平衡计分卡在公共部门预算绩效管理中的应用分析——基于学习与成长视角的考察

作为平衡计分卡的基础,学习与成长视角不仅是平衡计分卡价值创造的动力和源泉,而且融入了预算绩效管理的各个环节。但是在具体应用中,平衡计分卡仍然面临着学习反馈与人才培养机制有待完善、预算绩效信息质量急需提高等一系列挑战。在未来的改革中,应不断优化预算绩效管理中的学习反馈机制,将奖惩激励措施有机融入人才培养机制,通过多元化数据来源和建立平衡计分卡专项数据库等手段,持续提升预算绩效信息管理的技术水平。

联合多视角Transformer编码与在线融合互学习的乳腺癌病理图像分类模型

乳腺癌是女性最常见的癌症.单一网络在乳腺癌病理图像分类中存在缺陷,卷积神经网络无法提取全局上下文,而Transformer不能准确描述局部细节.本文提出联合多视角Transformer编码与在线融合互学习的乳腺癌病理图像分类模型(Multi-View Transformer Online Fusion Mutual Learning,MVT-OFML).采用ResNet-50(Residual Network-50)提取图像局部特征,设计多视角Transformer编码模块,捕获图像中全局上下文;联合Logits和中间特征层构建OFML框架,实现ResNet-50与多视角Transformer编码模块间双向传递知识,使2个网络优势互补以完成乳腺癌病理图像分类.实验表明,在BreakHis和BACH数据集上,MVT-OFML的准确率比最强基线分别提升0.90%和2.26%,F1均值比最强基线分别提升4.75%和3.21%.

“手写”与“电写”对汉字学习的影响及相关研究视角

随着数字技术与人工智能技术的飞速发展,计算机、智能手机等电子设备已成为日常生活、工作与学习不可或缺的一部分,从执笔书写到“电写”的变革减轻了学习者汉字学习的难度,提升了信息处理的效率,也深刻地改变了汉字学习方式与教学方式。通过探讨在从执笔书写方式向“电写”方式转变的过程中,“手写”与“电写”对汉字学习方式及汉字教学模式产生的深远影响,并分析了“电写”的利与弊,同时也从不同的维度提出了“电写”时代应该关注和研究的问题,呼吁不同学科对汉字认知的相关问题进行交叉实证研究。

组态视角下我国旅游产业发展的类型与路径选择——基于机器学习方法的探索

运用机器学习方法识别旅游产业发展的复杂前因和组态路径,以此赋能我国区域协调发展和共同富裕目标实现。文章基于生产函数理论,以我国298个地级及以上城市为研究对象,采用K均值聚类算法将样本城市划分为发展受阻型、稳中求进型和全面辐射型3种群组类型,运用分类与回归树算法挖掘不同类型城市资源、技术和制度层面多维特征变量与旅游产业发展之间的复杂关系结构。研究发现:1)旅游产业发展的驱动要素具有耦合协调效应,体现为不同类型城市多维特征变量的横向耦合一致性和纵向等级分层性;2)高度相似城市因要素差异化配置获得不同旅游产业发展水平,表明每类城市都有适宜自身发展的组态条件,为推动区域协调发展提供现实基础;3)不同类型城市旅游产业高水平发展的驱动要素具有组合差异性,整体呈现殊途同归的作用效果,发展受阻型城市由“科技筑基-区域开放-文化吸引”驱动,稳中求进型城市由“经济引领-科技创新-数字赋能”驱动,全面辐射型城市由“文化吸引-交通增质”驱动。研究结论为我国城市旅游产业如何依据自身要素禀赋条件获得高水平发展提供了新思路和新参考依据。

基于多视角对比学习的隐式篇章关系识别

隐式篇章关系识别IDRR的相关工作集中在篇章单元编码器的设计上。将对比学习引入到IDRR,以此获得区分度更高的篇章单元表征。具体地,首先使用一个轻量的IDRR模型;然后为了学习到更好的篇章单元表征,分别从样例层级、批层级和群层级,探索了3种不同视角的对比学习方法在IDRR中的应用;最后本文将多视角对比学习目标联合IDRR同时进行训练。本文提出的方法几乎不增加训练时间,而且只引入少量额外参数。基于PDTB 2.0的实验结果表明该方法达到了最优性能。

基于深度学习的融合流程多视角行为分析:预测业务流程监控

预测性业务流程监控(PBPM)是业务流程管理(BPM)中的一个重要研究领域,旨在准确预测未来的行为事件。目前,PBPM研究中广泛引用了深度学习方法,但大多数方法只考虑单一的事件-控制流视角,无法将属性-数据流视角与之结合进行流程预测。针对这一问题,提出了一种基于双层BERT神经网络和融合流程多视角行为分析方法(简称FMP框架)。首先,基于第一层BERT学习属性-数据流信息;接着,基于第二层BERT学习事件-行为控制流信息;最后,通过FMP框架融合数据流和控制流实现多维视角流程预测。在真实的事件日志中的实验结果表明,相比其他研究方法,基于FPM框架预测下一个事件的活动精度更高。这证明融合流程多视角的FMP框架能够更全面、更深层次地分析复杂的流程行为,并提高预测的性能。

