DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
system: [SYSTEM]

user: 5. 结论 青少年自我同一性不仅可以直接影响网络成瘾，还可以通过压力和逃避的链式中介作用间接影响网络成瘾。
system: [SYSTEM]

user: 摘要 针对STEP格式钣金模型，研究了一种特征识别方法用于提取交换格式模型中的特征信息。首先，从钣金B-rep模型中提取面、环和边等拓扑信息进行分类和组合，创建与特征有关的榫接面集、腹板面集和弯边面集。然后结合环、边信息，根据几何形状识别钣金件的基础特征、修剪特征和变形特征，判断特征间的父子关系并提取特征参数。实验表明该方法可有效识别出标准交换格式钣金模型的特征。
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 钣金件广泛应用于航空航天、轻工、电子等众多领域，因其包含特殊的形状和特征，如弯边、榫接和纵梁切口等，在跨平台的信息交换如STEP和IGES格式文件存储中，其特征信息会丢失，对于后续的模型处理、重建，以及加工工艺和模具设计产生不利影响。因此有必要对交换格式的钣金模型进行特征识别和提取。 钣金件有其自身的特点，一般是金属薄板或者毛坯经过变形、修剪等加工而成。目前已出现不少钣金特征识别方法，用于修剪特征、变形特征和自由曲面特征的识别。修剪特征是通过剪切操作，如下料，开口，冲孔和切断等形成的，具体可采用基于几何形状和拓扑的推理方法 [ 1 ]、基于布局冲孔刀具路径规范的轮廓偏移 [ 2 ] 等方法进行识别；而变形特征的形成是纯变形(如弯曲)或剪切和变形操作共同作用的结果，可采用基于中心平面模型 [ 3 ] [ 4 ]、基于图 [ 5 ] 以及基于规则 [ 6 ] 的特征识别方法；自由曲面特征是通常由自由曲面的变形所形成的，具体可采用基于形状匹配 [ 7 ]、基于分离曲线 [ 8 ] 等方法识别。上述特征识别方法有的针对某种单一特征，有的稍显复杂。 本文基于ISO 01303-42中非刻面流形信息B_rep的定义，从STEP格式中提取钣金件几何和拓扑信息，经分类、组合，识别并恢复三维模型中的特征信息。
system: [SYSTEM]

user: 2. 特征定义 特征可定义为几何模型的一部分，在产品生命周期的多个阶段具有特定意义，并由其属性来描述。特征的属性包括几何结构、与其它特征的父子关系和参数三部分。 特征的几何结构由几何和拓扑信息组成，可用于区分不同的特征；与其它特征之间存在的父子关系，反映了几何模型中的特征创建顺序，由其几何结构之间相邻的拓扑信息表示；参数可从其几何结构中提取，分为数值或非数值两种类型，可体现出设计意图。例如，孔特征中，孔的面是其几何结构，通过孔的边描述和父特征的关系，参数包括孔的位置和直径。 本文研究的钣金件经折弯、冲压等工艺加工，并由横向框架支撑的纵梁加固，是一种比强度高的半单壳的结构。根据钣金件加工所采用的工艺类型将钣金设计特征分为基本特征、修剪特征和变形特征，如图1所示。 (1) 基础特征其几何结构构成钣金模型主要几何表面，分为腹板、弯边、变形弯边以及组合弯边等特征。腹板是通过切割毛坯和在其上创建其它特征的变形操作形成的，其几何结构中含有钣金模型中最大面积的平面。弯边和变形弯边是在其父特征(腹板或者弯边)的外部边界上经过折弯操作或榫接变形所形成的，具有相似的几何结构。组合弯边是由多个连接的弯边组合而成。如图2所示，面积最大的平面是腹板特征的几何结构，其中腹板边界是通过切割毛坯(绿色线表示)，以及其上创建弯边等特征的变形操作(红色线表示)形成的。 图1. 钣金模型特征分类 图2. 基础特征示例 (2) 修剪特征是在基本特征几何表面进行修剪操作而成的，分为开口、孔、纵梁开口、止裂口和倒角，如图3所示。开口是通过删除其父特征的一部分来形成，并不会修改父特征的外部边界。孔可以认为是圆形的开口。纵梁开口是通过修改父特征的边界，并拆分由双侧榫接产生的弯边或者变形弯边而形成的，主要目的是为了给纵梁留出空间。止裂口可以避免相因邻弯边之间的尖锐邻接导致的开裂。倒角是通过圆滑的凸角形成的，通常位于孔的附近，与其对应的孔具有同心约束。止裂口和倒角可以被视为其父特征的一部分，但由于可体现出设计意图，因此将它们视为不同的特征。 图3. 修剪特征示例 (3) 变形特征是对父特征进行变形操作而形成的，包括冲压开口、冲压孔、榫接、双侧榫接、筋和浅成型等，如图4所示。冲压开口和冲压孔是通过移除父特征一部分，并在移除部分的边界处形成加强边来形成。榫接和双侧榫接是在腹板或弯边上产生凹坑的阶梯变形，是变形弯边等特征形成原因。筋是由腹板部分突出而成的，可以是直的或弯曲的。浅成型是经过模具冲压等操作形成的。 图4. 变形特征示例
system: [SYSTEM]

user: 4. 实验 在Windows7操作系统下，使用NX UG API在VS2015环境下进行开发，利用C++编程实现STEP格式钣金模型的特征识别。图17显示钣金模型的特征识别结果。具体识别步骤如下： 1) 提取STEP格式的钣金件3D B-rep 模型的面、环和边等信息，从面积最大的面开始，根据相邻面的连续性、面周围邻接特点对面进行分类和转化，并依次构建榫接面集、腹板面集和弯边面集，然后对环和边进行分类； 2) 通过腹板面集识别出腹板，并由榫接面集和腹板面集之间的邻接特点确定腹板上的子榫接和弯边的子榫接。弯边上的榫接区别了弯边和变形弯边，并检测弯边或者变形弯边的子榫接或者父榫接，识别出双侧榫接； 3) 在因榫接变形的弯边找到以后，还要检测组合弯边和其余弯边的存在。在弯边对和变形弯对基础之上，识别出止裂口； 4) 通过腹板面、墙面的外环上的边，识别倒角，并在其非外环上识别孔、开口，浅成型等特征。 图17. 钣金模型和特征 识别出的具体特征及特征关系如表1所示。 Table 1 Features and parent-child relationship in sheet metal mode 类型 个数 编号 父特征编号 子特征编号 腹板 1 1 2~4， 7~9， 21~22 榫接 1 2 1 弯边 1 3 1 5， 10 弯边 1 4 1 11 双侧榫接 1 5 3 变形弯边 1 6 1 20 弯边 1 7 1 12~19 止裂口 1 8 1 倒角 1 9 1 倒角 1 10 3 倒角 1 11 4 倒角 1 12-13 7 孔 6 14-19 7 孔 1 20 6 开口 1 21 1 浅成型 1 22 1 表1. 钣金模型特征及父子特征关系
system: [SYSTEM]

user: 5. 结论 (1) 基于STEP格式文件中的几何拓扑信息，研究了一种钣金模型特征识别方法，可有效识别、恢复钣金模型中的设计特征。 (2) 根据连续性和邻接特点，将模型中的面分为腹板面、折弯面、墙面、连接面和内环面，经分类转化形成折弯面–连接面–折弯面、墙面–折弯面–墙面的连接方式，方便钣金件面集的创建和特征的识别。 通过创建腹板面集、榫接面集和弯边面集，可快速识别钣金件的腹板、弯边、榫接和双侧榫接等基础特征、变形特征，以及其它修剪特征。
system: [SYSTEM]

