DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 通讯方式的选择 Docker deamon是Docker最核心的后台进程，他负责响应来自Docker client的请求，然后将这些请求翻译成系统调用完成容器管理操作。该进程会在后台启动一个API server，负责由Docker client发送的请求；接收到的请求将通过Docker deamon分发调度，再由具体的函数来执行请求 [ 24 ]。 要与Docker daemon通过rest API通信，有三种通信方式：1) Unix domain socket (简称Unix Socket)，2) Systemd socket activation，3) TCP。其中Systemd socket activation的工作方式是让systemd守护进程代表应用程序打开监听Socket，并且仅在连接进入时才启动它。然后将套接字交给新启动的应用程序，由它负责 [ 25 ]。本质上也是Unix Socket通信。 为了研究高并发情境下哪种方式与Docker守护进程通信最佳，我们进行了多组实验。 3.1. 实验环境 本文测试环境使用服务器1台，主要是与容器通讯方式的选择和容器并发启动影响的相关因素进行研究，容器版本为Docker18.06.2-ce，服务器配置如表1。为了排除网络带宽限制等影响，我们采用直接请求本机的Docker守护进程，这样不会产生额外的消耗，使Tcp和Unix Socket结果更加真实。 Table 1 Experimental environmen 组件 规格 CPU 8 CPUS x Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2630 v4 @ 2.20 GHz 内存 16G 操作系统 Ubuntu 16.04.6 LTS Docker版本 18.06.2-ce 表1. 实验环境 3.2. 顺序执行 我们对两种通信方式进行实验，分别顺序执行200次List Images [ 26 ] 方法请求Docker deamon，时延为以向Docker demon发送请求开始到Docker deamon返回数据为止。得到的实验结果中Unix Socket通信响应时间的平均值为2499.73 µs，Tcp通信的平均响应时间为2909.11 µs，如图2。实验结果中Unix Socket与Tcp的传输时延区别不是非常明显，Unix domain socket平均通信时间比Tcp提高了大约10%，不过我们为了测量网络抖动，引用了变异系数来确定网络抖动情况，公式为： C = n Σ ​ x 2 − ( Σ ​ x ) 2 n ( n − 1 ) Σ ​ x n (1) 公式(1)中x为一次请求的延时，n为请求次数。最后得出结果Unix Socket的变异系数为0.002724，Tcp的变异系数0.004679，可见Http通信方式的网络抖动比Unix Socket通信方式高了大约一倍。 因此我们可以得到结论，在顺序启动容器时与Docker demon进行通信时，Unix Socket的通信延时和网络稳定性都优于Tcp方式。 图2. Unix Socket与Tcp顺序执行200次请求时延 图3. Unix Socket与Tcp 1~1000次并发请求时延 3.3. 并发执行 我们对两种通信方式进行实验，分别并发执行1~1000次List Images [ 24 ] 方法请求Docker deamon，时延为以向docker demon发送请求开始到Docker deamon返回数据为止。我们发现，当达到一定并发量时，使用Unix Socket通信方式请求Docker deamon，Docker deamon无法正常响应。图3为Unix Socket与Tcp各并发执行1000次的时延，当Unix sock时延没有数据说明Docker deamon出现无法正常响应的情况，容器也没有启动成功，根据图中数据可以得出当前实验环境下Unix Socket能接受的最大并发请求数为80次左右，而Tcp方式不论并发请求次数多少都可以正常响应。 表2是不同并发次数的各个数据，为了降低偶然性，我们不同并发次数执行各了10次，然后将10次数据汇总起来一起统计。整体而言在并发情况下，可以看出Unix Socket通信方式响应速度更快，可以承载的并发数量低，网络抖动小。Tcp通信方式响应速度慢，可以承载的并发数量高，网络抖动大。因此我们建立了一个数学模型来确定Unix Socket和Tcp两种方式的优劣 R = t x − t min t max − t min + c x − c min c max − c min + e r r (2) S = min ( R u ， R t ) (3) 公式(2)为计算优劣系数，其中t x 为平均通信时延，t min 为通信时延最小值，t max 为通信时延最大值，c x 为变异系数值，c min 为变异系数最小值，c max 为变异系数最大值。err为请求失败次数。 公式(3)为取Unix Socket和Tcp两种通信方式计算得出的优劣系数最小的值为最佳通信方式。根据我们的实验结果得出结论并发启动在一定数量之前选择Unix Socket通信方式最佳。在并发启动数量在一定数量之后选择Tcp通信方式最佳。 Table 2 Unix Socket and Tcp two kinds of communication statistic 通信方式 并发次数 最大响应时延(ns) 最小响应时延(ns) 平均通信时延(ns) 变异系数 异常次数 Unix Socket 100 69 3 29.304 0.000478028 0 tcp 100 88 3 32.916 0.000535878 0 Unix Socket 200 110 6 59.776 0.000201821 2 tcp 200 120 6 63.309 0.000194561 0 Unix Socket 300 180 5 77.171 0.000150895 89 tcp 300 197 9 92.733 0.000127485 0 Unix Socket 500 275 12 131.661 0.000096416879 349 tcp 500 303 12 155.422 0.000081914477 0 Unix Socket 1000 515 3 201.462 0.000067467604 2083 tcp 1000 624 28 331.870 0.000040800157 0 表2. Unix Socket与Tcp两种通信统计
