小学生跨学科素养测评模型构建与应用研究

跨学科素养是小学生学习发展的关键素养,构建科学、合理的跨学科素养测评模型是开展小学生跨学科素养有效监测与提升的重要保证,对打破学科知识壁垒、培育新时代拔尖创新人才具有重要现实意义。研究遵循成熟的教育测评模型构建范式,厘清了小学生跨学科素养操作性定义,构建了包含跨学科知识、跨学科能力和跨学科情意3个一级指标、8个二级指标的小学生跨学科素养测评指标体系,开发了《小学生跨学科素养测评量表》,基于探索性、验证性因素分析以及层次分析法,构建了小学生跨学科素养测评模型:Y=0.306*Y1+0.412*Y2+0.282*Y3,其中Y表示小学生跨学科素养,Y1、Y2、Y3分别表示跨学科知识、跨学科能力、跨学科情意。应用该模型对全国东、中、西部地区12省市的18166名小学4—6年级学生进行测评,初步验证了模型的科学性、有效性与可操作性,并依据测评结果提出提升小学生跨学科素养的对策建议。

大语言模型在中学历史学科中的应用测评分析

大语言模型一经发布便获得广泛关注,但其在实际应用特别是教育领域的应用还存在诸多局限与挑战,因此需要对大语言模型在中文语境下的能力与风险进行测评。基于此,文章首先收集整理了一个包括10万条客观选择题与10套中学主观题测试卷的中学历史数据集,并在以ChatGPT、GPT-4和讯飞星火为代表的大语言模型上测试了该数据集中题目的回答表现。然后,文章详细分析了测试结果,发现虽然当前大语言模型的突出能力在于能够产生完整且流畅的表达,但其在中学历史知识测试中仍远低于适龄学生的平均水平,大语言模型应用于教育领域仍存在可靠性较差、可信度较低、具有偏见与歧视、推理能力不足、无法自动更新知识等问题。最后,文章针对大语言模型在中文语境下教育领域的应用提出建议,以期助力大语言模型在教育领域发挥更大的作用,为学生、教师带来更好的学习和教学体验。

大语言模型的技术应用前景与风险挑战

针对大语言模型(LLM)技术的快速发展,剖析它的技术应用前景和风险挑战,对通用人工智能(AGI)的发展和治理有重要参考价值。首先,以Multi-BERT(Multilingual Bidirectional Encoder Representations from Transformers)、GPT(Generative Pre-trained Transformer)和ChatGPT(Chat Generative Pre-Trained Transformer)等语言模型为代表,综述LLM的发展脉络、核心技术和评估体系;其次,分析LLM现存的技术局限和安全风险;最后,提出LLM在技术上改进、政策上跟进的建议。分析指出作为发展阶段的LLM,现有模型存在非真实性及偏见性输出、实时自主学习能力欠缺,算力需求庞大,对数据质量和数量依赖性强,语言风格单一;存在数据隐私、信息安全和伦理等方面的安全风险。未来发展可从技术上继续改进,从“大规模”转向“轻量化”、从“单模态”走向“多模态”、从“通用”迈入“垂类”;从政策上实时跟进,实施有针对性的监管措施,规范应用和发展。

大语言模型支持的多智能体:技术路径、教育应用与未来展望

面对复杂多变的教育环境,多智能体系统以其协作、分布式和自适应的优势成为解决教育难题的新途径。本研究分析了多智能体系统的基本原理和演化历程,聚焦其在教育领域的源点,并从领域、结构和场景三个角度,探讨多智能体系统教育应用的形态演化。在技术层面,本研究探讨了生成式人工智能技术如何赋能多智能体系统,构建了基于大模型的智能体“眼—脑—手”三维能力框架,并提出了多智能体系统智能性提升的内外双循环框架。在教育应用方面,本研究阐述了多智能体系统教育应用的多重角色,包括促进知识管理的百科全书型智能体、促进协作交互的智能学伴型智能体、促进学习规划的教学助手型智能体和促进学科教学的专业教师型智能体等,探讨了多智能体系统在教育应用与跨文化体系适应中的潜力。多智能体系统的教育应用也面临诸多挑战,包括如何确保系统稳定性和安全性、如何避免负面影响、如何实现与传统教育方法优势互补等。针对这些挑战,本研究提出融合教学要素、对接数字基座、变革教育范式、加强安全伦理隐私保护等对策,以期重塑多智能体教育生态,引领其稳健前行。本研究可为促进智能化教育技术的发展提供新思路,为推动教育数字化和教育高质量发展贡献新力量。

