DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 5. 结语 本文通过分析桂林市居民公交出行需求特性，为公交大站快线的规划做支撑。其次研究了公交大站快线的设计方法，提出公交大站快线站点、线路的设置特征、原则和方法。根据前文提出的公交大站快线的设计方法，对桂林市的公交线路进行优化设计，证明了文章研究的公交大站快线设计方法可行有效。 由于每个中小城市的文化、特性不同，在设计公交大站快线时，约束条件会有很大的差异。本文没有考虑各种特殊情况下的公交大站快线设计方法，对于复杂的中小城市公交系统的优化还有待研究。
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user: 摘 要 军航建立双跑道并实现其在现代军事环境下的安全高效运行，是提升军用机场容量和战时抗毁伤性，满足多机种、高强度、大飞行流量需要的重要方式之一。由于军用中距双跑道机场的建设和运行正处于初期发展阶段，各个基础设施和运行机制并不健全，为更好地促进中距双跑道机场战斗力迅速生成，探索一条符合作战实际的中距双跑道发展之路，本文立足民航不同模式下中距双跑道运行实例，对比并结合军用机场实际，使用数学模型的方法对跑道容量进行评估。并在多个运行模式下的跑道容量对比分析的基础上，提出了未来军航中距双跑道运行的实施建议，为其发展与应用提供了一定借鉴意义。 关键词 :军用机场，双跑道，运行模式 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 前言 在国家航空事业大发展的情况下，全国各地运输繁忙城市都修建有多跑道机场，其中具有代表性的有北京大兴机场，上海浦东机场，西安咸阳机场等，双跑道机场极大地扩充了机场的运输容量，大大缓解了单跑道的运行压力，也进一步助力于地方经济发展，具有重要意义。 目前，国内外对跑道容量的评估模型研究对象多为民航，2003年，蒋兵等研究了多跑道系统容量问题 [ 1 ]；2005年，陈勇建立了系统的平行跑道容量模型，并对首都国际机场平行双跑道进行了容量评估 [ 2 ]；2012年，徐肖豪等对不同运行模式的近距平行跑道容量进行了分析 [ 3 ]；2016年孟祥伟等研究了近距平行跑道最大容量模型 [ 4 ]。而对军航双跑道的理论研究较少。军航双跑道的理论探究与实际应用仍处于初级阶段，各项制度还不健全。近年来，随着军航迅速发展，逐步出现戴喆等人对军用双跑道的应用需求的阐述与运行模式的初步探索 [ 5 ]，李捷等人对信息化条件下双跑道基地化保障 [ 6 ] 进行研究，提出了信息化条件下保障军用双跑道作战的应用方案。 国内民航机场的双跑道大多采用远距双跑道，以此便于双跑道独立运行，最大限度扩充机场容量，但对于军航应用而言，远距双跑道距离过远不利于地面机动，且占地面积过大，效率不高，而近距双跑道由于距离过近，实际运行要受到颇多限制且对导航设备要求较高。综上，中距双跑道因其占地面积小，地面反应迅速，结构紧凑，扩建成本较低，使用灵活而更受到军航青睐。本文通过建立不同运行模式下中距双跑道模型，结合实际运行数据，得出并对比不同运行模式下的容量差异，总结探索出军航未来的应用可能。
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user: 2. 平行双跑道运行模式 根据国际民航组织规定，平行跑道是指跑道中心线平行或夹角小于15˚的非交叉跑道。 2.1. 民航双跑道运行模式的确定 民航跑道运行模式的确定受多种因素影响，包括跑道的中心线间距，跑道的数量，航站楼的位置，机场服务的航空器数量和航班流的分布。跑道运行模式的确定决定了机场的运行容量，对周边附属环境的要求，机场运行的安全性和效率 [ 7 ]。 2.2. 军航双跑道运行模式的确定 参考民航双跑道的不同跑道运行模式，将军航双跑道的运行模式大致分为四种模式：第一，一起一降模式；第二，两起一降模式；第三，两降一起模式；第四，两起两降模式。显然，随着每条跑道逐步由单一起飞或着落到双跑道的混合运行，跑道运行容量也相应提高，同时各种跑道运行模式对管制人员，导航设备，机场保障等的要求也不尽相同。 相对于民航的四种运行模式下，军航也有其特殊性。不同于民航进近适用于仪表飞行规则下的飞行，军航将适用于目视飞行规则和仪表飞行规则下的所有飞行。实施目视飞行规则的情况下，也将有利于进一步缩短空中航空器之间的间距，从而增加跑道容量。而是否实施目视飞行规则，取决于飞行指挥员在确保航空器飞行安全的前提，对飞行任务，飞机性能，空勤人员技术水平的具体把握。因此，本文立足于仪表飞行规则下进行双跑道容量评估，以求在一般情况下解决实际问题。
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user: 3. 中距跑道容量分析 中距双跑道就是两跑道中心线间距为大于762 m/2500ft，小于等于1311 m/4300ft的双跑道。在仪表和机场周围环境都理想的条件下，两条跑道的到达流相关，到达流与起飞流相互独立 [ 8 ]。因此，可将跑道的运行模式分为：① 一起一降模式：一条跑道用于降落，一条跑道用于起飞；② 两起一降模式：一条跑道用于起飞和降落，一条跑道用于起飞；③ 两降一起模式：一条跑道用于起飞和降落，一条跑道用于降落；④ 两起两降模式：两条跑道都用于起飞和降落。 3.1. 一起一降模式 在建立模型之前，需要作出如下假设：(一) 双跑道机场的导航设施健全并且足够精确，适合航空器进行适合该模式运行的雷达管制条件；(二) 发布落地许可前，道面是干净的，平整的，适合于所有种类的航空器。 设单跑道到达容量为 C A I ； 若后机与前机在空中的间隔时间小于前机着陆过程中跑道占用时间，则将飞机间的间隔时间调整为前机的跑道占用时间，得到： T i j ( A I ) = max ( T a t a k e ， T a min ) (1) 将连续、相继到达的飞机对在跑道入口的间隔时间进行加权求和得到跑道平均服务时间： E [ T ( A I ) ] = ∑ i = 1 n ∑ j = 1 n p i j T i j ( A I ) (2) 其中， E [ T ( A I ) ] 为跑道对到达飞机的平均服务时间； p i j 为飞机j在飞机i之后的概率。假设飞机随机 排序，则 p i j = p i p j ， ∑ i = 1 n ∑ j = 1 n p i j = 1 ， p i j ≥ 0 。计算跑道对到达飞机平均服务时间的倒数，即单跑道的到达 容量： C A I = 1 E [ T ( A I ) ] (3) 设单跑道离场容量为 C D E ： 若飞机间的最小起飞时间间隔小于前机的跑道占用时间，则将飞机间的间隔时间调整为前机的跑道占用时间，得到： T i j ( D E ) = max ( T d t a k e ， T d min ) (4) 将连续、相继起飞的飞机对开始滑跑的间隔时间进行加权求和得到跑道平均服务时间： E [ T ( D E ) ] = ∑ i = 1 n ∑ j = 1 n p i j T i j ( D E ) (5) 其中， E [ T ( D E ) ] 为跑道对起飞飞机的平均服务时间； p i j 为飞机j在飞机i之后的概率。