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user: 4. 容器并发影响因素 4.1. 容器启动过程 我们测试容器并发启动，因此容器镜像下载的时延不在我们考虑之内，所以我们提前下载好要测试的镜像，确保容器镜像传输不影响容器并发启动实验数据。 单个容器启动过程如图4，1) Client发送一个创建容器请求。2) Docker deamon接收请求进行处理后调用Linux namespace等命令进行创建容器操作。3) 容器创建成功发送创建成功的响应给Client。4) Client发送容器启动请求给Docker deamon。5) Docker deamon进行启动容器操作。6) Docker demon返回给Client端响应，同时容器进行加载库文件和启动相关服务等操作，为了避免Docker demon没有正常响应请求问题，我们统一采用Tcp方式请求Docker deamon。 测试容器启动成果条件根据容器镜像类型不同而不同，我们对容器类型进行了分类，如表3。我们利用在容器中运行最简单的任务或等待容器报告就绪来度量启动时间。作为语言类容器，任务就是的编译或者解释一个简单的“hello world”语言程序。Linux发行版的镜像就是运行一个非常简单的shell命令，通常是“echo hello”。对于长时间运行的服务器(尤其是数据库和web服务器)，我们测量到容器输出“ready”的信息的时间。对于一些特别的服务器，将轮询公开端口，直到有响应为止。 图4. 容器启动流程 Table 3 Container image classificatio 类别 镜像 Linux发行版 alpine， busybox， centos， cirros， crux， Debian， fedora， mageia， opensure， oracleLinux， ubuntu， ubuntu-debootstrap， ubuntu-upstart 数据库类 cassandra， crate， elasticsearch， mariadb， mongo， mysql， percona， postgres， redis， rethinkdb 语言类 Clojure， gcc， golang， haskell， hylang， java， jruby， julia， mono， perl， php， pypy， python， r-base， rakudo-star， ruby， thrift Web服务器类 Glassfish， httpd， jetty， nginx， php-zendserver， tomcat Web框架类 Django， iojs， node， rails 其他 Drupal， ghost， hello-world， jenkins， rabbitmq， registry， sonarqube 表3. 容器镜像分类 4.2. 容器并发启动硬件因素分析 首先我们对容器并发启动时延进行了测试，启动的镜像为ubuntu。结果如图5，可知容器的平均启动时延与并发启动的次数成正比，平均启动时延随着并发启动次数的增加而增大。 我们对启动过程影响因素进行了汇总，主要通过容器并发启动时CPU使用率，内存使用情况和磁盘IO值来确定。磁盘IO值使用磁盘工作时间占用总时间的百分比。公式为： u t i l = Δ i o Δ t (4) 公式(4)中为Δ io 写操作消耗的时间，Δ t 为采样周期。为了研究并发启动时何种因素对容器启动速度影响最大。我们采集了并发启动数量从1次到10次的数据，每次测试10次取中值。 图5. 容器1~1000次并发启动时延 图6. 容器并发启动1~10次CPU使用率 图6为容器并发启动1~10次CPU使用率，可以看到CPU成线性增长，到最后基本达到饱和状态。图7为容器并发启动的详细时延，可以得到启动时延根据并发启动的数量增加而增加。图8为容器并发启动的内存使用情况，可以看到内存几乎稳定在3000 M到4000 M之间，变化不明显。图9为容器并发启动磁盘IO值，可以看到磁盘IO值为0.10%~0.15%之间，可以认为基本不使用磁盘IO。 综上可得，影响容器并发启动时延的主要因素为CPU使用率，如果要提高并发性能，可以考虑优化CPU使用率。 图7. 容器并发启动1~10次详细时延 图8. 容器并发启动1~10次内存使用 图9. 容器并发启动1~10次磁盘IO 4.3. 容器并发启动镜像因素 为了确定容器并发启动速度是否和镜像大小相关，我们分别并发启动了1000个镜像大小为78.43 M的ubuntu镜像和1000个镜像大小为908 MB的Node镜像。镜像为Docker hub [ 27 ] 官方镜像，并且对它们的启动时延进行对比。 结果如图10，发现Ubutu镜像和Node镜像启动时延相差不明显，得出结论镜像大小不是影响并发启动的主要因素。 图10. 不同镜像大小并发启动时延比较 4.4. 预先创建容器 根据docker容器启动步骤，分别为容器创建过程和容器启动过程 [ 1 ]。因此我们确定容器预先创建好之后是否能提高容器并发启动效果。结果如图11。发现预先启动容器镜像再并发启动时延比正常容器并发启动时延提升了10%，效果不是很明显。所以得出结论预先创建容器对容器并发启动效果提升不明显，容器并发启动最主要的性能损耗在容器启动阶段，不是在容器创建阶段。 图11. 预先创建容器镜像后并发启动效果对比
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user: 5. 未来展望 针对容器并发启动研究，我们可以根据得出的结论来针对这一特定场景进行专门的优化，来提高容器并发启动性能。可以采用CPU分时计算的思想来提高CPU利用率，根据时间序列预测的方法提前创建容器等操作，也可以进一步细化容器并发启动研究，针对容器启动过程的各个阶段来进行实验得出结果，并且容器并发启动应用环境不只有实训平台下的应用场景，有可能在高性能计算等领域也会出现相关场景，可以根据特定场景的特性来进行针对性研究。
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user: 摘要 自我效能觉知(perceived self-efficacy， PSE)指的是个体对自身是否有能力执行特定任务的即刻判断，是自我效能中具有状态性特征的成分。其不稳定性具体表现为，当某次成败经验出现时，PSE的强度会随成败经验而发生变化，但这种变化并不持久，当成败经验结束一段时间后，若是没有新经验出现，则PSE的强度水平会逐渐退回成败经验出现前的状态，本文称这种现象叫做自我效能觉知的波动。为了验证这种波动现象是否真实存在，研究者需要验证以下假设：当且仅当PSE得到正或负反馈经验时，其反馈前后的强度水平是否会发生相应的显著变化，经历正反馈后的后测水平大于前测水平，经历负反馈后的后测水平小于前测水平；当反馈结束一段时间后，若是没有新的反馈经验出现，则PSE的强度值会逐渐恢复为经历反馈前的水平。为了验证以上假设，研究者应该在设计实验时满足以下条件：选择被试熟悉的任务；使用较少的题目测量效能感；选择合适的反馈任务；选择合适的消退测量周期。
