DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 2. 矩阵分解 矩阵分解，就是把用户和物品都映射到一个K维空间上，这个k维空间不是直接看到的，通常称为隐因子。每一个物品都得到一个向量q，每一个用户也得到一个向量p。对于物品，与它对应的向量q中的元素，有正有负，代表着这个物品背后暗藏的一些用户关注的因素，对于用户，与它对应的向量p中的元素，也有正有负，代表这个用户在若干因素上的偏好。物品被关注的因素和用户偏好的因素，它们的数量和意义是一致的，就是我们在矩阵分解之处人为指定的k。 矩阵分解算法是基于用户行为的算法，为此需要先获取用户的历史行为数据，然后以此为依据去预测用户可能感兴趣的物品 [ 14 ]。将收集到的用户行为数据通过矩阵的方式展示出来，矩阵分解算法要做的事情就是去预测出矩阵中所有空白处的评分，并且使得预测评分的大小能反映用户喜欢的程度，预测评分越大表示用于越可能喜欢。这样我们就可以把预测评分最高的前K个物品推荐给用户。 简单来说，矩阵分解算法是把评分矩阵分解为两个矩阵乘积的算法，如图1： 图1. 矩阵分解算法图解 在图中，等号的左边是评分矩阵，是已知数据，它被矩阵分解算法分解为等号右边的两个矩阵的乘积，其中一个被称为用户矩阵，另一个被称为物品矩阵。如果评分矩阵有n行m列(即n个用户，m个物品)，那么分解出来的用户矩阵就会有n行k列，其中，第i行构成的向量用于表示第i个用户。物品矩阵则有k行m列，其中，第j列构成的向量用于表示第j个物品。这里的k是一个远小于n和m的正整数。当我们要计算第i个用户对第j个物品的预测评分时，我们就可以用用户矩阵的第i行和物品矩阵的第j列做内积，这个内积的值就是预测评分了。 那矩阵分解是如何从评分矩阵中分解出用户矩阵和物品矩阵的呢？简单来说，矩阵分解把用户矩阵和物品矩阵作为未知量，用它们表示出每个用户对每个物品的预测评分，然后通过最小化预测评分跟实际评分的差异，学习出用户矩阵和物品矩阵。也就是说，图中只有等号左边的矩阵是已知的，等号右边的用户矩阵和物品矩阵都是未知量，由矩阵分解通过最小化预测评分跟实际评分的差异学出来的。评分矩阵可以被矩阵算法分解为如下用户矩阵和物品矩阵的乘积，如下表1。 Table 1 User Item matrix example User矩阵 恐怖 剧情 动作 用户1 0.996798 0.38562772 1.1989608 用户2 −1.2222522 1.3462118 −0.13543855 用户3 2.0693302 0.15576078 0.14011484 用户4 1.2987686 0.54423344 1.7259812 用户5 0.82122266 0.15917483 1.3019549 用户6 0.95715284 0.7609615 1.2366726 用户7 0.800499 1.4115356 0.31377858 用户8 0.8802036 0.18794502 0.23110229 用户9 0.96255916 0.3179829 1.080837 Item矩阵 出生入死 最终判决 假日情谊 夏季之白 恐怖 1.514824 0.7324305 0.80080956 0.42376563 剧情 0.71127015 0.7247593 0.8379608 0.8447053 动作 0.7630977 1.0970819 0.5928742 0.8099476 表1. User Item矩阵实例 因为用户向量和物品向量的内积等于预测评分，所以在我们学出用户矩阵和物品矩阵之后，把这两个矩阵相乘，就能得到每个用户对每个物品的预测评分了，评分值越大，表示用户喜欢该物品的可能性越大，该物品就越值得推荐给用户。下面的表2给出了表1中的用户矩阵和物品矩阵相乘的结果，我们把它称为预测评分矩阵，如下表2。 Table 2 Prediction scoring matri 出生入死 最终判决 假日情谊 夏季之白 用户1 6.7394266 5.640459 5.5524774 2.9836497 用户2 6.1560307 4.85246 5.750779 1.8784995 用户3 8.823769 5.6828885 6.458826 2.8309512 用户4 5.6513176 5.0451264 4.848589 2.4187038 用户5 8.564197 6.746207 7.1328883 3.6082907 用户6 6.3516283 4.502749 5.6876373 3.8123322 用户7 5.697568 3.98661 4.98732 3.5189338 用户8 5.7896385 4.461133 5.3040524 4.048918 用户9 5.7319975 4.8657384 5.9837894 4.261621 表2. 预测评分矩阵 矩阵分解算法的输入是用户对物品的评分矩阵，输出是用户矩阵和物品矩阵 [ 15 ]，其中用户矩阵的每一行代表一个用户向量，物品矩阵的每一列代表一个物品的向量。用户对物品的预测评分用它们的向量内积来表示，通过最小化预测评分和实际评分的差异来学习用户矩阵和物品矩阵。用矩阵表示即为： R ˜ = Q P T 事实上用户的行为数据是一个非常非常稀疏的矩阵 [ 16 ]，因为大部分用户只看过全部电影中很少一部分。如何利用这个矩阵去找潜在因子呢？本文主要应用到的是矩阵的UV分解。也就是将上面的评分矩阵分解为两个低维度的矩阵，用Q和P两个矩阵的乘积去估计实际的评分矩阵，而且我们希望估计的评分矩阵R实际的评分矩阵不要相差太多，也就是求解下面的目标函数： r ^ u i = p u k → ⋅ q i k → = ∑ k = 1 k p u k q i k 这里涉及到最优化算法，在实际应用中，本文采用梯度下降法就可以求得这P，Q两个矩阵的估计值。对于评分预测我们利用平方差来构建损失函数： C o s t = ∑ u ， i ∈ R ( r u i − r ^ u i ) 2 = ∑ u ， i ∈ R ( r u i − ∑ k = 1 k p u k q i k ) 2 加入L2正则化： C o s t = ∑ u ， i ∈ R ( r u i − ∑ k = 1 k p u k q i k ) 2 + ℵ ( ∑ U p u k 2 + ∑ I p i k 2 ) 梯度下降更新参数，计算出最终的用户向量和物品向量。
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user: 3. 增量矩阵分解 在模型训练完以后，就会得到训练集里每个用户的向量和每个物品的向量。在实际的场景中，往往会不断有新的用户出现 [ 17 ]，在训练集里没出现过，但是我们有他的历史行为数据，那我们如何计算该用户的预测评分呢？当然，最简单的方法就是把这个用户的行为数据合并到旧的训练集里，重新做一次矩阵分解，进而得到这个用户的向量 [ 18 ]，但是这样做计算代价太大了，在时间上不可行。 为了解决训练数据集以外的用户(我们称之为新用户)的推荐问题，我们就需要用到增量矩阵分解算法。增量矩阵分解算法能根据用户历史行为数据，在不重算所有用户向量的前提下，快速计算出新用户向量 [ 19 ]。 在梯度下降算法里，当固定 Q 计算Pu时，我们只需要用到用户u的历史行为数据Rui，不同用户之间Xu的计算是相互独立的。这就启发我们，对于训练集以外的用户，我们同样可以用他的历史行为数据以及训练集上收敛时学到的 Q ，来计算新用户的用户向量。 设用户历史行为数据为Rui，训练集上学到的物品矩阵为 Q ，要求解的用户向量为Pu，我们可以将用户的历史行为数据Rui以及训练集上学习到的物品矩阵 Q ，在保证 Q 不变的情况下，通过梯度下降算法，不断收敛得到用户u的用户向量Pu，再通过算法 R u i = P u * Q 计算出用户对于所有物品的预测评分。 事实上，增量矩阵分解的目标函数中的 Q 也不一定要是矩阵分解在训练集上学出来的，只要 Q 中的每个向量都能表示对应物品的特征就行，也就是说可以是由其他数据和其他算法事先学出来的。
