DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 2. 美军院校兵棋推演平台工具 美国空军大学LeMay中心[ 1 ]是一个主要利用兵棋推演开展联合教学和军种教学、概念开发、作战决策和规划的机构，中心每年会举办50场左右的兵棋推演活动。LeMay中心在设计和运用兵棋时会使用不同的工具和方法。其中一个重要工具是“兵棋推演门户(Wargaming Gateway)”，这是一个为兵棋运用提供支持的信息管理系统。LeMay中心最大规模的兵棋推演，采用JLASS兵棋系统[ 2 ] [ 3 ]，规模达到200人左右。JLASS是一款战区级兵棋系统，重点是联合作战推演，准备工作大概需要一年左右的时间，参与人员需要分析美国对地区危机的各种军事反应。此外，美国空军大学指挥和参谋学院还使用计算机兵棋系统进行实时战略演练，他们使用的商业兵棋包括JAEX、现代空中力量等。 海军研究生院的全球在线协作教育社区(ECCO) [ 4 ]，是一个利用创新技术和技巧来创建并增强反恐伙伴计划(CTFP)的全球校友网。利用计算机和网络技术，ECCO已经开发了多种战略兵棋来教授反恐战术。这些兵棋涉及非对称战争、恐怖主义金融、社会网络分析、反叛乱以及反恐意识形态等。这种战略性推演环境有助于参与者思考恐怖主义和打击恐怖主义问题，同时为相关概念讨论提供了有效框架。MMOWGLI (Massively Multiplayer Online War Game Leveraging the Internet)平台[ 5 ]由美国海军研究办公室赞助，其目标是探索实现大型多人在线兵棋推演的可能性，从而扩大军事和非军事战略发展的参与性，以解决复杂的地缘问题。该平台着眼于汲取外部人员的创新战略，支持全球各地的对阵员产生想法、规划行动，已经被许多兵棋、研讨会和课程所利用。 美国海军军事学院彼得•波拉、克里斯托弗•伍维、迈克尔•马科维茨等兵棋专家设计开发了兵棋构建工具包(WCK) [ 6 ]供教学使用，为学员研究兵棋概念，在实践中探索创建兵棋提供了框架和基本依据。WCK是一个双方对抗式桌面兵棋构建工具包，通过一个战役级兵棋系统展现现代战争的地形、兵力、传感器、指挥控制系统等，学员可在此基础上推演兵棋、构建新想定、或者更改兵棋系统。为适应教学需求，它重点呈现现实环境中的联合指挥控制等要素，为学员推演当代及未来冲突提供了一套灵活、持续、简单的兵棋机制。 近年来，美军院校另一个使用较多的工具是矩阵兵棋[ 7 ]，该兵棋是一种成本低、使用方便、多人对阵的角色扮演兵棋，主要特点是辩论。对阵员在权衡论点和反驳论点后，提出要采取的行动。行动的成败主要取决于对阵员论点的力度。矩阵兵棋推演所需的材料、人员和时间较少：推演前只需准备模拟地图、算子和书面想定；推演需要一名裁判、一名相关领域专家以及4~6名对阵员或对阵小组；推演时间一般为2~3小时，而且可根据学习效果进行调整。矩阵兵棋易于学习，学员能很快上手，最重要的是，矩阵兵棋形式开放、推演限制较少。通过两年的实践，美国陆军军事学院战略模拟部工作人员发现，与常规的研讨会形式教学相比，矩阵兵棋推演能让学员完全沉浸其中，并了解更多信息。他们在课堂上使用的矩阵兵棋主要分为三类[ 8 ]： 1. 强化型矩阵兵棋，用于强化课堂教学，增强学员对关键概念的理解，如对与历史、当前和未来可能发生的冲突的相关概念的理解。该学院的一门课程针对欧洲区域研究计划推演了四款兵棋，以探索波罗的海国家的未来局势。 2. 熟悉型矩阵兵棋，用于帮助学员了解某一区域、行为体、某种态势或问题。一个贴切例子就是关于叙利亚的矩阵兵棋推演。在推演中学员分为四个小组，每个小组代表多个国家、机构或派别。小组中的每名学员都扮演一个角色，并必须代表小组进行总结性叙述。叙述内容必须包括他们是谁，与谁结盟，不能与谁结盟，他们的目标是什么等等。 3. 综合矩阵兵棋，用于辅助综合课程教学。综合课程是一种让学员整合、拓展、批判和应用在学科领域学习到的知识、技能和态度等的课程。这类课程中使用的综合矩阵兵棋需要涵盖课程整年的教学计划，以评估每个学员的学习情况。通过这类推演学员能将课堂上学到的知识应用到实践中，从而展示、整合所学知识。
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user: 3. 美军院校兵棋推演相关课程 美国防部职业军事教育指导草案，曾将兵棋推演作为军事教育的核心组成部分，并将兵棋整合到整个课程体系中。作为体验式学习方式之一，兵棋推演也受到五角大楼的重点关注，以便更好地了解战略和战役如何随着时间的推移而演变。 美国海军研究生院(NPS)拥有历史悠久的兵棋推演教学历史，从20世纪80年代中期开始就与海军军事学院合作共享课程材料和海军兵棋。该院为在校学员开设了多种兵棋推演选修课程[ 9 ]，如运筹学系开设了兵棋推演基础应用课程和高级应用课程。其中，在秋季和春季开设的基础应用课程已经有三十多年的历史，为期11周，包括讲座和动手实践练习两部分，旨在让学员掌握兵棋知识，并培养他们的兵棋推演技能。从2009年开始，该课程将国防部或国防合作伙伴机构纳入到了课程结构中，让学员为这些赞助人设计、开发、执行和分析兵棋，并将其作为学员的期末考试。在兵棋推演高级应用课程上，学员团队为赞助人创建军事建模应用程序，用于审查更具深度的问题。课程从应用计算机兵棋、合适的综合项目或论文提案开始，通过一个功能框架，让学员在该框架下设计、开发、整合这些建模技术，然后生成可进行分析和记录的输出结果，这也是课程的最终交付材料。高级应用课程于2016年秋季首次开设，已经有两个学员团队完成了该课程，他们成功为国防分析课程提供了远程建议和辅助以及论文项目。 成立于1884年的美国海军战争学院，是海军问题的教学和研究机构，该学院的兵棋推演系是海军战争研究中心下属的专业兵棋推演学术机构，兵棋推演是其“老字号”课程，以帮助决策者塑造未来海军的兵棋推演技能。其中，由肖恩•伯恩斯(Shawn Burns)教授讲授的兵棋推演基础知识课程，是兵棋推演系该年度罕见非保密活动之一。伯恩斯是一位退休的海军陆战队直升机飞行员，是该课程的责任教授，也是《兵棋推演者手册—专业兵棋推演者指南》[ 10 ]的作者。该课程的目的是教授兵棋推演系新教职员工如何“运用”兵棋推演，也有来自海军陆战队、海军、联合参谋部和国务院的指挥人员以及联邦储备银行的人员参与课程。2018年国际项目部和兵棋推演系合作推出第一期国际兵棋推演课程。该课程的目的是通过项目管理流程学习、指导性讨论、案例分析、小组活动和实践应用等，让国际合作伙伴了解兵棋推演的基本概念。 美国陆军军事学院远程教育系(DDE)于2016年开始使用矩阵兵棋进行二年级常驻课程(SRC)教学，该课程包括23个研讨会，学员由250多名美国高级军官，国防部文职和国际军官组成，主要训练学员创造性和批判性思维，以及根据国家利益和目标在战略层面展示谈判的技巧。 海军陆战队战争学院的詹姆士•兰西教授曾采用GMT公司设计的“下一场战争”系列兵棋进行教学推演[ 11 ]。该兵棋属于战略战役级别，前后共有五部，包括下一场战争之台湾、韩国、越南、印巴和波兰，除了下一场战争之波兰与中国无关外，其余四部均有中国军队直接或间接参与。詹姆士•兰西教授还在修昔底德和伯罗奔尼撒战争战例教学过程中引入兵棋，并建议以兵棋推演为核心重构学院课程。