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user: 1. 引言 让我们考虑以下两个案例：甲同学和乙同学是两个中学生，他们正在经历一场挑战——一次数学期中考试。甲同学的成绩非常好，这让他有充分的信心能够在这次考试中取得高分。与之相反的是，乙的数学成绩并不理想，所以他感觉自己这次考试肯定不能及格，就像之前的考试那样。然而，在仔细查看每一道题目后，甲发现试题的难度比自己想象的要难，他开始逐渐担心自己能否取得高分，甚至能否及格了。相反，乙审题后意外地发现这套试题他昨天刚刚做过，而且自己依然记得答案，因此他通过考试的信心开始逐渐增加。最后，不出所料地，甲以刚刚及格的分数通过了考试，这让他觉得非常沮丧，并开始自我怀疑。而乙高分通过了考试，这让他感到非常自豪。然而有趣的是，甲乙两个学生对自身数学能力的信心由于这次考试而导致的变化并没有持续多长时间。几天后，甲对自己数学能力的信心从失败中恢复了，并认为上次考不好只是运气不好，只要认真复习，下次他还是能考得好成绩。相似地，乙对于自身数学能力的乐观估计也没能坚持下去，他现在又逐渐开始担心自身能否通过下一次数学考试了。有许多中小学老师在教学实践的过程中均观察到了和以上例子中相似的现象——他们学生的某个科目的自我效能会因为某次成功或失败而出现短暂的起伏，但一段时间过后又会逐渐恢复为经历成功或失败前的状态。 自我效能(Self-efficacy)指一个人对自己能够成功地执行产生特定结果所需的行为的确信程度(the conviction that one can successfully execute the behavior required to produce the outcomes) (Bandura， 1977: p. 193)，一个人对自己能够在多大程度上执行应对各种特殊情境所需的行动方案的判断(the “judgments of how well one can execute courses of action required to deal with prospective situations”) (Bandura， 1982: p. 122)，或个体关于自己调动动机、认知资源和行动方案，以满足特定的情境需求的能力的信念(the “beliefs in one’s capabilities to mobilize the motivation， cognitive resources， and courses of action needed to meet given situational demands”) (Bandura & Wood， 1989: p. 408)。从上一段举出的在教学实践中并不陌生的例子可以看出，就像诸如焦虑和自尊这样具有特质–状态双结构的心理概念一样(Kernis， 2005; Spielberger & Et， 1971)，自我效能可能也有两种结构，特质结构部分本文称其为“自我效能信念”(Belief of Self-Efficacy，简称BSE)，状态结构部分本文称其为“自我效能觉知”(Perceived Self-Efficacy，简称PSE)。就像上文中描述的中学生的经历那样，本文假设自我效能觉知存在随任务执行过程中出现的成功或失败经历而短暂提升或下降的可能性。自我效能觉知的这种短暂的变化会影响之后的行为，但变化本身却不能长时间保持，不久之后就会恢复到经历成功或失败前的初始状态。这种短暂的变化究竟是真实存在的，还只是一种假象？有任何的证据能够证实它的真实性吗？它都具有哪些特征？我们要如何验证它的存在？本文将集中论述以上问题。我们将首先回顾自我效能觉知可能存在短暂变化的理论和经验证据，并在此基础上提出自我效能觉知的波动理论，然后再系统地介绍该理论的核心概念、假设以及用以验证理论核心假设的实验设计的关键要点。
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user: 2. 自我效能存在波动现象的证据 2.1. 理论证据 能够证明两种自我效能结构存在的第一个以及主要的理论证据来自预测和反应控制系统(Predictive and Reactive Control Systems， PRCS)理论(Tops， 2014; Tops et al.， 2015)。PARCS理论假设人类大脑中存在独立的神经系统以应对不同类型的环境和情景。预测控制系统(predictive control systems)专门用于应对高资源、可预测、熟悉和稳定的环境，为此，系统中有一套内部关于世界和自我的信念模型，这些模型通过根据经验逐步更新来保持稳定。与之相反，反应控制系统(reactive control systems)专门用于应对低资源的、不可预测的、不稳定的和新奇的环境。该系统受到来自于当前情景(比如当前的资源、控制和自我效能水平)和总体感觉状态信息的引导，反映了短暂的资源、威胁和需求。一方面，预测和反应控制系统被定义位于大脑的非常基本的层面(脑神经系统)，并且包括了非常多涉及行为控制的区域(Tops， 2014)。另一方面，自我效能是一个与行为控制密切相关的动机概念。因此，一个合理的推测是自我效能判断可能是预测和反应控制系统的一部分，或至少和该系统在脑区域上有某种程度的重叠，因此应该能够表现出某些和该系统相同的特征，比如同时存在缓慢和快速的更新系统以应对不同的情景。 额外的支持BSE和PSE存在的理论证据来自平行加工理论(parallel processing theories) (Arieli et al.， 1996)。该理论预测自我心理标准对情景信息的变化高度敏感，并且人们会立即使用提示情景信息变化的线索来评价他们的身份，成就价值和能力。此外，已有一些研究发现，自尊作为一种自我概念，随时间变化表现出不稳定性(Kernis， 2005; Kernis et al.， 1991)。从这一证据中可以推测，就如同自尊，自我效能同样作为自我概念的一部分，可能同样具有对即刻环境变化敏感的、不稳定的成分，即PSE。综合考虑，以上来自理论的证据提示自我效能存在相互矛盾的两种类型的可能性，即BSE和PSE。前者要么几乎不随新奇经验而变化，要么随熟悉的经验缓慢变化。而后者能够被任何强有力的经验而改变，无论这些经验是否为个体熟悉。这意味着任何熟悉的日常经验，比如面试、演出、约会或者是玩一局电子游戏，如果在每天的日常生活中只发生一次，可能不会导致BSE的明显变化，但是却会引起PSE的短暂变化。而任何强有力的经验则会同时导致BSE和PSE的变化。 