DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 4. VB和Fortran混合编程技术 目前，VB与Fortran混合编程主要方法有两种 [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ] ，即VB直接调用可执行文件(利用Shell函数调用Fortran程序的可执行文件)和利用动态链接库DLL格式文件与Fortran混合编程。其中，动态链接库因其具有静态链接库的功能，并且有节约内存和硬盘空间等优点而被广泛应用。本文采用动态链接库方法进行VB和Fortran的混合编程。 Fortran建立动态链接库方法如下：首先建立一个类型为 Dynamic Link Library的New Project Work space，然后将一个只含有函数或子程序的Fortran程序加入到Project 中，编译通过即可生成动态链接库。在Fortran程序中，被调用的函数或子程序必须予以声明，声明语法如下： ! MS $ ATTRIBUTES DLLEXPORT:: Name ATTRIBUTES是Fortran Power Station 4.0中的元命令，用于声明微软扩展属性。DLLEX-PORT是上述属性之一，它的作用是声明该函数或子程序能被其他程序或动态链接库调用。Name为函数或子程序名。该语句需放在程序的变量声明处。 利用VB 调用Fortran动态链接库时，首先在VB的模块级或相应的窗体中对被调用的动态链接库进行声明，语法如下： Public Declare Sub Name lib libname Alias aliasname [(arglist)] Declare语句是用于声明对动态链接库中外部过程的引用。Public用于声明在所有模块中对所有其他过程均合法的过程；libname指明动态链接库名及其路径；aliasname指明被调用的过程在动态链接库中的别名，一般为_Name@ n，n表示栈的大小，它是4的倍数；arglist为参数的变量清单。声明之后，VB 中使用Call语句调用动态链接库中的函数或子程序，调用语句如下：Call Name(arglist)，Name的意义同上。
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user: 5. 工程应用 某碾压混凝土重力坝坝顶长1250 m，最大坝高159 m。对于溢流坝段，每个坝段厚为20 m，考虑溢流坝段对称，取一半分析，网格剖分采用8节点六面体等参元模型，地基范围在水平方向和深度方向各取100 m。有限元模型中共分7344个单元，9725个结点，如图2所示。利用温度场及温度应力三维有限元计算程序进行仿真计算。利用本文所研制的软件对其计算结果进行可视化处理，见图3和图4。利用本软件可以很方便地得到温度及应力等物理量值随时间变化的曲线，对混凝土大坝的温控防裂提供可靠信息和帮助。 图2. 有限元模型图 图3. 时程线操作界面 如图3所示，首先输入绘制点的三个坐标分量值，然后输入时间段（前多少天）及运行期，点击“提取数据”按钮，VB程序调用Fortran动态链接库，Fortran程序利用等参元逆变换算法得到点的局部坐标，并计算这一点在这一时段的相应物理量值返回给VB程序。提取数据成功以后选取所要绘制的物理量并点击“绘图”，VB程序对Fortran动态链接库计算得到的物理量值利用自动刻度算法绘制出时程曲线。图4是点(5.0， −0.5， 1080)前230天的温度变化曲线。
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user: 6. 结论 本文提出的自动坐标刻度算法简洁高效，并且便于程序实现，省去了反复修正的繁琐过程。 图4. 温度时程曲线 采用VB与Fortran混合编程的方法，以动态链接库DLL文件作接口，开发出混凝土坝时程曲线绘制模块。该模块充分利用了Fortran语言的科学计算能力和VB开发界面及图形绘制的功能，实现了程序资源的共享，提高了程序的工作效率，并具有友好的程序界面。
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user: 摘 要 随着中国经济市场的发展以及股票市场的逐步完善，目前在中国股票市场上有约2000支股票，越来越多的人将股票作为一种主要的投资方式。人们在投资时总期望以最小的风险获取最大的利益，面对庞大的股票市场和繁杂的股票数据，要想对股票进行合理的分析和选择，聚类分析就显得尤为重要。在本文中，我们采用了K-means聚类法对随机选择的二十支个股进行了聚类，并对各类股票进行了分析，给出了相应的投资建议。 关键词 :K-Means聚类，股票分析，投资建议 Copyright © 2019 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 前言 股票市场作为市场经济发展的重要部分，逐渐朝着规范化、成熟化的方向发展，在数据繁杂信息爆炸的时代背景下，股票市场会出现相应的不确定因素。股市涨跌无常、难以预测，想要在股市中以较低风险获取一定的回报，需要合理利用数据分析的方式来分析数据，保证能够从数据中提取有效的股票市场信息。 聚类是数据挖掘领域非常重要的一项技术，它可以发现数据很多潜在的信息和价值。针对股票市场，应用聚类分析模型来进行深入挖掘，可为投资者提供可靠的帮助。文献 [ 1 ] 通过运用聚类的方法对股票进行分析评价；文献 [ 2 ] 不仅运用聚类的方法对股票进行了分析，还根据聚类所得的数据信息对股票进行了投资分析；文献 [ 3 ] 运用K-means聚类单独对ST股票进行了分类研究，给出了相应的投资策略。文献 [ 4 ] 针对经典K-means聚类算法过于依赖初始聚类中心和易陷入局部最优的不足，提出一种带有学习能力的人工蜂群算法与K-means迭代相结合的聚类算法，使聚类收敛速度更快，稳定性更强，聚类精度也更高；文献 [ 5 ] 分析了聚类模型在股票市场应用过程中的优势与局限性。 我们利用k-means聚类方法对随机选取的20支股票进行了聚类，并给出了各类股票的特性，基此，给一般投资者提出投资建议。
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user: 2. 研究目的与方法 2.1. 研究目的 本文选取二十支个股作为研究对象，对它们进行聚类分析，从而对这些个股公司进行划分，并利用对每类股票的研究成果分析股票市场，给广大的投资者一个直观的理论参考以及一定的决策依据。 2.2. 研究方法 本文采取K-means聚类算法，以个股的收益率为研究数据，采用欧氏距离作为分类标准，将二十支个股分为三大类，并对每类进行图表分析，给出直观的分类结果。