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user: 4. 美军院校兵棋推演课外活动 除了常设课程和讲座课程外，美军各院校还举办有各种兵棋推演课外活动。 在海军研究生院课外活动中可以发现各种类型兵棋推演的身影。由兵棋活动中心主办的兵棋推演周活动，每年两次，该活动也是为期11周的兵棋推演基础应用课程的延伸。学员基于广泛的研究学习、与赞助人的交流互动以及自己的军事经验，设计、开发并推演保密和非保密的兵棋，深入研究一些技术和概念问题。战争创新研讨会，是一个由海军战争发展司令部、计算机和无人机系统教育研究联合会发起，由海军研究生院承办的一个大型兵棋推演课外活动。从2010年开始，启动战争创新持续升级活动，涉及到400名教员、学员和赞助人，将课堂、项目、论文和研究作品综合在一起。“红方团队活动”是海军研究生院的另一个学员课外活动，该活动主要利用NPS学员的作战经验和技术，重点研究红方团队未来技术和蓝方新型作战概念，这些活动属于保密性质，海军研究和发展助理部长办公室、能源部、海军水面部队指挥部、加利福尼亚州曾是该活动的赞助人。 自1887年以来，兵棋推演一直是海军战争学院不可或缺的一部分。该院兵棋推演系拥有一个110，000平方英尺的专用于兵棋推演的迈克卡蒂•利特尔大厅，不仅支持学术课程与战役级学员推演，也支持各种学院内部和以及外部生成的推演需求。这些需求来自国防部及其分支机构、海军各部门，战区司令部和民办机构。该系每年大约进行50场推演活动，包括X系列全球兵棋推演[ 12 ]、泛美战争兵棋推演[ 13 ]、海上稳定行动兵棋推演[ 14 ]、海域感知作战兵棋推演[ 15 ]、海军不规则挑战兵棋推演[ 16 ]、海军勤务兵棋推演[ 17 ] [ 18 ]、全球航运兵棋推演[ 19 ]等。 美国空军大学也有一些特色兵棋推演活动[ 20 ]，如国家预算优先事项演习(XNBP)，一项非保密、独立、基于计算机的行政规划兵棋推演，旨在处理受总统和内阁决策影响的国家预算优先事项；未来能力兵棋推演，是X系列全球兵棋推演的两个推演活动之一，着眼于长期战略规划活动；全球挑战兵棋推演，空军军事学院年度综合兵棋推演活动，允许班级成员综合课程中所学的原则、概念和过程，以制定战略和作战层面的规划和作战指导；陆空海联合战略特别计划(JLASS-SP) [ 21 ]，一个多方赞助、基于计算机的战区级兵棋推演，总体目标是通过审查美国对地区危机的潜在军事反应，加强联合专业军事教育；军法兵棋推演，LeMay中心为美国空军军法综合学院主办或支持的三个中综合活动之一，将学员放在一个时间敏感、快节奏的环境中，测试其在处理紧急法律问题时的沟通、管理和领导能力；飞马座兵棋推演，一个战区级的计算机兵棋推演，目前被荷兰国防学院用于高级空中力量课程；Doolittle系列兵棋推演，由空军参谋长特许举办的年度活动，旨在探索多领域作战概念；施里弗系列兵棋推演，探索点对点空间和网络空间对手的战略目标，以促进联盟领导层对如何在威慑和战略信息传递中利用太空和网络行动的理解。 美陆军军事学院(USAWC)制定了一项战略兵棋计划(SWP)，利用商业和政府兵棋，包括桌面兵棋、微缩模型和计算机兵棋来增强学员的学习体验。根据该计划，战略模拟系要在整学年举办一系列与USAWC核心课程相关的兵棋推演活动。活动中使用的战略级兵棋要与课程内容相关而且包括指挥控制方面，兵棋要易于学习和推演，能够在几个小时之内完成，而且支持多对阵员或者对阵员小组推演，如未来中国兵棋推演[ 22 ]、由合作者到竞争者-美俄未来关系兵棋推演[ 23 ]等。 美国海军陆战队大学每年都举行代号为“海龙”的兵棋推演大赛[ 24 ]。参赛队伍包括来自先进作战学院、远征战争学院、指挥参谋学院、高级作战学院和海军陆战队军事学院等学院的学员，以锻炼学员的指挥决策能力。
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user: 5. 美军院校兵棋运用启示 (一) 加强兵棋实践应用，开展多级同步推演 美军院校与部队密切合作，兵棋推演目前已经实现了多级同步推演，并开展了大批年度性和系列性推演。通过这些推演，一方面，提出和形成了许多关键概念和新的作战理念，另一方面，极大提升了各部门之间相互配合和自主协同的意识。 兵棋推演重在实践，可根据不同兵棋推演的要求，组织系列性多级兵棋推演。一是开展研究类兵棋推演。根据提出的新理论、新方法，新装备，构设推演环境，开展试验推演，检验可行性和实用性。二是开展评估类兵棋推演。通过对方案/计划的推演，发现其中的缺点和不足，提出优化方案。 (二) 加强专业人才培养，开展以赛促训活动 除了依托院校进行系统的兵棋人才培养外，美军院校还开展各类兵棋推演大赛，以发现和培养兵棋人才。如美国海军陆战队学院每年举办“海龙”兵棋大赛[ 24 ]。同时，美国还经常开展兵棋设计作品排名，设有罗伯茨奖，用于奖励设计师，鼓励进行精品兵棋设计。 开展以赛促训，需要注意到比赛成绩好不一定就能成为优秀指挥员，应该研赛结合，以研为主。区分不同对象，大学生和初级生长军官中，应以办大赛，举办普及性活动为主。中高级院校、研究机构、智库应以现实问题研究为主，以研促建，培养顶级兵棋设计师和分析师。 (三) 加强后装保障研究，抛弃无限后勤思想 传统兵棋推演中，遵循着“无限后勤”原则，即所有的后勤需求都可以被及时、足量的满足，这样推演的结果必然与实际情况不符，对指挥员的决策起到误导的作用。近年来，外军在兵棋推演中已经越来越重视后勤因素。如，美国空军大学对长周期后勤兵棋开展了研究[ 25 ]；美国海军研究生院开发了“作战能源兵棋”[ 26 ]，以研究危机态势下的能源短缺和能源资源整合问题；空军装备司令部正同地方公司合作，开发使用综合保障兵棋推演分析工具包(ISWAT) [ 27 ]，以通过兵棋推演分析保障系统对空军长期作战能力的总体影响；由美国印太司令部主办的“联合部队能源兵棋推演”[ 28 ]对能源的储存和分配能力，以及能源供应链的威胁情况进行了测试；2019年，美国中央司令部举办了首届“联合战略保障兵棋推演”[ 29 ]活动，以预测并解决战略保障问题。 打破“无限后勤”的固有思维，需要将后勤保障规律转化为兵棋推演规则，在后勤约束条件下，推演作战行动，缩小推演结果与实际情况的差距，提升决策质量。同时，不但在专门的后勤兵棋研究中需要加强后勤兵棋理论相关研究，而且在作战兵棋研究中也要突出后勤的制约作用。
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user: 摘要 近年来，翻转式教学掀起了国内外教育改革的热潮，也为军事理论课程的教学提供了新的思路。本文提出了一种将兵棋引入军事理论课程教学的方法，并从教学理论、教学环境、教学对象和教学过程四方面分析了其合理性和可行性。重点结合自主对抗式的教学方法和预先准备、兵棋推演、复盘反思、总结提炼四步骤的深度互动教学过程，分析了教学设计。阐述了教学实践中的主要做法和经验教训，通过调查问卷和对比分析表明兵棋在激发学习积极性、培养自主学习、提高分析与解决问题能力以及知识获得感等方面均起到了重要作用。