2.2. 经验证据 与明显地提示存在BSE和PSE两种类型自我效能的理论证据相比，经验证据并不能充分地证明PSE的存在。具体来说，当前自我效能的经验研究可以被大致分成三种类型：第一种类型的研究将关注的焦点集中于持续不断的定义新的人类能力领域对应的自我效能。鉴于人类几乎有无限种能力以及无数尚未挖掘的潜能，这种研究思路一直以来都是热门。近30年来，自我效能在从比较综合的能力领域，比如学习(Kondo， 1999; Pintrich & de Groot， 1990)、企业管理(Boyd & Vozikis， 1994; Chen et al.， 1998)投资(Forbes & Kara， 2010; Moores & Chang， 2009)和求职(Saks et al.， 2015; Zikic & Saks， 2009)，再到非常具体的能力领域，比如避孕套使用(Parsons et al.， 2000)，因特网使用(Kim & Glassman， 2013; Kuo et al.， 2014)，以及外语写作等(Jones， 2008; Woodrow， 2011)。因此，可以毫不夸张地说，每有一种人类的能力，就有一份专门用于测量其对应自我效能的问卷已经编制或正在编制的过程中。然而，上述研究关注的重点在于定义和测量新的自我效能，以及用其结果来预测行为，而不在于观察自我效能的变化。因此这些研究大部分都把自我效能当成一种静态的、稳定的特质性特征，用来预测对应能力的表现成绩，而不是把自我效能当成一种可以随经验短暂变化的状态型特征。因此，这一条研究线索链不能作为支持PSE和其波动现象存在与否的经验证据。 第二条研究线索涉及新奇任务引发的自我效能体验，研究中被试执行的任务均为被试之前几乎没有相同经历的新奇任务，比如海军防空模拟任务(Nease et al.， 1999)、回文构词任务(Tolli & Schmidt， 2008)、赛车模拟任务(Beattie et al.， 2016)、肌肉忍耐任务(Taylor， 1989; Weinberg et al.， 1981)和高尔夫球击球任务(Beattie et al.， 2014)。所有的研究发均现了自我效能的变化。然而，考虑到这些任务对于被试来说几乎是之前完全没有接触过的任务，因此任何自我效能的变化应该同时包括BSE和PSE的变化，但是这些研究并没有尝试去区分这两者。因此，它们也不能作为PSE是否存在波动现象的可靠证据。 第三条线索链来自于使用被试熟悉的任务来引发自我效能变化的研究。这些研究包括减法运算(Bandura & Schunk， 1981; Schunk， 1982， 1983)、因特网使用(Chiou & Wan， 2007)或者考试(Chang， 2017)。考虑到在执行熟悉的任务时，被试的任何自我效能变化体现的应该是并且只是PSE的变化而非BSE的变化。因此这些研究可能可以为PSE的波动现象的存在提供更加强有力的证据。然而遗憾的是，这些研究中没有一个试图追踪测试研究中出现的自我效能变化是否会在实验结束后随着时间的流逝而逐渐恢复为初始状态，因此我们尚不能辨别这些研究中发现的自我效能变化究竟是否真的就是假设的PSE波动现象，亦或是存在其他可能。 自我效能波动假设最直接的证据来自罗莹秋和侠牧(2019)的一个关于波动现象的初步实验。该实验采用自我反馈任务，让大学生想象自己在进行英语考试时遭遇了诸如听力听不清，阅读看不懂，作文写不出等各种挫折，以此探测在经历了失败后，被试的自我效能是否会发生短期的降低。实验结果符合预期，想象消极情境会降低大学生的英语考试自我效能，并且通过想象与英语考试无关的一个月经历后，这种下降出现消退的趋势。这些结果初步证明了自我效能存在短期波动现象。但是在该研究中，所谓的“间隔一个月”是被试想象出来的，而并非实际上的时间间隔。在后续研究中，侠牧和其同事(in review)以初中生为被试，使用虚假反馈范式探索中学生数学自我效能感是否在执行任务过程中会由于积极或消极反馈的出现而表现出短暂的波动现象。实验结果表明积极反馈组反馈后测量的数学自我效能感强度显著大于反馈前，与之相反，消极反馈组反馈后测量的数学自我效感强度能显著小于反馈前。此外，后续追踪研究发现，数学自我效能感的这种由反馈导致的强度变化是短暂的，在反馈结束一周后会恢复到反馈发生前的初始状态。自我效能的波动论因此得到更加严谨的实验验证，但单凭两个实验仍不足以说明自我效能的波动现象确实存在，特别是，在这两个研究中，均没有对BSE和PSE进行严格的区分，因此，PSE都波动现象是否存在依然需要积累更加多的实验证据才能确定。
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user: 4. 自我效能波动理论的核心假设 要想完整、系统地验证自我效能觉知和其波动现象的存在，在实验中至少要对自我效能觉知和自我效能信念强度值在不同的时间节点重复测量三次，其中第一次测量发生在反馈前，第二次测量发生在反馈刚刚结束时，第三次测量发生在反馈结束较长的一段时间后(比如一周)。此外，实验还应该在反馈处理的基础上加入一个无(任务相关)反馈的控制组。在此基础上，实验结果应该验证以下六个假设： 1) 效能信念和效能觉知反馈前强度等值假设：反馈前测量的自我效能信念和自我效能觉知强度值应该没有显著差异。 2) 效能信念稳定假设：所有实验中的被试在整个实验开始前，反馈出现后和反馈结束较长时间后的自我效能信念值应该没有显著的变化。 3) 经验来源假设：被试的自我效能信念经验来源于以往执行相同或相似任务的成败经验。被试的自我效能觉知在反馈前测量的经验来源也是以往执行相同或相似任务的成败经验，但在反馈结束后立即测量时，则来源于刚才执行任务时产生的成功或失败经验，而在任务结束较长时间后，其经验来源又会重新变成是以往执行相同或相似任务的成功或失败经验。 4) 效能感波动假设：实验中积极反馈组的自我效能觉知在反馈后立即测量的强度值显著的大于反馈前；消极反馈组的自我效能觉知在反馈后立即测量的强度值显著的小于反馈前，控制组的自我效能觉知强度值反馈前后没有显著差异。 5) 自我效能觉知消退假设：积极反馈组被试的自我效能觉知强度值在反馈结束后应该出现随时间而逐渐降低的变化趋势。与之相反，消极反馈组的被试自我效能觉知强度值在反馈结束后应该出现随时间而逐渐升高的变化趋势。 6) 预期冲突假设：在消极反馈组，具有高效能信念(高于平均值)的被试的效能信念强度值越高，则波动幅度(绝对值)越大；而在积极反馈组，具有低效能信念被试的效能信念强度值越低，则波动幅度(绝对值)越大。 其中第一、第二、第三和第四个假设一起验证自我效能信念和自我效能觉知之间是否存在由反馈导致的功能性分离现象。第四和第五个假设是波动论的核心假设，它们分别验证波动论中的两个关键的现象：自我效能觉知的波动和消退。第六个假设则验证自我效能觉知波动的幅度是否受到反馈前的自我效能觉知强度或自我效能信念强度的影响。我们认为，只有以上六个假设得到全部证实，才能够完美的验证自我效能觉知的波动现象。