假设飞机随机 排序，则 p i j = p i p j ， ∑ i = 1 n ∑ j = 1 n p i j = 1 ， 。计算跑道对起飞飞机平均服务时间的倒数，即单跑道的离场 容量： C D E = 1 E [ T ( D E ) ] (6) 由于一起一降中距双跑道的两跑道的到达流相关，而一起一降仅有一条到达流，因而，两跑道起飞和到达独立运行，此时，双跑道容量相当于一条单跑道全进场，一条单跑道全离场的容量之和： C Y Q Y J = C D E + C A I (7) 3.2. 两起一降模式 单跑道混合容量 C H H 为： 由于跑道混合运行时，到达飞机具有较高优先级，因此，在建立单跑道混合模型时，是基于机场到达容量之上，在到达飞机之间插空加入起飞飞机，从而得到单跑道混合运行的跑道容量： C H H = C A I ( 1 + ∑ i = 1 n ∑ j = 1 n p i j θ i j max ) (8) 式中， θ i j max 为到达飞机i和j之间可以插入的最大起飞飞机数量， ∑ i = 1 n ∑ j = 1 n p i j θ i j max 为一对到达飞机之间插入 的平均起飞飞机数量。 对于两起一降中距双跑道而言，两跑道的到达流相关，而其只有一条到达流，因而，两跑道的起飞和到达独立运行，而其中一条跑道用于起降的混合运行 [ 9 ]，此时，双跑道容量相当于一条单跑道全离场容量与一条单跑道混合运行容量之和： C L Q Y J = C D E + C H H (9) 3.3. 两降一起模式 但两条跑道都用于降落时，由于到达流相互影响，平行双跑道采用相关平行进近方式，如图1所示，图中为平行跑道简易图，分别为2号和3号跑道，模拟两跑道上相继到达飞机的空中间隔，相对于机场而言，i机为首先准备着陆飞机，k机次之，j机在k机之后。 图1. 相关平行进近方式 图中D为跑道中心线距离，S为在相邻仪表着陆系统(ILS)航向道上连续进近的飞机的斜距间隔规定， δ 1 和 δ 2 分别为前机i与相邻跑道上的后机k和前机k与相邻跑道上的后机j沿跑道方向的纵向最小间隔。同一跑道相继到达飞机对i，j在跑道入口处的时间间隔为： T i j ( A I ) = max { T a f o l l o w T a t a k e T a i g + T a g j (10) 式中， T a f o l l o w 为相继到达飞机的时间间隔规定， T a t a k e 为相继到达飞机跑道占用时间规定，设 δ ′ 2 = S 2 − D 2 ，根据单跑道运行间隔模型中关于具有随机属性的间隔描述可以分别得到 T a i g ， T a g j ，则在同一条跑道上对到达飞机的平均服务时间为： T ( A I ) = E [ T i j ( A I ) ] = ∑ i = 1 n ∑ j = 1 n ∑ g = 1 n p i j p g T i j ( A I ) (11) 其中， p g 为飞机g类型的比例。 则其中一条跑道的降落容量为： C ( A I ) = 1 T ( A I ) (12) 设 θ i j max 表示同一条跑道上的一对降落飞机间可以插入的最大起飞飞机数，则当一条跑道用于起飞/降落混合操作，另一条仅用于降落时的容量为： C Y Q L J = C ( A I ) ( 2 + ∑ i = 1 n ∑ j = 1 n p i j θ i j max ) (13) 3.4. 两起两降模式 当两条跑道都进行混合起降运行时，两条跑道的起飞流独立，一条跑道的起飞流与另一条跑道的到达流独立，可以在同一条跑道的到达飞机之间插入起飞飞机，不用考虑相邻跑道起飞飞机和到达飞机的影响 [ 10 ]。因此，在参考单跑道混合起降模型与上述双跑道一起两降模型的基础上，得到两条跑道都用于起降时的容量为： C L Q L J = 2 [ C ( A I ) ( 1 + ∑ i = 1 n ∑ j = 1 n p i j θ i j max ) ] (14)
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user: 4. 实例分析 4.1. 容量分析 本节以某军用中距双跑道机场为例，进行跑道容量分析。 设某军用中距双跑道机场有轻型机，中型机，重型机且比例分别为：0.3、0.3、0.4。跑道间距1.2 km，相邻跑道相继到达航空器间隔按4 km斜距，在雷达管制的条件下进行分析。 4.1.1. 一起一降 参考国际民航组织在无风条件下不同类型的航空器之间的最小安全间隔距离标准，如表1所示。 Table 1 Regulations on minimum takeoff safety interval of aircraft (unit: s 前机 后机 重型机 中型机 轻型机 重型机 94 114 167 中型机 74 74 138 轻型机 74 74 98 表1. 航空器最小起飞安全间隔规定(单位：秒) 可知单架飞机的最小服务时间 T i j ( A I ) ，根据式(3)得只用于飞机着陆的跑道的进场容量： C A I = 48.02 架 / h 。 根据民航组织规定的雷达间隔各机型之间应参考的尾流间隔最低标准，取轻型机平均飞行速度300 km/h，中型机平均飞行速度550 km/h，重型机平均飞行速度800 km/h来换算尾流间隔时间，并在其中根据空余时间间隔插入最大飞机数，如表2所示。 Table 2 Maximum number of aircrafts inserted in aircraft safety interva 前机 后机 规定雷达间隔(km) 雷达时间间隔换算(s) θ i j max (架) 重型机 重型机 8 36 1 重型机 中型机 10 65 1 重型机 轻型机 12 144 2 中型机 重型机 6 86.4 2 中型机 中型机 6 39.2 1 中型机 轻型机 10 120 2 轻型机 重型机 6 43.2 1 轻型机 中型机 6 86.4 2 轻型机 轻型机 6 72 1 表2. 航空器安全间隔内插入飞机的最大值情况 根据表1民航组织的安全间隔时间与表2换算所得的雷达间隔时间，取各型飞机离场最小服务时间，由式(5)得飞机平均离场时间： E [ T i j ( D E ) ] = 101.08   s / 架 只用于飞机起飞跑道的离场容量： C D E = 35.62 架 / h ； 可得跑道总容量为一条跑道的进场容量与另一条跑道的离场容量之和： C Y Q Y J = 83.64 架 / h 。 4.1.2. 两起一降 两起一降运行模式下，即在一起一降模式下，在进场航空器的着陆间隔中插入需离场航空器。