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目前国内学校对于次世代建模专业的科普程度正在逐渐提升，但仍存在一些挑战和不足之处。

学科设置和课程安排：一些高校已经增设了与次世代建模相关的专业或课程，如数据科学与大数据技术、机器学习与人工智能等。这些专业或课程涵盖了次世代建模的基础理论、算法和实践应用等内容，为学生提供了学习的机会和平台。

实践教学和项目实训：为了培养学生的实际操作能力，一些学校在次世代建模专业中注重实践教学和项目实训。通过开展数据分析、模型构建和解决实际问题的项目，学生可以将所学知识应用到实际情境中，并提高自己的实践能力。

科研和创新能力培养：一些高校重视培养学生的科研和创新能力，在次世代建模领域开展相关的科研课题和创新项目。通过参与科研活动，学生可以深入探索次世代建模的前沿问题和挑战，并培养解决实际问题的能力。

然而，国内学校在次世代建模专业科普方面仍然存在一些挑战和不足之处：

缺乏统一标准和规范：目前对于次世代建模专业的定义、课程设置和教学要求还缺乏统一的标准和规范，不同高校可能存在差异。这导致学生在就业和职业发展中可能面临认可度和竞争力的问题。

师资力量和教学资源：次世代建模领域的师资力量相对匮乏，特别是具备深厚理论基础和实践经验的教师。此外，由于技术更新快速，教学资源也需要及时更新和补充，以保持与行业发展的同步。

实践与理论结合不足：对于次世代建模专业，实践与理论相结合是重要的教学原则。然而，一些学校在实践教学方面还有待加强，学生的实际操作能力和项目实践经验相对较少。

为了提升国内学校对于次世代建模专业的科普程度，可以采取以下措施：

标准与规范：制定统一的次世代建模专业标准和教学规范，以保证不同高校之间的教学质量和水平的一致性。

师资培养和引进：加强对于次世代建模领域的师资培养，提供有针对性的培训和支持。同时，鼓励学校与企业合作，引进行业专业人士担任教职，增加实践经验和行业资源。

加强实践教学环节，为学生提供更多的项目实训和实习机会，让他们能够将所学知识应用到实际问题中，并培养解决问题的能力。