DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 建立地勘语料库 3.1. 文本处理的理论基础 3.1.1. 文本预处理 中文文本预处理过程主要是对文本文档进行分词，分词过程中所采用的技术主要是自然语言处理。自然语言处理相关技术有分词、句法分析、语义分析、篇章分析等 [ 7 ] 。在自然语言处理过程中，因为词是最小可以独立活动的有意义的语言成分 [ 8 ] ，因此在进行上述分析之前，最重要的是进行分词。目前中文分词算法主要分为三种：基于字符串匹配的分词方法、基于理解的分词方法和基于统计的分词方法 [ 9 ] (主要运用N元文法模型、互信息和隐马尔科夫模型等统计模型)。下面主要叙述隐马尔科夫模型的分词原理。 马尔科夫模型是隐马尔科夫模型的基本条件，马尔科夫模型是用来描述随机过程随着时间的变化而随机变化的一类随机过程 [ 10 ] 。假定某一序列有N个可列举的状态 S = { s 1 ， s 2 ， ⋯ ， s N } ，则随着时间的改变，该序列将会从一种状态转为另外一种状态。若随机变量序列为 Q = { q 1 ， q 2 ， ⋯ ， q T } ，该随机变量序列的取值为状态集S中的某个状态。若在时间t时其状态标记为 q t ，若要对该序列作描述，则需要给出当前时刻的状态，该时刻前各个时刻所对应的状态之间的关系，随机变量序列在t时刻处于 s j 状态的概率取决于时刻 1 ， 2 ， ⋯ ， t − 1 的状态，其概率用公式表示为： P ( q t = s j | q t − 1 = s i ， q t − 2 = s K ， ⋯ ) 假设在某一特定条件下，观测变量的取值在t时刻的状态仅与在 t − 1 时刻的状态相关，与 t − 2 时刻的状态无关，这就是所谓的马尔科夫链(Markov chain)，用公式表示如下： P ( q t = s j | q t − 1 = s i ， q t − 2 = s k ， ⋯ ) = P ( q t = s j | q t − 1 = s i ) 假设我们只考虑独立于t时刻的随机过程。除了上述结构信息之外，若要确定一个隐马尔科夫模型，需考虑下列三组参数： 1) 状态转移概率：模型在各个状态之间相互转换的概率，通常记为 A i j ，其中 A i j = P ( q t = s j | q t − 1 = s i ) ， 1 ≤ i ， j ≤ N 上述式子表示任意 t − 1 时刻，假设状态为 s i ，求下一时刻状态为 s j 的概率，同时 A i j 需满足下列几个 条件：① A i j ≥ 1 ；② ∑ i = 1 N A i j = 1 2) 输出观测概率：模型从状态 s j 观察到符号 V k 的概率分布矩阵，记为： B = { b j ( k ) } ，其中 b j ( k ) = P ( O t = V k | q t = s j ) ， 1 ≤ j ≤ N ， 1 ≤ k ≤ M 上式表示在任意时刻t的状态为 s j ，观测值 V k 被获取额概率。 b j ( k ) 满足两个条件：① b j ( k ) ≥ 0 ；② ∑ k = 1 M b j ( k ) = 1 3) 初始状态概率，模型在最开始时刻各个状态的概率。记为： π = { π 1 ， π 2 ， ⋯ ， π N } ，其中 π i = P ( q 1 = s i ) ， 1 ≤ i ≤ N 上述式子表示模型初始状态为 s i 的概率。 π i 需满足两个条件：① π i ≥ 0 ；② ∑ i = 1 N π i = 1 一般情况下，我们把一个隐马尔科夫模型记为 u ( S ， K ， A ， B ， π ) ，其中S为某时刻处于某种状态的集合，K是输出符号的集合；A为状态转移概率矩阵，决定状态序列，B为输出观测概率矩阵，决定观测序列， π 为初始状态概率向量，决定状态序列。 3.1.2. 特征降维技术 在文本自动分类中，一般一个词条就被看作一个维度，对于篇幅相对较长的文章来说，文本文档分词后可能出现上万个词条，把每个词条都看作一个维度，最终将会形成一个高维度的特征空间，在分类过程存在矩阵的稀疏性问题。在原始的长文本文档中，中文分词后的词语个数有上万个，表示成特征空间后其维数相对较高，实现分类算法时其难度较大。由于所有的文本文档都要计算其特征空间的值的大小，因此，特征降维技术可以大大提高分类算法的效率，还可以降低噪声，提高分类效果的准确率。下面主要讲述TF-IDF法： 在文本文档中，一个词条的词频(Term Frequency， TF)是指文本文档分词之后，该词条出现的频数。为防止其偏向内容较长的文档，一般词频通常需要归一化，在归一化过程中，分子一般小于分母区，同一个词语在长文本文档中出现的频数可能会比在短文本文档中出现的频数大，而不管该词条的重要性有多大。 对于给定文本文档中的词条 t i 来说，该词条的重要程度可用如下式子表示： TF i j = n i ， j ∑ k n k ， j 其中 n i ， j 是词条 在文本文档 d j 中的出现频数，而分母是所有文本文档中所有词条频数的总和。 逆向文档频率(Inverse Document Frequency， IDF)是指词条在少数文本中出现的频数比在多数文本中出现的频数大 [ 5 ] 。逆向文件频率对词条在文本文档中普遍重要程度的度量。某个词条的IDF计算公式如下： IDF i ， j = log | D | | { j : t i ∈ d j } | 其中 | D | 是文档集合中文本文档的总数， | { j : t i ∈ d j } | 是词条 t i 出现过的文本文档的数目，在实际计算过程中， n i ， j ≠ 0 。由于考虑到词语不在文档集合中，导致分子为零的情况。因此考虑分母+1，即分母写为： 1 + | { d ∈ D : t ∈ d } | 然后 TF-IDF i ， j = TF i ， j × IDF i ， j 在一个文本文档中，高频率的词语及该词语在文本文档中的低频率文本文档，将会产生权重较高的TF-IDF。TF-IDF是一直常见的权重计算方法，它旨在过滤常见且重要性不大的词语，保留相对重要的词语。 3.2. 构建语料库的基本步骤 1) 格式化文件。由于Python软件的格式化要求，首先把.doc文本文档转换为.txt文本文档。 2) 提取文本文档的文字部分。对转换后的.txt文本文档，通过正则表达式去除各类标点符号、数字及英文字母等特殊符号，提取最终的文字部分。 3) 分词。利用Python软件中的jieba分词包，根据隐马尔科夫模型的分词原理对文本文档进行分词。 4) 去除停止词。去除相对不重要的语气词、助词等。 5) 连接词。根据分词的结果自定义步长(本文定义的不长为1)，把相邻两个位置的词条拼接在一起组成一个词语。 6) 计算词频。计算拼接后的词语的词频，并按照词频降序排列。 7) 确定语料库。根据输出词频的大小，提取词频大于阈值5的词条作为最终语料库。 语料库中按照词频的大小降序排列后，其位置词频图(图1)如下： 图1. 语料库词条的位置——词频图 从上图可以看出，经过上述算法计算后，地质勘察规范经过一系列处理后，最终剩余九千余词条作为文本向量，把每个词条看作一个维度，这样就形成一个高维的向量空间，为降低噪声对文本文档分类准确率的影响，需要去除词频较低的词，选择词频大于5的词条作为最终的语料库，该语料库中涵盖250个词条。