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user: 5. 自我效能波动论的验证实验设计要点 尽管有许多设计实验的方法可以做到对以上假设的系统验证，但所有这些实验设计应该具有以下四个关键的特征。 5.1. 迅速地测量自我效能觉知 如前文所述，自我效能觉知是指此时此刻被试的效能体验，因此它应该在反馈结束后被迅速测量。迅速一词包括两方面的意思：首先由于可能存在消退现象，因此对自我效能觉知的测量不应该在反馈结束后耽搁太长时间，否则可能在测量前就出现消退。其次，自我效能觉知的测量经常发生在任务还在进行的过程中，因此，它本身的测量过程应该尽可能短，否则它可能会干扰任务的执行。总之，如果研究者想利用波动理论来研究自我效能，那么他应该在设计测量题目数量时尽可能的少。最理想的选择是只有一道题，但这是这可能会导致可靠性不足的问题(Lee & Bobko， 1994)。 5.2. 选择被试熟悉的任务 正如前文所述，由于波动论主要关注的是自我效能觉知的波动，而非自我效能信念的发展，而目前仍不清楚后者是否会影响前者。因此，最合理的选择是在实验中让自我效能信念的强度值保持稳定。效能信念的稳定性高度依赖于反馈经验历史，对于一个特定的任务，以往的反馈经验越丰富(无论是积极反馈经验还是消极反馈经验)，对应的效能信念越稳定。因此，如果研究者想要通过实验验证波动论，那么他应该极力降低实验任务的新奇性。研究者应该仔细核实被试是否熟悉实验任务。在一个研究中，研究者使用减法计算作为任务，而小学生作为被试(Lee & Bobko， 1994)。这是一个被试熟悉实验任务的优秀例子，因为小学生无论减法计算能力如何，至少他们都非常熟悉这个任务。此外，研究者应该在正式实验前测量被试的反馈经验历史。那些声称自己不熟悉相关任务的人应该被排除在数据分析之外。最后一个验证方法是比较反馈前后的自我效能信念值，如果是被试熟悉的任务，那么按照波动论的假设，则被试的效能信念强度值在反馈前后应该不会发生显著变化。 5.3. 选择合适的反馈任务 由于波动论假设自我效能觉知的波动是由积极或消极反馈导致的，因此选择合适的创造积极和消极反馈的方式则是验证波动论的实验设计中至关重要的一环。至少有三种创造反馈的方式，它们分别是：虚假反馈范式、难度操作范式和自我反馈范式。 虚假反馈指的是通过向被试提供虚假的成绩、表扬或批评等信息使他们相信他们自己有能力或没有能力完成相关任务。该方法已经在很多研究中得到广泛应用(Eden & Ravid， 1982; Escarti & Guzman， 1999; Newman & Goldfried， 1987; Tolli & Schmidt， 2008)。这个方法要成功的关键在于要使被试相信他们得到的任务成功或失败的信息是真实而不是虚假的，因此在实验结束后，有检验被试对反馈感受的真实性以防止被试对虚假反馈的觉察。 难度操纵是另一种创造反馈的方法。目前已有自我效能的相关研究利用这种方法成功改变了被试的自我效能(Chang， 2017; Chiou & Wan， 2007)。这种方法的基本逻辑是：如果一个任务有不止一个难度(即量程)，那么在正式执行任务前先完成一个更加简单的相似任务，这个简单任务对于被试来说即是一次积极反馈，它能导致自我效能觉知的短暂提升。相反，如果在完成任务前先执行一个相对困难的任务，那么这个困难任务对于被试来说即是一个消极反馈。这种创造反馈方法的关键之处在于如何去定义和操作任务的不同难度。一个典型的例子是将数学学习自我效能觉知作为研究变量，小学二年级学生作为被试，小学一年级的数学测验(更容易的任务)作为积极反馈，小学三年级的数学测验(更困难的任务)作为消极反馈。 如前文所述，波动论预测存在一种非常特殊的反馈——自我反馈，不像其他类型的反馈是由客观存在的刺激引发的，这种类型的反馈由被试的自我想象来创造。尽管已有研究利用该方法引发被试短暂的情绪或动机变化(Wacker et al.， 2003)，即自我反馈在心理学中并不是一个全新的概念，但在自我效能领域罕见有研究使用此方法。利用这种方法来创造积极或消极反馈时，研究者应该让被试在执行任务前回忆他们过去执行相同或相似任务的成功或失败经历，或是让他们想象自己将来成功或失败的执行任务的情景。为了保证被试认真的回忆或想象，研究者应该要求被试把他们的回忆或想象写在纸上。这种方法的一个可能存在的问题是想象的效果——因为无论是回忆还是想象毕竟都不是当下存在的客观刺激，它们的效果也就可能不如真实的由当下的客观刺激导致的反馈效果好。使用这种方法的一个例子是让学生在正式数学考试前想象他们数学考试成功或者失败的情景。总之，所有三种类型创造反馈的方法都有它们各自的优点和自身的局限，因此研究者应该依据自己的兴趣、实验条件和需求来使用它们。 5.4. 选择合适的消退测量周期 如前文所述，波动论预测自我效能觉知在被反馈短暂改变后，又会随着反馈结束而逐渐恢复成反馈前的状态。因此，有必要探测这种消退现象是否发生在验证波动论的实验中。为了实现这一目的，研究者应该在实验结束后继续对任务相关自我效能觉知进行追踪研究(至少包括三次重复测量)，之后利用重复测量方差分析或者潜变量增长模型分析数据的随时间变化的趋势，以系统的观察自我效能觉知是否存在消退。但这种研究可能难以进行，因为无法保证在较长的追踪时间内被试不会经历任务相关的反馈。特别是考虑到自我反馈的存在，被试甚至不需要任何客观刺激即可引发任务相关自我效能再次波动。因此，如果研究者无法保证在如此长时间内被试不会经历任何反馈，那么他可以退而求其次，在反馈结束较长时间后只进行一次额外的自我效能测量，并且确保从实验操作结束后到这次测量之间，并没有额外的任务相关反馈发生。如果他发现这次测量的自我效能觉知强度值比反馈后立即测量的要显著更小(对于积极反馈组)或者显著更大(对于消极反馈组)，那么也可以在一定程度上说明消退现象的发生。
