DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 4. 释义内容探究 词语的意义是由更小的结构成分——语义特征组成。不同类型的词典要根据词典的编纂宗旨以及目标用户的认知水平，对语词的个性特征有选择地凸显。 4.1. 木本植物词的语义特征在词典中的凸显 我们对两部词典中共收木本词条释义中的语义特征进行范畴化后统计，涉及“树(外形、叶子、茎、枝条、木材)、花(香味、颜色)、果实(形状、颜色、味道)、功用、种类、产地”等6类语义特征。两部词典语义特征提取的数量情况见表3： Table 3 Comparison of the extraction quantity of semantic feature 词典 树 果 花 种类 产地 功用 外形 叶 茎 枝 木质 色 味 形 色 味 《学汉语》 5 14 1 6 2 12 13 18 12 7 2 8 9 《现代学习》 1 15 1 2 4 9 12 14 18 2 3 3 15 表3. 语义特征的提取数量对比 由表3可知：《学汉语》共109个语义特征，每个语词约2.79；《现代学习》共99个语义特征，每个语词约2.54，在数量上均较简洁。外国学习者付出较少的认知努力就能识记语词，更具有通俗性。总而言之，与词典的编纂目的较契合。 从具体内容上看，两部词典语义特征凸显的类型涵盖植物的全方面，在一定程度上较冗余，具体体现为：选取了较多学科义位，如叶子(卵形/掌状分裂/羽状复叶等)、产地(原产于……)以及木质(坚硬/疏松)等，这些特征学科性较强，过于复杂难懂，与词典的编纂宗旨以及目标用户不符。至于果的形状/颜色/味道、花的颜色/味道、树的外形以及功用等，这些特征较简单易懂，且与人们的生活联系较紧密，易为外国学习者掌握。 4.2. 词典的类型与语义特征的层级性 汪耀楠认为：“语词的释义受词典性质的制约。这种制约决定了释文的质和量” [ 7 ]。即语词释文的质和量中体现着不同词典的编纂目的。释文的质(这里指语义特征的类型)并非处于同一平面，其重要性呈现一种层级性，张志毅先生将其分为“学科义位”和“普通义位”，前者多反映科学的内涵；后者多反映普通人最可感的经验意义 [ 8 ]。以“樱花”为例：1落叶乔木，开鲜艳的淡红花，木材坚硬。原产日本。2这种植物的花。落叶乔木、木材的硬度、产地属于学科义位；鲜艳的淡红花、木材坚硬等肉眼多可获取的特征，属于普通义位。 学习型语文词典是学习者在学习语言的过程中使用的词典，释文的量应考虑到目标用户的汉语水平，选取最少且最具区别性的语义特征，保障外国学习者付出较少认知努力达到对语词的识记。释文的质应向“语文性”靠近，凸显语词的普通义位，适当简化其学科义位。基于木本植物词自身的性质，对于未延伸出普通义位的植物类别词，有选择性地凸显学科义位；延伸出普通义位的词，重点凸显其普通义位。
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user: 5. 结语 在对词语进行释义时，应契合词典的编纂宗旨和用户心理，即放在词典性质以及用户的制约机制下考察与实践。同样作为外向型学习词典，《学汉语》和《现代学习》在对同一类别词语的立目以及释义方面存在诸多差异，并存在一些问题，基于该制约机制，我们提出了以下建议。 立目方面：两部词典立目词的使用没有贯彻到底，存在随意性；大多以“X”为立目词，单个词统领多个义项，遵循了经济性的原则，但“X”既指“树”又指“果/花”，表义较不清晰。基于表义清晰性和经济性的博弈，对于较常使用的植物词，要以经济性原则为主要指导原则，不必分别立目；对于使用频率较低的植物词，建议分别立目，如“X树”仅指“树”，“X”仅指该植物的花、果等。 义项切分的粗细粒度方面，作为学习词典的《学汉语》以及《现代学习》，主要职能是语言的编码，在义项的切分时，应尽量采用分化的策略，凸显不同的义位。义项顺序方面，词典的具体实践中，大部分却采用由树到果的顺序，仍遵循中国人的认知顺序，未能以目标用户的需要为中心，与该类词典的编纂宗旨相悖，建议修订。释义的完备性方面，个别语词存在释义不足的问题，基于BCC语料库的实际用例，我们提出了相应的释义策略。 语义特征凸显的数量较简洁。但语义特征凸显的类型存在学科义位冗余的问题，对于外国学习者来说，较复杂难懂。基于词典的类型和义位本身层级性，释文的质应向“语文性”靠近，凸显语词的普通义位，适当简化其学科义位。
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user: 摘要 利用盆栽试验手段，研究了5种沙棘无性系的抗旱性，结果表明，对于不同水分条件的干旱胁迫，不同沙棘无性系可通过树高、地径、生物量的变化，能够及时做出响应。用重度干旱胁迫下3个指标的测定数值，占正常水分条件下同一指标数值的比例，来衡量各参试沙棘无性系的抗旱性，发现参试5种沙棘无性系，以“杂雌优12号”、“杂雌优54号”的抗旱性相对较强，“杂雌优10号”、“杂雌优1号”居中，而“杂雌优2号”相对较弱，不过参试5种沙棘的抗旱性都属于较强的水平。
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user: 1. 引言 在我国水土流失地区，干旱与土壤水分损失往往同步存在，对植物生长产生了叠加的不利影响。因此，探索植物在自然干旱期间，如何维持自身生存机制，并据以设计出提高植物生存适应性的方案已是当务之急。干旱会严重限制植物的正常生长发育，而植物体自身也已经进化出在干旱条件下防止水分损失、平衡对重要器官的最佳供水、维持细胞水分含量以及在干旱期间保持生存的策略 [ 1 ]，植物的这种能力被称为抗旱性。沙棘是我国“三北”地区广为栽培的一种生态经济型树种，逆境可以诱导沙棘属(Hippophae)植物的光合作用、物质代谢、生长发育等途径发生变化，并诱导形态结构发生变化；沙棘属植物可以通过渗透调节和代谢调节的方式响应逆境胁迫 [ 2 ]。本文即是对在实施干旱胁迫前提下，对沙棘开展的有关抗旱性 [ 3 ] [ 4 ] 研究，以为我国干旱半干旱水土流失地区沙棘林的合理配置和经营管理提供有关科学依据。
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user: 2. 材料与方法 试验地选在沈阳农业大学校内试验场，试验所用5种沙棘无性系为“杂雌优1号”、“杂雌优2号”、“杂雌优10号”、“杂雌优12号”和“杂雌优54号”，系用不同蒙古沙棘(Hippophae rhamnoides ssp. mongolica)亚种做母本、中国沙棘(Hippophae rhamnoides ssp. sinensis)做父本杂交选育而成。 采用盆栽试验的方法。即于2017年3月下旬，将当年早春采集的沙棘硬枝插条经过生根粉浸泡4 h之后，插在深33 cm、容积约8 L的花盆中，每个无性系30盆，共150盆，每盆扦插2株。种植所用土壤为培养土与石英砂1:1 (体积比)的混合物，培养土为采集自东北针叶林林下的自然土壤。扦插后将花盆随机摆放到温室大棚中培养。 经过4个多月的生长之后，从8月16日起，对5种沙棘进行干旱胁迫处理。试验设计有3个水分处理，分别为正常水分(对照)、中度干旱、重度干旱，其对应的土壤含水量分别为田间持水量的80%、50%和30%。试验期间采用称重法进行每个梯度的控水处理，即每隔一天称量一次土壤水分自然消耗量，然后灌水补充至设定标准，将土壤含水量控制在设定范围内，同时准确记录加水量。该部分实验于9月底结束。 树高、地径分别采用钢卷尺、游标卡尺，在生长季5月至9月，每月(或半月)测量1次；生物量采用“收获法”在9月底1次测定。