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user: 4. 实验分析 4.1. 数据集 本文并没有采用传统的推荐系统评估方式，没有将数据集分为测试数据集以及训练数据集，用训练数据集进行训练，测试数据集进行系统测试。本文主要解决的问题是数据集之外的用户评分预测问题，传统的系统评估方式无法适用。 本文采用的数据样本为mark中用户的行为数据，分别测试将新用户的数据合并到旧的数据集中重新进行矩阵分解以及增量矩阵分解两种方式。数据细节见表3。 Table 3 Mark dat 数据集 数量 users 2176 movies 9155 ratings 524，667 表3. Mark数据 4.2. 实验设置 实验环境见表4。 Table 4 Experimental environmen 实验环境 配置信息 操作系统 macOS 10.15.6 内存 8GB 编程语言 Python 3.7.4 表4. 实验环境 4.3. 实验结果 本文使用模型更新时间(Update Time)和召回率(Recall)作为实验的评价指标。其中Recall@N表示推荐N个物品时的召回率。实验结果见表5。 Table 5 Experimental resul 数据集 模型 Recall Update Time (ms) Mark Movies 500 K 矩阵分解 0.142 111，539 增量矩阵分解 0.133 119 Movie Lens 1 M 矩阵分解 0.132 310，680 增量矩阵分解 0.126 133 Movie Tweetings 100 K 矩阵分解 0.178 21680 增量矩阵分解 0.142 43 表5. 实验结果 从实验结果可以看出，本文提出的增量矩阵分解数据更新时间远远低于将数据合并到旧的数据集重新进行矩阵分解这种方式，在实际项目中，也能有很好的用户体验。可以高效的处理当一个新用户来到系统中的个性化推荐问题。
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user: 5. 结束语 现推荐系统模型大部分都是采用离线训练的方式 [ 20 ]，模型训练完成以后再上线使用，在系统积累了一定的数据之后，或者固定一段时间后再将新的数据合并到旧的数据集中重新进行模型训练 [ 21 ]。这样子的方式对于数据的实时性，用户的体验来说是有不太友好的 [ 22 ]。本文提出的增量矩阵分解算法在解决数据集之外的新用户的评分预测问题有着很显著的效果，可以有效的解决新用户进入系统后数据快速更新的问题。每当有新的数据产生，新的用户产品的时候，系统可以快速的对其进行训练，使得模型能够实时应用，优化用户体验。
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user: 摘要 针对军队院校的学员的学习特点，在现有的教学条件和教学手段下，探索了加强大学物理与前后续课程之间的知识衔接的方法。为了帮助学员提高大学物理学习效率，达到更好的学习效果，需要做好高中物理和高等数学等前导课程的知识迁移，方便学员尽快掌握大学物理知识，同时要加强大学物理知识与后续课程的知识衔接，方便学员突破基础课程与专业课程之间的壁垒。在教学中需要重视大学物理基础理论与军事技术应用衔接，提高学员的学习兴趣和积极性。
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user: 1. 引言 由于军队院校学员的培养目标和职业的特殊性，导致军队院校的教学呈现与地方院校的很大的差异 [ 1 ]。繁重的军事训练和严格的集体生活作息规律，导致学员可支配的自主学习时间非常有限。又由于保密的要求，学员和教员无法方便地利用网络资源进行教和学，这就导致地方院校的很多新的教学方法和手段在军队院校里会水土不服。为了解决军队院校学员的文化基础课的学习难度大的问题，有效提高学员的学习效率，需要探索合适的方法。本文从教学内容衔接方面对提升学员大学物理学习效率的有效措施进行探索，保证学员的学习效果，以期达到新型军事人才培养的要求，为我军输送德才兼备的高素质、专业化军事人才。
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user: 2. 地方院校提高大学物理教学效果的做法及其在军队院校的局限性使用 随着信息化时代的来临，学员需要学习掌握的知识技能也越来越多，大学物理课程教学面临着很多新形势新情况，例如课时被大量压缩，学员上课学习的积极性急剧降低，学员的科普常识经验远胜以前，学员获取知识的途径越来越多，遇到不懂的问题利用百度很容易就能得到所需知识。传统的教学模式和方法已经很难适应现代的教学要求，也很难达到理想的教学效果。为了提高大学物理的教学效果，地方高校进行了大量的探索研究，也得到了很多有益研究成果和方法。这些方法有些值得军队院校大学物理教学借鉴，但是也存在一定的局限。例如通过部分高校大量压缩经典力学部分的课时，把该部分内容仅作为学员自学内容，课堂上仅作指导性学习和测试，然后把有限的学时安排在高中接触较少的物理内容上。但是这样做可能会导致基础较差和自学能力较差的学员由于力学基础不扎实，造成后续的内容跟不上。还有较多高校在积极探索利用慕课和微课等线上资源，让学员充分利用平时的碎片化时间进行学习，然后在课堂上进行翻转课堂教学。翻转课堂具有很好的培养学员自学能力的作用，也可以节省课时。但是由于军校对学员的手机和平板等信息化设备管控较严，无限网络覆盖面也有待普及，学员并不能像地方高校学生那样能够随时随地进行网上学习，同时，学员大部分课余时间都要进行训练，预习时间过多将会大量占用学员本来就不多的自学时间，导致做作业时间都没有。 因此军队院校大学物理教学需要充分考虑学员的实际情况，在现有的教学条件和教学手段尚无有效改进的情况下，从教学内容方面积极探索如何让学员的学习效率更高，尽量减少学员在学习过程中的干扰项和不必要的时间浪费。