user: 摘要 复线性微分方程， f ( k ) + A k − 1 ( z ) f ( k − 1 ) + ⋯ + A 0 ( z ) f = F ( z ) 在不同空间上解的性质被许多学者研究，如Hardy空间，Dirichket空间等等，在这些空间上考虑了解的函数空间属性。在该文章中，我们主要研究了该方程在 γ -Bloch-Orilicz空间上解的函数空间属性以及解的增长性，其中 A j ( z ) ( j = 0 ， 1 ， ⋯ ， k − 1 ) ， F ( z ) 是单位 D = { | z | < 1 } 上的解析函数。
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 1982年，Pommerenke研究了二阶复线性微分方程 f ″ + A 0 ( z ) f = 0 的解与空间的关系，给出了该方程系数的一些条件，得到了该方程的解属于哈代空间H 2 ，详见文献 [ 1 ]，2000年，J. Heittokangas在文献 [ 2 ] 中给出了该方程得到了复线性微分方程系数的一些条件下，得到了方程的解属于一些解析空间的结论，J. Heittokangas也在该文章中得到了复线性微分方程的系数如果在单位圆D上解析，那么它的解在单位圆D上也是解析的。在那之后，单位圆上的复线性微分方程的解析解和一些函数空间关系被许多学者研究，并且得到了很多有意义的结论，详见文献 [ 3 ] - [ 11 ]，下面我们将主要考虑复线性微分方程。 f ( k ) + A k − 1 ( z ) f ( k − 1 ) + ⋯ + A 0 ( z ) f = F ( z ) (1) 其中系数 A j ( z ) ( j = 0 ， 1 ， ⋯ ， k − 1 ) 是单位圆D上的解析函数并且 F ( z ) ≠ 0 ，在以上的条件的基础上我们得到了一些相关结论。 为了证明我们的结论，我们需要引入一些如下的基本的概念。
system: [SYSTEM]

user: 3. 相关引理 为了证明本文中的结论，我们需要如下引理； 引理1 [ 19 ] 令u， v为 [ 0，1 ) 上的非负可积函数，且c为一个0的常数，如果对任意的 t ∈ [ 0，1 ) 有 u ( t ) ≤ c + ∫ 0 t u ( s ) v ( s ) d s 那么 u ( t ) ≤ c exp ( ∫ 0 t v ( s ) d s ) 引理2 [ 20 ] 若方程(1)的系数 A j ( j = 0 ， 1 ， ⋯ ， k − 1 ) ， F ( z ) 都是D上的解析函数， f ( z ) 为方程(1)的解，那么存在常数 C 1 ， C 2 满足 C 1 > 0 ， C 1 ≤ C ∑ j = 0 k − 1 | f ( j ) ( 0 ) | ， C 2 > 0 ，则对于所有的 z = r e i θ ∈ D 有 | f ( r e i θ ) | ≤ ( C 1 + 1 ( k − 1 ) ! ∫ 0 r | F ( s e i θ ) | ( 1 − s ) k − 1 d s ) ⋅ exp ( C 2 ∑ j = 0 k − 1 ∑ n = 0 j ∫ 0 r | A j n ( s e i θ ) | ( 1 − s ) k − i + n − 1 d s ) 引理3 [ 20 ] 若方程(1)的系数 A j ( j = 0 ， 1 ， ⋯ ， k − 1 ) ， F ( z ) 都是D上的解析函数， f ( z ) 为方程(1)的解，那么对任意的 z ， z 0 ∈ D 有 f ( z ) = ∑ n = 0 k − 1 c n ( z − z 0 ) n + 1 ( k − 1 ) ! ∫ z 0 z F ( ξ ) ( z − ξ ) k − 1 d ξ     + ∑ j = 0 k − 1 ∑ n = 0 j d j ， n ∫ z 0 z A j n ( ξ ) f ( ξ ) ( z − ξ ) k − j + n − 1 d ξ 其中 c n ∈ D 是取决于初始值 f ( z ) ， f ′ ( z ) ， ⋯ ， f k − 1 ( z ) 的常数，常数 d j ， n ∈ Q ，积分路径为D上的逐段光滑的曲线。 引理4 [ 19 ] 若函数 g ( ξ ) 是D上的解析函数，令 h ( z ) = ∫ z 0 z ( z − ξ ) k g ( ξ ) d ξ ， k ∈ N + ， z ， z 0 ∈ D ，则对任意满足 n ≤ k 的自然数n有 h n ( z ) = k ! ( k − 1 ) ! ∫ z 0 z ( z − ξ ) k − n g ( ξ ) d ξ 引理5 若方程(1)的系数 A j ( j = 0 ， 1 ， ⋯ ， k − 1 ) ， F ( z ) 都是D上的解析函数， f ( z ) 为方程(1)的解，那么存在常数 C 1 ， C 2 满足 C 1 > 0 ， C 1 ≤ C ∑ j = 0 k − 1 | f ( j ) ( 0 ) | ， C 2 > 0 ，则对于所有的 z = r e i θ ∈ D 有 | f ′ ( r e i θ ) | ≤ ( C 1 + 1 ( k − 2 ) ! ∫ 0 r | F ( s e i θ ) | ( 1 − s ) k − 2 d s ) ⋅ exp ( C 2 ∑ j = 0 k − 1 ∑ n = 0 j ∫ 0 r | A j n ( s e i θ ) | ( 1 − s ) k − i + n − 2 d s ) 证明：由引理3和引理4，我们有： | f ′ ( z ) | = ∑ n = 1 k − 1 c n n ( z − z 0 ) n − 1 + 1 ( k − 2 ) ! ∫ z 0 z F ( ξ ) ( z − ξ ) k − 2 d ξ     + ∑ j = 0 k − 1 ∑ n = 0 j d j ， n ∫ z 0 z A j n ( ξ ) f ( ξ ) ( z − ξ ) k − j + n − 2 d ξ 其中 c n ∈ D 是取决于初始值 f ( z ) ， f ′ ( z ) ， ⋯ ， f k − 1 ( z ) 的常数，常数 d j ， n ∈ Q ，积分路径为D上的逐段光滑的曲线。我们令 z = r e i θ ， ξ = s e i θ ，满足 0 ≤ s ≤ r < 1 ，我们令 z 0 = 0 ，那么上面的积分路径就变为 [ 0 ， z ] 这条线，这时我们可得 | f ′ ( r e i θ ) | = C 1 + 1 ( k − 2 ) ! ∫ 0 z | F ( s e i θ ) | ( 1 − s ) k − 2 d ξ     + C 2 ∑ j = 0 k − 1 ∑ n = 0 j d j ， n ∫ 0 z | A j n ( s e i θ ) | | f ( s e i θ ) | ( 1 − s ) k − j + n − 2 d ξ 结合引理1，结论得证。
system: [SYSTEM]