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user: 4. K近邻模型分类 在文本自动分类过程中，分类器的选择是影响分类准确率的一大关键因素，现在流行的文本自动分类算法有很多，涵盖：朴素贝叶斯分类算法、支持向量机算法、K近邻分类算法、神经网络分类算法、决策树分类算法等，这些分类算法也各有优缺点 [ 11 ] 。本文尝试了贝叶斯分类器、神经网络分类器、K近邻分类器三大分类器的分类效果，从分类正确率来看，K近邻分类器的分类正确率最高，故主要叙述K近邻分类的分类原理及分类结果展示。 4.1. 分类原理 K近邻分类模型是一种最简单且最基本的分类方法，其工作原理是：给定一个测试数据集，首先定义一种距离的度量方式，在训练数据集中找出距离最近的K个训练样本，在这K个训练样本中，某个类中的训练样本最多，根据投票法则把输入训练样本归为这个类标签。其具体算法如下： 输入：训练数据集 T = { ( x 1 ， c 1 ) ， ( x 2 ， c 2 ) ， ⋯ ， ( x N ， c N ) } 其中 x i ∈ X 为输入训练样本的特征向量， c i ∈ C = { c 1 ， c 2 ， ⋯ ， c K } 为其所属的类别， i = 1 ， 2 ， ⋯ ， N ，训练样本的特征向量为x。 输出：训练样本x所属的类别c。 1) 依据给定计算距离的方式，在训练数据集T中找出与x距离最近的K个点，涵盖这K个点的区间称为x的领域，记为： N K (x) 2) 在x的领域 N K ( x ) 中根据投票规则(少数服从多数)判断x所属的类别c： c = arg max C j ∑ x i ∈ N K ( X ) I ( c i = C j ) ， i = 1 ， 2 ， ⋯ ， N ; j = 1 ， 2 ， ⋯ ， K 其中 I = { 1 ，           c i = C j 0 ，       c i ≠ C j 。 在K近邻模型中，决定该模型的三大基本元素主要是：K值的选择、距离的度量、分类决策规则。 在进行K近邻分类过程中，其特征空间属于较高维度的实数向量空间，计算两向量空间的相似度一般采用欧氏距离的计算法则，也可以采用其他计算距离法则来计算两向量空间的相似程度，常用的计算距离的方式有：欧氏距离、曼哈顿距离、Minkowski距离等多种算法，本文主要利用欧氏距离的度量方式来计算向量空间相似度，其计算公式为： 其中 x i ， x j 是n维实数向量空间 x i = ( x i ( 1 ) ， x i ( 2 ) ， ⋯ ， x i ( n ) ) T ， x j = ( x j ( 1 ) ， x j ( 2 ) ， ⋯ ， x j ( n ) ) T 。 对于K值的选择会极大程度影响K近邻的分类效果。若K值选择过大，意味着用较大范围内的训练样本作预测，在学习过程可以减小误差，此时只有输入距离训练样本较远的特征向量才会对预测结果起作用，这样预测往往会发生错误。若K值选择过小，即用较小范围内的训练样本进行预测，这样得出的误差很小，这样只有输入与训练样本较为相似的特征向量才会对预测结果起作用。若减小K值，则模型从整体上变得更加复杂，容易出现过拟合现象。在K近邻分类工作中，往往采用多数表决的方式来决定最终的决策规则，也就是由输入训练样本的K个近邻训练样本中的大多数决定其所属的类标签。 4.2. 结果分析 基于以上K近邻算法及文本文档中自然语言处理的相关描述，对渝怀二线的547篇文本文档进行K近邻分类。由于K近邻分类算法属于有监督的学习，因此先对文本文档设计类标签，总的分11个类标签，每类的类别名称分别是：地质勘察报告、互提资料单、工程地质说明书、调查表、综合测井技术报告、区测报告、电子文件移交登记表、地下水侵蚀汇总一览表、地质第四篇、地质素材、其他共11类。通过训练后，仅有三篇文本文档被判错，以下是判错文档名称及相应的预测类别表(表2)： Table 2 Incorrect text name and corresponding prediction category tabl 文档名称 实际类别 预测类别 新黄家湾隧道区测报告 区测报告 工程地质说明书 C3K49新黄家湾隧道工程地质勘察报告 地质勘察报告 工程地质说明书 新界牌坡隧道工程地质勘察报告(设施) 其他 工程地质说明书 表2. 判错文本名称及对应预测类别表 在K值取11的情况下，随机从原始数据中选择80%的样本的作为训练集，20%的样本的作为测试集，训练2000次后，测试集的正确率达到97.27%，在大量的实验过程中，只有当K值取11时，即把文本文档分为11类时，测试集的正确率才达到最高，具体名称及相应的数值如下表(表3)所示： Table 3 Accuracy table of test set divided into 10 classe 名称 数值 测试集样本量 110 判错样本量 3 判错率 2.73% 测试集正确率 97.27% 表3. 分10类的测试集正确率表 基于数据本身考虑，由于各类文本文档内容相差较大，现考虑控制文本长度本身，即降低词条空间维度，再选择分类器训练。在最终的稀疏矩阵中涵盖9477个词条，属于较高纬度空间，现每篇文章选择8000个词语即，并计算词条的TF-IDF，利用每个文档的TF-IDF为特征向量，同样从547篇文本文档中随机选择80%的样本作训练集，选择20%的样本的作测试集，训练2000次，其测试集的判错率如下表(表4)所示： Table 4 Accuracy table of test set after dimension reductio 名称 数值 测试集数量 110 判错数量 0 判错率 0% 测试集正确率 100% 表4. 降维后测试集的正确率表 从上表可以看出：测试集的判错文本数量为0，判错率为0，测试的正确率为100%，因此，在文本自动分类过程中，若文本文档类别均衡，文档内容的长短相差甚少，测试集的预测效果将会达到最理想状态。 综上所述，在文本自动分类过程，分类正确率的高低将取决于多重因素，包括分词的准确性，分类器的选择，文本类别的平衡程度等。针对地质勘探数据类别不平衡性，选择K近邻分类器对文本文档分类的效果较为理想，而K近邻分类受多重因素的影响，当K取11时，分类效果最好。若降低文本向量空间的维度，即控制词条为8000甚至比此更小，分类的过程中预测正确率达到100%，属于最理想状态。
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user: 5. 结论 本文从地质勘察的文本数据出发，深入研究了自然语言处理的分词过程，利用Python软件中的jieba分词包，根据准确率较高的隐马尔科夫模型的分词原理对文本文档进行分词。在降维技术过程中，选择词频大于阈值5的词条作为最终于语料库。在文本自动分类过程中，本文采用K近邻分类器对文档进行自动分类，分类效果较为理想。
