Task-Type repetition and L2 Writing Development

The study aims to investigate whether repetition of the same task type affects quality of writing production in terms of complexity, accuracy and fluency(CAF). Data is collected in the form of TOEFL integrated and independent essays repetitively written at weekly intervals. Fluency, complexity and accuracy of each essay were gauged using various measures to reflect multidimensionality of these constructs. Data analysis reveals that there is improvement in both integrated and independent writing, especially in terms of linguistic accuracy, which could be attributed to repetition of these two tasks.

真实工作场景下“搜索即学习”任务集的构建与分析

文章采用日记法收集来自16个国民经济行业的真实工作场景下具有学习特征的搜索任务实例,结合任务概念框架对搜索任务进行表征,构建面向“搜索即学习”研究的多维任务集,并进一步剖析了真实工作场景下搜索任务的属性特征,对任务相关特征、参与者认知变化、行为及关系进行探讨,根据参与者的学历层次、完成任务的认知层次,以及在完成任务时所处的时间压力进行分组比较三组变量间的关系。研究发现:参与者的任务执行熟悉度与任务感兴趣程度,所需信息类型的数量显著影响认知变化,任务执行者特征对认知变化与行为的影响在不同情境下均存在显著差异。本研究开发的任务集可作为“搜索即学习”研究的公共研究资源,以及评估生成式人工智能技术复杂任务处理能力的评测集,为开发面向真实工作任务情境与高效的信息系统提供依据。

科研人员探索式搜索任务类型与特征研究

[目的/意义]随着科技创新进程的加速与深入,科研人员的知识需求逐渐呈现出深度化、模糊化等特征,其知识搜索也大多表现为一种探索性的搜索过程。研究科研人员探索式搜索任务类型与特征有利于细粒度揭示科研人员信息需求特征,为科技信息服务平台的精准化知识服务提供理论依据,从而促进科技知识共享,加快科技创新进程。[方法/过程]以集成电路领域为例,文章采用关键事件技术法和在线问卷调查法进行数据收集,同时基于多重信息搜寻时段模型进行内容分析和编码,并进行数据统计分析。[结果/结论]集成电路领域探索式搜索包括两种任务类型(学习型和研究型)及其13种任务子类型,其中,来源、搜索频率、知识储备需要、复杂度的知识维度和认知维度5个任务属性与任务子类型显著相关,同时各任务属性间的共现结果体现了最常见的任务属性组合。本研究将为更好地理解科研人员的领域知识需求,以及开展后续的科研人员信息搜索行为研究和搜索系统优化提供一定参考。

人与机器,谁的建议更容易被采纳?不同决策情境下建议者类型对建议采纳的影响研究

在数字经济时代,人类会更加面临“有限处理能力”和“无限增长信息”的矛盾,而利用机器帮助提高决策者决策质量是解决或缓解这一矛盾的途径之一。本研究从接纳建议的角度研究人们对于人机工作的态度,通过引入“机器”作为建议者,比较人们在接纳机器和人提出建议上的差别以及重要的认知条件。研究的主要发现包括:(1)决策者在主观决策情境中会倾向于人的建议,而在客观决策情境中则倾向于机器的建议;(2)在客观决策情境中,高认知闭合需要的个体对人和机器建议的采纳无显著差异,而低认知闭合需要的个体会更倾向于采纳机器的建议;(3)在客观预测情境中,决策者在困难任务时更倾向于采纳机器的建议,而在简单任务时,对人和机器建议的采纳无显著差异;(4)在主观决策情境中,对人的建议的采纳不受建议框架的影响,但对于机器提出的建议在负性建议框架描述更容易采纳。研究的理论贡献在于:丰富和完善了不同决策情境下建议者类型(人/机器)对建议采纳的影响的理论体系;研究的实践意义是:帮助决策者更充分地利用机器来辅助决策,更全面地了解机器建议过程中的作用机制与路径,提高了决策质量。

新型举国体制:中国政治领导层力图完成重大变革的任务体制

新型举国体制是近年来出现的一个重要新概念,代表了中国政治领导层对于实现某种目标和改革施政方式的决心,因而具有高度的政治性和实践性。但是,实施新型举国体制的具体形态仍然处于动态的变化之中。鉴于这个概念具有可能超出人们目前想象的重大意义,学术界有必要超越政策解读阶段,把相关的讨论推进到理论阶段。为此,文章从历史经验概括出“举国体制”必备的核心特征,从中国当前遇到的重大挑战和新的制度安排演进的边界条件等方面证明,新型举国体制是在国家发展的关键阶段中国政治领导层力图完成重大变革的任务体制。

大学生学业拖延现状及干预策略研究

学业拖延不仅降低学生学习质量,而且影响心理健康水平。本研究以整群抽样方式,采用学业拖延量表对809名大学生的学业拖延程度现状及特点进行调查,探析大学生存在学业拖延情况的比例以及在各项学业任务的拖延程度。调查结果显示,学业拖延现象普遍存在,学业拖延程度中等;性别差异显著,女生在备考和平时在校行为上较男生更为拖延;成绩越差的学生学业拖延程度越严重;大三学生在各项学业任务上的拖延程度最高。