user: 4. 定理及证明 有了以上的结论之后，我们在此基础上考虑了方程(1)的解与 γ -Bloch-Orilicz空间之间的关系，并得到了如下的一些结论。 定理1. 若方程(1)的系数 A j ( j = 0 ， 1 ， ⋯ ， k − 1 ) ， F ( z ) 在D上的解析且满足 A j ( k − 1 ) ， F ( z ) ∈ B γ φ ，其中 γ > 0 ，则方程(1)的解 f ( z ) 满足 σ M ( f ) < γ 。 证明：根据 γ -Bloch-Orilicz空间的定义以及定理1的条件可知，存在两个常数 γ ， C 0 > 0 ，对于所有的 j = 0 ， 1 ， ⋯ ， k − 1 和 z ∈ D ，我们有下列不等式成立； | A j k − 1 ( z ) | ≤ φ − 1 ( C 0 ( 1 − | z | 2 ) γ ) ， | F ′ ( z ) | ≤ φ − 1 ( C 0 ( 1 − | z | 2 ) γ ) 令 g ( t ) ≤ φ − 1 ( C 0 ( 1 − | z | 2 ) γ ) ，那么 g ( t ) 在 [ 0，1 ) 上是增函数，则对于任意的 z ∈ D 以及所有的 s ∈ { s : | s | ≤ z } ，有以下不等式成立 | A j k − 2 ( z ) | ≤ | A j k − 2 ( 0 ) | + ∫ 0 z | A j k − 1 ( s ) | d s ≤ | A j k − 2 ( 0 ) | + φ − 1 ( C 0 | z | ( 1 − | z | 2 ) γ ) | A j k − 3 ( z ) | ≤ | A j k − 3 ( 0 ) | + | A j k − 2 ( 0 ) | + φ − 1 ( C 0 | z | 2 ( 1 − | z | 2 ) γ ) ⋮ | A ′ j ( z ) | ≤ ∑ i = 1 k − 2 | A j i ( 0 ) | | z | k − 2 + | A j k − 2 ( 0 ) | + φ − 1 ( C 0 | z | k − 2 ( 1 − | z | 2 ) γ ) | A j ( z ) | ≤ ∑ i = 1 k − 1 | A j i ( 0 ) | | z | k − 1 + φ − 1 ( C 0 | z | k − 1 ( 1 − | z | 2 ) γ ) 通过以上结果，那么对于所有的 j = 0 ， 1 ， ⋯ ， k − 1 和所有的 i = 0 ， 1 ， ⋯ ， k − 1 ，我们有： | A j i ( z ) | ≤ C A j i + φ − 1 ( C 0 ( 1 − | z | 2 ) γ ) 类似地，我们可以得到 | F ( z ) | ≤ C F + φ − 1 ( C 0 ( 1 − | z | 2 ) γ ) 结合引理2，以及(3) (4)两个不等式，那么存在两个正常数 C 1 ， C 2 ，我们可以得到如下结论： | f ( r e i θ ) | ≤ ( C 1 + 1 k ! φ − 1 ( C 0 ( 1 − | z | 2 ) γ ) ) ⋅ exp ( C 2 φ − 1 ( C 0 ( 1 − | z | 2 ) γ ) ) 此时我们有： σ M ( f ) ≤ lim sup r → 1 − log + φ − 1 ( C 0 ( 1 − | r | 2 ) γ ) log 1 r − 1 = lim sup r → 1 − log + ( 1 ( 1 − r ) γ φ − 1 ( C 0 ( 1 + r ) γ ) ) log 1 r − 1 = γ + lim sup r → 1 − log + φ − 1 ( C 0 ( 1 + r ) γ ) log 1 r − 1 = γ 结论得证。 定理2. 若方程(1)的系数 A j ( j = 0 ， 1 ， ⋯ ， k − 1 ) ， F ( z ) 在D上的解析且满足 | A j k − 1 ( z ) | ≤ log α ( 1 − | z | ) β ， | F ( z ) | ≤ α ( 1 − | z | ) β 其中 α > 1 ， β ≥ 0 是两个有限的常数，对于所有的 t ∈ [ 0， ∞ ) ，令 φ ( t ) ≤ t m ( m > 1 ) 成立，那么方程(1)非平凡解 f ( z ) 满足： i) 若 0 < β ≤ k − 1 ，那么 f ( z ) ∈ B m ( β + 1 ) φ ； ii) 若 β > k − 1 ，那么 f ( z ) ∈ B m ( 2 β + 2 − k ) φ 证明：由引理5及定理2的条件可知，存在两个正数 C 1 ， C 2 使得 | f ( r e i θ ) | ≤ ( C 1 + C * ( 1 − r ) β + 1 − k ) ⋅ exp ( C 2 * log α ( 1 − r ) β + 1 ) 成立，其中 C * = α ( β + 1 − k ) ( k − 2 ) ! ， C 2 * 是一个正常数，那么存在一个常数 C 3 > 0 使得 | f ′ ( r e i θ ) | ≤ C 3 ( 1 ( 1 − r ) 2 β + 2 − k + 1 ( 1 − r ) β + 1 ) 成立。 因为 φ ( t ) ≤ t m ，那么我们有 φ ( λ | f ′ ( r e i θ ) | ) ≤ ( C 3 ( 1 ( 1 − r ) 2 β + 2 − k + 1 ( 1 − r ) β + 1 ) ) m 若 0 < β ≤ k − 1 ，则有 φ ( λ | f ′ ( r e i θ ) | ) ≤ O ( 1 1 − r ) m ( β + 1 ) 这就意味着 f ( z ) ∈ B m ( β + 1 ) φ ， 若 β > k − 1 ，我们有 φ ( λ | f ′ ( r e i θ ) | ) ≤ O ( 1 1 − r ) m ( 2 β + 2 − k ) 此时我们便能得到 f ( z ) ∈ B m ( 2 β + 2 − k ) φ ， 结论得证。 给定任意的 t ∈ [ 0， ∞ ) ，令 φ ( t ) = t ，则可以得到下列推论， 推论3. 若方程(1)的系数 A j ( j = 0 ， 1 ， ⋯ ， k − 1 ) ， F ( z ) 在D上的解析且满足 | A j k − 1 ( z ) | ≤ log α ( 1 − | z | ) β ， | F ( z ) | ≤ α ( 1 − | z | ) β 其中 α > 1 ， β ≥ 0 是两个有限的常数，那么方程(1)非平凡解 f ( z ) 满足： i) 若 0 < β ≤ k − 1 ，那么 f ( z ) ∈ B β + 1 ； ii) 若 β > k − 1 ，那么 f ( z ) ∈ B 2 β + 2 − k 。
system: [SYSTEM]

user: 摘要 文章回顾了国外基于生成语法的二语习得研究的进展，分析了其最新研究走势。研究指出，基于生成语法的二语习得研究已经走上跨学科的发展道路，运用神经科学手段探寻语言习得的神经机制，有助于最终解释人类语言习得的本质。文章提出开展基于生成语法理论的中国人习得二语的神经语言学研究。
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 “语言是如何习得的”是语言学研究要回答的基本问题之一。二语习得研究和一语习得研究一样，目的都在于揭示人类语言习得的本质及其规律。20世纪50年代后期和60年代初期，Chomsky创造性的提出语言的基础是基因遗传下来的论断，这无疑是语言学界的革命并为语言学研究注入了新的活力 [ 1 ]。此后生成语法理论的主流便可认为是为解决这一论断的细节问题进行的探索。基于生成语法的二语习得研究与其他语言学流派、理论、模型观照下的二语习得研究，都属于二语习得研究的组成方向，其他二语习得的研究都是从语言外部入手，而基于此理论的二语习得研究属理性主义认识论范畴的研究，它从语言内部入手，研究语言本源，揭示语言生物属性。Herschensohn [ 2 ] 曾阐述二语习得研究采用生成语法框架的三个理由：1) 生成语法研究语言能力而不是语言运用，不但适合二语习得研究而且很有必要，Gregg [ 3 ] 将中介语语法看成一种同质的语言能力，学习者变化不定的语言运用反而给人以假象，对理解二语习得有误导作用。生成语法思路有利于避开二语运用的不足，提出可证伪的假说。2) 二语习得与一语习得一样也面临刺激贫乏问题，学习者能够习得无人讲授的知识，习得输入信息提供不全面、不能被推理出的知识。3) 虽然二语习得与一语习得有很大差别，但是习得者能掌握极其复杂的语言知识且遵循普遍性制约，仅靠死记硬背或其他认知手段是无法完成习得的；生成语法理论为此提供了一个统一框架 [ 4 ]。二语习得不是一种单一的现象，不可能有一种理论模式可以涵盖其全部，生成语法理论语言天赋的观点决定了语言研究应采取内在论的方法进行语言本源的研究，这提供了一种全新的视角探讨人类语言习得现象，也开辟了语言习得研究的新领域 [ 5 ]。 本文梳理基于生成语法的二语习得研究基本发展脉络，并分析其最新动态，力图厘清这一学术领域的“源”和“流”，为国内这一领域薄弱的研究提供参照与借鉴。
system: [SYSTEM]