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user: 1. 引言 翻转式教学也称翻转课堂式教学，是近年来在军事理论课程教学中备受推崇的一种教学模式。翻转式教学是通过对知识传授和知识内化的颠倒安排，改变传统教学中的师生角色并对课堂时间的使用进行重新规划的新型教学模式[ 1 ]。学生通常在上课前完成对学习资源的观看和学习，师生在课堂上一起完成作业答疑、协作探究和互动交流等活动[ 2 ]。但如何协作探究、如何互动交流，需要结合不同类型课程的具体情况进行设计。翻转式教学目标是在课堂教学中以深层次的学习和交流研讨为目标，如果仅以研讨为主要形式，难以充分调动学生参与积极性，课堂教学效果难以保证，把兵棋引入军事理论课程翻转式教学就是充分利用兵棋的优势解决这一问题。 兵棋是供沙盘或图上作业使用的军队标号图形和表示人员、兵器、地物等的模型式棋子[ 3 ]。在军事领域通常运用兵棋，按照一定规则，在模拟的战场环境中对设想的军事行动进行演练。兵棋能够使决策者在战争背景中研究和分析作战问题，实现对作战行动的每一个环节进行量化分析和评估，提高评估结果以及作战指挥决策的科学性[ 4 ]。兵棋在传统军事理论教学中也有一些实践[ 5 ] [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ]，主要在作战基础知识课程、作战指挥类课程、作战运用类课程、装备保障类课程等进行了探索，这些实践充分体现了兵棋在传统课堂中发挥的重要作用。兵棋既能提升军事理论教学的直观性和学生学习知识的兴趣，又能够培养学生的系统思维[ 9 ]。把兵棋引入军事理论课程翻转式教学，能够充分发挥兵棋的优势，提升军事理论课程教学效果。
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user: 2. 将兵棋引入军事理论课程翻转式教学的合理性与可行性 教学理论方面。兵棋引入军事理论翻转式教学，是情景教学法同翻转式教学法的有机结合。兵棋可以复现军事理论来源于实践并受到实践检验的过程，破解学生缺乏实践经验的难题，结合翻转式教学，充分提升军事理论课程的效果。学生能够亲自动手验证理论或策略的可行性和效果，能够在课堂上进行实时求证，培养批判性思维，全方位提升发现问题、分析问题、总结提练的能力。 教学环境方面。如采取手工兵棋形式，能够在普通教室展开，不需要专门的教学保障条件。如采取计算机兵棋的形式，则需要联网的计算机环境，普通计算机教室均能满足需求。教学班规模一般40~50人为宜，基本能够适应当前大部分教学规模需要。 教学对象方面。军事理论课程的授课对象均为年轻人，对新的授课形式充满好奇和兴趣，参与课堂的积极性高，能够很好的激发学习兴趣。学生以团队协作的形式共同完成兵棋推演，相互探讨、学习、提高，整体的教学效果比较好。 教学过程方面。教学时间分配实践来看，1次完整课堂授课过程安排4学时连续授课能够满足需求。教师通过合理编组人员和制定兵棋规则，能够确保整个教学过程有序可控。教学环节之间相互衔接，使学生能够深入参与，逐步内化课堂所学知识。
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user: 3. 基于兵棋的军事理论课程翻转式教学设计 基于兵棋的军事理论课程翻转式教学设计，主要包括教学目标、教学重难点、教学方法、教学过程与时间分配等要素。限于篇幅，重点介绍教学方法和教学过程两部分内容。 (一) 自主对抗的教学方法 在课前自主学习理论、初步了解基本知识的基础上，课中主要采取兵棋推演自主对抗的形式。为了提升课堂的趣味性和竞争氛围，在人员编组时通常编2组以上，根据授课具体内容的不同主要采取两种形式进行对抗：一种是红蓝直接对抗，组与组之间互为对手，主要适用于讲解战役战斗等作战相关内容；另外一种是竞争性对抗，根据兵棋推演的结果进行对比，主要适用于非敌我冲突的相关教学内容。在具体实施过程中，需要把握好以下三点： 一是确保自主对抗。在实施过程中，以学生自主实施为主，教师主要讲解基本规则，除必要的解决纠纷、解答疑问外，全程不干预。不过多设定限制，确保学生真正发散思维，感受到课堂主体的地位。 二是全面客观地记录兵棋推演过程。充分发挥好编组中观察人员的作用，及时记录推演中出现的关键事件，条件允许时，可对兵棋推演过程进行录像，确保在后续环节中能够真实地重现场景，避免产生争执。 三是及时纠正问题。由于对抗通常比较激烈，在组织过程中容易产生争执，甚至可能为取得胜利作弊。当出现此类影响兵棋推演正常进行的行为时，要及时处理，适时暂停当前兵棋推演状态，必要时重新实施。 (二) 深度互动的教学过程 按照预先准备、兵棋推演、复盘反思、总结提炼四个步骤设计教学过程，其中兵棋推演环节是学生之间的深度互动，复盘反思和总结提炼两个环节是教师和学生之间的深度互动。 预先准备主要包括讲解规则、人员编组和试运行三部分内容。讲解规则主要介绍兵棋的基本规则、初始状态的设置、具体操作步骤以及要求等内容；人员编组就是明确学生所扮演的角色，根据人员数量、场地条件等因素灵活确定。通常编组作业人员和观察人员，作业人员根据所扮演的角色操作兵棋并参与复盘反思，观察人员从旁观者的角度观察兵棋推演全过程，并汇总梳理数据、标绘图表、参与复盘反思；试运行主要对兵棋的具体操作进行实际运行，同时，在此阶段讨论决定兵棋推演环节的策略以及角色之间如何配合。学生在此阶段进一步熟悉兵棋的基本规则，并且通过组内讨论形成基本的策略，确保兵棋推演顺利实施。 兵棋推演是具体操作环节，也是课堂中持续时间最长的环节。在此阶段，学生通过兵棋相互配合或对抗，达到深度互动的效果。作业人员根据规则作业，并做好相应的数据记录，观察人员在整个场地观察作业情况。教师要确保整个兵棋推演过程的有序进行，尤其是分组较多时，不同组之间的进度可能有差异，教师可通过下达统一指令，掌控兵棋推演的进度，并注意观察各组实施情况，及时解决出现的问题。如出现影响兵棋推演正常运转的问题，教师可及时下达指令暂停所有作业，待问题解决后恢复作业。 复盘反思环节，组织学生对兵棋推演中采取的策略和实施情况进行反思，通常包括四个步骤(如图1所示)：第一步回顾应该发生什么，主要是回顾在兵棋推演开始时的设想；第二步证实发生了什么，结合推演过程中的数据以及实际作业情况，确认实际发生了什么；第三步分析检讨行动效果，通常真实发生情况同设想难以保持一致，所以要进一步分析为什么发生这种情况，找寻导致行动效果的深层次原因；第四步归纳总结，得出分析改进的对策。既可以分组进行复盘反思，也可以统一组织，最后汇总梳理各组的分析结论。如有必要，也可再次组织兵棋推演对最新的改进策略进行检验。 图1. 复盘反思环节组织流程 总结提炼环节，是翻转式教学中从理论学习到实践作业再回归理论学习的闭合回路的重要一环。总结提炼同复盘反思不同，复盘反思主要是对兵棋推演中应该采取什么策略、如何优化策略等问题进行反思；总结提炼则是结合兵棋推演实践中发现的问题对基础理论进行巩固以及加深理解，把学生的实践进行升华，激发他们自觉从实践中发现理论。组织过程中，教师始终处于学习引导者和组织者的位置，使学生处于始终主体地位，给予学生自由思考和探索的空间。