大语言模型在临床护理实践的潜在应用及障碍分析

目的探讨大语言模型在临床护理实践的潜在应用,并分析其面临的障碍,为人工智能与护理实践的深度融合提供指引。方法检索国内外相关文献,分析大语言模型的基本特征,阐述其在临床护理中的潜在应用场景,并分析其应用过程中可能存在的风险与挑战。结果大语言模型在临床护理领域具有广阔的应用前景,主要包括:信息采集与文本书写;临床护理决策支持;智能问答与患者教育;虚拟临床护理助手;精准评估与护理等。然而,其应用也面临诸多障碍,包括数据安全风险、法律和伦理问题,以及数据偏见、模型“幻觉”、可解释性差及与临床护理需求匹配度欠佳等技术挑战。结论大语言模型技术有望重塑传统护理服务模式,推动临床护理向更加精准化、个性化和高效化的方向发展。未来需加强该技术在医疗健康领域应用的伦理治理、法律监管和垂直领域优化,以确保其在临床护理中的安全、合规、可控运用,最终造福人类健康福祉。

基于信息-动机-行为技巧模型的知信行健康宣教及护理在消化性溃疡合并上消化道出血患者中的应用效果

目的研究基于信息-动机-行为技巧模型(IMB)的知信行健康宣教及护理在消化性溃疡合并上消化道出血患者中的应用效果。方法选择2021年3月至2022年10月安徽省安庆市立医院接受治疗的患者82例,根据随机数字表法将其分为对照组与观察组,各41例。对照组采用常规知信行宣教及护理进行干预,观察组在对照组的基础上给予基于IMB模型的知信行宣教及护理。比较两组干预前与出院1个月后药物依从性、疾病不确定感、自我效能。结果出院后1个月,两组依从性得分均高于干预前,且研究组高于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。出院后1个月,两组疾病不确定感各项得分均低于干预前,且观察组低于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。出院后1个月,两组自我效能得分均高于干预前,且观察组高于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。结论基于IMB模型的知信行健康宣教及护理,能够有效提高消化性溃疡合并上消化道出血患者的治疗效果,值得推广运用。

大语言模型在教学中的应用研究情况与未来发展

大语言模型作为一种重要的自然语言处理技术,能够被广泛应用于课程教学中。在综述大语言模型应用于个性化课程推荐、自适应教学、智能辅助学习、学习效果评估、实践教学以及课程资源建设等方面现状的基础上,以“舰船综合保障设计”课程教学为例,设计实现针对专业领域知识库的对话式问答系统,并对大语言模型的未来研究方向进行分析展望。通过实践证明,大语言模型在课程教学中的应用具有广泛前景和重要意义,可极大地提高教育教学质量和学生学习效率。

金融领域大语言模型技术的发展研究及应用展望

随着时代的进步和科技的快速发展,大语言模型技术在各领域产品研发和业务运营等方面得到了广泛应用。在金融领域中,大语言模型技术能够促进金融业务智能化、高效化运行,为金融行业带来了全新的发展机遇。文章重点阐述了大语言模型技术的发展历程、技术原理和应用现状,分析了大语言模型技术在应用过程中展现出的优势和面临的挑战,探讨并展望其在金融领域的应用前景。

“双碳”背景下林纸绿色供应链利益分配优化模型及应用研究

在“双碳”发展背景下,考虑核心竞争能力、主观投入水平、客观贡献程度、生态绩效贡献度、风险承担强度等影响因素,构建优化夏普利值法模型,应用算例并结果分析,从研究结果可知,在林纸绿色供应链发展及利益分配过程中,首先要认识到影响因素对林纸绿色供应链的发展及利益分配的重要性。其次,要始终将绿色化贯穿林纸绿色供应链整个发展过程,充分体现林纸绿色供应链发展与“双碳”发展的目标一致性。