user: 3. 基于生成语法二语习得研究新走向 3.1. 指导理论更新 继《最简方案》之后，Chomsky又出新作——《语段推导》(Derivation by Phase [ 39 ] )、《最简探索》(Minimalist Inquiry [ 40 ] )和《超越解释充分性》(Beyond Explanatory Adequacy [ 41 ] )——对《最简方案》作以修正，二语习得研究随之得到其观照。Lardiere [ 42 ] 在新的理论框架下对二语习得中参数重设问题进行了再思考。另外Legate [ 43 ]、Bulter [ 44 ] 等也在其观照下开展了相关语言习得的研究。 3.2. 研究范围扩大 学界开始探索不同语法成分间的匹配问题并分析不同语言层面间的接口问题。基于生成语法二语习得研究开始由对形态句法接口考察转向句法、语义和语用的接口，句法语义接口的冠词系统成为研究中介语句法损伤的新切入点。冠词系统的习得和动词屈折形态的习得一样具有不确定性，同时由于中介语中存在冠词相互替代的现象，这为中介语句法损伤研究提供了新的观察视角。有学者从中介语冠词缺失现象入手 [ 45 ] [ 46 ] [ 47 ] [ 48 ] [ 49 ]，得到支持无损伤观的研究结果，但Parodi & Tsimpli [ 50 ] 的研究持反对立场；有学者从冠词替代现象入手 [ 48 ] [ 51 ] [ 52 ] [ 53 ]，研究结果也未达成一致，有的支持无损伤观，有的支持损伤观。另外论元结构的习得提供了观察中介语句法与词库接口习得问题的最佳窗口，近年来逐渐受到重视，目前的研究主要集中在对非宾格结构和致使结构的考察，如Juffs [ 54 ]、Oshita [ 55 ] 和Hye-Ri Joo [ 56 ] 等。 3.3. 神经科学手段的应用 Chomsky的自然主义观认为，语言是一门经验科学，语言研究应按照自然科学的方法进行——即定量的实证研究。Chomsky [ 57 ] 甚至认为“生物语言学的方法是现代语言研究的核心方法”。正是基于这一学术思想，学界不断在实证研究道路上探索，在实验手段和方法上不断更新，积极将先进的神经电生理、神经影像学等神经科学研究手段介入到二语习得研究中。与行为学实验手段相比，ERPs、fMRI等神经语言学手段具有不可比拟的优势，可以实时在线观察到大脑活动，揭示语言的神经基础，更好的为语言本源的研究服务。Ellis [ 58 ] 在其最新描绘的二语习得研究概念框架中就将“脑与二语习得”(the Brain and L2 acquisition)即“二语习得的神经语言解释”(neuro-linguistics accounts of L2 acquisition)作为第五大研究领域，而且将fMRI、ERPs、PET等定义为这一领域的支柱性研究手段 [ 59 ]。由于实验变量控制等各种因素的影响，相关神经语言学的实证研究主要从习得年龄(与习得关键期假说相关)，熟练程度等变量入手，通过考察二语词汇、句法和语义加工的方式探讨二语习得的情况，大多并未直接涉及生成语法理论的验证，但其研究结果可作为进一步理论演绎的基点，为生成语法理论在二语习得中的检验提供独特的视角 [ 60 ]。ERPs的一些指标成分如N400、LAN、P600等在二语习得研究中得到了很好的运用 [ 61 ] [ 62 ] [ 63 ] [ 64 ] [ 65 ] [ 66 ]，同时fMRI研究Friederici [ 67 ]、Grodzingsky [ 68 ] 等发现了除布罗卡区和沃尼克区之外与语言加工相关的其它脑区并对其进行了与语言加工任务相对应的精确定位。这些成果的取得为进一步系统利用神经科学手段在生成语法框架下研究二语习得奠定了坚实的基础。 3.4. 跨学科发展趋势 杨亦鸣，刘涛 [ 69 ] 认为语言是人脑最为高级的功能，所以脑科学研究的最高水平就是语言的认知研究，就是要揭示语言的神经机制；同时当语言学研究的目的从描写人类语言行为发展到解释人类语言能力的时候，语言学也不可逆转地走上了认知科学的道路，语言学由此迅速逼近语言神经机制和脑功能的研究，因此学科交叉研究成为语言学研究的必然趋向。我们对21世纪第一个十年顶级学术期刊关于语言学的文章做了统计，大致可以看出这一趋势。Science从2001到2011共发表语言学文章90余篇，其中大多是研究语言的神经机制，Nature从2001到2011共发表语言学文章50余篇，其中大多亦是关于语言神经机制的研究，另外Language从2001到2011发表过的关于语言习得和神经语言学研究的文章，其总和占十年所有文献的9.9%。国际语言学专业期刊中，Brain and language (美国)和Journal of Neurolinguistics (英国)分别排名第一和第十二。Hauser， Chomsky & Fitch [ 70 ] 于2002年在Science上发表文章，大力倡导语言学应与神经科学、心理科学等相关学科领域携手共同探究人类语言能力。由此可见，语言学、神经科学、心理科学学科交叉，从语言的神经机制入手研究语言及语言习得已然成为国际学术发展的趋势和潮流。 学科交叉发展和新技术新手段的运用对生成语法、二语习得、神经科学手段和神经语言学之间的逻辑关系定位提出了新挑战。我们认为，生成语法是二语习得研究的理论指导基础，二语习得研究是验证这一理论的最好试验田，而神经科学研究手段是最佳实验手段，三者结合进行的研究正是神经语言学研究内容的有机组成。生成语法，二语习得和神经科学研究手段三者的结合既代表了当今学术发展的方向，又是学术研究趋向定量实证研究的必然，三者的有机结合必将为二语习得研究带来新的突破并最终助推“语言是如何习得的”这一基本问题的解决。
system: [SYSTEM]