因而，在进场的各型航空器组合之间找到适合起飞间隔的航空器组合，本文为找到该模式下的最大容量，采用放飞航空器数量最大的航空器离场组合。 根据表2可得 ，由式(8)得同时用于飞机起飞和着陆的跑道的起降容量： C H H = 116.2 架 / h 则该模式下，一条跑道的离场容量与另一条跑道的混合起降容量模式下的总容量之和为： C L Q Y J = 151.83 架 / h 4.1.3. 一起两降 当两跑道同时使用来接受来场航空器时，由于两跑道距离相对于航空器速度而言过近，为保证两跑道上的相继到达的飞机的安全，还应保持4 km斜距，根据 δ ′ 2 = S 2 − D 2 得，同一条跑道相继到达的飞机应保持7.64 km的最小进场雷达间隔。 综合民航组织规定最小雷达间隔与特定跑道进场雷达间隔，如表3所示，取各型飞机的最小进场航空器服务中最大值。 Table 3 Regulations on the approach aircraft interval of mixed operation runwa 前机 后机 规定雷达间隔(km) 实际最小雷达间隔(km) 到达时间间隔换算(s) θ i j max (架) 重型机 重型机 8 8 36 1 重型机 中型机 10 10 65 1 重型机 轻型机 12 12 144 2 中型机 重型机 6 7.64 110 2 中型机 中型机 6 7.64 50 1 中型机 轻型机 10 10 120 2 轻型机 重型机 6 7.64 55 1 轻型机 中型机 6 7.64 110 2 轻型机 轻型机 6 7.64 91 2 表3. 混合运行跑道进场航空器间隔规定 根据式(12)得只用于飞机进场着陆的跑道的进场容量： C ( A I ) = 42.84 架 / h 一起两降模式下，一条跑道专门用于进场，一条跑道混合运行，则一起两降模式下的总容量为单跑道进场容量与单跑道混合容量之和： C Y Q L J = C ( A I ) + C ( H H ) = C ( A I ) + C ( A I ) ( 1 + ∑ i ＝ 1 n ∑ j ＝ 1 n p i j θ i j max ) C Y Q L J = 150.37 架 / h 4.1.4. 两起两降 两起两降运行模式下，两条跑道均用于起降混合运行，即该模式下的跑道总容量为两条混合运行模式下的单跑道的容量之和。该模式下，需要考虑两跑道同时进场时斜距规定。 根据式(14)得两起两降模式下双跑道起降的总容量： C L Q L J = 215 架 / h 4.2. 误差分析 根据有关研究显示国内单跑道机场机场任务最繁忙时间段内，实际容量可达到2.12架/min，一些外军成熟的军用中距双跑道机场平均极限容量可突破3.70架/min。实例分析得到的四种运行模式中容量峰值介于这两数值之间，理论上符合现阶段我国军用中距双跑道的应用实际，从侧面说明建立的模型具有可行性。但是我们也必须意识到，进行实例分析的过程中，一些因素的存在将导致理论容量的值域与实际真实值之间存在一定误差，这个误差可能来源于以下几点： ① 未考虑到天气因素，在特殊复杂天气情况下，军航机场除特殊科目训练和重要任务外，减少或者不进行飞行，从而使得机场运行容量降低。 ② 军航实际运行过程中，为避免非战斗损失和降低事故率，不同管制员会根据自身能力和经验不同，适当增加实际运行下的安全间隔，使得航空器之间不那么紧凑，提高跑道运行安全性，但使得对单架航空器的服务时间增多，减少了机场运行容量。 ③ 插空放飞飞机时实际可行性，最大理论容量评估过程中，对可插空飞行的空档插入最大可飞行数量，实际操作过程中，并没有无限等待起飞的航空器，因而插空放飞飞机数量的不足，直接导致了跑道离场容量的不足。 总体上来看，该模型能够反映实际运行时的跑道运行极限，具有一定的实用价值。此外，理论容量获取方便，参数调整灵活，具有较高的跑道评估价值。 4.3. 不同模式下跑道容量对比 从小时容量开始分析，一起一降运行模式下，其理论容量明显小于两起两降运行模式下双跑道理论容量，从跑道均衡程度上来看，两起两降的单跑道的运行效率明显高于一起一降运行模式。经分析可得，双跑道两起一降运行模式下的起飞容量明显高于其他运行模式，而双跑道一起两降运行模式下的降落容量也较高，因此可见双跑道一起两降的降落容量与双跑道两起一降的起飞容量并不逊色于两起两降运行模式，如图2所示。 图2. 不同模式下跑道容量情况
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user: 5. 军航应用设想 由上述一系列数据分析可得，在雷达管制条件下，随着双跑道运行模式的改变，容量也较大差异。因而，军航中距双跑道在运行模式可以根据不同任务阶段特点来进行灵活选择和调整。 (1) 作战开始阶段，选择两起一降和两起两降的双跑道运行模式。对于军航任务的突然性以及对出动时间的较高要求，即务必在第一时间起飞，最快到达目的地域实施作战行动，而期间对着陆的要求不高。因而，在任务开始阶段，可以选择两起一降和两起两降的双跑道运行模式。此时，既能满足作战飞机迅速起飞的战场需求，又能在一定程度上给少量来场航空器留有着陆空间。 (2) 作战结束阶段或回场补给阶段，可以选择一起两降和两起两降的双跑道运行模式。在任务结束后回场归队或者任务执行过程中飞机来场加油补给，特别是飞机大规模来场，在这一阶段，飞机可能会在空战中受创，油量不足，在运输过程中遇到突发状况而必须尽快着陆等诸多情况，此时，对机场的着陆容量提出的较高要求。因此，此时可以选择一起两降和两起两降的双跑道运行模式。 (3) 在平时训练过程中，可以采取一起一降的双跑道运行模式。由于军航的飞机数量并不像民航那么多，并不需要过大的跑道容量且双跑道混合运行对于机场导航设备精度，管制员指挥能力，飞行员技术水平提出了较高的要求，因而在平常的训练过程中，可以采取一起一降的双跑道运行模式，既能保证比平常单跑道更大的运行容量，另一条跑道随时可以应对突发情况，可以插空加入飞机来起飞或者降落，又能保证日常训练的安全性。
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user: 6. 结束语 本文首先阐述了中距双跑道对于军航未来发展的重大前景，参考前人的构想为之构建简化的时间–空间模型，而后实例分析，得到双跑道的容量远高于单跑道容量，且随着双跑道运行模式的逐步优化，各跑道混合程度不断加强，其跑道容量还能继续增加，具有较强的科学性与实用性。本文所构建四种模式下的双跑道容量评估模型，在一定限度内，能够真实反映双跑道容量扩展范围，但是仍然存在着计算所得容量过大，未充分考虑到空域使用限制，运行安全性限制，指挥控制人员负荷，天气等限制因素等问题。因此，在实际评估某特定机场时，在此简单模型的基础上，仍要添加相应影响较大的限制因素，从而使得评估结果更加准确。
