图尔敏论证模型在高中生物SSI教学中的应用研究——以器官移植为例

随着科技的迅猛发展以及生物知识领域与社会环境的日益交融,高中生物学教学亟需与时俱进,不断更新教学内容和方法,以适应时代的变化和需求。本文深入探讨了在高中生物社会性科学议题(socioscientific issue,SSI)(科学、技术与社会议题)教学中引入图尔敏论证模型的教学策略,旨在提升教学效果并培养学生的核心素养;通过精心设计的SSI与图尔敏论证模型相结合的教学框架,构建了一个稳定且高效的教学模式,并以“器官移植”为具体案例,详细阐述了这一教学框架的应用。这种SSI与图尔敏论证模型相结合的教学方式为高中生物学教学提供了宝贵的参考,有助于全面培养学生的生物科学核心素养和综合能力。

力动态视角的英语结果构式限制研究

结果构式存在严格的词汇和句法限制问题,Wechsler提出事件-论元同构体态模式来解释上述限制,但是该模式解释力有限,也很难用于二语习得。文章提出用力动态图式来分析英语结果构式。典型的结果构式图式是:施力者+施力行为(包括方式)+受力者+状态变化(力传递的结果),表达的意思是:施力者发出某种施力行为,该行为引起受力者状态的变化,这种变化就是力传递的结果。力动态图式不仅能够很好地解释Control构式,也能很好解释ECM结果构式。另外该图式简洁明了,容易理解,因而能更好地指导二语习得。

生成式人工智能在生物学教学中的应用

生成式人工智能集成了人机对话、文本生成等多功能于一体。本文探讨了生成式人工智能在生物学教学中的应用,发现其可以为教师提供丰富的生物学教学素材,促进生物学跨学科实践活动开展,改善学生的表达与论证,生成微观事物模型具象化学生想象等。

基于提示学习的篇章级事件论元抽取方法研究

事件论元抽取是指在自然语言文本中识别出事件论元及其对应的角色,是事件抽取的关键。传统事件论元抽取方法将抽取范围局限在单个句子中,在面对长文本中论元分散的情况时表现不佳。近年来,有研究者提出基于提示学习的篇章级事件论元抽取方法,能根据提示信息在输入文本中获取事件论元,实现事件论元抽取。然而现有基于提示学习的方法大多是由人工手动构建提示模板,模板结构固定容易导致论元抽取错误。针对以上不足,该文在以往基于提示学习研究的基础上,提出以文本触发词为关键实现模板自动构建的方法,并在输入文本中融入事件角色语义信息,使模型能更好地捕获文本语义特征,提高事件论元抽取准确率。在篇章级数据集RAMS上的实验结果表明,该模型在事件论元识别和事件论元分类的F1值分别达到54.3%和48.1%,相比最优的基准方法分别提升了1.8百分点和1.2百分点,验证了模型的有效性。

图尔敏论证模式联合微格教学在口腔种植科临床护理带教中的应用研究

目的:探讨图尔敏论证模式联合微格教学在口腔种植科临床护理带教中的应用效果。方法:选取口腔种植科轮转护士60人,随机分为对照组(n=30)和试验组(n=30)。对照组采用传统教学模式,试验组采用图尔敏论证模式联合微格教学,观察两组带教效果并分析讨论差异。结果:试验组的理论和操作成绩、评判性思维能力、带教满意度均显著高于对照组(P<0.05)。结论:在口腔种植科临床护理带教中应用图尔敏论证模式联合微格教学,可有效提高轮转护士的带教效果和满意度。

利用提示调优融合多种信息的低资源事件抽取方法

针对现有流水线式事件抽取方法依靠大量训练数据、在低资源情况下难以快速迁移运用等问题,利用提示调优技术,提出适用于低资源场景下的流水线式事件抽取方法(low-resource event extraction method using the multi-information fusion with prompt tuning,IFPT)。该方法通过构造语义映射和提示模板充分利用事件类型描述、实体类型等多种信息,能够高效使用有限训练数据,流水线式地完成事件检测和论元抽取。实验结果表明,在低资源情况下,IFPT方法论元抽取性能超过了所有基准模型,采取流水线方式能够达到与SOTA模型相媲美的性能。

