DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 2. 基本概念和主要定理 定义1：(多元齐次多项式)若数域 P 上的 s 元多项式的各单项的全次数均为 n ，则称该多项式为 s 元 n 次齐次多项式。令 H n ( s ) 代表所有定义于数域 P 上的 s 元 n 次多项式构成的集合，即 H n ( s ) = { ∑ α 1 + ⋯ + α s = n x 1 α 1 x 2 α 2 ⋯ x s α s | a α 1 α 2 ⋯ α s ∈ R } 则有 dim H n ( s ) = ( n + s − 1 s − 1 ) 定义2：(多元齐次多项式Lagrange插值问题提法) 令 d n ( s ) = ( n + s − 1 s − 1 ) 。 A = { Q i } i = 1 d n ( s ) 是 R s 中的 d n ( s ) 个相异点，任意给定一个实数组 { f i } i = 1 d n ( s ) ，找到一个多项式 p ( x ) ∈ H n ( s ) 那么这个多项式需要适合以下的插值条件： p ( Q i ) = f i ， i = 1 ， ⋯ ， d n ( s ) (1) 定义3：(多元齐次多项式Lagrange插值定义)假设对于任何一个给定的实数组 { f i } i = 1 d n ( s ) ，方程组(2.1)总存在唯一一组解，则称该多元齐次插值问题是正则插值问题，而且相对应的插值结点组 A = { Q i } i = 1 d n ( s ) 是对于多元齐次多项式空间 H n ( s ) 的一个插值正则结点组。 定义4：(齐次超曲面)若 h ( x ) ∈ H n ( s ) 是一个 s 元 n 次(非零)齐次多项式，在空间 R ( s ) 上，形成方程 h ( x ) = 0 的点够成一个全体，记这个全体为与 h ( x ) 相对应的 n 次齐次代数超曲面，并简称为 n 元齐次代数超曲面 [ 3 ]。 基本定理： A = { Q i } i = 1 d n ( s ) 是 H n ( s ) 的正则插值结点组的充要条件是 A 中任意点不能同时落在 H n ( s ) 中任何 一个代数超曲面上 [ 4 ]。 定义5：(沿齐次代数超曲面插值问题) 令 d n ( s ) ( k ) = ( n + s − 1 s − 1 ) − ( n + s − k − 1 s − 1 ) (2) 假设 q ( x ) = 0 是一个 k 次齐次元重复分量代数超曲面(其中代数超曲面 q ( x ) = 0 是无重复分量的代数超曲面，假设齐次多项式 q ( x ) 的分解因式中不存在重数 ≥ 2 的重因子)，代数超曲面 q ( x ) = 0 上的 d n ( s ) ( k ) 个相异点是 B = { Q i } i = 1 d n ( s ) ( k ) ，对于一个随意给定的实数组 { f i } i = 1 d n ( s ) ( k ) ，找到一个多项式 h ( x ) ∈ H n ( s ) 使之适应如 下的插值条件： h ( Q i ) = f i ， i = 1 ， 2 ， ⋯ ， d n ( s ) ( k ) (3) 假设对于任意一个给定的实数组 { f i } i = 1 d n ( s ) ( k ) 方程组(3)总存在一组解，则称结点组 B = { Q i } i = 1 d n ( s ) ( k ) 为沿 k 次代数超曲面 h ( x ) = 0 的 n 次正则插值结点组，并先简单记为 B ∈ I n ( s ) ( h ) 。本文主要结果如下： 定理1：假设一个齐次正则插值结点组 A = { Q i } i = 1 d n ( s ) 是关于 H n ( s ) 的， B = { Q i } i = 1 d n + k ( s ) ∈ I n + k ( s ) ( h ) ， A ∩ B = ∅ ，则 C = A ∪ B 必定构成 H n + k ( s ) 的齐次正则插值结点组。 定理2：一个 m 次齐次代数超曲面 p ( x ) = 0 与另一个 k 次齐次代数超曲面 q ( x ) = 0 交于一个流形 C = S ( p ， q ) ， A ∈ I n ( s ) ( q ) B ∈ I n + m ( s ) ( C ) ，   A ∩ B = ∅ ，则 A ∪ B ∈ I n + m ( s ) ( q ) 。
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user: 3. 定理的证明 首先给出一个基本引理， 基本引理 [ 5 ]： A = { Q i } i = 1 d n ( s ) ( k ) 是一个位于 k 次齐次代数超曲面 q ( x ) = 0 上的点组，沿超曲面 q ( x ) = 0 能够做成 n 次齐次正则插值结点组的充要条件是：对任意一个适合零插值条件 g ( Q i ) = 0 ， ∀ Q i ∈ A 的齐次多项式 g ( x ) ∈ H n ( s ) 来说，至少有一个多项式 r ( x ) ∈ H n − k ( s ) 使得 g ( x ) = q ( x ) r ( x ) 。 证明：只证必要性 因为 A = { Q i } i = 1 d n ( s ) ( k ) ∈ I n ( s ) ( q ) ，不妨设 I 1 = 〈 q 〉 ， I 2 = 〈 q 〉 ，而 g ( Q i ) = 0 ， ∀ Q i ∈ A ，由定义2知，设曲面 q ( x ) = 0 恒有 g ( x ) = 0 则 V ( I 1 ) ⊂ V ( I 2 ) ， I ( V ( I 1 ) ) ⊃ I ( V ( I 2 ) ) 由 I ( V ( I 1 ) ) = I 1 = I 1 ， I ( V ( I 2 ) ) = I 2 ⊃ I 2 有 I 1 ⊃ I 2 ， 所以 g ( x ) = q ( x ) r ( x ) 。 定理1证明： 证明：点组 C 中所包含的点数为 ( n + s − 1 s − 1 ) + [ ( n + k + s − 1 s − 1 ) − ( n + k + s − 1 − k s − 1 ) ] = ( n + k + s − 1 s − 1 ) 这恰好等于 H n + k ( s ) 的维数。 假设点组 C = A ∪ B 不是关于 H n + k ( s ) 的正则结点组，则由基本定理知，必有不恒为零多 h n + k ( x ) ∈ H n + k ( x ) ，使得 h n + k ( Q i ) = 0 ， ∀ Q i ∈ C 特别地， h n + k ( Q i ) = 0 ， ∀ Q i ∈ B 。 由于 B ∈ I n + k ( s ) ( h ) ，则由基本引理知，存在 r ( x ) ∈ H n ( s ) ， 使得 h n + k ( s ) = q ( x ) r ( x ) (4) 又因为 h n + k ( Q i ) = 0 ， ∀ Q i ∈ A 。所以 0 = h n + k ( Q i ) = q ( Q i ) r ( Q i ) ， ∀ Q i ∈ A 。 但是 q ( Q i ) ≠ 0 ， ∀ Q i ∈ A 。 所以 r ( Q i ) = 0 ， ∀ Q i ∈ A 而 A 是 H n ( s ) 的正则插值结点组， r ( x ) ∈ H n ( s ) 这显然与 A 是 H n ( s ) 的正则插值结点组矛盾。 所以 C = A ∪ B 必定构成 H n + k ( s ) 的正则插值结点组。 定理2证明： 证明：不妨设存在 g ( x ) ∈ H n + m ( s ) 满足 g ( Q i ) = 0 ， ∀ Q i ∈ A ∪ B 有基本引理知只须证存在 r ( x ) ∈ H ( s ) 使得 g ( x ) = q ( x ) r ( x ) 由于 且 ， 而 ， 则有 (5) 又因为 ， (6) 将(6)代入(5)中有 ， 但是 ， ，只有 ， 又由于 ， 。 由基本引理知 (7) 将(7)代入(5)中有 证毕。