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user: 4. 结论与讨论 对于不同水分条件(正常水分、中度干旱、重度干旱)的干旱胁迫，不同沙棘无性系可通过树高、地径、生物量等的变化，能够及时做出响应。 重度干旱胁迫下不同生长指标测定数值，即为不同沙棘无性系对重度干旱胁迫所做出的响应，其占正常水分条件下同一指标的比例，能用来衡量各参试沙棘无性系的抗旱性。据此计算得到了3个数列： 树高响应数列：“杂雌优12号”(0.90)、“杂雌优54号”(0.78)、“杂雌优1号”(0.72)、“杂雌优10号”(0.70)、“杂雌优2号”(0.64)。 地径响应数列：“杂雌优54号”(0.84)、“杂雌优12号”(0.80)、“杂雌优10号”(0.70)、“杂雌优1号”(0.61)、“杂雌优2号”(0.57)。 生物量响应数列：“杂雌优12号”(0.56)、“杂雌优54号”(0.55)、“杂雌优2号”(0.55)、“杂雌优1号”(0.53)、“杂雌优10号”(0.52)。 将3个数列平权综合后，得到的数列为：“杂雌优12号”(0.753)、“杂雌优54号”(0.723)、“杂雌优10号”(0.640)、“杂雌优1号”(0.620)、“杂雌优2号”(0.587)。用数值大小简单归类，可将5种沙棘无性系归为抗旱性强、中、弱3类：“杂雌优12号”、“杂雌优54号”的抗旱性相对较强，“杂雌优10号”、“杂雌优1号”居中，“杂雌优2号”相对较弱。 基于干旱胁迫响应，用3个指标的生长数据计算沙棘无性系的抗旱性能，只是一种实验性探索。盆栽、少指标、苗期等条件的制约，相信会随着大田内多指标、多年份不断观测来加以订正，以确定出更加可靠的沙棘无性系抗旱性排序，并挑选出抗旱性强的沙棘无性系，更好地服务于“三北”地区沙棘种植的生产实践。
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user: 摘要 近些年来，由于遥感的高数据量、易获取等特性，已在农作物种植面积分布情况中，成为卫星遥感与农业交叉领域的研究重点，本研究首先对国内外已开展的项目进行概括，借鉴其研究方法，为研究目标的实现提供基础理论与方法。
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user: 1. 前言 多时相遥感影像农作物种植面积的获取是通过卫星传感器获取地球表面的信息，以农学规律和原理为基础，运用遥感技术、地理信息系统和全球定位系统，将卫星传感器获取的地球表面的物理信息进行数据校正及分类，以此来对农作物种植面积进行分类提取。目前，由于遥感具有高数据量和易获取等特征，已经在农作物种植面积分布情况研究中，成为一个重要的研究领域，本研究首先对国内外已开展的项目进行概括，借鉴其研究方法，为研究目标的实现提供基础理论与方法。 1.1. 国外研究现状 美国国家航空航天局(National Aeronautics and Space Administration)、商业部、农业部(U.S. Department of Commerce， Department of Agriculture)、国家海洋大气管理局(National Oceanic and Atmospheric Administration)，在1974~1977间合作开展了立足于大面积作物产量估算的遥感提取实验(简称LACIE)计划。LACIE计划的主要目的是分析和研究美国所需求的可以用来快速、长期的检测世界粮食生产的技术方法，从而方便美国开展更加便捷与快速的资源管理，同时能够更加全面的掌握全球的作物产量状况的相关信息等。它主要的研究内容包括：应用卫星传感器发回地面的数据，在此基础上开展生长状况与农作物种植面积检测，并利用气象卫星获取的气象数据作为单产估算模型的主要变量。结果表明，利用卫星遥感技术有助于改善作物产量估算和预测，从而提高大面积小麦单产预测的精度 [ 1 ] [ 2 ]。1980~1986年，上述部门又合作开展了“农业和资源的空间遥感调查计划”，其出发点是研究分析美国所需要的检测全球粮食生产的技术方法，对世界多个国家以及美国的主要粮食作物的单产模型和种植面积进行分析，对作物长势的评估、播种面积估算与产量进行预测，从而达到美国对资源管理和掌握全球作物产量有关信息的要求。之后欧共同体于1987年开始施行MARS计划，该计划利用遥感技术对欧共同体各个国家的耕地、作物种植面积和产量进行监测，并研究出欧共同体内部农业统计体系的新手段，成为能够实际应用的运行系统 [ 3 ]。 不同作物种类的判别，主要依据两点：一是作物在近红外波段也就是landsat5 TM影像中的第四波段(0.76~0.90 um)这个波段的最小值在0.75 um以上。第四波段可以很好的反映下垫面植被生物量，它对于判别作物有特比大的助益，近红外波段的反射主要受植物叶片内部组织结构的影响，不同种类作物的叶片内部结构也是有一定的区别的，所以反射的波普也有一定区别；二是不同类型作物、不同区域间物候的区别，可利用遥感影像信息的时相变化规律进行不同农作物类型的识别 [ 4 ] [ 5 ]。Naquarmby等人1992年利用混合像元线性解析方法，并应用NOAA/AVHRR气象卫星观测数据进行了农作物种植面积的估测，已经达到了89%的精确度。Adams M L等1999年以作物不同的物候历特征为基础，利用9景HRVS/POT影像提取六种不同作物种植模式的NDVI特征值的变化情况，精确提取了不同作物的种植面积 [ 6 ]。Bannari A在2001年利用多光谱遥感影像与微波遥感影像相结合的方法，显著提高了农作物种植面积遥感信息提取的精度 [ 7 ]。S. Fritz， M. Massart等在2008年利用MODIS-13影像数据合成了16D NDVI特征值，用来估算五种作物种植面积，并运用4个不同时序的的ETM影像进行检验，其结果表明MODIS-13影像的16天NDVI特征值是适合人为大面积选取作物种类，Landsat ETM影像通过连续的目视解译可以快速有效的剔除农业用地以外的地块，并分辨出可能在某一时点被其他作物掩盖的目标作物，以此来提高农作物识别的精确度。Christopher Conrad，Stefan Dech等2014年3月利用2009年RapidEye影像对西乌兹别克斯坦冬小麦种植面积进行了信息提取，其通过冬小麦收获前NDVI鲜明特点和夏季生长初期NDVI特征使用五个时像，实现了对冬小麦的种植面积的提取，整体精度为85.7%，结果表明详细NDVI时间分布可以有效的区分农业生产地区的作物种类。 1.2. 