三级本科教学质量报告制度“转型升级”的必要意义与着力方向

国家级、省级、校级构成的三级本科教学质量报告制度,历经十余年发展成型,起到了重视本科教学、提升质量、存史资政等重要作用.但同时存在自说自话、无法真实反映教学质量、未形成反馈闭环等突出问题,局制了其发挥更大的质量保障功能.面向高等教育支撑中国式现代化道路、自身高质量体系建设和数字中国、教育强国的战略目标,三级质量报告制度亟待转型升级:转变工作和撰写思路,突出研究和质量评价;升级数据平台体系,建立支撑OBE的实时教学管理平台及调查平台、案例平台、发布平台,建立三级数据中心,实现各级各类数据自动整合;建设高水平、专业化、多方参与的协同团队;形成三级报告评价反馈机制和周期性回顾分析闭环,建立提出问题清单,追踪解决进展;加强政策的顶层设计前瞻性,建立定期检查更新机制,提升制度建设完备性.

从香港地区安老需求探讨大湾区跨境养老的建设重点

自回归祖国以来,香港特区政府陆续推出了多项跨境福利措施,旨在支持香港地区居民在内地安度晚年。尽管有这些措施,选择到内地养老的港人并不多,主要的原因是医疗及其他福利的可移植性和衔接问题还未能很好解决,影响港人北上养老的意愿。随着香港地区与内地经济的深度融合,尤其是大湾区的地理与人力资源的优势不断彰显,预示着未来港人在内地生活及养老将成为趋势,为了向政策制定者提供客观及实用的建议,本文通过综合分析香港地区、内地和海外文献、相关政策文件、媒体报导及持份者观点等数据,探讨港人到内地养老的推拉因素,并提出推进跨境养老发展建议。

论一种缘自认知心理学及教育学研究的数学认知过程

“数学现象-心象-抽象-操作”过程，简称为“三象一作过程”．这是一种可应用于中学数学教学的“数学认知过程”．这种过程缘自认知心理学与教育研究，基本上体现反映论观点．强调“数学现象”的概念和观点，对数学教育与教学具有重要意义．

基于三度影响力的社交好友推荐机制

针对社交网络中的好友推荐问题,提出了一种基于三度影响力理论的好友推荐算法。社交网络用户节点间的联系除了共同好友外,还存在其他不同长度的连通关系。该算法不再局限于仅以用户间共同好友的数量作为好友推荐的主要依据,而是在此基础上引入三度影响力理论进一步拓展关系连接,即把用户间距离三度以内的强连接用户都考虑进来,并通过为不同距离长度的连通关系分配相应的权重,实现好友关系强度的计算,来进行推荐。通过在新浪微博和Facebook社交网站上的实验结果表明,该算法比仅依据用户间共同好友数量的推荐算法在查准率和查全率上分别提高了约5%和0.8%,显著提升了社交平台好友推荐的效果,从而为社交平台改进推荐机制,以进一步增强用户体验提供了理论支撑。

基于粗集理论的新决策树剪枝方法

提出了一种基于粗糙集理论的新决策树剪枝方法.在剪枝的过程中,不仅考虑了树的分类精度,而且还考虑了生成树的深度对剪枝的影响;最后针对具体的数据集对新方法进行了验证,得到了较好的效果.

变精度粗集模型在决策树生成过程中的应用

Pawlak粗集模型所描述的分类是完全精确的 ,而没有某种程度上的近似。在利用Pawlak粗集模型构造决策树的过程中 ,生成方法会将少数特殊实例特化出来 ,使生成的决策树过于庞大 ,从而降低了决策树对未来数据的预测和分类能力。利用变精度粗集模型 ,对基于Pawlak粗集模型的决策树生成方法进行改进 ,提出变精度明确区的概念 ,允许在构造决策树的过程中划入明确区的实例类别存在一定的不一致性 ,可简化生成的决策树 。

文献的“延迟引用现象”分析

近年来,文献的"延迟引用现象"受到了研究者的关注。本文对其中存在的几个问题进行了分析,发现延迟引用并不是文献引用分布在时间轴上的平移,文献首次引用行为的延后,对后期引用行为具有重要的影响,很大程度上降低了文献被关注的几率。