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user: 4. 具体构造方法及实验算例 取 为 的一个齐次正则插值结点组，不经过 在 上任取两个点 和 ，则由定理1知这三点构成 的齐次正则插值结点组。取被插值函数 ，则所确定的唯一一条插值函数 ，由MATLAB [ 6 ] 做出被插值函数与所求二元齐次插值多项式的图像 如图1所示。 图1. 二元齐次插值效果图
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user: 摘要 采用单因子指数法和内梅罗指数法对位于华东地区中部的农药厂地块土壤和地下水污染状况进行了调查研究，旨在为治理农药厂地块土壤有机物污染提供理论依据。结果表明，土壤有机物超标点位8个，主要沿地块四周分布。单因子指数法评价表明各检测到的有机物污染程度为毒杀芬 > p，p'-滴滴涕 > 四氯化碳 > 氯仿 > α-六六六。内梅罗指数评价表明，厂区北部循环水池北侧S38、西北部盐酸精制车间S18和西部双氧水贮罐区S10的综合污染指数为3270.69、69.90和4.05，受污染最为严重，主要沿地块四周分布，与地下水总体流向由地块中部向四周流动一致。地下水有机物超标点位19个，西北角成品仓库点位未超标。单因子指数法评价表明各检测到的有机物污染程度为二氯甲烷 > 挥发性酚 > 甲苯 > 4-氯苯胺 > 四氯化碳 > 敌草隆 > 氯苯 > 草甘膦 > 1，2-二氯丙烷 > 4-硝基苯胺 > 1，3，5-三甲基苯。内梅罗指数评价表明，西南角硫酸亚铁车间W5点位、厂区东部生化池W19点位、西北部草甘膦车间W7点位、厂区西部草甘膦缩合车间W3-2点位、东部污泥池浓缩池W18-2点位和北部制氮制氧车间W9点位的综合污染指数达到1490.57、192.30、77.01、74.86、74.61和72.66，污染严重。其余点位也受到不同程度的污染，仅西北角成品仓库1点位未超标。
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user: 1. 引言 随着华东地区中部产业结构调整优化的深入推进和城镇化建设进程的不断加快，大量企业被关停并转、破产或搬迁，腾出的工业企业地块作为城市建设用地被再次开发利用，人多地少的矛盾特别突出 [ 1 ]。一些企业遗留地块的土壤和地下水可能受到污染，存在环境安全隐患，土壤质量恶化加剧，已经影响到“美丽中国”建设和可持续发展的战略目标的实现，未来将面临更为严峻的挑战 [ 2 ]。而土壤是生态和社会可持续发展的物质基础，是人类生存、兴国安邦不可或缺、不可替代、不可再生的战略资源 [ 3 ] [ 4 ]。目前，国内外有关土壤污染的研究主要集中在土壤重金属污染评价 [ 5 ] [ 6 ]、污染特征 [ 7 ]、污染机制 [ 8 ]、生态修复 [ 9 ] [ 10 ] 等。张云芸等人 [ 2 ] 采集了67个浙江省典型代表性农田土壤表层，对农田土壤重金属污染及生态风险进行了评价，发现了土壤重金属环境存在轻微生态风险。韩丰磊等人 [ 11 ] 采用单因子指数法和内梅罗指数法对某废弃石化地块土壤和地下水的污染状况进行了监测和评估，为石化地块污染修复、土地利用决策提供了决策依据。Cheng等人 [ 1 ] 采集了浙江省908个农作物土壤样品，进行土壤中重金属检测，发现14.65%的样品中存在重金属超标问题。而针对农药用地土壤和地下水的污染评价较为少见，针对地块的有机物污染状况和评价也较为少见。本研究针对华东地区中部某废弃农药用地进行土壤和地下水污染状况调查和评价。 研究选取典型的某农药厂搬迁后厂址进行污染调查。该厂处于华东地区中部，三面环绕小山丘，面积211亩，该农药厂生产历史悠久，到2017年12月停产历时52年，用地类型为工业用地。该厂不同时期产品方案各不相同，产品种类印证了我国农药发展历程，历经建厂早期计划经济的有机氯类农药(六六六、滴滴涕、毒杀芬、杀虫脒)、中期改革开放的有机磷类农药(甲胺磷、氧化乐果)、后期深化改革开放的低毒有机磷类杀虫剂及草甘膦除草剂发展轨迹，生产产品基本涵盖了我国不同时期主要的农药产品种类。厂区中部、东北部、东南部为生产车间，东南侧为废水处理站、循环水池及应急水池等，西部灌装区，东北侧固废暂存场所。2020年1月完成拆除工作，2020年5月开展地块调研工作。通过调查土地使用状况、工厂三废情况、污染源类型、厂区周边生态环境、敏感目标、污染源和污染物等，采集土壤和地下水样，选取评价因子，进行单因子指数法 [ 12 ] 和内梅罗指数法的污染评价 [ 13 ]，对农药类企业进行污染物的有效防范及地块调查工作提供指导性建议，为未来地块土壤和地下水修复的决策提供依据。
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user: 2. 监测与评价方法 2.1. 样品采集 土壤采样采用系统布点法和专业判断法相结合的布点方法，采样方法根据国家标准方法，以40 × 40 m网格进行布点，并选择潜在污染最大的区域进行布点，计划地块内共布设91个土壤监测点位。地下3 m以内土壤的采样间隔为0.5 m，3~6 m采样间隔为1 m，6~12 m采样间隔为1 m至2.0 m。地下水采样根据监测布点原则，系统布点法与专业判断布点法相结合的布点方法，以80 × 80 m网格进行布点，在网格内通过专业判断布点法，选择潜在污染最大的区域进行布点，计划在地块内共布设22个地下水监测点位。各地下水采样点位分别布设两口地下水井，一口建浅井，建井深度至少达到地下水水位以下3 m，另一口建深井，计划地下水钻探深度为达到基岩。背景对照监测点通过判断水流流向趋势、资料收集等，设置于地块外部区域外，土壤共布点12个，地下水布点2个。采样点如图1所示。 2.2. 分析项目与方法 监测项目为GB36600-2018《土壤环境质量建设用地土壤污染风险管控标准(试行)》45项基本项目；行业典型污染特征物；根据HJ25.1-2019《建设用地土壤污染状况调查技术导则》附录等，持久性有机污染物、农药为必测项目；生产历史涉及的主要产品、原辅材料及其环境衍生物，土壤检测项目共98项，地下水检测项目100项。 图1. 采样点分布 2.3. 评价方法及评价标准 2.3.1. 评价方法 评价方法采用单因子指数法和内梅罗指数法。单因子指数(P i )如(1)所示 [ 11 ] [ 14 ]： P i = C i S i (1) 式中P i 为污染物i的单因子指数；C i 为调查点位污染物i的浓度；S i 为污染物的评价标准。 