user: 4. 研究展望 综上可以看出，国外此领域的研究经历几十年的积淀取得了大量成果，并顺应当代学术发展潮流，及时更新指导理论框架，运用最新的研究手段，取得了新的突破。美中不足之处在于以母语为印欧语言者习得另外一门印欧语言为研究对象的文献占据绝大部分，这样虽然一语和二语间存在语际差异，但因二者同属一个语系，所以其共性更大，因此有必要开展不同语系间语言习得的研究。国内近年来虽也有学者涉足这方面的研究但为数极少，况且真正研究普遍语法与第二语言习得理论的则更少，以实验为手段来进行这方面研究的则少乎其少 [ 71 ] (王文斌，2001)。为数不多的研究限于理论层面的探讨，如戴曼纯 [ 72 ]，王文斌 [ 71 ] 等和少量行为实验的研究，如常辉 [ 73 ] [ 74 ]，戴曼纯 [ 75 ] [ 76 ]，朱秀杰 [ 77 ]。近几年出现了少量运用神经科学手段探讨操汉语者习得英语的相关研究但尚不系统，距离生成语法理论观照下系统的开展二语习得的神经语言学研究还有很长的路要走。 鉴于以上问题，我们认为未来国内此领域的研究可着眼于以下两点：首先，运用神经科学的手段，积极开展生成语法理论观照下中国人习得二语的研究。探究语言本源的研究有别于对语言行为的描述，是科学定量的实证研究，避免了语言研究从外部入手面临的大量不可控因素，易于操作且便于证伪。汉语既是世界上使用人口最多的语言，又不属于印欧语系，因此在生成语法理论框架下开展中国人习得印欧语系的研究既可以检验已有研究成果是否是具有普遍性的语言规律，又为这一领域的研究开拓了新的视野，具有重要意义。因此，将先进的研究手段和这一学术命题进行有机结合进行神经语言学范畴的研究正是国内学界同仁急需解决的问题。其次，打破学科界壁，加强学科合作，培养具有国际学术视野的复合型人才。国内此领域的研究之所以开展较少，我们认为一个重要原因就是国内语言学界受传统专业设置和人才培养模式的限制，研究人员一直是以文科背景出身为主体，新技术新手段的出现和不断增强的交叉性学术研究要求正严重掣肘我们这方面研究的开展。在当前不具备复合型人才的现状下，加强与心理学、神经科学的研究人员的学术合作，充分利用自身语言学理论知识和便捷获取国际学术前沿动态的语言优势，积极运用神经科学的实验手段，在生成语法理论框架关照下系统开展二语习得研究成为当务之急。从长远看，亟待培养复合型人才以系统深入的开展此领域的研究。
system: [SYSTEM]

user: 5. 结语 回顾基于生成语法二语习得研究发展脉络，结合最新发展动态，我们认为这一领域研究的演变发展有章可循——理论上基本遵循了生成语法理论发展轨迹，方法论上坚持语言本源的研究，认识论上体现了理性主义与经验主义的完美融合，研究焦点上体现出由宽泛到具体的变化，研究思路上趋向更注重细节和具体问题的探讨，更多的考虑语际差异对语言习得的影响，研究手段上展现出由理论上的演绎到行为实证研究的发展进而到神经科学研究手段介入的走势，并最终走上跨学科发展的道路。国内这一领域的研究与国外相比差距较大，未来研究应紧跟这一学术发展潮流，积极开展基于生成语法理论、中国人习得二语的神经语言学研究。
system: [SYSTEM]

user: 摘要 以疫情期间的纯线上高等数学教学问卷调查为基础，了解学生的学习态度、学习习惯及学习需求。调查显示，至少三分之一的学生不能适应纯线上教学，接近50%的同学宁愿选择纯线下教学而非纯线上教学。在网站上有了基础的教学视频后，教师的答疑解惑归纳总结仍然不可或缺。文章还对后续教学的展开作了一些探索。
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 2020年初的一场疫情改变了许多人的生活轨迹，同时也改变了高等学校的教学方式。绝大多数的高校都从线下教学转换到纯线上教学。本文利用网络(问卷星)问卷调查了某211高校(以下简称A校)的大一学生通过纯线上学习高等数学一个月后的学习情况。问卷从学与教两方面出发设计问题，包括学习习惯、学习方式、学习效果及学生对线上学习的需求和线上教学的改进意见。本文是在问卷调查的基础上，对本学期的线上学习所做的分析总结及对后续教学的一点思考。本文调查结论对同类型的高校学生的开展纯线上教学或者混合式教学都有一定参考意义。
system: [SYSTEM]