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user: 3. 军队院校大学物理教学内容衔接改革方法 军队院校大学物理课程的教学目标是使学员对物理学的基本概念，基本理论和基本方法有比较系统地认识和理解，了解物理学知识在现代科技，特别是在军事上的应用，初步树立工程意识，能自觉地探索将物理原理和方法运用于军事技术实际问题的途径等等。为了提高学员的学习效率，达到教学目标，需要积极探索大学物理课程内容和前后续课程内容之间的衔接，减少学员在大学物理学习过程中困惑。 3.1. 做好高中物理内容知识衔接，方便学员完成高中物理到大学物理的知识迁移 建构主义理论强调学员在已有经验的基础上进行深一层次的有意义建构。在大学物理教学中，要充分利用学员已有的高中物理基础，并迁移到大学物理的学习中，建构起新的知识体系。但是近几年的高考模式改革，特别是部分省市的高中物理模块化教学模式的实施，使得来自全国各地的学员的高中物理基础差异很大 [ 2 ]。因此，必须密切跟踪全国高考改革中与物理相关的动向，梳理高中物理必修和选修模块知识点，并与大学物理教学大纲的知识点进行对比分析。针对部分学员高中物理选修模块的缺失现状，可以通过编写补充教材讲义、开设物理先修课程等对策措施，在大学物理开课之前补齐部分学员的高中物理基础短板 [ 2 ]。在大学物理教学过程中，从高中物理的知识开始引入，顺利迁移到大学物理的知识中去，做好大学与高中物理教学的衔接问题。 3.2. 做好高等数学教学内容知识衔接，方便学员在大学物理学习中直接有效运用 诺贝尔奖得主杨振宁先生，曾把数学与物理学的关系比做一对“双生”的树叶，重叠的地方同时是二者之根，二者之源。高等数学为大学物理定理和定律的描述和计算提供了有效的工具。军队院校的大学物理通常是在大学一年级的下学期开设，学员通过一个学期的高等数学学习，对微积分的知识已经有了初步的理解，对向量也有了一定的认识。学员在学习大学物理知识，特别是学习力学和电磁学部分内容时，就可以直接运用微积分和矢量运算知识。在大学物理教学过程中，需要及时关注学员的高等数学的学习进度。在用到相关高等数学知识时，如果学员已学过而有所遗忘要先复习，如果学员还没有学习过相关内容，要提前简单做介绍。 3.3. 做好大学物理与后续课程的知识内容衔接，方便学员减少基础课程和专业课程学习之间的壁垒 在理工科军队院校中，各专业的相关工程基础课和专业背景课程与大学物理联系都非常紧密 [ 3 ]。例如对于航空类专业学员，后续学习的理论力学、工程力学、航空发动机原理、空气动力学、电磁场微波技术等课程与大学物理课程在内容上的关联度都很高。在进行大学物理的教学时，理清前后课程之间知识点的关系，可以适当解决前后课程之间知识点重复率过高和知识点描述差异的问题，方便学员在学习后续课程时能够尽快地把大学物理所学知识迁移到专业课程中。 3.4. 做好大学物理理论知识与军事技术应用衔接，方便学员更好掌握物理理论知识 大学物理作为一门基础学科，在教学中要密切关注现代科技的发展，将理论知识与日常生活、科学技术和军事技术紧密结合起来，使学生强烈感受到现代高科技、现代军事装备充满了物理知识，而物理知识就在我们身边，物理知识对未来军事训练会有很好的指导作用。在军队院校大学物理教学大纲中，特别提出了要加强物理学与军事问题的融合渗透，将军事应用典型实例引入教学的要求 [ 4 ]。在教学中，可以在教材建设和教学资源准备中引入“拓展应用”和“拓展阅读”模块，精心挑选与教学内容相关的物理理论在军事领域，特别是航空领域的应用实例制作案例库和阅读资料库，方便学员通过扩展阅读加深对军事技术的理解，提高技术应用能力。录制包含常规武器装备、当代新式武器装备以及未来新概念武器装备在内的军事技术实例的慕课课程，通过剖析武器装备的原理，理解物理学的基本理论，为抽象的物理理论找到在军事上的具体应用。由于军队院校学员普遍对军事装备具有较大的关注度，这样做不但可以提高学员学习大学物理的兴趣，还能为其将来的军事职业生涯提供能力储备。
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user: 4. 总结 考虑到军队院校学员的实际情况，在现有的教学条件和教学手段下，可以通过从做好大学物理与前后续课程之间的知识衔接方面来帮助学员提高大学物理的学习效率。通过在教学中加强大学物理与前导课程的知识衔接，帮助学员尽快从高中物理过渡到大学物理的学习，完成知识迁移；加强大学物理与后续课程的知识衔接，帮助学员理顺大学物理与后续课程之间的知识脉络，突破基础课程与专业课程之间的壁垒；重视大学物理基础理论的军事技术应用来提高学员的学习兴趣和积极性。做好了知识衔接可以让学员在有限的时间内掌握尽量多的知识，培养有效的学习能力，达到军队院校人才培养的要求。
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user: 摘要 目的：调查分析青岛大学在校医学生的职业认同现状，探讨提升医学生职业认同的培养对策。方法：采用整群随机抽样的方法对青岛大学临床医学及医学影像专业163名学生进行问卷调查，用SPSS 26.0软件对调查结果进行独立样本t检验和单因素方差分析。结果：医学生职业认同总体得分为3.82 ± 0.53。此外，分别从职业认知，职业情感，职业承诺，职业行为，职业环境，职业期望，职业价值观维度综合分析职业认同现状；每个维度得分都在3分以上，以职业价值观得分最高(4.10 ± 0.69)，以职业认知得分最低(3.55 ± 0.56)。在不同年级组的医学生中，职业认同总分的差异具有统计学意义(P < 0.001)，而且在除职业行为外的各个维度上这种统计学意义仍然存在(P < 0.001)。更重要的是，医学生职业认同各个维度(除职业行为)及总体得分都随年级增长而逐步下降。在医学影像专业与临床医学专业的两大群体中，除职业行为外，其他各维度都表现出了显著差异性(P < 0.05)，影像专业医学生得分均高于临床医学专业医学生。此外，是否担任学生干部在职业行为得分方面存在差异(P = 0.027)，是否为独生子女在职业期望得分方面存在差异(P = 0.036)，而性别则在职业认知(P = 0.040)、职业行为(P = 0.001)、职业期望(P = 0.014)三个维度上都表现出显著差异。结论：医学生职业认同水平有待提高，应实施教学改革，加强职业规划和人文教育，在社会各界的共同努力下提高医学生的职业认同感。
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user: 1. 引言 职业认同是一个心理学概念，是用特定的工作条件来刻画一个职业团体特征的心理变量，即人在生活、学习交往中形成的对某种具体职业的认识和评价 [ 1 ]。医学生作为业医者的后备军，是建设推进我国卫生事业不断健康发展的主干力量，他们对医生职业的认同直接关系到自身的发展，已有研究表明医学生的职业认同水平对其学习热情和未来职业发展动力均有重要影响，甚至直接关系到健康中国的建设及医疗卫生事业的长足发展 [ 2 ]。然而，高强度、高风险的工作压力，复杂的医疗环境，付出和收入的不匹配，近年来频发的伤医事件及不良的社会舆论，导致医学生的职业认同教育现状在整体上不容乐观。本文旨在进一步了解医学生在当前严峻的医疗形势下的职业态度，结合调查结果，分析医学生职业认同的主要影响因素，为医学院校开展职业教育、提升医学生职业认同指明方向，为医学生创造良好环境提供策略指导。