内梅罗污染指数(P N )如(2)所示 [ 15 ] [ 16 ]： P N = ( P max ) 2 + ( P iave ) 2 2 (2) 式中P N 为土壤中多种污染物综合污染指数；P i ave 为调查点位土壤污染中样品单因子污染指数P i 的平均值；P i max 为调查点样品中单因子污染指数P i 的最大值，各个污染物因素为影响最后综合污染指数的因素。 2.3.2. 评价标准 地块用地未来规划属第二类用地，土壤采用GB36600-2018《土壤环境质量建设用地土壤污染风险管控标准(试行)》第二类用地筛选值标准；原厂废水处理站出水达到GB8978-1996《污水综合排放标准》新扩改一级标准后排入工业园区市政污水管网，因此地下水采用GB/T14848-2017《地下水质量标准》III类标准；地表积水采用GB8978-1996《污水综合排放标准》新扩改一级标准 [ 17 ]。有机物污染等级划分依据是通过式(1)和(2)计算后，与单因子指数和内梅罗指数标准对比，确定有机物污染水平。有机物污染等级标准见表1。 Table 1 Classification standard of soil pollutio 等级划分 Level 单因子污染指数 Single factor index 内梅罗指数 Nemerow index 污染等级 Pollution degree 污染水平 Pollution level 1 P i ≤ 0.7 P N ≤ 0.7 安全 清洁 2 0.7 < P i ≤ 1.0 0.7 < P N ≤ 1.0 警戒限 尚清洁 3 1.0 < P i ≤ 2.0 1.0 < P N ≤ 2.0 轻污染 土壤开始受到污染 4 2.0 < P i ≤ 3.0 2.0 < P N ≤ 3.0 中污染 土壤受中度污染 5 P i > 3.0 P N > 3.0 重污染 土壤受污染已相当严重 表1. 土壤有机物污染分级标准
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user: 4. 讨论 随着社会经济的发展，土壤和地下水的污染日趋严重，因此，改善土壤及地下水污染状况已迫在眉睫，而采用合理的评价方法，合适准确地反映土壤和地下水质量，是解决这一问题的基础。目前土壤和地下水污染评价的大部分文献研究了地块的重金属污染评价。少量的研究有机物污染评价文献中由于各种因素制约，对地块和地下水中的有机物指标选择也非常有限。本研究以华东地区中部某废弃农药用地为研究对象，采用单因子指数法和内梅罗综合指数法进行土壤和地下水污染，根据GB36600-2018和HJ25.1-2019提供的参数标准，对土壤检测项目达到98项，地下水检测项目100项。
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user: 5. 结论 土壤和地下水中有机物的单因子指数法和内梅罗综合指数法表明，该农药厂土壤地块受到了不同程度的污染，污染严重的区域分布在地块四周，与地下水总体流向由地块中部向四周流动一致。地块的五十多年的化工农药生产经营、污染物处理处置等活动，是造成土壤超标的主因，特别是早期生产的六六六、滴滴涕和毒杀芬等有机氯农药的生产经营活动，均属极难降解高毒有机氯农药，随大气降水渗入土壤环境，这些有机物不溶于水、半衰期长和残留期长，致使地块内遭受较大程度污染。建议尽快进行建设用地风险评估工作，进一步明确污染范围及深度，早日采取相应的风险管控和修复措施，避免污染物进一步扩散，切实使地块内外土壤和地下水环境质量得以有效改善。
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user: 摘要 膨胀土壤由于土壤中亲水性较强而与水接触时会膨胀，水分蒸发时会收缩，这些土壤在建筑、农业活动中会带来较大的危害。本文综述了使用成本低廉的天然固化剂对土壤进行固化结果，结果表明，使用石灰、稻壳灰–石灰、稻糠灰–粉煤灰、黄麻等天然物质对于膨胀土壤固化作用具有良好的效果，此外，稻壳灰、稻糠灰、废弃黄麻纤维等多为废弃物，因此也为废物资源化利用提供了良好的思路。
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user: 1. 引言 膨胀土壤由于土壤中含有亲水性较强的伊利石、蒙脱石等矿物，因此与水接触时会膨胀，水分蒸发时会收缩，这些土壤在各种建筑、农业活动中均会带来较大的危害 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ]。因此为了改变膨胀土在实际中的危害，必须提高其抗荷载作用强度，并改变其在潮湿条件下的行为。膨胀土壤的溶胀能力主要取决于其矿物质组成以及原位水分含量和密度，此外土壤的多孔性也会影响溶胀能力。通常，塑性指数大于25、液限大于40、天然含水量接近或小于塑性极限的粘土更容易膨胀，含有粗颗粒(如鹅卵石、沙子等)的土壤可能也会膨胀，这取决于其细粒含量中粘土矿物的百分比和类型。粘土属于酸盐矿物，其主要元素是硅、铝和氧，然而，许多元素同样可以存在于粘土矿物中，如氢、钠、钙、镁、硫等，例如一些粘土矿物表现出膨胀行为，其组成包括蒙脱石、膨润土、蒙脱石、贝得利石、蛭石、凹凸棒石、方解石和绿泥石等 [ 4 ]。 基于上述膨胀土或粘土矿物带来的危害，使用合适的固化剂来固化土壤是解决此类问题的有效方法 [ 5 ] [ 6 ]。目前国内外改善膨胀土主要是通过火山灰反应进行改善，通过利用石灰、水泥、矿渣等含钙制剂进行凝胶化等反应，从而降低膨胀土的含水率、液塑限等指标，从而改善膨胀土膨胀特性。通过研究膨胀土特性、土壤固化技术，使用不同固化剂研究固化膨胀土的效果，并通过微观结构的相互作用分析，筛选出具有良好固化效果的固化剂。本综述总结了实际工程中常用、固化效果好且廉价易得的土壤固化剂，包括石灰、稻壳灰、壳粉、废弃纤维等，这些材料能够提高土壤抗剪强度，同时通过机械稳定和化学稳定提高土壤稳定性，改变土壤的颗粒级配与土壤性质。
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user: 2. 固化剂类型 2.1. 石灰 石灰与膨胀土壤中存在的粘土矿物可发生反应，并形成坚硬的胶结基质，使用石灰作为固化剂可以提高土壤的剪切强度，同时提高土壤的体积稳定性 [ 7 ]。Nadgouda等人 [ 8 ] 研究表明，石灰含量在2.5%到7.5%之间，与土壤重量的比值为0.5%，未处理土壤的液限为59.8%，随着石灰含量的增加，液限变化为53.2%~59.5%，对于4.5%的石灰含量，液限值最小，石灰添加量超过4.5%液限值开始增加，因此，石灰含量为4%~4.5%为最佳掺量。未经石灰处理的土壤的塑限为33%，并且随着石灰含量的增加，塑限由32%变为40%，而对于稳定土壤的塑性极限值没有太大变化，但据报道，添加4%的石灰时，塑性极限的最低值为32%。可塑性指数值随着石灰含量的增加而降低。标准压实结果表明，不管添加的石灰含量如何，土壤的最大干密度与添加石灰量无关，保持恒定，但随着石灰含量的增加，最佳水分含量呈下降趋势，介于23%至30%之间，因此土壤的干重没有明显增加。