DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 脆弱性评估指标 为了对工控系统的脆弱性进行全面的量化评估，本文提出两个脆弱性量化指标：漏洞利用难度和漏洞危害性，并进行以下定义。 定义2. 攻击期望( A t t e x p )：漏洞利用难度( V u l e x p )和漏洞危害性( V u l h a z )的乘积，记为： A t t e x p = V u l e x p × V u l h a z (12) 基于此，对不同攻击路径的攻击期望损失进行综合评价，并用最大的期望损失作为衡量整个工控系统的脆弱性参考指标。 3.1. 防御强度 漏洞利用难度 V u l e x p 指利用某一漏洞来实现一次成功攻击的可能性。该指标不仅与防御强度有关，也与攻击强度相关。防御越弱，攻击越强，则漏洞被利用的难度越小。基于工控系统的层次性特点以及其中组件的特点，防御强度主要包括加密、认证、信息屏障、物理屏障，攻击强度主要包括攻击者数量、攻击者的知识水平和威胁频率。 1) 加密：工控系统中传输数据的方式主要有明文传输和密文传输，其中密文传输又包括AES (Advanced encryption standard)加密 [ 15 ] 和DES (Data encryption standard)加密 [ 16 ]。加密的强度主要可以由密钥长度、破解难度和加减密时间来确定。 2) 认证：工控系统中的组件需要经过认证来鉴别数据的安全性，主要包括数字摘要、数字签名、数字信封和数字证书的四种认证方式，若在某个组件中部署的认证方式越多，则其越安全。其中数字锌粉由于采用双重加密技术来保证只有规定的接收者才能阅读数据，其安全性越高。 3) 信息屏障：主要的防护技术包括防火墙、入侵检测技术和访问控制。其中防火墙又可根据防御能力分为工业防火墙和商业防火墙；入侵检测技术的关键是如何从已知的数据中获得系统的正常行为或有关入侵行为的知识，可以分成模式匹配、神经网络、数据挖掘和数据融合；访问控制根据管理性质和安全级别又可分为基于授权规则的自主管理访问控制(Discretionary access control， DAC)、基于安全级的集中管理强制访问控制(Mandatory accesscontrol， MAC)和基于授权规则的集中管理角色访问控制(Role-based access control， RBAC)。 4) 物理屏障：主要指采取的物理防御手段，包括对外接口数量、组件所处位置、防静电、防火、防雷等。 3.2. 攻击强度 1) 攻击者数量：对某一漏洞利用的人越多，则脆弱性越高。本文参考NIST 7176标准 [ 17 ]，将攻击者数量分为三个等级：小于100、100~300和大于300。 2) 攻击者知识水平：经验丰富的攻击者显然比首次参与攻击的初学者具有更高的攻击成功概率，据此将知识水平按表1进行分级。 Table 1 Knowledge of attacker 标识 定义 低 攻击者对工控系统的运行方式、安全策略和网络拓扑不太熟悉 中 攻击者对工控系统的运行方式、安全策略和网络拓扑比较熟悉 高 攻击者对工控系统的运行方式、安全策略和网络拓扑非常熟悉 表1. 攻击者知识水平 3) 威胁频率：参考《集散控制系统安全评估指南》中对威胁频率的赋值，如表2所示。 Table 2 Classification of threat 标识 定义 低 威胁几乎不可能发生 中 出现的频率中等(或≥1次/半年) 高 出现的频率较高(或≥1次/月) 很高 出现的频率很高(或≥1次/周) 表2. 威胁分级 4) 漏洞危害性 漏洞危害性 V u l h a z 指攻击者利用漏洞对工控系统造成的损失，包括物理损失和信息损失两方面。物理损失与区间相关，组件在整个工控系统中所占的比例或者重要度越大，则可能的物理损失越高；信息损失参考CVSS (Common vulnerability scoring system)标准，从信息机密性、信息完整性和信息可用性来衡量一个漏洞的危害性。 5) 物理损失 工控系统中每个组件根据其扮演的角色不同，具有不同的价值量。例如，一台数据库服务器具有的价值量要比一般的主机具有的价值量高，因为一旦数据库服务器被攻击者控制，许多重要信息将会被泄露、修改或删除。在工控系统根据组件所处的位置分为上机位和下位机，其中上位机包括用户、SCADA (Supervisory control and data acquisition)服务器、工程师站、操作员站、WWW (World wide web)服务站、MES服务器/数据库和OPC服务器/数据库；下位机分为远程终端单元RTU (Remote terminal unit)、可编程逻辑控制器PLC和可编程自动化控制器PAC (Programmableautomation controller) [ 18 ]。各个组件价值量的分级参考《集散控制系统安全评估指南》，如表3所示。 Table 3 Classification of component valu 标识 定义 小 如果被利用，对工控系统产生较小影响 中 如果被利用，对工控系统产生一般影响 大 如果被利用，对工控系统产生严重影响 表3. 组件价值量分级 6) 信息损失 工控系统组件之间传输的数据或指令的正确性对于整个系统的正常运行起着十分重要的作用，因此利用漏洞来对这些重要信息进行攻击便成为攻击者的一大目标。信息的损失主要体现在机密性、完整性和可用性上。机密性要求信息免受非授权的披露，不被泄露和窃取，涉及到对数据和程序文件读取的控制。完整性要求信息必须是正确和完全的，而且能够免受非授权、意料之外或无意的更改，还要求程序的更改要在特定或授权状态下进行；可用性要求信息在需要时能够及时获得以满足需求，确保用户不受干扰的获得相关系统信息和资源。漏洞被利用后对信息的三种属性的影响分级，如表4所示。 7) 等级划分标准打分 综合漏洞利用难度和漏洞危害性中对各个因素的分级，参考国内外脆弱性标准来对所有因素进行赋值打分 [ 19 ]。 Table 4 Classiﬁcation of three propertie 标识 定义 小 漏洞被利用后最多一种属性被破坏 中 漏洞被利用后两种属性被破坏 大 漏洞被利用全部属性都被破坏 表4. 三种属性影响分级