国内研究现状 我国在1979年由陈述彭先生开始倡导遥感估产，关于植被遥感最佳时相的选择，黎泽文和汪逢熙等人提取各个品种棉花生育期中不同的农作物光谱曲线，选择了河南省北、中部棉花遥感识别的最佳时相和地面模式的建立方法，结果表明选用六月底或七月上旬的陆地卫星TM资料，可以检测棉花 [ 8 ]。2003年潘志强等选取了3个不同时像的TM影像，计算不同时像的NDVI特征值，根据不同作物在不同时像上NDVI的变化，提取出了黄河三角洲地区作物的种植分布区域 [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ]。根据MODIS数据红外和近红外波段对农作物进行动态检测，根据不同作物具有的不同的生育期，NDVI特征值的时序变化规律提取了冬小麦、春玉米、夏玉米、大豆等作物的种植面积，总体精度达到95%以上 [ 12 ]。利用3景不同时像的TM影像，提取NDVI作为一个新的光谱特征波段，设计了决策树分类算法，结合辅助背景数据和专家知识，成功提取黑龙江军川农场的大豆、玉米和水稻的种植信息，总体分类精度达到85.87% [ 11 ]。基于TM/ETM+遥感影像数据和13幅时间序列的MODISEVI遥感影像数据，采用生态分类法的监督分类与决策树分类相结合的人机交互解译方法，进行了棉花、玉米、小麦、蔬菜4类作物种植面积的提取 [ 13 ] [ 14 ] [ 15 ]。
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user: 2. 结论 遥感影像的信息提取是一门综合性的学科，目前正在快速的发展中，是遥感应用领域中数据挖掘与应用的前沿，研究高分辨率的遥感影像的信息提取，可谓任重而道远 [ 16 ] [ 17 ]。
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user: 摘要 《高等数学》作为高等教育的一门基础课程，是对大学生思维能力以及应用数学能力的重要培养课程，是后续各领域专业课程的基础。在当前教育的形势下，基于双语的教学方式，可以创新性地提高教师与学生之间的互动，活跃课堂气氛，在培养大学生逻辑思维能力与数学应用能力的同时，也能提高大学生的语言运用能力，拓广学生的视野，促进学生人文素养的提升，对培养高素质的复合型大学生人才具有重要意义。
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user: 1. 引言 《高等数学》作为大多数理工科必修的一门基础学科，其主要内容涉及数列、极限、微积分、空间解析几何与线性代数、级数、常微分方程等基础知识，具有严密的逻辑性、高度的抽象性和广泛的应用性。学好《高等数学》不仅培养学生严谨缜密的思维模式，提高学生的计算手段和能力，更为后续的专业课奠定了基础。学生在高等数学的学习之中，由于其复杂性和高度抽象性，普遍存在知识点难以掌握的现象。 随着互联网的高速发展，各种线上教学资源层出不穷也参差不齐，这给《高等数学》的线下课堂教学带来了很大的挑战。如何创新性地采用新的教学模式，活跃课堂气氛，提高学生的专注力和吸引力，从而提高学生对复杂抽象高等数学知识点的掌握，是一项具有重要科学意义的教学问题。 在当前新时代的背景下，人文素养教育越来越受到高等教育的重视。但是人文素养教育在高等数学等基础学科中的应用仍然较为薄弱，人文素养教育方式单一，形式枯燥，难以激发大学生的兴趣，且人文素养教育在工科学生的培养之中依然占比较低，大学生普遍不重视人文素养教育 [ 1 ]。教师通过双语教学达到对课程知识点进行人文素养的教育不仅可以帮助大学生深层次了解知识点的起源、出处、发展以及最终成果的展示，也是对大学生进行学术道德的培养，可以让大学生获得课外的补充知识并提高知识的系统性，可以大大提高学生的兴趣。 对《高等数学》进行中文教学是一项传统的教学模式，但是随着社会的不断发展，为了适应全球化的发展，帮助学生更加便捷地获取最新的科学研究成果，做出把英文元素融入到《高等数学》教学中的改革是非常必要的。随着英文元素的加入，在中文教学保证基础知识的学习上，可以激发大学生的好奇心，帮助学生从更多的角度去理解课程中的疑难杂点，拓宽学生的逻辑思维，开阔学生的视野，也提高学生的英语水平，为将来专业课程的外文文献的阅读打下基础。 本文基于双语教学来阐述对《高等数学》这门课程的教学改革创新所带来的影响，并对上海海事大学电气专业平行班的两种不同教学模式所带来的结果进行比较。
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user: 2. 双语教学在当代高等教育教学中的作用 在疫情的大背景下，线上教学相对于线下教学的优势明显，各种线上教学平台层出不穷。对于学生而言，利用互联网学习也更符合当代大学生对于快捷性、便利性的追求，从而导致一些学生对于线下教学的重视大幅度减弱。线下教学需要有新的独特的竞争优势来应对一大批高质量的线上课程，线上教学虽然可以学习新的知识或是对于已学知识进行强化，但是线下教学的互动性是线上教学无法比拟的。基于双语方式的教学进一步发挥了线下教学互动性的优势，通过情景教学培养学生综合分析能力、判断能力以及语言能力，激发学生的学习兴趣，使较为枯燥的课堂充满人文主义的气息，也能提高学生的人文素养。 双语教学在高等数学教学之中的应用间接培养了学生的英语学习意识，相较于传统教学方式，双语教学也更注重学生和授课教师之间的互动和课堂之间的讨论，培养学生独立思考和团队合作能力。 在双语教学过程中，通过英文介绍重要的高数概念而引入重要人物的事迹，对学生的思想教育以及人文素养培养具有重要的意义。目前中国的高校普遍存在着过度看重科学知识的传授，而忽略对学生人文精神的培养。人文素养教育对学生在生活、学习中都有着潜移默化的影响。人文素养教育不仅是培养复合型人才的关键一步，更是构建中国特色社会主义精神文明的重要环节，也是课程思政教育中必不可少的一部分。在我校高等数学教学的实践之中，教师通过英语讲述数学史、科学家传记等，向学生传授科学精神，陶冶学生情操，提升学生的分析能力和思辨能力，并鼓励学生将其付诸于专业知识的学习和专业能力的培育之中，有助于提高学生的人文素养培养。