此外，随着石灰含量的增加，自由膨胀率减小，对于原始土壤，报告的膨胀率为39%，当添加2.5%的石灰时，其膨胀率变为34%，未添加石灰时，膨胀压力为1.06 kg/cm 2 ，在石灰含量为2.5%时，溶胀压力值降低至0.42 kg/cm 2 ，并且在石灰含量为3.5%时，溶胀压力值趋于降低，此后在石灰含量为7.5%时再次升高至0.6 kg/cm 2 。 上述研究结果表明利用石灰固化土壤是克服膨胀土中膨胀和收缩的有效方法，石灰固化土壤可增强土壤强度和体积稳定性。 2.2. 稻壳灰和石灰 火山灰是硅质和/或铝质材料，其本身具有较弱胶结特性，但是与氢氧化钙发生化学反应可形成具有胶结特性的化合物，火山灰中含有大量的硅与铝，而稻壳灰含有约90%的二氧化硅，这是植物残渣中二氧化硅含量的最大浓度 [ 9 ]，研究表明使用稻壳灰(RHA)、石灰和聚丙烯纤维(PPF)可以固化膨胀土壤 [ 10 ]，结果表明，RHA的最佳添加量为土壤干重的10%，石灰的最佳添加量为土壤干重的4%，此外，PPF的添加量会导致最大干密度值减少，而最佳含水量增加。无侧限抗压强度实验表明未经处理的黑棉土壤的UCS值为60 kN/m 2 ，当添加RHA和石灰后，UCS值增加到68 kN/m 2 ，固化28天后，UCS增加至571 kN/m 2 。在固化28天后，CBR值报告为19.1%。未固化膨胀土壤的溶胀压力为138 kN/m 2 ，当土壤与最佳剂量的RHA和石灰混合时，溶胀压力降至54 kN/m 2 。然而，由于固化过程中添加了PPF，其最大干密度降低、最佳含水量增加，因此，这种固化剂存在部分缺点。 2.3. 稻糠灰和粉煤灰 草木灰是植物燃烧后的残余物，其含有大量的矿物质，目前草木灰的常用途径是作为钾肥用来还田 [ 11 ]。粉煤灰是由燃料燃烧产生的固体颗粒物，如发电厂中烟道气体中的细灰。粉煤灰中含有SiO 2 、Al 2 O 3 和Fe 2 O 3 等，目前粉煤灰已被用于制造水泥及建材等。基于上述材料的性质，其可被用于土壤固化剂用于固化土壤 [ 12 ]。 Laxmikant等人研究了粉煤灰和稻壳灰(RHA)作为固化剂 [ 10 ]，其中稻壳灰为3%至15%，粉煤灰为5%、8%、10%和12%。结果表明，未经处理的土壤的比重为2.63，土壤比重随着RHA增加而降低，RHA含量为15%时土壤比重为2.43，此外，由于土壤中RHA含量的增加，塑性指数开始下降，未经处理土壤的最大干密度为18.6 kN/m 3 ，混合有RHA的土壤平均最大干密度降低，当土壤中RHA含量为15%时，最大干密度降至17.2 kN/m 3 ，然而，当粉煤灰添加到土壤中时，最大干密度值急剧下降，而最大含水率增加，在12%的最大含水率时，粉煤灰含量为15%时的最大干密度为13 kN/m 3 ，两种固化剂均未能为土壤提供较大干密度值。未经处理土壤的无侧限抗压强度值为118 kN/m 2 ，在RHA含量为9%时，无侧限抗压强度值为170 kN/m 2 ，之后随着RHA含量的增加而趋于降低。然而，在粉煤灰含量为12%时，土壤中无侧限抗压强度值为350 kN/m 2 ，因此，粉煤灰作为固化剂可提高其无侧限抗压强度。以粉煤灰为固化剂将具有良好的抗剪切能力。 2.4. 黄麻 黄麻纤维是一种廉价的天然纤维，其种植量仅次于棉花，基于此，利用黄麻纤维作为土壤固化材料经济性能较强 [ 13 ]。然而传统仅将黄麻纤维添加入土壤中用于固化土壤其效果较差，且最佳使用量无法确定，因此研究纤维含量和纤维长度对于黄麻纤维增强膨胀土强度参数具有重要意义。 Wang等人 [ 14 ] 通过设置黄麻纤维使用量为0%~0.9%，并且使用6 mm、12 mm和18 mm三种不同纤维长度进行稳定膨胀土研究，研究结果表明，掺有0.6%纤维含量的土壤在400 kPa垂直压力下的剪切强度为240 kPa，此外，对于添加的纤维含量的不同百分比其粘聚力值均增加，而与纤维长度无关，在纤维含量为0.6%时，其最大粘聚力为129 kPa，而未处理土壤的粘聚力为85 kPa。在纤维含量超过0.6%时，无论纤维长度如何，粘聚力值都会大大降低。此外，未经处理的土壤的内摩擦角为25.50˚，当纤维含量为0.3%，纤维长度为6 mm时，内摩擦角为260˚。由于含水量在抗剪强度参数中起主要作用，因此研究了土壤密度为1.80 g/cc，纤维长度为12 mm时含水率。随着含水量的增加，纤维的粘聚力值增加到含水量的18%。然而，超过含水量的18%时，粘聚力趋于降低，随着土壤含水量的增加，不同纤维含量下的内摩擦角值逐渐减小。基于上述分析，黄麻纤维会导致土体密度增大，从而影响强度，此外较高的土体密度需更高的压实能量，这减少了与纤维接触的土壤颗粒的塑性变形，因此膨胀土中黄麻纤维最有效含量为0.6%，长度为6 mm。
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user: 3. 结论与展望 本文综述了通过使用部分废弃物对膨胀土进行固化，其中包括石灰、稻壳灰–石灰、稻糠灰–粉煤灰、黄麻等，结果表明，这些天然固化剂能够有效提高土壤抗剪切强度、增加土壤无侧限抗压强度、降低土壤溶胀性等，此外，稻壳灰、稻糠灰、废弃黄麻纤维等多为废弃物，因此也为废物资源化利用提供了良好的思路。 尽管这些天然产物用于规模化膨胀土固化成本较低且效果较好，然而这些材料仍有缺陷，例如粉煤灰中含有重金属，对土壤带来危害。此外，这些材料与高分子固化剂的固化效果相比仍然较差，因此筛选固化效果更佳的固化剂仍是未来的研究重点。同时，通过已有废弃物改善膨胀土物理强度与保水性能也是未来改善膨胀土梯田田坎垮塌的重要方向。
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user: 摘要 根据双重编码理论，多媒体呈现已是目前在线/移动语言学习的主流。但认知负荷的资源限制，使得多媒体呈现与学习效果之间不是稳定的正相关，需要对多媒体组织和呈现方式的学习效果进行量化分析。本文对不同认知负荷的被试在三种学习材料呈现方式下的行为数据和眼动指标进行分析，结果表明认知负荷对被试的视觉注意模式和学习效果均有影响。认知负荷低的高分组被试，可以分配更多的认知资源在单词注视方面，因此眼动注视时间更长，眼跳幅度较大。此外在学习过程中先关注单词区，存在单词区和意思区两个重点的兴趣区，且均较少关注例句区，而且使用图像记忆方式和图形记忆方式的测试正确率较高。
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user: 1. 引言 人工智能技术的飞速发展正在重塑人类的思维方式。随着深度学习算法在文本、语音和视觉识别等领域的不断突破，教育领域已成为人工智能重要的应用场景。在大数据、云计算等新一代智能技术的支持下，学习者的学习环境和学习方式均发生了前所未有的变化。随着“互联网+”时代的到来，移动学习已经成为一种普遍学习模式 [ 1 ]。移动学习中的“智能学习”已经成为当前教育理论与实践的重要主题。在智能学习中双重编码理论和认知负荷理论是学习与教学领域最有影响力的理论框架。 双重编码理论是信息加工理论的核心。其重要的原则就是：可以通过同时用视觉和语言的形式呈现信息来增强信息的回忆和识别。在语言教学领域中双重编码理论的研究也被广泛的应用着 [ 2 ]，大量的结果说明多媒体结合的方式能够使学习者学习词汇的效率更高，十分有利于提高学生英语整体学习水平。因此当前的很多外语学习App中均采用了基于双重编码理论的多媒体图文结合的英语词汇记忆模式。 认知负荷理论则从资源分配的角度考察学习和问题解决。认知负荷是学习者在完成特定学习任务时所需的认知资源总量。每个个体的工作记忆能够同时加工的信息容量是有限的，若同时加工几种信息，则存在资源分配的问题，而分配遵循“此多彼少，总量不变”的原则。若在问题解决或学习过程中所需要的资源总量超过了个体所能提供的资源总量，则会造成认知负荷超载，影响学习或问题解决的效率。 当前流行的英语学习APP中大多采用视频、动画等诸多媒体呈现形式以增加学习过程中趣味性，以期获得更好的学习效果。但是由于增加了学习内容的呈现方式，图文结合的多媒体英语词汇记忆模式是否会额外增加学习者认知加工的负荷，以及这种认知负荷的增加对学习结果的影响，目前尚无明确的研究结论。 本论文结合以往的实证研究，在双重编码理论和认知负荷理论的基础上，建构不同学习认知负荷的被试在三种呈现方式的实验，并探讨了三种图文呈现方式对视觉注意模式和学习效果的影响，详细分析了不同认知负荷的行为数据和眼动指标，以期为媒体学习策略在外语学习实践中更好的应用提供借鉴。