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user: 摘 要 在2019新型冠状病毒重大疫情应对中，研究高校大学生线上志愿教学形式，探讨其志愿教学模式的实践及其效应。该模式具体利用信息通信技术，将线上教学与志愿服务相结合，构建成辅助学习的现代化教学服务模式。该模式包含志愿服务者、志愿服务对象及监督协调者三方面，且研究分别从前、中、后期三个阶段的实践进行分析，得出在重大疫情应对中高校大学生线上志愿教学模式效应，促进线上教学的精准个性化以及志愿服务平台的网络信息化。 关键词 :大学生，线上，教学，志愿 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 2019年12月以来，2019新型冠状病毒(简称COVID-19)疫情席卷全国，为了更好地保障广大师生的生命安全与身体健康，进一步加强新型冠状病毒疫情的防控工作、阻断疫情传播，全国各大中小学相继发布了延迟开学的通告。2020年2月6日，教育部发布关于疫情防控期间以信息化支持教育教学工作的通知，通知中对扎实做好教育信息化工作、支持学校延期开学期间线上教学工作的开展发布了相应任务 [ 1 ]。面对重大的疫情，各高校除了采取线上利用网络教学平台开展多种方式的在线教学，也有高校开展线上志愿服务 [ 2 ]，通过在线互动，为推迟返校的学生提供学业辅导、职业规划、就业信息等帮助。其实，该线上志愿服务模式可以通过进一步完善，形成高校大学生线上志愿教学模式。那么该线上志愿教学服务模式包含哪些要素？重大疫情应对中，高校应如何实践大学生线上志愿教学模式？该模式会为线上志愿及教学模式带来怎样的反思？针对这些问题，研究结合杭师大经亨颐学院青协和未来教育创新创业协会推出的“线上一对一教学志愿服务”活动的具体情况，进行了一定探索，期待能为我国高校应对重大疫情的线上志愿教学模式提供一定借鉴。
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user: 2. 研究背景 COVID-19重大疫情应对中，各大高校全力以赴，众志成城，在学校疫情防控领导小组的统一指挥下，坚守防疫抗疫各条战线。在教学志愿方面，浙江工业大学的理学院利用“互联网 + 教学”模式全力深入推进网上“数理答疑室”平台，迅速组建起一支由教授带头，教师党员、优秀学生党员和学生骨干志愿者等近50人组成的线上志愿服务团队，面向全校学生开展高等数学、线性代数、大学物理等公共基础课的在线答疑。外国语学院学生党支部组建大学英语四六级答疑群，依托“语林之声”创立学习频道，整理发布优质阅读内容和学习资料，营造良好的线上语言学习环境 [ 3 ]。其他高校也相应推出线上辅助教学的信息平台，为学生在疫情期间提供充足的学习资料。 2020年2月13日，杭州市教育局出台了关心关爱抗疫一线医务人员子女教育的通知，杭州师范大学也紧跟出台了相关政策，为抗疫一线医务人员子女提供线上家教服务。杭州师范大学经亨颐教师教育学院致力于培养未来的卓越教师，在此特殊时期，该院的师范生志愿者将通过网络视频、语音等方式对报名学生进行“一对一”线上课业辅导或兴趣特长培养。其中，课业辅导主要针对孩子假期作业中存在的问题进行答疑讲解，并根据相关知识点进行巩固和拓展；兴趣特长(如美术、音乐等)培养则根据学生的自主选择来匹配有对应特长基础的志愿者进行辅导 [ 4 ]。志愿者每周将进行两次免费线上辅导，每次辅导时间约两个小时，充盈学生的学习与生活。
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user: 3. 重大疫情中高校大学生线上志愿教学模式及其实践 3.1. 重大疫情中高校大学生线上志愿教学模式 高校大学生线上志愿教学模式是利用信息通信技术，将互联网与教学志愿结合起来，构建一种在线一对一教学服务平台，通过线上教学来辅助学习的现代化教学服务模式。目前，已有对线上志愿服务模式和线上教学模式的探索和研究，本文合作教师直接培训指导了杭师大今年2月初开始进行的线上一对一志愿教学服务活动，尤其是进行了主题为《线上一对一教学志愿服务培训》的视频录制和分享。但在重大疫情应对背景下，还没有较为体系化的研究。 研究在这些已有研究基础上，进一步构建高校大学生线上志愿模式，具体涉及志愿服务者、志愿服务对象以及监督与协调者三方面的相互关系。监督与协调者首先建立志愿服务者与志愿服务对象的数据库，了解服务对象的切实需求，并匹配相符合的志愿服务者。在匹配完成后，我们将该模式分为前期、中期和后期三个部分，围绕服务对象具体需求对三者设置相应任务，构建完整的线上一对一教学志愿服务体系(如图1)。 该模式旨在将信息技术应用至青年志愿服务以及教学领域，以志愿服务对象需求为导向，通过充分利用基础数据库、智能软件和线上服务平台等优势形成合力，让有需要的学生群体能及时获得相应的志愿服务 [ 5 ]。通过智能软件为设备，收集报名的志愿服务者与服务对象等信息数据，通过基础信息数据库进行初步筛选与匹配，再由监督与协调者进行个性化调整，从而为志愿服务对象提供符合要求的志愿服务者，以保证志愿服务活动顺利地开展。报名的志愿服务者会在服务开始之前接受统一的培训，告知服务过程以及平台使用的相关事项，然后在平台监督下有序开展线上教学志愿活动；对于报名的志愿服务对象来说，他们的任务就是配合线上平台的使用以及形成性的反馈与评价。 图1. 线上一对一教学志愿模式 3.2. 重大疫情中高校大学生线上志愿教学模式实践 现代数字技术实现了网络时空的沟通和对话，改变了传统的信息获取和交流形式，从而使网络互动成为一种新型互动形式 [ 6 ]。线上志愿教学模式已有高校在实践并取得了良好的成果，浙江师范大学研究生支教团，在“互联网+”背景下锐意创新，尝试“线上线下”双师教育模式，通过网络教学，把名师直接带进支教地，充分提高了当地教学质量。因此，在重大疫情应对中，高校可以通过实践高校大学生线上志愿教学模式来有效辅助疫情期间的线上教学活动。其中，志愿服务者主要指高校大学生；志愿服务对象指需要学习帮助的各年级学生；监督与协调者指协调、组织该志愿模式的有关学生组织或部门。 在教学志愿服务前期，大学生可以根据自己的实际情况，安排空余时间志愿报名，进行线上教学志愿服务。待志愿服务者与志愿服务对象将基本信息录入报名系统后，数据库初步生成结果，再由监督协调部门进行一对一个性化匹配。在匹配完成后，志愿大学生与其服务学生及其家长进行沟通，商议辅导时间并了解学生的具体学习情况，以便志愿者提前准备适宜难度的辅导材料。另外，为了便于组织管理，该模式监督协调部门将会为志愿服务者与服务对象提供统一的线上教学平台，以便统计授课时间，了解授课具体情况。 在教学志愿服务中期，志愿者需要完成商议时间的辅导任务，检查学生掌握情况并及时给学生家长提供反馈；在授课过程中，除了志愿服务者除了需要在约定时间内完成教学辅导外，也可在双方协商融洽的基础上，安排平时的答疑时间，方便学生随时学，随时问。 在教学志愿服务后期，志愿服务者需对学生学习情况形成一份总结性报告，反馈给学生家长以及监督协调部门。同时，学生和家长也应根据志愿服务者的服务情况，对其作出评价及建议，为该模式的改进与提升提供参考。
