面向机器阅读理解的高质量藏语数据集构建

机器阅读理解是通过算法让机器根据给定的上下文回答问题,从而测试机器理解自然语言的程度。其中,数据集的构建是机器阅读理解的主要任务之一。目前,相关算法模型在大多数流行的英语数据集上都取得了显著的成绩,甚至超过了人类表现。但对于低资源语言,由于缺乏相应的数据集,机器阅读理解研究尚处于起步阶段。该文以藏语为例,人工构建了藏语机器阅读理解数据集(TibetanQA),其中包含20000个问题答案对和1513篇文章。该数据集的文章均来自云藏网,涵盖了自然、文化和教育等12个领域,问题形式多样且具有一定的难度。另外,该数据集在文章收集、问题构建、答案验证、回答多样性和推理能力等方面,均采用严格的流程以确保数据的质量,同时采用基于语言特征消融输入的验证方法说明了数据集的质量。最后,该文初步探索了三种经典的英语阅读理解模型在TibetanQA数据集上的表现,其结果难以媲美人类,这表明藏语机器阅读理解任务还需要更进一步的探索。

知识理解到素养发展的教学实践理路

随着课程标准的颁布,新课程进入全面实施阶段。由于课程目标的重新定位,教学方式必然发生相应的变革。指向核心素养培育的教学逻辑,应当从知识讲解到知识理解的线性模型转向从知识理解到素养提升的多维模型。在这个多维模型中,嵌入知识探究与建构、知识的迁移应用、知识的创新应用三个环节,使发展学生核心素养的目标得以实现。教学实施的基本路径是:营造知识探究与建构的学习场域,构建知识的迁移应用活动环境,开拓知识的创新应用探索空间。

笛卡尔与卢梭:他心问题域中的理解儿童探究

一般性的他心问题主要包涵他心是否存在以及他心能否被认识或理解两个基本问题。相应的,在成人—儿童的关系中,他心问题转变为儿童之心是否存在,以及成人能否认识或理解儿童之心两个基本问题。笛卡尔和卢梭代表着关于儿童之心的两种不同理解路径,笛卡尔催生了一般性他心问题,并怀疑儿童之心的存在,是唯我认识论的理性主义路径;卢梭在与笛卡尔“对话”的基础上,发现了作为身体感受之心与自然善好之心的儿童之心,是德性论的浪漫主义路径。不过,卢梭的发现依然带有笛卡尔痕迹。笛卡尔和卢梭是奠基并影响儿童观念的两个早期关键人物,他们对儿童观念的现代化与现代儿童教育影响深远。

“理解当代中国”翻译类教材使用研究——以《汉法翻译教程》为例

培养符合时代需求的高水平翻译人才始终是翻译教育领域的核心课题。提升翻译人才培养质量的一个重要途径在于加强教材建设。“理解当代中国”翻译类教材定位明确、理念新颖、设计科学,为翻译教学提供了可靠依据和有力支撑。如何科学使用该系列教材,最大程度地发挥其育人作用,无疑是当下翻译人才培养中应着力探究的问题。本文以《汉法翻译教程》为例,从注重价值引领、把握正确的翻译原则以及注重翻译能力提升、实施分析—探究—互动三位一体式教学等方面对“理解当代中国”翻译类教材的使用展开深入探讨,以期为新时代翻译人才培养提供些许有益的参考。

中外文化交流与传播背景下高职英语教学中文化理解与传承素养的培育研究

从高职英语教学中培养学生文化理解与传承素养的重要性出发,结合教学实践调查高职英语教学中学生文化理解与传承素养培育存在的问题,从高职英语的课堂教学、课外活动以及英语教师文化素养提升三个方面探索高职学生文化理解与传承素养培育的策略与实现路径,旨在培养学生中华文化理解与传承素养,使其在推动中外文化交流与传播的过程中发挥其有效作用。

