分大学生对家长密切介入他们学习生活的矛盾心理——既渴望自由和隐私空间，又希望在遇到困难时能得到家长的及时帮助。 “能否与父母安全地分离，是衡量亲子双方是否拥有健康人格的重要标准。允许孩子成为他自己，识别哪些行为是潜意识中对孩子的占有心理在作祟，让孩子真正地摆脱父辈并超越父辈，也是判别父母之爱是否健康的主要依据。”上海晓霆心理咨询中心负责人王晓霆说，“高校要靠家委会协助管理大学生，其实并不是稀奇事，我还看到有家长代孩子相亲的呢。年轻人无法获得更多层次的人生体验，他们的生活必然是缺失的。这种被家长牢牢控制的生活，最终会导致人格的主体性枯竭，从而损害到感知幸福的能力。” 家委会工作要合规 21世纪教育研究院院长熊丙奇提出，与其成立家委会，不如充分发挥高校学生会的作用，强调学生的自主能力培养，会更有利于他们融入社会。 也有高校管理干部说出了一个担忧。如果按中小学家委会的模式，是不是还要在家委会下设立相应的分支机构，比如，管学习、管膳食、管游学、管校服的各类专委会。把这种模式延伸到大学里来，高校的办学自主性从何谈起？上海师范大学教务处处长王健教授表示，对大学成立家委会持“谨慎支持”的态度。他说，一方面，现在大学生的父辈很多也上过大学，但情况不同了，考研和找工作带来的学业压力、心理压力，是上一代大学生不曾遇到过的，所以，现在的孩子即便上了大学，也在很大程度上需要家长的支持与帮助；另一方面，高校也需要打破围墙，吸引包括家长资源在内的更多社会力量，共同为学生们织起一张专业实习、生涯指导、就业援助的网络，所以，高校如果真要成立家委会，工作重心应该放在关心和支持学生参与社会实践上，而不是变成中小学家委会的“延伸版”。必须引起重视的是，千万不能把大学家委会弄成“名利场”，因为这种现象在一些中小学家委会成员中已经有了不好的苗头，如果将来再弄一堆名牌高校“家委会主任”的头衔出来，且互相攀比或形成一个利益小团体，对大学的校风建设不见得会有什么好处。 来源：上观新闻 作者：新民晚报 王蔚 【编辑:于晓艳】
作者：江铭欣 今年七月，起点中文网进行了建站以来最大的新书推荐算法改革，免费期新书从固定推荐位的四轮“PK模式”改为个性化推荐展示的“流量包模式”。这一改革在作者中引起极大反响和广泛讨论，由此也引出一系列关键却缺乏讨论的问题：什么是网文的推荐算法？推荐模式的变化为何如此重要？PK模式是什么？流量包模式又是什么？ 推荐算法在网文中的应用，实现了海量内容与读者的精准连接，也有效解决了长尾网文的分发与供给。免费平台番茄小说如今日活跃用户近亿，远超付费阅读平台，根本就在于以推荐算法为核心内容的分发模式。因此，原以编辑、运营为主导的，以分发精选为内容组织逻辑的老牌网文平台，也纷纷推出个性化推荐功能。 与短视频等平台的内容推荐系统一样，网文平台的推荐系统也主要由数据层、算法层和工程层组成。数据层主要分析用户、网文以及用户与网文的交互数据和特征，如用户性别、网文类型、阅读时长等数据。算法层负责从数据中挖掘规律，生成推荐结果。网文平台使用较多的两种推荐算法是基于内容的推荐和协同过滤。基于内容的推荐依赖对网文本身特征的分析，通过赋予内容的类型与标签，结合读者的偏好信息，推荐与读者兴趣相近的网文。例如，历史数据发现读者喜欢看规则怪谈类型的网文，算法就将更多和规则怪谈相关的网文推荐给读者。协同过滤推荐算法则不解析内容本身，主要依赖读者与网文的交互数据，可分为基于读者的和基于网文的。基于读者的协同过滤是找到和读者A相似的读者B，给读者A推荐读者B看过但是读者A没看过的网文。基于网文的协同过滤则是找到观看两个不同网文的用户群体，通过分析两个读者群体的重合度，推算两篇网文的相似度，相似度高则进行合并推荐。一般推荐系统都会混合以上的算法，根据用户操作行为选择不同的推荐策略，无操作时用热门默认推荐，少量操作时用基于内容的推荐，交互足够多时用协同过滤推荐。工程层则是对上述数据和推荐的处理、排序、评估与优化。--> 目前主流网文平台所采用的推荐系统多以“top-N预测任务”为核心，以“点击预测任务”为辅助来实现海量作品的个性化推荐。即结合用户的阅读时长、留存率等指标预测用户点击某本小说的概率，根据推算出的推荐分为用户提供排序好的个性化内容列表。网文上传或更新后，会根据其不同特征进入不同的内容候选池，当用户访问推荐feed(即推荐信息流，如番茄小说的首页推荐和起点中文网的猜你喜欢)时，服务端就会请求推荐，系统便会根据用户特征从候选池中召回用户可能感兴趣的网文。经过粗排、精排出的小量级网文，会根据算法模型的预估推荐分来排序，有时也会加上广告或平台力推的内容，在混排后展示为用户浏览页面的推荐feed，由此完成一次推荐。