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user: 摘 要 目的：为探究因子分析法在R软件中的使用和问卷结构效度的检验。方法：采用随机抽样的方法对昆明医科大学护理专业学生进行匿名问卷调查，随后对问卷用Rstudio软件进行因子分析。结果：使用Rstudio软件可以方便地实现因子分析，并检验问卷的结构效度。结论：R软件是一款免费开放且方便的软件，表明R软件可以方便而且快捷地完成因子分析的运算和问卷结构效度的检验。 关键词 :探索性因子分析，R软件 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 探索性因子分析 [ 1 ] (EFA)是一系列用来发现一组变量的潜在结构的方法。它通过寻找一组更小的潜在的或者隐藏的结构来解释已观测到的、显式的变量间的关系。可以把繁杂的数据整理划分为多个维度，也可以解释问卷的结构效度。R软件完全免费，由新西兰Auckland大学的RobertGentleman和ROSSIhaka等研究开发 [ 2 ] 。其功能强大包括数据存储与处理、数组运算、统计分析、统计制图等，还可实现自定义编程。目前国内学者喜欢使用的SPSS软件需购买版权，随着整个社会越来越重视版权，使用未购买版权的SPSS软件分析而来的文章，刊发将会面临障碍，尤其是准备发表国外正规期刊时，R软件完全免费，不存在版权问题 [ 3 ] 。目前越来越多的科研工作者开始使用。
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user: 2. 探索性因子分析 2.1. 探索性因子分析模型 [ 4 ] (见图1)的一般表达形式为 X 1 = w 11 F 1 + w 21 F 2 + ⋯ + w n 1 F n + w 1 U 1 + e 1 其中，x表示观测变量，F M 代表因子分析中最基本的公因子(Common factor)，它们是各个观测变量所共有的因子，解释了变量之间的相关；U代表特殊因子(Unique factor)。它是每个观测变量所特有的因子，相当于多元回归分析中的残差项，表示该变量不能被公因子所解释的部分：w M 代表因子负载(Factor-loading)，它是每个变量在各公因子上的负载，相当于多元回归分析中的回归系数；而e则代表了每一观测变量的随机误差。 图1. 探索性因子分析模型(来源：郭志刚 [ 5 ] ，1999) 2.2. 探索性因子分析步骤 ① 收集观测变量：通常采用抽样的方法，按照实际情况收集观测变量数据。② 构造相关矩阵：根据相关矩阵可以确定是否适合进行因子分析。③ 确定因子个数：可根据实际情况事先假定因子个数，也可以按照特征根大于1的准则或碎 石准则来确定因子个数。④ 提取因子：可以根据需要选择合适的因子提取方法，如主成分方法、加权最小平方法、极大似然法等。⑤ 因子旋转：由于初始因子综合性太强，难以找出实际意义，因此一般都需要对因子进行旋转(常用的旋转方法有正交旋转、斜交旋转等)，以便于对因子结构进行合理解释。⑥ 解释因子结构：可以根据实际情况及负载大小对因子进行具体解释。⑦ 计算因子得分：可以利用公共因子来做进一步的研究，如聚类分析、评价等 [ 6 ] 。
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user: 3. 对象和方法 3.1. 对象 本次研究以昆明医科大学护理学院护生为对象。纳入标准为实习过两个月以上的实习护生，愿意填写问卷的护生。 3.1.1. 护生对伦理学知识应用效果问卷 使用自制问卷进行调查。该问卷包含22条目，问卷中对问卷进行初步的划分维度，均采用Iikert5级计分法。随机抽取70名学生进行调查，最终回收问卷70份，有效问卷65份。 3.1.2. 问卷的内部一致性检验 采用克朗巴哈α系数评估问卷的内部一致性。用R软件分析，问卷本次调查的克朗巴哈α系数为0.802，说明问卷具有较高信度。适合做探索性因子分析。 3.2. 方法 3.2.1. 导入数据及数据预处理 ① 将65份的数据用EpiData软件录入后导出为sav文件。② 将数据命名为X123456.sav。③ 打开R studio软件，点击import Dataset，选择从SPSS中导入数据。 输入>library(psych)#载入psych包 cor<-cor(X123456)#计算变量相关系数矩阵并赋值给cor。 其中相关系数矩阵的原理，其是由矩阵各列间的相关系数构成的。也就是说，相关矩阵第i行第j列的元素是原矩阵第i列和第j列的相关系数。 3.2.2. 判断需要提取的公共因子数 fa.parallel(cor，n.obs=65，n.iter=100，fa=fa，show.legend=FALSE，main=scree plot with parallel analysis)#n.obs：样本量cor：相关系数矩阵；#fa = fa，因子分析；#n.iter：模拟分析的次数；#main：标题命名。运行代码后得到碎石图： 分析：图2中，实线表示真实数据，虚线表示模拟数据。 因子分析(FA)即三角形线，通过模拟，真实数据中只有4个主成分高于模拟数据；Kaiser-Harris 准则，在探索性因子分析中，Kaiser-Harris 准则的特征值取值应该是大于0，而不是主成分分析中的大于1，这是大多数人所不了解的。根据图形，我们可以看出有7个公共因子特征值大于0；Cattell 碎石检验，通过绘制特征值与公共因子数的图形，因此我们选择7个公共因子。当然在选择公共因子时，有时候我们也可以我们所需要的公共因子数，来进行调整。需要考虑到因子分析中的累计方差贡献率。 图2. 平行分析碎石图 3.2.3. 提取公共因子 fa<-fa(correlations，nfactors=7，rotate=none，fm=pa) #r：相关系数矩阵；#nfactors：设定公共因子数；#rotate：指定旋转方法。 代码运行后，输出结果如下： PA1 PA2 PA3 PA4 PA5 PA6PA7 SS loadings 6.78 2.22 1.60 1.380.88 0.74 0.56 Proportion Var 0.31 0.100.07 0.06 0.040.030.03 Cumulative Var 0.310.41 0.48 0.540.590.62 0.64 已删除了多余的输出 其中，SS loadings行包含了与公共因子相关联的特征值，指的是与特定公共因子相关联的标准化后的方差值，Proportion Var行表示的是每个公共因子对整个数据集的解释程度，Cumulative Var行表示累计的公共因子的累计解释程度。 可以看到，在提取公共因子中，原始数据中的特征值和方差贡献率分别为：① 特征值：第1公共因子特征值为6.78，第2公共因子特征值为2.22，.....省略.....第6公共因子特征值为0.74，第7公共因子特征值为0.56；②方差贡献率：第1公共因子解释了问卷中31%的方差，第2公共因子解释了10%，.....省略.....