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user: 4. 重大疫情中高校大学生线上志愿教学模式效应 通过上述的分析，该线上志愿教学模式的顺利运行，会对线上教学及志愿服务两方面的发展产生重要影响。 对线上教学来说，线上一对一教学结合当今互联网高速度、高效率、大数据的特点，实现了精准个性化。与数据资源丰富的部门、媒体和企业建立良好的合作关系，他们拥有的用户量大、数据量大，数据蕴藏的价值高，借助他们的数据合法地合规地挖掘教育对象的相关信息，可以为实施教育活动提供依据 [ 7 ]。通过数据精准匹配，线上一对一教学能最大限度发挥教学的效果，更好地落实因材施教的教学方法与教学原则。在这基础上，线上一对一教学能有效帮助志愿服务对象(学生)解答课堂疑惑，解决个人学习问题。同时，相比于学校教师统一教学，志愿者一对一教学会更加以学生为中心，并根据学生知识水平、掌握程度等因素制定个性化的教学方案，达到针对性的个性化教学，从而大幅度提升教学效率。在这样以学生为导向的教学环境下，学生不仅容易产生学习兴趣，积极主动地参与学习，且更倾向于大胆提问、不断追问，直至解决问题。总体而言，在线一对一的模式对于学生的针对性更强，完全依据学生的学习进度与性格定制，具有因材施教的特点；在线一对一模式充分调动教师在教学方法和情感的投入，能够紧密结合学生的学习进度，促进学习效率的提高；在线一对一模式还增加了老师和学生相处的时间，老师可以及时反馈孩子的学习状况及情绪，这对学生的学习积极性也会有一个正面影响。 对志愿服务平台发展来说，这虽是挑战也是机遇，促进了平台发展的网络信息化。民政部关于学习宣传贯彻习近平总书记志愿服务重要指示精神的通知中指出“积极搭建志愿服务平台，推动志愿服务常态化 [ 8 ] ”，这就鼓励了广大志愿服务平台的搭建与发展。随着互联网技术的不断发展，网络平台的形态从单一向丰富、从静态向动态、从单独的PC端向综合移动端发展，网络平台更注重交互性和个性化，用户体验成为重要的指标 [ 9 ]。本文合作教师针对在线一对一辅导课程中的交流认知可视化进行研究，建构了交流认知可视化分析框架，并对4节共350多分钟的在线一对一教学视频，进行了基于框架的6层次编码和可视化呈现 [ 10 ]。该分析框架，拓展了Anna Sfard交流认知理论中的2水平层次到6层次水平，第一次将该理论用到线上交互教学环境，将会为线上教学的交互智能可视化提供框架和数据参考。我们可以更直观地看到学生在课程中的认知状态以及学生主导的认知出现水平、持续时间和接受程度的反馈。相关平台应当不断完善平台设计，丰富平台功能，来满足用户的需求。志愿服务者(大学生)在这样的志愿平台上实践，极大提高了大学生志愿者自身的能力与水平的发展。开展线上志愿服务是将课堂知识和课外实践有机结合的良好平台，为大学生运用所学的知识技能提供了实践机会，志愿者在帮助他人的同时，也提升了自己的专业能力。同时，把互联网的创新成果与大学生志愿服务工作深度融合，推动宣传推广、效率提升、组织变革，也已成为互联网时代大学生志愿精神培育的重要途径 [ 11 ]。这将有助于强化大学生公民意识、有助于增强社会责任意识、有助于强化艰苦奋斗精神。
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user: 5. 研究展望 民政部关于学习宣传贯彻习近平总书记志愿服务重要指示精神的通知中指出，我们应当“全力推动志愿服务事业再上新台阶” [ 8 ]。高校大学生线上志愿教学模式是线上志愿与教学的结合，改变了传统的志愿教学模式，辅助学生课业学习、查漏补缺，并提高其学习积极性；促进大学生专业能力提升，培养志愿精神；建立线上教学的个性化数据库，推动线上教学发展；注重志愿服务平台的网络交互性，完善志愿服务平台。这一切都为志愿服务事业在教学方向的发展提供了新思路。 教育技术的日新月异催生了科技辅助下的多种网络化教学 [ 12 ]。总体而言，新提出的高校大学生线上志愿教学模式还尚未成熟，在志愿者选拔程序、志愿者前期培训、平台建设等方面需要进一步完善，同时还存在反馈的效率问题，这进而会影响大学生志愿教学资源的优化调配，积极性调动，表彰总结等方面。所以，我们仍需不断努力，改进各种弊端，争取提供更加专业化、系统化的线上志愿教学模式；在教学中不断结合教学实际，紧紧围绕提高教学质量这个中心，不断采取新的措施，促进课程建设和教学质量的提高 [ 13 ]，力求做到志愿服务效应最大化。
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user: 摘 要 本文针对车载自组织网络中车辆与路侧单元的网络连接性问题，以车队为研究单位，分析道路上到达车辆的移动属性，将车队与路侧单元的连通概率计算转变为到达车队长度概率的计算。提出车流较大情况下，车辆以车队行驶时的车头时距服从对数正态分布，并在此基础上用卷积公式推导出车队长度的概率模型，实例分析结果验证了提出的概率模型的准确性。 关键词 :车载自组织网络，车头时距，路侧单元，网络连通度 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 车载移动网络通信主要由车与车之间的通信(V2V)和车与路边单元间(V2I)的通信2种方式组成。车辆通过搭载的无线通信设备与其他车辆或布设在路边的路侧单元(Roadside Unit， RSU)通信，以实现路况预告、危险预警和辅助驾驶等功能。与传统的移动网络相比，车载移动网络具有高的动态拓扑结构、可预测的节点轨迹、多样化的通信场景和严格的延迟要求，因此车辆与RSU之间的连接概率往往与道路上车辆的运动模式有关。在交通繁忙时，车辆很容易聚集形成车队，车队中的车辆通常以相对稳定的速度行驶，而且在短期内它们具有一致的行进方向，需要共享的交通信息大致相同，车队中的车辆可以相互通信，本文将通过分析车队移动规律，研究车辆与RSU之间的连接概率。 目前有不少文献集中于车辆之间的V2V通信中的连接概率。张莉华等人在文献 [ 1 ] 中针对车联网的数据传输问题，基于车辆到达分布规律推导了车间通信的连接概率，即成功连接的车辆簇中车辆的数量以及车辆间的间隔，进而提出了基于连通概率的路由协议。在此基础上，臧冠男等人在文献 [ 2 ] 中计算车辆链路的连通率时，考虑了车辆的高速移动对路由稳定性的影响，并以连通概率最高的路径作为决策路由的依据，以降低数据包传输时延迟并提高吞吐量。与上述研究不同，为了分析路侧单元在车辆自组织网络中的部署问题，王振宇等人针对一维高速公路场景下，在文献 [ 3 ] 中提出车辆在路侧单元的辅助下，在两跳通信覆盖范围内的下行连通概率分析模型，为部署路侧单元的最小间隔提供参考依据。Yu Wang等人在文献 [ 4 ] 中分析了在间歇连接的车载网络中路边单元部署的信息传递延迟。