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user: 4. 基于兵棋的军事理论课程翻转式教学实践 经过实践探索，采取4学时连续教学为宜，其中1学时进行兵棋规则介绍、人员编组和试运行等预先准备工作；2学时组织兵棋推演和复盘反思；1学时进行总结提炼。 第一步，预先准备。兵棋规则通常课前提供给学生熟悉，教师在课中进一步解读规则，确保每名学员能够掌握。作业人员通常按6~8人编组，观察人员每组安排1人。编组明确后，统一组织两轮试运行，确保每名学生都清楚规则和兵棋推演流程。在具体教学实施过程中容易轻视试运行环节，此环节如不组织或组织不力将会直接影响实施效果。笔者在将兵棋引入军事理论课程初期没有组织试运行，在一款物资保障兵棋推演中学生由于相互之间缺少配合导致不同补给节点间出现物资需求的过度放大，产生很强的波动性直接影响了课堂效果，如图2所示。在不断尝试后，增加了试运行环节，这些随机的干扰因素就大大降低了，因此产生的波动性也减弱了，如图3所示。通过两组数据的对比能够充分说明教学准备环节的重要作用，教师要确保学生对规则比较熟悉以及组内学生能够相互配合。 图2. 无试运行环节时作业情况 图3. 增加试运行环节时作业情况 第二步，兵棋推演与复盘反思。正式兵棋推演开始后，为确保各组进度一致，可由教师统一下达每一步的兵棋推演指令。作业人员在每一轮作业完毕后及时记录过程数据，观察人员时刻关注各组的作业情况，并做好记录。在兵棋推演的开始阶段要尽量放慢推演节奏，保证兵棋推演过程的有序，待操作熟练后可适当加快推演节奏。兵棋推演结束后，各组进行研讨，对实施情况进行分析。观察人员汇总统计各组作业数据，并梳理观察结果。在此基础上，按照作业人员、观察人员和教师的顺序分别对兵棋推演过程进行复盘反思，必要时可通过兵棋检验讨论的结果。 第三步，总结提炼。结合兵棋推演的实践情况，教师引导学生同课前学习的理论知识结合起来。主要从解答学生在兵棋推演过程中的产生的疑惑和新的想法入手，尽量结合数据，使学生自发地转换到理论层面的思考并深化对实践的认识。充分鼓励新的观点和想法，不轻易做评判，可以更多地留一些开放性思考。课程结束后，及时把此次课程教学中产生的新内容充实到教案中。 笔者于2018年开始在教学实践中引入兵棋，共组织6个教学班320余人进行基于兵棋的翻转式教学实践。课程结束后采取问卷调查的方式对教学效果进行反馈。问卷调查主要通过自填问卷方式进行，在每次课程结束时由笔者直接组织，共发出问卷320份，回收问卷310份，有效回收率为97%，调查对象均为全日制本科生。数据调查显示，93%的学生认为，兵棋进入课堂为他们带来了全新的上课体验，98%的学生认为这种方式在一定程度上提高了学习军事理论课程的积极性，92%的学生感觉所学理论知识的掌握程度更加牢固。问卷调查结果显示，兵棋在激发学习积极性、培养自主学习、提高分析与解决问题能力以及知识获得感等方面均起到了重要作用。 为进一步检验效果，随机选取2018年之前采取传统翻转式教学模式的2个教学班作为对照组，对比当时的平时成绩、课终成绩以及当时的问卷调查，评价两种教学模式的教学效果。结果显示引入兵棋后，学生平时成绩、理论考试主观题得分及最终学习成绩均高于对照组，进一步说明在军事理论课程翻转式教学中引入兵棋可以有效提高教学效果。
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user: 5. 结束语 把兵棋引入军事理论课程翻转式教学，是兵棋同翻转式教学在军事理论课程教学中有机结合的具体体现。在教学实践中，对传统以知识讲授为主的授课模式和翻转式教学互动效果难以提升的现状都有显著改进。但如何使兵棋同教学内容更加有机衔接，如何优化兵棋推演规则都是需要深入研究的内容，兵棋在翻转式教学中应用还需要在不断实践中进一步完善。
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user: 摘要 领域词典是一种领域知识的表现形式，是数据规范化和数据清洗的重要参考信息。映射关系指表格中某两列间的对应关系。领域词典构建与扩充以Web表格为主要数据来源，需要对众多Web表格中的局部映射关系进行联结和扩展，但Web表格中存在异构和数据质量问题，不能单纯地依靠模式匹配等数据集成技术。本文提出了一种基于映射关系的领域词典抽取算法。首先利用带IDF权重的Jaccard最大包含度和编辑距离进行近似字符串匹配，并利用高斯混合模型实现数值离散化，从而解决了数据层面的异构性问题。然后由点互信息和函数依赖确定包含映射关系的候选表；接下来定义了候选表间的相容性和相斥性，构造出映射关系图模型，以进行候选表联结，实现了以映射关系为形式的领域词典抽取。最后，为保证领域词典的质量，加入了冲突消解过程。在实验验证阶段，本文利用房地产领域数据集，与其他从Web获取领域知识的算法进行比较，验证了本文所提出算法的有效性和可靠性。
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user: 1. 引言 映射关系是指数据集当中的两个或多个属性间的对应关系。作为一种语义范畴的概念，映射关系与函数依赖等数据依赖相类似，可作为一种约束条件，来检测和修复数据库中的拼写错误、空值和不一致值。与函数依赖相比，映射关系的严格性较低，容许近似映射，而且映射关系能够跨越多个关系表(关系模式)，可实现更复杂的表达组合。 领域词典，是用来存储领域相关的领域词及它们之间关系的领域内专业词典，其基本组成单位是领域词对，不仅可表示为(属性，值)对，还可表示为具有隐含关系的(实体，实体)对。在领域词典中，符合同一关系的领域词对被联结成一张子表，在同一张子表中的关系是一致的，关系可作为隐含条件而省略掉。因而，领域词典与知识图谱中的垂直划分存储方案 [ 1 ] 相类似。垂直划分存储方案为知识图谱中的每种关系建立一张两列的表(主语，宾语)，表中存放由谓语(关系)连接的主语和宾语 [ 2 ] [ 3 ]。 传统上，领域词典来源于专家或其他额外信息，这些来源有很大的局限性，如：以领域专家为来源，需要大量的人工配合，难以使知识详尽化，且易受主观因素影响。而以知识库为来源，又无法做到与实际数据的特异化对应。随着爬虫等自动化网络信息采集技术的发展，网页上的表格日渐成为一大重要的数据源，这些结构化数据中蕴含大量有用信息，在构建或完善知识库、扩充现有数据库等场景中被大范围应用。因此，本文中的领域词典以大量Web表格为数据来源。 尽管不同来源的Web表格中可能存在着相一致的映射关系，但在大多数情况下，不同来源的Web表格中的值是难以比较的。这种不同数据源中属性取值的差异性称为数据层面的异构性，其包括标度差异性和相同实体的多重表示两大类。标度差异性指的是在不同来源的Web表格中存在一些数值转换，比较典型的情况是：对于同一范畴的有序变量，一些Web表格中用连续的数值来表示，而另一部分Web表格中则用字符串表示成有序等级的形式。如有些Web表用连续的数值量来表示房屋的面积大小，而另一些Web表格用字符或字符串型的分类等级变量表示，这使得难以挖掘它们之间的关系。相同实体的多重表示，也就是实体命名中的同义词替换问题。指的是由于Web表格的来源网站不同，异构Web的表格间对同一实体的表述形式不尽相同。这给数据的比较和匹配带来了困难。另一方面由爬虫程序从Web获取的表格语料库中往往存在数据质量问题。这两大原因导致了某些键值对不符合函数依赖。映射关系允许部分关系不满足函数依赖约束，同时还允许键值对间的近似匹配，其广泛适用性得以体现。 本文所用的Web表格语料库就是由很多类似于表1~表5的Web表格构成的。它们的来源不同，表达了不同的主题，但其中某些部分反映了相同的映射关系。实际中，Web表格语料库是由上千个这样的表格组成的，每个Web表格中可能只反映了某个映射关系的局部。