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user: 3. 经典K-means聚类算法 把数据集 Ω = { x 1 ， x 2 ， ⋯ ， x n } 划分为多个子集 C j ( j = 1 ， 2 ， ⋯ ， m ) 。其中 x i ( i = 1 ， 2 ， ⋯ ， n ) 有m个属性，m即为聚类个数，同时满足以下约束条件： ∪ j = 1 m C j = Ω (1) (2) C i ∩ C j = ∅ ， i ， j = 1 ， 2 ， ⋯ ， m (3) 基于划分的聚类质量评估函数： J = ∑ j = 1 m ∑ i = 1 n j d ( x i ， z j ) ， x i ∈ C j (4) 其中： n j 是子类 C j 中的样本总数； 表示子类 C j 的聚心，是该子类所含样本的均值 z j = 1 n j ∑ i = 1 n j x i ； d ( x i ， z j ) 表示样本 x i 与所属子类 C j 的中心 的距离； 表示全部类内距离和， J 的值越小，说明聚类效果越好。 经典K-means聚类算法描述如下： 输入：含有 n 个样本的数据集 Ω ，聚类个数 m 。 输出：满足聚类质量评估函数值最小的 m 个聚类。 I：从数据集 Ω 中随机选择 m 个样本作为初始聚心； II：根据类 C j ( j = 1 ， 2 ， ⋯ ， m ) 中所含样本的均值，计算每个样本到各类聚心 z j 的距离，把其归到距离最小的类； III：重新计算类 C j ( j = 1 ， 2 ， ⋯ ， m ) 的聚心 z j ； IV：计算本次迭代的聚类质量评估函数 J ( t ) 并和上次迭代的聚类质量评估函数 J ( t − 1 ) 比较；若两者之差满足阈值则算法结束，否则转到II继续执行。
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user: 4. 数据来源 数据主要来源是通过同花顺财经网站提供的个股指标信息。同花顺财经网站是国家银监会认证的互联网企业，主要是股市信息与交易平台，数据具有专业性、及时性、可靠性、多样性等特点。我们在同花顺财经网站的个股市场中随机选取了二十支股票作为研究样本，收集了其2017年3月~8月的收盘价用于聚类研究。我们将数据进行了处理，以三天为一个周期，用第三天的收盘价减去第一天的收盘价的差值除以第一的收盘价得到该周期的收益率，从而获得二十支股票半年内的收益率数据。
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user: 5. 聚类结果分析 利用MATLAB程序编辑窗口，利用聚类分析中的经典K-means的聚类方法，采用欧式距离为度量方式，对收集到的20支个股数据进行聚类分析，将其可以分为三类。分类结果如表1所示。 通过观察可以得到，第一类股票三维丝，前期它的走势趋于平稳，波动幅度很小，但在后期它呈增 Table 1 Classification results of K-means clusterin 类别 股票名称 股票总数 第一类 三维丝 1 第二类 中钢国际 1 第三类 凤凰光学、龙溪股份、中葡股份、 飞凯材料、八一钢铁、北方矿业、 安达科技、美丽生态、紫金矿业、 中国核电、中国银行、英力特、 好利来、建新股份、韶钢松山、 顺丰控股、恒通科技、三特索道 18 表1. K-means聚类法分类结果 长状态，且上升幅度非常大，我们做出收益率的折线图更直观的反映股票波动，如图1所示。 对于三维丝这类增长型股票，其增长有提高资本的配置效率的作用，并能进一步促进社会经济的增长。资本配置效率的提高意味着在社会资本总量不发生改变的情况下，货币资本能够在长期利润信号驱动下在股票市场中的各个产业部门、企业与个人之间高效流动 [ 6 ] 。对个人来说，增长型股票是高效获利的最佳捷径；对企业来说，自身股票的增长对于公司潜在价值和融资有着良好的导向；而对各个产业部门，资金配置效益好、效率高能有利推动经济增长的集约化。 图1. 三维丝股票收益率波动折线图 第二类股票中钢国际，它的整体波动幅度较大，且存在一天的收益率波动幅度超过了0.3，波动折线图如图2所示。 图2. 中钢国际股票收益率波动折线图 第二类股票出现了明显的股价下跌，说明该类上市公司可能存在盈利能力差、资产质量差的缺陷，没有发展前景，而且稳定创造现金能力差。投资者在操作时要尽量谨慎，建议最好规避风险。 第三类股票，它们的整体波动幅度较小，波动范围都在0.3范围以内。波动折线图如图3所示。 对第三类股票，狭义上来讲，股票价格的稳定象征着股票市场的稳定，从本质上来讲，宏观经济运行状态和宏观政策是影响保持股票市场稳定的根本因素。今年来，行为金融学的发展，投资者的情绪越来越受到关注，投资者的情绪会极大的影响其决策进而影响资产价格。而影响投资者的情绪的主要来源是国家各类决策的投放因此，稳定型股票也不妨是一种检验国家投放决策正确与否的方法。 综上所述，投资者对于处理过的三类股票要进行区别对待，具体问题具体分析，投资者根据自己的风险厌恶偏好选择股票进行投资时，应当加强对股票基本信息的研究和长期的数据分析。由于目前中国证券市场还不够完善，资产重组的透明度不高，不排除存在一些股票依靠的是玩报表财技，如资产置换、变卖主业资产或者由大股东输送利润来扭亏的 [ 7 ] ，这些股票实际的生产经营并未得到改变，投资者在操作时要尽量谨慎。 图3. 其余股票收益率波动折线图
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user: 6. 结束语 利用本文所述方法，可反映上市公司股票的盈利能力，有利于投资者缩小投资的范围，确定投资的价值，降低投资的风险，提高投资盈利的准确性，投资者可以重点关注有成长能力优势和盈利能力优势的稳定型和增长型公司。与此同时，在日常监管工作中，聚类分析模型也发挥了较大的积极作用，目前关于聚类分析在股票市场运用的文献浩如繁星，聚类方法也在不断得到改进，未来我们需要选择更加合适、更加完善的模型进行股票分析，进一步改进、完善聚类分析模型在股票市场的应用，稳定股票市场，促进实体经济的发展将成为主流的研究方向。股票市场的稳定繁荣是经济稳定繁荣的重要保障，更是人们生活水平提高的重要保障。
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user: 摘 要 文章根据云贵川地区1979~2011年的GDP和金融数据，运用Granger因果关系检验、VAR模型的脉冲响应函数对云贵川地区经济增长与金融发展两者关系进行实证分析，认为这三个地区的金融发展均能促进GDP增长，其中贵州金融发展的支持作用相比云南和四川更显著。 关键词 :Granger检验，VAR函数，经济增长，金融发展，GDP Copyright © 2019 by author and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 金融发展和经济增长之间的关系一直是经济学研究的热点之一。我国学者对金融发展与经济发展关系进行大量实证研究，多数研究支持了金融发展能够促进经济增长这一观点 [ 1 ] 。有些学者研究了区域金融发展和地区经济增长的关系，认为在我国东、中、西部，金融发展与经济增长具有长期均衡关系 [ 2 ] 。金融发展对经济增长具有促进作用，而金融发展对经济增长的影响程度在各地存在差异，金融发展对经济增长的促进作用在中部最强，东部次之，西部最弱。有些学者 [ 3 ] 认为西部地区直接融资和中小金融机构发展过慢，金融发展相对滞后 [ 4 ] [ 5 ] ，应加大对西部地区的金融扶持力度，对西部采取积极的投融资市场机制，促进经济发展。基于现有研究，本文研究云南、贵州、四川地区金融发展对本地区GDP的拉动作用，同时研究三地之间金融发展和经济增长的互动关系。