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user: 4. 多指标归一与攻击图生成 4.1. 灰色关联度分析法 对某对象进行评价时，如果仅从单一指标的角度，评价结果存在片面性，因此往往需要将反映被评价对象的多项指标加以汇聚，得到一个综合指标来从整体上反映被评价对象的整体情况，即多指标综合评价方法。 目前存在的综合评价方法包括层次分析法、主成分分析法、TOPSIS (Technique for order preference by similarity to ideal solution)法和灰色关联度分析法等 [ 20 ] [ 21 ] [ 22 ]。其中灰色关联度分析法具有计算简单、数据不必进行归一化、无需大量样本和无需经典的分布规律等特点，此本文采用该方法来对多指标进行综合评价。 灰色关联度分析法的基本原理为：从样本中确定一个理想化的最优样本，以此为参考数列，通过计算各样本序列与参考序列的关联度，对被评价对象做出综合比较和排序。 设有n个被评价对象，每个被评价对象有p个评价指标，则第i个对象描述为： x i = ( x i 1 ， x x 2 ， ⋯ ， x i p ) (13) 具体步骤如下： 1) 确定参考序列，在n个被评价对象中选出各项指标的最优值组成参考序列 x 0 。 x 0 = ( x 01 ， x 02 ， ⋯ ， x o p ) (14) 2) 计算两集最大差 Δ max 和最小差 Δ min 。计算被评价对象序列与最优参考序列间的绝对差列 Δ i j 。 Δ i j = | x i j − x 0 j | (15) 在此基础上，根据 Δ max = max 1 ≤ i ≤ n max 1 ≤ j ≤ p ( Δ i j ) (16) Δ min = min 1 ≤ i ≤ n min 1 ≤ j ≤ p ( Δ i j ) (17) 3) 计算关联系数。计算第i个评价对象的第j个指标与最优参考序列间的关联系数 δ i j 。 δ i j = Δ min + ρ Δ max Δ i j + ρ Δ max (18) 其中， ρ 为分辨系数，用以削弱 Δ max 过大而使关联系数失真的影响。 4) 计算关联度。各评价对象与参考序列间的关联关系用关联度 ϒ 0 i 表示。 ϒ 0 i = 1 p ∑ k = 1 p δ i j ， i = 1 ， 2 ， ⋯ ， n (19) 若各指标权重不同，则式(19)表示为： ϒ 0 i = 1 p ∑ k = 1 p W k × δ i j ， i = 1 ， 2 ， ⋯ ， n (20) 其中， W k 为权重， W k ∈ ( 0 ， 1 ) 。 关联系数和关联度能够把影响工控系统脆弱性的各个指标进行多属性决策，采用一个综合量化值来替代多个指标量化值，使得量化结果没有片面性，同时能够从整体上反映脆弱性的大小，关联度越大，则对应的系统脆弱性也越大。 4.2. 攻击图生成算法 攻击图作为一种描述攻击者从攻击起点到攻击目标的所有可视化路径的方法，已经成为分析系统脆弱性的主流评估模型。攻击图G可以表示为 G = 〈 V ， E 〉 ，其中V为图中节点的集合，E为节点之间链路的集合。透过攻击图可以很明确的得到从某一节点到目标节点的所有潜在攻击路径。 本文采用广度优先算法来生成攻击图，并将该算法与量化指标相结合，生成攻击图的同时计算每一步的原子攻击期望。广度优先算法一般用于求解最优值的问题，而且相比于深度优先算法，它可以控制队列的长度，不容易产生堆栈溢出等问题。算法基本步骤为： 步骤1. 根据工控系统的拓扑和组件相关信息建立参数向量； 步骤2. 确定工控系统的初始状态，加入状态队列； 步骤3. 执行循环：当状态队列不为空，则从队列中取出一个节点作为当前节点，并生成该节点可能进行的所有状态转移，得到新的状态节点，如果该节点为新，则加入队列，并计算实现状态转移时的攻击期望，更新攻击图节点和边的信息； 步骤4. 重复执行步骤3，直到队列为空。 在生成攻击图前，需要收集系统的拓扑信息以及其中组件的相关脆弱性信息，以此作为该算法的输入，输出为潜在的攻击路径和每条攻击路径的原子攻击期望。
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user: 5. 案例分析 以真实的锅炉控制系统作为实验背景，参考锅炉工艺流程和SCADA系统的一般架构，模拟攻击者通过外网攻击用户并逐步入侵工控系统的过程。实验拓扑如图3所示。 由图3可知，该系统一共包含6个组件，每个组件上的漏洞信息如表5所示。 5.1. 漏洞利用难度量化 对各个漏洞的利用难度进行具体的赋值打分，结果如表6所示。 之后根据灰色关联度分析法对上述指标进行综合评价，其中n为6，p为10。参考序列 x 0 为 x 0 = ( 3 ， 4 ， 2 ， 4 ， 3 ， 2 ， 3 ， 2 ， 3 ， 4 ) (21) 最大差 Δ max 和最小差 Δ min 分别为： Δ max = 3 Δ min = 0 根据式(5)，并取 ρ = 0.5 ，则漏洞CVE-1999-0917加密的关联系数为 δ 1 j = 0.6 。 同理可以得到其他漏洞的关联系数。根据各个指标的不同取不同的权重系数，表6中的各个指标依次对应权重为 ( 0.2 ， 0.05 ， 0.1 ， 0.05 ， 0.15 ， 0.2 ， 0.05 ， 0.05 ， 0.05 ， 0.1 ) 。之后根据式(21)可以求得各个漏洞的利用难度关联度，如表7所示。 图3. 实验拓扑图 Table 5 Information of component vulnerabilit 编号 组件 漏洞 IP 0 用户机 CVE-1999-0917 IP 1 工程师站 CVE-2013-5056 IP 2 SCADA服务器 CVE-2013-3175 IP 3 操作员站 CVE-2013-3957 IP 4 某品牌PLC CVE-2013-0659 IP 5 某品牌PLC CVE-2013-0675 表5. 组件漏洞信息 Table 6 Values of Vulex 编号 漏洞 加密 认证 防火墙 入侵 检测 访问 控制 接口 数量 防静电、 雷、火 攻击者 数量 知识 水平 威胁 频率 1 CVE-1999-0917 1 2 1 1 2 2 1 1 1 1 2 CVE-2013-5056 1 3 2 3 2 1 2 1 1 1 3 CVE-2013-3175 3 4 2 4 3 1 3 2 2 2 4 CVE-2013-3957 1 3 2 4 3 2 2 1 2 1 5 CVE-2013-0659 2 2 2 3 3 1 2 2 3 3 6 CVE-2013-0675 2 3 2 2 2 2 3 2 3 4 表6. 漏洞利用难度量化值 Table 7 Degree of Vulexp for various vulnerabilitie 编号 1 2 3 4 5 6 γ 0.053 0.052 0.041 0.046 0.043 0.039 表7. 各个漏洞的利用难度关联度 5.2. 漏洞危害性量化 参考表6，对漏洞危害的因素进行赋值打分，如表8所示。 Table 8 Values of Vulha 漏洞 物理损失 信息损失 CVE-1999-0917 1 1 CVE-2013-5056 2 2 CVE-2013-3175 3 3 CVE-2013-3957 1 2 CVE-2013-0659 3 2 CVE-2013-0675 3 3 表8. 漏洞危害性量化值 同样采用灰色关联度分析法，取对应权重分别为0.7和0.3，可以得到漏洞危害性的关联度，如表9所示。 Table 9 Degree of Vulhaz for various vulnerabilitie 编号 1 2 3 4 5 6 ϒ 0.25 0.165 0.125 0.225 0.137 0.125 表9. 漏洞危害性关联度 5.3. 攻击图生成 对于简单的公式，在计算得到漏洞利用难度和漏洞危害性的量化值后，根据式(20)可以计算每个漏洞的攻击期望，如表10所示。 Table 1 0 Attexp for various vulnerabilitie 编号 1 2 3 4 5 6 Att exp 0.013 0.009 0.005 0.010 0.006 0.005 表10. 