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user: 2. 资料来源和方法 2.1. 研究对象 采用调问卷的方法，在青岛大学及青岛市市立医院随机发放调查问卷，样本涵盖临床医学及医学影像专业的各年级医学生，共发放180份，收回问卷180份，回收率为100%；其中有效问卷为163份，有效率为90.56% (参与者具体分布情况见表1)。 Table 1 Basic information of respondent 类别 水平 人数 百分比(%) 性别 男 52 31.90 女 111 68.10 年级 低 83 50.92 中 51 31.29 高 29 17.79 专业 临床医学 83 50.92 影像医学 80 49.08 独生子女 是 69 42.33 否 94 57.67 学生干部 是 47 28.83 否 116 71.17 高考志愿 第一志愿 124 76.07 调剂志愿 39 23.93 亲属中有无从医人员 直系亲属 12 7.36 其他亲属 66 40.49 无 85 52.15 表1. 调查对象基本情况 2.2. 研究方法 2.2.1. 文献查阅及分析 查阅大量文献考察本课题的可行性 [ 3 ]，目前，国外医学生职业认同调查多通过定性研究方法，主要关注其形成过程，以及积极的同病人接触或者实习实践对医学生职业认同的影响 [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ]，而国内研究以横断面分析为主，大多通过量表对医学生的职业认同现状进行调查分析。由此我们确定医学生职业认同的结构要素，并积极与各级医生、老师及医学生交流，收集相关意见及建议，参照文献，自编职业认同量表，并通过预调查保证问卷具有良好的信度(a = 0.953)与效度(KMO = 0.902)。 2.2.2. 问卷调查 问卷调查法是调查者运用统一设计的问卷向被选取的调查对象了解情况或征询意见的调查方法。具有操作简单，不受时空控制的优点。我们自行设计了职业认同量表，内容包括参与者的基本情况和职业认同评价两部分。基本情况包括调查对象的年级、年龄、性别、是否独生子女、是否学生干部及高考志愿等个人信息；职业认同评价共50个条目，具体分为职业认知、职业情感、职业承诺、职业行为、职业环境、职业期望、职业价值观7个维度。所有题目均采用5点计分，每个条目的回答包括很不符合、较不符合、基本符合、比较符合、完全符合，得分赋值分别为1~5分，分数越高说明职业认同越高。其中四题为反向计分题目。比如：如果可以重新选择，我不会做医生。对于其中反面的描述采用负向计分的方法。 2.2.3. 统计分析 通过SPSS26.0软件进行数据分析，答题者的职业认同各维度基本情况采用均数±标准差来描述；对于性别、学生干部等两个变量因素的差异性检验，采用t检验分析；对于不同年级、不同专业等两个以上变量的差异性，采用单因素方差分析。本研究认为P < 0.05为差异有统计学意义。
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user: 4. 讨论 个人职业发展需要职业认同作为起点，在我们个人生涯发展中起到核心作用，同样也是生涯成功的动力基础。医学生是医疗队伍的储备力量，成为我国医学事业发展中不可或缺的重要组成部分。对医学生个体、医学教育工作人员、医疗政策法规制定人员、病患等群体来说，医学生的职业认同都具有重要的意义，这些群体的职业认同如何，对社会的安定、医生的发展、国民的健康都具有重要影响。医学生只有对即将从事的职业有高度的认同，才能全身心投入到专业学习中，不断提升自己的医疗技术水平，掌握先进的医疗技术。本次调查主要得出以下结论：医学生的职业认同水平总体呈中上水平；学生干部在职业行为维度上得分明显高于非学生干部；非独生子女职业期望得分高于独生子女；男生在职业行为、职业期望方面表现出更大优势；影像专业学生在职业认同的多个维度中都处于优势低位；随着年级增长、临床实践增多，医学生职业认同呈现逐步下降的趋势。 具体来说，在众多的相关研究中，学生干部都表现出了一致的优势性 [ 7 ] [ 8 ]，学生干部共有的活泼开朗、勇敢自信、积极挑战、迎难而上的人格魅力令他们本身在职业行为方面就更加出彩。此外，担任学生干部的经历也会让其综合素质不断得到锻炼，形成严格律己的品质。非独生子女由于兄弟姐妹之间的相互监督与鼓励，可能会有更高的职业期望。至于在女生数量相对较多的医科院校，女生反而并没有表现出更高的职业认同，考虑可能与男性性别优势论有关，尤其是部分科室节奏快、压力大，存在辐射风险，因此对体力及心理素质有较苛刻的要求。由于不同医学生基本情况所带来的差异我们无法避免，因此下面我们着重就不同专业及不同年级间职业认同的差异现状，来详细揭示就医学教育而言可能存在的问题。 不同年级医学生在职业认同各个维度和总分上均差异显著，低年级组职业认同得分相对较高，随着年级增长，得分逐步下降，在高年级组降到最低点。有研究显示 [ 9 ] 其主要原因可能是低年级组刚进入大学不久，对未来职业充满期待，加上课时相对较少，压力小，因而职业认同分值最高；中年级阶段开始，课时大幅度增加，专业课程比例增多，学习压力增加，但刚开始接触临床实践，具有一定的新鲜感，因而职业认同略有下降；到了高年级阶段，医学生开始真正意义上的科室轮转，对临床工作有了深入认识，面对繁杂的临床工作，需要扎实的医学理论基础，高度的责任心和耐心，再加上医患关系紧张，医疗矛盾纠纷增多，频发暴力伤医等恶性事件，一系列长周期高投入低回报的特点导致医学生在这一阶段的职业认同水平跌至谷底。 此外，相对于临床专业，影像专业医学生的工作压力相对较小、接触患者的机会较少可能是其职业认同得分较高的原因。有趣的是，尽管医学生的总体职业认同水平一般，但是在职业认同的六个维度中，职业价值观得分最高，这充分说明大多数的医学生都能够遵从本心，认同医学这一职业本身的价值，希望自己能在医生这个职业中实现自己的人生价值和社会价值，但目前医疗环境的复杂性导致最终职业认同总分并不理想，这也提示我们加强医学生的人文思想教育刻不容缓。 总而言之，职业认同对于未来职业发展起到至关重要的作用，较高的职业认同能够促进其学业和职业的不断发展 [ 10 ]，为成为一名社会所认可的优秀医生奠定良好的心理基础。然而，目前医学生的职业认同水平还没有达到社会、行业以及高校教育的期望。针对当前医生这一职业所面临的复杂多变的社会环境，特别是频发的恶性暴力伤医事件，如何引导医学生公平客观的看待事件本身，加强医患沟通及交流，规避不必要的风险，提高职业道德精神成为高校职业教育的重要环节，也离不开社会媒体、政府及广大群众的帮助和支持。 首先，各高校应促进医学教育改革，加强人文课程教育。一方面提高医学生的职业认知，引导医学生树立正确的职业价值观，指导学生的职业生涯规划，使得医学生在学习阶段就能够确立明确的的目标和长远的发展规划 [ 11 ] [ 12 ]；另一方面，应关注医学生的心理健康，加强人文素质教育，促进医学心理学及伦理学、医患沟通等教学模式创新，切实提高学生的沟通交流能力，增加学生的职业自豪高，强化学生服务及奉献理念，引导学生积极投身医疗事业发展。 其次，强化临床实践教学，完善教育评估。临床实践阶段不仅是医学生由学生转变为医生的过渡阶段，在医学教育中占据重要位置，更是医学生职业认同形成的关键期，对其进行正确的引导和必要的干预显得尤为重要。应尽量让医学生早接触临床，增加学生对职业的深入了解。而临床教师作为领路人对医学生的成长起到重要的潜移默化的作用，因此应加强对教师团队的在职培训，完善教育评估，及时发现和解决教学过程中出现的问题。 切实加强对医学生的人文关怀，及时发现和化解学生在实践中产生的负面情绪，指导学生对医生职业形成正面的看法和内在追求 [ 13 ] [ 14 ]。 最后，医学生的职业认同提升需要社会各界的共同努力。面对频发的暴力伤医实践，政府职能部门应完善相关政策法规，切实保护医务工作者的合法权益，引导社会尊医爱医。媒体也应搭建起促进医患有效沟通的桥梁，恪守职业准则，公平客观报道医患纠纷事件，促进医患双方积极沟通交流，营造和谐健康医疗环境。此外，医学生的职业认同提升更不离开广大群众的理解和支持。医生和患者应该是并肩作战的挚友，而并不是剑拔弩张的对立关系，双方应该联手一起消除病患。作为医生应该考虑患者的感受及需求，而作为患者应信任医生，理解医生的辛苦，从而沟通构建和谐医疗关系。 通过本调查，我们发现医学生的职业认同感还有待提高。切实提高医学生的职业认同水平是一件任重道远的工作，需要社会各界不懈的共同努力，医学生的专业坚持和职业认同才能达到内化于心、外化于行。