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user: 6. 总结与展望 基于一些理论和前期研究提供的线索，作者提出了自我效能的波动理论。该理论预测存在两种类型的自我效能：其中一种称为自我效能信念(BSE)，它是个体关于自身是否具备能力完成某种任务的一种日常信念，是自我效能中相对稳定的成分。另一种称为自我效能觉知(PSE)，它指的是个体此时此刻对自身是否具备完成任务能力的即刻判断，是自我效能中不稳定的动态成分。自我效能觉知的不稳定性体现在两方面：它随积极或消极反馈而表现出暂时的提升或降低，即出现自我效能觉知的波动现象。而当反馈结束后，它的强度值又会逐渐恢复到反馈发生前的水平，即出现自我效能觉知的消退现象。我们能够很自然地想象自我效能在日常生活中随反馈而发生短暂变化的情景，就像我们总能很自然地想象自尊或情绪在日常生活中随时会发生短暂变化一样。我们同样相信，对于每个人来说，都经历过自我效能随成功经验短暂提升或随失败经验短暂下降的情况，只要个体仔细回忆，均可以想出这样的情景。因此，令人奇怪的是，目前为止，仅仅只有少量的研究关注过自我效能存在短暂变化的可能性。造成这种现象的原因可能是自我效能觉知的短暂变化很容易和自我效能信念的稳定变化混淆——即波动和发展相混淆。 一旦波动论通过实验得到验证，它就能为研究自我效能提供一种动态的视角，同时也可以促进研究者将他们的兴趣点转移到自我效能的短暂变化以及这种变化给随后的行为成绩带来的影响上。然而，值得注意的是，波动论提出的所有概念和观点，比如自我效能信念、自我效能觉知、波动、消退等均为尚未得到验证的假设，而不是事实。波动论的假设可能是错误的，自我效能可能只有一种成分，自我效能觉知和它的波动现象可能是不存在的，消退可能永远不会发生。但无论最终的结果如何，我们都始终相信波动论提出的假设是广大研究者值得探索和验证的。
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user: 摘要 随着网络的进步，社会中产生了大量的高维数据，但很多统计方法难以直接应用到高维数据上。如何获得去噪简化且保存关键信息的低维度数据是一项急需解决的问题。粗糙集理论提供了一种数据降维的方法，被称为属性约简。属性约简的目标是保证原数据集的一种分类特征不变，获得其最小的属性子集。目前，基于不同的分类特征，已提出了许多不同的属性约简算法，如下近似保持、分布保持等。在序决策系统中，传统的下近似约简算法是基于差别矩阵的，计算复杂度高。为了解决这一问题，本文使用依赖度，设计了一个后向贪婪的启发式算法来计算下近似约简。实验使用6组UCI数据集。实验结果表明本文设计的算法可以得到正确的下近似约简，并在时间效率上优于传统的差别矩阵算法。
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user: 1. 引言 粗糙集理论 [ 1 ] 是Pawlak提出的处理模糊数据分类的有效方法，已被使用在数据挖掘 [ 2 ] [ 3 ]、数据分析 [ 4 ] 和机器学习 [ 5 ] 等领域。属性约简 [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] 是粗糙集理论中的一种数据降维方法。属性约简可以保证原数据集的一种分类特征不变，然后获得最小的特征子集。Pawlak粗糙集使用等价关系来划分样本，但在现实生活中，样本往往需要使用序关系来进行描述，例如学生的成绩、产品的市场占有率等。序决策系统是经典决策系统的一种拓展。在序决策系统中，属性的值域是有序的，在样本间能建立偏序(优势)关系。为了从序决策系统中提取有效信息，Greco等 [ 9 ] 提出了优势粗糙集方法(Dominance-based rough set approach， DRSA)。 如今，对于DRSA的研究已经较为深入。对于序决策系统中不同的分类特征，专家学者们设计了许多不同的属性约简算法。Yuan等 [ 10 ] 提出了上近似保持约简和广义决策保持约简的算法，并证明了两种算法结果的等价性。Xu等 [ 11 ] 提出了下近似保持约简算法。Qian等 [ 12 ] [ 13 ] 将DRSA应用于集值数据和区间值数据，提出了优势关系保持的约简算法。 以上提及的算法是基于差别矩阵 [ 14 ]、利用布尔运算法则来进行计算的。尽管这种方法能够得到所有的约简结果，但计算的时间复杂度高。为了提升属性约简的效率，专家学者们在序决策系统中研究设计了启发式算法 [ 15 ] [ 16 ] [ 17 ]。启发式算法能够根据不同的分类特征得到一个约简结果，计算效率高。本文基于后向贪婪策略，在序决策系统中提出了下近似约简的启发式算法。实验表明，本文所提的算法能计算出一个正确的下近似约简，且在时间效率上优于Xu等 [ 11 ] 提出的差别矩阵算法。
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user: 2. 基本概念 给定一个序决策系统 S = ( O ， A = M ∪ N ) ，O是样本集合，也被称为论域。A是属性集合，其中M是条件属性集合，N是决策属性集合。对于 ∀ a ∈ A ， ∀ x ∈ O ， a ( x ) 表示样本x在某个属性a下的取值。表1为一个序信息系统，论域 O = { x 1 ， x 2 ， x 3 ， x 4 } ，条件属性集 M = { a ， b ， c } ，决策属性集 N = { d } 。 Table 1 An ordered decision syste O a b c d x 1 1 1 2 1 x 2 2 2 1 2 x 3 1 3 2 2 x 4 1 4 5 3 表1. 序决策系统 定义1 [ 9 ] 给定一个序信息系统 S = ( O ， A = M ∪ N ) ，对于 B ⊆ A ，记 R B ≥ = { ( x ， y ) ∈ O × O | ∀ a ∈ B ， a ( x ) ≥ a ( y ) } . 则 R B ≥ 为属性集B下的优势关系。 ( x ， y ) ∈ R B ≥ 表示x在属性集B下优于y，且 R B ≥ = ∩ a ∈ B R a ≥ 。 优势关系是一个自反、传递、反对称的偏序关系，由优势关系可以导出论域上的一个覆盖。对于 B ⊆ M ， [ x ] B ≥ = { y ∈ O | ( y ， x ) ∈ R B ≥ } 和 [ x ] B ≤ = { y ∈ O | ( x ， y ) ∈ R B ≥ } 为样本x关于属性集B的条件优势类和条件劣势类。对于决策属性集N， [ x ] N ≥ = { y ∈ O | ( y ， x ) ∈ R N ≥ } ，称 [ x ] N ≥ 为样本x关于优势关系 R N ≥ 的决策优势类，关于 R N ≥ 的决策优势类的全体记为 O / R N ≥ = { N 1 ， N 2 ， ⋯ ， N t } = { [ x ] N ≥ | x ∈ O } 。 定义2 [ 9 ] 给定一个序决策系统 S = ( O ， A = M ∪ N ) ，对于 B ⊆ M ， N i ∈ O / R N ≥ ，记 R B ≥ _ ( N i ) = { x ∈ O | [ x ] B ≥ ⊆ N i } ; R B ≥ ¯ ( N i ) = { x ∈ O | [ x ] B ≤ ∩ N i ≠ ∅ } ， R B ≥ _ ( N i ) 和 R B ≥ ¯ ( N i ) 分别为 N i 关于属性集B的下近似和上近似。