基于3D打印模型的案例教学方法在气管插管教学中的应用

目的探讨基于3D打印模型的案例教学方法(case-based learning,CBL)在气管插管教学中的应用效果。方法采用整群抽样方法,选取2019年1月—2022年1月在浙江省丽水市人民医院进行临床实习的温州医科大学2015级、2016级、2017级五年制临床医学专业80名学生为研究对象。采用随机数字表法,将80名学生分为试验组和对照组,每组40名学生。试验组学生采用基于3D打印模型的案例教学方法,对照组学生采用传统教学方法。教学结束后,通过理论知识、操作技能考核成绩和问卷调查结果,比较两组学生各自教学方法的实施效果。两组学生按照不同级次分批进行教学和考核。结果理论知识考核结果显示,试验组学生成绩[(45.23±2.66)分]优于对照组学生[(40.94±3.41)分],其差异具有统计学意义(P<0.05);操作技能考核结果显示,试验组学生成绩[(48.26±2.33)分]优于对照组学生[(42.89±3.25)分],其差异具有统计学意义(P<0.05)。问卷调查结果显示,在学习兴趣、学习效率、主动的互动、知识掌握程度、总体教学满意度5个方面,试验组学生的评分均高于对照组学生,其差异均具有统计学意义(均P<0.05)。结论基于3D打印模型的案例教学方法,与传统教学方法相比,可以为学生带来全新的立体视觉感受和模拟体验,有助于提高学生的学习兴趣和效率,有助于学生将理论知识和操作技能掌握得更加牢固,教学满意度更高,值得进一步深入研究与推广应用。

企业财务数字化转型中“V字”模型应用逻辑与推进策略

数字经济时代,企业财务数字化转型迫切且重要。但是,诸多企业在财务数字化转型过程中面临目标不明确、流程再造困难、业务协同效率不高等问题,甚至将企业数字化和财务数字化混为一谈,导致财务数字化转型流于表面。“V字”模型作为数字化改革的一种重要过程模型为企业财务数字化转型提供了新的方法论和实践工具。利用“V字”模型指导企业建立以数据价值链、应用场景和平台为核心的财务数字化转型逻辑体系,在这一逻辑体系的基础上企业通过财务流程再造与重构、构建数字化财务管理体系、创新财务分析思路和方法、健全大数据财务标准和制度等方面的改革推动财务数字化转型目标顺利实现。站在新一代技术革命浪潮下,未来企业财务数字化转型还需要探索将新一代信息技术融入企业财务管理体系之中,并思考企业财务管理的去中心化问题,同时在数据资产价值挖掘方面进行更加深入的应用探索。

基于大语言模型的新型电力系统用户特性立体应用模式初探

随着新型负荷的广泛接入与虚拟电厂建设的不断推进,新型电力系统中多元的负荷结构与频繁的网荷交互使得用户特性应用在数据融合、特性挖掘和业务赋能面临关键挑战。因此,该文首先深入分析了用户特性的研究现状,以此为基础提出了新型电力系统用户特性立体应用模式,贯通了“多源数据-多维特性-多元模块-多样业务”的应用链路。然后,针对该模式实践中海量多源数据可用性差、特性刻画灵活性低、业务贯通复杂性高的核心技术难题,立足于近期大语言模型备受关注的显著能力与智能体应用范式,分别在自适应数据治理、对话式数据交互、自动数据分析与机器学习、多智能体应用系统架构方面提出了解决方案。进一步,更通过用电数据库交互与业扩报装接入优化的案例表明所提方案能够自动化、智能化、个性化地开展用户特性应用,有望在实际中应对用户侧业务面临的关键挑战。最后,对大语言模型赋能用户侧海量资源管控以及系统智能水平跃升进行了展望。

基层管理素质模型下应用型本科院校《管理学》课程改革研究

应用型本科院校毕业生在刚毕业的几年里,大多数人属于作业人员或基层管理者,因此,应用型本科院校《管理学》课程的目标应该是培养基层管理能力。采用扎根研究方法采集基层管理素质,整理和提纯各项指标和结构,构建基层管理素质模型。以此为依据,从课程设计、教学方式和考评体系开展应用型本科院校《管理学》课程改革。