漏洞攻击期望 之后结合图3的拓扑结构和攻击图生成算法，采用Graphviz软件对攻击图进行输出，如图4所示。 图3中，深色椭圆表示攻击者，椭圆内的数字表示漏洞编号，边上的信息包括可利用的漏洞以及对应的漏洞攻击期望。由此可以计算出每条攻击路径的总攻击期望，定义为攻击路径上各个漏洞攻击期望之和，结果如表11所示。 图4. 攻击图 Table 1 1 Attexp for various path 序号 路径 总攻击期望 1 IP 0 → IP 1 → IP 2 → IP 4 0.033 2 IP 0 → IP 1 → IP 2 → IP 5 0.032 3 IP 0 → IP 3 → IP 2 → IP 4 0.034 4 IP 0 → IP 3 → IP 2 → IP 5 0.033 表11. 各条路径的总攻击期望 由表11可知，同处于下位机的PLC (IP 4 )比IP 5 的重要性更高，攻击IP 4 能获得更大的收益，虽然IP 4 的利用难度大于IP 5 ，但其被利用后的危害性更大，这也证明单凭一个指标不能对各个组件的脆弱性进行比较，否则得到的结果正确性不高；操作员站和工程师站的重要性不同，在本案例中操作员站IP 3 比工程师站IP 1 重要，主要的影响因素是利用的危害性(利用难度相差不多)；此外漏洞CVE-1999-0917的利用价值最大，为0.013，漏洞CVE-2013-0675和CVE-2013-3175的利用价值最小，为0.005，这表明越上层的组件越重要，因为底层的组件被利用后仅仅这一个组件被控制，造成的损失可能是一台PLC的爆炸或崩溃，但若上层的组件被控制，再加上工控系统的组件采用分布控制、集中管理，则可以通过一台上位机向多个底层组件发送错误指令或数据，导致大量的组件爆炸或崩溃，造成的危害更大。
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user: 6. 总结 工控系统的安全问题正受到越来越多人的关注，对其进行安全评估刻不容缓。本文在系统地研究工控系统存在的各类脆弱性后，提出了漏洞利用难度和漏洞危害性两个量化评估指标。根据实际工控系统中的工艺流程，结合攻防强度、物理损失和信息损失等方面制定出一套较全面的漏洞等级划分标准，使该标准更贴近工业环境。同时，根据广度优先算法生成攻击图来对工控系统进行建模，最后以实际的锅炉控制系统为背景进行了实验模拟和仿真分析，得到了总攻击期望最大的路径。实验结果表明，该方法综合了工控系统中潜在的安全威胁，考虑了影响脆弱性的各个方面，由此得到的评估结果更加科学合理。
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user: 摘要 在实现大范围微结构测量时，白光干涉表面测量受限于单个光学视场的大小，不能看到完整的结构。为了获得大范围的视野效果，文中提出基于改进SURF算法对显微图像进行拼接。首先用Harris对图像进行特征点检测，然后对特征点进行描述符计算寻找点对之间的对应点对。再使用RANSAC对误配的点对进行删除，最后使用加权融合的方法来消除拼接缝。实验结果表明，该方法是有效的，可以将多次采集得到多幅图片拼成一幅完整的图片来实现大视野的测量。
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user: 1. 绪论 近年来，随着计算机视觉技术的不断发展，在生活中的很多方面都会涉及到图像拼接 [ 1 ] [ 2 ] 来获得一幅视野较广的图像，广泛地应用在汽车导航 [ 3 ]、森林火灾监测 [ 4 ]、医学图像分析等多个领域。 图像拼接技术是通过找到相邻两幅图像重合的部分，然后确定两张图像之间的变换关系，最后将两幅图像进行拼接和融合 [ 5 ]。该技术能够克服一般成像设备视野受限的弊端，在不改变硬件条件的前提下能够进行大范围测量 [ 6 ]。 目前常用的图像拼接算法有直接法和基于特征法这两种。直接法是利用图像间的灰度信息来确定图像之间的变换参数。基于特征法是通过找到图像的特征点，然后对两幅图像的特征点进行匹配来确定图像间的变换参数。目前常用的算法是基于特征法，常见的基于特征的匹配算法有SIFT (Scale Invariant Feature Transform)算法，又称为尺度不变特征变换 [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ] 和SURF (Speeded-up Robust Feaures)算法，即快速鲁棒特征算法 [ 10 ]。Bay等人 [ 11 ] 于2006年提出了SURF算法，它被称为SIFT算法的加速版，该算法采用了积分图像的概念，在多幅图像拼接下具有更好的鲁棒性。特征提取算法目前在机器视觉、人脸识别等领域应用比较广泛 [ 12 ]，但是在显微图像的应用上相对来说较少。常用于显微图像拼接是基于SIFT和SURF的征点提取算法，尽管能较大程度上解决上述问题，但是速度慢，而SURF算法在寻找特征点时具有不稳定性，在进行点对匹配时，易造成较多的误匹配，从而对配准结果造成影响 [ 13 ] [ 14 ]。 基于此，本文提出一种基于改进的SURF算法来进行显微图像大范围拼接。首先利用Harris对图像进行特征点检测，然后再对特征点进行描述符计算寻找点对之间的对应点，使用RANSAC对误配点对进行剔除，最后采用加权融合的方法来消除拼接过程中产生的缝隙。实验结果表明该方法是有效的，可以将多次采集得到多幅图片拼成一幅完整的图片。
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user: 2. Harris角点检测 Harris角点检测的思想是在图像中设计一个局部检测窗口，然后让窗口在图像的各个方向上进行微小的滑动，若窗口内区域的灰度发生了较大的变化，那么就认为在窗口内存在角点。如果没有灰度变化或者某一个方向上没有灰度变化，则可认为该窗口不存在角点。对于图像I(x，y)，在点(x，y)处分别平移u和v个单位，可得灰度强度变化的表达式为： E u ， v ( x ， y ) = ∑ ( u ， v ) W u ， v [ I ( x + u ， y + v ) − I ( x ， y ) ] 2 (1) 其中： E u ， v 为窗口灰度值； W u ， v 为二维高斯窗口的函数。 将 E u ， v ( x ， y ) 化为二次型有 E u ， v ( x ， y ) = ( u ， v ) M [ u v ] (2) 式中M称为像素点自相关矩阵。通过计算M，可得到角点响应函数CRF (Corner Response Function)表达式，其中k是常数，取值范围0.04~0.06。 (3) 如果某个像素点的角点响应函数值是其周围中的最大值并且超过设置的阈值，则可以将此像素点认为是角点。