第6公共因子解释了3％，第7公共因子解释了3%。累计共解释了64%的方差。累计方差贡献率大于64%，说明在提取公共因子中的因子分析是可靠的。 3.2.4. 因子旋转 fa.varimax<-fa(correlations，nfactors=7，rotate=varimax，fm=pa)#使用正交旋转来计算。varimax表示最大方差旋转法。pa表示主轴迭代法。 代码运行后，输出结果如下： PA1 PA2 PA3 PA5 PA6 PA4 PA7 SS loadings 4.65 3.031.62 1.51 1.16 1.10 1.10 Proportion Var 0.210.14 0.07 0.07 0.05 0.05 0.05 Cumulative Var 0.21 0.35 0.42 0.49 0.54 0.59 0.64 已删除了多余的输出 可以看到，在提取公共因子中，旋转后的特征值和方差贡献率分别为：① 特征值：第1公共因子特征值为4.65，第2公共因子特征值为3.03，.....省略.....第6公共因子特征值为1.10，第7公共因子特征值为1.10；② 方差贡献率：第1公共因子解释了问卷中21%的方差，第2公共因子解释了14%，.....省略.....第6公共因子解释了5%，第7公共因子解释了5%。累计共解释了64%的方差。 在经过了因子旋转后，特征值和各公共因子贡献率发生了变化。 3.2.5. 获取因子得分 scores<-fa(correlations，nfactors=7，rotate=varimax，fm=pa，scores=TRUE)#Scores：设定是否需要计算因子得分。 3.2.6. 因子分析可视化 fa.diagram(fa.varimax，simple=TRUE，digits=3)#digits=3表示保留3位小数。 > corrplot(fa.varimax$loadings) 图3. 因子分析可视化(因子得分) 图4. 因子分析可视化
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user: 4. 结果 4.1. 根据图3、图4得出旋转后的因子得分 公共因子PA1中q11：0.813、q12：0.774、q8：0.761、q7：0.760、q10：0.743、q6：0.705、q14：0.629、q9：0.569；在公共因子PA2中q1：0.794、q2：0.777、q3：0.763、q5：0.724；在公共因子PA3中q20：0.776、q16：0.603；在公共因子PA5中q21：0.752、q22：0.066；在公共因子PA6中q18：0.747、q17：0.608；在公共因子PA4中q15：0.716、q13：0.567；在公共因子PA7中q19：0.751、q4：0.497。 4.2. 根据图3所示，提取出公共因子 包括：PA1：人文关怀和有利原则因子；PA2：基础护理因子；PA3：慎独因子；PA5：护患沟通因子；PA6：保密原则因子；PA4：护理决策因子；PA7：执行医嘱和医疗监督因子。利用探索性因子分析出来的结果与原先问卷中构建的问卷模型基本相符，说明问卷的结构效度良好，可以进行下一步分析。而且使用R软件可以方便的用因子分析法对实际的问题进行计算。
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user: 5. 结论 在此次研究中，R软件可以以清晰的碎石图(图2)，向我们展现出清晰的数据，其中根据图形，我们可以看出有7个公共因子特征值大于0；Cattell碎石检验，通过绘制特征值与公共因子数的图形，因此我们选择PA1：人文关怀和有利原则因子；PA2：基础护理因子；PA3：慎独因子；PA5：护患沟通因子；PA6：保密原则因子；PA4：护理决策因子；PA7：执行医嘱和医疗监督因子。当然我们也可以从提取公共因子中应用简单的程序得出，这里采用了主轴迭代法，当然也可以灵活地应用最大似然法(ml)、最小二乘法(wls)等，得出每个公共因子的特征值及方差贡献率，在因子旋转部分选用正交旋转中最常用的最大方差旋转法来实现。可以明显地看出，与因子旋转之前的结果相比，在人文关怀和有利原则因子中，方差贡献率减少了；慎独因子的方差贡献率没变；基础护理因子、护患沟通因子、保密原则因子、护理决策因子、执行医嘱和医疗监督因子的方差贡献率都增加了。然而，在R软件中，还可以对数据进行可视化及显示各公共因子的因子得分(如图3)情况。由此可以看出R软件是一款免费开放且方便的软件，而且应用R软件可以方便而且快捷地用因子分析方法对实际问题进行分析计算(图4)，检验问卷的结构效度。有利于下一步科研工作的进行。
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user: 摘 要 目前，我国高校的生物学课程教学现状十分堪忧。这很大程度上与呆板的“PPT”教学方式直接相关。在新时期，承担大学生物学课程教学任务的教师必须以培养学生批判性思考能力为落脚点，须不断反思教学过程，重新解读学习的概念，创新教学方法和建立符合实际的多元评价体系，以便走出教学困境，并开创出大学生物教学新格局。 关键词 :课程教学，批判性思考，学习，教学方法，多元考核 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 在新时期，增进并突破对知识的相对化理解需要人类独立的心智思想和精致的认识论。为了更好地培养人才，我们必须反思教学过程，为学生提供智力自由发展的空间，并不时地审查课程教学，有必要的话可删除一些必要内容。目前，我国多数高校的生物学课程教学现状十分堪忧，甚至陷入了困境。
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user: 2. 高校生物学课程教学之忧 当下我国许多高校的生物学课程的教学令人堪忧，这不仅表现为教学方法的无效性，也表现为学生被动地采取肤浅琐碎的单一同化和重现课程内容的方法以应付“考试”。 在调研中，我们发现，传统的教学模式在以多媒体教学为主要方式的课堂教学中仍是主流的，即大多数高校生物学教师仍然沿袭着讲授法，学生少有机会参与到教学互动之中。绝大多数教师面对课堂里数十个甚至一百多个学生，连续不断地解说“幻灯片”(PPT)，板书的内容极少，甚至缺失。表面上看，这种技术主义“讲课”(读PPT)输出了大量的知识，但是，这种PPT式授课的效果一般都比较低下，多数知识在学生那里化成了“过眼云烟”或“耳旁风”，根本没有留存于学生的脑子。随着新的教育技术的普及和推广，越来越多的生物学教师依赖于PPT。多媒体教学固然有其优势，可以将音频、视频和文字等元素有机结合，图文并茂地呈现知识；但是其不足之处越发凸显，例如，教师可以从网上拷贝而不再研究教材内容，以至于不能深入浅出地讲解；课堂上死气沉沉，没有实现教学活动中师生互动和教学相长。传统式的“以教师为中心”的PPT式讲授法由于缺乏基本的板书或必要的手绘简图，未能调动学生听课的兴趣。长此以往，学生在课堂上变得懒惰和心不在焉，不再记笔记，取而代之的是玩手机。这种课堂上“身在曹营心在汉”的现象非常普遍。