利用解析模型来描述平均信息传递延迟与沿途两个相邻RSU之间的距离之间的关系。所建立的模型考虑了相邻的两个RSU之间随机生成道路状况信息，还考虑了包括车速、车辆密度、发生事故的可能性以及两个RSU之间的距离。旨在某些关键时间应用的延迟要求下计算了两个相邻RSU之间允许的最大距离。 针对非自由流交通中，车辆易聚集成车队的特性，一些路侧单元部署间隔的研究围绕交通流中的车队长度分析展开。朱利旻等人在文献 [ 5 ] 中把目标车辆划分为簇，以研究路侧单元的部署问题。分析车辆到达分布和车辆簇内间隔和簇间间隔的概率，并以此推算出车辆簇的长度的期望值，提出了基于簇的路侧单元部署方法。Shao C.等人 [ 6 ] 分析了车辆在不同交通密度分布下的网络连接概率。并分别考虑了V2V通信场景和V2I通信场景，他们研究了连接概率与关键参数之间的关系，包括交通密度、普通车辆的传输范围、基于车队的传输范围、RSU的传输范围、相邻两个RSU之间的距离和VANET中车队的比率。 虽然目前的研究中不乏针对车队与路侧单元连接概率的研究，但鲜有把关注点放在车队中车辆的移动属性研究上，假设同向行驶车队中的车辆可相互通信，本文试通过研究到达车队的移动属性，分析其与路侧单元的连通度，将车队与路侧单元的连通概率计算转变为到达车队长度概率的计算，并进行实例分析验证。
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user: 2. 连通模型 根据车辆联网协议标准IEEE802.p，RSU的传输半径远大于道路宽度，因此其对车辆连通性的影响可以忽略不计。因此，道路模型可以简化为一维单向路段，如图1所示。 图1. 车队与路侧单元连通模型 假设目标路段旁只部署了一个路侧单元，车队经过时，车队中的任何车辆一旦与路侧单元连接上，则车队中的所有车辆都可以共享路侧单元广播的信息，避免单个车辆因故障而无法与网络连通的情况，且车辆以车队的形式在道路上行驶有利于交通信息的共享，同时降低交通资源的消耗。
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user: 3. 车队长度概率模型 3.1. 车头时距分布特性 现有文献中研究车辆连续的到达多以车头时距为基础，车头时距指的是路段中向同一方向行驶的连续的两辆车经过某个断面的时间差。车辆的到达一般服从参数为 λ 的泊松分布，其分布函数可表示为： P ( n ) = ( λ t ) n e − λ t n ! (1) 式中， P ( n ) 表示在t时间段内到达了n辆车的概率。 而车头时距是连续型的分布，一般用指数分布来表示。根据(1)式，没有车辆到达的概率 P ( 0 ) 相当于连续两辆车车头的时间间隔至少为计数时间t，于是车头时距小于t的概率密度函数可表示为： f ( h < t ) = d d t P ( h < t ) = d d t [ 1 − P ( h ≥ t ) ] = λ e − λ t (2) 观察式(2)，该函数的曲线是随t单调递减的，车头时距越短概率越大，但车辆间的距离至少有一个车身的长度，故车辆间存在一个最小的时距 Δ ，则式(2)可改进为移位负指数分布： f ( t ) = { λ e − λ ( t − Δ ) ，         t ≥ Δ 0 ，                           t < Δ (3) 根据文献 [ 7 ] 指出，该分布在路段车流小于750 veh/h时适用，只适合用于拟合在到达率较小的单列车流，此时道路上的车辆是自由流状态，不符合本文所要研究的可形成车队行驶的非自由流拟合。在道路上的车流密度比较大时，形成车队的车辆不能随意行驶，紧跟前车的驾驶员只能根据前车的状况而调整行车速度，出现较大或较小的车头时距的可能性比较小，所以车队中的车头时距维持在一个相对稳定的值，符合正态分布的特点，又车辆的到达是相互独立的，遂车队中的车头时距可用对数正态分布函数来描述： f ( t ) = 1 σ 2 π t e − ( ln t − μ 2 σ ) 2 (4) 式中， σ 和 μ 分别表示变量对数的标准差和平均值。 将道路简化为单向一维的线段，假设车辆集结形成车队后以相同的恒定速度v行驶，车辆的间隔为车辆的行驶速度v和车头时距t的乘积。由概率论的知识易知，到达的车辆间的间隔的概率密度函数可表示为： f d ( d ) = f ( t ⋅ v ) = 1 σ 2 π t ⋅ v e − [ ln t ⋅ v − μ 2 σ ] 2 (5) 3.2. 车队长度概率 在形成车队之际，车辆的跟驰行为由于受到干扰而引起车辆相应的加速或减速，车辆间距也会随之受到影响 [ 8 ]。间距变化的规律可近似看成正弦变化，则间距扰动函数表示为： f k ( x ) = A sin ( ω ⋅ t ⋅ v ) (6) 式中，A表示变化的振幅， ω 表示变化的角频率。 在观测车队形成的过程中，车辆间距的变化是一个持续更新的过程，车辆间的距离不仅与车辆的到达概率有关，还和车辆跟驰行为的扰动影响有关，而且这个过程是连续的，所以车队的长度应为车辆间隔与间隔扰动在路段上各点的叠加，定义 d 2 为2辆连续的车辆组成的车队的长度(即前车车头到后车车头的距离)，则 d 2 的概率密度函数可由卷积公式得到： f ( d 2 ) = f d ∗ f k = ∫ d min d max f d ( d 2 ) f k ( d 2 − x ) d d 2 (7) 式中， f d 为到达车辆的间隔的概率密度函数， f k 为车辆间距的正弦扰动函数， f d ∗ f k 表示这两个函数的卷积运算公式， d max 和 d min 分别表示积分的上限和下限， d min 可由车辆所在路段的最小安全车距确定， d max 由可接受穿越间隙的车距确定，表示如下式： { d min = l ¯ + α d max = l ¯ + β (8) 式中， l ¯ 表示车辆的平均长度， α 表示最小安全车距，根据车辆所在路段的限制有不同的取值， β 表示车辆间不能接受一辆车穿越的最大距离。 当车队由n量车组成时，易知车队总长度的概率密度函数 f ( d n ) 由 f ( d 2 ) 的n重卷积可得： f ( d n ) = ∫ d min d max ⋯ ∫ d min d max f d ( d 2 ) f d ( d 3 ) ⋯ f d ( d n ) f k ( x − d 2 − d 3 − ⋯ − d n ) d d 2 d d 3 ⋯ d d n (9) 3.3. 连接概率 对车辆到达进行观测，而车辆可能在开始观测很早之前就已经在行驶了，在观测过程中相互独立的连续到达的车辆间隔，与初始车辆间隔有着不同的分布概率，这个过程可以用延迟更新理论来描述。而当观测时间较长时，车辆的到达概率可视为与初始到达概率无关的常数，于是到达车辆的间隔可用平衡更新理论来描述。 