全国人大代表李昭：打通战教耦合的“最后一公里”

“打通战教耦合的‘最后一公里’”是一个重要的军事教育等相关领域的理念和目标。

战教耦合的内涵
作战需求与教育训练的关联
   战争形态的不断演变对军事人才提出了新的要求。战教耦合强调将作战实际需求深度融入教育教学体系。在现代战争中，作战涉及到多军兵种协同、复杂电磁环境作战、信息化作战体系的运用等多方面内容。
   教育训练如果脱离作战需求，就无法为部队提供适应实战的合格人才。例如，现代战争要求军人具备良好的信息化素养，包括熟练操作各类先进的信息化武器装备、在网络对抗环境下的作战能力等。这就需要教育训练体系能够及时跟进，在课程设置、教学内容、训练模式等方面与作战需求相匹配。
理论与实践的紧密结合
   战教耦合要求军事理论研究成果能够快速转化为教育训练内容，同时教育训练过程中发现的问题又能反馈到理论研究中，促进理论的进一步发展。
   例如，在军事战略理论研究中提出的新的作战概念，如分布式作战、马赛克战等概念，要及时进入军事院校的教学课堂，让学员了解前沿的作战思想。而在教育训练实践中，如模拟对抗训练、实兵演习中出现的战术运用、指挥协同等问题，又能为军事理论的完善提供实际依据。

打通“最后一公里”面临的挑战
体系衔接方面
   军队院校与作战部队之间
     在人才培养方面，军队院校的课程体系与作战部队实际岗位需求可能存在脱节现象。院校往往侧重于理论知识的传授，而作战部队更注重实际作战能力的生成。例如，一些军事院校的指挥专业学员在院校期间学习了大量的军事指挥理论，但到部队后发现面对实际作战任务时，在指挥决策的时效性、应对突发情况的灵活性等方面存在不足。
     在训练资源共享上，存在一定的障碍。作战部队拥有丰富的实战训练场地、装备和数据资源，而院校虽然有较为系统的教学设施和师资队伍，但两者之间缺乏有效的整合机制。比如，部队的一些新型武器装备在院校的教学中未能及时体现，而院校的一些模拟训练设备也未能与部队的训练体系有效对接。
观念认知差异
   在军队内部，部分人员对战教耦合的重要性认识不足。一些教育工作者可能更关注教学任务的完成和学术成果的产出，而忽视了教学内容与作战实际的联系。同时，部分作战部队人员可能认为院校教育与部队实际作战之间存在较大差距，对院校培养的人才缺乏足够的信任，认为还需要在部队重新进行大量的适应性训练。
技术保障难题
   要实现战教耦合，需要强大的技术支持。在信息化作战背景下，构建真实反映战场环境的模拟训练系统面临诸多技术挑战。例如，模拟复杂电磁环境下的通信对抗、雷达对抗等场景，需要高精度的仿真模型和大量的数据支持。同时，如何确保院校与部队之间在训练数据、作战案例等信息的安全、高效传输也是一个技术难题。

打通“最后一公里”的举措
构建一体化的教育训练体系
   联合制定人才培养方案
     由军队院校和作战部队共同参与，根据不同作战岗位需求，制定全面、科学的人才培养方案。例如，针对陆军合成旅作战指挥岗位，院校和部队共同明确该岗位所需的军事理论知识、作战指挥技能、体能素质等多方面的标准，然后在院校的教学过程中有针对性地设置课程体系，增加部队实践锻炼环节的比重。
   整合训练资源
     建立院校与部队训练资源共享机制。部队的训练场地、实装设备可以为院校的实践教学提供平台，院校的模拟训练系统、教学研究成果也可以应用于部队的训练。例如，海军舰艇部队可以定期接收海军院校学员上舰实习，让学员在实际的舰艇操作和作战任务中学习；同时，院校的舰艇作战模拟系统可以提供更多的战术想定和训练场景，供部队进行模拟演练。
加强人员交流与观念转变
   双向任职交流
     推动军队院校教员与作战部队军官的双向交流任职。院校教员到部队任职，可以深入了解作战实际需求，将这些实际经验带回课堂教学；作战部队军官到院校任教，可以把部队的先进作战理念、实战案例等传授给学员。例如，一名在特种部队服役多年的军官到军事院校担任战术教员，可以向学员传授特种作战的实战技巧、战术运用和作战心理等方面的知识。
   开展联合研讨活动
     定期组织院校和部队人员共同参与的军事理论与作战实践研讨活动。通过这种方式，促进双方在作战思想、训练方法等方面的交流与融合。例如，针对网络战的发展趋势，院校的军事理论专家和部队的网络作战指挥人员共同研讨网络战人才的培养模式、网络战训练的内容与方法等问题。
强化技术支撑与创新
   研发先进的模拟训练技术
     加大对军事模拟训练技术的研发投入，构建更加逼真、高效的模拟训练系统。例如，利用虚拟现实（VR）、增强现实（AR）技术，模拟战场环境、武器装备操作和作战行动过程。通过这些技术，可以让学员身临其境地感受战场氛围，提高训练效果。
   建立军事教育训练大数据平台
     整合院校和部队的军事教育训练数据，包括学员学习数据、训练成绩数据、作战案例数据等。通过对这些大数据的分析，可以为人才培养方案的优化、训练内容的调整等提供决策依据。例如，通过分析学员在模拟对抗训练中的数据，发现学员在指挥决策方面的薄弱环节，从而有针对性地调整教学内容和训练方法。