考场议论文连贯特征的评价研究

考场议论文是学生在特定时空、既定条件下,按规定题目和命题要求撰写的反映其语言运用和逻辑思维能力的准成熟型语篇,在各类语文考试中占分较高、评阅难度较大,也是计算机智能评阅的难点。众多研究表明,连贯是反映高质量语篇的重要特征。本文以考场议论文为研究对象,在融合理论研究、教师教学实际及学生真实语言特征的基础上提取连贯特征,运用层次分析法构建了一个融合语篇结构、语义关系、语言形式等多级特征评价语篇连贯性的数学模型,意在为大规模考试中考场议论文智能评阅奠定模型基础。

基于ADI模型发展科学思维的初中生物学教学实践

以“单细胞生物”为例,阐释运用ADI模型,让学生通过辨析“草履虫是细胞还是生物”这个引领式的话题,进行辩驳、质疑、论证等一系列思维碰撞,体验问题的生成、分析、论证到解决的完整学习过程,促使学生运用科学思维寻找解决问题的方法。

基于大语言模型的检索增强方法的研究综述

当今的大型语言模型(LLM)虽然具备强大的能力,但也面临幻觉、过时知识和推理过程不透明等难题。目前,学术界正在通过整合外部数据库的知识来实现“检索增强生成(RAG)”,以解决这些问题。该方法被认为是最有前途的解决方案,能够增强LLM的准确性和可信度,尤其是在知识密集型任务中。通过将LLM的内在知识与外部数据库的庞大动态存储库融合,RAG使LLM能够持续更新知识并集成特定领域的信息。文章对RAG范式进行了详细研究,分析了其3个基础组件:检索、生成和增强,并重点阐述了嵌入等关键组件中应用的先进技术,报告了RAG系统的当前总体现状。

科学论证学习模型的建构与实践建议

论证与学习科学的交织研究已成为国际科学教育领域的代表性进展之一。我国科学教育领域近十年来正逐步形成“论证教与学”的研究新热点,但当前研究普遍关注“学习论证”,忽视“论证学习”。基于学习科学在科学论证方向的新近研究成果,从论证学习的核心与本质、结构与内容、途径与方法、成果与价值四个方面建构了科学论证学习模型。依据该模型与国内外关于论证学习的实证研究成果,提出了在理科教学中加强论证学习的三条建议:凸显学习中心,精选论证内容;把握论证要素,创设学习环境;聚焦素养要求,评价学习成果。

基于ADI模型的论证式教学在高中生物学实验教学中的应用——以渗透作用的再探究实验教学为例

文章以渗透作用的再探究实验教学为例,探究如何将ADI模型融入实验教学中,旨在提高学生评价资料、提出主张和为主张辩驳的能力,培养学生的科学思维和科学探究能力。

英语同源宾语构式的界定及层级关系

同源宾语构式(COC)作为一种有标记的构式,在过往研究中仍存在界定混乱、句法地位不明确的问题。本文以名物化为标准,在前人研究的基础上对COC重新界定。并遵循认识语言学的使用观,基于大型语料库的形符及类符频率统计数据,将COC划分为八类。同时指出存在单及物、双及物、COC、不及物的层级关系,构式与构式之间通过不同的方式在形式和意义之间建立联结,既有联系又有区别。本文对于COC将来的对比研究以及构式网络的塑造具有一定参考价值。

基于资源一号卫星的小兴凯湖水体浊度反演

为更好地反演小兴凯湖水体浊度,在普通回归模型的基础上,引入哑变量和空间自回归理论,优化小兴凯湖水体浊度遥感反演模型,以期提高反演模型的精度。结果表明:哑变量空间自回归模型能够有效提高浊度反演精度,相较普通回归模型、哑变量模型和空间自回归模型,其R^(2)分别提高了12.39%、6.55%、1.97%,e_(RMSE)分别减少了39.59%、30.21%、1.45%;小兴凯湖水体浊度呈北高南低的趋势,符合水体浊度分布近岸高、远岸低的规律,5月水体浊度分布较为均衡,浊度高值积聚在承紫河河口、兴凯湖农场等区域,8月水体浊度整体高于5月。

基于空间变换矩阵编程的变电工程GIM图元合规化研究

针对国内电网信息模型(Grid Information Model,GIM)建模软件众多,数据来源广泛,施工图设计过程中普遍存在图元属性不合规,导致工程模型无法与建筑信息模型(Building Information Modeling,BIM)平台兼容的问题。基于空间变换矩阵的相关理论,利用GIM标准基本图元在三维空间中的刚体特性,通过计算机编程实现变电工程GIM模型文件标准基本图元合规化,对数据来源广泛的变电站GIM文件进行快速图元合规化处理,进而提高变电工程三维设计的效率和成品质量。

