DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 2. 数据来源与研究方法 2.1. 理论框架与问卷设计 群众对于服务的总体满意度实际上取决于对整个政务服务以及过程的感知，因此总体满意度不能仅仅通过单一方面来进行计算 [ 11 ]。因此我们需要将总体满意度设为内生结构变量，通过“您对流程设计的满意度”和“您对整体服务的满意度”两个问题，使用李克特五级量表形式(非常满意、满意、一般、不满意、很不满意)来反映。 结合行政许可的特点，以及参考相关文献，办事群众总体满意度的影响因素主要是窗口服务、办事流程、便民服务、办事经验四个方面，将其作为模型的潜变量。窗口服务质量是影响群众满意度的关键因素之一；办事流程的合理性与窗口服务质量密切相关，也会影响群众满意度；恰当适宜地便民服务设施，给群众一个方便、温馨地办事环境，对其满意度也可能造成影响。这些变量都是行政服务中心提供给群众的外部条件。同时，行政许可满意度还与办事群众期望密切相关，办事经验决定着他们的期望。因此，将办事经验作为影响满意度的潜变量也是合理的。在实际设计问卷时，因为部分问题(如服务人员是否主动向您问好、办理事项或填写表格是否都有对照的示范文本等)仅能使用2级量表表示，却对最终结果会有一定影响，因此将2级量表通过小数组随机统计扩充为5级量表。 2.2. 数据来源与处理 从2020年9月25日~10月15日，在重庆市行政服务中心，对前来办事的群众总共发放问卷3200份，回收3065份，有效问卷2786份，有效率为90.3%。答卷中男女比例分布均匀(男性为52.1%)，年龄45岁以下的中青年居多，职业方面分布较为广泛，侧面说明了政务服务面向的广泛性。后续使用统计软件进行数据整理与统计，并对异常的数据进行修正。对答卷中没有填写的数据使用均值替代法替代。 2.3. 结构方程模型 结构方程模型(Structural Equation Model)，简称SEM，它作为一种综合性的统计方法，结合了因子分析和路径分析，在允许有误差的情况下，不仅可以探寻变量之间的关系，还能够研究变量内部结构关系，是能够对多个变量进行测量的模型。一般而言，结构方程能够正确估计参数需要合理假设模型以及完整质量的数据 [ 12 ]。结构方程模型分为测量模型和结构方程模型，测量模型描述的是测量变量和潜变量之间的关系 [ 13 ] ，方程的表达式为： X = Λ x ξ + δ Y = Λ y η + ε (1) X 为外生显变量， Y 为内生显变量， Λ x 为外生指标在外生潜变量上的因子载荷矩阵，描述了外生指标和外生潜变量之间的关系， Λ y 为内生指标在内生潜变量上的因子载荷，描述了内生指标和内生潜变量之间的关系， δ 外生显变量的误差项， ε 为内生显变量的误差项， η 内生潜变量， ξ 外生潜变量。 结构方程反映的是潜变量和潜变量之间的关系，间接关系和直接关系都可以作为结构方程中潜变量之间的关系 [ 13 ]。方程的表达式为： η = B η + Γ ξ + ζ (2) B 为表示内生潜变量间的关系的矩阵， Γ 为外生潜变量对内生潜变量的影响， η 为内生潜变量， ξ 为外生潜变量， ζ 为残差项，反应了内生潜变量 η 未被解释的部分 [ 14 ]。 2.4. 研究步骤与方法 对于行政许可满意度，至今为止还没有一个明确的准则对其进行评判；关于行政许可满意度和群众感知的相关文献也较少，因此研究主要分为三步：第一步对19个办事群众感知测量变量进行探索性因子分析(exploratory factor analysis， EFA)，包括对数据的初步分析(如信度和效度)和剔除不符合条件的测量变量，目的在于识别办事群众的感知维度，构建行政许可满意度理论模型。第二步对理论模型进行验证性因子分析(confirmatory factor analysis， CFA)和路径分析，得到办事群众感知—行政许可满意度模型，一般而言，模型被接受需要在一定程度上对理论模型进行修正，才能够得到有价值的路径信息。第三步根据路径信息计算二级指标和一级指标满意度模型，得到群众对于行政服务中心的满意度，相较于直接根据群众整体满意度进行计算，结合了更多信息，结果也更加精确。
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user: 3. 群众感知维度的探索性因子分析 使用SPSS对19个测量变量进行信度检验，Cronbach α系数为0.842，大于0.7，我们认为问卷整体信度较好。对变量进行KMO和Bartlett球形检验，结果表明Bartlett球形检验检验近似卡方值为13，289 (df = 171， Sig = 0.000)，KMO值为0.877，说明适合进行因子分析。在此基础上，我们对19个问卷数据做探索性因子分析：使用方差旋转和主成分分析法，选取特征值大于1作为主成分，保留因子载荷大于0.4的变量，得到群众感知维度的四个分析维度。同时，对属于同一个维度的变量进行信度分析，得到每一个维度内部的Cronbach α系数，单项与项目整体相关系数全部大于0.3，群众感知与总体满意度测量指标全部符合要求，最终结果见表1： Table 1 Exploratory factor analysis and reliability analysis of the perception dimension of peopl 办事群众感知维度 因子1 因子2 因子3 因子4 公因子方差 均值 标准偏差 偏度 峰度 1) 服务人员交流的清晰程度 0.091 0.081 0.631 −0.023 0.414 4.50 0.670 −1.147 0.763 2) 服务人员的服务态度 0.029 0.032 0.766 −0.014 0.588 4.42 0.708 −1.039 0.635 3) 服务人员服务的耐心 0.029 −0.094 0.759 0.179 0.617 4.30 0.775 −0.912 0.372 4) 服务人员是否表面身份 0.048 0.127 0.695 0.078 0.507 4.38 0.733 −1.052 0.798 5) 办事流程清晰程度 0.719 0.126 0.087 0.119 0.555 3.74 0.932 −0.398 −0.360 6) 事项办理的方便程度 0.695 0.130 0.110 0.095 0.522 3.67 0.947 −0.364 −0.391 7) 办理事项是否有对照的示范文本 0.686 0.149 0.082 0.044 0.502 3.66 0.961 −0.384 −0.373 8) 证照领取方便快捷程度 0.648 0.282 0.056 −0.014 0.502 3.80 0.929 −0.531 −0.134 9) 行政服务中心是否容易找到 0.526 0.422 0.014 −0.017 0.455 3.81 0.907 −0.443 −0.275 10) 查询方式方便程度 0.447 0.251 0.025 0.306 0.357 3.98 0.872 −0.570 −0.144 11) 是否按照对照示范文本填写表格 0.607 0.132 −0.064 0.111 0.403 3.85 0.904 −0.443 −0.341 12) 投诉流程了解程度 0.640 0.160 