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user: 3. 下近似保持约简以及差别矩阵算法 在下近似集合中，每一个样本对应着数据集中的一条确定性规则，保证约简前后下近似不变，即保证了确定性规则不变。Xu等 [ 11 ] 在序决策系统S中定义了下近似约简。 定义3 [ 11 ] 给定一个序决策系统 S = ( O ， A = M ∪ N ) ，对于 B ⊆ M ， O / R N ≥ = { N 1 ， N 2 ， ⋯ ， N t } ，B是序决策系统S的一个下近似约简需满足以下两点： 1) ∀ N i ∈ O / R N ≥ ， R B ≥ _ ( N i ) = R M ≥ _ ( N i ) ， 2) ∀ P ⊂ B ， ∃ N i ∈ O / R N ≥ ， R P ≥ _ ( N i ) ≠ R B ≥ _ ( N i ) 。 条件1)保证了约简前后S的下近似保持不变，条件2)则保证获得的约简B是能够满足1)的最小属性子集。为了计算下近似约简，Xu等 [ 11 ] 设计了一个差别矩阵算法，如表2所示。 Table 2 A discernibility matrix algorithm for lower approximation preservation (DMALA) [11 输入：序决策系统 S = ( O ， A = M ∪ N ) 。 输出：S的所有下近似约简。 1.在条件属性集M下，计算每个样本的条件优势类 [ x ] M ≥ 。 2.对 O / R N ≥ 的每一个 N i 计算下近似 R M ≥ _ ( N i ) 。 3.构造差别矩阵。 4.根据差别矩阵得到差别函数。 5.使用分配律和吸收律对差别函数进行范式转换，将其变为极小析取式。 6.输出极小析取式中的合取项，每一个合取项就是一个下近似约简。 表2. 基于下近似保持的差别矩阵算法 [ 11 ]
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user: 4. 基于依赖度的启发式算法 上一节介绍的差别矩阵算法是基于范式转换来计算约简的。研究已表明，范式的转换是一个NP-Hard问题，因此Xu等 [ 11 ] 设计的差别矩阵算法计算复杂度高，难以应用在多样本的高维数据集上。为了提升计算效率，本节基于依赖度，提出了一个下近似约简的启发式算法。 定义4 [ 18 ] 给定一个序决策系统 S = ( O ， A = M ∪ N ) ，对于 B ⊆ M ， O / R N ≥ = { N 1 ， N 2 ， ⋯ ， N t } ，记 γ B ≥ = 1 | O | ∑ i = 1 t | R B ≥ _ ( N i ) | ， 则 γ B ≥ 为属性集B关于决策属性N的依赖度，其中 |   ⋅   | 表示集合中元素的个数。 基于依赖度，给出下近似约简的等价定义如下。 定义5 [ 18 ] 给定一个序决策系统 S = ( O ， A = M ∪ N ) ，对于 B ⊆ M ，B是序决策系统S的一个下近似约简需满足以下两点： 1) γ B ≥ = γ M ≥ ， 2) ∀ P ⊂ B ， γ P ≥ ≠ γ B ≥ 。 基于定义5，本文将依赖度作为搜索条件，设计了一个后向贪婪的算法，在每次迭代过程中逐步搜索删除冗余属性。算法具体步骤如表3所示。 Table 3 A backward greedy algorithm for lower approximation preservation (BGALA 输入：序决策系统 S = ( O ， A = M ∪ N ) 。 输出：S的下近似约简B。 1.在条件属性集M下，对 O / R N ≥ 的每一个 N i 计算下近似 R M ≥ _ ( N i ) 。 2.计算 γ M ≥ 。 3.令 B ← M 。 4.对M中的每个条件属性a，重复： 计算 γ B − { a } ≥ ； 若 γ B − { a } ≥ = γ B ≥ ，那么 B = B − { a } 。 5.输出B。 表3. 基于下近似保持的后向贪婪算法 令m表示样本个数，n表示条件属性数目。算法BGALA第1步和第2步是为了计算原始属性集的依赖度，时间复杂度为 O ( m 2 n 2 ) 。第4步是一个迭代的过程，在每次迭代中删除一个对依赖度无影响(冗余)的属性，其时间复杂度为 O ( m 3 n 2 ) 。当所有冗余属性被删除，输出约简结果B。算法的整体时间复杂度是 O ( m 3 n 2 ) 。
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user: 5. 实验分析 本节通过实验对比Xu等 [ 11 ] 的算法DMALA和本文所提算法BGALA。实验对比主要有两个方面。首先对比两种算法(DMALA， BGALA)的约简结果，验证BGALA可以获得和DMALA相同的约简。然后对DMALA和BGALA的运行效率进行对比。本节实验所用的硬件配置为：Windows 10 64位操作系统，Inter(R) Core(TM) i5-8400处理器，16G运行内存。实验使用的编程语言为Python3.6.5，编译器为Pycharm Community Edition 2018.3.6。实验使用的6组UCI数据集如表4所示。 Table 4 Data sets descriptio 序号 数据集 样本数 属性数 1 Absenteeism at work 740 19 2 Chronic kidney disease 400 24 3 Dermatology 366 34 4 Flags 194 28 5 Lymphography 148 18 6 Stalog (vehicle) 846 18 表4. 数据集描述 5.1. 约简结果对比 表5为DMALA和BGALA两种算法的约简结果对比。属性按照从左到右的顺序使用从1开始的正整数来命名。从表中可以看出，DMALA可以得到多个下近似约简，BGALA只能得到一个下近似约简。而且，在DMALA计算出的所有下近似约简中，有一个约简和BGALA计算出的约简是相同的。这个实验结果说明BGALA的计算结果是DMALA的计算结果之一，是一个正确的下近似约简。 