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user: 3. 双语教学在高等数学中的实践 与传统的仅使用单一语言进行高等数学教学相比，双语教学可以促进由以中文为中心的授课方式转向以英文为中心中文辅助的新模式，对激发学生的学习热情以及双语能力的培养有着显著的帮助，从中英文双方面的介绍使知识点的学习和掌握更加深入，提升学生的人文素养。 众所周知，高等数学课程中符号公式多，数学符号大多采用英文单词的简拼或缩写，在目前的中文教材中符号(英文)与其含义解释(中文)脱节，双语教学能更好地让学生理解高等数学中出现的数学符号的含义，给抽象的数学符号加以直观的认识 [ 2 ]。比如，在学习极限内容的时候，“lim”作为极限数学号被引进，在普通中文教学中“lim”作为一个抽象的符号可能并不是很容易记忆，但是在双语教学中通过极限的英文“limit”再引入“lim”可以使得学生对“lim”的记忆更直观和深入，有助于加快学习的进度。又如在夹逼定理的学习中，教师通过英语引入其英文名称“Sandwich Theorem”(三明治定理)，通过三明治更具体形象地解释夹逼定理的含义，促进了学生对于新知识的认识和掌握，活跃了课堂氛围。 在教学实践上，本次双语教学更注重以学生为中心，更多地采用“引导式”、问题驱动的教学模式，而不是传统“填鸭式”的教学，鼓励学生通过小组合作、双语讨论、英文作业等方式去学习和掌握知识点，锻炼学生的自我学习能力和培养数学的严格逻辑思维能力。在我校的教学实践中，教师设计以5人为一组，布置“理论数学推导”、“生活中的数学”、“经济金融股票中的数学”、“医学药学中的数学”等不同的以数学为中心、中英文写作均可的模块小课题，学生根据自己的意愿组队、选择自己喜欢的小课题“project”，引导学生积极主动的去发现问题、解决问题以及对成果进行有效的汇报和展示。在此过程中激发学生去发现生活中的高等数学知识，培养学生查阅中英文文献资料的能力，以及将抽象晦涩的高等数学用于生活和生命科学等实际问题中的应用能力，将高等数学和双语的学习带出课堂，带入生活，将理论与生活实践结合，全面锻炼学生的团队协作能力、自我学习能力、中英文写作能力以及年轻人的创造力。最后，在课堂中给出每个小组进行双语展示的机会，不同小组进行互相点评，并作为最有效的平时成绩的依据。该双语教学模式在丰富课堂内容的同时更是有效地训练了学生的总结能力和批判性思维，同时也提高学生学习高等数学的兴趣，让学生乐于学习，提高学习效果。 双语教学在促进工科学生人文素养教育方面也起着重要的作用。由于高等数学的很多概念、知识点是由英语通用的国家创立起来并在全球方面扩散的，通过双语教学可用英文形式直接将外国著名数学家的思想无缝隙地融入高等数学的教学之中，并融合我国杰出数学家的思想，促进学生的人文素养教育。比如在极限概念中引入刘徽的“割圆术”，在导数概念中引入牛顿和莱布尼茨在不同时期采用不同方法对微积分的思考、贡献和创新，解决物理学中的问题时格林和高斯创造了著名的格林公式和高斯应用公式等等。这些内容不仅丰富了高等数学的内容、促进学生了解高等数学在实际物理学的应用，更是活跃课堂氛围，增强学生的认可度和接受度，有利于学生人文素养的熏陶。这些基础知识背后所蕴含的人文精神，鼓励学生勇于提问、讨论和创新，最终激发学生对于高等数学的学习和思考兴趣。这种人文素养教育的同步发展使得学生在学习高等数学知识的同时，能够对知识的总体框架有全面而又综合的了解，更能培养学生对于不同文化和教育方式的理解，拓宽国际视野 [ 3 ]。
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user: 4. 案例分析——上海海事大学电气专业中的实践 4.1. 问卷调查 首先，在双语教学班级中选取部分同学进行访谈调查，了解他们对于双语教学的看法，并根据调查分析筛选得到的不同看法制作调查问卷。问卷主要针对学生对于双语教学的不同态度和看法，以及他们对于双语教学实践的满意程度。问卷主要采取线上模式，最终回收有效问卷72份。 关于双语教学班级学生对于双语教学的看法的调查结果显示(图1)，大多数学生对于双语教学有着积极的态度。对于小部分持消极看法的学生，其原因可能有两个：首先，这可能是因为双语教学并未全面普及，大多数课程都是以中文教学，欠缺双语教学氛围和相应的选拔机制，教学方式仍不健全；其次，很可能是学生对于双语教学的目的了解不明确，认为双语教学只是教育改革的无奈和学校的跟风之举(图2)。 图1. 双语教学学生对于双语教学的看法 图2. 双语教学学生对于双语教学目的的看法 4.2. 课堂满意度调查与成绩对照 在关于双语教学满意度的调查中(图3)，有接近70%的学生给出了满意或者非常满意。双语教学的课堂质量还是值得肯定的。双语教学班级中在期末测试中取得优秀和良好成绩的学生占到了50%，相较于普通班级有着明显的优势，尤其是获得优秀的学生比例接近普通班级的两倍；而且双语教学班级中获得70分以下的学生也较普通班明显也有所降低(图4)。 图3. 学生对于双语教学效果的满意程度 图4. 双语教学班级与非双语教学班级的成绩对照 综合课堂满意度调查和期末成绩，双语教学的效果是较为满意的，也可以看到双语教学在高等数学教学中应用的良好前景。
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user: 5. 双语教学在高等数学教学中存在的问题 将双语教学引入到基础学科(高等数学)的教学还存在着一些问题。对于大多数学生来说，在中学阶段接受的是单一的中文语言教学模式，对双语教学模式并不适应。以教师为中心的传统教学，学生对教师依赖程度高，对双语理解能力不够重视，不可避免地在双语教学的过程中产生畏难情绪或是抵触情绪 [ 4 ]。高等数学本身作为一门抽象晦涩的学科，学习难度较大，容易使基础较为薄弱同学产生抵触情绪。教师在具体的知识点讲解上，需要分析不同学生的接受与学习能力，及时了解学生知识点的薄弱环节，对于难以掌握的重难点问题采取个性化的教学模式，注重学生的学习体验感，探索以学生为主体的高等数学双语教学模式。对于普通工科院校来说，双语教学在高等数学中的应用模式并不成熟，师资配备不完善，需要有深厚的高等数学知识应用能力，拥有国内和国外高校的学习工作经历，对国内和国外教学模式都有着深入了解的双语应用能力的教师，这样才能使得双语教学在高等数学教学中的发挥更大的作用。 高等数学双语教学的专用教材是目前亟待解决的重要问题之一，目前市场上还缺乏符合中国国情又能开拓国际视野的《高等数学》教材。编写精简的高等数学双语教学教材不仅有利于教师的教学，更有利于学生的理解与学习，教材问题的解决也将会对双语教学在高等数学上的普及有着重大的推动作用。 在双语教学过程中，中英文两种语言使用比例也是值得我们慎重考虑的问题。不同学生接受能力之间的差异可能使得在使用两种语言教学之间难以寻找到一个平衡点。双语能力与学生的基础教育、生长环境等条件都密切相关，因此这需要更长时间的课堂实践与调研去寻找一个双语在高等数学教学中使用比例最优化的平衡点，使得在大多数学生都可以对知识点有着较好掌握的基础上，让双语教学的优势更加明显。
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user: 6. 结语 在众多高校开设双语课堂的大背景下，双语教学不仅仅是大势所趋，更是高等教育发展与改革的重要环节。双语教学不仅是对于学生的综合素质的提高，在教育层面、社会层面和国家层面更有着积极的作用。2015年国务院印发的《统筹推进世界一流大学和一流学科建设总体方案》强调了中国的高校要加强国际交流合作，以改革为动力，推动高校发展 [ 5 ]。双语教学的普及可以让高校的教育改革进入新的阶段，促进高校对高等教育的方式做出更多的创新与改变，从而在不断的尝试和改革中提升教育水平。英语目前仍旧是相对其它语言较为国际化的语言，一些重要的科研成果、论文大多以英文首先发表，双语教学可以使得教学与国际接轨，也相对便利了学生及时接触国际重大科研成果。而在社会层面，双语教育的作用更是响应了国家对于培养现代化全方面复合型人才的号召，为社会主义现代化提供优质的人才资源，也是中国“走出去”，迈向世界舞台的重要体现。 对于基础课程采用双语教学模式可以促进学生人文素养教育，也是素质教育改革的一种延伸，更是以学生为中心的教学模式的延伸，学生的主体价值和中心地位是推动着教学模式由单一的授课转向多样化的上课方式的重要动力。在本次上海海事大学的高等数学双语教学实践中，尽管还存在诸多的缺陷，但是总的来说双语教学在学生学习中起到了积极的作用，展现了较单语言教学模式更好的教学效果，帮助学生更好地适应社会发展需求，培养了自主学习的能力，通过双语教学引入英文的人文素养也有利于提高学生的综合竞争能力，拓宽国际视野，达到培养复合型人才的目的。