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user: 2. 认知负荷及其测量 1988年澳大利亚心理学家Sweller [ 3 ] 提出“认知负荷”这一概念，将认知负荷分为内在认知负荷、外在认知负荷和生成认知负荷。内在认知负荷是知识本身所带来的认知负荷，由学习材料中包含的概念或元素的数量、概念或元素之间的相互关系以及学习者的经验水平(图式数量)决定。外在认知负荷指因外在的信息呈现和教学处理而导致学习者耗费在与教学目标无关的操作(如信息搜索)上的认知负荷，这种认知负荷对学习起着干扰作用。生成认知负荷也称之为关联认知负荷，用于图式获得和规则自动化，对学习起着促进作用。认知负荷的这三种成分之间是累加关系，所加之和不能超过工作记忆资源总量。认知负荷的基本观点是只有将认知负荷控制在工作记忆所能承载的范围之内，有效学习才能发生，否则将造成认知负荷超载，学习失败 [ 4 ]。 面向双重编码理论的多媒体词汇学习就是试图通过言语表征和图像表征互补，减少学习者的外在认知负荷，使学习者尽快从浅层语义表征与视觉影像达到命题表征与心理模型，增加生成认知负荷，促进深层理解。 多媒体词汇学习包括选择、组织和整合三个过程，词汇记忆活动以文本和图片的形式呈现。学习过程中叙述和声音信息通过听觉通道进入工作记忆，产生言语表征；文本和图片通过视觉通道进入工作记忆，产生图像表征。信息加工系统需要在这两种编码之间建立参考联结，将同一概念的不同表征联系起来，并与长时记忆系统中的已有知识相联系。这一过程中工作记忆加工总量是有限的，听觉和视觉信息的整合将受到记忆负荷的限制。如果多媒体词汇学习过程中，听觉或视觉通道呈现太多需要加工的信息，就会引起认知负荷超载而影响学习效果。 认知负荷测量可以采用主观方法和客观方法。常用的主观方法是PASS [ 5 ] 提出的9级心理努力评定，这种方法反映的是和任务绩效相关的实际认知负荷，比较好的反应了总体的认知负担。客观方法是采用眼动试验，眼动相关数据可以反映被试者的注意力以及注意力间的转换。 眼动追踪技术在追踪被试的注视轨迹中，记录视觉注意的具体过程，可以有效反映注视过程中个体的基本认知加工活动 [ 6 ]。许多研究都表明眼球运动信息在研究人类阅读或其他信息处理任务时具有很大的参考价值，国内外相继出现了基于眼动的教学理念。这种理念通过测量眼动相关数据，揭示学生基本认知过程、问题解决机制和视觉加工方式等，利用范例效应有效地促进学生图式的获得和规则自动化，从而减轻学生工作记忆中的学习负荷，高效地提高学生的学习成绩 [ 7 ]。学者们广泛地认为人类对复杂的信息加工过程中，如阅读行为，眼球运动信息和注意力之间的关系十分紧密。有研究表明认知负荷越高，瞳孔尺寸越大 [ 8 ]，相对于简单的句子而言，理解结构复杂的句子时的瞳孔尺寸要大一些。因此眼动指标可以用来揭示认知负荷对学习效果的影响 [ 9 ]。 综上所述眼动信息能够揭示语言学习中的潜在视觉注意模式，为教育研究者将图文学习效果和记忆认知相关联提供了一个途径，为改进教学程式提供可行的建议。 常用的眼动追踪测量指标有：注视时间、眼跳频率、眼跳幅度等。注视(Fixations)是一种速度非常低的眼动，这种眼动可以确保被试者凝视于一个特殊点，注视的位置反映了注意力。眼跳(Saccade)是一种快速的眼动，这种眼动发生在被试者试图把视线从一个注视点移动到另一个点注视时，通常持续200 ms~300 ms。眼动轨迹(Gaze Path)主要在直观分析中出现，眼动轨迹是注视点和眼跳的时间排序，或是被试者在观察刺激文件时眼跳的一般动作模式。 本研究将以某热门英文单词记忆类软件为素材来设计实验，旨在根据图文单词记忆中不同英文水平被试的行为数据、眼动数据和再测试结果，探究图文呈现方式、学习负荷与视觉注意模式之间的相关性。
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user: 3. 方法 3.1. 被试 在兼顾男女的条件下，选取了中央民族大学大三的20名学生，男11人，女9人。20名被试的年龄在20~23岁之间，被试按照大学生英语六级成绩被分为两组各10人，分别是认知负荷适当的高分组(六级成绩 > 425分)和认知负荷较高的低分组(六级成绩 < 425分或没有六级成绩)，下面的论述里以高分组表示认知负荷适当，以低分组表示认知负荷较高。所有被试均身心健康，均为右利手，视力正常或矫正视力达到正常水平，母语均为汉语，实验后可以获取一定的报酬。在实验中因2名被试(性别均为男性)出现身体移动，未能保证实验仪器有效地校准注视点而给予剔除。 3.2. 实验材料 从某热门单词记忆类手机APP的托福雅思水平的单词组中随机挑选60个不同的单词，这些单词被分为3组每组20个单词，3组单词分别用图像呈现方式、图形呈现方式和纯单词呈现方式。这三种呈现中涉及的图片、象形词图、词语解释和例句均来自于某热门单词记忆类手机APP，实验材料的呈现格式见图1。 图1. (a) 图像呈现方式；(b) 图形呈现方式；(c) 纯单词呈现方式 3.3. 实验设计 实验程序利用E-Prime2.0软件编写和呈现所用的刺激，采用2 (被试间变量：高分组/低分组) × 3 (被试内变量：单词记忆呈现方式：图像方式呈现/图形方式呈现/纯单词方式呈现)设计。 对每个被试都进行三种单词记忆呈现方式的测试，每一种单词记忆呈现方式测试对应两个部分：第一部分是记忆阶段，向被试者呈现由图像方式(或图形方式或纯单词方式)呈现的20个词，为收集到足够的眼动信息，每个单词呈现10秒后由程序控制自动跳转下一个单词，要求被试按照自己往常的习惯记忆单词但不做任何反应，每完成一种呈现方式中的20个单词，休息3分钟进入再认阶段； 在第二部分再认阶段，向被试随机呈现在记忆阶段记忆过的单词，要求被试者在三个中文解释中(分别标号为1、2、3)判断英文单词的正确意思，并按键反应。每种单词记忆呈现方式的两个部分都进行结束之后，让被试休息5分钟进入下一种单词记忆呈现方式的测试。 实验使用SMI公司生产的Hi-Speed型高精度眼动仪系统，系统包括iView PC测试计算机、Stimulus PC图像显示计算机和测试托架。iView PC测试计算机与Stimulus PC图像显示计算机进行同步通讯。实验时受试者将下颚放在安装了红外光源和摄像头的托架上，注视前方Stimulus PC计算机屏幕上的图形。实验前进行校准，确定为注视结果在1度视角内X轴和Y轴的误差小于1.00，否则重新校准。实验过程中通过iView PC测试计算机中的iViewX软件采集受试者眼动数据，左单眼采集采样率为500 HZ。采用iView PC测试计算机中的BeGaze软件对眼动数据进行分析，iViewX软件采集被试的各类眼动指标被试的按键反应时由E-Prime2.0进行采集。