没有学生参与的教学是无效的表演。此时，教师宣称提高学生的批判能力就只能是痴人说梦。 另外，课程考核或评价形式单一，评价标准仍然以期末考试的得分高低为主，而不注重学生平时的自主创新学习。通过访谈得知，几乎所有的老师和学生都赞成多元化考核学生的学习效果。实际上，以期末考试的得分高低来评判学生的优劣不能反映学生的学习态度和行为。已达成共识的是，即使在考试中得高分，也并不意味着这些学生真正理解了课程内容。在考试前几天，学生们了解考试内容，通过短时的突击记忆，就能在考试时简单地再现记忆中的多数知识，而那些需要理解才能解答的论题却成了“留白”。实际上，“了解”和“理解”是有本质区别的：“了解”是静态的，低层次的，“见木不见林”；“理解”是动态的，高层次的，能看见整个“森林生态系统” [ 1 ] 。那么，为什么绝大多数的本科学生仅停留于“了解”与“记忆”而不能“理解与贯通”呢？原因固然是多样的，其中教师的教学理念、教学策略、讲课行为和评价体系等可能是非常重要的原因。 若要改变当下“扭曲而困惑”的课堂教学现状，教师必须审时度势并致力于推进教学改革，转变教学理念，创新教学策略，采用新的有效的教学模式和评价标准，使学生在一定程度上获致个人的完善。
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user: 3. 走出生物教学困境的对策 1) 理解高等教育的含义，转变教学理念 高校生物学教师尽管无需专门探究高等教育的本质，但在教学中有必要思考这样一个问题——高等教育是干什么的？如果对高等教育有了比较正确的认识和理解，那么在实践中就能更好地推进教学。笔者认为，高等教育是一种智力培育过程，蕴含着多个教育进程，这些进程的协同作用能把学生的个人发展提升到一个专业水准，它不应局限于技能开发，而更注重元知识的生产。高等教育的目的之一就是帮助学生理解所学、所做，使之概念化，在不同情况下掌握，并对其采取批判态度的能力 [ 1 ] 。按照此逻辑，大学生的学习就是智能训练。大学生物学教师须遵循学生智力发展的规律施教，聚焦学生批判性思考能力的培养，教师应明确课程的智力启迪和职业技能训练的差异。 当然，在理解了高等教育的本质后，高校教师须树立正确的教育理念。教育理念是关于教育的应然状态的判断，是渗透了人们对教育的价值取向或价值倾向的“好教育”观念 [ 2 ] 。唯有理解了高等教育的本质和教育理念的概念，大学老师才能有效地进行教学改革与创新，才能有效地致力于学生智力的系统开发，才能为学生提供批判性反思的机会。 2) 深入理解“学习”，创新教学方法 教与学是高等教育的核心所在，教学的重心应从“教师如何教”转变为“学生如何学”。那么，何为学？狭义的学习是指学生接受教育或者通过阅读知晓事物。测验可表现学生能够回忆事物，能够写出，并口头讲述。自然科学、医学和技术领域中的大量学习便属于此种情况。广义的学习是指学生对其遇到的真实要求加以识别，且能以其个人经历的某种形式将其呈现出来。这种意义上的学习意味着学生最终能够自己对学习做出评价，并对其正确性形成自己的看法。 的确，学生不应该相信他们自己的观点是正确的。但是，当学生认为其观点正确时，他们必定坚持它。正是如此，我们才能说学生们形成了自己的观点。而且，学生们应该做好充分的准备，去解释并主张自己的观点。如果观点之间的平衡被打破，出现了相反的观点时，他们就要倾听对立的声音，并进一步改进自己的观点。这是符合真理特性的——通过持续对话，相互竞争的观点不停地向前发展。 如何才能形成自己的观点并发展之呢？笔者认为，在学习中，学生首先应该提出自己的问题，并利用大学资源去加以解决。通过一系列努力，学生才有可能超越汗牛充栋的资料，并从中找出它们之间的关系。不但要学习，而且要对学习进行批判性的评价。这样方可称之为“学会如何学习”。唯有如此，学生们才能获得高等教育特有的魅力。 今天，教学已发生了深刻的变革。在教学中，大学生物学教师须采取有效的教学方法，启迪或引导学生自我构建知识体系。因此，大学生物学教师可根据建构主义理论 [ 3 ] ，创新教学方法。建构主义教师会鼓励学生经常评价其行为或活动是怎样促进其获得知识的。在建构主义课堂里，学生会像专家一样质问自己及其策略，这将赋予他们强有力的工具而持续学习。 3) 重建评价标准，多元化考核 人们不可能抽象地开展批判，批判行为只有在一定的标准背景下才会发生。批判性评价可能指向正面，也可能指向负面。因此，教学评价的方法和手段必须满足一定客观的标准。这些标准是严格的，并且是由教师集体认可的。其次，需要多元化地评价学生学习，注重过程考核而不是单一地依赖于考试。在临近课程结束时，我们还希望学生能拉开距离，在更广泛的背景下审视自己修读的核心课程，了解课程发展及其与其他课程的关系，领悟其对世界的应有意义。 综上所述，基于高校生物学堪忧的教学现状和新时代的教育要求，大学老师需要深刻理解高等教育的内含，积极转变或修正教育理念，根据大学生学习的特点与目标，积极进行教学方法的创新与变革，尽快走出当前的教学困境，最终使学生能够就自己所学或所掌握的东西做出独立的评价，形成某种观点，不仅能够看到其优势，也能认识其不足。
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user: 摘 要 取整函数是一种常见的函数，它的形式简单，性质非常独特，在求极限、求导、求积分等的问题上都有广泛应用。应用取整函数的性质，建立一个啤酒瓶换啤酒的实数集到整数集的一个映射，将任意实数转化成整数，解决如何更加优化地买啤酒。通过把超市促销活动啤酒瓶换啤酒问题转化为数学模型，根据取整函数的性质，导出一些结果；并且对这个数学模型进行理论深入探讨与延伸，从而得到一般性的结论。结合我们得到的结论，进一步对结论进行应用，简化实际问题。 关键词 :啤酒瓶换啤酒，取整函数，极限，利润 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 身为九零后的我们，小的时候最开心的一件事情就是提着许多啤酒瓶帮父亲去超市换啤酒。啤酒瓶换啤酒，不仅可以让父亲喝到爽口的啤酒，还能让小时候的我们开心地帮父亲做事情。那么，超市为什么会允许空瓶可以换啤酒呢？一个空瓶如果被收废品的收走，一个也就0.4元，超市一般会采取4个瓶子换一瓶啤酒，某品牌啤酒售价4元，如果可以允许空瓶换啤酒，那么相当于当作废品回收的4个空瓶1.6元就可以买一瓶4元的啤酒。是不是意味着消费者买的啤酒越多，商家就会赔钱呢？对此问题，我们就在本文进行研究，得到进一步的结论。