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user: 摘要 股票价格的预测一直受到金融投资者及学者的广泛关注，同时也是学者的研究重点。股票价格的非线性性、波动性等特点使得使用传统统计学方法进行股票预测的准确率较不理想。长短时记忆循环网络(LSTM)模型在处理时间序列数据上有很大的优势，为了进一步优化预测模型，本文提出了双向传播长短时记忆循环网络(Bi-LSTM)，通过双向传播历史数据来对股票价格进行预测。另外，还引入传统神经网络BP、LSTM、GRU与本文所提Bi-LSTM模型进行对比，并引入MSE、RMSE、MAE、R 2 四种误差评估方法来对模型进行评估，验证模型的预测精度。实证结果表明，基于Adam优化算法的Bi-LSTM网络优于BP、LSTM、GRU等传统预测模型，精确度有明显提升，验证了本模型的有效性和可行性。
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user: 1. 引言 随着经济的发展和人民生活水平的提高，股票已经走入大众的视野。作为国家宏观经济的“晴雨表”，股票的市场价格直接关系到金融市场的稳定与发展。股票价格的复杂性、波动性以及高噪声、非线性性等特征使得准确预测股票价格具有一定的难度。 文献 [ 1 ] 基于传统的ARIMA模型来对股票的价格进行预测，预测结果在一定程度上可以代表股票的价格走势，但对于长期的趋势表现出了明显的局限性。随着人工智能及大数据的兴起，许多学者提出了使用机器学习算法来对股价进行预测 [ 2 ] [ 3 ]，预测结果明显优于传统统计时间序列预测模型。文献 [ 4 ] 将随机森林应用到股票预测中，发现集成学习算法在股票预测中具有一定的作用。文献 [ 5 ] 使用SVM模型来对上证指数进行预测，相比于传统统计分析方法，SVM模型的预测值与实际值的误差率较低。为了解决机器学习模型的泛化能力不足的问题，采用深度学习来发现数据之间的潜在关系并进行建模，使模型在预测方面取得了较好的性能。文献 [ 6 ] 将GARCH模型与BP神经网络模型进行对比，发现无论是否考虑股票的波动性，GARCH模型的预测精度均优于BP模型。随后有学者将深度学习模型应用到股票预测中 [ 7 ]，文献 [ 8 ] 提出了LSTM模型，有效的解决了循环神经网络在时间序列数据的预测中存在梯度消失及梯度爆炸的问题。文献 [ 9 ] [ 10 ] 基于LSTM神经网络来对沪深300指数的收盘价进行预测，试验结果表明LSTM模型对于股票价格的预测有显著的效果。但是LSTM模型只能通过历史数据来对未来某一时刻的值进行预测，学者们又提出了Bi-LSTM模型 [ 11 ]，通过对历史数据与未来数据同时学习来预测未来某一时刻的值，使得模型的预测误差明显降低。 为了进一步提高股票价格预测的准确度，本文引入基于Adam优化算法的Bi-LSTM模型来对中国建设银行的股票价格进行预测，研究表明基于Adam优化算法的Bi-LSTM网络的精确度明显优于BP、LSTM、GRU等传统预测模型。
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user: 2. 模型和方法 2.1. Bi-LSTM的基本原理 LSTM (Long short-term memory)是循环网络RNN的一种，用来处理时间序列模型，LSTM模型采取了特殊的门结构，解决了RNN模型在训练过程中的梯度消失以及梯度爆炸等问题。LSTM模型的基本单元结构如图1所示，通过sigmoid函数对数据进行激活，充当门控信号；通过门控机制来控制信息的累积或遗忘。 图1. LSTM基本单元结构图 LSTM模型包含三个门结构： 1) 输入门：决定在t时刻是否会有信息输入到记忆细胞。 2) 遗忘门：决定将记忆细胞中的值遗忘掉还是保留下来。 3) 输出门：决定信息是否要从记忆细胞中输出。 LSTM的这种门控结构，能够更好适应于时间序列数据的处理，有效地解决长短时间序列变化上的问题。 LSTM的计算公式如下： f t = σ ( w f ⋅ [ h t − 1 ， x t ] + b f ) i t = σ ( w i ⋅ [ h t − 1 ， x t ] + b i ) C ˜ t = tanh ( w c ⋅ [ h t − 1 ， x t ] + b c ) C t = f t ∗ C t − 1 + i t ∗ C t O t = σ ( w O ⋅ [ h t − 1 ， x t ] + b O ) h t = O t ∗ tanh C t 其中 σ ( ⋅ ) 和 tanh ( ⋅ ) 为激活函数，计算公式分别为： σ ( x ) = 1 1 + e − x ， tanh ( x ) = e z − e − z e z + e − z ， x t 为t时刻的输入， C t 为t时刻的细胞状态， C ˜ t 为t时刻的临时细胞状态， h t 为隐藏层的状态， f t 、 i t 、 O t 为三个门控。 由于LSTM结构只能通过t时刻之前的信息来对 时刻的信息进行推断和预测，因此无法获得更多的相关信息来进行分析。为了提高预测的准确度，本文引入了Bi-LSTM模型来对股票价格进行预测。对t时刻前后的股票价格信息进行双向读取，使用前向及后向的历史数据来共同预测t时刻的股票收盘价。Bi-LSTM的基本结构如图2所示： 图2. Bi-LSTM的基本结构 2.2. Adam优化算法 自适应矩估计(Adam)算法是将动量(momentum)和均方根传播(RMSprop)结合在一起的一种优化算法，通过对偏置进行矫正来使得参数更加平稳，使用Adam优化算法进行优化的步骤如表1所示： Table 1 Adam optimization algorithm to optimize the step 将参数初始化： m t = 0 ， n t = 0 计算t时刻的梯度： g t = ∇ θ f t ( θ t − 1 ) 更新参数： m t = β 1 m t − 1 + ( 1 − β 1 ) g t (momentum项) n t = β 2 n t − 1 + ( 1 − β 2 ) g t 2 (RMSprop项) 计算修正偏差： m ^ t = m t / ( 1 − β 1 t ) n ^ t = n t / ( 1 − β 2 t ) 更新权重： θ t + 1 = θ t − α ∗ m ^ t / ( n ^ t + ε ) 表1. Adam优化算法进行优化的步骤 其中 m t 为一阶动量项， n t 为二阶动量项，均初始化为0， m ^ t ， n ^ t 分别为修正后的值， θ t + 1 为第t + 1次迭代模型的参数， α 为学习率。在研究过程中， β 1 ， β 2 ， ε 的取值分别为0.9，0.999， 1 × 10 − 8 。