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user: 4. 行为数据分析 4.1. 正确率 对于正确率根据分析结果显示，各组别之间主效应显著(F = 6.26， p < 0.05)，说明高分组和低分组测试者在测试阶段时，对单词意思判断的正确率存在着明显不同，表1中高分组和低分组对以同一呈现方式记忆的单词进行判断时，正确率均值的显著差异也印证了这一结果。实验后经多重比较发现，组别的主效应表现在高分组判断的正确率(M高 = 0.82)都明显高于低分组的正确率(M低 = 0.74)。 单词记忆呈现方式的主效应同样显著(F = 9.45， p < 0.01)。在以图像单词记忆下正确率相对最高，判断以图形呈现方式记忆的单词时正确率次之，判断以纯单词呈现方式记忆的单词时其正确率相对最低。同时，判断以图像记忆方式和图形记忆方式的单词的正确率并无显著差异(p > 0.05)，但这两种记忆方式的正确率分别与判断以纯单词方式记忆的单词的正确率有显著差异(p < 0.05) (M图像 = 0.84，M图形 = 0.81，M纯单词 = 0.69)。 此外，根据统计结果组别和记忆呈现方式的交互作用并不显著(p > 0.05)，高分组在三类单词记忆呈现方式的正确率均高于低分组，但仅在总的正确率上差异显著(p < 0.05)。 Table 1 A comparison of the accuracy of different English proficiency groups in three ways of word memory presentatio 记忆呈现方式 分组 均值 SD P 图像 低分组 0.8 0.4 0.135 高分组 0.87 0.29 图形 低分组 0.79 0.41 0.434 高分组 0.83 0.37 纯单词 低分组 0.63 0.48 0.055 高分组 0.75 0.44 总 低分组 0.74 0.02 0.013 高分组 0.82 0.02 表1. 不同英语水平分组在三种单词记忆呈现方式上的正确率比较 4.2. 反应时间 判断反应时间根据分析结果显示，各组别之间主效应显著(F = 43.80， p < 0.01)，这说明高分组和低分组测试者在测试阶段时，对单词意思判断的反应时间存在着明显不同，表2中高分组和低分组对以同一呈现方式记忆的单词进行判断时，反应时间均值的差异(M高分组 = 3071.65，M低分组 = 3945.95)也印证了这一结果。 单词记忆呈现方式的主效应不显著(F = 0.18， p > 0.05)这说明测试者对于以不同呈现方式记忆的单词进行判断时反应时间是无显著差异的。同时，根据统计结果，组别和记忆呈现方式的交互作用并不显著(p > 0.05)。 4.3. 结论 1) 在测试中学习认知负荷适度(高分组)正确率较高，反应时间更短。通过对不同呈现方式下高分组 Table 2 A comparative study on the response time of different English proficiency groups in three ways of word memory presentatio 记忆呈现方式 分组 均值(ms) SD P 图像 低分组 3692.32 1885.23 0.135 高分组 3236.39 1590.13 图形 低分组 4117.55 2144.44 0.434 高分组 2878.12 1650.31 纯单词 低分组 4027.97 2057.82 0.055 高分组 3100.43 1816 总 低分组 3945.95 98.34 0.001 高分组 3071.65 88.2 表2. 不同英语水平分组在三种单词记忆呈现方式上的反应时间比较 和低分组的测试正确率和反应时间进行对比发现：高分组在同样的条件下记忆单词时，不仅在正确率上显著高于低分组，同时判断的反应时间也短了近1秒的时间。 2) 全体被试在图像记忆方式和图形记忆方式的测试正确率都显著的高于纯单词记忆方式的正确率。图像记忆方式的正确率虽然略高于图形呈现方式的正确率，但这种差异并未在统计学意义上达到显著。研究结果印证双重编码理论在教育中的效果。
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user: 5. 眼动数据分析 本实验的眼动基本数据主要包括注视数据和眼跳数据，注视主要包括注视点个数、注视时间、注视频率，眼跳指标主要包括眼跳数目、眼跳频率、眼跳时间和眼跳幅度。采用重复测量的方差分析对眼动指标进行分析，其中组别(两个水平：认知负荷适当(高分组)，认知负荷较高(低分组)为组间变量、单词记忆呈现类别(三个水平：图像呈现方式，图形呈现方式和纯单词呈现方式)和眼动指标为组内变量。所有数据均由SPSS 18.0计算完成，采用Greenhouse-Geisser法矫正P值。 5.1. 眼动特征分析 本研究提取实验结果中的各眼动指标，结合不同组英文水平的差异和记忆方式的差别，从平均值、标准差等方面对实验数据进行多因素方差分析等统计分析。 在一般情况下，不同的水平的学习者学习过程具有一定的差异，使用不同的记忆方式也对学习结果有所影响。本研究通过多因素方差分析，来探究三种单词记忆方式对不同英文学习水平被试的视觉注意模式的影响。眼动指标的被试类型和记忆方式多因素方差分析结果见表3。 表3显示了在不同组别存在显著性差异的6个眼动指标，其中有2个眼动指标(即眼跳时间、眼跳幅 Table 3 The results of multivariate analysis of variance of eye movement index groups and word memory presentatio 眼动指标 组别 记忆方式 组别*记忆方式 F P F P F P 注视数目 0.330 0.655 0.149 0.700 1.312 0.266 注视频率 23.857 0.000 0.462 0.628 3.111 0.046 注视时间 4.547 0.034 1.467 0.233 3.038 0.064 眼跳数目 52.865 0.000 0.032 0.945 0.591 0.520 眼跳频率 50.758 0.000 1.550 0.214 3.787 0.024 眼跳时间 33.130 0.000 11.890 0.000 0.017 0.981 眼跳幅度 40.472 0.000 3.265 0.047 4.458 0.012 表3. 眼动指标的组别和单词记忆呈现方式的多因素方差分析结果 注：p值的检验水准 < 0.05。 度)在单词记忆呈现方式上存在显著性差异，有3个眼动指标(注视频率、眼跳频率、眼跳幅度)在组别 ×呈现方式上存在显著性差异。 由此可见，被试的组别和单词记忆方式都会对眼动指标数据产生影响，且组别对眼动指标的影响大于记忆方式对眼动指标的影响。