大学生英语词汇学习中的听读并行优势——基于投入量假设的实证研究

投入量假设(ILH)是词汇习得研究领域的研究焦点,但其有效性仍存争议。通过对比听读并行任务与阅读任务,考察不同任务投入量对二语学习者词汇学习的影响。126名英语中等水平的大学生分为4组,分别完成不同投入量的任务以学习目标假词:一组接受听读并行的输入模式,其余三组完成不同投入量的阅读任务(阅读/阅读+填空/阅读+翻译)。即时词汇量表用于检测学习者的词汇掌握程度,延时一周的访谈考察其对实验任务的看法。研究结果显示,听读并行任务的词汇学习有效性优于阅读任务,投入量假设部分预测该层次学习者对目标词汇的掌握程度。

车辆边缘计算中基于深度学习的任务判别卸载

车辆边缘计算(VEC)将移动边缘计算(MEC)与车联网(IoV)技术相结合,将车载任务下沉至网络边缘,以此解决车辆终端计算能力有限问题。为了克服任务数量骤增的车载任务调度难题并提供一个低时延服务环境,首先依据所选的5大特征参数的动态关联变化准则,使用改进型层次分析法(AHP)将车载任务划分为3类主要任务,基于3种卸载决策进行资源分配联合建模;随后,利用调度算法和罚函数来消除建模的约束条件,所获的代价值为之后的深度学习算法提供输入;最后,提出一种基于深度学习的分布式卸载网络算法来有效降低VEC系统的能耗与时延。仿真实验结果表明,所提卸载方案相较传统深度学习卸载方案具有更好环境适应性与稳定性,并降低了任务平均处理时延与能耗。

基于混合变邻域遗传算法的电堆装配线优化

传统的电堆装配线生产线效率低,为提高电堆装配生产线效率,对装配线进行优化。首先,建立了以最小化工作站数量和工人数量的数学模型,提出了在自动化装配线的条件下允许工作站共用工人的分配方法;其次,针对平行装配线平衡问题提出了一种混合变邻域搜索遗传算法(HVGA)求解大规模问题;然后,对燃料电池电堆装配线例子进行了仿真验证与分析,提出了仿真目标,建立了平衡优化前后的仿真模型;最后,对仿真模型进行对比分析。平衡后工作站的平均利用率从75.52%提高到了82.53%,提高了7.01%,同时工人的平均利用率从52.1%提高到了73.2%,提高了21.1%,与平衡结果基本一致,验证了平行装配线平衡方法与工人分配方法的有效性。

任务型人机交互系统中的认知技术与发展进路研究

技术变革驱动着人机交互方式的转变。任务型人机交互系统中的人机交互具有多模性,用户可以通过语音、触摸、手势及视觉等多种方式与计算机系统进行交互。其中,命令行和图形等界面的交互使得计算机成为人机沟通的工具。从计算机网络至移动互联,再到元宇宙,人机交互方式不断演变。阐述人机交互的认知技术、演变方式、演变类型和交互体验的优缺点,并展望人机交互的未来前景,以期为了解人机交互提供参考。

基于多任务特征融合算法的电力大数据增量式自组织映射方法

为了实现电力大数据精准映射,基于多任务特征融合算法研究电力大数据增量式自组织映射方法。对电力大数据进行分解,以线性组合形式划分特征类型;利用多任务特征融合算法设计候选分类类别数量,确定自组织映射目标;通过不同数据的语义长度对应所属类型,实现电力大数据的增量式自组织映射,完成增量式数据的自组织映射方法设计。以某省实际运行的电力公司为测试对象,对其一年内产生的电力大数据作为测试样本,分别将其按照具体的类型进行映射,验证新方法。实验结果表明,新方法可以实现精准的自组织映射,在整个过程中不会产生数据交换误差,具有应用价值。

任务类型和语言水平对英语专业大学生口语准确性和复杂性的影响

通过分析"中国学生口语语料库"(SECCL)中35名英语专业大学生在复述和即席讲话任务中的录音文字材料,我们考察了任务类型和语言水平对口语表达准确性和复杂性的影响。研究发现,任务类型对口语表达的准确性具有显著影响;语言水平对口语表达的准确性和复杂性具有不同程度的影响,且对准确性影响显著;任务类型和语言水平无交互效应。

交际策略研究新探——一项影响交际策略使用因素的实证研究

学习语言的最终目的是交际,如何提高学习者的交际能力也就成了外语教学的首要任务。交际策略是提高语言能力较快捷的方式,是语言学习者为了克服由于语言资源有限而造成的交流障碍而采用的手段。本文分析交际策略的研究方法、定义、分类和相关因素,并在此基础上对如何提高学习者的交际策略能力提出建议。