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user: 3. 性能评价指标 股票价格预测模型通常采用均方误差(MSE)、均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)、R 2 来对预测的精确度进行评价。MSE、RMSE、MAE的值越小，模型的预测精度越高。其中R 2 表示决定系数，范围在0~1之间，R 2 的值越接近于1表示真实值与预测值之间的相关度越高。这些误差评估方法的统计指标定义如下： MSE = 1 N ∑ i = 1 N ( y ^ i − y i ) 2 (5) RMSE = 1 N ∑ i = 1 N ( y ^ i − y i ) 2 (6) MAE = 1 N ∑ i = 1 N | y ^ i − y i | (7)
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user: 4. 算例分析 4.1. 基于Adam优化算法的Bi-LSTM风功率预测模型构建 Bi-LSTM是信息可以双向传播的LSTM结构，本文采用前9天股票的开盘价、最高价、最低价、收盘价、成交金额作为模型的输入，基于Bi-LSTM神经网络来对第10天的收盘价进行预测。 下面描述整个过程的详细步骤： 1) 将选取的数据分成训练集和测试集。在建立Bi-LSTM模型之前需要先对数据进行归一化处理， 归一化公式： d a t a = x − x min x max − x min ，通过数据归一化可以消除不同量级对预测结果产生的影响。 2) 将归一化后的数据处理为可以批量运算的矩阵来训练Bi-LSTM神经网络，确定模型参数，对测试集进行预测，将预测结果进行反归一化处理后与真实收盘价进行比较。 3) 采用多种误差评估方法来对模型的预测效果进行度量。并将Bi-LSTM模型的预测误差与BP、LSTM、GRU模型的预测误差进行比较。 4.2. 实验数据 本文研究所提出的模型及误差评定方法应用建行2011年1月4日~2021年5月25日共2522条数据。其中包括五个不同的变量，分别为开盘价、最高价、最低价、收盘价、总金额。首先对数据进行归一化处理，将前2018条数据作为训练集，将后504条数据作为测试集。 4.3. 数据描述 将建行数据的收盘价做折线图，如图3所示。 图3. 建设银行股票收盘价折线图
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user: 5. 参数设计 本节对本文提出的方法及BP、LSTM、GRU、Bi-LSTM四个不同模型进行了研究。所有的模型的实现都是基于python编程，其中BP、LSTM、GRU基于pytorch库实现。将Bi-LSTM模型的学习率设置为0.001，batch_size设置为64，本文通过前九天的股票价格来预测第十天的股票收盘价，将学习步长设置为9，股票数据有5个不同的变量，将Bi-LSTM模型的input_size设置为了5，hidden_size设置为512，output_size设置为1，经过多次重复实验，将Bi-LSTM模型的num_epochs设置为20。
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user: 6. 实验结果分析 对本文数据分别进行BP、LSTM、GRU、Bi-LSTM建模，图4为预测值与真实值的对比图。可以看出基于Bi-LSTM预测模型的预测值与真实值近似重合。 图4. 不同模型预测值与真实值对比图 将四个模型的预测值与真实值进行线性拟合做出散点图，如图5所示。从拟合散点图中可以看出，本文所提方法预测值与真实值非常接近。回归方程的各参数如表2所示，其中a表示回归系数，b表示截距，R 2 表示决定系数。 图5. 真实值与预测值拟合结果图 Table 2 Regression equation parameter tabl BP LSTM GRU Bi-LSTM a 0.6958 0.7169 0.9145 0.9376 b 3.0125 2.9956 0.7887 0.5723 R 2 0.5286 0.7716 0.7813 0.8988 表2. 回归方程参数表 为验证Bi-LSTM模型的准确度，本部分，将本文所提出的预测方法与BP、LSTM、GRU这三个模型进行比较，将预测结果进行对比分析。图6为本文所提模型与三个传统模型的预测结果，从图中，可以看出基于BP模型预测出来的结果与真实值的偏差最大，其余模型的预测值与真实值较为接近，其中Bi-LSTM模型预测的结果与真实值最为接近，本文所提出的Bi-LSTM预测模型能更好地对股票的收盘价进行预测。 图6. 不同模型的预测值与真实值对比图 为了进一步研究所提方法在不同时期的表现，对不同模型预测性能进行评估，分别使用不同的模型误差评估方法MSE、RMSE、MAE对四个模型的预测结果进行分析。表3和图7展示了误差结果，误差评估方法的值越小，模型的预测效果越好。由结果可以看出，本文所提模型Bi-LSTM的MSE、RMSE、MAE的值分别为0.0166、0.1282、0.969，均优于模型BP、LSTM、GRU的结果。说明本文所提模型的预测精度最为准确。 图7. 分模型误差图 Table 3 Model prediction error tabl Models MSE RMSE MAE BP 0.0753 0.2767 0.2110 LSTM 0.0387 0.1959 0.1481 GRU 0.0173 0.1313 0.0993 Bi-LSTM 0.0166 0.1282 0.0969 表3. 模型预测误差表
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user: 7. 结语 股票价格的预测在金融市场占据重要的地位，本文基于Adam优化算法的Bi-LSTM模型来对股票的收盘价进行预测。引入几种经典模型(BP、LSTM、GRU)来对本文预测模型结果进行分析，通过MSE、RMSE、MAE误差评估方法来对所有模型进行评估，误差评估方法MSE的结果表明，本文所提模型与BP、LSTM、GRU相比，精确度分别提高了77.95%、57.11%、2.36%。由于本文输入数据比较单一，可能会使得模型预测存在一定的局限性。下一步将通过论坛、贴吧等网站提取用户对股票的评论、新闻报道等相关信息，并对这些信息进行处理后加入到股票价格预测模型中，从多方面来对股票数据进行分析进而提高模型的预测精度。