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user: 2. 变量选择和研究方法 2.1. 变量选择和数据来源 国内生产总值GDP是最能反映综合经济发展能力的指标，为了消除通货膨胀对结果的影响，本文选取人均GDP作为经济增长指标，同时选取金融机构存贷款总额作为衡量金融发展水平的指标，记为Finance，样本数据来于1979~2011年云贵川地区经济与金融数据，数据来源于《新中国60年统计资料汇编》和《中国区域经济统计年鉴》。 这样就得到云、贵、川三地的经济增长和金融发展水平的Gdpi和Financei数列(i = 1表示云南，i = 2表示贵州，i = 3表示四川)。为了消除个别变量间存在的异方差性，对所有样本数据进行对数化处理。 2.2. 研究方法选取 首先用ADF方法对数据进行平稳性检验，如果数据平稳，可以直接使用格兰杰因果检验法来检验金融发展与经济增长之间是否存在因果关系。但是一般情况下，数据是不平稳的，这时需要对数据进行差分处理。然后，对差分后的数据进行协整检验。最后，利用向量自回归模型中的脉冲响应函数研究云贵川三地金融发展对其经济增长的影响。
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user: 3. 模型实证检验 3.1. 数据平稳性检验 本文采用ADF方法进行单位根检验，结果显示云贵川三地的GDP和Finance数列均不平稳。分别对云贵川三地的GDP和Finance数列进行一阶差分处理，再对处理后的数列进行ADF检验。单位根检验结果如表1所示。 Table 1 ADF tes 变量 Prob. 结果 差分后 Prob. 结果 Finance1 0.5688 非平稳 0.0864 平稳 Gdp 1 0.8677 非平稳 0.046 平稳 Finance 2 0.7892 非平稳 0.0078 平稳 Gdp 2 0.9937 非平稳 0.0436 平稳 Finance 3 0.8957 非平稳 0.0002 平稳 Gdp 3 0.9872 非平稳 0.0586 平稳 表1. ADF检验 3.2. 协整检验 云贵川三地变量GDP和Finance的一阶差分数列平稳，符合一阶单整，对其进行协整检验。分别以Gdpi为因变量、Financei为自变量对数据进行线性回归分析，得： Gdp 1 = 2.4857 + 0.7154 Finance t 1 (1) R 2 = 0.997 ， D . W . = 0.58 Gdp 2 = 2.6704 + 0.6968 Finance t 2 (2) R 2 = 0.992 ， D . W . = 0.32 Gdp 3 = 1.0531 + 0.8225 Finance t 3 (3) R 2 = 0.993 ， D . W . = 0.61 由公式(1) (2) (3)可知，云南地区金融发展指标增长1%，经济会增长0.7154%，贵州地区金融发展指标增长1%，经济会增长0.6968%，四川地区金融发展指标增长1%，经济会增长0.8225%。云贵川三地金融发展都能带动其经济增长，并且四川地区金融发展对经济增长的影响力最大。 对公式(1) (2) (3)的残差数列进行ADF单位根检验，结果如表2所示。 Table 2 Stationarity test of residual e_ 变量 Prob. 结果 e t 1 0.0265 平稳 e t 2 0.0553 平稳 e t 3 0.0923 平稳 表2. 残差e_t的平稳性检验 三个模型的残差数列在给定显著性水平 α = 0.1下拒绝原假设，不存在单位根，为平稳数列。结果表明：三对GDP和Finance变量之间均存在协整关系，即两变量之间存在长期稳定的关系。 3.3. 格兰杰因果检验 分别对云贵川地区GDP、Finance变量进行格兰杰因果检验(滞后期为2)结果见表3。 Table 3 Granger test of financial development and GDP in Yunnan-Guichuan area from 1979 to 201 原假设 F统计量 Prob. Gdp 1 不是引起Finance 1变化的Granger原因 1.97529 0.1598 Finance 1不是引起Gdp 1 变化的Granger原因 1.71822 0.1999 Gdp 2 不是引起Finance 2变化的Granger原因 3.62128 0.0416 Finance 2不是引起Gdp 2 变化的Granger原因 1.35873 0.2735 Gdp 3 不是引起Finance 3变化的Granger原因 1.10071 0.3482 Finance 3不是引起Gdp 3 变化的Granger原因 3.40460 0.0492 表3. 云贵川地区1979~2011年金融发展和GDP的Granger检验 贵州、四川地区的金融发展与经济发展存在长期的单向因果关系。贵州的GDP增长是金融发展的原因，而四川则相反，金融发展是GDP增长的原因。 3.4. 计量模型选取 3.4.1. 脉冲响应函数 脉冲响应函数描述了各个变量一个单位方差的变化对其他变量和自身当前及未来值的影响。为研究三个地区金融发展与经济发展相互作用的关系，本文利用VAR模型中的脉冲响应函数研究云贵川地区金融发展的相互影响。 3.4.2. 模型结构滞后期的选择 从表中可以看出，依据AIC和SC准则，最佳滞后期为1期。结果见表4。 Table 4 Selective test of lag period of VAR mode Lag LogL LR AIC SC 0 290.2364 NA * −19.60437 −19.32148 * 1 317.1468 40.78854 −18.97564 −16.99542 2 358.3210 45.43360 −19.33248 −15.65493 3 406.9158 33.51370 −20.20109 * −14.82620 表4. VAR模型滞后期的选择性检验 3.4.3. 模型稳定性检验 稳定的VAR模型不会由于受到冲击而长久改变自己的值，构建var模型应该先检验平稳性。如图1，图1中单位根都在圆内，说明模型平稳，接着我们做做脉冲检验。 3.4.4. 脉冲检验 运用脉冲响应函数研究金融发展对云贵川GDP的影响，选择冲击时间为10期。图2、3、4分别表示云南、贵州和四川GDP对云贵川三个地区金融发展的响应函数，云南GDP增长最开始受四川金融发展的影响比较大，但是后期主要受贵州的金融影响；贵州GDP增长一开始受云南金融发展的影响，后期主要是自身金融发展；四川GDP在第二期开始下降，下降幅度较大，可能和金融资源外流有关，向云南和贵州流动，这也支持了上文格兰杰因果检验得出的结论，四川金融发展是四川GDP增长的原因，后期贵州金融发展促进了四川GDP发展。 图1. Var模型单位根分布图 图2. 云南地区1979~2011年GDP对金融发展的脉冲响应函数 图3. 贵州地区1979~2011年GDP对金融发展的脉冲响应函数 图4. 四川地区1979~2011年GDP对金融发展的脉冲响应函数