领域词典的抽取需要将符合同一映射关系的子表连结起来，面临如下困难：1) 不同来源的异构Web表格对同一实体的命名方式不尽相同，如表1、表4和表5中的学校名称；2) 取值类似的映射关系间存在干扰，如学区与周边学校、街道–社区与区域–板块等。这给领域专家和数据分析师带来了繁重的负担。 本文将提取和联结Web表格中的映射关系。采用近似字符串匹配算法来解决相同实体的多重表示问题和数据质量问题；在解决标度差异性问题时，本文将借助高斯混合模型对连续的数值量进行离散化。在解决了不同来源的Web表格间数据层面的异构性的基础上，本文将利用点互信息和函数依赖过滤来获取映射关系。并在映射关系图模型中同时考虑映射关系间的相容性和相斥性，进行映射关系联结，最后进行冲突消解。从而在保证质量的前提下，提高领域词典的完备性。 Table 1 A table of school district allocatio 小区名称 街道 社区 小学学区 初中学区 世纪新城 五三 世纪新城 浑南区第二小学 辽宁省实验中学浑南一中 三隆世纪新城 迎宾路 沈新路 应昌大明湖分校 沈阳市杏坛中学 …… …… …… …… …… 表1. 学区分配表 Table 2 A table of real estate informatio 楼盘名称 楼栋地址 建筑形式 层数 上市时间 韩国新城 沈阳市皇姑区长江南街1号 高层 28 2005/9/28 世纪新城 浑南新区沈营路17号 多层 6 2006/9/25 西江俪园 皇姑区淮河街45号 小高层 9 2005/9/29 …… …… …… …… …… 表2. 房地产信息表 Table 3 A table of house pric 小区 面积 户型 单价 楼栋地址 工人新村 45.75 1室1厅 5700 铁西区南十一西路15号 世纪新城 79.45 2室2厅 5200 浑南新区沈营路17号 汇宝国际花园 149.2 3室2厅 6900 皇姑区华山路109号 …… …… …… …… …… 表3. 房屋售价表 Table 4 A table of block informatio 名称 区域 板块 公交线路 学区A 学区B 韩国新城 长江 北行 209、210、215 昆山三校 126中学 世纪新城 五三 浑河堡 612、333、4355 浑南区第二小学 辽宁省实验中学浑南一中 三隆世纪新城 迎宾路 北李官 240、604、111 应昌大明湖分校 沈阳市杏坛中学 …… …… …… …… …… …… 表4. 房屋区块信息表 Table 5 A table of supporting facilit 项目名称 地址 结构形态 周边小学 周边中学 …… 韩国新城 皇姑区三洞桥地区长江街东 高层 昆山三校 沈阳市第126中学 …… 汇宝国际花园 皇姑区华山路109号 高层 珠江五校 43中学 …… …… …… …… …… …… …… 表5. 房屋周边配套设施表 本文主要贡献如下：1) 在原有的Jaccard最大包含度的基础上，加入了逆文档频率IDF (Inverse Document Frequency)权重，实现了映射关系间各实体对、属性–值对的近似匹配。2) 引入了一种与字符串长度(或字段提供的信息量、标签)相关的相对编辑距离概念，更适合于在汉语语境下实现高效的近似字符串匹配。3) 改进了一种基于高斯混合模型的离散化方法。4) 依据属性对间的集合相似性和函数依赖约束，在原有的仅考虑关联强度的Web表合成算法中加入了相斥性约束，避免了将有值重叠的不同映射关系错误地合并在一起，提高了映射关系联结算法的可靠性。 论文的其余章节组织如下：本文在第2节中介绍了现阶段关于领域词典抽取的一些相关工作；第3、4节提出了用于解决数据层面异构性的算法，其中第3节提出了一种适应于本文Web表格语境的字符串近似匹配算法，第4节给出了用于连续值离散化的高斯混合模型；第5节提出用于提高领域词典完备性的映射关系联结算法；第6节对算法进行了实验验证；第7节做了总结。
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user: 2. 相关工作 文献 [ 2 ] [ 3 ] 介绍了列存储数据库的思想和知识图谱的垂直划分存储方案，这与本文的领域词典相似，且适用于当今以Hadoop为基础的大数据计算体系。文献 [ 4 ] 介绍了领域词典的概念，并提出了一种自划分模型来解决覆盖度不足问题。文献 [ 5 ] 提出了一种基于词共现和词上下文的领域观点词抽取方法，对基于点互信息的抽取方法加以改进。文献 [ 6 ] 介绍了一种通过表格单元的值来挖掘列标签和列对间关系的算法。文献 [ 7 ] 介绍了用于挖掘形如(X， Y)的Hearst模式数据库的算法，从而构建Web知识库。文献 [ 8 ] 介绍了挖掘实体间关系(以二元关系为主)的开放信息抽取算法，该算法在抽取前不需要人为指定关系或关系集。文献 [ 9 ] 指出Web表数据集成与知识抽取中的主要挑战是Web表中明确模式信息缺失、高度异构性和碎片化(小尺寸且不完备)。传统的基于模式匹配的方法，不能很好地处理碎片化严重的Web表。文献 [ 10 ] 结合了基于模式和基于实例的匹配技术，提高了表格合并的质量，并将其用于Web开放数据的集成与知识挖掘。处理不同来源的异构Web表难度更大。文献 [ 11 ] 针对没有属性名称或属性名称不透明的异构表格研究了模式匹配。文献 [ 12 ] 从集合的重叠度、语义学、自然语言学角度讨论了开放Web表格的可联结性，并用于领域信息发现。
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user: 4. 基于高斯混合模型的离散化算法 数据级的异构性(Data-level heterogeneity)不仅表现在相同实体的多重表示上，还表现在标度的差异性上。标度差异性在这里指不同Web数据源间对应数据间的数值转换，比如房屋建筑面积与户型、建筑形式与总楼层间存在着离散分类值与连续数值间的映射关系。如表2和表3，Web表格中不仅包含了字符串型属性，还包含有数值型属性。显然，第3节中的近似字符串匹配算法仅适用于处理离散的分类值属性与字符(串)值属性。与取值较为有限的离散值相比，连续的数值型属性更易被5.2.1节中的算法过滤掉。对于表格中的连续数值量，需进行离散化处理，将其分割为区间，并以区间对应的标号作为分类等级值，应用于后续的算法。 算法的目的在于自动化的处理过程中去发现由映射关系构成的约束规则，在映射关系合成之前，规则大部分都是未知的，传统上以规则为基础的离散化处理算法在这里并不适用。基于连续变量分布函数的数据离散算法曾在数据预处理中得到了广泛的应用。本文借助高斯混合模型进行区间分割，以实现离散化。 高斯混合模型 [ 16 ] 是指具有如下形式的概率分布模型： P ( y | θ ) = ∑ k = 1 K α k ϕ ( y | θ k ) (5) 其中， α k 为系数且 α k ≥ 0 ， ∑ k = 1 K α k = 1 ， ϕ ( y | θ k ) 为高斯分布密度， θ k = ( μ k ， σ k 2 ) ， μ k 为均值， σ k 为标准差，且称 ϕ ( y | θ k ) = 1 σ k 2 π e − ( y − μ k ) 2 2 σ k 2 为第k个高斯分量( 1 ≤ k ≤ K )。 通常，高斯混合模型与EM (Expectation Maximization，期望最大)算法结合在一起，以一种类似于无监督聚类的形式来确定连续数据分布中的各个高斯分量。