0.049 0.131 0.454 3.64 0.952 −0.328 −0.425 13) 乘车或停车方便性 0.181 0.556 0.033 0.076 0.348 3.41 0.980 −0.240 −0.402 14) 各类引导标志的清晰、醒目性 0.304 0.671 0.007 0.076 0.549 3.62 0.956 −0.351 −0.339 15) 资料复印方便性 0.146 0.762 0.019 0.053 0.605 3.66 0.922 −0.341 −0.308 16) 资料复印价格合理性 0.152 0.738 0.073 −0.025 0.573 3.64 0.936 −0.331 −0.313 17) 厕所卫生条件 0.186 0.555 0.073 0.186 0.383 3.57 0.966 −0.262 −0.471 18) 行政服务中心办理业务频率 0.153 0.217 0.096 0.753 0.647 4.28 0.779 −0.816 −0.015 19) 是否查询过办事流程 0.161 0.002 0.083 0.831 0.723 3.90 0.900 −0.483 −0.285 特征值 5.119 2.038 1.384 1.162 因子方差贡献率 26.944 10.726 7.282 6.117 累计方差贡献率 26.944 37.670 44.952 51.069 Cronbach Alpha值 0.821 0.737 0.691 0.632 20) 流程设计的满意度 3.66 0.929 −0.359 −0.332 21) 整体服务的满意度 3.19 0.734 −0.011 −0.078 表1. 办事群众感知维度的探索性因子分析与信度分析 根据均值来看，服务人员交流的清晰程度是办事群众最为满意的，说明服务人员能够清楚的将自身想法传达给办事群众；其次是服务人员的服务态度，然后认为服务人员有足够耐心和服务人员能够表明自己的身份。但是对于乘车或停车的方便性以及厕所的卫生条件持中立态度。同时，办事群众对整体服务的满意度较低，证明了进行行政许可满意度的研究的必要。从标准差上看，大多数都位于0.9以上，说明用户对于大部分问题的看法一致。 结合问卷的问卷和因子载荷，构建行政许可满意度模型：因子1包括了办事流程清晰程度、事项办理的方便程度、证照领取方便快捷程度等7个需求，主要为办事流程方面；因子2包括5个问题包括主要为便民服务方面；因子3主要体现在窗口服务方面；因子4包括两个问题，主要为行政服务中心办理业务的频率和是否事先查询过办事流程，主要反映了办事经验方面的内容。同时，问卷问题的设计类别和因子分析最终分类类别的四个方面(均为窗口服务、便民服务、办事流程、办事经验)相同，证明了问卷的合理性。
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user: 4. 群众感知–满意度结构方程模型 4.1. 模型评价与修正 基于探索性分析的结果，建立群众感知–满意度结构方程模型，内生结构变量为群众对于行政许可的满意度，外生结构变量包括窗口服务、办事流程、便民服务、办事经验四个方面，研究假设四个外生变量均为内生结构变量的影响因素，构建出的结构图如图1所示。 从初始模型的结果(表2)上看， χ 2 / d f (卡方值比自由度)和相对拟合指数都不满足实际标准，这表明模型需要进行修正。一个拟合效果较好的修正模型会通过解释性上的合理性对模型进行调整，主要体现在根据修正指数外生结构变量的观察指标的测量误差间添加一些相关性，以及测量变量和结构变量间没有因子载荷过低的路径存在。在本文构建的模型中，所有及测量变量和结构变量间因子载荷均大于0.45 (因子载荷小代表该测量变量对结构变量的影响较小)，因此没有删除任何测量变量的必要。同时，对于修正指数较大的，即对减少卡方值贡献最大的为服务人员服务的耐心和是否查询过办事流程两个测量变量间的相关，其次为办事流程清晰程度和事项办理的方便程度之间以及资料复印方便性和资料复印价格合理性的相关。但实际上服务人员服务的耐心和是否查询过办事流程两个变量并不属于同一结构变量，在结构方程中不同结构变量间往往不具有相关性，无法证明二者的相关性。实践中，办事流程的清晰程度能够减少在不必要的事情上的花费，从而提高事项方便程度，而事项的方便程度也需要办事流程清晰作为支撑；此外，资料复印方便性和资料复印价格也具有一定的一致性，复印价格的低廉使得人们能够就近复印从而使得复印资料更加方便，而在人们日常生活中，对于复印店的选择更多取决于复印的价格，因此误差相关在实践中是允许的。最终基于修正指数较大为增添误差相关的基本要求及误差相关必须结合实践的思想，得到修正后的模型(图2)和拟合指数(表2)。 图1. 群众感知–满意度结构方程模型 Table 2 System resulting data of standard experimen 拟合指数 绝对拟合指数 相对拟合指数 简约拟合指数 χ 2 / d f GFI AGFI RMSEA NFI CFI IFI PNFI PGFI 标准 <5 >0.90 >0.90 <0.06 >0.90 >0.90 >0.90 >0.50 >0.50 原始模型 9.5 0.937 0.919 0.059 0.875 0.886 0.886 0.746 0.726 修正模型 4.8 0.959 0.943 0.048 0.917 0.927 0.927 0.734 0.697 表2. 行政许可满意度模型整体拟合指数 图2. 群众感知–满意度结构方程模型的标准化解 4.2. 模型解释 测量模型上看，潜变量的观察变量标准化后的估计值处在0.49~0.73，统计上均显著，个体观察变量信度值为0.24~0.62，整体上看没有一个结构变量中测量变量的信度值较低，总体上测量模型可以接受，证明观察变量对于结构变量都是较为显著的，能够解释其所对应的潜变量。四个外生结构变量的组合信度(CR)为0.60~0.82，一般而言，组合信度大于0.5证明量表的信度得到稳定的测量，平均方差提取值(AVE)在0.4上下。整体来看，模型并不特别理想，但因为到社会工作者所制作的问卷需要考虑测量误差、外在干扰和测量时的特性，因素载荷都不会很理想 [ 15 ]。 结构模型中，路径系数并未全部支持假设研究，仅有三个外生变量对行政许可的满意度达到显著水平，其中，办事流程对于行政许可的影响最为显著，路径系数达到了0.76 (t检验在0.001上显著)；其次为窗口服务，路径系数为0.2 (t检验在0.001上显著)，而便民服务对行政许可较于前者对满意度的影响相对较小，仅有0.13 (t检验在0.05上显著)。办事经验对满意度的影响并未获得支持，这可能是因为当前互联网时代下，政府服务机构往往会通过使用微信公众号、提供自助服务终端、派遣现场服务人员进行指导等方式对办事群众进行帮助，在现场能够获得足够帮助的条件下，用户不需要办事经验作为指导。 4.3. 行政许可满意度的计算 针对行政许可的满意度的计算，采用加权平均法，公式如下： 行政许可满意度 = Σ (观察变量的权重 × 办事群众对应观察变量评分的均值) 观察变量的权重通过修正模型给出的路径系数，可以计算每个指标的权重大小。在办事经验路径系数并不显著的情况下，使用剩余的维度因子负荷量除以3个负荷值的和得到3个维度的权重大小，同理，每个测量指标的权重可以通过计算得出。