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user: 3. SURF特征提取算法 SURF算法在保持SIFT算子优良性能的基础上，对兴趣点提取及其特征向量描述进行了改进。与SIFT相比，SURF变得更加稳定且计算效率得到了提高。SURF算法特征提取步骤如下： 1) 极值点检测 SURF算法特征点的提取是基于尺度空间理论，通过寻找图像的局部极值点来确定特征点，一般是局部最暗或者最亮的点。SURF算法检测特征点是通过构造Hessian矩阵来实现的。 2) 特征点定位 首先初步定为特征点，根据Hessian矩阵求出极值后，将其与3维邻域内的26个像素点进行比较，若它比周围26个像素点都大或者都小，则将其保留下来，作为候选特征点。再采用三维线性插值滤掉小于一定阈值的点以及错误定位的关键点，筛选出稳定的特征点。 3) 主方向确定 确定主方向可以保证旋转不变性。以特征点为中心，计算半径为6σ邻域内的点在水平和垂直方向上的Harr小波响应，再根据特征点远近给响应值赋予高斯权重系数，然后将响应值进行累加形成新矢量，选择最长矢量方向作为特征点主方向。 4) 生成特征描述符 以特征点为中心，将坐标轴旋转到主方向，根据特征点的主方向选取边长为20σ的正方形区域，再将该窗口区域划分 4 × 4 的16个子区域，再对每个子区域统计25个像素的水平方向和垂直方向的Harr小波特征。分别得出各个区域相对于主方向而言的水平、垂直方向的Harr小波响应为dx、dy，然后再统计各个方向上的响应及响应的绝对值。
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user: 4. RANSAC算法剔除误配点 根据上文所提及的SURF描述方法，我们可以得到图像之间的对应点对，由于两幅图像具有相似性，因此特征点之间也会存在相似性，这会造成对应点对的误匹配。因此本文利用RANSAC算法对误匹配点进行剔除。假定待配准图像的对应点对转换关系可以如下表示： 1) 在特征点的集合中随机抽取4对对应点对，计算其单应性矩阵H。 2) 计算剩余特征对应点在单应性矩阵H变换下的结果，计算出匹配点之间的误差，假如误差小于给定阈值则认为是内点，然后再计算内点的占比率，若占比率大于设定阈值则接受H值。 3) 若内点占比率小于设定阈值，重复1)和2)。
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user: 5. 图像融合 完成图像的特征点匹配以后直接拼接图像，在重叠区域会产生裂缝、“鬼影”等变化现象。为了消除产生的裂缝，本文采用加权平均图像融合的方法进行平滑过渡消除这种现象，使图像重叠的中间区域较好地适应左右两边平滑的过渡，实现无缝无损的图像拼接。
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user: 6. 实验结果及分析 本次实验利用白光干涉显微镜获取了不同视野下具有重叠的两张照片，利用Matlab平台对基于SURF算法和改进后的SURF算法进行图像匹配，再采用RANSAC算法进行误匹配点剔除。实验结果如图1和图2所示，两者的误配率与效率对比如表1所示。 图1. 改进前 图2. 改进后 图1为基于SURF和RANSAC获得的匹配图，在剔除误匹配点之前，初始匹配点为33对，使用RANSAC算法后剩余正确的特征点为22对，匹配时间为3726.57 ms。 图2为基于改进后的SURF和RANSAC获得的匹配图，在剔除误匹配点之前，初始匹配点为8对，使用RANSAC算法后剩余正确的特征点为6对，匹配时间为2469.27 ms。 Table 1 Comparison of mismatch rate and efficienc 筛选数目/对 误配点数目/对 误配率 效率/ms 改进前 33 11 33.33% 3726.57 改进后 8 2 25% 2469.27 表1. 两者误配率与效率对比 由表1的数据可知，改进后的算法在误配率方面相比于之前的SURF算法下降了8.33%；在运行时间上也由3726.566 ms减少到2469.259 ms，相对于改进前提高了33.7%。 为了验证此方法的合理性，在两幅图像匹配的基础上增加实验对象，对三幅具有部分相同的图像进行拼接，待拼接的3幅图像如图3所示，拼接结果如图4所示。结果表明该方法可以完成多幅图的拼接，且在拼接缝合处的效果较好。 图3. 待拼接图像 图4. 改进后的拼接图像
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user: 7. 结论 本文通过对SURF算法进行研究实现了图像拼接，并基于此提出了一种改进的SURF算法对显微图像进行拼接，一般情况下，由于部分错误特征点的存在，会导致在图像拼接的时候在图像缝合处会有不完全融合情况，改进后的方法降低了匹配点对的误配率以及提高了匹配效率，消除了缝合处不平滑的现象，鲁棒性更强。
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user: 摘要 作为一种基于体验式学习的团队管理培训教学方法，本文提出了基于在岗班组管理情境模拟活动的教学原则。首先简要分析了目前空管系统班组长培训存在问题及原因，然后介绍体验式学习理论，接着举例说明管制班组情境演练通过个人体验，利于提升传统课堂教学，促进知识建构和技能掌握。
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user: 1. 引言 班组是企事业机构的基本单位，是保障安全生产的主体。近年来，民航空管系统提出了“建设学习型班组”的理念，着力开发优质班组人力资源。而作为空管人力资源供应链的重要一环，管制班组管理培训则是提升班组长知识、技能、态度的重要手段。目前，空管班组管理培训存在一些问题：一是内容过于理论化，与实际岗位职责及所需能力有一定的差距。二是学习体验感较差，导致班组管理人员学习动机不足。最后，缺乏标准化教学流程，难以保证管理技能教学效果。本文尝试以管制班组情景演练教学为例，结合体验式学习理论，探讨怎样通过情景演练实现由体验而建构知识、掌握技能的教学原则。
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user: 2. 班组管理培训教学现状及原因分析 2.1. 忽视管理技能训练，无法满足实际岗位需求 经过分析比较，国内主要行业的班组管理培训内容单一，主要以院校理论体系为主，忽视技能技巧培训，无法营造组织隐性知识传递环境，难以满足实际岗位班组长职责所需能力要求 [ 1 ]。因此，“训战不一致”导致学员受训后难以应用所学，培训效果大打折扣。 2.2. 缺乏主动学习氛围，学习体验感较差 总体上，国内班组管理培训的教学设计不适应新生代班组管理者的个性化需求，例如，新生代员工自主性及成就动机较强、需要互动反馈等。仍然以课堂灌输、问答讨论等教学形式为主，鲜见兼顾师生互动、生生互动的活动设计。因此，落后的教学设计理念导致班组管理培训的学习体验感较差，难以激发学员主动学习动机。 2.3. 教学形式不统一，流程不规范 目前，国际上比较先进的班组管理培训模式是美国工业现场培训(TWI)，其优势是将工作关系(JR)作为班组管理4J之一，帮助学员将自身优势复制运用到现场，享受学习乐趣的同时创造工作成果 [ 2 ]。但由于我国空中交通管制现场资源受限，空管班组管理培训不允许也不可能完全照搬该模式。国内企事业单位的班组管理培训主要采用课堂讲授、案例分析、经验交流、情景模拟等教学方法 [ 3 ]，管理知识与技能主要使用前三种教学学法，仅在班组长专业技能实操课采用情景模拟教学，而在工作关系、人际技能等管理培训中应用较少，导致针对班组管理培训的情景模拟教学设计研究成果乏善可陈，在实践中教学流程过于随意化。因此，上述弊端导致了目前班组管理培训效果参差不齐，学员训后实际能力水平很难达到现场单位的实际需要。
