DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 一阶谓词逻辑中的归结算法 归结算法同样适用于谓词演算。但有两个难点，第一是谓词逻辑中多出来量词、谓词和个体词，增加了问题的复杂性；第二是Skolem函数引入，进一步提高了处理推理的难度。 我们先看一阶谓词演算公式要得到范式新增加的规则： (6) 符号移至量词的辖域之内： ¬ ∃ x F x ↔ ∀ x ¬ F x ¬ ∀ x F x ↔ ∃ x ¬ F x (7) 如果两个量词的约束变量名相同，则对其中一个变量改名，使得每个量词约束唯一变量。如可将 ¬ ∀ x F x ∧ ∃ x ¬ F x 改为 ¬ ∀ x F x ∧ ∃ y ¬ F y 。 (8) 量词前置形成前束范式，依据以下规则：若x在公式A中不出现，则 ∀ x F x ∧ A ↔ ∀ x ( F x ∧ A ) ∀ x F x ∨ A ↔ ∀ x ( F x ∨ A ) ∃ x F x ∧ A ↔ ∃ x ( F x ∧ A ) ∃ x F x ∨ A ↔ ∃ x ( F x ∨ A ) ∀ x F x ∧ ∀ x G x ↔ ∀ x ( F x ∧ G x ) ∃ x F x ∨ ∃ x G x ↔ ∃ x ( F x ∨ G x ) ∀ x F x ∧ ∀ y G y ↔ ∀ x ∀ y ( F x ∧ G y ) ∃ x F x ∧ ∃ y G y ↔ ∃ x ∃ y ( F x ∧ G y ) ∀ x F x ∧ ∃ y G y ↔ ∀ x ∃ y ( F x ∧ G y ) ∃ x F x ∧ ∀ y G y ↔ ∃ x ∀ y ( F x ∧ G y ) 末尾四个公式对析取也成立，这里不再列出。应用以上的(1)~(8)规则，可以求出任一一阶谓词逻辑公式的合取范式。例如，“小王所有的朋友都不喜欢快餐”用公式表达为： ∀ x ( f r i e n d ( x ， W a n g ) → ¬ l i k e ( x ， s n a c k ) ) 注意，为了理解方便和与prolog语言统一，采用英语单词表达谓词。其范式为： ∀ x ( ¬ f r i e n d ( x ， W a n g ) ∨ ¬ l i k e ( x ， s n a c k ) ) 由于全称量词约束整个公式的所有变量，在一定的个体域内，依据一阶谓词逻辑的全称销去规则，可进一步得到： ¬ f r i e n d ( x ， W a n g ) ∨ ¬ l i k e ( x ， s n a c k ) 这使我们得到了规则： (9) 位于公式左端的全称量词全部可以销去。 如果公式中包含存在量词，在进行归结算法时需要进行Skolem化，以达到销去存在量词的目的。分为两种情况：第一，当个体域中有k个个体时 ∃ x F x 定义为： F ( x 1 ) ∨ F ( x 2 ) ∨ ⋯ ∨ F (xk) 当 ∃ x F x 为真时， x 1 ， x 2 ， ⋯ ， x k 中至少有一个 x i 使得 ∃ x F x i 为真，此时用一个公式中未出现的新个体常量c，得到F(c)可方便的替代了 ∃ x F x ，达到销去存在量词的目的。第二，考虑如下谓词公式： ∀ x ∃ y F ( x ， y ) 对于所有x都存在一个y，使得x和y具有F关系，如“每个人都读一些书籍”： ∀ x ( p e o p l e ( x ) → ∃ y ( b o o k s ( y ) ∧ r e a d ( x ， y ) ) ) 这时，存在量词不可为个体常量c替代，不论c指的是那些书，一旦用c替代，就意味着每个人都读同样的书籍。解决的办法是定义Skolem函数f，来代替被存在量词约束的变量y，函数f将每个x映射到他读的书籍： f = b o o k _ r e a d (x) x是变量，能将每个x映射到它所对应的书籍。这样就用函数f将存在量词销去得到： ∀ x ( p e o p l e ( x ) → ( b o o k ( f ( x ) ) ∧ r e a d ( x ， f ( x ) ) ) ) Skolem化的应用，形成了归结算法的新规则： (10) 若谓词公式中有存在量词，对他进行Skolem化。 把(1)~(10)条规则，综合应用于句子“每个人都读一些书”： ∀ x ( p e o p l e ( x ) → ∃ y ( b o o k s ( y ) ∧ r e a d ( x ， y ) ) ) ∀ x ( ¬ p e o p l e ( x ) ∨ ∃ y ( b o o k ( y ) ∧ r e a d ( x ， y ) ) ) ∀ x ∃ y ( ¬ p e o p l e ( x ) ∨ ( b o o k ( x ) ∧ r e a d ( x ， y ) ) ) ∀ x ( ¬ p e o p l e ( x ) ∨ ( b o o k ( f ( x ) ) ∧ r e a d ( x ， f ( x ) ) ) ) ¬ p e o p l e ( x ) ∨ ( b o o k ( f ( x ) ∧ r e a d ( x ， f ( x ) ) ) ) ( ¬ p e o p l e ( x ) ∨ b o o k ( f ( x ) ) ) ∧ ( ¬ p e o p l e ( x ) ∨ r e a d ( x ， f ( x ) ) ) 这是规范的，机器能识别的谓词逻辑公式。到此，仍然没有实现机器对谓词逻辑推理的处理，还要引进新的算法－合一。