得到各级变量及权重分布如表3所示： Table 3 All levels of indicators and weight distributio 二级指标及权重 三级指标 三级指标权重 得分均值 窗口服务0.18 服务人员交流的清晰程度 0.22 4.50 服务人员的服务态度 0.25 4.42 服务人员服务的耐心 0.30 4.30 服务人员是否表面身份 0.23 4.38 办事流程0.70 办事流程清晰程度 0.14 3.74 事项办理的方便程度 0.13 3.67 办理事项是否都有对照示范文本 0.13 3.66 证照领取方便快捷程度 0.14 3.80 行政服务中心是否容易找到 0.13 3.81 查询方式方便程度 0.11 3.98 是否按照对照示范文本填写表格 0.11 3.85 投诉流程了解程度 0.12 3.64 便民服务0.12 乘车或停车方便性 0.17 3.41 各类引导标志的清晰、醒目性 0.25 3.62 资料复印方便性 0.21 3.66 资料复印价格合理性 0.20 3.64 厕所卫生条件 0.18 3.57 表3. 各级变量及权重分布情况 4.3.1. 二级指标满意度的计算 通过对各个测量变量加权平均，然后将分数转化为百分比，进而得到外生结构变量的满意度。例如窗口服务得分为4.3924，将5分制的数字转化为百分比为87.8%。 0.22 × 4.50 + 0.25 × 4.42 + 0.30 × 4.30 + 0.23 × 4.38 = 4.3924 (87.8%) 同理可以得出“办事流程”和“便民服务”的满意度为3.8019 (76.0%)、3.6239 (72.5%)。 4.3.2. 一级指标满意度的计算 通过对二级变量的加权平均，计算出行政许可满意度为3.8868 (77.7%)，说明读者对于政务服务较为满意。 4.3924 × 0.18 + 3.8019 × 0.7 + 3.6239 × 0.12 = 3.8868 (77.7%)
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user: 5. 结论与讨论 5.1. 结论 本文使用结构方程对行政许可满意度进行了评价，探索性因子分析显示，办事群众的感知可以分为四个维度。进一步的办事群众感知–满意度验证性因子分析表明：办事群众的满意度主要取决于办事流程的合理性，办事流程越清晰，办事流程每个环节花费时间越短(如行政服务中心的位置易于找到、事项和证件办理快捷、拥有示范文本帮助填写等)；能够对不合理的地方进行迅速反馈(如对于投诉流程有清晰的了解)是最容易让办事群众感觉满意的因素。其次是窗口服务质量，即办事群众需要事项办理时窗口服务人员的服务能力，例如交流时的清晰程度，服务时的态度，是否愿意耐心为办事群众说明相关事项等。此外，能否贯彻让群众好办事、为群众办好事的服务宗旨，提供各类快捷、方便、安全的便民服务设施也是需要考虑的因素。整体来看，观察指标体系和结构方程模型具有一定的可信度，为行政服务中心进行行政许可满意度测评提供了较为可靠的方法，并通过加权平均法计算出行政许可满意度为77.7%，说明群众对行政服务中心提供的服务总体评价比较满意，但依旧还有提升空间。 本文仅仅探讨了办事群众感知的维度以及对感知维度对行政许可满意度的影响路径，并计算出了行政许可满意度，但是办事群众不同年龄段下的行为特征和满意程度并未进行相关讨论。群众感知–满意度结构方程模型也存在需要改进的地方：一是一些观察指标信度值(SMC)不高，对结构变量变异程度(AVE)解释质量较低；此外，本模型中部分可测变量互相关系数较大，分析提示存在多维变量的可能。二是针对结构方程模型，问卷问题的设计可以考虑融合更多维度，如用户信任度。三是使用因素恒等性检验对本文提出的行政许可满意度理论模型在不同样本间是否具有稳定性和有效性进行判断。 5.2. 建议 5.2.1. 提升窗口服务人员的服务能力 在办事群众不借助自助服务的情况下，行政服务中心通过窗口服务人员对办事群众进行服务，办事群众通过窗口服务人员在行政服务中心办理相关业务，因此窗口服务人员是行政服务中心最重要的角色。提高窗口服务人员的服务能力能够得到办事群众的认同感，做到从办事群众的视角出发，切实满足办事群众的要求。从群众满意度的评分上可以看出，办事群众对于窗口服务质量整体满意度较高，但是服务人员的耐心评分较低，且根据路径信息，服务人员的耐心对窗口服务满意度的影响较大，因此，服务能力的提升重点应是服务人员的耐心提升，只有每一位窗口服务人员以真诚、热情的态度接待办事群众，耐心解决办事群众的每一个问题，不断提供更优质的服务，才能以专业的服务态度和能力提高行政许可的满意度。 5.2.2. 进一步优化行政许可办事流程 办事流程的合理性对评价政务服务起着至关重要的作用。合理的办事流程能够提升办事人民群众办理事项的效率，也能够减轻工作人员的负担。李克强总理多次提及“互联网+”，提出要“大力推行‘互联网+政务服务’，实现部门间数据共享，让居民和企业少跑腿、好办事、不添堵”，进一步优化办事流程 [ 16 ]。本文通过模型证明办事流程对满意度的权重最高，因此进一步优化办事流程，增加其合理性，对于提升满意度能起到事半功倍的效果。根据分析，办事流程合理性中，“办事流程清晰程度”和“证照领取方便快捷程度”对办事流程的合理性影响程度最大，是提高群众满意度最基本的、最重要的条件。 5.2.3. 升级便民服务和配套设施 行政服务中心的设立以区(县)为单位，服务种类较多，人流量较大，行政服务中心服务人民，便民服务和配套设施应当满足需求群众需求，能方便办事群众，显著提高事项办理的效率。便民服务设施包括公共停车场、公共厕所、公共信息导向系统、饮水机、复印机等基础设施。根据调查结果，各类引导标志的清晰、醒目性实施较为彻底，但有群众反映因为公交汽车站和地铁站的设置并不恰当，使得前往行政服务中心需要步行很长的一段路程；厕所卫生较差，在距离较远的地方都能闻到异味等问题，因此，行政服务中心需要尽快改进群众不满意的问题，完善便民服务及配套设施，消除办事群众消极的情绪，获得办事群众更高的认可。
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user: 摘要 针对具有两个相关性能指标的随机退化系统，考虑竞争失效和退化过程的多阶段特征，采用Copula函数描述性能指标间的相关关系，建立考虑竞争失效的多阶段二元随机退化系统模型。推导了系统可靠度的解析表达式，提出基于蒙特卡洛方法模拟系统可靠度的流程步骤，得到系统可靠度的模拟解，并验证了解析解的正确性。最后，通过数值算例验证模型的有效性。