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user: 4. 结论 基于体验式学习的班组管理培训教学设计，在国内空管系统首次提出了结构化情景演练教学流程，是对班组管理教学方法论的有益补充。管制班组情景演练课的教学设计，从管制带班主任岗位职责出发，融合体验式学习理论，提升学员解决班组管理实际问题的能力，使培训更具有针对性和实用性，同时利于航行情报及飞行报告室等单位的班组管理隐性知识的分享与传承。据统计，中南空管局管制带班主任已接受情景演练轮训，普遍反映演练场景真实，沉浸感较强。学员满意度由实施情景演练之前的平均8.5分显著提高到9.8分(满分10分)，有效激发了班组长参训积极性。 在教学实施中，应注意以下关键环节：一是应根据学员背景微调情景演练剧本，补充新角色及场景细节，以确保情景演练针对性。二是注重分段小结与课程总结相结合，以强化记忆，促进学习成果向管理行为的迁移与转化。三是教员在整个演练过程中注意表达方式，以保护学员参与积极性。考虑到空管系统塔进区、管调站调、航行情报等不同岗位的班组管理存在较大差异性，以及中南地区远程教学的逐步推广应用，该教学设计仍存在一定局限性。对于如何实现班组管理培训差异化教学设计，以及集中演练与远程教学如何对接等方面，都是今后进一步研究的主要方向。 综上所述，本文基于体验式学习的班组管理培训教学，强调通过模拟现场班组真实情景作为教学活动的基础。针对当前空管班组管理培训教学的现状，简要分析了存在问题及原因，由此引入体验式学习模式，并对将体验式学习融入到管制班组情景演练课的教学进行案例分析，设计了基于体验式学习的管制班组情景演练的七个教学步骤，利于改进传统课堂教学的弊端，实现通过学员体验而建构知识、掌握技能的教学原则。
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user: 摘要 针对微分进化算法局部收敛性较差的缺点，提出了种群分类进化方法，将种群个体划分为最优矢量，比较优矢量和较差矢量，在每一代种群进化过程中，保留最优矢量；在较优矢量邻域范围内搜索更优矢量替代当前矢量；重新生成优于较差矢量新矢量替换原来矢量。建立了矿井通风网络优化模型，提出了模型的降维方法和线性化转化方法，引入局部搜索策略，通过对父代个体邻域进行深度搜索，选择不劣于父代的个体组成子代，提出了局部搜索微分进化算法，与关键路径法相结合，实现了对矿井通风网络优化调节模型的求解。通过单风机和多风机复杂通风网络实例，验证了算法的可行性，获得了矿井通风网络优化的最优调节方案。
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user: 1. 引言 矿井通风系统是矿井安全生产的重要保障，合理确定通风系统的运行参数 [ 1 ]，保障矿井通风系统安全稳定可靠运转是矿井通风的重要任务。目前矿井通风系统优化常用人工经验的方法，对井下的高阻力段巷道进行扩巷、修建并联巷等方法。近年来，随着计算机技术的提高，依靠图论知识建立矿井通风系统优化数学模型，利用计算机对其进行求解 [ 2 ]。由于井下的通风巷道交错，数量较多，通常情况下，矿井通风系统优化问题是非线性优化问题，难度较大。求解非线性优化的经典方法较多，如牛顿法、变尺度法、广义简约梯度法等。然而，经典算法要求函数连续、可微、单峰，很多实际问题往往求不出或很难求出函数关于各自变量的导数，因此，这些方法在实际问题的应用方面受到了很大的限制。目前，和声搜索算法、粒子群算法、微分进化算法(DE)等被用来求解非线性优化问题 [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ]，但均具有一定的局限性，比如和声算法和DE算法局部搜索能力差等。本文针对计算机求解矿井通风系统非线性优化问题时存在的问题，提出了局部搜索微分进化算法。
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user: 2. 矿井通风网络优化调节模型 2.1. 矿井通风网络优化标准模型 当通风网络满足了按采掘工作面需风量分风以及保证了巷道的风速在合理范围时，在网络中布置最少的调节设施，从而使得网络通风总功率最小是矿井通风网络的主要目的。因此，矿井通风网络以主要通风机的能耗最小为优化目标 [ 5 ]。可调节分支风阻调节量以及非定流余树分支风量构成了矿井通风网络优化标准模型的决策变量。在进行矿井通风网络解算时，风流参数要遵循风压平衡定律、节点风量守恒定律以及阻力定律；要保证用风地点需风量；矿井通风总阻力以及风机参数满足风机特性曲线要求；风速应符合《煤矿安全规程》规定。这些条件共同约束了矿井通风网络优化问题 [ 6 ] [ 7 ]。 矿井通风网络优化标准模型的数学表达式 [ 6 ]： min f ( Q r j ， Δ h j ) 365 × 24 1000 p 1 ∑ H f j Q f j + k p 2 s .t . Q j = ∑ j = 1 n C i j Q r j ∑ j = 1 n C i j ( R j Q j 2 + Δ h j − H n j − H f j ) = 0 H f j = g ( Q f j ) Q j min ≤ Q j ≤ Q j max − Q j min ≥ − Q j ≥ − Q j max Δ h j min ≤ Δ h j ≤ Δ h j max (1) 式中，p 1 ——电价，元/度； H fj ——风机风压，Pa，其中j为分支数，j = 1， 2， …， n； Q fj ——风机风量，m 3 /s； k——增加调节设施数目； p 2 ——增加一个调节设施的费用，元； Q j ——分支风量，m 3 /s； C ij ——基本回路矩阵，其中i为节点数，i = 1， 2， …， m； Q rj ——回路风量，m 3 /s； H nj ——自然风压，Pa； R j ——分支风阻，kg/m 7 ； △h j ——分支调节风阻，kg/m 7 。 2.2. 降低模型维度研究 随着煤矿逐步进入深部开采，矿井通风网络越来越复杂 [ 8 ]。通风网络的高度复杂化使得优化调节模型时，求解空间的维度增大，数据计算的复杂性由此加大，严重影响了算法的收敛时间、速度和精度。因此，以因变量之间的关系为降低模型维度的出发点，建立最低维度的模型，真正降低求解空间维度激增导致的收敛问题势在必行。 假设矿井通风网络有n条分支，b个节点，各分支的风量均满足节点风量平衡定律。基于回路矩阵和分支风量之间的关系，通过一组余树分支的风量即可确定出所有分支的风量。假设余数分支有m组，则m = n − b + 1。因此，根据节点风量平衡定律可以得出m个独立方程。在对回路进行选择时，定流分支和预选风机分支强制被选为了余数分支，记为l，则实际的风量变量数目为m − l。 2.3. 模型线性化研究 由于通风网络中部分风量已知，部分分支的风量、阻力以及调节量都有待求解变量，且待求解变量的个数通常比约束方程的个数多，因此将通风网络优化模型的求解归结为非线性优化问题。传统求解方法主要有数值迭代法和解析法，其适用于目标函数和约束条件较为简单的情况，对于复杂通风网络而言并不适用，具有一定局限性 [ 3 ]。因此，本文提出将非线性优化算法引入复杂通风网络优化问题的研究中。 在矿井通风网络中，所有分支均满足风阻定律，即H = RQ 2 。若已知所有分支的风量，结合部分分支的风阻，便可求得当前风量分配下通风网络的阻力分布情况。也就是说，若将矿井风量参数作为未知量，由于已知分支的风阻，则矿井的阻力调节量可看作是关于风量的函数。因此，矿井通风网络非线性优化问题便转化成矿井风量优化分配问题，实现了非线性优化问题向线性化的转换。