user: 2. 调查背景与结果分析 A校的纯线上高等数学教学是从2020年3月初开始的。每个教学班都在超星网络平台上提供教学视频、视频PPT、电子版纸质作业，教材的扫描版，作业参考解答等。每个任课老师还特别为本班(班级人数通常在120人左右)建立了QQ班级群，以方便与学生的沟通。教师一般会按照自己和学生的特点习惯为学生提供一些教学上的帮助。常规的有，每次课的学习导引、课堂互动练习、讲解题目的小视频、课堂互动答疑，课堂互动练习等，部分老师还会提供课程的直播讲解。鉴于之前我校的高等数学教学以传统面授为主，对于线上学习这一新的方式，教师想了解学生学习的真实情况。在这样的教学进行一个月后，我们针对工科学生(高等数学多学分的学生)设计了一次问卷调查，用以了解学生的学习习惯，学习需求和学习效果。本次调查回收有效问卷892份，文末附问卷的设计题目。 以下分两大类分析调查结果。 2.1. 疫情期间学生对高等数学网课的学习态度 1) 每周学习计划的制定与否 从图1中可以看出，接近44%的同学制定了每周的学习计划，且能执行得越来越好，说明此部分同学对线上学习适应性好，在学习上主动性强，不管线上还是线下，学习方式对他们的影响不大。56%的同学没有制定计划或者执行力弱，此部分同学在线上学习过程中的需求应是教师关注的重点之一，尤其这里面有27%的同学是有制定计划但执行不好，没有了学校的集体氛围，他们需要更多的引导和督促。这也正是线上学习对教师的新的要求，如何在这种模式中有效发挥教师的作用？ 图1. 学生周计划制定情况 2) 对于目前的居家高数学习，你是怎么做的？(图2) 图2. 学生学习高数的方式 3) 你怎样评价你这几周来的网络学习？ 以(一)中的第2题为自变量，(一)中的第3题为因变量的数据交叉分析如下(图3)： 由图3交叉数据分析的结果可以看出，学习方式上看书自学为主和看平台的视频学习为主的学生对自我管理效果的认可度高，分别为51.16%，55.08%。而看其他学校的慕课和未找到适合自己学习方式的学生想学却学不进去的占比高，分别为42.11%，68.63%。两者对比明显，说明对学生来说找到自己适合的学习方式才能保证学习效果。同时不管哪种学习方式学生对跟线下学习一样认真对待的认可度普遍低。这也说明传统面授与线上学习的接合是一个值得探讨实践的教学方式。 图3. 高等数学学习效果的自我评价 4) 作业批改后你订正吗？ 图4. 学生对作业订正的态度 图4显示对于课后的作业，80%以上的同学会订正，只有不到5%的同学从不订正。 学生的学习过程中遇到不懂或者不理解的问题，超过80%的同学会先思考，再问老师或者与同学讨论。这些表明，虽然学生在学习的发生之初有主动与被动之分，但在学习的巩固阶段，对于作业的订正及解决学习中出现的问题，80%的同学有自省及自我负责的态度，能够主动想办法解决学习中的问题，也说明了学生在这两方面的需求很大，教师如能精准地了解学生在学习中的问题所在，并能及时反馈，学生的学习效果将会大大提高。这正是教师的教与学生的学可以更好匹配的关键点之一。 对于前一个月的学习，63.23%的同学对能够很好的管理好自己。但依然有34.42%表示自己想学，但学不进去。2.35%同学认为自己在混日子。这些表明，没有老师的监督，超过三分之一的学生的学习会大打折扣。 2.2. 学生对高等数学学习的需求及建议 1) 你对录播视频的语速要求是 图5. 学生对录播视频的语速要求 2) 平台上录播的讲解自测题的视频，你对时长的要求是 图6. 学生对录播视频的时长要求 对照图5和图6，对录播视频的语速，65.02%学生认为适中较好，对于视频的时长，约三分之一的学生认为15~20分钟比较适宜，也有近三分之一的同学认为，时长可以达到30分钟，甚至一个小时。从这两题的结果来看，教师录播的视频不宜过长，人的注意力能高度集中的时间有限，一个视频长度控制在30分钟内为宜，讲习题的视频可以更短些，分段学习效果更好，也方便学生可以利用碎片时间回看。总之教师提供给学生的视频长度及语速，清晰度要给学生一个良好的学习体验，这是最基本的要求。 3) 返校后，高等数学学习方式的选择 以(一)中的第1题为自变量，(二)中的第3题为因变量的数据交叉分析如图7。 4) 返校后，高等数学习题课学习方式的选择 以(一)中的第1题为自变量，(二)中的第4题为因变量的数据交叉分析如图8。 从图7、图8两张数据交叉图来看，四类学生对高等数学习题课线上学习的接受程度比理论课都高，不管哪类学生对高等数学理论的线上学习方式接受度都很低；同时还可看出四类学生对理论课的教学方式明显分为了两个方向：没有学习计划的学生需要线下学习，有学习计划的学生对更愿意尝试线上线下混合教学。这既说明了数学这一科目逻辑推理的特点，又反应了学生自身学习能力的差距。在条件允许的情况下，在后续的学习中对学生分层次展开教学是一个值得探讨的问题。 图7. 返校后学生对高数学习方式的选择情况 图8. 返校后学生对高数习题课学习方式的选择情况 5) 学生对教师提供的学习资源的认可度 以(一)中的第2题为自变量，(二)中的第5题为因变量的数据交叉分析如下(图9)： 图9. 学生对教师提供的学习资源认可度情况 线上学习过程中，教师教的形式发生了改变，课堂面授被慕课或者录播视频取代，教师在学生学习过程中的角色如何能更精准地契合学生学的需求呢？ 从图9中可以看出，教师直播全部课程内容在四类学生中的占比分别为19.19%，26.32%，26.15%，31.37%，并不高，这一点说明我们不能把大学生的线上学习等同于网上直播，与中小学不同，大学生一次课的学习时间为90分钟，长时间的直播导致学习疲劳并影响学习效果。 从本题结果来看，四类学生对“课前发布的课上内容简介”、“讲解题目的小视频”、“作业中的问题反馈”、“固定时间对重难点直播讲解”的认可度都很高，需求相对集中在这四点。这说明教师在课前导学生预习，让学生对将要学习的内容有一个初步了解及课后的答疑、解惑、归纳、总结不管是传统面授还是网络学习都是不可少的，而且网络学习在这四点上比传统面授更加灵活。根据这一结果本学期教师也通过录制视频、直播、QQ群语音来为学生答疑解惑，加深学生对所学知识的理解应用。 线上学习虽是疫情期间的一种应急措施，却也是教师和学生体验线上学习的一次机会，在这次真实的体验之中，学生对自己的自我管理能力，学习能力的评价更客观，对学习过程中各个环节的需求更清晰。大学生本身具备了一定的自主学习能力，学生是能认识到自己是学习的主体，也能认识到学习是一个不断往复的过程，同时需要来自老师的引领和助力。网络时代各种诱惑也很多，学生的学习能力和自律能力的培养同等重要，想自律到能自律除了自身的意志力外也需要借助外力。这也表明，教师的作用也不只局限于传授知识，将学生学科学习与学习能力、自律性的培养相结合也是教师角色作用之一。 高等数学是工科学生很重要的一门基础课，学生学得好与坏对后续专业课的学习有很大影响，完全线上学习只是应急之策，并不是长久可取的。同时学生之间存在学习能力的差异性，按照一个模式来培养对不同层次的学生来说都不是最优选择。大学生学业繁忙，教师教学任务重，教师的教与学生的学如何能更好地匹配，形成合力，提高课堂效能在本次线上学习过程中获得了两点启示“分层”与“精准”。
system: [SYSTEM]