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user: 摘要 通过文献分析梳理目前网络学习空间的背景、现状与现存在的困境以及网络学习空间中影响学习者学习的相关因素的产生。从学习者的角度，采用层次分析法和熵值法研究分析现有网络学习空间中的声誉激励机制，探究网络学习空间声誉的影响因素和评价指标，并利用YAAHP软件对在线学习者声誉激励模型中的指标进行权重的确定。从学习空间与学习者两方面提出了基于声誉的学习者在线学习优化机制，探讨改善网络学习空间中学生参与度较低和学生完成度不足现状的优化策略。
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user: 1. 引言 在“互联网+教育”的背景下，计算机技术的发展不断加深教育信息化程度。在线教育发展的愈发蓬勃，人们的学习方式也产生了巨大地变化。凭借互联网在信息获取、存储、支付和共享方面的灵活性、移动性和便利性，互联网环境支持下的在线教育为学习者扫除了在不同时间、不同空间学习的阻碍 [ 1 ]。与此同时，网络课程还为学习者提供了个性化的学习支持服务，如海量的课程学习资源、与课程性质相契合的学习工具以及具有优质学习支持服务的网络在线学习平台。另一方面，网络学习空间对学生的年龄和知识结构没有严格的要求，并且支持学习者灵活调整自身学习进度，因此，网络在线教育也逐渐成为人们获取知识的一种重要方式之一。 随着慕课平台的不断涌现，有助于通过信息化手段来改善教育的质量和效益，但在学习过程中也存在严重的学习中断和较低的完成率问题；同时，还面临着网络学习空间实现可持续发展的挑战。学者刘杨的研究表明，网络课程中平均每个学生申请学习的课程数量接近四门，但其总体的完成率与结课率较低，平均每人不足一门课程的完成率 [ 2 ]；来自哈佛大学的学者对网络平台上的多门慕课课程进行了一年周期的学习数据监测，数据显示在近六十万名学习者中，四十多万名学习者只完成了不到一半的课程内容学习；杜克学院上线的某网络学习空间的学生参与人数超过12000人，但是最后仅有三百余名学生完成全部学习并获得最终证书 [ 3 ]。由于师生间的联系、沟通、交流不够，学生在线学习的参与学习情况并不理想，学习者学习的持续性及效率不佳。事实表明，学习中断和较低的完成率问题在网络课程平台上不断凸显。因此，有必要对在线学习中学生的学习情况进行分析与研究，寻求改善网络学习空间中学习效果的路径。
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user: 2. 核心概念界定与理论机理分析 2.1. 核心概念界定 网络学习空间。目前教育学领域对于学习空间的界定、理念的阐述也不尽相同，但国内学者许亚锋等 [ 4 ] 在综述前人观点的基础上认为将“学习空间”看作一个整体，“用于特定目的的场所”是其中最为恰当和最合乎情理的解释，故将学习空间(LEARNING SPACE)界定为“用于学习的场所”，且包括物理空间和虚拟空间。本文借鉴以上观点，将网络学习空间界定为用于学习的网络虚拟空间，如慕课等在线教育平台。平台体验是影响学生体验的重要因素之一 [ 5 ]。目前，国内的各级高校已合作搭建数十个MOOC平台，覆盖460余所高校，开设三千余门网络学习课程，5500万人次进行在线学习，为学习者提供了可选择的网络学习空间。 声誉。声誉被认为是一种互动信号，于较长时间的动态博弈活动中形成，声誉主体的以往活动信息不断交互产生声誉 [ 6 ]，声誉是测量声誉主体的以往行为整体印象的指标 [ 7 ]。这个声誉主体的历史信息以一种特殊机制在受众中不断地传播，根据声誉主体可以划分为集体声誉和个人声誉。在线学习者声誉则是在整个学习过程中，学习者的历史学习行为不断累积，并从另一方面反映了学习者的学习质量信息的一项指标。提高在线学习者声誉的方式除了积极完整的参与学习完成学习任务之外，还可以与线上的其他同学进行交流与沟通，并通过积极反馈学习信息提高学习效率等。 激励，被认为是一种可以不断刺激个人内部意愿的心理过程。刘郑州在“管理激励”中指出：构建激励体系前，至少充分考虑以下因素，即：如何引导行为，如何操纵行为，以及如何维护行为，对于较好的工作状态和行为进行不断保持，以及面对计划外的行为时采用何种方式进行纠正。激励主要可分为两类：一是过程型激励，二是内容型激励。基于过程的激励理论的研究重点着眼于行为过程中的激励，该理论的核心思想是不断通过各种刺激与干预或奖惩机制使个人在行动中的行为活动与内心的动机意愿同声誉或集体的目标与任务相一致。基于内容的激励理论主要着眼于内在需求。马斯洛的需求层次理论主张个体的行为活动是由内心的动机与意念支配的 [ 8 ]。个体的内心需求主要分为五个层级，分别为生理需求、安全需求、社交需求、来自他人的尊重以及自我实现。这些需求是个体从物质到精神的需求，随着层级的升高，优先级也不断增加。当下一层次的需求实现后，个体才会去考虑并对上一层次的需求，并产生内在动机。同时，当一个层次的需求得到满足后，来自这一层级的刺激与奖励则对个体产生的激励作用便收效甚微，从而导致无法生成新的内部动机。麦克利兰提出的需求成就理论表明内心有成就需求的人更倾向可以展示个人能力和魅力的环境，其爆发出坚韧的毅力和成功的信念，会不断促使自己朝着内心的目标而不断努力。 2.2. 理论肌理分析 声誉机制是通过一定的手段和方法而产生的隐型的激励机制。声誉激励主要表现在供给者与需求者之间的博弈。网络学习空间作为供给者，为用户提供海量的课程资源；用户作为对知识的需求者，在网络学习空间中达到知识获取的目的。 声誉机制的先决条件是重复交易，要想达成“长期合作”，则需要供给方与需求方长期保持各自的声誉，从而使得双方形成博弈均衡。在这一过程中竞争起到了关键的作用。由于在线教育平台层出不穷，作为用户的学习者手中有一定的选择权力，在对一组织不够了解的前提下，人们更倾向于选择被大众所熟知的，具有良好声誉的组织机构。因此，对于网络学习空间而言，声誉激励主要在于对网络学习空间自身建设的无形监管，包括平台服务能力，师资实力，课程质量等一系列因素。另一方面，学习者在网络学习空间中的表现也是学习者声誉的重要体现，并通过与其他学习者的竞争获得一定的成就感。网络学习空间中的信息传播主体是学习者本身，他们不断的在平台中向其他学习者、学习小组成员以及教师等，传播本身的课程信息、学习情况信息、完成情况、或是测验成绩等各类学习信息，且不断产生交互，并在不断的传播与反馈调整后形成了学习者个体声誉的升高或降低。而网络学习空间在学习活动的进行过程中，也会收到来自学习者对网络学习空间的感知信息、评价信息，并对这些信息做出及时的解释与响应。在这一博弈过程中，形成了网络学习空间声誉的升高或者降低。 在借鉴成功的声誉激励机制的基础上，可以对学生的学习完成度、学习投入等进行有效激励。在线教育场景下的在线学习者声誉评价机制体系中，以声誉激励的学习活动反馈评价能使学习者从其积极的学习行为中受到正向引导，从而对自己的学习行为产生自信和自豪，这样可以不断激励学习者产生学习积极性，不断加强学习者在线学习的热情和交流的欲望，从而调动其自身的内部驱动力。有研究表明：在实际教学过程积分制评价已经得到了广泛的应用，其中包括“积分卡”、“累积计分法”、“加分制”、“代币积分制”、“游戏式积分制”等 [ 9 ]。而对于网络学习空间中的学生而言，声誉激励机制也是一种以“积分“为基础的，对学习者在学习活动中产生的各方面行为进行声誉评价，并结合了平台特点与学习特点而生成的定量评估激励模式。这种激励模式融合了学习者的情感、学习态度、学习动机、参与程度等因素的综合性激励。