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user: 3. 局部搜索微分进化算法 3.1. 局部搜索策略 目前对于DE算法的改进研究主要集中在3个方面，一是通过完善DE算法的结构和工作机理来提高算法性能；二是对DE算法的进化算子进行改进，如变异算子、选择算子等；三是将DE算法和其他智能方法进行混合，使多种智能优化算法优势互补，形成性能更强的新型混合算法。基于DE算法局部搜索能力不强、收敛较早等问题，在原算法的基础上引入了局部搜索策略。 局部搜索微分进化算法和DE算法有2个相同的参数，分别为初始种群规模(NP)和放缩因子(F)。通常情况下，种群规模越大，算法的搜索能力越强，但是群体规模过大将导致运算量加大。放缩因子也被称为基点向量，其控制着差分向量的幅度。放缩因子不应小于某一个特定的值，也不能过大。当F小于某一个值将导致算法过早收敛；当F大于1时算法的收敛性明显减小；当F过大则增加了算法局部最优逃脱的可能性。经验表明，NP通常为空间维度的3~10倍，F的选择范围为0.4~1.0之间。此外，局部搜索微分进化算法还有3个控制参数，分别为：邻域种群规模，记为subNP；邻域大小，记为δ；选择概率，记为SP。按照适应度值由优到劣的顺序可将局部搜索微分进化算法种群中的矢量分为最优矢量、比较优矢量以及较差矢量，见图1。其中，最优矢量是种群中最好的矢量，即适应度值最小矢量的组合；较差矢量是指种群中排序较后的矢量的组合，其规模由SP确定；比较优矢量是指种群中除最优矢量和较差矢量之外其他矢量的组合。 图1. 矢量分类 由于局部搜索策略总是选择优于父代的矢量组成子代，故对不同的矢量采取了不同的处理办法。将最优矢量直接作为下一代种群的矢量；对于较优矢量，在其邻域范围内生成新的邻域种群，若邻域种群中存在比当前矢量更优的矢量，则将其替代当前矢量，否则，保留当前矢量。对于较差矢量，重新生成更优的新矢量替换原来矢量。最后，对最优和较优矢量进行变异处理，当新矢量优于原矢量时，使用新矢量替代当前矢量，否则保持原矢量不变。 3.2. 关键路径法 假设通风网络图中进风井口为节点1，风网中某一节点为i，节点1到节点i之间可能存在L条路径。在分支风量以及风阻值已知的情况下，计算L条路径中各节点压力，其中压力最大的路径为关键路径。若采用降阻或增压调节，必须在关键路径上进行，反之不能在关键路径上进行调节。这种计算需调节分支的阻力调节量的方法称之为关键路径法(Critical Path Method， CPM)。 3.3. 局部搜索微分进化算法流程 局部搜索微分进化算法采用邻域局部深度搜索策略，通过对父代个体邻域进行深度搜索，选择不劣于父代的个体组成子代，与关键路径法相结合，实现了对通风网络优化模型的线性化求解。改进的DE算法流程见图2，具体步骤见表1。 图2. 局部搜索微分进化算法流程图 Table 1 Steps of algorith 局部搜索微分进化算法具体步骤 Step 1. 确定通风网络优化模型的风量变量Q i ，其中i = 1， …， m − l。 Step 2. 采用随机数生成函数，在自变量范围内随机生成种群G，规模为NP，采用关键路径法计算分支调节量。 Step 3. 判断种群个体是否满足约束条件，若满足，则计算种群个体的适应度，若不满足，则退回第2步，重新生成新的种群。 Step 4. 按适应度值从优到劣的顺序进行排列，保存父代中最优个体；对于较优个体，在其参数的邻域δ内随机生成邻域种群G 1 ，规模为SNP，若存在更优的个体，则直接替代原始个体；对于较差个体，随机生成新的更优个体。 Step 5. 进行变异操作。只有当变异后的个体优于原个体时，才可进行替代操作。 Step 6. 利用网络解算工具计算每代种群中最优个体在当前风量分配下的调节情况，若网络解算结果优于当前最优个体，则代替当前最优个体。反之则进入下一步。算法的终止条件为最优和较优个体的适应度(记为 f G i )达到精度ε，即 | ( f G i − 1 − f G i ) | / | f G i | < ε ， i = 1 ， ⋯ ， [ N P ( 1 − S P ) ] ，或者算法达到设置的最大迭代次数Max_iteration。 表1. 算法步骤
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user: 4. 应用实例 将局部搜索微分进化算法分别应用于单风机和多风机复杂通风网络中，求解矿井通风网络优化模型。通用参数设置情况见表2。 Table 2 General parameter settin 名称 参数设置 通风网络 巷道断面积：10 m 2 空气密度：1.2 kg/m 3 风速范围：[0.1， 10] p 2 = 5000 风机压力范围：[100， 3000] 局部搜索微分进化算法 NP = 50 SNP = 100 δ = 0.01 SP = 0.5 ε = 0.0001 Max_iteration = 500 最大迭代变异：DE/best/2 F = 0.7 表2. 通用参数设置 4.1. 单风机复杂通风网络 单风机复杂通风网络见图3，n = 15，b = 11，m = 5，各分支风流的原始参数见表3，Q 6 = 30 m 3 /s，Q 7 = 40 m 3 /s为定流分支，Q 14 = 95 m 3 /s为预选风机分支，l = 3，任意选择一组包含定流分支的余树分支，将其他2条余树分支作为通风网络优化的风量变量，本例中为分支4和11。算法经135步迭代之后达到收敛精度，其每步迭代的最优适应度见图4。经计算，最优适应度为257.83万元，风机负压H f = 2053.44Pa，调节分支为5和9，优化后的通风网络风量及阻力调节量分配见表3，与内点罚函数法 [ 4 ] 计算结果相同。 图3. 单风机通风网络示意图 4.2. 多风机复杂通风网络 3台风机抽出式复杂通风网络示意图见图5，n = 17，b = 11，m = 7，各分支的风流的原始参数见表4，Q 10 = 1 m 3 /s为定流分支，Q 1 = 25 m 3 /s，Q 2 = 60 m 3 /s，Q 3 = 35 m 3 /s为预选风机分支，l = 4，风量变量分支为6、12和14。算法迭代207步收敛，其每步迭代的最优适应度见图6。