关键词： 科学学习方法   科学学习自我效能感   家长   深度学习   问卷调查  

摘要： 许多研究表明学生学习科学课程的方法(科学学习方法,Approaches to Learning Science,ALS)能够预测其科学学习自我效能感(Self-Efficacy for Learning Science,SELS),而学生的科学学习方法可能来源于家长的教导,但其中的影响机制尚未明确,故此,使用ALS和SELS问卷调查了376名高中生及其父母,探究家长ALS、学生ALS和学生SELS三者间的关系。分析显示,家长和学生的个体特征对于家长ALS具有影响;家长ALS和学生ALS之间也存在小效应量的显著差异;家长ALS能够预测学生ALS,并通过学生ALS间接预测学生SELS;而家长ALS中的深层动机和表层策略也能直接预测学生SELS。可见家长的科学学习方法可能通过一种复杂的机制影响着学生的科学学习方法和自我效能感。由此,就教育者指导学生科学学习的方式给出了建议。

关键词： 在线课程   交互学习环境   意义   建构  

摘要： 人类认知发展经历了从实体性思维到关系性思维再走向生态思维三个时期,在线交互学习环境正是人类认知历史变迁的必然产物,从而也被赋予交互性与生态性的本质特征;在线交互学习环境提供学习者基础条件、建构学习共同体并支持个性发展;建构在线学习交互环境的基本策略包括建构主体性学习环境实现共建共享,建构差异化学习环境推进个体性化学习,建构人性化学习环境增强学习者情感体验,建构开放性学习环境实行线上线下交互。

关键词： 逻辑意义   学习材料   深度学习  

摘要： 深度学习重视学生的主体作用,强调教师的引领作用.数学是一门注重逻辑思维的学科,学习材料是学生学习数学知识的重要载体.因此,在教学过程中,教师要注重学习材料的逻辑意义,以有效的学习材料促进学生的深度学习,引领学生的逻辑思维发展.本文提出,在学习的过程中,教师提供给学生的学习材料要体现解决问题策略的多样化,体现不同问题的本质联系和本质区别.

关键词： 职前小学教师   身份认同   生命意义   生活满意度   学习满意度  

摘要： 为探讨职前小学教师身份认同与生活、学习满意度的关系及生命意义的中介作用,采用问卷调查法,以河南省四地市部分小教全科公费师范生650人为对象进行调查。结果表明:职前教师身份认同与生命意义、生活和学习满意度显著正相关,身份认同对生命意义、生活和学习满意度有显著的正向预测作用;生命意义与生活和学习满意度显著正相关,生命意义对生活和学习满意度有显著的正向预测作用;生命意义在身份认同与生活、学习满意度之间起部分中介作用,中介效应分别占总效应的39.58%和42.24%。

关键词： 小样本学习   元学习   原型网络   有监督主题模型   文本分类  

摘要： 针对小样本学习标注训练样本过少,导致特征表达力弱的问题,本文结合有监督主题模型(Supervised LDA,SLDA)和动态路由算法提出一种新的动态路由原型网络模型(Dynamic routing prototypical network based on SLDA,DRP-SLDA)。利用SLDA主题模型建立词汇与类别之间的语义映射,增强词的类别分布特征,从词粒度角度编码获得样本的语义表示。提出动态路由原型网络(Dynamic routing prototypical network,DR-Proto),通过提取交叉特征利用样本之间的语义关系,采用动态路由算法迭代生成具有类别代表性的动态原型,旨在解决特征表达问题。实验结果表明,DRP-SLDA模型能有效提取词的类别分布特征,且获取动态原型提高类别辨识力,从而能够有效提升小样本文本分类的泛化性能。