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user: 4. 结论与建议 本文通过文献分析梳理目前网络学习空间的背景、现状与现存在的困境，分析网络学习空间中影响学习者学习的相关因素的产生与类型。从学习者的角度，采用层次分析法和熵值法研究分析现有网络学习空间中的声誉激励机制；探索学习者声誉评价指标体系，结合网络学习空间平台的功能体系与在线学习的内涵和特征分析网络学习空间声誉的形成和构成要素，探究在线学习者声誉的影响因素和评价指标，利用yaahp软件对在线学习者声誉激励模型中的指标进行权重的确定。 基于前文分析提出了基于声誉的学习者在线学习优化机制，探讨改善网络学习空间中学生参与度较低和学生完成度不足现状的优化策略。 1) 对于网络学习空间而言，保障在线平台服务质量，强化平台标识信息以及增强平台竞争力至关重要。高等教育司司长吴岩表示，教育部在高校在线教学方面蛀牙推进工作之一即：强化保障，优化在线教学走向“新常态”。线上教育平台在充分利用信息技术如3D展厅等与学习者进行互动教学，能大大提升学生的学习主动性和加深对学习内容的理解。同时也可根据展厅后台数据评估学习者参与度和评估教学效果。再者，正是由于线上教育在突破时间空间限制的同时，参与人数激增且数量庞大，与教师的即时反馈受到一定的延时，因此，保障好线上平台的服务质量也至关重要。 2) 对于学习者而言，选择感兴趣或实际需求的学习内容、增强沟通并及时做出学习反馈以及增强毅力对于保障学习者完成学习和保障自身的学习质量尤为重要。由于网络课堂缺乏足够的师生互动，学习效率在一定程度上低于线下课堂学习；同时，学习状态在一定程度上也影响着学习的效率和质量。并且，学习者在网络学习空间中的学习互动一方面促使学习者自身产成就感，另一方面也会在其他学习者或教师的信息接收中形成一定的声誉反馈。因此，由自身需求出发，通过内外激励机制形成合力，对于进一步优化学习者的在线学习现状具有较强的现实意义。 由于受条件影响，研究仍有不足之处，如尚未设计实验进行验证。后续可设计对比实验组与对照组在学生参与度以及课程成绩两个方面的学习数据，验证在线学习者声誉评价模型对改善学生参与度较低和网络学习空间中学生完成度不足的有效性等。
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user: 摘要 本研究随机抽取中央电化教育馆覆盖的全国“家校共育”示范园的600余名幼儿家长为调查对象，采用自编问卷，调查家长对“互联网+”家园共育的满意度，并分析家长满意度的影响因素，在此基础上提出建议以期为提高“互联网+”家园共育质量提供借鉴。该问卷包含家长感知、社会临场感、媒介丰富度和家长身份认同四个维度。问卷初步应用结果表明，家长对“互联网+”家园共育家长满意度整体满意度呈中上水平，其中家长身份认同满意度最高，家长感知和媒介丰富度的满意度次之，最后是家长社会临场感的满意度；家长满意度主要受家长年龄、婚姻状况、父亲学历、父母职业、幼儿园因素以及平台特性的影响。未来“互联网+”家园共育应重点关注幼儿的差异化需求，更好地满足家长对优质教育的期盼。
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user: 1. 问题提出 良好的家园共育质量促进幼儿认知、社会以及情感态度的发展。2001年，我国教育部颁布了《幼儿园教育指导纲要(试行)》，标志着我国学前教育改革迈入了全新的阶段。《纲要(试行)》中首次明确提出家园共育的教育理念，指出：“幼儿园应保持家庭、社区密切合作，与小学做好衔接，综合利用各种教育资源，共同为幼儿的发展创造良好的条件” [ 1 ]。2016年修订版《幼儿园工作规程》中提出：“幼儿园应经常与家长保持联系，了解幼儿家庭的教育环境，与家长共同探讨符合幼儿特点的教育措施，形成最大教育合力”、“幼儿园应当主动与家长沟通交流，为家长提供科学育儿知识，协助家长创设良好的家庭教育环境，共同担负教育幼儿的责任”，同时提出幼儿园应建立与家庭联系的制度、家长开放制度、以及家长委员会，幼儿园有责任积极、主动地与家长开展沟通交流活动，保证家园共育工作顺利开展。2018年11月出台的《中共中央国务院关于学前教育深化改革规范发展的若干意见》进一步明确指出，“建立幼儿园家长委员会，推动家长有效参与幼儿园重大事项决策和日常管理”。政策法规不断的完善以及学前教育改革的不断深化，家园共育已经成为整合优质教育资源、形成教育合力，促进幼儿全面发展的一个重要途径。 随着网络的普及与发展，互联网逐渐融入我们的工作、学习、生活。中国工程院院士、互联网协会理事长邬贺铨指出互联网是个人的数字助理、是政府的开放门户、是文化娱乐之窗、是学习园地、是商务交易的新平台和金融服务的新业态 [ 2 ]。在此背景下，“互联网+”以其快捷、便利、互动性和无区域性的优势顺理成章融入家园共育领域，深化家园共育改革，创新家园共育模式，为提升家园共育质量做出重大贡献。家长作为幼儿的监护人，他们关注学前教育质量，愿与幼儿园形成教育合力促进幼儿发展，其对“互联网+”家园共育的满意度会直接影响到家长参与家园共育的积极与热情，也是衡量保教质量重要指标，是考察保教质量的重要视角。 满意度概念产生于经济学领域，通常理解为顾客满意度。Philip Kotler将顾客满意定义为：顾客对其明示的、隐含的或需求、期望已被满足程度的感受。满意度反映顾客对自己需求被满足的程度感受，它是顾客对服务或者产品性能、服务或者产品本身做出评价，给出一个与消费的满足感有关的快乐水平，是一种心理体验。美国学者Frey、Woodside和Daly (1989)将顾客满意度定义为顾客在消费时所表现出的态度，可以反映出顾客在消费过程中厌恶或喜欢的程度 [ 3 ]。 20世纪70年代，部分发达国家或地区开始关注顾客满意度，并建立起较成熟的模型，如欧洲顾客满意度指数模型(ECSL)、美国用户满意度指数模型(ACSI)等。90年代开始满意度逐渐引入到公共服务领域，这其中包含教育领域。 对家长满意度的已有研究也多以顾客满意度理论为基础，有研究指出家长满意度是“家长作为享受学校教育服务的消费者，在自己孩子体验的实际服务质量与预期服务质量比较后，家长产生的高兴、愉悦或是失望的一种心理感受” [ 4 ]。也有研究者认为满意度是一种复杂的心理状态和体验，受情感与认知性因素的共同影响。本研究将家长满意度界定为家长在孩子体验教育服务后与自己预期的服务质量进行比较后所产生的一种心理感受。 