面向机器阅读理解的边界感知方法

针对现有的基于预训练语言模型的答案获取方法存在预测边界不够准确的问题,提出一种面向片段抽取式机器阅读理解(MRC)的边界感知方法。首先,在问题输入阶段引入特殊字符标记问题边界,通过增强问题语义信息的方式实现对问题边界的感知;其次,在答案预测阶段,构建答案边界回归器,实现感知的问题边界语义信息与输出的预测答案边界语义信息的语义交互;最后,通过交互后的语义信息进一步调整存在偏差的预测答案边界,实现对预测答案的校准。实验结果表明,与SpanBERT(Span-based Bidirectional Encoder Representation from Transformers)相比,该方法在公共数据集SQuAD(Stanford Question Answering Dataset)1.1上的F1值提升了0.2个百分点、精确匹配(EM)值提升了0.9个百分点;在HotpotQA(Hotpot Question Answering)数据集上的F1值和EM值都提升了0.7个百分点;在NewsQA(News Question Answering)数据集上的F1值提升了2.8个百分点、EM值提升了3.3个百分点。可见,该方法能有效增强对问题边界信息的感知并且实现对预测答案边界的校准,有利于更好地理解和分析文本数据,在智能问答、智能客服等领域的应用中提高系统的准确性。

小学低年级儿童部件知识对三年级汉字识别和阅读理解的预测

对123名小学一年级儿童进行为期三年的追踪测试,通过分层回归,考察了小学低年级儿童的部件知识对其三年级汉字识别和阅读理解的预测作用。结果发现:(1)控制瑞文推理测验、词汇知识和语音意识后,儿童一、二、三年级时的部件知识对其三年级汉字识别均有独特贡献,且二、三年级的贡献高于一年级;(2)控制瑞文推理测验、词汇知识和语音意识后,一年级时的部件知识对三年级阅读理解没有独特贡献,但二、三年级时的部件知识均有独特贡献,且三年级的贡献高于二年级;(3)控制瑞文推理测验、词汇知识和语音意识及汉字识别的作用后,二年级时的部件知识对三年级阅读理解没有独特贡献,但三年级时的部件知识对阅读理解仍有独特贡献。结果表明,小学低年级儿童的部件知识对其三年级汉字识别和阅读理解具有预测作用,且随着儿童年级的增加,预测作用增大,表现出发展性变化。

打开理解之门的秘钥——基于假装概念的三元素语言理解模型

根据指称主义语义学,一个专名的语义贡献仅仅在于其所指称的个体对象。在指称主义前提下,根据四元素语言理解模型,听者对包含专名的单称语句的理解在于把握说者表达的以专名所指称的个体对象为构成成分的单称命题。本文论证,在说者和听者对一个专名是否有所指称有分歧的情况下,会普遍地出现对单称语句的理解难题。为解决该难题,本文尝试利用假装概念,提出三元素语言理解模型,通过回应可能质疑对该模型进行辩护,并指出未来工作方向。

来华留学生“理解当代中国”类课程设计

本文将“理解当代中国”类课程定位为集知识传授、价值引领、能力塑造、语言训练诸目标于一体的综合性国情课程。国际中文教师理应担负起“理解当代中国”类课程的建设任务。高等学校“理解当代中国”国际中文系列教材是“理解当代中国”类课程的天然范本,各高校在此基础上还应当根据具体情况来组织各类教学资源。课程需适应青年学生的学习特点,选择合适的教学方法、教学环境和评价手段来提高趣味性和教学效率。在这样的原则指导下,我们设计了“三阶段五环节”课程教学模式。