经计算，最优适应度为329.35 Table 3 Parameters of mine ventilation network with single-fa 分支号 原始参数 优化结果 分支类别 调节类别 风阻/kg·m −7 风量/m 3 ·s −1 风量/m 3 ·s −1 阻力调节Pa 1 0.0225 95 95 0 一般分支 不可调节 2 0.1104 61.6 68.23 0 一般分支 增阻调节 3 0.3 33.4 26.77 0 一般分支 增阻调节 4 0.168 31.6 38.23 0 一般分支 增阻调节 5 3.6 8.38 1.766 533.4 一般分支 增阻调节 6 0.15 30 30 0 定流分支 增阻调节 7 0.072 40 40 0 定流分支 增阻调节 8 1.35 25 25 0 一般分支 增阻调节 9 0.225 20 17.77 154.8 一般分支 增阻调节 10 0.0551 60 57.77 0 一般分支 增阻调节 11 4.5 10 12.23 0 一般分支 增阻调节 12 0.0385 85 82.77 0 一般分支 增阻调节 13 0.0585 95 95 0 一般分支 不可调节 14 0 95 95 −2053.44 预选风机分支 不可调节 15 0 95 95 0 大气连通分支 不可调节 表3. 单风机通风网络参数 图4. 单风机通风网络优化最优适应度 图5. 多风机通风网络示意图 Table 4 Parameters of mine ventilation network with multi-fa 分支号 原始参数 按需分风 风流反向 分支类别 调节类别 风阻/kg·m −7 风量/m 3 ·s −1 风量/m 3 ·s −1 调节量Pa 风量/m 3 ·s −1 调节量Pa 1 0.8 25 25 −1648.32 25 −2079.50 预选风机分支 不可调节 2 0.12 60 60 −2309.35 60 −2309.68 预选风机分支 不可调节 3 0.34 35 35 −2012.25 35 −2209.63 预选风机分支 不可调节 4 1.2 29.78 26 0 24 585.5065 一般分支 增阻调节 5 1 28.97 31.05 0 31.54 0 一般分支 增阻调节 6 1.2 30.28 31.08 0 33.1 0 一般分支 增阻调节 7 0.65 5.1 5.519 0 5.981 0 一般分支 增阻调节 8 0.08 63.85 62.57 0 61.52 0 一般分支 增阻调节 9 0.2 34.07 36.57 420.34 37.52 0 一般分支 增阻调节 10 0.3 4.78 1 0 1 0 定流分支 增阻调节 11 0.32 33.75 32.05 0 30.54 0 一般分支 增阻调节 12 1 30.97 31.87 0 31.36 0 一般分支 增阻调节 13 0.33 26.25 27.95 0 29.46 0 一般分支 增阻调节 14 0.14 56.15 57.43 0 58.48 0 一般分支 增阻调节 15 0.2 25.87 26.35 0 25.38 0 一般分支 增阻调节 16 0.3 4.72 3.922 0 1.905 200.7488 一般分支 增阻调节 17 0 120 120 0 120 0 大气连通分支 增阻调节 表4. 多风机通风网络参数 图6. 多风机通风网络优化最优适应度 万元，H f 1 = 1648.32 Pa，H f 2 = 2309.35 Pa，H f 3 = 2012.25 Pa，调节分支为9，优化后通风网络风量及阻力调节量分配见表4，为按需分风列。当10号分支反向时，算法迭代146步完成收敛。图7为10号分支反向时每步迭代的最优适应度变化曲线。经计算，最优适应度为353.03万元，H f 1 = 2079.50 Pa，H f 2 = 2309.68 Pa，H f 3 = 2209.63 Pa，调节分支为4和16，优化后通风网络风量及阻力调节量分配见表4，为风流反向列。 图7. 10号分支反向时最优适应度
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user: 5. 结论 1) 建立了矿井通风网络优化模型，提出了模型的降维方法和线性化转化方法。 2) 提出了种群分类进化方法，将种群个体划分为最优矢量，比较优矢量和较差矢量，在每一代种群进化过程中，保留最优矢量；在较优矢量邻域范围内搜索更优矢量替代当前矢量；重新生成优于较差矢量新矢量替换原来矢量。 3) 引入局部搜索策略，通过对父代个体邻域进行深度搜索，选择不劣于父代的个体组成子代，提出了局部搜索微分进化算法，与关键路径法相结合，实现了对矿井通风网络优化调节模型的求解。
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user: 摘要 随着互联网科技和教学改革的不断推进，传统的教学模式已不适用于现代教学体系。打破单一教学模式，以多元目标为体系，将科技与教学的有机结合，是适应时代发展的必然要求。因此，以互联网和信息化技术为依托，以学生为核心的翻转教学模式应运而生。但在这种新型教学模式下，如何开展有效的翻译教学，成了一项新的挑战与任务。本文阐述了新时代背景下，翻转教学模式体现的优势，同时提出翻译教学模式存在的问题，并提出相应改善建议，使之能更好地服务于学生，以完善翻转教学体系。
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user: 1. 引言 英语是世界上使用最广泛的语言，作为一门国际通用语，它渗透于社会各个领域，包括政治、经济、文化、外交，甚至是教育等。大学生是国家未来经济的栋梁，是构建新型社会发展秩序的重要力量。因此，改善大学英语教育质量，提高大学生英语综合能力，培养新型复合型人才，是目前大学教育的一项艰巨而紧迫任务。“新型教学模式秉持以学生为主体，以教师为主导的教学宗旨开展教学” [ 1 ]。作为信息化时代的产物，大学英语翻转教学以学习者为中心，注重学生的个性化需求，以及顺应了时代对于教学改革的要求。但作为新生事物，它必然存在缺陷与不完善。翻转教学侧重于学生的语言输出能力培养，而口语，翻译和写作是语言输出的具体体现。对于非翻译方向出身的英语教师，如何在新型教学模式的理念下，开展有效翻译教学，提升学生语言应用能力，这对翻转教学教师团队而言，既是一种挑战，更是一种契机。在此，任课教师在翻转课堂的执行中，不仅需要妥善把握好听、说、读、写、翻各项板块的平衡度，注重学生英语综合能力的培养，更要以高端型外语人才培养为目标，改善课堂翻译教学方法，提高学生的翻译互译能力。