Table 5 The comparison of the reduction result 序号 数据集 DMALA BGALA 1 Absenteeism at work {1，2，3，4，5，6，7，11，12，13，14，15，16，17，19} {1，2，3，5，6，7，11，13，14，15，16，17，18，19} {1，2，3，5，6，7，11，13，14，15，16，17，18，19} 2 Chronic kidney disease {1，2，3，7，9，10，13，14，15，17} {1，3，5，7，8，10，11，14，15，16，18，24} {1，3，5，7，8，10，11，14，15，16，18，24} 3 Dermatology {3，5，6，9，10，12，16，18，19，20，21，23， 24，26，31，33，34} {3，5，6，9，10，12，16，18，19，20，21，23， 24，26，31，33，34} 4 Flags {1，2，3，4，5，6，7，8，12，13，15，16，17，19，21， 22，23，24，25，27，28} {1，2，3，4，5，6，7，8，11，12，13，15，16，17，18， 19，21，22，24，25，27} {1，2，3，4，5，6，7，8，11，12，13，15，16，17，19， 21，22，23，24，25，27} {1，2，3，4，5，6，7，8，12，13，15，16，17，18，19， 21，22，24，25，27，28} {1，2，3，4，5，6，7，8，12，13，15，16，17，19，21， 22，23，24，25，27，28} 5 Lymphography {1，2，3，4，5，6，7，8，11，12，13，14，16，17，18} {2，3，4，5，6，7，8，10，11，12，13，14，16，17，18} {2，3，4，5，6，7，8，10，11，12，13，14，16，17，18} 6 Stalog(vehicle) {1，4，5，6，7，8，9，10，12，14，16，17} {1，4，5，6，7，8，9，10，11，13，14，16，17} {1，4，5，6，7，8，9，10，12，14，16，17} 表5. 约简结果对比 5.2. 时间效率对比 图1~6展示了DMALA、BGALA在6组数据集上的效率对比。其中横轴代表属性的个数，纵轴代表运行时间。从图中可以看出，随着属性数的增加，BGALA的运行时间曲线较为平稳，而DMALA的运行时间曲线则波动较大。属性数目较少时，BGALA的运行时间略长于DMALA的运行时间，但当属性数目较大时，BGALA的运行时间要远远短于DMALA的运行时间。这个实验结果表明，在处理高维数据时，BGALA的时间性能要优于DMALA。
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user: 6. 总结 在序决策系统中，下近似约简的差别矩阵算法时间复杂高，不利于应用在高维数据当中。本文通过引入依赖度的概念，设计了一个后向贪婪的启发式算法来获得下近似约简。实验证明本文所提的算法能计算出一个正确的约简，并在时间性能上优于传统的差别矩阵算法。下一步将继续研究其它约简目标的启发式算法。 图1. Absenteeism at work 图2. Chronic kidney disease 图3. Dermatology 图4. Flags 图5. Lymphography 图6. Stalog (vehicle)
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user: 摘要 本文旨在研究大学新生的学校适应、学业自我效能感与主观幸福感之间的关系。本文通过对数据的统计和相关分析，得出结论：学校适应问卷数据与主观幸福感问卷数据呈显著正相关；学业自我效能感问卷数据与大学生主观幸福感问卷数据呈显著正相关，且均存在因果关系。也就是说，学校的适应能力越强，学业自我效能感越高，相应大学生的主观幸福感水平也就越高。
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user: 1. 前言 (一) 背景 近年来，随着社会主义现代化进程的加快，社会对大学生的需求量在日益增多。大学生逐渐成为了社会发展的主要推动力。据国家统计局统计，全国在校大学生总人数达到三千万人，大学生成为社会发展的主要推动力。本科教育也成为我国人才培养和人口素质提升的主要方式。但是很多大学生在毕业之后，却不能很好地适应社会，不能担负起对社会的职责，甚至出现一些心理健康问题。这些同样受到了社会各界学者的广泛关注。研究者们也在高度重视，到底是什么原因导致了这种状况。于是有些学者从大学新生开始入手展开调查，调查大学新生的主观幸福感水平及其相关的影响因素。 调查发现，大学新生主观幸福感水平偏低的现象普遍存在，有不少的大学新生对目前状态不太满意。有的是因为不能适应新的环境与新的学习方式，有的是因为觉得大学有很多地方跟之前自己所幻想的不一样而感到失落。不同的生活模式给他们带来了新的压力，各种困难和挑战正在潜移默化地影响着他们的主观幸福感。 主观幸福感是存在着个体差异的，不同的区域、不同的文化背景、不同的教育模式，都有可能成为主观幸福感不同的原因和因素(杨万宝，2011)。其中学业自我效能感和学校适应程度是影响大一新生主观幸福感的两个重要的因素。所以学校的适应度，及学业的自我效能感与他们的主观幸福感有很大的联系。 (二) 研究目的与社会性意义 1) 目的 本文探索学校适应与自我效能感两个因素与主观幸福感的关系，来进一步提高大学生主观幸福感水平。将以大一学生作为研究对象，来考察他们的主观幸福感的总体状况和发展的某些特点，探讨学业自我效能感，学校适应对大一学生主观幸福感的影响。采用《大学生主观幸福感量表》、《学业自我效能感量表》和《中国大学生适应量表》，采用线上问卷方式，去探讨学校适应及学业自我效能感和主观幸福感之间的相互联系。 2) 理论意义 帮助我们准确地解读影响大学新生主观幸福感的重要因素，有助于完善目前高校大学生主观幸福感与学校适应、学业自我效能感相关理论知识。为研究主观幸福感提供更多的数据支持，促进完善影响主观幸福感因素的体系。大学生作为社会中的一个特殊群体，由于在学习、就业、情绪等方面容易产生紧张等心理问题而受到广泛关注(刘芳，李维青，买跃霞，2010)。在马存燕、邹泓(2008)的调查中，中国大学生的主观幸福感处于中等水平，有待进一步提高。有研究表明，个人成长主动性与心理健康水平呈显著正相关，与抑郁、焦虑等抑郁情绪呈显著负相关，而个人成长主动性较高的人则有着较好的心理健康水平。 3) 现实意义 在现实社会生活中，消极情绪会使个人的幸福感降低，而积极情绪会使个体的幸福感得以增强。而个体的情感体验中，处于关键地位的是生活满意度。实践证明，拥有更多积极情绪的个体，一般而言都对自身的生活满意度评价较高(陈小异，李明蔚，2014)。通过找到影响主观幸福感的相关因素，我们可以更有针对性地对大学生进行教育和帮助，进而有助于提高我国大学生心理健康水平，完善他们的人格，增强他们的主观幸福感；也为他们走出校园，踏上社会做好充分的准备，帮助他们更好地择业就业，从而能够健康的生活。对国家的振兴，社会的稳定及可持续发展都有着非常重要的意义(苗元江，2012)。