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user: 4. 结论 本文利用VAR模型的脉冲响应函数研究云贵川地区经济金融发展的互动关系，通过实证分析，得出三点结论：1) 云贵川地区金融发展能够有效促进本地区和其他地区的GDP增长；2) 三个地区金融发展对经济增长的促进有所不同，贵州促进作用相对于四川和云南更显著；3) 相对于四川，云南和贵州的相互促进作用更明显。
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user: 摘 要 互联网和金融科技加速商业银行等金融机构信贷产品创新能力，随之而来的各种风险成为亟待解决的首要问题，尤其是信用风险和欺诈风险。本文主要探讨信贷产品投产初期度量客户信用风险的定量分析方法，在产品不够成熟和数据缺乏情况下，提出信贷产品投产初期申请评分模型构建思路及其优缺点，最后从信贷产品生命周期的角度提出建模迭代优化方向。 关键词 :信贷产品，初创期，信用评分，通用化评分 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 当前经济高速稳步发展，应市场需要金融信贷产品不断创新，尤其是互联网带来的金融科技的变革，各种信贷新渠道新产品层出不穷。从生命周期角度来看，这种新产品和新渠道投产初期即为信贷产品的初创期，也有称为信贷产品冷启动阶段。根据巴塞尔协议三的相关标准，建立评分模型需要大量的历史数据。一般来说，样本容量越大，尤其是“坏客户”比重越大，所建立模型的精度或预测能力就越高，模型也越稳健。信贷产品初创期数据积累少，无法构建量化监督模型，这是信贷产品风险控制的一大难题。许多金融工作者认为信贷产品的经营是风险经营，在产品投产初期如何控制风险是亟待解决的首要问题。对于各大股份银行尤其是农商行、城商行等，以及互联网、消费金融、小贷等新兴助贷公司而言，大数据风控能力已经成为其开展信贷业务的核心竞争力。 不同金融机构都有各自的风险容忍度指标，并且由于地域、客户、政策、产品特性等差异影响，新产品不可能照搬套用其它机构或本机构其它产品的模型，因此难以建立统一标准的贷前申请评分模型。从宏观层面来看，随着金融体系不断完善，征信体系建设也越来越迫切，包括人行征信中心在内的各大征信机构都在积极探索社会征信体系建设，这对于金融机构控制风险是利好消息。这些信用评分目前已经在市场上受到金融机构的青睐，有些机构直接使用征信评分作为准入授信的依据。当然这些评分在数据、模型以及场景上都有其局限性，因此各机构仍然积极建设专属量化评分模型。
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user: 2. 文献综述 信用评分技术随着消费信贷产业的规模扩大在迅速发展，传统的信用评分主要依托专家法、描述统计、推断统计等技术，随着机器学习、AI、云计算等新科技的崛起，这些新技术在信用评分领域取得较好的应用效果。对于信贷产品信用风险建模的文献研究较多，本文依据信贷产品投产初期数据积累少的特点针对性进行文献梳理。 陈建 [ 1 ] ，李延东 [ 2 ] 介绍信用评分模型的发展历程，他们认为信用评分模型经历三个历史阶段，即以客户分类为核心的信用分析，以预测模型为核心的信用评分模型，以决策模型为核心的信用评分模型，并介绍信用评分模型种类。朱晓明等 [ 3 ] 等对信用评分领域大量的模型和方法以及相关文献做了细致的分类和综合比较， 包括多元判别分析模型、数学规划法、Logistic回归分析和神经网络模型等。邓亦洲等 [ 4 ] 梳理了信用风险的度量技术，包括应用背景、优缺点等，指出专家评分技术需要相当数量的信用分析人员，带有很大主观性、指标重要性排序不明确等缺点。现在风险度量模型主要运用新的量化分析方法、度量模型和管理策略。优点是精细化的计算信用风险的变化和损失值。缺点是难免存在误差。隐含假定为转移概率在商业周期不同阶段之间是稳定的。姜明辉等 [ 5 ] 对个人信用评分模型的发展进行了梳理总结，介绍个人信用评分模型由统计学方法到非参数方法、运筹学方法再到人工智能方法的演变，由单一模型到组合模型的演进过程，并指出各模型实际应用中的优势及局限性。石勇 [ 6 ] 介绍信用评分卡发展的3个阶段，对于第一阶段专家型数据评分卡，以客户细分和客户行为刻画为主要目的的构建分析方法。其次介绍了人行信用评分、1号店在线等第三方评分及应用场景。他认为各评分结构利用的数据仍然只是大数据中的一小部分，许多数据源特别是分散在网络空间的社会数据没有得到充分应用。 对于无历史数据积累，尤其是没有好坏客户样本时，学者们通过构建无监督模型量化客户的信用风险。丁明智 [ 7 ] 、王亮 [ 8 ] 、冯振涛等 [ 9 ] 基于AHP构建商业银行个人信用综合评价模型，所不同的是构建的指标体系有所差异。覃可彪 [ 10 ] 认为构建AHP的信用评估模型克服单个方面指标的不足，可以充分反映个人的综合情况，但是在利用该模型过程中，有可能出现由于某一项或几项指标特别突出而抬高综合评价指数，得出信用状态良好的错误结论。所以，综合评价指数不能作为个人信用的唯一判断依据，实际应用中还需借助其他的技术手段和相关的重要信息进行最后的确认。李建平等 [ 11 ] 提出一种基于主成分线性加权的综合评价的信用评分方法。并应用该方法与银行现有评分进行比较，实证检验显示有较好的应用前景，与现有银行评分标准对比的研究表明，方法具有明显优势，具有较低的误判率。牛学成 [ 12 ] 为克服风险量化评价指标权重、数据质量等问题，提出基于因子分析-聚类分析的模型，因子分析检验初始指标有效性、确定权重计算违约概率，聚类分析以信用评分为基础，对客户进行信用等级判别，实证分析模型准确率与建模样本近似，模型准确度量借款人信用风险。在信用风险管理初始阶段，可以采用本评估模型作为信用风险评估的基本模型。 郭瑛琰 [ 13 ] 指出商业银行开发个人信用评分时，存在数据不平衡、拒绝偏差、指标体系缺陷等问题，因此通用评分作为商业银行客户个人信誉评分的重要补充，增强商业银行个人信贷业务决策的科学性。通用化评分根据数据来源不同，可以分为信用局信用评分、行业信用评分。多杰 [ 14 ] 介绍第三方征信芝麻信用的构建思想，指出第三方征信在法律、客户授权、商业模式、评分模型等存在偏向性。在此基础上提出信息共享、严控准入等措施规范第三方征信问题。刘新海等 [ 15 ] 介绍美国大数据替代评分的进展，指出商业银行可以选择与信用风险强相关的大数据征信，搜集了包括社保、公积金、民事裁决与执行、公共事业和通讯缴费记录等作为补充。利用大数据或者是替代数据对大量的传统征信缺失的消费者进行信用评估，都更加迫切和符合实际。赵德慧 [ 16 ] 指出第一批8家征信机构各自推出了独具特色的个人信用评分，但各家征信机构主要根据自身数据得出一个信用分，通用性太差。随后说明人行征信的权威性和应用价值，包括在风险管理和精准营销的应用。 在市场实践中，国内外金融机构均在积极探索如何解决这一问题的新途径，很多金融机构已经运用统计方法或者其他策略来控制风险，但是并没有公布使用效果和具体操作流程。本文在文献综述基础上归纳出信贷产品初创期申请评分建模的几种方案，讨论其适用场景及优缺点，抛砖引玉，为信贷部门新产品投产初期信用风险度量提供解决思路。