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user: 摘要 本文以2015年至2019年我国酒店行业中的连锁酒店数量、酒店业客房数量、连锁酒店客房数量占全国酒店数量的比重为数据基础，分别建立单变量灰色预测模型、多项式趋势曲线模型和指数曲线模型。计算结果表明三种预测模型都能够得到比较精确的数值结果。基于此，本文进一步给出了2020年至2023年中国的连锁酒店数量、酒店业客房数量、连锁酒店客房数量占全国酒店数量的比重，计算结果可为我国酒店行业决策者提供参考。
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user: 1. 引言 受益于宏观经济企稳、供需关系改善、居民消费升级，我国旅游业发展迅速，而旅游业作为酒店行业的上游的一个重要组成部分，直接影响着我国酒店行业的发展状况，因此旅游业的快速发展带动了酒店行业的蓬勃成长，连锁酒店规模由2015年3.08家增长至2019年的5.56家，年复合增速达16%。客房数量方面，则从2015年的约280万间，增长至约490万间左右，年复合增速达15%。但从发展增速来看，近年来随着中产阶级消费群体的崛起，消费升级导致顾客需求发生极大的变化，酒店提供的服务能否满足新型消费者个性化、多元化、移动化、体验化、社群化的需求，对酒店行业形成了极大的挑战。在这种情况下，对我国未来几年的连锁酒店数量、酒店业客房数量、连锁酒店客房数量占全国酒店数量的比重等指标的预测就显得格外重要。相关决策者可从计算数据提前进行规划、布局以满足消费群体的需要。 在本文的研究中，主要采用三种统计预测模型：灰色预测模型、多项式趋势模型和指数曲线模型。灰色预测模型是邓聚龙教授于1982年提出的，其中单变量灰色预测模型(简记为GM(1，1)模型) [ 1 ] 是灰色预测模型的基础，其主要内容有白化方程和对应的差分离散方程。GM(1，1)中的GM表示grey model，第一个1表示白化方程是一阶微分方程，第二个1表示模型中只有一个变量。自该模型提出以来，其广泛的应用在经济、生活、生产的各个方面，并产生了很好的效益 [ 2 ] - [ 8 ]。多项式趋势曲线是描述时间序列趋势性的一类非常重要的模型，被广泛应用在农业工业、环境能源等领域。在统计学教材 [ 1 ] [ 2 ] 或者时间序列分析教材 [ 3 ] 中提到，当研究现象的趋势随着时间的推移呈现出稳定的增长或下降的线性变化，则可用线性趋势模型来对现象进行研究分析。当研究现象的趋势随着时间的推移呈现出某种非线性变化趋势，则需要拟合适当的趋势曲线。特别地，如果现象的趋势变化中只有一个拐点，则可以拟合二阶多项式趋势曲线；如果现象的趋势变化中有两个拐点，则可以拟合三阶多项式趋势曲线；如果现象的趋势变化中有多个拐点，则需要拟合多项式趋势曲线。关于这方面的研究工作可见文献 [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ] [ 13 ]。另外，在对数据预测分析中，指数曲线也是很重要且常见的一类预测模型。当现象的长期趋势每期大体按照相同的增长速度递增或者递减变化时，可以用指数曲线进行拟合，相关文献可见 [ 14 ] - [ 19 ]。 在本文中，我们将利用灰色预测模型、多项式趋势曲线模型和指数曲线模型对我国酒店行业中的连锁酒店数量、酒店业客房数量、连锁酒店客房数量占全国酒店数量的比重进行研究分析，并给出2020年至2023年中国的连锁酒店数量、酒店业客房数量、连锁酒店客房数量占全国酒店数量的比重的数值结果。本文的结构具体安排如下：第2节给出单变量灰色预测模型、多项式趋势曲线模型和指数曲线模型。第3节以2015年至2019年我国酒店行业中的连锁酒店数量、酒店业客房数量、连锁酒店客房数量占全国酒店数量的比重为数据基础建立相应的预测模型，并给出未来几年的数值计算结果。第4节给出了本文的结论。
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user: 4. 结束语 本文采用三种统计预测模型：单变量灰色预测模型、多项式趋势曲线模型和指数曲线模型，以及2015年至2019年我国酒店行业中的历史数据，分别对我国连锁酒店数量、酒店业客房数量、连锁酒店客房数量占全国酒店数量的比重的发展趋势进行预测。计算结果表明，我国酒店行业在未来几年将继续保持增长的发展趋势，相关决策者可依据此计算结果提前进行规划、布局以满足消费群体的需要。
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user: 摘要 迈克尔·斯洛特创立的道德情感主义伦理思想是对近代英国道德情感主义传统的创造性发展，推进了道德情感主义伦理理论的建设。文章以斯洛特的情感主义伦理思想研究的历史演变为线索，首先辨析了斯洛特情感主义伦理思想的相关概念，其次对斯洛特情感主义伦理思想研究的演进进行简单归纳和分析，将斯洛特伦理思想与中国儒家伦理思想的相关概念进行比较研究，最后总结并提出斯洛特情感主义伦理思想在当前研究和实践中的不足。
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user: 1. 引言 西方学术界对情感主义的探讨出现了两次哲学思潮。18世纪英国道德哲学家们在理性主义盛行之前，对情感主义进行了广泛的探讨，之后，哲学家们将目光转向了理性主义。直到20世纪德性伦理复兴，情感主义伦理才重新成为主流。迈克尔·斯洛特是一位当代颇具影响力的情感主义德性伦理学家，他在德性伦理的复兴之路上开辟了情感主义的“新方向”，从早期的批判道德转向以人的内在情感动机重建道德理论。斯洛特的德性情感主义伦理学将情理融为一体，反对理性主义忽视情感的观点，把“移情”作为道德动机的关键，以“移情”来阐述道德。近几年来，斯洛特多次赴中国参加相关学术会议，与中国学者进行交流，在情感主义、德性伦理、关怀伦理和中西伦理对比等方面取得了显著成就。
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user: 2. 思想理论基础和发展 迈克尔·斯洛特从现代心理学的研究成果中获得启发，创新性地继承发展了18世纪情感主义伦理学思想。早期，他追随新亚里士多德主义，主张回归亚里士多德的“德性”，即认为德性评价的范围比道德更广泛，由此批判现代“道德”。 弘任(1993)发表的论文，为我国美德伦理思想的研究开辟了新的方向。这篇文章参考了斯洛特早期著作《善与德性》以及《从道德到德性》，针对某些个人特性与德性难以区分的问题，详细分析了斯洛特思想中的相对性德性、从属性德性和“可嘉许的不道德”概念 [ 1 ]。学者杨豹指出，斯洛特以行为者为基础的德性伦理抛弃了亚里士多德派伦理道路。区别于功利主义道德和康德主义道德在评价行为时区别对待行为者本人与他人福祉，所形成的一种“自我–他人”不对称性的道德评价机制，斯洛特为了批判道德，构建了一种具有对称性的“自我–他人”德性伦理理论。学者李西顺(2018)认为斯洛特提出的关于“自我–他人”对称性的道德评价，是对康德的义务论、常识道德及功利主义伦理因忽视行为者自身的道德价值所带来的缺陷的批判 [ 2 ]。 斯洛特指出，在当代道德伦理复兴的进程中，要从休谟的情感主义思想中汲取启示，寻求道德伦理复兴的新途径。