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user: 1. 引言 现代产品的制造工艺不断进步，其内部结构越来越复杂，受到应用环境的动态性和工作模式变化性的影响，传统的基于失效数据的可靠性建模与评估方法用于分析此类产品的可靠度存在一定困难 [ 1 ]。目前，基于产品退化数据的可靠性建模与评估方法为解决这类问题提供了一条有效途径，已经成为当前可靠性理论与工程领域的研究热点之一。 随着研究的深入，学者们发现单一性能指标不足以反映复杂系统整体上的运行状态。目前，学界主要使用Copula函数来描述多个性能指标退化过程的相关性。杨志远等 [ 2 ] 构建了多性能非线性Wiener退化过程模型，利用Copula函数描述相关性，并分析了系统可靠度。韩玉成等 [ 3 ] 基于Copula函数给出了混合随机退化过程的可靠性建模方法。胡启国等 [ 4 ] 采用Vine Copula函数研究了多失效模式下的随机退化可靠性模型。周义蛟 [ 5 ] 和刘小平 [ 6 ] 研究了基于Wiener退化过程和Copula函数的二元相关性能可靠性模型。鲍兆伟 [ 7 ] 提出了确定边缘退化量分布函数和Copula函数的方法，进一步提高了可靠性模型的精确性。 另外，产品还会遭受各种随机冲击的影响，当这些冲击对系统的损伤超出一定范围时，就会导致系统失效。根据冲击类型的不同目前主要分为累积冲击过程、极值冲击过程和 δ -冲击过程等 [ 8 ]。刘汉葱 [ 9 ] [ 10 ] 建立了不同随机冲击影响下的二元相关随机退化系统可靠性模型。杨志远等 [ 11 ] 基于Gamma过程和Copula函数，考虑冲击过程对退化过程的影响，退化过程间以及冲击与退化过程间的相关关系，建立了基于退化相关性分析的竞争失效系统可靠性模型。黄文平等 [ 12 ] 在阈值变动情况下，假定退化过程为线性退化过程，分别建立了考虑极值冲击、累积冲击和 δ -冲击的可靠性模型。 同时，很多产品的退化过程还会表现出多阶段性，表现为在不同退化阶段产品的退化速率不同。例如，锂电池容量随着汽车运行环境的变化，充放电次数的增加，电容和阻抗等性能指标的退化曲线前期退化趋势较缓和，后期的退化趋势则较激烈迅速 [ 13 ]。Dong等 [ 14 ] [ 15 ] 利用Wiener过程描述退化，建立了动态环境下的多阶段随机退化系统的可靠性模型，并给出了可靠度解析表达式。Gao等 [ 16 ] 提出了一种基于Wiener过程来描述失效阈值和漂移系数存在突变现象的多阶段随机退化模型。Shi等 [ 17 ] 利用一般退化模型描述退化，建立了多阶段随机退化系统的可靠性模型。Farid等 [ 18 ] 针对多阶段线性退化过程中的变点分布进行了细致研究。 不难发现，现有考虑竞争失效的退化系统可靠性模型以单阶段多元随机退化系统和多阶段一元随机退化系统的可靠性建模与评估为研究对象，而考虑竞争失效的多阶段多元随机退化系统的可靠性建模与评估研究却鲜有报道。在工程实际中，例如，锂离子电池的退化过程会呈现多阶段退化过程 [ 13 ] ，同时，电池容量会随着工作时间的增加而不断减少，电池阻抗也将随着锂离子电池容量的减少而发生变化 [ 19 ]。本文将针对上述问题，提出一类考虑竞争失效的多阶段二元多阶段随机退化模型，并推导系统的可靠度函数。
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user: 2. 模型描述 假设系统的退化过程由两个相关性能指标表征，在不同阶段退化速率不同。同时外界的冲击分为致命冲击和非致命冲击两种模式，致命冲击会引起系统直接失效，非致命冲击会引起性能退化量的增加，这时系统实际的退化量由退化过程的退化量和冲击引起的累积增量共同组成。因此，系统具有极值冲击引发的硬失效以及累积冲击引发的软失效两种失效模式，下面给出此类系统的具体模型。 2.1. 二元多阶段退化模型 假设各性能指标的退化轨迹为多阶段退化轨道，令 X ( t ) 表示 t 时刻的系统退化量。由模型描述可知系统存在两个性能相关的退化过程，记 X 1 ( t ) 和 X 2 ( t ) 分别表示性能指标1和性能指标2的退化过程。则有： { X i ( t ) = X i ， 1 ( t ) I [ τ 0 ， τ 1 ) ( t ) + X i ， 2 ( t ) I [ τ 1 ， τ 2 ) ( t ) + ⋯ + X i ， j ( t ) I [ τ j − 1 ， τ j ) ( t ) ， X i ， j ( t ) = X i ( τ j − 1 ) + β i ， j ( t − τ j − 1 ) ， (1) 其中 X i ( t ) 为性能指标 i 在时刻 t 的退化量， X i ， j ( t ) 为性能指标 i ( i = 1 ， 2 ) 在第 j ( j ∈ N * ) 阶段时刻 t 的退化量。 τ j 为退化过程中退化性能从第 j 阶段到第 j + 1 阶段的变点时刻，其中 τ 0 = 0 。 X i ( τ j − 1 ) 为性能指标 i 在时刻 τ j − 1 的退化量，即性能指标 i 在第 j 阶段的初始退化量，且性能指标 i 在整个退化过程中的初始退化量均为0，即 X i ( τ 0 ) = 0 。 I [ τ j − 1 ， τ j ) ( t ) 表示示性函数，当 t ∈ [ τ j − 1 ， τ j ) 时， I [ τ j − 1 ， τ j ) ( t ) = 1 ，否则 I [ τ j − 1 ， τ j ) ( t ) = 0 。 β i ， j 表示性能指标 i 在第 j 阶段的退化速率，假设 β i ， j ~ N ( μ i ， j ， σ i ， j 2 ) 。 2.2. 相关性描述 如上所述，本文采用Copula函数来描述退化过程的相关性。根据二维Sklar定理 [ 20 ] 可知， X 1 ( t ) 和 X 2 ( t ) 在时间区间 [ t ， t + Δ t ] ⊂ [ τ j − 1 ， τ j ) 上的退化增量 Δ X 1 ( t ) 和 Δ X 2 ， j ( t ) 的联合概率分布函数可表示为： H ( x 1 ， j ， x 2 ， j ) = C ( F Δ X 1 ， j ( t ) ( x 1 ， j ) ， F Δ X 2 ， j ( t ) ( x 2 ， j ) ; θ ) ， (2) 其中 H ( ⋅ ) 为两个性能的联合分布函数， C ( ⋅ ) 表示Copula函数， θ 为描述相关性强弱关系的Copula函数参数。其对应的概率密度函数为： h ( x 1 ， j ， x 2 ， j ) = ∂ 2 H ( x 1 ， j ， x 2 ， j ) ∂ x 1 ， j ∂ x 2 ， j = c ( F Δ X 1 ， j ( t ) ( x 1 ， j ) ， F Δ X 2 ， j ( t ) ( x 2 ， j ) ; θ ) × ∏ i = 1 2 f Δ X i ， j ( t ) ( x i ， j ) . (3) 式中 c ( F Δ X 1 ， j ( t ) ( x 1 ， j ) ， F Δ X 2 ， j ( t ) ( x 2 ， j ) ; θ ) = ∂ 2 C ( F Δ X 1 ， j ( t ) ( x 1 ， j ) ， F Δ X 2 ， j ( t ) ( x 2 ， j ) ; θ ) ∂ F Δ X 1 ， j ( t ) ( x 1 ， j ) ∂ F Δ X 2 ， j ( t ) ( x 2 ， j ) . (4) 常见的二维Copula函数有Frank Copula、Gumbel Copula、Clayton Copula和Gaussian Copula函数。