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user: 3. 建模方法研究 来自多家银行的数据表明，信贷产品上线早期不采取量化模型，而仅仅依托经办人员和系统规则很难综合评估客户的信用风险，从而识别出高风险客户，因此随着时间窗口的扩大较早以前没有经过量化评分决策而准入的客群不良率普遍较高。针对产品初创期基本无数据积累的特点，可以考虑以下几种建模方案。 3.1. 类产品模型 在一个新的信用产品推广的初期，可以找到与之相类似的产品，用类似产品的样本建模在初期也是一个不错的选择。当然这需要金融部门有类似的产品和相应数据积累，这种方法的优点是只需要按照原有思路调整建模，缺点是难以保证相同产品客户结构的一致性，毕竟相同产品相同渠道产品几率较低，企业不会开发重复同类产品，当客群结构不一致时，模型也会失真，因此这种方法需要慎用。少数银行使用这种方法作为参考，但是并不作为主模型决策使用。 3.2. 伪风险模型 开放准入条件，允许一部分客户进来，客户数量要达到建立分类模型需要的最低样本量，但是“坏客户”还没有那么多，这时候可以考虑人工标注好坏样本，选择一些有丰富经验的信审人员挑选出坏客户，利用标记样本建立临时的监督模型。这种方法建立的模型准确率会存在偏向性，只可以作为初期模型，后期需要继续完善。这种模型的缺点是代价较高，要求企业能承担一定的风险；此外需要人工标记样本，这种方法存在一定的操作风险，因此很少有金融机构采用此方法建模。 3.3. 综合评价模型 综合评价方法是将多个指标通过数学变换转化成一个综合指标，重点在于评估指标体系设计和权重的确定。金融机构可以组织专家，也可以借鉴成熟评分卡的相关变量确定信用风险综合评价指标体系，然后选择综合评价方法层次分析法、因子分析、灰色综合评价方法、TOPSIS评价法、DEA、模糊数学方法等确定各指标的权重，加权计算出每个申请人的风险评分。这种方法的优点是操作简单，权重确定主要是从数据角度出发，并非主观确定。缺点是指标体系建设需要专家级的信审人员，现实中专家级人员往往不够多。 3.4. 相似度模型 相似度模型主要采用聚类算法，选择好特征，将好坏客户分成不同的群体，当然我们要基于一定假设，即我们选择的模型能区分好坏客户。这种方法比较粗糙，直接将坏客户作为异常样本识别出来。聚类分析按照业务规则进行判别，拟合正常行为的分布，寻找离正常数据分布较远的异常值数据。通过聚类分析可以助于我们分析用户的特点，查找各群体内的异常客户。 聚类分析的基本思想是根据样本的多个属性指标，寻找一个统计量度量样品之间的相似程度，以该统计量为分群的标准，将相似程度较大的样品聚为一类，把另一些相似程度较大的样品聚为另一类。关系密切的聚合到一个小的分类单位。关系疏远的聚合到一个大的分类单位，直到划分为合理的群体为止。 具体步骤是将样品分类，然后在每个聚类中寻找在某种意义上与该聚类中的大多数样品不同的样品。首先，通过快速聚类将样品进行初步归类，选择规模较大、群体相似度较高的群对应的种子(也就是选择聚类种子时剔出异常点)；然后，以这些种子作为初始化的聚类种子对样品再次进行聚类，这样就将距离较远的群体或个体聚到每个大类下，再选出离质心距离较远的个体作为离群点。这一步往往只能依靠研究人员的经验和关键指标在不同类别上的显著性检验来确定。 3.5. 第三方通用评分 当前中国信贷市场高速发展，信用服务面临利好，市场化信用服务机构正通过各种方式解决数据问题，在推动数据共享的进程中，政府及各行业领头企业发挥着不可或缺的作用。从数据来源和特点看，第三方评分主要有以下几种。一是政府权威机构的信用服务，许多文献中定义为信用局评分，在我国主要是中国人民银行征信中心提供的征信报告，基本融合国内所有银行的信贷数据及政府数据，包括信用卡贷记卡信用记录和综合征信1000分，包括公积金、水电煤燃等公共信息；二是政府授权的征信服务机构，如首批获得个人征信牌照的八家征信金融机构，芝麻信用，前海征信、鹏元征信等，基本融合客户基本属性、行业特征等数据，形成的信用评分服务。此外还有行业巨头的征信服务，如电信旗下甜橙征信开发的甜橙分，中国联通的沃信用分，京东信用分等；三是市场上数据服务公司的信用服务，此类公司融合多渠道数据源形成的信用评分，比较知名的有同盾科技、百融金服等。 从目前使用覆盖率上看，人行征信分和芝麻信用分覆盖人群多，覆盖面广，是最受金融机构欢迎的第三方信用产品。直接用“通用化评分”对客户进行信用评级操作简单，但是需要一定的成本，由于数据孤岛的存在，不同评分都依托特定场景，行业或场景针对强。
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user: 4. 评分模型的迭代更新 就我国目前的状况而言，存在征信体系不够发达、消费信贷产品单一、消费信用分析专家还不多等问题，这些问题都会影响以上方案的有效性。因此金融机构可以根据选择使用多种方法综合控制信用风险，例如可以运用第通用评分和专家评分等构建融合模型或矩阵模型共同决策，通过相似度模型作为辅助模型识别出异常客户。其次，要基于跨行业联防联控理念，以客户提供信息为基础，利用海量数据和智能模型的关联分析，对申请人的风险倾向做出更多的信息评估，运用于授信和客户定价，为银行提供更精准的信贷决策方案。 信用评分模型的迭代更新伴随着产品的生命周期进行，产品使用的模型随着各阶段数据情况不断迭代出新的模型。产品成长期，有少量的标签样本，可以利用判别模型和生成模型之间形成对抗学习，实现两个神经网络模型的交互信息均衡，来部分解决建模样本不完备和不均衡的问题，提高对申请模型的识别能力。产品成熟期，“好、坏客户”量级达到最基本的建模要求(坏客户的数据至少需要800个)，可以建立监督模型。具体做法是通过分析内部信息并引入外部信息等，衍生大量反映客户行为特征和资信能力的变量，并运用先进的数理统计技术整合各种变量信息，建立机器学习分类模型对客户的信用表现做出预测，作为决策的依据。信用评分模型迭代情况取决于产品各阶段数据积累程度，从最初的专家模型和无监督模型，到自学习、自适应学习、半监督学习和对抗学习模型，再到分类监督模型。在产品不同时期依据其数据质量和数量，数据广度和深度选择合适的模型，才能科学的规避金融机构的模型风险，降低客户的信用风险。