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user: 2. 预备知识 取整函数是一类常用的函数，取整函数分为上取整函数和下取整函数，下取整函数是一种常见的取整函数，又称为高斯函数，它表示不超过x的最大整数，记为 ⌊ x ⌋ ；它表示不少于x的最小整数，记为 ⌈ x ⌉ . 取整函数具有若干性质可见于文献 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] ，本文只选择部分简单性质。 性质1 对于任意的实数，有 ⌊ x ⌋ ≤ x ； ⌈ x ⌉ ≥ x ； ⌊ x ⌋ = x ⇔ x是一个整数 ⇔ ⌈ x ⌉ = x 。 当x不是整数时， ⌊ x ⌋ − ⌈ x ⌉ = 1 ; x − 1 < ⌊ x ⌋ ≤ ⌈ x ⌉ < x + 1 ; ⌊ − x ⌋ = − ⌈ x ⌉ ; ⌈ − x ⌉ = − ⌊ x ⌋ 根据取整函数定义，证明以上结论。 性质2 设n为整数，则有 ⌊ x ⌋ = n ⇔ n ≤ x < n + 1 ; ⌊ x ⌋ = n ⇔ x − 1 < n ≤ x ; ⌈ x ⌉ = n ⇔ n − 1 < x ≤ n ; ⌈ x ⌉ = n ⇔ x ≤ n < x + 1 ; ⌊ x + n ⌋ = ⌊ x ⌋ + n ; ⌈ x + n ⌉ = ⌈ x ⌉ + n 性质3 设n为整数，则有 x < n ⇔ ⌊ x ⌋ < n ; n < x ⇔ n < ⌈ x ⌉ ; x ≤ n ⇔ ⌈ x ⌉ ≤ n ; n ≤ x ⇔ n ≤ ⌊ x ⌋ 性质4 设 f ( x ) 是任意的连续、严格单调递增函数，且具有性质：当函数值 f ( x ) 为整数时，自变量x也是整数，则有 ⌊ f ( x ) ⌋ = ⌊ f ( ⌊ x ⌋ ) ⌋ ⌈ f ( x ) ⌉ = ⌈ f ( ⌈ x ⌉ ) ⌉ 特别地，当 x ≥ 0 时，有 ⌊ ⌊ x ⌋ ⌋ = ⌊ x ⌋ ; ⌈ x ⌉ = ⌈ x ⌉
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user: 3. 问题的提出 身为九零后的我们，小的时候最开心的一件事情就是提着许多啤酒瓶帮父亲去超市换啤酒。啤酒瓶换啤酒，不仅可以让父亲喝到爽口的啤酒，还能让小时候的我们开心的帮父亲做事情。其实这正是一种超市的营销手段，不仅可以对资源进行回收，还可以刺激消费。本文中实例参考于文献 [ 4 ] 和 [ 5 ] 。啤酒瓶换啤酒问题：在销售某品牌啤酒时，规定：购买某品牌啤酒时，可以用此品牌的四个啤酒瓶换一瓶啤酒。结果此品牌啤酒的销售量直线上升，取得了很好的经济效益，从而占领了较大市场份额。这个问题大家在学习数学的道路上都遇到过，现在我对此问题进行深入思考、分析： 1) 易知，一次购买10瓶时，按“4个啤酒瓶换1瓶”的规定，可换3瓶啤酒。如果一次购买20瓶时，可换多少瓶啤酒？会是6瓶吗？ 2) 当一次购买的数量很多时，比如，1000瓶、99，999瓶，如何算出可换多少瓶啤酒？ 3) 假设每瓶啤酒的价格是a元，则花10a元可得12瓶，平均每瓶合10a/12元，小于a元/瓶。 4) 从理论上讲，当一次购买的数量为无穷大时，可换啤酒量占购买量的比会是一个常数吗？ 5) 从理论上讲，当一次购买的数量为无穷大时，按照规定，商家会赔吗？平均每瓶啤酒的价格会降到0吗？如不是，会是多少？ 6) 假设现有900人，每人只喝3瓶啤酒，按照规定，请问一次购买多少瓶即可满足每人3瓶？
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user: 4. 问题的探究 问题：某个超市开展优惠促销活动，规则是：某牌啤酒4个空瓶换1瓶，请问购买n瓶( n ≥ 4 )，可以换多少瓶啤酒？ 1) 数学模型的建立 假设一次购买n瓶( n ≥ 4 ， n ∈ N )啤酒。 首先4个空啤酒瓶换1瓶，然后在剩余的(n – 4)瓶中取3个空瓶，再加上前面的1个空瓶就是4个空 瓶即可换1瓶啤酒，显然(n – 3)中共有 ⌊ n − 4 3 ⌋ 3个，所以一次购买n瓶啤酒的可换的啤酒数为 Δ N = ⌊ 1 + n − 4 3 ⌋ = ⌊ n − 1 3 ⌋ 。 应用例举： 例1：设一次购买100瓶，则可增加 Δ N = ⌊ 100 − 1 3 ⌋ = 33 瓶，现在共有 100 + 33 = 133瓶。 例2：设一次购买999瓶，则可增加 瓶，现在共有999 + 332 = 1331瓶。 2) 当购买很多啤酒时，换得的啤酒数量ΔN占购买量n多少？ 即 n → ∞ 时， Δ N n 是否有极限？若有，极限是多少？ 由以上可知，显然 lim n → ∞ Δ N n = lim n → ∞ 1 n ⌊ n − 1 3 ⌋ 1 n ( n − 1 3 − 1 ) < 1 n ⌊ n − 1 3 ⌋ ≤ 1 n n − 1 3 1 n ( n − 4 3 ) < 1 n ⌊ n − 1 3 ⌋ ≤ 1 n n − 1 3 lim n → ∞ 1 n n − 4 3 = lim n → ∞ 1 n n − 1 3 = 1 3 lim n → ∞ Δ N n = 1 3 即购买足够多时，增加量占购买量 1 3 。 例3：当 n = 8888888 时， Δ N = ⌊ 8888888 − 1 3 ⌋ = ⌊ 2962962.33 ⌋ = 2962962 Δ N n = 0.333333296 例4：当 n = 10000000000 时， Δ N = ⌊ 10000000000 − 1 3 ⌋ = ⌊ 3333333333 ⌋ = 3333333333 Δ N n = 0.333333333 由以上两个例题分析得，当购买的数量越多时， Δ N n 越接近 1 3 。 3) 由简单到复杂 问题普遍化：设k个空瓶换1瓶( k > 4 ， k ∈ N 常数)。 首先k个空啤酒瓶换1瓶，然后在剩余的(n − k)瓶中取(k − 1)个空瓶，再加上前面的1个空瓶共k个空瓶即可又换1瓶。 显然，(n − k)中有 ⌊ n − k k − 1 ⌋ 个(k – 1)。 所以一次购买n瓶啤酒的增加量 Δ N = 1 + ⌊ n − k k − 1 ⌋ = ⌊ n − 1 k − 1 ⌋ 因为 1 n n − k k − 1 = 1 n ( n − 1 k − 1 − 1 ) < 1 n ⌊ n − 1 k − 1 − 1 ⌋ ≤ 1 n n − 1 k − 1 且 lim n → ∞ 1 n n − k k − 1 = lim n → ∞ 1 n n − 1 k − 1 = 1 k − 1 所以 lim n → ∞ Δ N n = 1 k − 1 即k个空瓶换1袋。如果购买的足够多时，则可换啤酒量就是购买量的 1 k − 1 。 4) 设k个空瓶换m瓶( k > m ， ， k ∈ N ， m ∈ N 常数)。 首先有k个空啤酒瓶换m瓶，然后在剩余的首先有k个空啤酒瓶换m瓶，然后在剩余的(n – k)瓶中取(k – m)个空瓶，再加上前面的m个空瓶共k个空瓶即可又换m瓶。 显然(n – k)中共有 ⌊ n − k k − m ⌋ 个k − m。 所以一次购买n瓶啤酒的增加量为 Δ N = m + m ⌊ n − k k − m ⌋ = ⌊ m n − m 2 k − m ⌋ 。 因为 1 n m n − m m − k + m k − m = 1 n ( m n − m m k − m − 1 ) < 1 n ⋅ ⌊ m n − m m k − m ⌋ ≤ 1 n ⋅ m n − m m k − m 且 lim n → ∞ 1 n m n − m m k − m = m k − m 所以 lim n → ∞ Δ N n = m k − m ，即k个空瓶换m瓶啤酒，如果购买足够多时，则增加量占购买量的 m k − m 。 