假设路侧单元部署在观测路段中点处，在观测路段的两端有部分路段是处于覆盖范围之外的，即盲区路段，若整个车队都在覆盖范围内时，车辆与路侧单元必定连通，则可将连通概率定义为车队长度大于盲区路段长度的概率。根据前文所述的覆盖模型，车队在驶入路侧单元覆盖范围时分为如下两种情况：一是车队中所有车辆均在覆盖范围内；二是车队中只有部分车辆在覆盖范围内。由n辆车组成的车队中首车前轴至末车前轴的距离 d n 大于盲区路段长度 l n 的概率可表示如下： P n = 1 − [ ∫ 0 L − l n f e ( y ) ∫ 0 l n f d n ( x ) f k ( L − x ) d x d y + ∫ L − l n L f e ( y ) ∫ 0 l n f d n ( x ) f k ( L − x ) d x d y ] (10) 式中，L为观测路段的长度， f e ( y ) 表示初始分布概率密度函数， f d n ( x ) 为到达车辆的n重卷积。 由于模型表达式复杂，难以通过直接节分计算获得闭合解，将 l n 按一定长度 Δ 划分为离散值，采用积分区间上下限差值的方法来求解，再利用积分的可列可加性质求得最终概率。各划分区间的连通概率为： Δ P n ( l n ， L ) = P n ( l n + Δ 2 ， L ) − P n ( l n − Δ 2 ， L ) (11)
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user: 4. 实例分析 实验中使用的车流数据来源于德国航空航天中心(ITS-DLR)交通系统研究所的TAPASCologne项目 [ 9 ]。项目根据关于德国人的交通和地区中交通设施信息，模拟场景还原了德国科隆市内一整天的交通情况。模拟项目以交通软件SUMO作为载体，将所需数据导入Matlab进行计算。 4.1. 车辆移动属性分析 选取交通高峰期作为观测时间，当车辆集结成车队行驶时，获取连续两辆车的经过检测器的时间，计算出车头时距，检测次数为200次。将得到的200组车头时距分为50个区间统计作柱状图，如图2所示，在检测时段中车队的车头时距分布在1.8 s至3 s之间，拟合得到的图像符合参数为 μ = 0.7984 ， σ = 0.1037 的对数正态分布，验证了上文所提出的假设。 图2. 车头时距分布拟合 4.2. 车队与路侧单元连通度分析 为验证提出的车队与路侧单元连通模型，计算在不同观测路段长度L值下的连通概率。假设路侧单元的覆盖范围为200米，将L设置为200 m至1000 m的9种不同大小，观测其中路段上100个到达车队的长度，分别计算连通度，得到的实际连通曲线如图3。将观测得到的平均车速、平均车辆长度、平均到达车队中的车辆数带入所提出的模型计算得到理论曲线。验证了提出的车队长度模型基本符合实际。由图3可看出，当L等于路侧单元覆盖距离200米时，车队与路侧单元必定连通，连通度随所观测路段长度的减小而降低。 图3. 连通概率实际与理论结果比较
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user: 5. 结语 本文以车队为单位，通过分析路段上车队的移动属性，研究了车辆与路侧单元的连通概率，主要得到的结论如下： (1) 一般运行状态下的车辆到达间隔分布并不符合车队中车辆间隔的分布，分析得出车辆在密集行驶状态下的车头时距符合对数正态分布的结论。 (2) 本文结合提出的车头时距分布，利用卷积公式建立了车队长度概率模型，采用平衡更新理论描述车队中车辆的间隔，在提出的模型中考虑了车辆跟驰行为特性对车辆间隔的扰动，将车队与路侧单元的连通概率计算转化为车队长度概率计算，并通过实例分析验证了模型计算结果与实际基本一致，该研究结果可对路侧单元的部署间隔提供一定的参考依据。
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user: 摘 要 本文在问卷调查和前期研究的基础上，根据泰勒和艾伦•奥恩斯坦的课程建设理论以及一线教学经验和思考，尝试从教材、网上辅课、选修课、课堂活动和第二课堂活动对新建本科院校大学英语课程的设计和实施提出建议。调查数据显示，新建本科院校学生入学时的英语总体水平大多处于《中国英语能力等级量表》初级阶段。根据这一实际，大学英语课程应构建以语言认知目标为基础的立体课程体系，依托网络教学平台，通过线上和线下相结合的方式，以教材 + 网上辅修课、课堂活动 + 选修课 + 第二课堂活动的立体课程体系，不断激发学生的学习兴趣、提升语言应用能力、思辨能力、跨文化交际能力、自主学习能力以及社会适应能力。 关键词 :大学英语，课程设计，新建本科，《中国英语能力等级量表》 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 研究背景 课程建设一般包含课程目标的定制、课程设计、课程实施以及课程评估。对大学英语课程建设的研究也没有停止过。郝成淼将2013年之前的大学英语课程研究总结为“一个总体认识、四种主要理念、四类主要模式”。一个总体认识指以建构主义等当代教育哲学为主的理论基础；四种主要理念指“个性化教学”，“内容教学”，“以人为本”和“整体主义”(课程与社会的联结、课程内部的统整、教学过程的整体性等)；四种主要模式指“立体化”模式，“生态化”模式，“通识教育”模式，以及“专业英语”模式 [ 1 ]。近年来，随着网络对教育的不断介入和技术的不断提升，“互联网 + 教育”模式成为大学英语课程研究的一个重要方面。基于微课、慕课、网络教学平台和网络教学资源的翻转课堂研究、混合式教学研究等层出不穷。但是，尽管大学英语历经了“两轮的改革，但是无论怎样改，社会和学生似乎对大学英语教学质量的满意度都没有明显提高” [ 2 ]。原因是多方面的，但其中之一可能是没有根据实际情况做好校本研究。基于学生、立足校本、结合实际、面向社会的课程研究才有可能对大学英语教学产生实质的影响。《大学英语教学指南》(2017)列出大学英语教学目标设定为三个级别，并概述了各个级别中听、说、读、写、译各项技能的分项目标。在课程设置上，《指南》提出大学英语教学的主要内容可由通用英语、专门用途英语和跨文化交际三个部分构成；大学英语课程体系可由必修课、限定选修课和任意选修课组成 [ 3 ]。《中国英语能力等级量表》(2018)将英语学习者的语言能力分为9个级别(1~3级为基础阶段，4~6级为提高阶段，7~9级为熟练阶段) [ 4 ]，并对每个级别不同方面的语言能力和运用策略进行了具体阐述，为英语教学目标的制定提供了良好的依据。多级教学目标的制定源于学习者语言能力层次不一。新建本科院校学生的英语水平普遍低于老牌本科院校是不争的事实。因此在课程目标的制定和课程的设计方面更应立足本校学生的语言基础和学习需要。 基于此，课题组以“问卷星”平台为载体，以《中国英语能力等级量表》(以下简称量表)中的学生自测量表为依据，编制了“基于《中国英语等级量表》的陕西新建本科院校大学英语课程建设研究”的问卷，调查省内新建本科院校学生的语言基础和学习需要。收回有效问卷760余份。本文以此次问卷数据和前期依据此数据对新建本科院校大学英语课程教学目标的研究为基础，以《量表》为指导依据，以网络教学平台和教学资源为依托，探讨新建本科院校大学英语“立体化”课程设计和实施方案，以期为同类院校大学英语教学方式的丰富和过程教学质量的提高尽绵薄之力。