以Frank Copula函数为例，其分布函数和密度函数为： C ( u ， v ; θ ) = − 1 θ ln ( 1 + ( exp ( − θ u ) − 1 ) ( exp ( − θ v ) − 1 ) exp ( − θ ) − 1 ) ， (5) c ( u ， v ; θ ) = − θ ( exp ( − θ ) − 1 ) ( exp ( − θ ( u + v ) ) ) [ ( exp ( − θ u ) − 1 ) ( exp ( − θ v ) − 1 ) + exp ( − θ ) − 1 ] 2 . (6) 2.3. 冲击过程模型 假设外界冲击为只有1种冲击类型的极值冲击模型，冲击到达的强度为速率 λ 的齐次泊松过程，同时冲击对处于同一时刻的性能指标1和性能指标2的影响相同且独立。记 W k ( k ∈ N ) 表示第 k 次冲击量的大小，该冲击量为独立同分布的随机变量，假设 W k ~ N ( μ w ， σ w 2 ) ， D w 表示该模型冲击对应的失效阈值。则系统在第 k 次冲击中不失效的概率为： P { W k < D w } = Φ ( D w − μ w σ w ) ， (7) 其中 Φ ( x ) = ∫ − ∞ x exp ( − z 2 / 2 ) d z / 2 π 为标准正态分布的分布函数。则系统此时的可靠度为： R w ( t ) = ∑ k = 0 ∞ P { W k < D w | N ( t ) = k } P { N ( t ) = k } = ∑ k = 0 ∞ Φ ( D w − μ w σ w ) ( λ t ) k e − λ t k ! . (8) 假设外界冲击为只有1种冲击类型的累积冲击模型，冲击到达的强度为速率 λ 的齐次泊松过程，同时冲击对处于同一时刻的性能指标1和性能指标2的影响相同。记 Y n ( n ∈ N ) 表示第 k 次冲击导致的性能退化量，该退化量为独立同分布的随机变量，假设 Y n ~ N ( μ y ， σ y 2 ) 。则 t 时刻外界冲击对系统的累积退化量为： S i ( t ) = X i ( t ) + Y ( t ) = ∑ m = 1 j X i ， m ( t ) I [ τ m − 1 ， τ m ) ( t ) + ∑ k = 0 N ( t ) Y n . (9) 注： 1) 如果 t ∈ [ τ 0 ， τ 1 ) ，则上述模型变为考虑竞争失效的单阶段二元随机退化系统模型，文献 [ 10 ] [ 11 ] 对此进行了研究。 2) 如果 t ∈ [ τ 0 ， τ 2 ) 且 v = 1 或 u = 1 ，则上述模型变为考虑竞争失效的两阶段一元随机退化系统模型，文献 [ 21 ] 对此进行了研究。
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user: 5. 结论 本文针对考虑竞争失效的多阶段二元随机退化系统的可靠性建模问题，利用Copula连接函数的方法，建立了可靠性模型，得到了系统的可靠度解析表达式，通过数值算例验证模型的有效性。 在可靠度解析解的计算过程中，涉及大量繁琐的复杂多重积分计算，算法时间复杂度的降低是进一步的研究工作核心。但相较于可靠度模拟计算方法来说，本文给出的可靠度计算方法精度较高，运算次数较少。针对模型的参数估计问题和应用性评价是可靠性重要的研究环节，未来将以此模型为基础，进行退化失效数据的分析，利用对应的统计方法对模型进行参数估计。
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user: 摘要 生物统计学是生命科学各专业本科生的必修课程。样本方差是生物统计学中的一个重要概念，但对样本方差自由度的介绍一直是课堂教学的难点所在。运用MATLAB模拟、结合实例以及数学证明对自由度概念给予多角度阐释，不仅有助于学生正确理解样本方差自由度的概念，激发学生的学习兴趣，同时也能为统计推断的教学奠定基础。
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user: 1. 引言 生物统计学是一门基于数据的科学，是统计学的一个分支，旨在运用数理统计方法，探究生命科学研究中的现象和实验数据 [ 1 ]。生物统计学对提高信息探索和数据分析的能力起到了重要作用。然而生物统计学公式复杂、理论性强；若数学基础较弱，甚至对于某些统计学基础概念都无法正确理解。 在样本方差的定义中，需要调整自由度(degree of freedom， df)，即由n调整为n − 1。此处自由度调整对初学者而言可能具有一定的理解困难。解释自由度的真正含义需要建立在对“数学期望”概念的理解基础上，而对于非数学专业学衡而言，“数学期望”并不是一个十分熟悉的概念。生物统计学教材中常不加证明而直接给出样本方差抽样分布的形式，通过此分布性质进而解释样本方差的自由度调整 [ 2 ]。这种方式既非严格的数学证明推导，也并未从直观上给予阐释。所以，样本方差的定义很难被真正的理解。自由度虽是统计学中的重要概念，但在常用生物统计学教材中却并未给予过多的解释，而仅仅以一种公式化的方式呈现 [ 3 ]。部分教材和文献中给出了自由度的具体含义，并强调了自由度在统计过程中的应用 [ 4 ] [ 5 ] ，但仍缺少一种科学直观的方式使学生掌握方差概念中的自由度n − 1。 MATLAB具有更接近自然语义的语法和数据结构、强大的绘图功能，并兼具卓越的科学计算能力 [ 6 ]。近年来，MATLAB在生物统计学课堂中得到了广泛的应用，可以在一定程度上增强教学效果 [ 7 ]。利用MATLAB随机数发生器对样本抽取过程进行模拟，配合应用实例和严格的数学证明，从多角度阐释样本方差的自由度，有助于从不同程度上理解方差的定义，为进一步的统计推断学习奠定基础。
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user: 2. 样本方差自由度的证明 设 x = ( x 1 ， x 2 ， ⋯ ， x n ) T 为取自正态总体 N ( μ ， σ 2 ) 的简单随机样本，记样本均值 x ¯ = 1 n ∑ i = 1 n x i ，样本方差 s 2 = 1 n − 1 ∑ i = 1 n ( x i − x ¯ ) 2 ，则： E s 2 = σ 2 证明：取 y = Γ x ， y = ( y 1 ， y 2 ， ⋯ ， y n ) T ，其中： Γ = ( 1 n 1 n 1 n ⋯ 1 n 1 2 ⋅ 1 − 1 2 ⋅ 1 ⋯ ⋯ 0 1 3 ⋅ 2 1 3 ⋅ 2 − 2 3 ⋅ 2 ⋯ 0 ⋮ ⋮ ⋮ ⋱ ⋮ 1 n ⋅ ( n − 1 ) 1 n ⋅ ( n − 1 ) 1 n ⋅ ( n − 1 ) ⋯ − n − 1 n ⋅ ( n − 1 ) ) (1) 容易验证矩阵Γ为正交矩阵。 则： E y = Γ E x = ( n μ 0 ⋮ 0 ) (2) y的方差 V a r ( y ) = Γ V a r ( x ) Γ T = Γ ( σ 2 I n ) Γ T = σ 2 Γ Γ T = σ 2 I n ，这里I n 为n阶单位矩阵。 由y的方差可知， y 1 ， y 2 ， ⋯ ， y n 相互独立，且 y 1 ~ N ( n μ ， σ 2 ) ， y i ~ N ( 0 ， σ 2 ) ， i = 2 ， ⋯ ， n 。 另： ∑ i = 1 n y i 2 = y T y = x T Γ T Γ x = x T x = ∑ i = 1 n x i 2 (3) ( n − 1 ) s 2 = ∑ i = 1 n ( x i − x ¯ ) 2 = ∑ i = 1 n x i 2 − n x ¯ 2 = ∑ i = 1 n y i 2 − n x ¯ 2 = ∑ i = 1 n y i 2 − y 1 2 = ∑ i = 2 n y i 2 (4) 则根据χ 2 分布定义，得 ( n − 1 ) s 2 σ 2 = ∑ i = 2 n y i 2 σ 2 ~ χ 2 ( n − 1 ) (5) 根据χ 2 分布的性质： E [ ( n − 1 ) s 2 σ 2 ] = n − 1 (6) 即 E s 2 = σ 2 ，证毕。