根据高斯分量对连续值进行区间划分，由区间标签得到离散的分类值。 除观测值外，离散化算法初始还需要由外部来源的统计数据确定高斯分量数K，由经验值确定EM算法中的迭代次数。应用EM算法，将观测值分解为K个高斯分量，确定各个高斯分量对应的 μ k ， σ k 。 由高斯分布的性质 ∫ μ k − 2 σ k μ k + 2 σ k 1 σ k 2 π e − ( y − μ k ) 2 2 σ k 2 = 95 % ，以 ( μ k − 2 σ k ， μ k + 2 σ k ) 确定各划分区间，各划分区间标 号为对应的离散值。在第5节中，近似映射关系的定义中允许5%的属性值不符合映射关系，与之类似，在划分区间时取95%，以避免异常值的干扰。 例3.1：图1为Web表格语料库中某市房屋面积数据经过GMM (Gaussian Mixture Model，高斯混合模型)区间划分的结果。 图1. 基于GMM的区间初步划分 由高斯分布的性质，初步划分区间，得区间A为(38.15， 47.85)，区间B为(56.25， 87.75)，区间C为(76.71， 115.29)，区间D为(114.32， 161.68)，区间E为(153， 169)。取各区间标号作为离散等级值。 对于区间重叠部分的处理，由文献 [ 16 ]，引入了类典型度CT (Class Typicality)的概念，其公式如下： CT k = N k N All ∗ α k (6) 其中 N k 为经过EM算法得到的第k个区间划分中的观测值个数； N All 为观测值总数； α k 为系数，即第k个高斯分量对应的权重。类典型度用于衡量各高斯分量间的“不均匀性”，较为典型的分量有较大的权重和较高的样本数，利用类典型度可以使争议样本点更集中于比较典型的分量。 基于类典型度，对区间重叠部分及间隔部分进行重分配：假设区间k与区间k + 1相邻且其间有重叠部分，区间k为 ( lower k ， upper k ) ，区间k + 1为 ( lower k + 1 ， upper k + 1 ) ，所得到的新区间为 ( lower k ， upper r ′ k ) 和 ( lowe r ′ k + 1 ， upper k + 1 ) ，由 upper r ′ k = upper k + CT k CT k + CT k + 1 lower k + 1 − upper k (7) 和 lowe r ′ k + 1 = lower k + 1 − CT k + 1 CT k + CT k + 1 lower k + 1 − upper k (8) 确定新的划分点。公式(7)和公式(8)表示依照类典型度，将重叠部分按比例分配给区间k和区间k + 1。 例3.2：接例3.1，区间A、B、C、D、E中的观测值个数分别为71、85、435、232、49，观测值总数 N All 为762，权重均为0.2，经计算得类典型度分别为：0.093、0.112、0.571、0.304、0.064。对区间重叠部分进行重分配后，区间A为(38.15， 51.68)，区间B为(51.68， 78.52)，区间C为(78.52， 114.95)，区间D为(114.95， 161.68)，区间E为(161.68， 169)。使用区间标签作为面积等级值，实现离散化。
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user: 6. 实验 6.1. 数据集 本文实验的Web表格语料库来源于中国土地网、链家网等房产信息网站，通过爬虫技术，从上述网站获得了100多万条Web表格记录，如表1~表5所示，以从中抽取映射关系。 6.2. 评价指标 为了评估本文所提出的映射关系联结算法的可行性和有效性，并与其他方法进行比较，本文采用精确度(precision)、召回率(recall)、f1-score作为算法评价方式。由领域专家为实验提供了高质量的映射关系作为参考标准，表示为 B * = { ( l * ， r * ) } ，通过算法从表格语料库中自动抽取的映射关系表示为 B = { ( l ， r ) } ， 算法的精确度为 Precision = | B ∩ B * | | B | ，召回率为 recall = | B ∩ B * | | B * | ，f1-score为 f 1 score = 2 precision ∗ recall / precision + recall 。 6.3. 实验结果 表6是本文方法(映射关系联结)与其他两种可用于Web表格属性融合的算法PROSPERA [ 20 ]、WISE-Integrator [ 21 ] 之间的运行结果比较。如表6所示，在对Web表格语料库上的抽取结果中，选取“面积–户型”、“街道–社区”和“小区–学区”关系，以对比抽取的领域词典质量。本文所提出的方法都能获得较好的精确度、召回率和f1-score。WISE-Integrator算法的质量较低，这是因为该算法依靠属性名称和值类型等信息来衡量属性之间的语义相似性，并通过聚类将相似的属性归为一组，而没有考虑冲突。 Table 6 The comparison of experimental result WISE-Integrator PROSPERA 映射关系联结 P (%) R (%) F1 (%) P (%) R (%) F1 (%) P (%) R (%) F1 (%) 面积–户型 78.62 65.33 71.36 86.21 68.48 76.33 97.63 78.37 86.95 街道–社区 86.46 65.30 74.40 95.41 81.28 81.78 96.85 85.66 90.91 小区–学区 75.83 64.91 69.94 93.45 81.52 87.08 95.23 86.98 90.92 表6. 实验结果对比 为了比较算法的运行时间，本文分别从表格语料库中选取20%、50%、100%的数据作为输入。比较结果如图3所示，WISE-Integrator算法的运行时间相比更短，但该算法牺牲的是知识抽取质量，其精确度、召回率和f1-score都明显落后于PROSPERA算法和映射关系联结算法。在50%的数据规模下，PROSPERA算法和映射关系联结算法的运行时间相近，且各项指标相近，但在更大的数据规模下，由于PROSPERA算法需要靠迭代来保证输出质量，运行时间也相应大幅度提高，这是由于PROSPERA算法侧重于处理复杂的自然语言，未对Web表格语料库进行优化，而映射关系联结算法，即使在100%数据规模下，也能保持较短的运行时间，并获得与PROSPERA算法相近的输出质量。 图3. 运行时间对比
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user: 7. 总结 本文提出了一种基于映射关系的领域词典抽取算法。首先介绍了映射关系与领域词典的联系，并从领域词典的来源方面，指出了Web表格中的数据异构性及不完备问题。为解决数据异构性问题，本文提出了IDF-Jaccard最大包含度、相对编辑距离阈值的概念，给出一种短文本近似字符串匹配算法，并提出了一种基于高斯混合模型的离散化算法。接下来通过基于PMI的列过滤和函数依赖过滤，移除了非映射关系候选表，得到了Web表格中的映射关系。为提高完备性，提出了映射关系间的相容性和相斥性，在映射关系图中实现了映射关系联结，并通过冲突消解保证了算法输出结果质量。最后，在房地产大数据上的对比实验中，验证了本文算法的有效性、可靠性和可扩展性。