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user: 3. 结语 新建本科院校大学英语课程建设需在遵循《大学英语教学指南》大框架下立足本校实际，构建适合本校学生的课程体系。课程设计是构建课程体系的重要环节。科学、合理的课程设计能激发学生的学习积极性，能帮助学生在提升语言运用能力的同时，提高其思辨能力、自主学习能力、以及跨文化交际能力，也能使教育目标更易于实现。好的课程设计需考虑学生现有的学业水平、学生的学习需要、以及与教和学都相关的整体生态环境，并在综合考虑这些因素的基础上，构建包括线下课堂、线上课堂、选修课、和第二课堂活动等在内的立体课程体系，并根据实施情况不断调整，以增加课堂活力，延伸大学英语教学的深度和广度，实现大学英语作为语言课和人文课的双重价值。
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user: 摘 要 职场排斥是员工在职场中所体验到的一种复杂的人际冲突，往往会导致员工出现一些回避反应，例如员工的沉默行为。以往的研究主要关注职场排斥与员工沉默行为的认知因素，而有关情绪因素对员工造成的影响则较少受到关注。本研究选取222名在职员工作为本次研究的研究对象，通过职场排斥对员工沉默行为的基本框架，从情绪路径对上述关系中情绪耗竭的中介作用进行研究。研究结果表明：职场排斥能够正向预测员工的三种沉默行为；情绪耗竭在职场排斥与员工的三种沉默行为之间起到部分中介作用。基于此，组织和领导者应注意引导建立和谐的职场工作氛围，关注员工情绪对于员工沉默行为的影响，促使员工积极建言。 关键词 :职场排斥，情绪耗竭，默许性沉默，防御性沉默，漠视性沉默 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 随着经济的飞速发展和科技的不断创新，当前的时代背景下，无论是个人还是组织都面临着更加严峻的考验：企业之间愈发激烈的竞争以及顾客对于美好生活的需要和期望，都促使企业向他们的员工提出具有创新能力和敢于发言的勇气等种种要求。然而，企业中不可避免地存在这样一种现象，即员工明显感觉到或者明确发现了工作过程中存在的问题，但是在考虑了各种可能的结果后，最终选择沉默的现象。 以往研究发现，员工的沉默行为会对组织和员工个人产生一定的负面影响。何轩(2010)的研究表明，员工的沉默行为在一定程度上可以看作是组织公民行为的对立面，虽然没有对组织绩效或者人际关系造成直接的、表面的损害，但是员工的沉默行为也的确会导致组织内的一些重要信息和员工具有创新性的想法没办法及时有效地传递给组织，进而对组织的沟通、变革和创新造成影响(Morrison， 2014)。也就是说，员工的沉默行为可能成为组织成长和发展的重大阻碍(Tangirala & Ramanujam， 2008；田书芹，2009；易明，等，2018)。因此，了解员工沉默行为的形成机制进而实现组织的全面可持续发展变得日益重要。 员工的沉默行为作为一种典型的非角色内行为受到不同组织情境的影响。而组织工作氛围作为组织的一个重要情景因素，对于员工的行为具有不可忽视的影响(张戌凡，等，2013)。作为员工对工作情境氛围的一种主观感知，职场排斥可以通过员工的主观心理过程对其沉默行为产生影响(Morrison & Milliken， 2000；吴隆增，等，2010；贾波，周菲，2014；林志扬，杨静，2015；刘小禹，等，2015；Gkorezis et al.， 2016)。那么职场排斥是通过何种心理过程(机制)对员工的沉默行为产生影响以及如何影响的呢？ 国内外学者大多基于认知路径来探讨职场排斥对于员工沉默行为的影响机制，涉及的一些认知变量主要包括组织认同(吴隆增，等，2010；贾波，周菲，2014)、工作安全感(丁宁，张敬洁，2019)、组织公平感(Tangirala & Ramanujam， 2008；何轩，2010)等，但这些研究均忽略了职场排斥作用于员工行为的另一条路径，即职场排斥通过影响员工的情绪，继而影响到员工的行为反应。 李锡元等人(2019)基于压力与应对理论，发现职场排斥不仅通过员工的个人心理感知因素对员工行为产生影响，情绪的作用也不可忽视。研究表明，组织情境下，许多工作因素正是通过情绪反应来影响员工的工作态度、工作行为和工作绩效的(Barsade & Gibson， 2007; Miner & Glomb， 2010)。 基于此，本研究文从职场排斥的视角，探究情绪耗竭感在职场排斥与三种沉默行为(默许性沉默、防御性沉默和漠视性沉默)关系中的作用，揭示影响沉默行为的重要前因变量及其影响机制，以期丰富有关情绪因素对员工沉默行为相关领域的研究。
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user: 2. 研究对象与方法 2.1. 研究对象 采用随机抽样，通过问卷星选取在职人士作为研究对象，共有246名在职员工参加研究，含有效问卷222份，有效回收率为90.24%。222名被试中，男性108人(占48.6%)，女性114人(占51.4%)。被试平均年龄为36.51岁(SD = 10.97，全距为18~65)。被试平均工作年限为14.05年(SD = 11.36，全距为0.5~43)。从受教育程度来看，被试的受教育水平在“大专及以下”为70人(占31.5%)，受教育水平在“本科”为129人(占58.1%)，受教育水平在“硕士及以上”为23人(占10.4%)。 2.2. 研究工具 2.2.1. 职场排斥量表 选用Ferris等人于2008年(Ferris， 2008)所编制的十项量表，经员工自评进行测量。该量表原始的Cronbach α系数为0.904 (>0.70)，具有良好的测量信度。本研究中该量表的Cronbach α系数为0.886。 2.2.2. 情绪耗竭量表 选用Maslach和Jackson (1981)所编制的九项量表来测量情绪耗竭。其中一个例子是“当我早上起床，不得不面对新的一天的工作时，我感到疲惫。”选项的范围从“1 = 从不”到“5 = 一天一次”。本研究中该量表的Cronbach α系数为0.893。 2.2.3. 员工沉默行为量表 选用郑晓涛等(2008)在中国情境下开发的十二项量表，分为三个维度。本研究中总量表的信度系数为0.886，默许性沉默、防御性沉默和漠视性沉默的内部一致性系数分别为0.819、0.766和0.821，具有较高的信度。 2.3. 研究方法 运用SPSS24.0软件，对数据进行描述性统计、相关分析、回归分析以及中介效应检验等处理。