传统岭南园林意境空间可理解度量化分析研究

当前,建筑创作既要反映新时代气象,又要提现优秀文化传统的传承,因而寻找传统文化在新时代建筑体系中的立足点显得尤为重要。作为地域文化的载体,“意境”同样存在于岭南传统园林的空间组构中。利用软件Depthmap比对四个岭南广府地区的传统园林,包括顺德清晖园、东莞可园、番禺余荫山房和佛山梁园等的空间组构的“空间可理解度”值的变化趋势,得出结论:当空间拓扑步数超过6步后,其空间可理解度值皆低于0.5,此时空间理解的模糊性是产生“意境”的空间组构特点。数据化的结论可为新时代岭南园林的营造提供明确的指引,若其他类型的空间组构具有相同特点时,其中的空间感受将与传统岭南园林相类似。量化性的空间关系分析和空间秩序内在逻辑的推理具有清晰的可见性和操作性,使在当代建构模式下营造传统文化意境的空间行为成为一种可把握的肯定性设计活动,为新时代的建筑空间延续传统岭南园林文化内涵提供了理论依据。

基于场景理解的施工临边坠落险兆智能识别方法

为更及时、更有效地预防施工临边坠落事故的发生,并弥补现有智能预警方法在场景理解方面的不足,融合深度学习与语义推理,提出1种险兆识别方法。该方法通过neo4j构建险兆知识图谱,将引入轻量级视觉Transformer的YOLOx模型识别工人的险兆行为,设计描述空间关系的IoU计算方法并使用Cypher推理语言进行险兆推理。研究结果表明:施工临边坠落各要素识别的平均精度达91%以上,且IoU计算与险兆推理准确率均为100%,模型识别效果与险兆推理效果较好,该方法总体满足精度和速度的识别要求。研究结果可为实现施工临边坠落险兆行为的精准识别和预警提供参考。

Ti-Reader:基于注意力机制的藏文机器阅读理解端到端网络模型

机器阅读理解旨在教会机器去理解一篇文章并且回答与之相关的问题。为了解决低资源语言上机器阅读理解模型性能低的问题,该文提出了一种基于注意力机制的藏文机器阅读理解端到端网络模型Ti-Reader。首先,为了编码更细粒度的藏文文本信息,将音节和词相结合进行词表示,然后采用词级注意力机制去关注文本中的关键词,利用重读机制去捕捉文章和问题之间的语义信息,自注意力机制去匹配问题与答案的隐变量本身,为答案预测提供更多的线索。最后,实验结果表明,Ti-Reader模型提升了藏文机器阅读理解的性能,同时在英文数据集SQuAD上也有较好的表现。

理解教学:一张闪亮的名片

理解教学是侍作兵语文教学,也是他教育人生一张闪亮的名片。理解教学的学习目标是“动态而及时更新”的,学习情境是“真实而富有意义”的,学习评价是“跟进而富有实效”的,学习结果是“个性而丰富多彩”的。胜任理解教学需要师生形成“我-你”关系,教师只有在理解的“我-你”关系中进行对话,才能真正启迪学生、引导学生。

生成式人工智能何以构成教育奇点--从深度学习到深度理解

ChatGPT的成功引发了教育界对生成式人工智能广泛而又热烈的讨论。在此背景下,以深度学习为线索对生成式人工智能何以构成教育奇点予以追问,意在从前提上把握生成式人工智能之于教育的突破和局限。从深度学习的突破来看,生成式人工智能之于教育的深层价值在于擘画了指向算法决策的新方向、指向大模型的新范式、指向智能机器的新赛道;从深度学习的局限来看,教育极有可能因为生成式人工智能而面临不可知、不可用和不可信的风险。这对热衷求证生成式人工智能何以构成奇点的教育而言,仍不足以构成可谓确切的答案;但对试图诉诸更有深度的概念、问题、目的以创造奇点的教育而言,却不失为有益的启示。归根究底,与作为时下人工智能重要方向之一的深度学习相比,对人工智能跨领域、长时间、多层次、辩证性的深度理解更有可能引申出教育奇点。