已有研究中，我国教育领域关于满意度的测评，马伟生(2007)、王叶(2012)、王阳(2013)、吴广付和岳燕(2014)、刘婧(2015)、马芳和赵楠(2015)等学者以美国顾客满意度为模型基础，通过实证研究构建适用我国的家长满意度测评模型及指标体系。刘婧(2015)划分教育机构质量、师资质量、保教质量和家制定了质量四个维度，制订了符合我国国情的学前教育质量评价指标体系，并以个案研究为例，探讨幼儿家长对我国学前教育服务质量的满意度现状 [ 5 ]。杨烨(2012)将家长对家园共育中微信平台使用的满意度测量划分为教师参与、栏目设置、内容发布、平台特性、应用成效五个维度 [ 6 ]。 已有研究对家长满意度影响因素的探讨多集中于家庭背景因素以及幼儿园背景因素。在家庭背景因素中，Fantuzzo (2006)指出双亲家庭的家长在与老师沟通交流的满意度要高于单亲家庭的家长满意度 [ 7 ]。马金金(2008)以上海市某中学的家长为例，通过实证研究发现家长对“互联网+”家校合作模式的满意度呈中等偏上水平，其中家长的受教育程度、信息技术水平和家庭收入对家长满意度有显著影响 [ 8 ]。张娜(2012)、Predrag (2013)通过自编问卷发现家长的受教育程度显著影响其满意度，并且随着受教育程度的，高，其对教育的满意度呈下降趋势 [ 9 ] [ 10 ]。在幼儿园文化背景因素中，Fantuzzo (2006)指出一级幼儿园的家长满意度高于其他园所 [ 11 ]。日本学者大宫勇雄(2009)指出对家长满意度影响最大的因素是幼儿园“每天的保教”的完成质量，并提出“提高与家长交流的质量”、“增强与家长沟通交流的频率”等措施提高满意度。黄舒涵(2018)通过对武汉城区幼儿园家长满意度现状研究得出幼儿园的办园性质显著影响家长满意度。 综上对已有研究资料的梳理，目前国内外关于家长满意度的相关研究在一定层面上已经比较丰富，可以为本研究“互联网+”家园共育的家长满意度研究提供借鉴和参考。但在家长满意度的研究当中，多侧重于对传统家园共育开展的满意度进行研究，将“互联网+”家园共育作为研究对象的文献相对缺乏，这为本研究留下了一定的空间。
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user: 3. 研究结论 (一) 问卷可行性分析 本研究采取不同的研究方法对自编满意度调查问卷进行信效度检验。首先，本研究采用内部一致性信度的方法检验问卷的信度，结果表明，问卷α系数为0.906，各维度之间的α系数在0.802~0.879之间，系数均达到问卷编制信度指标的要求。其次，本研究的问卷效度通过采用内容效度和建构效度的方法验证。通过对已有研究成果的梳理明确理论构想，结合专家咨询和幼儿家长访谈资料，多次修订完善，保证问卷良好的内容效度。建构效度检验结果显示，各维度之间以及维度与总问卷之间呈显著相关，且相关程度达到心理测量学要求，说明自编问卷具有良好的建构效度。同时，采用验证性因素分析，得出“互联网+”家园共育家长满意度调查问卷的四维度构想模型与实际观测数据的各项拟合指数达到较好水平，表明问卷四维度模型具有良好的结构效度。综上自编问卷具有可行性，可以作为“互联网+”家园共育家长满意度的测量工具。 (二) “互联网+”家园共育家长满意度现状及原因分析 为考察“互联网+”家园共育家长满意度的现状，本研究对606名幼儿家长在各维度上的平均分和标准差进行了统计分析，本次调查使用里克特五点计分法，中值为3分。各维度及总问卷的平均值均高于中值3分，表明总体而言家长对“互联网+”家园共育的满意度较高。其次对比各维度结果可知，家长身份认同平均值最高，家长感知和媒介丰富度的平均值次之，社会临场感的平均值最低，但均高于中值3分，表明该平台以及班级群能一定程度上实现面对面功能，幼儿园家长在“互联网+”家园共育平台的参与度和融入的认可度较高。 研究中不同年龄的幼儿家长在社会临场感、媒介丰富度、满意度总分三方面存在显著差异，20~29岁和40~49岁之间的幼儿家长显著高于30~39岁之间的幼儿家长。这主要是因为年龄处在20~29岁之间的家长比较年轻，善于去学习。他们更容易接受新事物，信息技术水平相对较高，所以在平台的操作和使用上较之年长的家长更加游刃有余，基本能体验互联网平台的功能和资源，因此这一年龄层社会临场感和媒介丰富度满意水平较高。30~39岁年龄段的家长两维度满意度最低，这主要是因为这个年龄层的家长事业上正处于上升时期，将精力投身于工作当中，欠缺对家庭和子女的照顾，与教师之间的沟通较少，从而导致家长在社会临场感和媒介丰富度满意度偏低。随着年龄的增长、事业的稳定，家长逐渐将自己的精力由工作转移到家庭和子女身上，开始关注孩子的身心发展，希望随时了解孩子在园区各方面的表现，于是互联网平台成了他们获取这些信息的理想渠道。他们通过互联网平台与教师进行沟通交流，通过平台寻求帮助，在与教师的互动交流中一方面能了解孩子每天在园区的情况，另一方面增加了他们对学校和教师工作的理解，因此40~49岁的家长在社会临场感和媒介丰富度的满意度有所提升。 不同婚姻状态在家长感知、社会临场感、媒介丰富度三个维度上存在显著差异，原配和再婚家庭评分显著高于离婚家庭。夫妻双方共同投入精力在子女身上，重视夫妻双方的时间与精力的分配，其中一方较忙时，另一方则照看幼儿，时间精力互补，注重孩子的身心发展，对参与相关活动的积极性较高，主动与老师沟通交流，因此满意度总分较高。而离婚家庭通常父母更多地将精力投身于各自的工作当中，对孩子关心不够，在家园共育参与的积极性不高，因此在满意度总分、家长感知、社会临场感、媒介丰富度满意度上较其他家庭偏低。 父亲学历对家长感知、社会临场感、媒介丰富度、满意度总分四个方面存在显著差异，学历为大学及以上的父亲，满意度评分明显低于那些初中及以下和中专或高中的幼儿父亲。这主要是由于相比小学和初中学历的家长，中专或高中学历的家长在自我素养上有所提升，他们能够比较熟练地操作互联网家园共育平台，使用平台了解教育资讯、掌握孩子的在园情况，参与班级的讨论，与教师家长充分交流学习后找到最适合自己育儿方法，使家园教育通过互联网平台真正结合起来，从而使共育成效最大化。因此，中专或高中学历的家长对“互联网+”家园共育的满意程度最高。 大学及以上学历家长的满意度有所降低，主要是因为这部分家长的受教育程度较高，自身条件优越，他们对子女的要求相对严格，对子女投入很多财力与精力，因此他们对教育成效的期望值较高。他们希望通过“互联网+”家园共育能够给他们提供更多有实质意义的帮助，而不仅仅局限于了解孩子的在园情况，他们渴望自己的教育观念和育儿方法能够得到教师和其他家长的认同，并接受他们提出的有关园所管理和幼儿教育的建议。当无法实现这些期望时，他们的满意度水平就会降低。 父亲职业对家长感知、社会临场感、媒介丰富度以及满意度总分存在显著差异，父亲职业为无业或失业和专业技术人员两类的家长的满意度评分明显低于其他行业。父亲处于无业或失业状态中，身心压力比较大，一方面是因为找不到合适的工作而烦心，另一方面作为一个父亲却不能承担家庭重责的自卑心理，导致不能够将精力放在孩子身上，故对待家园共育的积极性不高，对“互联网+”家园共育所依托的平台使用频率较低，因此在满意度总分、社会临场感、媒介丰富度的满意度较低。专业技术人员的父亲，上班时间比较长，辛苦劳累，不能同时兼顾孩子的教育，对孩子的照顾不周全，参与活动的积极性不高，因此满意度偏低。 