电动公交车实际运行耗电量响应面模型研究

为了分析电动公交车的耗电量,本文采用青岛薛家岛充换电站统计数据,以起停次数、工作时间、行驶距离和电池温度为设计变量,建立电动公交车运行耗电量二次响应面模型,并分析了耗电量与各影响因素之间的关系。分析结果表明,通过运用Matlab绘制的耗电量与设计变量间的二次函数图像,能够直观且定量的反映出耗电量与各参数之间的关系。该模型在电动公交车耗电量分析中具有较高的准确性和可靠性,对电动公交车的运营及充换电站基础设施的建设起到重要的指示作用。

论比例原则

比例原则作为行政法的“帝王条款”,已在国外的立法研究和司法实践中获得普遍重视和不同程度的运用,因而成为其行政法学研究的热点之一。但比例原则在我国大陆尚未引起行政法学者足够的重视,通过对比例原则基本内涵的分析以及比例原则与合理性原则的比较,阐释比例原则在行政法中的独特地位,希冀能推动中国行政法治的发展。

基于粗糙集约简的多分类器系统构造方法

多分类器系统是近年来兴起的一种有效的分类机制,为提高多分类器系统的分类精度,提出了一种基于粗糙集约简构造多分类器系统的机制,并从输入和输出两个角度对如何选择单个分类器进行了探讨。通过对4个UCI数据集进行验证,发现基于输出的选择融合方法得到了最好的分类效果。

基于RST的决策树生成与剪枝方法

基于粗糙集理论构建决策树的过程中,通过计算各条件属性相对某分类的边界,选取边界最小的属性作为当前分支的节点,但此方法在多值分类情况下不能直接应用。为此,本文利用明确区的概念作为选取属性的标准,对各候选条件属性,选取相对于整个结果属性的明确区最大的属性作为当前分支的节点。并且基于明确区的概念,提出了一种新的对决策树进行剪枝的方法,通过一个实例说明该剪枝方法是简洁有效的。

基于粗糙集约简的决策林构建方法

针对如何提高决策林的分类精度问题,提出一种基于粗糙集约简构建决策林的技术,包括基于逐次数据约简构建粗糙决策林和基于遗传算法构建粗糙决策林。对3个UCI数据集的验证表明,基于遗传算法构建的粗糙决策林获得了更好的分类效果。

新时代我国高校青年体育教师专业素养模型构建与提升策略

立足新时代,建设教育强国、体育强国是我国实现社会主义现代化进程的重要任务和战略目标。高校青年体育教师是体育教学、科研、社会服务的生力军和未来希望,肩负体育强国建设、人才培养的重任。在新形势下提升其专业素养,不但是回应现实发展需要,更是建设强国战略的必然要求。为全面了解并促进其专业素养提升,采用扎根理论研究法,围绕教学、训练、科研、社会服务等内容对高校青年体育教师进行访谈和质性分析,抽取174个概念、27个范畴、6个主范畴,构建由高尚师德师风、正确压力感知与支持获取、主观控制力、教学与训练能力、科研能力、社会服务能力及其子因素组成的高校青年体育教师专业素养模型。基于模型发现,教师存在不同类型和发展阶段的分类,分析现存问题,提出激发兴趣是提升专业素养的前提,加大服务与支持力度是重要保障,个性化、差异化精准培养是关键等建议。

结合word2vec与扩充情感词典的微博多元情感分类研究

对微博文本的多元情感分类问题进行了研究.针对现有的多元情感词典不能很好地覆盖微博文本中情感词的不足,结合特定的情感符号和基于卡方统计量的度量方法,实现对现有的多元情感词典的扩充;针对情感词典无法有效考察文本的上下文语境信息的问题,引入word2vec模型实现情感词和其所在微博语句的向量化表达.在此基础上,利用KNN分类器实现微博句子级的多元情感分类.实验结果表明,扩充情感词典及引入word2vec模型均有助于提升微博文本多元情感分类的效果.