记忆、共鸣与理解:红色档案建构政治认同的逻辑进路

红色档案具有鲜明的政治性,为建构主体的政治认同提供了重要依据。政治认同由初级至高级分为本能认同、情感认同和理智认同三个层次,红色档案通过记忆、共鸣和理解实现政治认同建构,即通过记忆奠基本能认同的底色、通过共鸣唤起情感认同的生发、通过理解达成理智认同的完成。

重新理解漫画

斯科特·麦克劳德的“漫画研究三部曲”,即《理解漫画》《重构漫画》《制造漫画》是英语漫画研究界的重要著作,带有较强的学术色彩,但使用了特殊的分格漫画形式写成。三本书以漫画的定义为起点,涵盖了漫画的发展历史、行业现状、制作技术等各方面。本文从《理解漫画》提出的几个关键概念出发,系统梳理了麦克劳德关于漫画艺术的主要观点以及行业与学界对其展开的诸多讨论,并着重提及了麦克劳德有关数字时代漫画媒介发展的相关主张。

经典诠释之魅:理解的远虑与近忧

作为实践哲学的诠释学,其所关注的中心问题不是形而上学,也非构建探寻关于对象的客观知识之方法论体系,而是人的生命与生活,是生活世界。海德格尔把“Sorge”(忧烦)设定为此在存在的基本规定性,奠定了此在诠释学的基础。作为中国诠释传统的开端,孔子生于春秋乱世,具有极强的忧患意识,其解《易》之旨趣,以远虑解近忧。孔子诠释理念的可取之处,就在于他解经“观亓德义”,为诠释活动设定了价值导向,即君子德行仁义求福求吉,将人的理解与实践引向积极进取、教人向善的方向。

近十年我国化学学科理解研究的热点与启示

化学学科理解是新一轮基础教育课程改革背景下提出的具有我国本土化特征、体现化学学科本质的概念。近十年我国化学学科理解的研究聚焦于内涵解读、内容体系建构、价值探析、发展策略、教学研究以及教师化学学科理解现状等热点方面。但化学学科理解研究尚存在本体研究有待系统深入、实践研究有待充实完善以及实证研究有待拓展加强等问题。因此未来需进一步深化理论研究、丰富实践研究、拓展研究视角、整合研究方法。

基层政策执行的双重逻辑:权威调控与政策理解——基于四地脱贫攻坚经验考察

基层政策执行一直是社会治理的重要内容,执行结果受中央权威调控和基层政府政策理解能力的双重影响。“刚性—高效”“柔性—有序”“助推—尽力”与“授权—应付”是基层政府执行政策的四种模式,而“权威调控—政策理解”是区分这四种模式的分析框架。以十八洞村、何斯路村、采山坪村、上河村四地脱贫攻坚经验为案例进行考察,总结政策执行类型可以发现:当中央权威调控程度较高时,基层政府政策执行状态就呈现出刚性条件下的职能展示型和强力约束下的能力塑造型;反之则呈现出弱化监督下的完善自身型和柔性条件下的趋利避害型。从权威调控和政策理解的双重逻辑出发,上级政府通过因地制策、精准调控,强化政策调控能力;基层政府通过优化组织结构、加强信息沟通、获得目标群体支持等途径可以有效促进政策执行的效力。

影响学前儿童词汇理解能力的潜在效应因素分析

聚焦学前儿童词汇能力发展,为突破已有研究仅探讨单一因素或某几个特定因素对儿童词汇能力发展影响的局限,选取400名幼儿及40位教师作为研究对象,运用Python语言分析儿童词汇理解能力存在潜在效应的因素,旨在得到多维度、多因素影响下更具有参考意义的儿童词汇理解能力发展水平的结果和评价,并为教师和家长提供促进儿童语言能力发展的建议。结果显示,儿童自身、幼儿园及家庭三方面相关因素均对词汇理解有显著影响,其中幼儿园层面教师对儿童词汇理解发展有重要影响。因此,为促进儿童词汇理解能力更好发展,教师、幼儿园和家长应积极形成合力为儿童提供优质的语言学习环境。