一般来说，猜你喜欢等个性化推荐feed无数量限制，一直刷就一直新。但榜单类推荐资源位的展示数有限，排序只能选取top-N。起点中文网此前的新书推荐位PK模式，即由4轮PK以竞争推荐位(一轮“潜力新书”、二轮“新书精选”、三轮“本周强推”、四轮“小编力荐”)，新书需要轮轮晋级才能获得更多推荐。起点以外的付费平台虽未明确标注其推荐为PK模式，但大致原理相同，面对有限的资源位只能曝光推荐分排序前列的作品。 不难发现，无论是以上哪种推荐算法，都需建立在一定数据上才能进行推荐。新读者、新网文或新类型会因缺乏历史行为数据，无法准确启动个性化推荐的情况。这就是推荐算法中常说的冷启动问题，主要分为读者冷启动和内容冷启动。在读者冷启动阶段，网文平台会主动邀请新注册读者或一段时间未使用的读者提供反馈，包括性别、年龄、地理位置、爱好等信息，以建立读者兴趣画像。部分平台也可通过用户的登录账号，如手机号码、抖音账号等，获得用户在其他平台的行为数据。此外，通过用户的登录设备、时间、地址IP也可获得部分用户信息和场景偏好。新注册读者登录网文平台后，大部分平台会使用混合推荐算法，先是提供大众化、热门、高分的网文内容兜底，再根据读者的初启行为(如停留、点击、阅读)数据，用基于内容的推荐算法给读者推荐他过往观看过的、相似的内容。等用户的基础属性较为完善，有更多的交互数据后，配合协同过滤算法为读者提供更多元的网文内容。例如，新用户登录番茄小说平台，填写用户名和性别为女，首页推荐就会出现较多现代言情女频网文热门大众类型文以及《十日终焉》等番茄小说独家高分文，不同类型的网文也会适度曝光让读者选择。如果用户点击霸道总裁文，无论阅读时长多长，番茄平台都会在下一次推荐feed刷新后推荐更多现代言情文和霸道总裁文。后续也会根据读者相似度和网文相似度，对海量网文进行协同过滤算法推荐，为读者推荐更多新鲜且可能感兴趣的网文。 这次起点中文网的改革主要针对网文新书的冷启动。从推荐算法角度来说，尽管内容本身有一些关键词标签特征，但由于新书没有用户表达过行为，推荐系统无法判断网文的好坏，也不知道将在候选池中的新书推荐给谁，且新书的自然推荐分排序由于偏后也难以曝光。而得不到用户交互数据，就容易导致恶性循环，破坏作者体验的同时影响新书内容库的增量。因此，大部分网文平台都是强制推荐系统给新网文一定的流量曝光，等有了用户针对这篇网文本身的用户行为，推荐系统再更有针对性地推荐这篇网文。这种流量曝光就是流量包，逻辑即推荐系统中常说的boost。它指的是在推荐分上增加或减少一个数，多由运营和编辑在推荐系统中非自然操作，对于新作、冷门作品和优质作品会进行boost增分，从而提高推荐量，对于低质作品也会deboost减分。一般来说，推荐系统已经在最优用户体验目标上给到每部作品恰当的推荐量，只有在出于冷启动和作者生态角度等业务需求时会适当boost运营。由于新书的前期曝光没有比较精准的个性化推荐，boost实际上是在损失用户体验的基础上做推荐，因此新书的曝光周期和总体流量也会被控制在一定额度。 在资源位和曝光值固定的前提下，起点中文网做了两种新书推荐机制的尝试。原有的四轮PK模式，会保证新书最少有一轮推荐，即曝光在起点客户端的“潜力新书”中，一轮最长曝光周期为七天，晋级第二轮后会推荐曝光在“新书精选”与“同类作品推荐”，如二轮PK失败则基本再没有曝光可能，除非联系编辑复活上推。晋级第三轮后曝光在“本周强推”，第四轮晋级则曝光在新书推荐中位置最好、流量最大的“小编力荐”。这种模式让不同等级的上推会获得不同程度的曝光，PK晋级多的作品可获得多次曝光和更优的推荐位，PK晋级少的作品则可能一轮游，由于无推荐而苦苦坚持创作或快速切书。新的流量包模式则是不固定推荐位，为更多新书提供了长周期的候选推荐和更多资源位曝光可能。如新书入库作品首次亮相后，会提供试水期和培育期流量推荐。新书在七天试水期中均匀获得流量扶持，再根据作品表现获得不同档的流量包boost。优秀作品会获得更高档次的放量流量包boost，表现欠佳的新书也不会被雪藏，也能在培育期获得持续21至42天的扶持流量包，让推荐系统和新书新人有更多试错和调整的可能，也避免作者过度追求前期流量而损害后期发展。 目前各内容行业推荐系统的推荐原理、算法、流程都大概一致，只是由于商业模式的不同，番茄小说等免费平台对人工智能推荐有相对充分的放权，起点中文网和晋江文学城等付费平台则有更多的编辑人工参与。总体而言，起点中文网这次新书推荐算法改革，表面上是将PK模式变为流量包模式，实质则在于对新书培育周期的拉长以及不限资源位向人工智能个性化推荐的让权，旨在推动作者和作品更加注重长期效益而非短期利益。 (作者系中山大学中国现当代文学硕士研究生) 【编辑:叶攀】