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user: 摘 要 采用近乎完美主义量表中文版和大学生就业胜任力量表以161名大学生为被试进行调查研究，通过运用IBM-SPSS22.0统计软件进行的描述性统计，因子分析、差异性分析，相关分析，回归分析等统计方法，得出完美主义与大学生就业胜任力呈显著相关关系。其中积极完美主义与大学生就业胜任力显著正相关，消极完美主义与大学生就业胜任力显著负相关。 关键词 :大学生，完美主义，就业胜任力 Copyright © 2019 by author and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 根据国家教育部2007年到2018年统计的全国高校毕业生的人数数据，毕业生的人数在逐年增加，2018年更是再创新高，达到820万人。其原因一方面是由于21世纪初国家对于高等教育的招生采取了大规模开放录取的政策，另一方面是高等教育也由精英化教育转向大众化教育。然而近些年来，整体经济环境相对比较低迷，经济层面的供给侧结构性改革在推动经济进行转型发展，企业的扩张速度也有所减缓，因此招聘的人数也会减少甚至会裁员，这就导致大部分毕业生在毕业时难以寻找到合适的工作，最终面临失业的困境。 本文以大一到大四本科生为主要研究对象，通过探讨完美主义与大学生就业胜任力之间的关系，架构基础模型并提出相关假设，进行数据收集来验证相关假设，以此为基础来证明本文的结论。并通过研究完美主义积极和消极的两个方面，对就业胜任力的影响，帮助大学生、高校以及企业进行创新型培养使大学生具有积极完美主义特质，进而提升其就业胜任力。
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user: 2. 研究方法 本文采用理论分析与实际分析相结合的方法，通过定性研究和定量分析以天津师范大学和河南部分高校161名全日制本科大学生为主要研究对象，并且建构理论模型进行有效分析。通过以下两种方法开展了相关研究： 1) 问卷调查法 借鉴前人在该研究领域的研究量表，整合出调查问卷，通过调查问卷来研究被试者目前的情况，以此来获得一手数据。本文以天津师范大学和河南部分高校全日制本科大学生为研究样本，结合问卷调查结果进行归纳和总结，提出了目前大学生在就业胜任力方面所存在的一些共性的问题，为本论文研究提供合理的帮助。 2) 数据分析法 运用SPSS22.0等相关统计分析软件对调查问卷收集到的数据处理，并且开展预测来加强数据的可靠性。进行以下几种数据分析：统计性描述、因子分析、差异分析、相关分析、回归分析等。通过对数据的分析，来验证本文的假设，进而得出实际的数据结果。
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user: 3. 文献回顾 自Alfred Adler 1956 [ 1 ] 年提出完美主义以来已经有63年的历史。Slaney (1995) [ 2 ] 等通过检验前人的研究成果发现并提出完美主义是一种具有两个维度的人格特质，这两个维度分别为完美主义的积极方面和消极方面，积极方面包括高标准和秩序两个维度，高标准指对自己的行为表现和取得成就提出高要求，即不断追求卓越；秩序指对整洁和条理性的追求，消极方面包括差异这一个维度，差异指个体感觉到自己的现实表现或成就与理想表现或成就之间有距离，即无法达到理想状态。 胜任力研究热潮的兴起是始于美国哈佛大学心理学McClelland 1973 [ 3 ] 年在《美国心理学家》杂志上发表的“Testing for Competency rather than Intelligence”一文。Boyatzis (1982) [ 4 ] 将就业胜任力定义为能够导致工作中优秀绩效的个人潜在特征，包括动机、特性、知识、技能、自我形象或社会角色。Dubois (1993) [ 4 ] 将就业胜任力定义为员工所具备的能够导致高工作绩效的潜在特征，即动机、特质、技能、自我形象、社会角色或一系列知识。 就业胜任力模型主要有两种： 1) 冰山模型 冰山模型就是依据人的素质的不同表现建立在类似于冰山状的模型上，并且根据对于内外在的划分，将其分为了冰山上层和冰山的下层。该模型是由美国的心理学家麦克利兰提出的，见图1。“冰山以上部分”包括基本知识、基本技能，这些都是个体的外在表现，易于了解和测量并且该部分容易通过培训得到改变。而“冰山以下部分”则包括的是社会角色、自我形象、特质和动机，是人内在的并且难以测量的部分，这部分受到外界的影响较小，但是对于人内在的提升和行为的改变起着至关的作用。 图1. 麦克利兰的冰山模型 2) 洋葱模型 洋葱模型是根据对冰山模型研究后提出的一个新的胜任力研究模型，是由美国学者博雅特兹提出的。这个模型也根据人的外在和内在的要素，构成了新的胜任力模型，并且将其以是否可以量化为标准进行划分为了图2。 图2. 理查德·博雅特兹的洋葱模型
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user: 4. 研究设计 本研究选取天津师范大学和河南部分高校全日制本科在校生作为调查对象，采用偶遇抽样的方法进行问卷施测。 采用矫春梅修订的近乎完美主义量表中文版 [ 5 ] [ 6 ] ，该量表的整体 Cronbach’s α系数值为0.86，积极完美主义和消极完美主义两维度的内部一致性α值均大于0.70。因此说明此次调查的完美主义数据具有较高的内部一致性，量表具有较高的信度，表明完美主义拟合程度在可接受范围。 采用赵翎湖在大学生就业胜任力对其工作绩效的影响研究(2018.6.2)中设计的就业胜任力量表 [ 7 ] ，该就业胜任力量表五个分量表共二十个题项，采用五点计分法，总分越高说明就业胜任力能力越高。通过对职业胜任力量表的检验，它的系数为0.949，说明胜任力量表的信度较高。数据总体呈正态分布，整体效度处于较好的水平，可以做因素分析。
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user: 5. 模型构建 本研究以完美主义为自变量，通过测量自尊、自我效能感和正性情绪的水平来评估积极心理状态，通过测量负性情绪和抑郁来评估消极心理状态 [ 8 ] 。以积极完美主义和消极完美主义两个维度来考量大学生的就业胜任力特征 [ 9 ] [ 10 ] 。得出了本研究的完美主义-就业胜任力模型 [ 11 ] ，见图3。 图3. 完美主义-就业胜任力模型 从上述就业胜任力的定义以及模型的文献回顾，可以得出个人特质是影响就业胜任力的一个重要指标，故可以得出人格特质完美主义对大学生就业胜任力具有相关关系。 基于此，本文提出了以下相关假设： H1：积极完美主义对大学生就业胜任力有显著的正向相关关系； H2：消极完美主义对大学生就业胜任力有显著的负向相关关系。