不同任务类型下查询重构行为分析

以高效用查询重构推荐为导向,从查询重构类型入手,揭示各重构类型应用的频率、情境和有效性,以及任务对其的影响,以期提高查询推荐的准确性。101个调查对象共完成606个查询任务,其中222个任务包括查询重构行为,共计420次查询重构行为,以此为对象进行分析。结果显示:①事实型和信息扩展型任务中,具体化应用最多,决策型任务中,则是词语替换最多;②信息扩展型任务中,用户发现有用信息后,更多使用一般化查询重构策略;③事实型任务中,具体化有效性较高,信息扩展型任务中,具体化和词语替换具有较高有效性,而决策型任务中,则是一般化和词语替换相对有效。系统可以据此为用户提供有针对性的、高效用的查询提示服务,提高查询效果和用户满意度。

任务类型和性别属性对人际信任的影响

研究应用投资游戏任务及其变式,探讨了任务类型与性别属性对人际交往过程中信任给予和信任维持的影响。24名被试(平均年龄为20.41±1.99)通过轮组,完成了实验一和实验二的投资游戏任务。通过对投资比、返还比及其关系的比较和分析,结果发现:(1)在风险任务中,不同性别信任者的信任给予存在显著性差异,而且信任对象的性别属性对信任者的信任给予也存在显著性影响。(2)在无风险任务中,性别属性对信任对象的信任维持行为不存在显著影响,而信任者的信任给予对信任对象的行为具有显著的预测作用。这一结果表明,性别属性对人际信任的影响,与任务的风险性有关。

任务类型对面孔联合效应和特征效应的调节

采用特征-联合范式的研究发现,面孔再认阶段可记录到明显的联合效应和特征效应;然而,与再认同属情景记忆的另一任务(来源提取)条件的相应效应尚未报道,背景信息一致性对联合面孔和特征面孔提取的调节作用以及面孔不同特征对特征效应的影响也未考察。为澄清上述问题,本文采用特征-联合范式,并以位置为背景展开研究。实验含一个学习任务和两个测验任务(再认和来源提取)。结果显示,再认和来源提取阶段均记录到显著的联合效应和特征效应,且两类效应均在来源提取阶段更强;任务类型与位置背景一致性交互影响提取绩效;面孔外部特征和内部特征对特征效应的影响相似。表明联合效应和特征效应具有显著的任务类型敏感性,这些效应是联合面孔和特征面孔的熟悉性较强且对源面孔的回忆加工相对较弱的结果,且这两类面孔的提取为背景一致性所调节;任务类型对两类效应的调节与双重加工理论模型相吻合。

风险取向类型对爱荷华赌博任务成绩的影响

神经科学领域的研究者们设计了测量情感决策的经典爱荷华赌博任务并提出了体细胞标记假说来解释其研究结果,但迄今为止这一假说还没有得到一致认可。许多研究提出了可能影响爱荷华赌博任务成绩的其他因素。本研究试图在前人研究的基础上采用实验法探讨风险取向类型这一人格因素是否影响正常个体的爱荷华赌博任务成绩。实验结果显示,不同风险取向类型的个体在爱荷华赌博任务中的成绩和表现截然不同。典型风险趋向型个体在爱荷华赌博任务中的表现类似于某些神经系统患者,倾向于更多地选择不利纸牌,其任务成绩显著差于典型风险回避型个体。这一研究结果表明:风险取向类型是影响正常个体爱荷华赌博任务成绩的重要因素之一。

任务类型和GSS对群体产出影响的实验研究

在GSS研究领域的文献中,一方面针对决策任务类型的研究缺少利益冲突对决策过程的影响;另一方面实证研究中涉及领导因素的研究较少.本文从GSS特定特征和群体决策任务相互影响的角度出发,考察存在领导的情景下,二者的匹配关系.本文采用2×2因子设计,任务类型以群体中是否存在利益冲突为依据,选取认知冲突(无利益冲突)和混合动机任务(存在利益冲突).决策方式选取了面对面和GSS支持的决策方式.选择了西安交通大学管理学院二年级和三年级的本科生作为实验主体,共做了72组实验,参与者288人.研究结果证实,在GSS情景下,混合动机任务比认知冲突任务拥有更高的群体过程和结果满意度;面对面的决策方式在两种任务类型中均得了更高的决策效率.

英语教学课堂互动探究

“互动”已经逐渐成为指导和评估课堂教学过程的重要标准。在英语教学中如何使学生有效地参与到学习过程中去,而不是被动地接受,值得深入思考。通过介绍互动的理论基础、本质特征和形成内因,探讨影响课堂互动的重要因素。

基于网络学习共同体的任务驱动型教学模式分析——以开放教育工商管理模拟实验为例

从网络学习共同体的概念及其基本研究状况出发,以开放教育工商管理模拟实验为例,设计了基于网络学习共同体的任务驱动型(NLC-TD)教学模式,且从学习者、助学者、学习环境、学习任务和学习目标等几个方面对网络学习共同体的构成要素进行分析,说明了进行网络共同体学习的过程,并阐述了该教学模式在教学形式、教学设计、教学目的等三方面的创新之处。