对于消费者：设每瓶啤酒售价是a元(a > 0)，则显然k个空瓶换m瓶时，实际售价为 lim n → ∞ n a n + Δ N = lim n → ∞ n a n + ⌊ m n − m m k − m ⌋ = lim n → ∞ n a n k − m m k − m = k − m k a 可见对于消费者来说k个空瓶换m瓶啤酒时，m越接近于k，越省钱。 例5：设每瓶啤酒单价是a元，则“8个空瓶换2瓶”时，即k = 8，m = 2时，实际售价等于 3 4 a 元。 对于超市：设每瓶啤酒的进价是b元( a > b > 0 )，则显然k个空瓶换m瓶啤酒时，超市利润为 lim n → ∞ n ( a − b ) n + Δ N = lim n → ∞ n ( a − b ) n + ⌊ m n − m m k − m ⌋ = lim n → ∞ n ( a − b ) n k − m m k − m = k − m k ( a − b ) 即只要m < k，超市就不会赔钱，而且m越小，超市利润越高。 例6：设每瓶啤酒售价a元，进价b元，则“8个空瓶换2瓶”时，即k = 8，m = 2时利润等于3/4 (a − b)。
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user: 5. 几类应用 应用一： 如果啤酒4个空瓶换1瓶的游戏规则不变，每瓶啤酒进价2元，售价4元。假设现有900人，问一次购买多少瓶可使每人3瓶？超市利润是多少？对于消费者，可以省多少？ 设一次购买n瓶可使每人3瓶，利润为y，消费者实际花费z元，则有 2700 ≤ ⌊ 4 n − 1 3 ⌋ n ≥ [ 2025.25 ] = 2026 y = n ⋅ ( 4 − 2 ) = 2026 × 2 = 4052 z = n ⋅ ( 4 − 1 4 ) ⋅ 4 = 6078 消费者可以省 ( 900 × 3 − 2026 ) × 4 = 2696 元，可见这是一笔不小的数目。 一般地，假设现有M人，问一次购买多少瓶可使每人3瓶？超市利润是多少？对于消费者，可以省多少？ 设一次购买n袋，利润为y，消费者实际花费z元，显然有 3 M ≤ [ n + Δ N ] = n + ⌊ n − 1 3 ⌋ = ⌊ 4 n − 1 3 ⌋ 3 M ≤ 4 n − 1 3 得 n ≥ 9 M + 1 4 y = n ⋅ ( 4 − 2 ) ≥ ( 9 M + 1 2 ) ( 4 − 2 ) = 9 M + 1 2 z = n ⋅ ( 4 − 1 4 ) ⋅ 4 ≥ 9 M + 1 4 × 3 = 27 M + 3 4 消费者可以省 ⌊ 3 M − 9 M + 1 4 ⌋ × 4 = ⌊ 3 M − 1 ⌋ 。 显而易见当人数越多时，越省钱，当然买的越多，对于超市来说，利润越大。 应用二：假设游戏规则改为：每瓶啤酒进价2元，售价4元，k个空瓶换1瓶，那么，现有A人，问一次购买多少瓶可使每人3瓶？超市利润是多少？对于消费者，可以省多少？设一次购买n瓶，利润为y，消费者实际花费z元，显然有 3 A ≤ n k − m m k − m 从而 n ≥ 3 A ( k − 1 ) k y = n ⋅ ( 4 − 2 ) ≥ 3 A ( k − 1 ) k ⋅ 2 = 6 A ( k − 1 ) k z = n ⋅ ( k − 1 k ) ⋅ 4 ≥ 3 A ( k − 1 ) k ⋅ k − 1 k = 12 A ( k − 1 ) 2 k 2 消费者可以省 ( 3 A − 3 A ( k − 1 ) k ) ⋅ 4 = 12 A k 。 应用三：假设游戏规则改为：每瓶啤酒进价2元，售价4元，k个空瓶换m瓶，那么，现有B人，问一次购买多少瓶可使每人3瓶？设超市利润是多少？对于消费者，可以省多少？ 设一次购买n瓶，利润为y，消费者实际花费z元，显然有 B ≤ n k − m 2 k − m ，从而 n ≥ B ( k − m ) + m 2 k y = n ⋅ ( 4 − 2 ) = 2 B ( k − m ) + 2 m 2 k z = 4 n ⋅ k − m k ≥ 4 B ( k − m ) 2 + 4 ( k − m ) k 2 k 2 消费者可以省 ( 3 B − B ( k − m ) + m 2 k ) ⋅ 4 = 4 ( 2 B k + B m − m 2 ) k 。
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user: 摘 要 “三全育人”综合改革是对育人项目、载体、资源的整合，也是对长远育人格局、体系、标准的重新建构。大学课堂是教书育人的重要载体，本文通过Sepic和Cuk电路课堂教学内容的思考与整理，首先探讨两种电路的优缺点，然后将两者进行有机结合，团结协作，共同完成更好的性能。从而将知识传授与育人理念相融合，为探索优质大学课堂建设，办好中国特色社会主义大学、构建三全育人体系奠定基础。 关键词 :三全育人，电力电子，教学方法，探讨 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 党的十九大以来，教育部启动了“三全育人”综合改革试点，指导建设了省级高校思想政治教育中心，和思想政治工作创新发展中心，倡导高校要从“教”走向“育”，构建育人新模式，营造育人新生态，全面提升人才培养水平。大学课堂是高等教育最主要、最直接的教育阵地，是高等学校人才培养的重要环节和主要渠道，课堂教学状况的好与坏直接影响人才培养的质量，并关系到大学教育培养目标的实现 [ 1 ] - [ 8 ] 。因此，要实现“知识传授、能力培养、素质提高”的教育目标，深化课堂教学模式的改革和创新，具有重要而深远的意义。本文从Sepic和Cuk电力电子变换器的课堂教学出发，探索一种新的讲解方法。先给出两种电路结构，分析两种结构的异同点，然后将针对设计环境，将两者相结合，构造新型电路结构，同时在整个课堂过程中，增加师生之间，学生之间的互动，期望达到教书与育人相融合的教学效果。