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user: 3. 大学英语翻转教学中翻译教学的发展策略 笔者谈到，由于任课教师来自不同的英语研究方向，对翻译理论和实践的掌握程度也大不相同。因此在翻转教学背景下，提出相应改进策略，以便能更好地促进大学英语教学改革的发展。 3.1. 大学英语翻转教学背景下翻译技巧的讲授 对于非英语专业，尤其是非英语翻译方向的学生而言，翻译是一种较为碎片化的学习过程。不少学生在做翻译时，仅凭借所学的单词进行简单拼凑，又或是纯粹靠经验和直觉来翻译。这样的译文不仅读起来生硬和难以理解，同时也不利于树立学生的英语学习自信。对此，在翻转课堂模式背景下，英语老师需要针对性地传授一些实用性的翻译技巧给学生。例如增词(Amplification)、减词(Omission)、词性转换法(Conversion)、被动语态译法(Passive Voice)等。翻译技巧是翻译有效进行的保证，所以教师在教学中要有意识地向学生传授一些常用翻译技巧，并引导学生进行针对性的练习 [ 6 ]。 3.2. 大学英语翻转教学背景下课堂互动方式的改变 董元元在《大学英语任务教学法：理论与实践(TBLT for College English Theory and Practice)》一书中提到：“大学英语教学的过程应该是教师引导学生在课堂，以及课后进行有效的实践训练，通过训练提高英语的表达能力，在这个过程中，英语教师始终处于辅助的地位” [ 7 ]。在以互动性为特征的翻转课堂里，若无法有效提升学生课堂参与度，依旧以灌输为主要翻译讲授法，这种低实践性的单向性知识灌输，以及单一的英汉互译讲解模式，不仅降低学生课堂专注度，还会拉低翻转教学质量。对此，任课老师在自身积累一定翻转课堂教学经验的前提下，结合翻转课堂教学法和教学目标，以任务型教学为主要方法，设计出形式多样，集趣味性和实用性于一身的翻译教学内容，以此提高学生课堂专注度和思考能力。以四川外国语大学翻转教学团队的使用教材新标准大学英语(第二版)第三册Unit 4 Active Reading 1的线上视频“Text Appreciation”中提到的语言点“Sub-”为例。视频中简单介绍了前缀“sub-”的三层基本含义以及相关例子(如图1所示)。在线下授课中，任课老师便灵活设计了教学内容，通过多模态话语形式 [ 8 ]，结合图形、语言、声音和动作演示相结合的方式，给出与视频内容相呼应的学习任务，并先让学生以两人合作的形式，来推测这些中文表达，应该使用“sub”和哪一个词根结合来与之相对应(如图2所示)。同时，为了进一步深化学生对相关单词的理解和使用，教师设计了三个与之相关的句子翻译(如图3所示)，并通过合作学习法，让小组成员分工合作，探讨出各组最好的译文，再由老师随机抽选小组代表分享译文，并以同伴互评的模式，对其他小组的译文进行点评。这不仅能够有效利用课堂时间，还能巩固学生对课堂所学知识点的了解以及小组团队协作能力，从而提升课堂整体质量。 图1. 为新标准慕课视频“Text Appreciation”对词缀“Sub-”的解注 图2. 为任课教师在翻转课堂中的多模态翻译模式 图3. 为任课老师设计的课堂句子翻译及参考译文 这种任务型与合作型教学模式不仅提高了学生的课堂参与度与专注度，同时还对课件审美度提出了新的要求。无论是传统教学模式还是翻转教学模式，在数字多媒体的时代背景下，PowerPoint都是作为主要教学内容呈现载体。虽然在大学英语课堂教学中，教学内容决定了课堂质量的还坏，但教学课件的外观呈现也很大程度上影响着课堂视觉效果的呈现，而视觉效果也直接影响学生的课堂学习专注度。相比传统课堂教学，翻转教学模式是先进性，超前的，因此在教学课件的审美上，也应当有所体现，既能呈现出形式多样的翻译教学设计，又能保持视觉审美的愉悦。
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user: 4. 结论 “有效的教学手段，是提高课堂互动性和教学质量的重要方式。因此，在大数据技术和信息化媒体的支持下，提高教师与学生，学生与学生的全向互动” [ 9 ]。而目前课堂互动可使用技术手段，例如问卷星、微信群、QQ群等。以翻转课堂模式为背景的翻译教学，在任务型教学法和小组探讨模式的前提下，开展全向互动、数据把脉、精准反馈等，增强了学生的课堂参与度和学习积极性，同时还使课堂教学迸发出新的活力。
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user: 摘要 “三创教育”，培养创新型人才随着时代的发展而备受关注。“三创”课程体系的构建关键在于如何将既定的专业人才培养方案与“三创”课程高效融合，真正将“三创”教育列入人才培养方案。在创意创新创业教育发展实际中，梳理苏州大学文正学院“三创”教育发展实际的基础上，提出“三创”课程体系建设从三个方面着手：三创课程意识化、三创课程竞赛化、三创课程项目化，让“三创”着陆性可持续发展，进而逐步构建多层次、立体化、动态性、可持续发展的“三创”教育课程体系。
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user: 1. 引言 党的十九届五中全会提出，新发展理念需要贯穿发展全过程和各领域，新时期、新阶段、新任务更加需要创新活力注入，需要培养创新型人才。2015年5月，《国务院关于进一步做好新形势下就业创业工作的意见》和《国务院办公厅关于深化高等学校创新创业教育改革的实施意见》等文件明确从培养学生的创新创业能力方面提出了具体的指导和要求。 创新、创意、创业的“三创”精神是社会发展的客观需求，提高大学生的“三创”能力和精神对未来经济社会发展和提高大学生就业创业显得尤为重要。独立学院是对公办普通本科学校在办学机制和模式的补充和创新，独立学院的人才培养模式更倾向于培养应用型人才，满足地方经济发展实需，一定程度上促进产教融合发展以及产业转型升级 [ 1 ]。相比于普通本科高校，独立学院的“三创”课程体系显得尤为重要。将“三创”课程体系融于“第一课堂”，在培养大学生的一般性特征的同时，可以帮助学生展示个性、发展特长，使学生在宽松自由的环境当中培养“三创”能力。“三创”课程体系打破传统课程的教学模式，以各种产教实践活动作为载体，对大学生进行引导和教育，帮助建立正确的合适学生自己的角色定位，促进个性的成熟和未来的发展。
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user: 2. 概念界定 2.1. “三创”教育 “三创”教育主要涵盖三个逻辑层级内容，即创意、创新、创业。三个层级的内容层层递进且有机统一、相辅相成。创意是思想的有无，即是否“想得出”；创新更突出于在创意的基础上是否能够对一定的产品或事物有所发现和突破，即是否“如何做”；创业则以创意创新为“底色”能否开创新的条件，即是否“做得出”。创意、创新、创业三者都具有“创”的成分，但是其程度各不相同 。在当前的教育背景下如何将理论逻辑切实地体现在教育教学的育人实际中，实现创意、创新、创业的有机衔接显得尤为重要。同时，应用型本科大学积极推动“三创”教育一定程度旨在让学生具备灵活的创意思维、切实的创新能力以及坚定的创业动力与精神才能更好的迎接新时代的挑战。 2.2. “三创”课程体系 推进“三创”教育纵深发展，需要加强资源的整合、深化与地方政府的联动对接等，但高校作为人才培养的主阵地，以人才培养目标为顶层设计，专业课程建设则是发展之关键，因此更加重视“三创”教育与第一课堂的融合发展，即“三创”教育课程体系建设。“三创”教育课程体系是“三创”特色人才培养的基石、关键，但建设发展终究是需要不断探索和实践。目前依据学院发展实际，“三创”课程体系是指根据各专业人才培养定位及创意创新能力要求，调整专业课程设置，建立专业教育与“三创”教育有机融合的人才培养方案。同时，“三创”课程体系的设置遵循点面结合，“全面推进”、“重点培养”相结合 [ 2 ]。