基于多元组匹配损失的司法论辩理解方法

司法论辩理解是论辩挖掘任务在司法领域的具体应用,旨在从诉辩双方观点中挖掘存在交互的观点对。司法领域论辩挖掘任务存在数据样本少、句子长度长、领域专业性强等问题,现有的司法论辩理解模型多基于文本分类思想,构建的模型文本语义表示能力差。为进一步提高论辩交互观点对的识别准确率,提出一种基于多元组匹配损失函数(Multiplet Loss)的司法论辩理解模型,该模型基于文本匹配的思想,将诉称观点与辩称观点分别进行语义相似性匹配,通过优化交互观点对的匹配度实现论辩交互观点对的挖掘。为提升模型对于论辩交互观点对的匹配度,提出多元组匹配损失函数,通过减小论辩交互观点对的语义距离,加大非交互观点的语义距离,使观点间的语义距离能更好地反应其交互性,采用司法领域预训练模型作为文本语义识别模型,进一步提高了文本的语义表达能力。采用CAIL2022论辩理解赛道数据进行测试,实验结果表明基于多元组匹配损失函数的司法论辩理解模型相较于采用分类思想的模型,准确率能够提高2.04个百分点,达到85.19%,提高了司法论辩理解任务精度。

基于可信度的辩论模型及争议评价算法

辩论是智能主体间为了消除分歧的一种基于言语的交互行为.由于知识的局限性,争议以及争议内部的陈述通常存在不确定性,因此在对辩论进行建模时需要考虑不确定信息处理问题.提出一种基于可信度的辩论模型(CFA),该模型将争议表示为由若干前提和一个结论组成的可废止规则,并用对话树描述辩论推演过程.为了表示不确定性推理,引入可信度模型,将争议前提的不确定性和争议之间的攻击强度统一用可信度因子表示.在此基础上,提出计算陈述可信度的争议评价算法,并通过设定可信度阈值确定陈述的可接受性,得出最终辩论结果.最后,用一个实例说明该方法的有效性.该模型可以有效处理不确定信息条件下辩论推理过程,其辩论算法建立在数值计算基础之上,所得出的可接受陈述集在给定可信度阈值条件下是唯一的,可以克服Dung的抽象辩论框架中扩充语义的不足.

基于IBIS和Toulmin辩论形式的群体研讨模型

研讨模型是建立群体研讨环境的理论基础。以基于问题的信息系统(IBIS)模型和Toulmin辩论模型为基础,建立了一种可对研讨发言进行评价的群体研讨模型。该模型将群体研讨发言信息组织成由发言节点和语义边构成的图。给出了基于语言加权集结(LWA)算子和节点归约的发言节点评价方法。以系统体系结构设计问题的群体研讨为例,说明模型的可用性和有效性。

句子加工中的语义P600效应

句子加工领域的研究中,一般认为,N400效应与语义加工有关,句法违反通常引发P600效应。然而近年来一些研究发现,句子语义违反时也引发了P600效应,即语义P600效应。对语义P600效应的诱发原因及其功能意义,目前有三种代表性的解释:监控说认为,P600效应是由语言理解过程中的认知冲突引发的,反映了认知监控系统对可能出现的加工错误的检测与解决;而非句法中心动态模型认为语义P600效应反映的是句子理解过程中两条通路之间出现冲突时的持续分析;扩展的论元依赖模型则用新的句子加工模型来解释语义P600效应,认为语义P600效应与句法违反引发的P600效应产生于句子加工的不同过程。

图尔敏论证模型下的新闻评论探究

新闻评论是一种强评论性的语体,具有较强的论辩色彩。作为非形式逻辑的重要方法,图尔敏论证模型在论辩语篇的分析中发挥了重要作用。因此,也为新闻评论的研究提供了新的视角。本文在对图尔敏论证模型进行完善的基础上,结合新闻评论的具体案例,尝试较为精细地刻画论辩的内在结构、分析论辩的动态过程、完善论辩的语用策略,更加理智地判断和检验论辩的合理性和有效性,进而为新闻评论的构建与完善提供建议。

基于证据理论的群体研讨建模

针对不确定条件下的群体研讨决策问题,提出了一种基于证据理论的辩论模型。首先构建了辩论系统的框架,论据的内部结构由前提和结论组成,论据之间不仅存在攻击和支援关系,还允许对这种攻击和支援关系进行支持或反对。然后引入证据理论描述论据的不确定性,应用证据映射方法对辩论过程进行不确定性推理,实现对论据信度的数值计算。最后,通过仿真实例验证了模型的有效性。