我国学者对斯洛特提出的情感主义伦理思想的内涵及其对当代德性伦理的重要性进行了阐述，并指出斯洛特的情感主义伦理思想把当代心理学的研究成果和传统情感主义内涵相结合，得出新的德性伦理理论发展方向，但国内对这一新方向的研究还停留在总体的介绍层面，对斯洛特的思想研究没有足够的深入详细。 黄彦华(2013)认为斯洛特的道德情感主义理论体系对指导当代德育的发展和实践具有开拓性的意义。斯洛特立足于休谟的“同情”思想概念，借鉴霍夫曼的移情关怀伦理思想，结合当代道德心理学的最新理论，阐释了其“移情”思想的理论来源 [ 3 ]。齐云贵(2012)阐述了斯洛特情感主义伦理思想中所包含的两个主要成，一是从休谟的情感主义伦理学中引出核心概念“共感”的基础上，借鉴当代心理学中与“共感”相关的研究成果，进而发展休谟的“同情”观念；二是斯洛特从女性关怀视角中汲取关怀相关思想内涵，使得移情的概念进一步得到了发展，也使女性主义关怀伦理脱离其局限性，从关注个体性的道德问题延展成一套完整自给的理论体系，道德解释范围涵盖公共政治领域和国际性领域 [ 4 ]。 国外学者巴特森对移情的含义做出了解释，在道德意义上，人们不由自主地对他人产生的一种同情和关爱的情感就是移情，移情能够产生对别人有帮助的，甚至利他主义的行为。诺丁斯认为关怀者与被关怀者组成关怀伦理，关怀者体验被关怀的心理过程，具有接受性，这种体验关怀的本质就是移情。史蒂芬·达沃尔指出斯洛特为我们提出了一种道德教育的反思，指出了移情与尊重的区别，移情与尊重都和情感有关，但移情专注于对方的福祉，而尊重是对一个人的尊严和权力做出回应。
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user: 3. 以“共感”为基础的道德情感体系 在后期研究中，斯洛特从全盘批判道德转向了根据人的内在情感动机来重建道德伦理，在“共感”的基础和核心上，他建立了情感主义道德伦理体系。斯洛特认为道德行为源自于人内在的一种情感动因，这一情感动因触发我们关怀他人的道德潜能，使得我们去关怀他人。因此，道德行为不仅仅是单一的服从规则，而是一种自我发挥的行为。“共感”是一个人对他人内心情感的感知，通过以“共感”为核心的情感机制，斯洛特认为人类自身的情感，特别是移情反应和同理心机制，能够解释所以的道德行为和道德现象。李家莲(2015)指出斯洛特将“共感”运用于人类情感感觉的实际运作原理，使“道德感官”这一概念在伦理学和认识论中得以“复兴” [ 5 ]。 国内学者对斯洛特情感主义伦理体系中情感和移情的重要性作用进行了分析讨论。例如，在强调情感因素在道德行为的重要影响方面，陈真(2016)在《斯洛特是如何从“是”推出“应当”的》一文中阐述了斯洛特从共感推出道德判断的推理过程，指出斯洛特的推理建立在听者的心理特征上，并揭示了“是”到“应当”的过渡实际是建立在某种先天认知基础上的必然联系 [ 6 ]；李义天(2009)在《斯洛特的美德伦理学及其心理学预设》中指出了斯洛特所构建的“基于行为者”的德性伦理强调人类心理的作用，尤其是情感因素的重要性，道德行为动机对道德行为判断具有重要的作用 [ 7 ]。李西顺(2018)肯定了斯洛特思想对道德主体利益的关注。在德育方面，我们不仅要关注于道德的利他属性，同时也不能忽视道德主体自身鲜活的人性特点。自我–他人的对称性德性伦理结构强调不忽视自我利益，对当今道德教育有重要的启示 [ 2 ]。 针对“移情”在美德伦理体系中的作用，李义天(2018)分别从移情的功能、限度和定位三个维度进行分析。他指出，移情让道德行为者做符合美德的正确行为和适当评价，但移情在道德实践中的功能具有限度，移情不是正确行为的充分必要条件，行为的正确是否取决于行为者自身的品质是否优良 [ 8 ]。学者齐桂云在其博士论文中指出“移情”的相关概念在西方道德情感主义伦理思想中的重要地位和作用。针对斯洛特道德情感主义的几种反驳，李鹏洲(2017)通过论文阐释了具体运用科尔斯戈德的规范性概念对其进行分析，得出了移情在道德态度发生机制和道德评价中的重要作用 [ 9 ]。陈真(2013)在《论斯洛特的道德情感主义》中还指出，由于道德行为本质上具有利他性，移情现象可以解释道德情感、道德判断以及规范伦理学，移情在道德评价方面发挥的作用对我们的道德生活具有指导作用 [ 10 ]。黄彦华则将关注点投向了斯洛特关于移情心理机制培养的问题，并由此得出对我国德育的启示。 关于斯洛特的情感主义伦理理论体系的构建，国内一些学者作了归纳和分析。张萍的硕士论文《斯洛特的道德情感主义研究》指出，斯洛特试图通过对纯粹的道德情感“移情”的阐释，完美结合规范伦理学和情感主义元伦理学，达到解释道德规范和义务的目的。姜天鹤的硕士论文《斯洛特的移情关怀理论研究》阐释了斯洛特移情思想理论的学术背景，梳理分析了该理论的基本内容，旨在说明正确的道德行为可以理解为代表行为者利益的行为能够对移情关怀态度做出适当的反应，并对斯洛特移情理论进行了反思和评价。在《论斯洛特的道德情感主义》一文中，学者陈真通过阐释移情的概念、分析道德判断的论证过程，引出斯洛特以“移情”为核心的道德情感主义伦理理论体系。
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user: 4. 与中国儒家伦理思想碰撞的“移情” 近年来斯洛特比较关注中国儒家的传统伦理学思想，与中国学者进行了广泛而深入的交流，在一些著作中把中国儒家思想和其情感主义伦理思想进行了相关的讨论和研究，一些学者也对两者的相关性进行了分析讨论。 申绪璐(2013)认为斯洛特的“移情”观念和儒家的“感通”观念在某些内容上相通。孔孟、“二程”和王阳明心学都有类似的论述，申绪璐通过“移情”概念的中西对比，对二程的“感通”概念进行了阐述，指出人对其他人和万物的感受是无条件、必然发生的，这种合乎道德的情感就是“移情” [ 11 ]。陈真在《论斯洛特的道德情感主义》一文中从两个方面探讨儒家伦理思想和斯洛特道德情感伦理思想的相关性，并指出两者的思想比较研究有利于指导中国儒家伦理理论的发展创新，对指导中国道德生活具有借鉴意义。一方面，“移情”概念与中国儒家思想一些概念接近，都突出心理因素对美德和伦理秩序的作用；另一方面儒家主张美德规范具有先天的情感基础，这些美德规范反省自身可得，无需外在的事物去证明，它与斯洛特认为基于移情的道德判断具有先天可知性相似。在道德义务方面，斯洛特认为人们的道德义务存在远近亲疏性，这与儒家主张的“爱有差等”的思想相似 [ 10 ]。 姚新中和张燕(2019)在情感主义伦理学框架下研究这两种“心学”理论的异同，比较了二者理论中“心”的属性与功能，分析了两者“心学”理论的相似性和差异性 [ 12 ]。黄勇、段素革在《信念、欲望与信欲：斯洛特与王阳明道德动机论之比较》中比较了王阳明和斯洛特两人关于“信欲”的观点，认为区别于斯洛特的信欲观，要求另一种独立的欲望来激发一个人的行动，王阳明的这种规范性信念——良知才是真正意义上的信欲，比斯洛特的信欲观更具优越性 [ 13 ]。 国内学界对于迈克尔·斯洛特的伦理思想研究的文献存在一些短板，对斯洛特思想研究还未形成研究规模，仅对其思想概念和理论体系进行了分析说明，没有进一步结合现代社会道德实际的困境并为道德情感主义伦理实践提供新思路。