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user: 2. Sepic和Cuk变换器 现代电力电子技术课程中，Sepic和Cuk变换器是两种重要的基本电路结构 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] 。然而在实际教学中，我们发现许多学生对这两种电路结构的理解不够深刻，而且对电路的认识也相对孤立，经常混淆两种电路的特点，引起了作者在教学过程的深入思考。本文探索了一种新的教学模式，使同学在知识层面上既能理解两种变换器各自的特点，又能将两种变换器进行优势互补，组合应用。同时在思想意识层面进一步延伸，有意识引导同学之间的互相认同，乐于团结协作。这样的教学模式既能加深学生对概念的理解能力，又能增强同学之间的互动性，还能进一步引领学生培养良好的道德品质，为“三全育人”做好基础工作。 首先在基本Boost变换器的基础上给出Sepic变换器的电路结构，如图1所示。讲解时，可以强调Sepic变换器就是在Boost变换器基础上插入一个电容和电感网络，从而可以实现升降压功能，且输出电压与输入电压相比为同向输出。可以向同学们简要介绍其基本工作原理：当S 1 导通时U in -L 1 -S 1 回路和C 1 -S 1 -L 2 回路导通，L 1 ，L 2 储能。S 1 关断时U in -L 1 -C 1 -D 1 -负载回路和L 2 -D 1 -负载回路导通，此时U in ，L 1 ，L 2 共同向负载供电。这时可以设置一个问题：这样的Sepic电路在实际使用的过程中有什么优点和缺点？ 然后给出Cuk电路结构如图2所示。首先提示这个变换器的输入端与基本Boost变换器也完全相同，让同学们心理上放松，觉得并没有他们想象的那么复杂。进一步讲解时，可以从结构上强调：将Sepic变换器的电感L 2 与其输出二极管互换位置就构成了Cuk变换器。其基本工作原理：S 2 导通时U in -L 3 -S 2 回路和C 3 -S 2 -C 4 -L 4 回路导通，L 3 ，L 4 储能。S 2 关断时U in -L 3 -C 3 回路和L 4 -D 2 -负载回路导通，L 3 ，L 4 放电。需要提醒同学们Cuk电路的特点是输出电压与输入电源电压反向，但其输出端的电感可以起到抑制电流波动的作用。 图1. Sepic斩波电路 图2. Cuk斩波电路 从现有文献看，单独使用两种变换器的实际应用仍然不多。在这里设置一个问题：如要实现更高的升压变比，而且功率开关管的电压应力不能增加，如何实现？提示：假设每个同学能提起在物体的重量分别为G1和G2，如果需要将一重量为G1 + G2的重物移动，同学们可以使用什么办法？显然，两个同学合作，就可以将重量为G1 + G2的重物移动。大家自然可以想到：如果把两个变换器进行组合，让它们共同来完成更高的升压变比，是不是可以解决上述问题？先将这个问题留给同学分组讨论，各组在合作的基础上整合各自想法给出方案，不仅能增强同学们自主学习的能力，也能使同学们互相协作，发现彼此的思维特点，纠正自身的思维定势，而且增强了课堂的趣味性。
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user: 3. Sepic和Cuk变换器的结合 可以把Sepic和Cuk两个变换器分别看作两个生命体，假设它们从欣赏和包容的角度去看待彼此，就会发现彼此的优点和自身的不足，从而走向合作的路径。由于上述两个电路的输入端相同，所以可以并联连接；又由于输出端极性与输入电源的极性相反，所以可以串联连接，这样就可以构造出能够完成上述功能的Sepic-Cuk变换器(图3)。接着让同学们体会组合后Sepic-Cuk变换器的特点，自主分析其工作做原理。必要时可以提醒组合后与单个变换器的工作原理是否发生了变化？组合后的变换器是否保留了独立变换器的优点？目的是让同学们体会为了很好的完成某一任务(如课堂秩序，课堂教学效果等)，即便个人的力量可能非常薄弱，如果能做到同学们之间相互合作，相互配合；师生之间互相包容，互相取长补短，就会为营造优质课堂打下坚实的基础。然后再对该组合变换器进行知识点的分析。 图3. 组合式Sepic-Cuk变换器 变换器工作原理简要分析方法 假设电容C 1 、C 3 很大，变换器工作在稳态时，电容C 1 、C 3 电压基本保持不变，在不同工作状态下组合变换器的工作模态和关键波形如图4和图5所示。接着引导同学们推导出电路的关键参数，并在MATLAB/Simulinnk仿真环境中进行验证，学会观察波形的方法。 图4. 电流连续模式等效电路 图5. Sepic-Cuk变换器的关键波形
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user: 4. 课堂互动环节的进一步设置 为了培养学生独立思考和互相协作的能力，关于Sepic-Cuk组合变换器工作在DCM模式下的工作过程留给同学们分组讨论。另外可以进一步引导学生进行发散性思维，将学过的典型变换器进行总结，分析各个变换器的优缺点。然后，以实现高电压增益，低电压应力的功能为目标，来调动学生的积极性和主动性，要求每组进行课堂讲解，能否发现哪些变换器可以进行类似的组合。这种教学模式既能加强同学之间、师生之间的交流与合作，又有利于对彼此思想的了解与包容，有利于培养德智体美劳全面发展的高素质优秀人才。
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user: 5. 结论 本文从电力电子电路的课堂教学出发，将知识传授与育人理念相融合，将“三全育人”的思想逐步落实到课堂教学中，为构建教书育人一体化平台，全面提升人才培养水平奠定坚实的基础。
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user: 摘 要 大学英语阅读研究作为大学英语教学研究中的重要内容，一直受到广大学者的关注，本文将运用信息可视化软件CiteSpace，针对中国知网(CNKI)数据库(1992~2018)中收录的大学英语阅读教学相关研究析，旨在客观揭示我国大学英语阅读教学的研究热点和发展趋势，为大学英语阅读研究和发展提供借鉴。 关键词 :大学英语，阅读教学，CiteSpace，可视化分析 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 《大学英语教学大纲》中指出：“培养学生具有较强的阅读能力和一定的听、说、写、译能力。”同时也强调教学中要注重学生阅读能力的培养(李森，2002) [ 1 ] 。阅读是提高学生综合运用语言能力的基础，阅读能力在一定程度让决定了学生获取关键信息的深度和广度。由此可见，大学英语阅读研究作为大学英语教学研究中的重要内容，一直受到广大学者的关注，有着举足轻重的地位。本文将运用信息可视化软件CiteSpace，针对中国知网(CNKI)数据库(1992~2018)中收录的大学英语阅读教学相关研究进行可视化分析，展示出我国二十多年来大学英语阅读教学的研究热点及其演进，进行一个阶段性的回顾与总结，旨在为今后大学英语教学研究和发展提供借鉴。
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user: 2. 研究设计 2.1. 数据采集和处理 本文以中国知网(CNKI)数据库为数据来源，对数据进行采集，具体操作为，在“期刊”的“高级检索”中以“1992~2018”为时间段，输入检索条件为：“主题”或者“关键词”或者“篇名”为“大学英语阅读教学”；为了保证期刊的权威性，笔者在“来源类别”中选择“核心期刊”和“CSSCI”进行检索，得到期刊文献229篇，手动剔除一些如教材评析，教学设计，新闻等非学术文章之后，共得到有效文献记录200条。 2.2. 研究工具与方法 本次研究的主要工具为CiteSpace V软件最新的5.3 R4版本，对我国大学英语阅读教学研究的知识图谱进行绘制，运用文献计量法和科学知识图谱分析技术对文献信息进行处理，同时对相关关键词进行关键词共献分析，追踪其研究热点和发展趋势。