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user: 7. 研究总结 7.1. 研究结论 本研究以天津师范大学和河南部分高校161名全日制本科在校生为被试，使用近乎完美主义量表中文版、大学生就业胜任力量表进行调查研究，运用描述性统计，差异性分析，相关分析，回归分析等统计方法，探讨我国大学生完美主义与其就业胜任力的现状并对二者的关系进行分析，得出如下结果： 1) 大学生完美主义和大学生就业胜任力在不同性别、专业人口统计学变量上不存在显著差异。 2) 完美主义与大学生就业胜任力呈显著相关关系，其中积极完美主义与大学生就业胜任力显著正相关，消极完美主义与大学生就业胜任力显著负相关。 7.2. 研究不足 本研究由于研究者理论基础以及研究条件的限制存在以下不足之处： 在被试的选取上，基于客观研究条件的限制，仅采取偶遇抽样选取了天津师范大学和河南部分高校161名全日制本科在校生为被试，具有一定的局限性。以后的研究进行被试的选取时，需要在更广的空间范围选取来提高研究的全面性和客观性。 在研究方式上，由于个人能力的限制，只采用了问卷调查法，问卷调查法虽然具有可操作性强、便于计量统计等优点，但也有很大的局限性。 7.3. 研究展望 针对以上几点本研究存在的局限性，现就“完美主义与大学生就业胜任力”这一研究领域提出如下几点展望： 在研究对象上，需要拓宽被试的覆盖面，国外有很多针对全国大学生就业胜任力的调查并形成了机制，而我国这方面的调查只是少数学者针对少部分学生进行的，覆盖面不足，所以所得的研究结果具有一定的片面性，未来希望相关教育部门能够开展关于大学生就业胜任力的大面积调查，从而为该领域的研究提供更多的研究资料。 在研究手段上，以后的研究需要采用更为多样的调查研究手段，如个案法、实验法等来丰富研究数据，提高研究的准确性和全面性。 在研究广度上，完美主义和大学生就业胜任力都存在着广大的研究空间，本研究只探讨了完美主义的高标准和差距这两个维度与大学生就业胜任力的关系，未来也可以探讨多维完美主义：关注错误、行为疑虑、个人标准三个维度与大学生就业胜任力的关系，另外关于大学生就业胜任力指标，本研究只进行了整体水平探讨，没有进行多维度的深入探讨，未来可以探讨完美主义的两个维度与大学生就业胜任力五维度：自我提升能力、职业能力、关系管理能力、职业情意、个性特质的影响。
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user: 摘 要 近些年来，研究表明阅读能力对于青少年在未来的学业深造和走入社会后的工作能力方面影响日益凸显。而随着国际化的进程加快，英语阅读也日趋重要，中国的英语教学也将逐渐从学英语转到用英语学。在日常上学期间的英语学习中，在课上、课下老师们都会安排学生做不间断的阅读训练，而到了假期，学生的阅读量明显减少。不爱阅读的孩子甚至可能一本书都不会读。在假期中，由于学生阅读量的流失而带来的学生阅读能力有一个明显的下降趋势。在本文中，为了帮助学生防止假期阅读量的流失，北京市某中学在2017年寒假组织初一、初二的学生使用“线上英语分级阅读产品”开展线上假期阅读计划。实践证明，通过使用这种多模态的线上英语阅读产品，孩子们的英语阅读兴趣有明显的提升，英语阅读能力也有不同程度的增长，整体提升了学生的英语阅读素养。 关键词 :假期阅读量流失，线上英语分级阅读，阅读兴趣，英语阅读能力，蓝思测评 Copyright © 2019 by author(s)， New Oriental Education & Technology Group and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 2. 寒期阅读计划内容及实施流程 2.1. 阅读计划整体安排 北京市某中学初一、初二年级共2个班的学生参与了本次“寒期阅读计划”，整个阅读计划设置为28天，共四周，每天在固定时间推送一本读物给参与的学生。 阅读计划也邀请了学生家长参与进来，作为对于学生每日阅读活动的监督和指导，以促进学生循序渐进地在阅读活动参与中养成良好的阅读习惯。在参与活动前，也给学生家长下发了伴读活动的须知，内容如下： 1) 每天陪伴、监督孩子完成阅读任务。 2) 阅读计划助教也会配合笔者每两周与家长做电话或微信访谈，沟通孩子的阅读情况，随时解答家长的疑问。 阅读计划助教在活动开展期间也承担着相应的任务，包括：在阅读计划开展期间随时解答家长的疑问；配合本文作者与家长做定期沟通、访谈，汇总访谈内容；最重要的任务是在阅读计划开始前和阅读计划结束后组织参与活动的学生进行线上阅读能力的前测和后测，前测和后测的内容分为两部分： 1) 蓝思测评：也就是对于学生阅读理解能力的测评，通过完成阅读理解题目，从词汇量、文章主旨大意、文章细节、总结归纳、推测、逻辑等多个维度考察学生的综合阅读理解能力。 2) 朗读能力测试：使用语音评测技术，对学生的朗读水平进行评测，评测维度包含：流利度、完整度和语音语调。 在阅读计划结束后，笔者也会针对本次阅读活动开展的情况与家长们做一次调研、访谈。 2.2. 每日阅读任务学习流程 每天的阅读任务完成是一个层层递进、逐步提升的过程，分为三部分：第一步：听读活动，这是作为对于读物内容的初步感知，使学生初步掌握文章的主旨大意；第二步：跟读活动，学生可以使用产品内的语音评测功能，进行跟读活动。这个活动侧重于学生阅读流利度的训练和培养，也是学生对读物内容进行综合理解的过程；第三步：阅读理解活动，学生在阅读后进行阅读理解答题，这个活动着重对于学生阅读理解能力的综合考察，出题思路是对于学生阅读理解能力多维度的考察，其中包括：文章主旨大意的掌握、词汇考察、人物分析、事件顺序、推测能力、总结概括能力等思维训练多个维度的考察。这三个活动形成一个完整的学习流程，结合多模态的学习方式，从听、说、读三种能力训练入手，对学生的英语阅读能力进行全面培养(见图3)。 图3. 每日阅读任务流程 因为本次阅读计划的开展是借助于互联网产品在线上开展的，所以系统会记录学生参与每日阅读活动的所有学习流程数据，形成完整的数据报告，线上英语分级阅读产品的另一个优势也有所体现，即：对于学生学习情况的及时反馈和监测，能够形成完整的数据报告和分析，从而为教师和家长后期制定教学计划，实施教学任务，提供有针对性的辅导提供数据参考和分析，同时也能够监测到学生的主题阅读偏好、阅读时长、阅读频次等有关阅读品格方面的情况。 2.3. 阅读计划内容选择 平台内的读物资源是引进美国TCM和Highlights两家权威出版机构的分级英语读物，该阅读材料是依照蓝思分级阅读测评体系(Lexile)进行分级的，在美国，教师会根据学生的不同蓝思测评成绩即学生的蓝思值实施班内分组教学，将蓝思值相当的学生安排在一个组内，向学生传授适合其水平的阅读策略，将其引向下一个难度水平。在同一个学年内，学生的阅读水平差异很大，可进步的空间也很大。 因此，笔者在设计阅读计划时也将读物资源依据国家《英语课程标准》和中国的学年做了匹配，将阅读计划实施中的读物按照读物相应的蓝思值，难度逐步递增，依次推送，让学生在参与每天的读书活动中逐步晋级，同时也便于我们监测学生英语阅读能力提升的变化程度。 另外，在读物挑选方面，我们也结合学生的心理和认知特点，挑选了学生感兴趣的一些话题和体裁的读物资源，同时也考虑到了寒期阅读计划可以作为对于上学期的教材学习内容的巩固，依据教材的Scope & Sequence，按照教材编排的话题、功能意念和语法项挑选了与之匹配的读物内容，作为寒期对于教材学习内容的巩固和非常有益的补充阅读资源。