关键词： 思维导图   医学生物学   学习方法  

摘要： 目的从学科特点出发,阐述思维导图在医学生物学课程教学中的应用效果。方法选取我校2019级临床医学专业1~5班191名学生为对照班,6~10班197名学生为实验班,以期末考试成绩评价教学效果。结果实验班期末考试成绩显著高于对照班,访谈发现实验班大多数学生认为思维导图有助于理清知识脉络,激发思维,提高复习效率。结论思维导图的应用解决了学生在学习医学生物学课程时无法形成知识体系的问题,有效激发了学生学习兴趣。

关键词： 助推   助推型减碳政策   公众政策偏好   联合实验   机器学习  

摘要： 助推策略在促进公众低碳行为方面具有效果佳且成本低的优势,但将其广泛运用到减碳政策中将引发公众对决策自主性可能被侵犯的担忧。助推型减碳政策要获得更高程度的公众支持,需要系统了解公众对助推型政策设计中多个属性的偏好。论文采用联合实验设计,从受益者、助推目标、公民社会参与、实施者、助推技术、透明性及替代技术这七个政策属性切入,分析了公众对助推型减碳政策的偏好,并使用机器学习方法探索了不同群体在助推型减碳政策偏好上的异质性。研究发现,公众偏好受益者为人类,助推目标为绿色出行及可持续电力消费行为,公民社会的参与以环保组织及大学与科研机构为代表,助推技术以运动式教育、积极框架与反馈策略为主,透明性高且用以取代税收政策的助推型减碳政策。公众对助推型减碳政策实施者属性中的四种类型无显著的偏好差异。不同文化世界观、不同气候变化风险感知的群体在助推型减碳政策偏好上具有较大差异。上述发现对助推型减碳政策的制定与推广有相应政策启示。

关键词： 项目式学习   群文阅读   整本书阅读   主题意义   普通高中英语课程标准   语篇理解   意义探究   英语课程  

摘要： 一、研究背景《普通高中英语课程标准(2020年修订版)》将主题语境列为英语课程内容六大要素之首,并指出“学生对主题意义的探究应是学生学习语言的最重要内容,直接影响学生语篇理解的程度、思维发展的水平和语言学习的成效”(教育部,2020:14)。近年来,研究者从不同角度对教材中阅读篇章的主题意义展开了研究,但教材中的语篇往往是孤立的,缺乏标题、作者及背景知识等基本信息,不利于学生深入探究主题意义。因此,有研究者从群文阅读的角度切入,但群文阅读下的主题意义探究仍然存在议题确立难度大、文本组合随意、教学浅表化等不足。

关键词： 企业创新   政治关联   国有企业   混合所有制改革   双重/无偏机器学习  

摘要： 基于2008—2019年我国国有上市企业混合所有制改革样本数据,使用双重/无偏机器学习方法,研究国有企业混合所有制改革对企业创新水平的影响,为时下进行的国有企业混合所有制改革提供参考借鉴。研究表明,国有企业混合所有制改革有效促进了企业创新水平的提升,同时,引入具有政治关联的民营股东能进一步提升企业的创新水平;进一步机制研究表明,国有企业混合所有制改革通过提高创新投入强度与改善创新效率两途径促进企业创新水平提升。

关键词： M超声图像   特征提取   传统分类算法   气胸诊断   分类器   沙滩征  

摘要： 本研究基于图像提取特征结合机器学习方法,建立超声M模式图像分类模型,为气胸诊断提供参考。收集肺部滑动存在特征典型图像171幅,特征不典型图像283幅;肺部滑动消失特征典型图像1113幅,特征不典型图像111幅;肺点特征典型图像850幅,特征不典型图像285幅。通过提取灰度共生矩阵、灰度游程矩阵等纹理特征,采用五折交叉验证方法,使用随机森林、朴素贝叶斯和支持向量机3种分类器对M模式下超声图像进行分类。在使用支持向量机下,对单独特征典型图像进行分类的准确率最高,达到99.2%,灵敏度为99.54%,特异性为97.08%。实验结果证明,机器学习有望作为一种新的辅助诊断手段,有助于提高急救场合下的超声诊断气胸的准确率。