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user: 3. 样本方差自由度的解释 由表达式(5)可知，有关样本方差的抽样分布为χ 2 分布，其自由度为n − 1。样本方差为总体方差σ 2 的无偏估计量。但对于绝大多数生命科学背景的学生而言，理解上述证明具有一定的难度。所以，在实际的讲授中，一般会通过形象化的举例描述来解释方差公式中的除数(n − 1)，如：“n − 1”在统计学上可称之为自由度，是指独立可自由变化的观测数个数。在计算n个观测数的样本标准差时，每个x与 x ¯ 比 较，虽有n个离均差，但只有n − 1个是自由变动的，最后一个离均差由于受到一个条件 ∑ i = 1 n ( x i − x ¯ ) = 0 的限制不能自由变动。如一个样本具有5个观测数，已知4个离均差为2，3，1，−2，则第5个离均差必然为−4，才能使 ∑ i = 1 n ( x i − x ¯ ) = 0 成立。由于能自由变动的离均差是4，故自由度为4，即自由度为n − 1。 通过列举如上实例，可帮助部分基础薄弱学生对样本方差自由度形成一定的认识。
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user: 4. MATLAB模拟样本方差自由度 利用软件辅助教学是课程设计的重要环节。将MATLAB融入生物统计学课堂讲学，不仅可以提升学生知识运用的能力，还能辅助进行复杂繁琐的计算，激发学生热情 [ 8 ]。下面通过设计一个MATLAB模拟实例来介绍样本方差自由度的概念。设总体服从正态分布，均值为μ，方差为σ 2 。从总体中随机抽 取容量为n的样本，样本均值为 x ¯ 。记样本的离均差平方和为 S S = ∑ i = 1 n ( x i − x ¯ ) 2 。若重复此过程N次，记 S S m e a n = 1 N ∑ j = 1 N ∑ i = 1 n ( x i j − x ¯ ) 2 。当 N → + ∞ 时， S S m e a n → ( n − 1 ) σ 2 [ 8 ]。当样本离均差平方和乘以 1 n ，则得到偏小估计 1 n S S m e a n ， N → + ∞ 时，偏差为 1 n S S m e a n − 1 n − 1 S S m e a n = − σ 2 n 。 运用MATLAB进行数值模拟，样本容量n = 5。简化起见，取标准正态分布随机变量，即 x i ~ N ( 0 ， 1 ) ， x = ( x 1 ， x 2 ， x 3 ， x 4 ， x 5 ) T 。简单随机样本(每行为1样本)，示例参见图1。随机样本使用MATLAB中randn函数生成。无偏和有偏方差的计算基于MATLAB中std函数，通过设定std (X， Dim)函数第二输入参数Dim实现(Dim = 0为无偏，Dim = 1为有偏)。每抽取一个容量n = 5的样本，计算一次样本的离均差平方 和。若此时重复次数为N，则依 S S m e a n = 1 N ∑ j = 1 N ∑ i = 1 n ( x i j − x ¯ ) 2 公式计算SS mean 。因随机变量来自于标准正态分布 σ 2 = 1 ，故 N → + ∞ 时， 1 n − 1 S S m e a n → 1 ， 1 n S S m e a n → 0.8 ，偏差 − σ 2 n → − 0.2 。所以随着重复取样次数N的增加， 1 n − 1 S S m e a n 、 1 n S S m e a n 和偏差 − σ 2 n 取值将逼近理论值(图2)。因此，样本方差的自由度应为n – 1，若样本离均差平方和除以n，则与理论值存在偏差，不符合参数估计中“无偏性”的要求。 随机样本生成和均方计算MATLAB脚本文件如图3所示。其中“RepNum”为重复数N的取值范围，以适应对数横坐标。 用于绘制图2的MATLAB代码如图4所示。“scatter”为绘制散点图的MATLAB函数。在实际的教学过程，可通过改变scatter函数的参数取值，调整散点图的效果，不仅可以使学生熟悉统计图谱绘制，同时也帮助学生了解统计图对生物统计学结果的增强效应。 图1. MATLAB生成服从标准正态分布随机变量 图2. 无偏、有偏方差和偏差值随重复数N变化的MATLAB模拟 图3. 用于计算的MATLAB源代码 图4. 用于绘图的MATLAB源代码
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user: 5. 结论 方差自由度是统计学中的重要基本概念，但一般的生物统计学教材中缺少对此自由度的证明和详尽解释。因此，多数学生无法清楚理解基于n − 1自由度产生方差无偏估计的性质。通过修改脚本中RepNum向量的最大值，增加重复取样N的次数，可以实现对图2横轴的延伸，进而观察到更多的均方变化趋势，这不失为一种有益的课堂交互式体验。另外，由于MATLAB语法更接近于自然语义，所以上述均方计算代码相对简单易懂，有助于具有一定基础的学生理解和掌握。另外，MATLAB代码的运行时间相对较短，生成图2所需循环时间仅为约0.085秒(Windows 10操作系统，Intel CoreTM i5-8265 CPU，1.80 GHz，8.00 GB RAM)。即使增大RepNum向量的最大值3个数量级至10 7 ，运行时间仍小于0.1秒。最近有文献以Excel 2010作为语言工具，运用Excel 2010内嵌的VBA (Visual Basic for Application)编程功能进行了随机抽样过程并对自由度进行了模拟 [ 9 ]。但Excel 2010的最大循环次数仅为1048575 (~10 6 )，与MATLAB最大允许循环数相距甚远；模拟时间来看，MATLAB模拟相较于使用Excel 2010模拟可显著降低运行时间(降低约3个数量级) [ 9 ]。此外，MATLAB作为高级编程语言，在数值计算上比VBA更具优势。结合严格的数学证明，辅以教学实例和MATLAB模拟，从多角度阐释方差自由度的含义，可适用于不同基础的学生。 值得注意的是，2018年，高教司提出了“金课”的建设标准“两性一度”，即高阶性、创新性、挑战度 [ 10 ]。高阶性要求授课内容需要“优于、高于大纲，培养学生解决复杂问题的综合能力和高级思维” [ 10 ]。鉴于生物统计学教材中常忽略方差自由度的数学证明，教师若课堂上讲解此证明过程可帮助具有一定基础的生命科学专业学生更深刻的认识方差自由度，符合“高阶性”的要求。