自我调节常识模型的疾病感知干预方案在妇科门诊阴道炎患者中的应用效果

目的探究分析自我调节常识模型的疾病感知干预方案在妇科门诊阴道炎患者中的应用效果。方法选取2023年1月至2024年1月院内妇科门诊阴道炎患者共102例,作为本次研究对象。以患者门诊号为基础,采用随机数字表法将102例妇科门诊阴道炎患者(26~49岁)随机分为对照组与观察组。对照组采用常规护理,观察组采用自我调节常识模型的疾病感知干预方案。对比两组的疾病感知状态、疾病应对方式、自我效能、生活质量、阴道pH值及阴道清洁度。结果在疾病感知状态方面,干预后观察组BIPQ评分低于对照组(P<0.05)。在疾病应对方式方面,干预后观察组面对评分高于对照组,屈服以及回避评分低于对照组(P<0.05)。在自我效能方面,干预后观察组ESCA评分高于对照组(P<0.05)。在生活质量方面,观察组SF-36评分高于对照组(P<0.05)。在阴道检测指标方面,观察组阴道pH值低于对照组,阴道清洁度高于对照组(P<0.05)。结论自我调节常识模型的疾病感知干预方案可显著改善患者疾病感知状态、疾病应对方式以及自我效能,确保患者生活质量的可持续提升。

ADDIE模型在人体解剖学课程思政中的应用路径研究

如今伴随着我国医学教育的持续深化改进,其教学方式也在有效调整。比如ADDIE模型在人体解剖学课程思政中的应用优势明显,作用突出。ADDIE模型的应用显著提高了课程思政教学的实效性,促进了学生的全面发展。本文深入探讨了ADDIE模型在人体解剖学课程中融入思政教育的实践路径与成效,旨在为培养专业技能与高尚医德兼备的医学人才提供了有效的教学模式。

人船模型背后的微元法应用——一道高考题引发的思考

2022年高考全国理综乙卷第25题的第(2)问考查了微元法“化变速为匀速”的思想,求出物体变加速运动的位移大小,其方法也就是熟知的“人船模型”中的物理方法.人船模型教学上应突出其背后的微元法,才能使得学生能够在新情境中,灵活地迁移运用.最后,文章还提出了微元法教学应遵循螺旋式深化的原则.

企业搜索引擎营销的决策模型及其应用研究

互联网的高速发展与信息科技的持续进步,使得搜索引擎成为企业与消费群体互动的关键纽带。通过精准的搜索引擎营销策略,企业不仅能显著提升品牌的公众知晓度,还能吸引潜在的顾客群,从而有效促进销售绩效的增长。网络世界的快速更迭与市场竞争的剧烈,要求企业发展出富有成效的搜索引擎营销计划,这一点无疑是充满挑战的。论文通过对企业搜索引擎营销的决策模型及其应用的研究,旨在为相关领域的企业或人员提供实践指导和借鉴。

大语言模型在大学英语写作教学中的应用路径

随着人工智能技术的不断发展,以ChatGPT为代表的大语言模型引起了人们的广泛关注。不少学者认为在语言学和语言教学领域,大语言模型未来将有广阔的应用空间。本文旨在讨论如何将大语言模型运用到大学英语写作教学中。主要探索大语言模型在教师教学、学生自学和课程建设等方面的应用路径和方法创新。指出了人工智能背景下大学英语写作教学未来的研究和发展方向。

基于“5W1H”模型的应用型本科院校教学质量保障体系构建研究

研究围绕应用型本科教学质量保障体系的建构与实践,整合新时期应用型本科高校教学质量保障体系构建的多种先进理念,包括全面质量管理(TQM)、PDCA循环、OBE理论等提出了一套全新的“5W1H”模型。该模型重点围绕5个维度:保障目标(Why)、保障主体(Who)、保障内容(What)、保障场域(where)、保障周期(when),保障机制(How)构建而成。强调以社会需求为导向,注重实践教学与理论教学的融合,旨在培养具有创新能力和实践技能的应用型人才以及提高应用型高校的教学质量。

基于数字人才培养的项目式教学研究——以“应用线性模型”课程为例

当前数字经济在我国迅速发展,但数字人才储备不足等问题将影响我国数字经济的持续健康运行。高等院校统计类课程在数字人才培养过程中起着非常重要的作用,但传统教学模式严重制约着创新型数字人才的培养质量。本文以“应用线性模型”课程的项目式教学法的设计和实施为例,将项目式教学模式引入到高校统计类课程的教学改革中,提出以学生为中心,以真实数据业务为背景的项目任务,为驱动激发学生的学习动力,引导学生自主探究、自主实践完成学习任务的教学方法。这种教学模式实现了从以“教”为中心到以“学”为中心的转变,为培养学生的数据思维和创新思维,提升学生的自主学习和工程实践能力提供了一种有效的途径。最后通过教学实践检验该教学方法起到了良好的效果。