也就是说，不同英文学习水平的被试所产生的视觉注意模式存在显著性差异，这可能是因为两组被试的学习习惯和学习模式存在不同，记忆方式对被试的眼动指标影响也有所不同。 1) 组别的影响 组别显著影响着注视频率、注视时间、眼跳数目、眼跳频率、眼跳时间和平均眼跳幅度。从统计结果中单一比较组别的差异发现，高分组和低分组除注视数目的并无显著差别外，在同样的条件下记忆单词时，高分组的注视频率(M高分 = 3.06，M低分 = 2.72)，注视时间(M高分 = 7997.04，M低分 = 7126.69)和眼跳时间(M高分 = 45.06，M低分 = 41.07)显著大于低分组。与此同时高分组的眼跳数目(M高分 = 27.35，M低分 = 41.46)，眼跳频率(M高分 = 2.70，M低分 = 3.86)和平均眼跳幅度(M高分 = 4.45，M低分 = 10.33)显著低于低分组。 2) 单词记忆呈现方式的影响 单一比较单词记忆呈现方式的差异发现，其影响只在眼跳时间和平均眼跳幅度部分达到了显著。通过比较结果发现被试在图形记忆方式下的平均眼跳时间最大，其次是图像呈现方式，最短的是纯单词呈现方式下的平均眼跳时间(M图形 = 45.05，M图像 = 42.93，M纯单词 = 41.21)。在平均眼跳幅度方面，被试在图像呈现方式下的平均眼跳幅度显著高于纯单词呈现方式的平均眼跳幅度(M图像 = 8.99，M纯单词 = 6.62)，图形呈现方式与图像呈现方式和纯单词呈现方式的差异不显著。 3) 组别与单词记忆呈现方式的交互影响 在交互影响方面，组别和呈现方式共同显著作用于注视频率、平均眼跳频率和眼跳幅度。 结果显示，低分组在图形记忆方式的注视频率相对最高(M图形 = 2.82)，在图像记忆方式下次之(M图像 = 2.74)，在纯单词记忆方式下相对最少(M纯单词 = 2.59)；但是高分组在纯单词记忆方式下的注视频率相对最高(M纯单词 = 3.17)，在图形记忆方式下次之(M图形 = 3.04)，在图像记忆方式下相对最少(M图像 = 2.96)。 在平均眼跳频率方面，低分组的被试在图像记忆方式下的平均眼跳频率相对最高，在纯单词记忆方式下次之，在图形记忆方式下相对最低(M图像 = 4.25，M纯单词 = 3.76，M图形 = 3.56)；但高分组在纯单词记忆方式下的平均眼跳频率最高，在图形记忆方式下的次之，在图像记忆方式下相对最低(M纯单词 = 2.84，M图形 = 2.70，M图像 = 2.58)。 在眼跳幅度方面，低分组在图像记忆方式下的平均眼跳幅度大于在纯单词组的平均眼跳幅度(M图像 = 13.80，M纯单词 = 8.73)，但是高分组在图像记忆方式下的平均眼跳幅度小于在纯单词组的平均眼跳幅度(M图像 = 4.18，M纯单词 = 4.52)。 5.2. 结论 1) 在同样的条件下记忆单词时，高分组的注视频率、注视时间和眼跳时间显著高于低分组。与此同时，高分组的眼跳数目、眼跳频率和平均眼跳幅度显著少于低分组的眼跳数目。 Cowen [ 10 ] 在其研究中表示，注视频率和注视时间越多则说明了学习者对相应部分的理解程度越高，反映了被试的注意力以及对有效信息的搜集能力高低。所以可以推测，高分组可以取得比低分组更高的正确率结果，是因为高分组与低分组相比在进行单词记忆时，高分组的注意力水平更高，搜集有效信息的能力更高，也就对需要记忆的内容更加的深刻。 2) 对于不同单词记忆呈现方式来说，被试在图像呈现方式下的平均眼跳幅度和眼跳时间显著高于纯单词呈现方式的。 眼跳幅度是指两个连续的注视点之间的平均距离，研究指出它反映了被试者的知觉广度，眼跳的幅度越大则表明一次注视所收集的信息越多 [ 11 ]。这说明在图像记忆方式下提供给被试者的信息较多，所以被试者都产生了较大的眼跳幅度用于获取更多的视觉信息。
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user: 6. 直观分析 为了直观地展示不同英语水平者在不同单词记忆呈现模式下的加工模式，本文中随机选取了高分组和低分组的被试各一名以及他们在不同单词记忆呈现模式下的单词图各一张，进行兴趣点序列图表(见图2)和扫描路径的分析(见图3)，扫描路径圆圈内的数字代表了当前注视点的次序 [ 12 ]。 兴趣点序列图和扫描路径的结果显示，高分组和低分在不同单词记忆呈现方式上都存在单词区和意思区两个重点的兴趣区。高分组在图像呈现方式和图形呈现方式，这两种拥有图形区的呈现方式中，首先注视的是单词区，然后花费较短的时间了解一下图形区的内容，之后的视线主要在意思区和单词区中来回重复，有极少的被试关注例句区 [ 13 ]。而在纯单词呈现方式中，高分组被试同样先关注单词区的内容然后依次是意思区，有的被试也会关注例句区的内容，但是视线还是主要在单词区和意思区之间来回重复。 低分组在图像呈现方式和图形呈现方式，这两种有图形区的呈现方式中，同样首先注视的是单词区并且有少部分先看到的是图像区，但是与高分组不同的是，低分组之后的视线会主要在图形区和意思区中来回重复。而在纯单词呈现方式中，大多数低分组被试完全不会关注例句区，视线主要在单词和意思区中重复。 图2. 高分组和低分组在不同呈现方式下的兴趣区(AOI)序列图表 图3. 高分组和低分组在不同呈现方式下的扫描路径 在之前分析兴趣区注视时间的组别和区域的交互效应显著时，发现在图像呈现方式下低分组在单词区的注视时间显著小于高分组的注视时间(p < 0.01) (M低分组 = 2331.66，M高分组 = 2977.73)，但在意思区的注视时间显著高于高分组的注视时间(p < 0.01) (M低分组 = 1968.01，M高分组 = 1780.90)，与通过兴趣区序列图表直观分析的结果相似。 此外，如图所示中有很多例句区的数据显示为0，在之前的数据统计中，我们同样发现在四种图像呈现方式下被试都很少关注例句区，在分析例句区的注视时间时，不论在何种呈现方式下“0”占的比例都超过了50%。这可能是因为被试在有限的时间内记忆单词时，由于例句区的内容相对复杂，所以在限定时间内被试更倾向于选择注视意思区和单词区来获取相对高效的记忆信息 [ 14 ]。 结合直观分析的结果，大多数被试首先关注单词区，被试在记忆过程中都存在单词区和意思区两个重点的兴趣区，且较少关注例句区。
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user: 7. 总结 眼动追踪技术可以对视觉注意力、认知过程和学习结果之间的关系进行量化分析。本论文对眼动行为实验数据进行多因素方差分析和直观分析，研究结论如下。 1) 不同的图文单词呈现方式和被试的英文水平都会对被试视觉注意模式造成影响 [ 15 ]。根据认知负荷的来源可知，在充分熟悉本实验操作之后，在相同的词汇学习过程中，所有被试的内在认知负荷和外部认知负荷基本一致。但是高分组的被试在以往的学习中积累了更多的图式，因此在新词汇学习过程中可以利用长时记忆中的图式对新信息进行加工整合，从而降低工作记忆的负荷总量，使得高分组被试可以分配更多的资源在新词汇学习上，这种资源分配也体现在新词汇学习过程中的视觉注意模式上。 2) 在测试中，高分组的被试正确率较高，反应时间更短。在词汇教学过程中，被试的工作记忆的处理能力总量是有限的 [ 16 ]。