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user: 摘要 “课程思政”体现了对大学生进行知识传播过程中的人生观、价值观的引领；体现了在专业教育的同时进行专业伦理、专业道德、世界观教育，在丰富科学知识的同时实现人格培养–教书育人。专业课中的课程思政讲什么？怎么讲？是各高校及教师面临的重大课题之一。本文以新能源及可再生能源课程为例，以学校教学为依托，提出“习近平新时代生态文明思想”指导下新能源及可再生能源课程思政建设，在专业课程学习同时提升专业伦理、专业道德，构建生态文明世界观。
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user: 1. 引言 在经济多元化高速发展的新时代，社会价值取向也呈多元化，高校学生出现价值观扭曲、专业伦理匮乏，同时世界观也存在不同程度的问题。这就对高校的“思想教育”工作提出了更高、更新的要求。习近平总书记在全国高校思想政治工作会议上的讲话指出：“要坚持把立德树人作为中心环节，把思想政治工作贯穿教育教学全过程，实现全程育人、全方位育人，努力开创我国高等教育事业发展新局面” [ 1 ]。为新时期高校开展大学生思想政治教育工作指明了方向，推动“课程思政”协同育人教育教学改革发展，使各类专业课与思想政治理论课同向同行 [ 1 ] [ 2 ]。在专业课中融入思政内容，建设课程思政；讲什么，如何讲，向“课程思政”开展提出了挑战。研究表明，影响大学生思想言行和成长的第一因素是专业课教师。专业课教师利用其独特优势，运用学科思维，提炼专业课中蕴含的专业伦理、专业道德及价值理念，并潜移默转化影响学生意识形态，甚至世界观的形成，这正是“课程思政”的主要目标。“课程思政”旨在“知识传授”与“提升专业伦理、专业道德”并行，构建“生态文明世界观”；进而全程育人、全方位育人 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ]。新能源及可再生能源是能源科学的专业的核心基础课程之一，一般在专业课阶段开设。学生刚刚开始专业学习，对专业学习充满好奇和渴望，但也容易感到迷茫，容易受到各种思潮的影响，是专业伦理、专业道德和世界观形成的重要敏感时期。而且，培养高尚的专业伦理与专业道德，对学生以后的学习工作均具极大影响。所以，在这一阶段，对学生做好“思想教育”工作，打好基础，引导学生形成正确生态文明世界观是必要也是迫切的。鉴于此，本文以新能源及可再生能源为研究对象，在“习近平新时代生态文明思想”的指导下，对新能源及可再生能源教学方法、教学内容等进行再设计与实践，探索教学新模式，力求在专业课背景下，充分发挥有课程思政的引导作用，加强学生专业伦理道德修养，坚定生态文明世界观，为学生全面发展打牢基础，培养新时代合格能源人才，践行“专业”与“思政课”的协同发展。
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user: 2. 教师的专业素养及专业伦理水平 “课程思政”重在建设，教师是关键，师者，所以传道授业解惑也；教师是教育的主体。这对教师，尤其是专业课教师提出了更高的要求，专业课教师不仅要具备丰富精湛的专业知识及授课技巧，还要从内心真正认识到自身所承载的专业道德、专业伦理责任，身正为范，教师的示范作用，是学生人格培养的重要源泉。教师要着力提升自身综合素养，践行习近平新时代生态文明的核心价值观，真正做到率先垂范，以达到“课程思政”的目标。开展“课程思政”，体现的是每一位教师的育人责任。这就要求每一位专业课教师树立育人意识，提高育人能力，更深入的思考“专业伦理与专业道德”的内涵及“生态文明世界观”建立举措。同时，教师需要具备深厚的专业知识及熟练的教学技巧，要对“课程思政”有充分的认识与理解，否则很容易出现“思政课”与“专业课”脱离，不能形成水乳交融的效果 [ 4 ]。
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user: 4. 结束语 新能源及可再生能源课程思政提出提升专业伦理与专业道德，构建生态文明世界观的思政目标，指明了新能源及可再生能源课程思政讲什么；通过概课程思政过知识体系构建，及“新时代生态文明思想”核心原则点与课程内容相映射关系的建立，具体分析了新能源及可再生能源课程思政怎么讲，如何深刻贯彻“新时代生态文明思想”。使学生通过该类课程的学习在掌握专业知识的基础上，完善自我道德修养，提升专业伦理，构建生态文明世界观。
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user: 摘要 武汉市依托当地丰富的湿地资源将申报“国际湿地城市”。在此背景下，将中学地理教育中的湿地教育与武汉市研学旅行相融合对地方课程开发具有重要意义和必要性。本课程让学生通过文献调查法、比较分析法、问卷调查法提升地理实践力、明晰区域认知并锻炼综合思维能力，以达到人地协调之识和爱乡护乡之情。当前，研学旅行的课程设计切合新课程发展和时代人才培养需求，但鲜见将湿地教育与当地特色资源相结合的研究。本文设计开发湿地教育研学旅行课程，以期为武汉市及其他地区的湿地教育课程开发提供参考，更好地落实高中地理的教学目标。
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user: 1. 引言 研学旅行作为当下教育研究热点之一，各中小学教育对研学旅的需求日益高涨。湿地被比作“地球之肾”，是地球上最重要和最特殊的生态系统之一，为人类生存发展提供各类资源，并具有涵养水源、净化水质、蓄洪灌溉、调节气候、减碳储碳和维系生物多样性等生态功能 [ 1 ]。武汉江湖汇聚，湖泊密布，湿地资源丰富 [ 2 ] ，正处于申请“国际湿地城市”阶段，树立学生对湿地的正确认识，形成“保护湿地生态环境，创建文明和谐家园”的生态文明观，有利于将保护湿地、亲近自然的观念深入人心，将地理核心素养在实际活动中融会贯通。 眼观当下，武汉市的研学旅行热为湿地教育提供契机，但湿地资源与地理教育及研学旅行的融合存在开发设计不当、关注度较低等问题。从推助武汉市中小学进一步推进研学旅行开展的角度来看，充分利用当地湿地资源、高度重视当地湿地教育研学旅行课程设计具有重要意义。
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user: 2. 中学地理教育与湿地教育研学旅行融合的意义 近年来，我国的素质教育进展迅速，课程体系逐步成熟，取得了突破性进展 [ 3 ]。研学旅行蕴含的德育价值，决定其将作为新时代需求下的素质教育的新内容、新方式和新模式，对培育学生的社会责任感、创新精神与实践能力产生重要影响。高中地理课程提倡学生走进自然、步入社会、体验生活中的真实情景。其中，学生在多方合力的帮助下切实参与活动，在学校、家庭、社会等多方评价下进行自主反思，以提升学生的综合素养均具有可实施性，进而使中学地理教育与湿地教育研学旅行的融合具有可能性。 培养学生的核心素养逐渐成为教育关注重点。研学旅行具有自主性、开放性、探究性和实践性等基本特征，而开展湿地教育研学旅行对于学生培养地理学科核心素养具有重要意义，并对学生形成适应社会发展需要和终身发展的必备品格和关键能力具有积极推动作用。因此，本文从地理学科的视角出发，探究研学旅行开展的具体方法，培养学生正确的人生观、价值观与世界观，以实现地理研学旅行的育人目标 [ 4 ] [ 5 ]。
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user: 3. 中学地理教育与湿地研学旅行融合的现状 3.1. 内容体系 2017年地理新课程标准明确指出，地理教学应注重学习的过程和方法，倡导学生自主学习、合作学习、探究学习，培养学生的地理学科核心素养。因此，地理教育强调在潜移默化中授以学生实用的、贴近生活的地理知识，让学生树立人与地相协调的价值观，分析问题时具有一定的综合思维及区域认知能力并实现归纳总结、识图画图的实践能力。 地理研学旅行课程的实施切合学生发展的需要。它的开发与实施结合教材内容，丰富了地理教学，在一定程度上拓展了学生知识面，提高了学生的地理学习兴趣，真正做到学习行为的发生，使得教学活动更加顺利的开展 [ 6 ]。近年来，研学旅行的教学形式逐渐得到教师的青睐，在国家、社会及教育研究者的多方推动下大范围推广，掀起新型教育的浪潮。 在湿地研学方面，更多的教师选择带领学生前往实地进行直接观察与感知，引导他们进行自主探究与合作交流学习，促使其在这一过程中将书本知识与自然事件契合，培养湿地保护意识，夯实核心素养。 3.2. 原则方法 在新课标的要求下，地理教育愈发重视学生的实践能力。除传统教育方式外，还应坚持开放性，实践性，系统性，创新性，合作性五个原则 [ 7 ] ，才能有效培养学生的现代地理意识，提高其综合素质。因而，进行研学旅行也当关注以下四个方面。 第一，育人性原则。教育的本质属性是育人性。育人为本是教育的生命和灵魂，是教育的本质要求和价值诉求。因此研学旅行主题需积极向上，目标明确，内容丰富，从而引发学生兴趣，将技能方法和价值观与课本知识有机结合，实现教育目的。第二，安全性原则。湿地生态系统复杂多样，在研学旅的行径中存在一定危险。教师应以预防为主，建立安全保障机制，分级管理，落实保障措施，保证有条不紊地处理突发状况。第三，课程性原则。研学旅行作为知识传输的媒介，教师在设计时有针对性地根据需要制定具体计划，科学统筹安排，杜绝本末倒置，弱化“研学”而放大“旅行”。第四，实践性原则。活动设计既要体现专业知识，又要因地制宜，呈现地域特色。作为百湖之城的武汉拥有丰富的湿地生态资源，在申请“国际湿地城市”的背景下，让学生体会武汉湿地的魅力，在与日常生活不同的环境中拓展视野，亲近自然。 3.3. 考核评价 教学评价是对教师“教”以及学生“学”的过程与结果所进行的综合性评判活动，它有效评估教学现状与优缺点，引导教育逐步提升质量。同时，教学评价鼓舞着教师专业发展，为自己的讲授方式提供进步的平台 [ 8 ]。 对于研学旅行来说，虽不一定需要考试，但应有相应的课程评价来指导和优化教学。基于研学旅行具有复杂性、多样性、多元性等特点，目前针对其的具体评价体系未有统一标准，大体上采取综合评价机制，强化自评、互评等反思教育的引领作用 [ 9 ]。 湿地研学活动中，教师首先需要确定学生对湿地认知的薄弱部分或疑惑点，有针对性地提出问题，带领学生探索，其次在实践中观察学生表现，最后对学生的总结报告进行自评、互评的综合评价。 3.4. 队伍建设 进行湿地教育研学行应是一项有计划、有组织、有目的的培养学生的综合实践活动。教师作为实施者的专业性至关重要 [ 1 ]。面对学生突然的提问，如果教师不能及时给予回答，将错失指导教育学生的良机，导致“游而不学”，将研学流于形式。另外，除专业性导师外，研学旅行还需要带队教师、学校分管领导等保障学生人身安全，保证课程顺利进行。
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user: 5. 总结与反思 树立人地协调观是湿地教育之本，提高爱乡爱国情是湿地教育之魂。“研”湿地之滨，护地球之肾的研学旅行课程是一项综合性的融合课程，将不同的学习探究方法、课本知识与生活实际融会贯通，让学生了解湿地和家乡独特资源的同时，树立湿地保护意识，并进一步上升到爱家乡、爱自然、爱祖国大好河山的情感态度价值观。但随着沙湖公园的湿地治理逐步加强，B点的可选之处越来越少。因此，教师可根据研学旅行地的实际情况和各阶段学生的不同学情，通过行前课程的适当补充和研学活动的灵活调整，以增强学生对于湿地生态功能的认知、研学旅行目的地的了解，实现研学旅行目标。
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user: 摘要 在国家职业教育改革实施“1 + X”证书制度的背景下，高职院校工业机器人技术专业作为当下比较热门的专业，应研究如何结合专业培养目标，贯彻设施“1 + X”证书制度.依托近两年已出台的工业机器人技术专业教学标准与相应职业技能等级标准，衢州职业技术学院探索出工业机器人技术专业“1 + X”课证融合新路径，在此基础上，以工业机器人课程为例，阐述课证融合路径与方法，典型工作岗位及任务、内容能力分析，探索工作过程导向课程开发的思路，以及在工业机器人专业教学中的实践作用。
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user: 1. 引言 国务院印发的《国家职业教育改革实施方案》第六条明确提出启动“1 + X”证书制度试点工作 [ 1 ] [ 2 ]。把学历证书和职业技能等级证书结合起来，是职教改革方案的一大亮点。教育部等四部门印发的《关于在院校实施“学历证书 + 若干职业技能等级证书”制度试点方案》要求各地组织实施“学历证书 + 若干职业技能等级证书”(简称“1 + X”证书)制度试点工作。如何推进“1”和“X”的有机融合，如何深化人才培养方案改革，成为证书制度试点实施院校当前面临的重要问题。《方案》提出，到2022年，职业院校教学条件基本达标，一大批普通本科高等学校向应用型转变，建设50所高水平高等职业学校和150个骨干专业(群) [ 1 ] [ 2 ]。建成覆盖大部分行业领域、具有国际先进水平的中国职业教育标准体系。据教育部统计，2020年，全国共有普通高校2738所。其中，本科院校1270所(含本科层次职业学校21所)；高职(专科)院校1468所。各种形式的高等教育在学总规模4183万人(见图1)，高等教育毛入学率54.4%。这个数字已经接近2000年大学扩招后的第二年，单一年份本科加高职的总招生增长人数的最高值。2000年全国高等教育共招本科、高职(专科)学生376.76万人，比上年增加101.31万人，增长36.78%。随着我国职业教育的高速发展，高职占我国高等教育的“半壁江山”，大力发展高等职业教育已成为我国人力资源开发战略的核心和主体途径。《国家中长期教育改革和发展规划纲要(2010~2020年)》提出“到2020年，形成适应经济发展方式转变和产业结构调整要求、体现终身教育理念、中等和高等职业教育协调发展的现代职业教育体系。”《现代职业教育体系建设规划(2014~2020年)》中提出：“我国职业教育仍然存在着社会吸引力不强、发展理念相对落后、行业企业参与不足、人才培养模式相对陈旧、基础能力相对薄弱、层次结构不合理、基本制度不健全、国际化程度不高等诸多问题，并集中体现在职业教育体系不适应加快转变经济发展方式的要求上 [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] ”。 2016年我国机器人市场规模仅368.2亿元，预计2020年我国机器人市场有望突破700亿元，机器人市场规模及增速如图2所示。2016~2020年我国工业机器人市场规模如图3所示。