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user: 3. 实践结果及新发现 通过对“线上英语分级阅读平台”系统记录的学生参与每日阅读活动的所有数据进行分析，包括学生的每日的阅读时长、朗读语音测评数据、前后测蓝思值变化以及除每日完成推送读物之外的学生自主选择读物类型等各项数据。同时，作者也同阅读计划助教一起整理了我们在阅读计划开展期间以及活动结束后的访谈记录，共有10位来自这所中学的家长参与了访谈。下面针对实验前期设定的问题对相关数据进行分析。 1) “线上英语分级阅读平台”是否能够有效防止学生假期阅读量的流失？学生在阅读方面都有哪些收获？ 通过四周28天的每日阅读活动的参与，这所学校的60名学生大约有88%的学生完成了全部四周28天的阅读任务，作为一个初步的实际操作性研究，这个数据损失是正常的，也是意料之中的。实验结果表明，全部完成28天阅读任务的大部分学生在阅读计划开始进行前测和结束进行后测时，他们都处在一个相当的阅读理解能力级别上，蓝思值波动不大，阅读理解能力没有明显提升。值得注意的是，蓝思值没有增长这一事实并不是一个负面的结果。事实上，参考学生所处的年级，在这个研究进行的四周内，学生的英语阅读理解能力有明显提升是不可能、不现实的。对于这些在前测和后测中阅读水平表现相同的学生，作者对他们完成阅读任务后系统后台记录的数据进行了分析，以确定这些学生在朗读准确性、每分钟朗读词汇量这两个细分指标上是否取得了进步。结果显示，总体而言，大约85%的学生被观察到这两个方面都有所提高(见图4)，这验证了使用信息技术在提升学生英语阅读能力中流利度、准确性和韵律的指标是能够起到的一定作用的(如图1所示)。 图4. 英语朗读前后测对比 另外，这些学生通过参与阅读计划的确避免了寒期阅读量的流失，同时在英语阅读能力多方面都有不同程度的提升。 参与实验的学生所在班级的英语老师看了作者所统计、分析的后台数据后感到非常兴奋，对于学生们在朗读准确性、朗读语速、语音水平所取得的进步感到非常吃惊！ 学生们对于寒期阅读计划也表示认可，认为这种多种输入方式的互联网产品，随时随地能读、能听、还能通过测试检验阅读成果非常有趣，体验非常好；而且能够在完成阅读任务、参与活动的过程中在后台看到自己的成绩不断提高，感觉学习自信心提高了不少。 对于在前测、后测中阅读理解能力有提升的个别学生，作者也做了进一步的统计显著性分析，这些学生通过参与寒期阅读计划，蓝思值都有了提升，如图5所示。 图5. 蓝思值增长明显的学生前后测结果对比 2) 学生家长如何评价“线上英语分级阅读平台”？ 家长们说， “产品内的读物故事非常生动、有趣，而且涵盖了不同主题、日常生活、地理、动物、科技等方方面面的知识，信息量很大，我的女儿很喜欢！” “不仅能看书，还能进行跟读，他的语音、语调有了明显的进步；词汇量也增加了”。 “通过使用这个网络产品，我的孩子阅读量增加了，而且这个有趣的阅读计划是一个非常棒的知识积累活动，我们家长也从中学到了很多新知识”。 学生家长们认为产品所设计的听读读物、跟读读物、然后完成阅读理解答题这样层层递进的阅读任务非常棒！另外，家长们也认为这样以科技驱动的互联网产品操作简单、便捷，而且随时、随地都可以进行学习，有好几个家长告诉作者孩子的阅读任务是他们在寒期出国旅游期间完成的。家长们也谈到产品能听、能读、能答题获取积分，能够很大程度上激发孩子们的学习兴趣，这一点比起纸质书来非常有优势！ 家长们还说， “他非常喜欢听读、跟读、做阅读理解这个流程，让孩子们的阅读专注度有了提高”。 “孩子们每天都着急着打开手机完成阅读任务，获得积分，还能和其他孩子进行PK，对于孩子阅读习惯的培养非常有帮助”。 “孩子在完成阅读任务后能够及时看到她的成绩，而且能看到随着时间自己的成绩在不断提高，孩子的自信心有了很大程度的提升”。 除了上述两个作者在实验前预设的问题之外，实验结果还有了新的发现，因为本次参与实验的分别是初一、初二两个班级，这两个年级的两个班级在前后蓝思阅读测评中班级的蓝思平均值不差上下(见表1、表2)，这一发现表明学生的英语阅读理解能力和学年是不存在对等关系的，学生的英语阅读理解能力个体差异是非常大的(如图6、图7所示)，那么对于老师在教学中的启示是：教师需要依据学生不同的阅读能力开展分层阅读教学，对于能力不同的学生安排不同难度级别的读物进行阅读，教授不同的阅读策略。在这一点上，“线上英语阅读产品”也更能发挥其优势所在，学生在线上做完蓝思测评后，系统会依据学生的不同蓝思值推送与之蓝思值匹配的读物给学生，学生在持续阅读中不断取得英语阅读能力的进阶。 Table 1 J1 class 1 Lexile test recor 班级 初一(1)班 测试时间 2019年1月4日 教师 王老师 班级平均蓝思值 545L 人数 30人 报告时间 2019年1月10日 表1. 初一(1)班级蓝思测试记录 Table 2 J2 class 2 Lexile test recor 班级 初二(2)班 测试时间 2019年1月4日 教师 王老师 班级平均蓝思值 549L 人数 30人 报告时间 2019年1月10日 表2. 初二(2)班级蓝思测试记录 图6. 初一(1)班级蓝思值分布 图7. 初二(2)班级蓝思值分布
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user: 4. 结束语 “线上英语分级阅读平台”充分发挥了互联网学习产品“随时、随地”可学，评测手段过程化、精准化以及帮助学生创建自己的“智能电子阅读档案袋”等一系列优势，研究实践表明，这一线上平台的使用是可以帮助学生避免假期阅读量流失，整体提升学生阅读素养的。 大数据分析和自适应学习技术等前沿先进教育技术的发展应用与普及，深刻影响着学生思维方式和学习方式，信息技术与阅读教学的结合，可以起到传统课堂无法实现的效果。比如：通过信息技术的支持，阅读材料的选择不仅能变得丰富，也可以非常便捷；比如：信息技术的交互性更便于创建阅读教学环境，让学生由此通过实践进行学习，获得反馈，不断完善自身的理解，建构新的知识结构；比如：利用数据，可以对学生的学习效果作具体分析，帮助每位学生明确自己在各方面的学习状况，以达到全面提升，学生具备更加开阔的视野与更加活跃的思维，智能阅读平台是应对教育信息化改革的有力支撑。智能阅读平台拓宽了语言学习内容资源与学习媒介、让学生可以利用多元混合式的学习方式替代传统被动式、灌输式教学，在促成学生语言能力发展的同时，也带动学生自主学习能力的发展。
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user: 摘 要 学生实践创新能力是理工科人才培养中极其重要的方面。本文从介绍创新思维开始，提出需要通过学科交叉来打破各个学科固有的桎梏，并使用思维导图从科学的角度上得到创新灵感。在接下来的实践中，使用寻根溯源法完善的知识网络会更加易于掌握和使用，并进一步完善思维导图和知识网络，形成良性循环。接下来通过分析ACM算法竞赛中的创新实践实例，印证了该方法的有效性和可行性。 关键词 :学科交叉，思维导图，知识网络 Copyright © 2019 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/