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user: 摘要 《海洋科学概论》这门课程作为我校涉海类专业的公共必修课程，是一门综合性很强的课程，其研究内容广泛，体现出很强的学科交融性。为了提高教学质量，突出重点、分散难点，更好地培养学生的海洋科学素养，本课程在教学方法和手段等方面进行了尝试性教学改革，将模块化教学方式引入本课程，实现了教学内容革新、师资队伍专业化和学生创新能力提升的三大目标。
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user: 1. 引言 21世纪是海洋的世纪，我国于2003年明确提出建设海洋强国的战略目标。在全面贯彻海洋强省战略、自由贸易试验区建设与探索中国特色自由贸易港建设这一大背景下，海南加速了向海洋进军的步伐。我校位于祖国最南端，自2015年9月更名为海南热带海洋学院，目前已有海洋科学等19个涉海类专业(方向)，以期实现建立一所国际化、开放型、应用型、特色鲜明的高水平热带海洋大学的办学目标。 《海洋科学概论》这门课程作为我校涉海类专业的公共必修课程，是一门综合性很强的课程，其研究内容广泛，主要涉及到相关的物理海洋、海洋化学、海洋地质、海洋生物、大气和气候、环境保护及海洋调查等各个方面的知识，体现出很强的学科交融性。为了提高教学质量，突出重点、分散难点，让学生理解掌握好本课程知识点，更好地培养学生的海洋科学素养，提高学生分析问题和解决问题的能力，本课程在教学方法和手段等方面进行了尝试性教学改革，将模块化教学方式引入本课程，实现了教学内容革新、师资队伍专业化和学生创新能力提升的三大目标，保证了本课程的教学质量[ 1 ]-[ 6 ]。
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user: 2. 海洋科学概论教学现状分析 海洋科学概论课程涉及的学科多，需研究的问题广，交叉性强。目前，在不少院校开设的海洋科学概论课程中，学生学习比较被动，缺乏主观能动性，教师不能根据学生的专业特点进行教学，学生也不能根据自己的学习爱好进行学习，导致毕业的学生几乎就像一个模子刻出来的一样。总结我校海洋科学概论的教学现状、综合其它兄弟院校相关教学经验[ 7 ] [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ]，目前存在的主要问题如下。 2.1. 教学模式和方法较为传统，学生应用能力得不到锻炼 目前，大多数高校的海洋科学概论课程教学仍然采用“以教师为主体”的课堂教学模式，注重理论知识的灌输，轻学生自主学习能力和应用能力的锻炼，课堂教学成为了教师的“一言堂”。教学方法手段单一，多以讲授法为主，课堂互动效果差，学生不主动参与讨论，课堂气氛沉闷。 2.2. 教学内容涉及学科多，师资力量不足 海洋科学概论是一门综合性极强的课程，多个学科相交叉融合，在物理海洋、海洋化学、海洋地质、海洋生物及海洋技术等很多领域都有很强的应用，而不少应用型本科高校海洋科学概论课程的教学内容还是过分注重理论性知识的讲授，不能很好地落实“应用型”办学定位。此外，由于每位任课教师都有各自的优势和专业方向，很难对各方面的知识全部精通，有的重点内容无法讲深讲透。 2.3. 课外缺乏教学实践活动，学生学习自主性不够 受时间和条件限制，教师和学生没有充分的互动时间，不能充分地辅导学生，使得教师对学情了解较少，不能很好地制订教学计划。学生课后仅仅是为了完成作业而做一些练习，学习的自主性不够。 2.4. 考核方式单一，过程性考核不好量 大学的学习应该更注重自主性，更注重平时的学习，而现行的考核方式对于平时学习效果的考核仅仅停留在作业上，考核方式过于单一，无法充分调动学生平时的学习积极性和主动参与性，造成了“平时不学习，期末抱佛脚”的尴尬局面，显然已经不适应“互联网+”时代对于课堂教学的新要求。
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user: 3. 模块化教学法的优势 模块化教学法(MES)，是20世纪70年代初由国际劳工组织研究开发出来的以现场教学为主，以技能培训为核心的一种教学模式。我国教育界总结出了相对适合我国国情的“宽基础、活模块”的教育模式，就是从以人为本、全面育人的教育理念出发，根据现代教育的要求，通过模块间灵活合理的搭配，首先培养学生的宽泛的基础能力，进而培养其合格的专门职业能力。具体应用到教学中，就是根据社会岗位群的要求，把专业课程分成若干专业针对性强的模块，将教学大纲和教材整合后，开发成不同的教学模块，从而将知识进行分解，先学习好分解的知识，然后再将知识整合在一起，进而根据学生的特点开展的个性化教学。通过对海洋科学概论课程实施教学内容、师资队伍和考核方式的模块优化，可以实现三者有机协调的授课，大大提升海洋科学概论的教学质量[ 11 ] [ 12 ] [ 13 ]。
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user: 4. 《海洋科学概论》模块化教学改革的方法和手段 针对目前海洋科学概论课程教学存在的问题，提出了该课程的模块化教学。立足于“三维一体”的模式，即教学内容的模块化，师资团队的模块化和考核方式的模块化，见图1。具体要求是：各模块化内容之间要相互衔接关联，师资团队之间实现默契配合，考核方式实现多元模式。 图1. 海洋科学概论模块化教学 4.1. 教学内容模块化，五大模块有机结合 将整个海洋科学概论知识分割成5个模块，即物理海洋、海洋化学、海洋地质、海洋生物及海洋技术。以5个模块的关联性为主线，在授课时这5个模块形成一个良好的循环，为学生无形中构建出了一套海洋科学的理论体系。为了从根本上提升学生对本课程的学习兴趣，达到授课的要求，为学生下一步学习海洋科学专业知识打下良好基础，授课时必须遵循从广度和深度上下功夫的原则，必须保证教学质量。同时，教学内容也要更加实用、更加具有生动性，使学生掌握更加丰富的海洋科学基础知识。 4.2. 师资团队模块化，建立课程组，培养教师梯队 海洋科学概论课程的教学涉及海水的物理性质和化学组成、海洋环流、海洋波动和潮汐、海洋生物、海洋中的声和光以及卫星海洋遥感等各个领域。为了在海洋科学概论课程中把海洋学各个领域的基础知识和精髓最大限度地传授给学生，为学生后继的海洋专业课学习打下良好的基础，采取优势互补的作法，即采用多位教师分工合作、共同完成课程讲授的教学方式。在这种教学方式下，每位教师分别讲授自己最拿手的、与自己专业研究领域最为接近和相关的章节，使课堂上教师的讲授富有激情，并能使专业知识的讲解化繁为简，而学生也更容易理解教学内容，并能汲取到更多的专业知识。同时，通过该课程的师资团队模块化，建立课题组，进行教学研讨，培养教师梯队，助力教师个人职业发展。 4.3. 适时引入国内外最新研究进展，培养具有国际视野的复合型人才 21世纪是海洋的世纪，世界各国对海洋的研究正逐步升温，日趋白热化。目前，海洋国际合作调查研究正在大规模展开；同时，世界各国均把合理开发、利用海洋作为求生存和促发展的基本国策。许多新的科学研究计划，如国际综合大洋钻探计划(IODP)、全球大洋中脊研究十年科学规划以及美国国际海洋生物普查计划和SOFeX实验、中国“大洋一号”环球科学考察等逐步实施，相关的研究进展和重要的突破不断涌现。在海洋科学概论课程的教学过程中，教师以专题讲座的形式适时介绍上述特点突出、技术含量高的海洋最新研究成果，可以充分调动学生的学习积极性，有助于学生快速适应社会对复合型人才的需求。 4.4. 注重实践和独立思考能力的培养 实践活动是促进理论知识理解、锻炼动手和独立思考能力的最好途径。海洋科学概论的教学实践颇具特色，可分为认识实践和操作实践两大类，其中认识实践以海洋生物参观和小组讨论为依托，操作实践则主要包括课堂实习和周边的野外实习。通过上述实践学习，学生会对相关知识产生更为深刻的理解，同时也锻炼了其进行海洋研究的基本技能，培养了实践动手能力和创新精神。 将模块化教学应用于涉海类专业公共必修课程《海洋科学概论》的教学，通过对教学方法的革新、对教学大纲的修订、对教学内容的整合、对考核方式的优化来提升教学效果，为培养具有国际视野的复合型海洋卓越人才打下坚实基础。