user: 3. 对后续教学的启发 3.1. 分层教学，因材施教，让不同层次的学生都能得到成长 人的学习能力不同是毋庸置疑的，此次疫情期间的线上学习更让教师感受颇深。从学习视频完成情况、课堂互动题的质量及作业完成的时间与质量来看，学生的自律性和学习能力大致存在前、中、后三段分层。前苏联心理学家维果茨基认为教学的最佳效果产生在可能发展区 [ 1 ]，可以理解为学生“跳一跳够得着的目标”。通常教师的教学目标包含五个层面：1) 知识层面指学生凭记忆能够记得的事实性的知识；2) 理解层面，指按自己的理解阐述原理或者逻辑推理；3) 应用层面，指学生将所学到的概念、方法、原则用于其他情境解决问题；4) 分析层面，分析是比理解更高一层的能力，比如各概念之间的关系是相关性的还是因果性的；5) 综合层面，指学生能将学习到的零碎知识综合起来，构成自己的完整知识体系。这五个层面是层层递进的，有时候前面的目标没有达到就很难飞跃到后面的目标。而因学生能力的不同，达到各个层次的需要的时间也不同，传统教学模式教师很难顾及到前段和后段的学生，因此针对不同层次的学生，利用线上线下两种学习方式的适当组合进行分层教学是提高教学效果的有效措施。 1) 对于前段的学生，可采用线上线下混合式教学引导学生自行探索学习为主的学习模式。 在学生学习之前，教师先对所学内容的性质、架构及学习目的给予清楚的说明，提出问题，问题的设计是重要的一环，对学生要有挑战性，之后学生通过慕课自行学习并思考解决问题。鼓励学生在合作中追求新知，在线下互动环节，通过分组讨论、阐述自己的发现，教师作为辅导者的角色，在学生遇到困难时，提示线索作为指引，启发学生发现问题的答案，从而激发学生的潜力。 2) 对于中后段的学生，可采用线上学习做先导，利用线下学习对重难点部分进行二次强化。 根据问卷调查结果可以看到，学生在学习视频学习结束后希望教师对重难点再次讲解，这部分学生对这个需求尤为强烈。慕课的学习内容相对浓缩，学生在慕课学习之后在理解层面上与预定学习目标仍然存在差距，差距多集中在重难点内容上。教师在学生慕课学习中仍要提出问题，但问题类型应偏基础多一些，用于诊断学生对知识点的理解在哪个层次上。在线下教学环节，教师可以通过案例进一步地对这些问题细致讲解，也就是说学生通过教师给出替代经验来学习解决自己的问题，加以练习，内化为自己的经验。当学生积累的经验越来越多，量变引起质变，学习能力就获得了提升。 需要说明的是学习能力的界定并不是绝对的，教育的目的也不是培养千篇一律的人。我们更倾向于认为是学生的学习速度不同，对学习速度不同的学生教师采用不同的教学模式，给予学生适当的助力，是希望学生在学科学习过程中都能得到好的体验，获得成就感，给予自己正向的自我强化，从而建立起自我效能信念 [ 2 ]，取得自己预期的学业成就。 3.2. 利用线上作业和测试，通过数据反馈，让教师精准了解学生在学习过程中的问题所在， 帮助学生的思维能力螺旋式地上升 1) 将作业分为线上作业和纸质作业两种形式。 高等数学课时多，作业量大，通常教师是一周收一次作业，不少同学等一周课全部上完再写作业，这样做的弊端是前面学习的知识没有得到及时巩固，遗忘较多，而且要在短时间内做这么多题，对所学知识又不熟悉理解，时间的利用率不高，对自己哪里掌握得不好也不清楚，学习效率低。大学里的大班教学，教师在课堂上并不能得到很多有效的反馈，就导致教与学的反馈周期长，不能及时形成循环。现在利用线上学习平台，可以把每周的纸质作业进行拆解，1) 将纸质作业中的一部分基础题目设计为选择题发布为每次课堂后的线上作业，每次3~5道题目，通过平台批改，学生在提交答案后能够看到题目的批改结果，以便自己纠错。发现学习论者布鲁纳认为“发现自己的错误”与“发现正确答案”，对有效学习而言是同等重要的。学生发现问题答案，从错误调整到正确的认知历程是对学生学习过程的重要回馈，这一回馈作用，远比外在的奖励更有价值 [ 1 ]。借助于线上作业，既能克服空间与时间的局限，又能促进学生养成每次课后及时复习巩固所学知识的习惯，并能在自我纠错过程中思考自己的问题出在哪里，向老师提出自己的疑问，教师亦能在平台的数据中了解到学生的问题所在，配合学生的需要，教学生如何思维，组织成自己的知识体验，让教与学能够真正相长。2) 在线上作业的基础之上，学生再去做纸质作业中更深层次的题目，对所学知识进行第二遍的巩固运用，将短期记忆转化为长期记忆 [ 3 ]，思维能力进一步得到提升，学习效率势必大大提高。学生的问与教师的答也不局限在课堂上，通过微信群，QQ群，学习平台都可以互动讨论，及时引导学生整理统合，形成知识架构。 2) 针对每个章节的核心概念及重点组织线上测验，进一步得到来自学生学的反馈。 传统教学方式总是在教到半学期或者一学期才举行考试，如果学生考试失败了，教师和学生都不能确切地知道失败的原因在哪里，尤其对数学科目来说各个章节之间具有前后阶层关系，前面的知识点没学好，后面就会越来越困难。其实为了辅助学生学习，我校学生每两周有一次习题课，通常教师会讲一些课外的题目，但效果并不能说是很好，往往会出现讲过的题目学生依然不理解或者讲过的题目并没有给学生带来处理同种类型题目的启示，这也侧面说明了双方的供需不对等。通过网络平台根据教学需要可以进行多次线上测试，而且可以设计不同层次的测试题目，这样在作业之外教师能够进一步得到学生对基础概念、核心概念和定理性质的理解应用程度。通过平台反馈的数据至少可以得到：① 学生掌握好的点是哪些？② 理解偏差在哪里？③ 从学到用，学习迁移有没有发生？这样教师在后续上习题课的时候更能有的放矢。传统教学中教师的重心在课堂面授，课后的环节主要是作业反馈和答疑，而纸质作业的反馈周期长，答疑的案例分散。借助网络学习平台，通过线上作业和线上测验，缩短反馈周期，既能督促学生及时复习巩固，教师又能精准地了解学生的学习情况。面对全新的知识，学习的迁移要想发生仅靠学生自己是不行的，教师要能适时地给予学生必要的辅导协助。网络学习平台的数据反馈可以让教师找到适时的这个“点”，亦能调整课堂节奏。 学习数学的目的不在教学生学习解题得到答案，而是从数学原理的探索中培养学生的思维能力 [ 4 ] [ 5 ]。学习是知识获得或行为改变的历程，而非知识获得或行为改变的结果。在这个历程中希望学生因学习而扩展智力，因学习从他律学到自律，养成终身学习的能力。
system: [SYSTEM]

user: 摘要 后疫情时代，现代信息技术与教育的深度融合促进了大学教学的变革与创新。如何有效实现线上教学和线下教学的优势互补和混合融通，构建面向未来的教学新生态，是摆在我们面前的时代命题。本文从教育生态学的“生态位”、“抵抗力稳定性”、“花盆效应”和双线混融“共生”角度探知双线混融教学新生态的特点，旨在建设共生共赢的师生学习共同体。
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 为应对新冠疫情对我国高等教育造成的巨大影响，确保教育部确定的疫情期间“停课不停学、停课不停教”的基本方针，全国各高校普遍依托现代远程教育技术，陆续启动“标准不降、形式多样”的各类线上教学实践活动。这场前所未有、超大规模的线上教学实践为未来高等教育发展进入“线上 + 线下”的双线混融的教育新生态提供了重要契机。疫情所带来的特殊情境，使得对在线教育的质疑和阻力降到最低，人们对开展在线教育教学的必要性和紧迫性的认识空前提高，在线教育迎来了难得的大发展机遇 [ 1 ]。
system: [SYSTEM]

user: 2. 理论基础：教育生态学 “生态学”是德国生物学家恩斯特·海克尔在达尔文的进化论的基础上完善了人类的进化论理论。生态学是一门生物科学，也是一门社会学。教育生态学是一门运用生态学方法研究教育与人的发展规律的教育学科，研究教育与其生态环境相互作用的规律和机制。教育活动受社会大环境和学校环境各种因素的影响(见图1)。教育生态包括宏观、微观两个层面。宏观层面的教育生态学研究教育的生态大环境，例如教育体制、政策和技术革新等方面。微观层面的教育生态学则研究学校教学环境、教学目标，具体的学科教学标准、教学方法、教学评价、教学反馈反思等微观系统。 图1. 教育生态系统的环境因素 生态系统强调整体与融合。外语教学与研究是整个生态环境的一个组成部分，人(教师、学生、管理者等)与社会环境(国家、社会、经济体系、机构、体制等)和自然环境形成的是一个有机的整体，是多元的关系，人与环境是相辅相成的 [ 2 ]。在应对新冠疫情这一重大突发公共卫生事件过程中，不论是教师还是学生，都应顺应环境变化，采取灵活多样的教学方式，主动适应教学生态的变化，寻找一种更积极更有效的模式。本文将以“生态位”、“抵抗力稳定性”、“花盆效应”和双线混融“共生”为切入点探讨双线混融教学新生态的特点。
system: [SYSTEM]

user: 3. 学习共同体：师生“主导–主体”关系的新定位 生态学的一个比较显著特征是物种的丰富性与多样性的共在，即“多元共生”。多元共生是人类最文明、最具现代意味的合作关系和生活方式 [ 3 ]。“生态位”(ecological niche)指某个物种在生态系统中所占有的生态链位置。在教育生态系统中，教师和学生两大群体之间存在互相依赖、协同合作、共同发展的关系。教师群体内部和学生群体内部也存在着竞争与合作的关系。对于教育生态系统而言，协同进化是主流。每个学生在班级的生态环境中都有自己的生态位。无论在线上教学还是线下教学，教师需要及时了解学生个体的生态位，开展针对性支持和指导。 在线上课堂中，学生的“生态位”相比线下课堂更具客观性和包容性。在线下课堂，坐在前排、靠近中心位置的同学，或者发言积极的同学，会获得教师更多的关注。但是，线上教学能打破物理维度的“生态位”局限。在线上课堂，学生在电子设备上学习，隔着屏幕相见的模式让他们都有平等抢答和互动的机会。师生交流互动不再是少数学生的专利。线下课堂发言少的同学有机会在线上积极参与交流活动，打破自身心理维度的“生态位”局限。教师也发现更多的学生更愿意在线上课堂表达想法。因此，线上教学环境相比线下的课堂教学更有利于促进学习者自觉、主动、有效地学习，有助于提高学生的认知能力、增强学习情感、完善思维方式、改进学习方法、融洽师生关系和提升学习效能。
system: [SYSTEM]