单元视角下的小学科学跨学科学习的设计

小学科学特有的大单元结构化内容编排,为跨学科学习提供了有利条件。围绕单元学习目标,深挖教材内容,以超越单一学科本身的逻辑体系,将科学与其他学科有机联系起来,在单元学习任务群中确定适合的跨学科学习内容,精心设计学习任务,整合不同学科的知识、方法和思维方式,以贴近真实的解决问题方式,创设问题情境,通过探究式、项目式等学习方式,完成学习任务。从而帮助学生建立系统思维,培养创新精神、实践能力,更好地发展科学核心素养,实现1+1>2的学习效果。

基于全视角深度学习观的高中英语单元整体教学

自高中英语新课标颁布以来,单元整体教学的理念深受广大英语教师的认可,但在具体实施过程中仍存在“形式化”“浅表化”“碎片化”和“机械训练”等问题。深度学习作为提升英语学科核心素养的重要路径,为解决这些问题提供了新的思路。为此,本文在梳理全视角深度学习观内涵的基础上,结合《高中新课标》,提炼出基于全视角深度学习观的单元整体教学原则,并通过具体实例,阐述基于整体性、活动性和生成性原则的单元整体教学路径,以期在高中英语教学中为学生实现深度学习、发展核心素养提供整体性和系统性的视角。

全视角学习理论视域下高中英语阅读教学有效提问的策略

全视角学习理论将学习看作一个整体,包含互动过程和心理获得过程两个过程,以及内容、动机和互动三个维度。全视角学习理论视域下高中英语阅读教学的有效提问应具有体现知识的关联性、激发学生的内在学习动机和促进形式多样的互动三个特征。在具体教学实践中,教师可以通过关联知识内在逻辑以优化课堂提问体系,落实学生主体地位以激发学生的内在学习动机,开展多重对话交流以创设互动式学习平台三个策略,提升课堂提问的有效性,推动核心素养落地课堂。

学习者视角下高教在线开放课程建设的影响因素研究

国内外已有的在线课程质量评价标准有很多,但对于学习者来说,影响在线课程质量的最重要的因素是什么?文章通过发放调查问卷和对学习者的访谈,调研在线课程学习者关于在线课程的学习体验,以期为提升在线课程质量提供参考。通过对3901份有效调查问卷数据和对5位受访者的访谈文本采用描述统计法与内容分析法进行分析,得知可以着重从这四个方面提升在线课程质量:增强视频课程的实用性与时效性、提升主讲教师在视频课程中的教学能力、设计合理的视频课程媒体表现形式、以及实施有效的学习过程监督管理。

深度学习视角下高中历史大单元教学方法

《普通高中历史课程标准(2017年版2020年修订)》中提到了较多新型的教育理念,强调在历史教学中重点培育学生的历史学科核心素养,鼓励教师通过大单元教学、大概念教学等方法实现历史教学工作的与时俱进,促使历史教学过程的改革和创新,让学生在历史教学活动中获得最佳的学习体验和情感体验,积累更多的学习技巧,获得全面成长。本文基于深度学习视角,探索开展高中历史大单元教学活动的策略。

基于全视角学习理论的数学学习策略测评指标体系重构

智能时代的到来,推动了学习形态的变革,“学会学习”的内涵也发生了重大变化,学生的数学学习策略更加丰富多元.已有的数学学习策略测评指标体系局限于认知加工的视角,不足以体现智能时代数学学习的特点,也难以全面测量当下学生数学学习策略使用的现状.研究立足全视角学习理论,运用德尔菲法,经过3轮专家意见征询和两轮指标修订,从目标型策略、操作性策略、监控型策略、动力型策略、支持型策略5个维度重构了数学学习策略测评指标体系,研制出13个二级指标、给出了操作性定义并划定了指标权重,使数学学习策略的评价更为全面系统.

全视角学习理论下区校协同构建新教师学习模式的策略研究

随着国内外教师专业发展研究的变革,教师培训面临着“教师被动培训”到“教师主动学习”范式的转化。一直以来,新教师培训深受教育行政部门和学校的重视,专家讲座和“师带徒”作为我国新教师培养的两种主要方式对新教师发展有促进作用,但这两种方式都具有一定的局限性,过于突出专家的主导性,不利于新教师主动学习。笔者基于全视角学习理论,在区域新教师培训项目实践中尝试构建了集团背景下区校协同促新教师学习培训模式。本文详细介绍了三位一体导师制、集团跨校专业学习共同体、浸润式听评课模式三个新方法,目的在于帮助帮助、支持和鼓励每一位新教师发展他们所看重的,所希望提升的教育教学能力,全面提升区域新教师发展水平。