基于文献分析的我国研究生学术道德研究进展与路径

学术道德是研究生教育质量的基础,采用文献分析法对中国知网1999-2021年发表的有关研究生学术道德研究进行分析。通过梳理,研究生学术道德研究可分为萌芽、快速发展和稳定这三个阶段。我国研究生学术道德研究存在的问题有:理论基础不够扎实、缺乏多学科研究视角、研究方法有待提升、缺少实效性检验研究。我国研究生学术道德研究应加强研究生学术道德理论研究,拓展多学科研究视角,增强实证研究并扩大样本量,开展学术道德教育有效性检验。

数学神童与大器晚成的数学家

数学家中，在童年时代就显露出数学才华的和直到成年之前还没有显露出数学才智的大约一样多。欧拉（LEuler）、高斯（C．F．Gauss）、伽罗瓦（E．Galois）和阿贝尔（N．H．Abel）等，这几位都是数学神童，然而像法国数学家埃尔米特（C．Hera＇nite）这样的怪才，德国数学家莱布尼茨（G．W．Leibniz），英国数学家、科学之父牛顿（I．Newton），哈代（G．H．Hardy）等，少年时却都是资质一般。他们各自有不同的爱好、特长、经历和思想转变过程，但殊途同归．最后都成为享誉世界的科学大师。

澳大利亚高等教育治理:主体、工具与主题

复杂而有效的治理体系为澳大利亚高等教育积累了较高声誉和国际竞争力,文章从治理主体、治理工具与治理主题三方面对其进行剖析。联邦议会和最高法院奠定法律基础,教育部执行各项政策,其他部委贡献力量,质量与标准署执行标准和课程认证,各类协会和组织代表不同利益发声。各治理主体通过评估、立法、标准、调查等工具,围绕教学质量、科研质量、财务运行和学生体验四个主题开展治理,为我国提供了几点启示:大力发挥省级作用,从基层着手向上提升整体治理能力;明确国家层面职能,落实全国性立法,制定资格框架、执行标准、周期性评价报告、法律政策的维护更新等机制;在宏观、中观、微观层面,重新思考和讨论我国高等教育财务运行体系。

基于文档分布式表达的新浪微博情感分类研究

[目的/意义]拥有庞大用户群体的新浪微博每天都产生海量的文本数据,对其进行情感分类有助于分析社会的舆论走向,为舆情监测提供帮助。其中,如何挖掘微博中的文本特征与情感信息是微博情感分类研究的关键。[方法/过程]将能有效考察上下文语境的基于文档分布式的特征表达方法引入到微博情感分类研究中,通过综合考虑上下文的语义、语序和情感信息,将微博文本转化为高维空间的特征向量,然后利用SVM分类器判断文本的情感极性。[结果/结论]实验表明,对微博文本进行文档分布式特征表达后,其分类准确率可达90.46%,优于其他特征表达方法。

情感词典扩充的微博文本多元情感分类研究

[目的/意义]传统的微博文本情感分类大多注重判别情感的二元或三元倾向,这不能很好地贴近人类真实情感的描述。对微博文本的多元情感分类问题进行研究,有助于探明微博用户对某事件的真实看法,帮助相关部门对事件走向做出正确的判断和引导。[方法/过程]结合卡方检验方法,对含有众多口语化词汇和表情符号的微博文本进行处理,从含有特定表情符号的微博句子中识别属于某类情感的情感词,并结合《同义词词林》,实现对已有多元情感本体库的扩充。综合考虑扩充的情感词典、Bi-gram特征、否定词特征、表情符号和特殊符号以及句子长度等特征,利用SVM实现对微博文本句子级情感的多元分类,并以2014年"袁隆平事件"为例,实现对该事件的多元情感分析。[结果/结论]实验结果表明,相对于未进行情感词典扩充的情感分类而言,基于情感词典扩充的多元情感分类方法在分类性能上提升了3.6%,取得了比较好的分类效果。

含酰胺基DSD酸-三嗪型荧光增白剂的合成与性能研究

以三聚氯氰、DSD酸(4,4'-二氨基二苯乙烯-二磺酸)和氨基化合物为原料,经过三步缩合反应得到一系列新型的酰胺基DSD酸-三嗪型荧光增白剂。对所得目标化合物进行了红外光谱、紫外可见光谱和荧光发射光谱等结构表征,同时对滤纸、棉布和麻布进行了增白性能检测。结果表明:化合物7a～7l对滤纸、棉布和麻布具有明显的增白效果,特别是对滤纸的增白效果更佳。