user: 4. 双线混融模式：“共生”的教学新生态 新冠疫情期间，教学环境和条件发生了根本变化，导致教学形式和内容也发生相应的变化。以课堂教学为主要形式的教育生态“旧格局”正在逐渐被双线混融教学“新常态”所取代。与“混合教学”相比，“混融教学”更加强调“融合”或“融通”，愈发凸显混融中的“共生”，以此作为“混融教学”的根本特性和核心追求 [ 4 ]。 4.1. 线下课堂的“老问题” 语言学习是交流活动。语言学习的内容是与社会现实相关的知识。在传统课堂上，教学内容受到教科书的限制，很难与当前社会实际联系。教学内容缺少时效性，造成学生的学习意愿和兴趣不强。语言需要在接近真实的情境中交流，缺乏使用的语言是“惰性”知识(inert knowledge)。这些知识虽然被学生保存在头脑中，但是处于非活跃状态，不能被有效用来交流并解决实际问题。 传统的课堂以教师讲授为主，缺少师生以及同伴间的互动，学生在课堂上被动地记笔记，导致学习效果不高。在线下的教学生态中，“花盆效应”(flowerpots effect)尤其明显。花盆是半自然、半人工的生态小环境，在空间上有很大的局限性。学校和课堂亦是如此，相对封闭的环境容易形成与社会脱离的生态小环境。英语学习的目的是用英语语言交流思想，解决实际问题。虽然教学内容来自现实社会，但是存在时间上的脱节，加上教学方法未及时更新，导致学生习得的知识大多是惰性知识。 4.2. 线上课堂的“新困境” 网络的学习资源具有及时性、开放性和共享性的特点。学习资源更新速度快，信息分享更便捷，因此“讲授式教学”更适合在线上开展。教学内容上，教师主动更新教学素材，引入当下的社会热点，设计思辨话题，让学生养成用英语表达观点的习惯。相对宽松的心理和开放的环境，更能让学生敞开心扉与同学和老师交流。教育技术手段的更新和教学模式的改革都应以人才培养为目标，以满足学生的学习需求为目标。外语教学发展及其相关研究离不开技术手段的换代升级，这种更新换代对高校外语教师的教育技术能力提出了更高要求，也使得他们成为重点关注的对象 [ 5 ]。 在线上教学中，教师更要发挥主导作用，为学生的知识整合和构建搭建“脚手架”。慕课、公开课、微课等线上教学资源不断推陈出新。然而，触手可得的信息可能会让“网络原住民”大学生们缺少探究意识，很容易产生信息疲劳综合征(information fatigue syndrome)。学生学习时间越来越碎片化，知识结构也随之变得碎片化。如果缺少教师的引导和任务设计，学生可能在信息海洋中迷失方向，学习效果会大打折扣。 4.3. 双线混融共生是“新出路” 双线混融教学是后疫情时代教育体系应对突发公共事件所建构的“新常态”。“线上 + 线下”融合共生的新生态体系具有一定的自动调节能力，在动态发展中维持平衡。生态系统抵抗外界干扰的能力被称为抵抗力稳定性(resistance stability)。生态系统的物种多样性会使得生物链更牢固，系统的抵抗力稳定性增强。教育生态体系也存在着类似的规律：即生态因子的多样性与其抵抗力稳定性正相关。 现代教育生态体系拥有丰富的生态因子。线上教学能让教师及时获得教学反馈，发现个别学生的问题，掌握学生的学习进度。在线上教学生态的环境中，学生和教师是平等的学习共同体的生态因子。除了教师和学生的传统因子外，教育信息技术、教学新模式、教学资源等生态因子新组合大大提高了双线混融教学生态的稳定性。双线混融教学模式下的线下教学要克服传统课堂的弊端。双线混融教学致力于开拓学生的思想维度，增强学生发现问题、分析问题、解决问题的能力，养成成长学习型思维。 我国现代信息教育技术在近几十年间获得了长足的发展，为大规模地开展线上教学提供了技术保障。“互联网 + 教育”颠覆了传统的师生关系。具备了学习能力和信息素养的学生也是传输信息的重要一环 [ 6 ]。新冠疫情来临时，我国教育部门果断决策，迅速采用在线教学模式，实现“教学不断线”，反映了我国教育生态体系已具备较强的抵抗力稳定性。以北京大学为例，全校4/5以上、4000多门本科生和研究生课程采用直播、录播、慕课、视频会议等多种形式开设，覆盖4万名学生 [ 7 ]。 双线混融教学模式能结合线下和线上两者的优势，规避两者原有的劣势，打破“花盆效应”，实现“1 + 1 > 2”的协同效果。《教学指南》特别指出：“教师在科学合理利用现代化教学手段的同时，还要处理好传统教学手段和现代化教学手段的关系。” [ 8 ] 双线混融教学模式对教师的个人素养提出了更高的要求，包括信息资源筛选、在线平台的应用、真实交流情境创设、线上和线下不同学习策略指导、学习 图2. 双线混融教学模式 过程监督和多样化评估等。 双线混融教学模式增加了线上的“输入”时间，同时无形中也增加了线下的“输出”的时间，大大弥补了英语课时不够的短板(见图2)。双线混融教学能在课前、课中和课后充分调动学生的学习积极性，更突显了教师的主导作用和学生的主体地位。教师群体内部，互相交流经验，学习新技术新理念，拓展职业的“生态位”，打破限制其发展的“花盆效应”，增强自身“抵抗力稳定性”，实现“融合共生”的可持续发展目标。
system: [SYSTEM]

user: 5. 结语 后疫情时代，我们不能回到原来的“旧格局”，而是要适应双线混融教学的“新常态”。双线混融教学模式推动课堂变革、重塑教学流程，能提升学生的自主学习能力、合作能力和思辨能力，同时也对教师发展产生积极而深远的影响。教师要从生态学视角进行教学设计，促使课堂与社会的关系发生转变，强化其内在的有机关联。课堂亦是社会。充分利用课堂内外的教育资源，有机结合，注重体验，促使社会成为课堂。通过构建全天候、全时空，可持续发展的师生学习共同体，促进大学的全人教育理念尽快从理想照进现实。
system: [SYSTEM]

user: 摘要 中小微企业规模小，银行贷款是其重要的资金来源。本文利用BP神经网络预测方法，构建了信贷风险量化指标体系，对企业信贷风险c做出了评估，为银行制定是否放贷、贷款额度、利率等信贷策略。
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 中小微企业规模较小，容易出现资金困难，由于缺少抵押资产，申请银行贷款是其常用的资金获取渠道。一般来说，银行会根据企业交易票据信息和企业的影响力，并结合国家信贷政策，选择经营稳定且实力强的企业放贷，并给予信誉良好、违约风险较小的企业适当的利率优惠。根据调查银行为企业提供期限1年、额度为10~100万元、年利率为4%~15%的贷款。根据企业的实力、信誉对企业信贷风险进行量化分析，建立数学模型确定是否放贷以及贷款额度、利率和期限等信贷策略。 1) 对搜集的123家企业的信贷风险进行量化分析，给出信贷策略。 2) 对搜集的302家企业的信贷风险进行量化分析，并给出该银行在年度信贷总额为1亿元时对这些企业的信贷策略。