相比于低分组而言，高分组被试可以将工作记忆能量投入到更深层的图式构建，并对其进行存储，其认知负荷总和小于低分组被试，使得高分组的视觉注意模式更为集中指向新词记忆，并集中于新词记忆，因此测试阶段时高分组的正确率高，反应时短。 3) 被试在图像记忆方式和图形记忆方式的测试正确率都显著的高于纯单词记忆方式的正确率 [ 17 ]。本实验中没有增加适时调整新词学习难度的环节，所以实验中的三种图文呈现方式带来的认知负荷均未超出被试的工作记忆加工总量。由双重编码理论/多媒体学习认知理论可知，图像记忆/图形记忆的词汇学习模式将可以利用听觉通道和视觉通道将同一词汇的不同表征联系起来，并与长时记忆系统中的已有知识相联系，提高学习效率。 4) 在不同记忆方式中，被试在图像呈现方式下的平均眼跳幅度显著高于纯单词呈现方式的平均眼跳幅度 [ 18 ]。在词汇记忆过程中，高分组的被试注视时间更长眼跳较少，注意力更为集中。视觉是词汇学习的重要途径，当面临任务明确、时间有限的学习任务时，高分组被试的注意力水平更高，对于词汇学习所倾注的关注强度更大更集中，因此眼跳幅度大，眼跳数量少。 5) 较多被试记忆时首先关注单词区，被试在记忆过程中都存在单词区和意思区两个重点的兴趣区，且较少关注例句区 [ 19 ]。本实验的指导语告知被试所要进行的活动和要求，即在短时间内有效记忆新词汇，从而形成了基于事件的前瞻记忆(prospective memory， PM)。重要的前瞻记忆需要占用更多的认知资源才能够顺利完成任务，因此被试会把有限的注意力集中到单词区和意思区来提高自己的任务成绩。 上述研究结果将对在线/移动学习中的多媒体呈现方式研究提供一定的参考，也为语言教育工作者和语言学习者提供学习方式的参考。
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user: 摘要 大学生是“美丽中国”建设的主力军。高校开展生态文明教育，必须坚持以习近平生态文明思想为引领，大力推动其进教材、进课、进头脑。本文着重探讨了高校推动习近平生态文明思想“三进”的有效途径、生态文明理念融入教育全过程的可行路径，以及生态文明实践活动开展的创新形式。
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user: 1. 引言 “马克思恩格斯人与自然辩证统一思想告诉我们：现实生活中的每个人在具有独立自我意识的同时，还要意识到自我与自然、社会之间的同一性、整体性和共生性。” [ 1 ]。建设生态文明是中华民族永续发展的千年大计，建成美丽中国是我国第二个百年奋斗目标之一。为提升全民生态文明意识，把建设美丽中国转化为全社会的自觉行动，生态环境部、中央宣传部等六部门日前联合发布了《“美丽中国，我是行动者”提升公民生态文明意识行动计划(2021-2025年)》(以下简称《行动计划》)。鉴于生态文明教育在生态文明建设中的基础性、先导性和全局性地位，《行动计划》明确指出：要将生态文明教育纳入国民教育体系，加强生态文明教育，夯实美丽中国建设基础。大学生作为未来经济社会建设的主体，探索如何在大学生思想意识中植入生态文明基因，意义重大而深远。
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user: 2. 推动习近平生态文明思想“三进” “我们党历来就高度重视生态文明建设。从党的十七大报告提出建设社会主义生态文明，到当的十八大报告把生态文明上升到五位一体高度，提出努力走向社会主义生态文明新时代，再到党的十九大报告将美丽纳入国家现代化目标之中，并且提出社会主义生态文明观，这就在理念上对生态文明建设提供了有力的支撑。” [ 2 ]。党的十八大以来，以习近平同志为核心的党中央高度重视生态文明建设，从党和国家事业发展全局的高度，解答了时代之问，深刻阐明了生态文明建设的意义、目标、路径和原则，形成了习近平生态文明思想。习近平生态文明思想继承发展了马克思主义生态观，借鉴吸收了中国传统生态思想以及国外生态理论的优秀成分，是中国特色社会主义理论体系的重要组成部分。在习近平生态文明思想的指导下，中国政府开展了一系列根本性、开创性、长远性工作，加快推进生态文明顶层设计和制度体系建设，加强法制建设，建立并实施中央环境保护督察制度等，推动生态环境保护发生历史性、转折性、全局性变化，具有重大的实践价值，是新时代进行生态文明建设的重要指导思想和行动指南。 习近平生态文明思想是被实践证明了的真理，有着强大的现实指导作用。高校加强生态文明教育，必须坚持以习近平生态文明思想为引领，大力推动其进教材、进课堂、进头脑。使青年学生内化于心，外化于行，真正成为生态文明的践行者、推动者和引领者。“在新的时代背景下，高等职业教育该如何切实担当起历史使命，发挥好高等教育教学、科研、社会服务、优秀文化传承的四大职能，服务生态文明建设成为研究探讨的热点，亟待破题。” [ 3 ]。高校推动习近平生态文明思想“三进”，应着力在三个方面下功夫：一是开设“习近平生态文明思想”公共课程，系统讲述其丰富内容，提升青年学生的生态文明理论素养；二是开展“习近平生态文明思想”研究性学习，鼓励学生结合国情、世情展开针对研究，在研究中丰富生态文明知识，认同党的生态方针政策，自觉听党话，跟党走；三是举办“习近平生态文明思想”主题报告会，邀请相关领域研究的专家学者进行理论探讨、邀请生态文明建设的典范人物畅谈成功经验等，用理论和实践的力量感染学生，影响学生，塑造学生。
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user: 3. 将生态文明理念融入教育全过程 党的十八大把生态文明建设纳入中国特色社会主义事业五位一体总体布局，明确提出大力推进生态文明建设，努力建设美丽中国，实现中华民族永续发展。党的十九大报告着重强调：我们要建设的现代化是人与自然和谐共生的现代化，既要创造更多物质财富和精神财富以满足人民日益增长的美好生活需要，也要提供更多优质生态产品以满足人民日益增长的优美生态环境需要。教育是国之大计，党之大计。将生态文明理念融入教育全过程，既是推动生态文明建设，培养未来美丽中国建设者和接班人的必由之路，也是教育服务于建成富强民主文明和谐美丽的社会主义现代化强国第二个百年目标，服务于中华民族伟大复兴的重要使命。 “大学生生态文明行为对于大学生自身、家庭、学校、社会作用重大。调研结果显示个人层面的性别因素、家庭层面的经济状况等因素、高校层面的思想政治理论课等因素、社会层面的媒体宣传等因素、国家层面的执法力度对新媒体时代大学生生态文明行为有显著影响。为此应大力开展大学生网络生态文明教育，着力实施分类培养，积极推动生态文明制度建设，努力优化生态文明培育环境，全力构建大学生生态文明主体协同教育机制。” [ 4 ]。将生态文明理念融入教育全过程，要将生态大学建设标准纳入高校发展战略规划之中，从顶层设计，制度建设、资金保障和人才引进等方面给与充分支持，且将提升学生生态文明素养和践行能力作为人才培养评价体系的重要考核指标；要抓住课堂教育主阵地，开设生态文明公共课程或将生态文明教育融入专业课程教学之中，确保全体学生都能通过课堂获得较为全面深入的生态文明知识；要采用多种方法强化学生资源节约、环境保护等生态文明意识，在学习生活中养成节能节水，不浪费粮食，不乱扔垃圾等生态文明习惯；要加强生态文明教育师资培训，充分发挥教师主导作用，通过校际、院际、课程间合作等方式推出优秀示范课程，共同编写优质教材，不断创新教学方式方法等方式提升生态文明教育实效。