母亲职业对家长感知、社会临场感以及满意度总分存在显著差异，母亲职业为无业或失业和个体户，家园共育满意度较其他职业特别是企业职员和管理人员评分高。这是由于母亲为失业或无业状态的家庭结构中，通常是父亲在外挣钱养家，而母亲全职在家负责孩子的教育问题，将自己大部分精力投入到孩子身上，积极参与孩子的教育活动，对于平台的使用也更加熟练；个体户的母亲，相对企业职员和管理人员来说，时间相对宽松，能够更多时间去参与孩子的成长，对于“互联网+”家园共育亲子活动的参与也比较积极，因此这两部分母亲的满意度总分、家长感知和社会临场感满意度较高。 (三)研究的不足与展望 本研究在取得一定研究成果的同时，由于主观能力和客观条件的限制，存在许多待改进的地方。首先，在样本的选择上，由于条件的限制，虽覆盖地区比较广，选取了中国中西东部地区，但是样本量较小，样本的代表性较弱，可能会对研究结论产生一定影响。其次，在影响因素的考量上，本研究只对家长人口学变量以及外部因素进行了分析，并未分析家长的主观性因素对其满意度的影响，在一定程度上可能影响到研究结论。最后，本研究提出的相关建议，停留于理论层面还未通过实践，其可操作性和实施成效有待于今后的实践验证。以上是本研究存在的不足并有待于研究者进一步努力的方向，今后应当在扩大样本量、充分考虑被试个体主观因素的基础上进一步保证研究结论的适用范围，进而保证“互联网+”家园共育家长满意度测评的科学性和效用性。
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user: 4. 提高“互联网+”家园共育家长满意度的建议 家长满意度调查的根本目的在于了解家长满意度现状，促进幼儿园履行公共服务的职能，推动家园共育形式的多元化与发展，基于本研究的研究结果，建议如下： (一) 深化家园共育观念，提高教师和家长参与“互联网+”家园共育的能力 教师是家园共育中的重要合伙人，教师的共育观念以及能力影响家园共育活动中的家长感知。为了能够更好地策划、组织、参与“互联网+”家园共育活动，教师应学会充分利用互联网平台资源，一方面了解理论知识，充分认识到该平台的目的和意义，只有教师理解消化，更好地传递给家长；另一方面学习实践性知识，加强对互联网语言的表达技巧、互联网交流的方式方法、互联网家园共育活动的有效开展等方面的学习和训练，熟悉平台特性，提高平台驾驭能力，只有当教师能够灵活运用平台时，家长才能更好地学习使用该平台，进而提高家长感知满意度，促使“互联网+”家园共育能够顺利、有效地进行。 研究结果表明，家长的年龄和学历显著影响家长满意度，这是因为不同年龄阶段与学历层次对家园共育的理解有所不同，对平台使用的充分度也不同。这也说明了家长的自我感知水平与自身素质密切相关，因此提高感知满意度也要从家长自己做起，帮助树立正确观念，使其充分认识到家园共育的重要性；家长主动去理解家园共育的目的和意义；积极参与园所和社区举办的有关家庭教育的专家讲座，学习育儿知识、科学育儿方法等；积极参加线上线下家长经验交流会，与其他家长讨论自己的育儿经验，并从中归纳出适合自己的方法。此外，家长所感知的平台是否有用、是否易用也由家长信息技术水平相关。家长平台驾驭能力越强，对平台的使用越充分自如，就越愿意利用该平台和平台资源进行育儿，进而提高满意度。因此，家长应树立信息意识，学习平台操作知识、掌握平台操作应用能力，为提高家长“互联网+”家园共育能力奠定良好的技术基础。 (二) 改变“园主家辅”地位，增强家长的主人公意识 研究看出部分家长由于工作繁忙而忽视幼儿的教育问题，参与家园共育活动的频率较少，“园主家辅”的教育地位使得部分家长满意度较低。因此，应改变“园主家辅”的地位，增强家长的主人公意识。 首先，强化家长对幼儿教育的责任意识，使家长认清家园共育对幼儿全面发展的重要性，认识到学校教育和家庭教育相互依赖、缺一不可，应相互协调以达到最大教育合力。在“互联网+”家园共育中，幼儿园要引导教师改变“教师为中心”的教育理念，将家长放在中心位置，尊重家长的育儿经验，给予家长更多承担教育责任、参与教育话题讨论的机会，如引导家长主动观察幼儿的成长过程以及在成长过程中不断生成的教育问题，向家长提出育儿的建议并鼓励幼儿家长亲身实践，激励家长积极向教师反馈问题、参与教育性的家园讨论等。 其次，幼儿园应重视家长在“互联网+”家园共育中的主体作用，增强家长的主人公意识。首先，幼儿园在家长面前表明自己的态度和立场，引导家长参与幼儿的成长，鼓励家长积极参与家园共育活动，也诚挚地欢迎家长通过网络平台或班级群参与园所的教学和管理工作；其次应将网络平台的意图和目的给家长解释清楚，让家长了解该平台的使用是为了更好地展开家园共育活动，从而促使幼儿的身心发展，帮助家长树立正确的观念，能够养成自觉使用平台和班级群的习惯；最后，园所应鼓励幼儿家长对该平台以及“互联网+”家园共育活动的开展提出建议和意见，虚心接受并合理采纳，使家长感受到自己是被需要并且被尊重的。总之，园所应当努力创设家园之间平等的合作关系，构建良好的共育氛围，让家长正确定位自己在家园共育中的身份，从而激发广大家长使用平台参与家园共育活动的热情。 (三) 充分开发平台，促进交流形式和内容的多元化 研究表明，“互联网+”家园共育所依托平台的本身特性影响家长满意度，包括它的媒介丰富度，带给家长的社会临场感体验程度。因此，从依托平台上也可进行改善从而提高家长满意度。 首先，从平台出发，在“互联网+”家园共育所依托平台的开发制作上，融入智能搜索和个性化推送服务。家长感知满意度和平台自身是否便捷、是否容易学习密切相关。因此，平台的设计应更多地融入智能搜索和个性化推送服务，使平台更加具有针对性以及便于操作，以满足家长个性化、多样化的需求。 家园共育所依托平台应建立线上互动场所。作为家园共育的平台，应建立线上互动场所，提供家长与教师、家长与家长之间交流互动的功能，使家长和教师之间在线上引起教育共鸣，提高家长的意识社会临场感，以更好地促进“互联网+”家园共育工作的开展。 平台应注重资源的更新。平台本身应及时更新资源，针对教育热点或教育的实时需求来选择推送内容，并且严格把控信息资源的质量，为家长筛选有用并且可靠的教育资讯，让家长在平台中就能够找到自己所需要的教育资源。同时，平台应注重信息的可理解性，充分利用图文、表格等形式更加直观地展示信息内容，兼顾每个理解层面的家长，使家长更加容易理解，提高家长满意度。 其次在社会临场感的体验上，可通过丰富交流内容提高家长的参与程度。教师应养成自觉登录平台的习惯，定期在家长上传的亲子作业中抽取一部分进行讨论，让家长在讨论中阐述自己的观点同时也学习其他家长正确的观点，也可激起家长参与活动的主动性与积极性。同时，教师要善于捕捉家长感兴趣和关心的话题，归纳整理后发布班级群或平台上由家长们进行专题讨论，在讨论过程中不断鼓励并且引导家长发表自己的看法，讨论结束后也进行一段简单的总结，以此激发家长讨论的热情，更好地发挥交互平台的作用，提高家长的社会临场感。
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user: 摘要 钠冷快堆的自然循环过程是在低雷诺数条件下进行的，所以研究在低雷诺数条件下钠冷快堆的流动特性是非常有必要的。利用计算流体力学软件对钠冷快堆带绕丝棒束进行了数值模拟，结果表明，Rehme关系式与模拟的结果是吻合较好的。燃料组件的入口距离是小于一个螺距的距离，且出口效应对摩擦阻力系数影响不大。