学习者游戏经验差异影响游戏化学习的机制与对策——基于大理论视角的研究

学习者游戏经验差异是影响游戏化学习动机、体验与效果的重要因素,但其机制尚不明确,且未形成针对游戏经验差异的游戏化学习对策。鉴于此,研究基于大理论视角,构建游戏经验差异对游戏化学习的影响机制假设模型,并招募具有高、低游戏经验的大学生被试各25名,借助眼动仪与问卷采集被试游戏化学习时的视觉认知、学习动机、学习体验与学习效果数据,分析游戏经验差异对游戏化学习的影响并验证假设模型。结果表明:高游戏经验学习者内部动机、积极情绪与学习效果都相对更高,而低游戏经验学习者仅外部动机较高;游戏经验差异影响游戏化学习的机制表现为高游戏经验学习者能够通过降低外部动机、提高内部动机和积极情绪来提高学习效果,还能通过积极情绪体验获得高水平心流体验、感知成就与学习满意度。研究提出四条针对不同游戏经验学习者的游戏化学习设计对策:促成“外驱”向“内驱”转化、推动游戏化学习“挑战”与学习者“技能”高度匹配、诱发“积极情绪”以促进游戏化学习认知加工、巧用“游戏元素与机制”改善游戏化学习行为。

基于学习者视角的《全科医学概论》课程质量提升的质性研究

目的了解首都医科大学医学生对《全科医学概论》课程的看法和对课程改进的建议,从而提出“以学生为中心”课程质量提升的可行性意见。方法采用目的抽样法,选取学习36学时《全科医学概论》课程的首都医科大学2021级临床医学、临床儿科学和眼视光医学专业5年制及长学制班级的17名医学生为研究对象,于2023年12月至2024年3月进行“一对一”半结构式深度访谈。使用Nvivo11.0软件并采用主题框架分析法进行资料分析。结果受邀医学生中有5名拒绝访谈,最终访谈12名医学生,通过分析访谈资料共提炼出3个主题和17个亚主题,3个主题分别是理论课程调整、社区见习调整和教学模式调整。其中,理论课程调整包含9个亚主题,社区见习调整包含5个亚主题,教学模式调整包含3个亚主题。结论《全科医学概论》课程质量改进可从强化专业理论知识的整合、完善与实践,结合不同课程内容采用不同教学模式授课,增加实践时间、加强见习课监督及开展社区师资培训等方面入手。

深度学习视角下高中地理问题式教学设计与实施

近年来,随着我国社会的发展和教育理念的转变,教育界对于教学模式的探索和创新变得愈发迫切。为更好地做好教育改革工作,推动教育可持续发展,越来越多的教师开始寻求更为深入、更具实践性的教学方式。在这一背景下,深度学习和问题式教学作为教学改革的重要方向之一,受到了教育界的广泛关注。

深度学习视角下对一道原创概率题的探究与思考

1命题过程一波三折.试题:某高中在约1000名高三学生中开展了“学党史、知奋进”党史知识竞赛活动,设置一、二、三等奖若干名,得分80分及以上者获奖.为了解学生的获奖情况与选修历史学科之间的关系,随机选取了50名学生作为样本,各分数段频数(单位:人)与选修历史学科人数如下.

路径聚合的深度学习多视角立体三维重建算法

针对当前多视角立体视觉方法在低纹理、重复纹理等复杂区域上的重建完整度低的问题,提出一种基于路径聚合网络的多视角立体视觉方法 PathMVSNet。PathMVSNet在常规的特征金字塔网络后增加一条自底向上的路径聚合结构,强化底层定位特征在网络中的传递,并将多尺度特征图经过可变形卷积层和卷积注意力机制模块增强特征;采用级联的代价体构建方式,由粗到细的进行深度预测;多视角特征体通过可学习的自适应权重网络对特征体进行加权聚合得到代价体。PathMVSNet在DTU数据集上进行训练和评估,与CasMVSNet进行比较实验,在平均完整度误差(Comp)、平均准确度误差(Acc)、平均整体性误差(Overall)上分别降低了9.3%、7.9%、8.6%。通过消融实验证明,PathMVSNet可以有效提升重建模型的完整度和整体质量。

基于“因用而学”的小学数学课堂教学设计与实施——评《因用而学:深度学习视角下的小学数学课堂教学实践》

小学数学是学生数学学习的启蒙阶段,其课堂教学设计和实施显得尤为重要。传统的教学模式往往重视知识的传授,而忽视了学生的实际应用能力培养和学习兴趣激发。“因用而学”教学理念强调在实际应用中学习数学,通过具体的情境和问题引导学生主动探究和学习。

基于多视角学习的多光谱和PolSAR影像特征级协同分类

现有多光谱和PolSAR影像特征级协同分类研究大多忽视了不同数据源特征间的互补性关系,因此通过引入多视角学习技术,提出了一种新的多光谱和PolSAR影像特征级协同分类方法。首先将多光谱影像特征和PolSAR影像特征看作两种不同视角,采用典型相关分析算法进行特征融合;然后将融合特征、多光谱和PolSAR影像特征组合为一个特征集;最后进行特征选择和分类。以吉林省长春市部分区域为研究区,以Landsat8和RadarSat-2影像为数据源,利用该方法进行土地覆被分类,取得了较好的效果,总体精度和Kappa系数分别为91.80%和0.89;并通过对比方法进一步证明了该方法的有效性。