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user: 摘要 以45名3~5岁儿童作为被试，通过问卷调查、汉语沟通发展量表和父母汇报方式，考察来自不同家庭社会经济地位的儿童生产性词汇表达和使用方面的差异，探究家庭社会经济地位与儿童母语词汇发展的关系及其影响。研究发现，家庭社会经济地位与儿童早期生产性词汇量大小呈显著正相关，和儿童词汇和短句使用频率的相关性不显著。研究结论为低收入家庭实施儿童早期语言干预提供了可能，有助于缩小儿童语言发展的阶层差异。
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user: 1. 引言 语言是儿童学习知识、交流经验、与他人建立联系以及认识世界的重要工具，儿童早期的语言发展对其一生都有着至关重要的影响。目前，学界普遍认为，儿童语言学习受到个体内外部因素的影响，如自身能力和外部体验等，是社会、感知、认知加工、概念和语言五个方面因素交互作用的结果 [ 1 ]。其中，社会经济地位已经被公认为是影响儿童语言发展的最重要的外部因素之一。家庭社会经济地位(Socioeconomic Status，简称SES)可以根据家庭收入、父母职业、父母受教育水平、家庭物质来源、家庭和居住地的语言文化环境 [ 2 ]，以及收入和支出的比 [ 3 ] 等方面来判断，它与儿童语言习得具有密切的联系。一般认为，儿童语言能力的发展主要涉及语言子系统的发展，就家庭社会经济地位与儿童语言发展的关系而言，相关研究主要集中在儿童语言习得速度、词汇、语音意识和句法发展四个方面。本研究将从儿童词汇发展的角度入手，探讨家庭社会经济地位与儿童母语词汇发展的关系。
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user: 2. 家庭社会经济地位对儿童词汇发展的研究现状 SES与儿童词汇发展的研究主要集中在SES对于儿童词汇量增长速度、词汇量大小、接受性和生产性词汇发展影响等方面，呈现多样性的趋势，国外研究成果较为显著。SES对于儿童词汇发展的影响应从词汇的质量、词汇多样性，以及成分的多样性来考察 [ 4 ]。词汇多样性主要指儿童或照顾者使用的词汇数量，成分多样性是指形容词、副词、量词，以及所有格的使用等。儿童早期的词汇习得，如词汇增长速度、词汇量大小、接受性词汇和表达性词汇习得等，都受到社会经济地位的影响，进而影响后来的语言发展、书面文字识别能力、阅读能力和学习成绩等。 早在1991年，胡腾洛赫尔(Huttenlocher)等人研究发现，父母的语言输入可以预测14~26个月儿童词汇增长的速度 [ 5 ]。哈特与莱斯利(Hart & Risley)在观察不同SES的儿童整个童年早期的语言输入质量时，发现了更显著的差异。他们按照父母的职业将参与者家庭分为：专业技术家庭、工人家庭和依靠社会福利救济的家庭。研究发现，三组孩子学会开口说话的时间大致相同，但专业技术家庭的儿童每小时听到的词汇量为2，153个，而工人家庭的孩子为1，251个，福利家庭的孩子为616个。假如每人每天清醒的时间为14个小时，由此可以预测到四岁的时候，福利家庭的孩子所听到的单词量要比专业技术家庭的孩子少32，000，000个 [ 6 ]。同时，他们还发现照顾者语言输入的数量与儿童词汇增长速度之间的强力关系，从而支持了父母词汇输入量影响儿童词汇增长速度的观点。另外，哈特和莱斯利发现了不同SES照顾者的语言质量差异，高SES照顾者对孩子多使用肯定和鼓励性的语言，较少使用禁忌语 [ 6 ] [ 7 ]。哈特和莱斯利这一研究，较早地使用量化的方式分析不同SES儿童语言输入在质和量方面的差异，为后来的研究提供了启示，堪称经典。 此外，由种族和SES所导致的词汇增长不平衡的现象也得到证实。法卡斯和贝龙(Farkas & Beron)调查了36个月至13岁黑人和白人儿童词汇知识月增长的情况，发现这种词汇增长不平衡的现象在36个月的时候已经出现，在学龄阶段进一步扩大，并一直持续到13岁以后 [ 8 ]。另有研究发现，低SES黑人和白人儿童在3岁时就已经表现出词汇习得方面的巨大差异，他们所处的特殊的家庭和学校环境又进一步加剧这种差异，使其在小学阶段继续存在 [ 9 ]。以上的两项研究数据均采用于信度和效度较高的美国国家数据，通过分析不同SES种族儿童的词汇习得方面的差异，进一步证实了SES对儿童词汇习得速度的影响。 除此之外，也有研究分析了SES对于儿童词汇量所产生影响。霍夫和田(Hoff & Tian)对美国63位16~30个月的儿童及其母亲进行调查，根据父母双方的受教育程度和工作，将其分为高、中SES两组。母亲的语言测量采用词类和MLU，它们可以预测儿童词汇的增长；儿童语言的测量主要考察了词类的数量。研究表明，高SES的儿童词汇量大于中SES儿童。该研究同时调查了母亲对儿童的语言教学实践情况，由于SES影响母亲的词汇使用，而母亲的语言输出又会影响孩子，因此SES对儿童词汇发展的影响不容忽视 [ 10 ]。 1994年Child Development“儿童与贫困研究特刊”发表了一篇有关“母亲教育程度、家庭收入和职业地位”与儿童语言发展关系的研究，报告了儿童36个月时的语言产出情况，文中指出SES会持续影响儿童的接受性词汇，这种影响会持续到小学三年级 [ 11 ]。另有一项研究报告了不同SES儿童生产性词汇发展的差异，分析了33名高SES儿童与30名低SES母亲及其2岁儿童之间的自然互动，发现高SES儿童所掌握的生产性词汇要比低SES儿童的多 [ 12 ]。 综上所述，目前关于家庭社会经济地位对儿童词汇发展的研究，从研究视角来看总体呈现出多样化的特征。尽管儿童早期词汇习得具有普遍性的特点，但是国内有关汉语儿童母语词汇发展的实证研究较少。因此，结合国内外研究现状及局限性，本研究以儿童为研究对象，以儿童词汇的多样性和成分多样性为切入口，通过问卷调查的方式，全面考察不同SES汉语儿童生产性词汇量大小、词语使用频率、词组或短句使用频率的发展状况，了解汉语儿童母语词汇发展的状况，探究家庭社会经济地位与汉语儿童母语词汇发展的关系及其影响。该研究有助于制定有针对性的政策来缩小儿童入学准备发展上的差距，为充分发挥家长和家庭环境的积极作用，为低SES家庭儿童实施早期语言干预提供理论依据。