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user: 4. 合一 合一是一个替换个体词的集合。具体的推理，涉及不止一个语句，往往是多个句子形成一个推理。这些句子中可能有大量的个体常项和许多个体变量，如果不进行一定的替换，或者随机替换，就会使得计算数量庞大到不能付之于实际应用。 首先是匹配文字。在范式中的两个不同的简单析取或简单合取中的两个文字相匹配，而且其中一个是另外一个的否定(又称互补)，则该文字可以归结。具体的匹配条件是： 1、n元谓词的名称和元：谓词名称完全一样，“book”和“books”是两个不同的谓词。谓词的元也必须一样，book(x， y)和book(x， y， z)一个是二元谓词，一个是三元谓词。 2、两个常量的匹配：两个常量的每个字符一一匹配时二者匹配。如mary只能与mary匹配，而与Mary不匹配。 3、常量c与变量x的匹配：如果x没有赋值，则二者匹配；如果x已经赋值，则当且仅当x的赋值与c匹配时c与x才匹配。 4、未赋值的两个变量x，y总是匹配的，赋值后要看结果，可能匹配，也可能不匹配。 举例如下：mother(x， y)与mothers(z， u)不匹配，谓词不同；up(x， y)与up(x， y， z)不匹配，前者是二元谓词，后者是三元谓词；brother(x， y)与brother(john， w)匹配，实际上是使用赋值x/john，y/w；brother(x/robert， y)与brother(john， z)不匹配，x已经赋值给robert，它与john是两个不同的个体常项。 其次，匹配和给变量赋值的过程，就是在进行合一运算。如上例子中brother(x， y)与brother(john， w)匹配，得到的集合{x/john， y/w}就称作合一。 通过一个具体例子，能很好说明机器在一阶谓词逻辑中的自动推理。 小王所有的朋友都不喜欢快餐。 每个不喜欢快餐的人都不吃方便面。 小星是小王的朋友。 小星喜欢方便面吗？ 符号化为谓词公式： ∀ x ( f r i e n d ( x ， w a n g ) → ∃ y ( s n a c k ( y ) ∧ ¬ l i k e ( x ， y ) ) ) ∀ x ∃ y ( s n a c k ( y ) ∧ ¬ l i k e ( x ， y ) → ¬ e a t ( x ， n o o d l e s ) ) f r i e n d ( x i n g ， w a n g ) 将以上三个句子先求范式再化为机器识别的标准公式： ∀ x ( ¬ f r i e n d ( x ， w a n g ) ∨ ∃ y ( s n a c k ( y ) ∧ ¬ l i k e ( x ， y ) ) ) ∀ x ∃ y ( ¬ f r i e n d ( x ， w a n g ) ∨ ( s n a c k ( y ) ∧ ¬ l i k e ( x ， y ) ) ) ∀ x ( ¬ f r i e n d ( x ， w a n g ) ∨ ( s n a c k ( f ( x ) ) ∧ ¬ l i k e ( x ， f ( x ) ) ) ) ( ¬ f r i e n d ( x ， w a n g ) ∨ ( s n a c k ( f ( x ) ) ∧ ¬ l i k e ( x ， f ( x ) ) ) ) ( ¬ f r i e n d ( x ， w a n g ) ∨ s n a c k ( f ( x ) ) ) ∧ ( ¬ f r i e n d ( x ， w a n g ) ∨ ¬ l i k e ( x ， f ( x ) ) ) ∀ x ∃ y ( ¬ ( s n a c k ( y ) ∧ ¬ l i k e ( x ， y ) ) ∨ ¬ e a t ( x ， n o o d l e s ) ) ∀ x ∃ y ( ¬ s n a c k ( y ) ∨ l i k e ( x ， y ) ∨ ¬ e a t ( x ， n o o d l e s ) ) ∀ x ( ¬ s n a c k ( f ( x ) ) ∨ l i k e ( x ， f ( x ) ) ∨ ¬ e a t ( x ， n o o d l e s ) ) ( ¬ s n a c k ( f ( x ) ) ∨ l i k e ( x ， f ( x ) ) ∨ ¬ e a t ( x ， n o o d l e s ) ) 用集合形式表达得到的公式： 1、 { ¬ f r i e n d ( x ， w a n g ) ， s n a c k ( f ( x ) ) } 2、 { ¬ f r i e n d ( x ， w a n g ) ， ¬ l i k e ( x ， f ( x ) ) } 3、 { ¬ s n a c k ( f ( x ) ) ， l i k e ( x ， f ( x ) ) ， ¬ e a t ( x ， n o o d l e s ) } 4、 { f r i e n d ( x i n g ， w a n g ) } 根据匹配规则，寻找互补的文字对，得到： 5、 { s n a c k f ( x i n g ) } (1，4归结，x/xing) 6、 { ¬ l i k e ( x i n g ， f ( x i n g ) ) } (2，4归结) 7、 { l i k e ( x i n g ， f ( x i n g ) ) ， ¬ e a t ( x i n g ， n o o d l e s ) } (3，5归结) 8、 { ¬ e a t ( x i n g ， n o o d l e s ) } (6，7归结) 这显然是正确的结论，“小星不吃方便面”。至此，通过繁琐的步骤，Robinson实现了准确的自动推理，使命题逻辑公式和一阶谓词逻辑公式的推理自动的在机器上运行，Robinson的贡献在人工智能发展中其地位如何高估都不为过。
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user: 5. 代码实现 最终目的是用机器代替人工，实现全自动化证明。而这是容易做到的： #ifndef SUBSENTENCE_H #define SUBSENTENCE_H #include #include #include #include #include #include namespace FormulaNamepace { // 公式符号定义 const char EQ = '#'; // 存在量词符号 const char UQ = '@'; // 全称量词符号 const char IMPLICATION = '>'; // 蕴含符号 const char NEGATION = '~'; // 否定符号 const char CONJUNCTION = '&'; // 合取符号 const char DISJUNCTION = '|'; // 析取符号 const char CONSTANT_ALPHA[ ] = { 'a'， 'b'， 'c'， 'd'， 'e'， 'i'， 'j'， 'k'}; typedef std::string Formula; typedef std::string Subsentence; typedef std::set SubsentenceSet; bool IsConstantAlpha(char ch); // 移除最外层的括号对 Formula& RemoveOuterBracket(Formula& f); // 前向扫描，查找匹配的一对组件，并且返回后者所在位置 template FwdIter FindPairChar(FwdIter first， FwdIter last， Compo former， Compo latter) { std::size_t pairCnt = 0; while(1) { if(first == last) return last; if(*first == former) ++pairCnt; else if(*first == latter) if(--pairCnt == 0) break; ++first; } return first; } // 查找谓词符号 template inline FwdIter FindPredicate(FwdIter first， FwdIter last) { return std::find_if(first， last， std::ptr_fun (islower)); } // 查找公式符号 template inline FwdIter FindFormula(FwdIter first， FwdIter last) { return std::find_if(first， last， std::ptr_fun (isupper)); } // 查找量词符号 template inline FwdIter FindQuantifier(FwdIter first， FwdIter last) { return std::find_if(first， last， [ ] (const typename FwdIter::value_type& lhs) { return lhs == EQ || lhs == UQ; } ); } template char FindNewLowerAlpha(const Set& s) { const size_t alphaCnt = 26; std::default_random_engine e; for(size_t i = 0; i < alphaCnt; ++i) { char ch = 'a' + e() % alphaCnt; if(s.find(ch) == s.end()) return ch; } throw std::logic_error(no more new alpha can use); } inline bool IsConnector(char ch) { return ch == CONJUNCTION || ch == DISJUNCTION; } Formula& ReplaceAlphaWithString(Formula& target， char alpha， const Formula& str); // 获取谓词串 Subsentence GetPredicate( typename Subsentence::const_iterator first， typename Subsentence::const_iterator last); // 获取公式串 Subsentence GetFormula( typename Subsentence::const_iterator first， typename Subsentence::const_iterator last); // 消去蕴含连接词 Formula& RemoveImplication(Formula& f); // 将否定符号移到紧靠谓词的位置 Formula& MoveNegation(Formula& f); // 对变元标准化 Formula& StandardizeValues(Formula& f); // 化为前束范式 Formula& TransformToPNF(Formula& f); // 化为Skolem标准型 Formula& TransformToSkolem(Formula& f); // 消去存在量词 Formula& RemoveEQ(Formula& f); // 消去全称量词 Formula& RemoveUQ(Formula& f); // 消去合取符号，获得子句集 void ExtractSubsentence(SubsentenceSet& subset， const Formula& f); } #endif // SUBSENTENCE_H 对这一方法也有不同的质疑，根源于这一算法的繁琐，有人批评这种自动逻辑推理，认为人类在生活中从不这样机械和繁琐地思考。明显这种批评很无力，人类也从不高速旋转运动，但机器的高速旋转却极大提高了生产力。机器不一定跟人类思维方法一样，它用自己的方式达到了和人们一样的推理结果，这正是归结算法在人工智能发展中的真正意义所在。
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user: 摘 要 在对电网谐波治理和无功补偿时，需要实时检测分析电网中的谐波和无功电流，以便对电网中的谐波电流进行抑制和补偿无功功率。本文对小波变换算法在电网谐波电流检测中的应用做了研究，该算法利用mallat分解算法得到各频带的小波分解系数，然后将分解得到的小波系数进行单独重构，这样就可以分离出基波电流与各谐波分量。仿真与实验结果表明该方法可以很好的将基波电流与各谐波分离出来，能达到谐波电流实时检测的要求。 关键词 :谐波电流检测，小波变换，谐波抑制 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 在电网供电系统中，电网电压是正弦交流电压，通常为50 Hz [ 1 ] 。当电网向电阻、电感、电容器等线性负载供电时，电流波形不变，仍为交流电。然而，当电网电压施加到非线性负载(如二极管整流器或交流电压调节器)时，电流波形失真，除了基本分量之外还包含谐波分量 [ 2 ] 。产生谐波的负载装置也是消耗基本无功功率的装置，它们在正常运行时给电力系统和电力用户带来危害。 综合国内外的研究现状，本文将现有谐波测量和分析的主要方法分四种： • 基于傅立叶变换的谐波检测方法； • 基于瞬时无功功率理论的谐波检测方法； • 基于人工神经网络的谐波分析和检测方法； • 基于小波变换的谐波分析与检测方法。 瞬时无功功率理论检测法、神经网络法是通过分析信号的时域信息，得出信号的基本参数。傅里叶变换及其改进算法是通过将时域变换为频域信息进行分析处理，降低了信号分析的难度 [ 3 ] 。很多情况下，要求不仅能够获取信号在时域和频域的全貌而且要得悉信号在某些时刻的局部特征，而单纯的时域或频域分析均无法满足此要求，有学者提出了小波变换。小波变换能够通过信号频率来调整时频窗口，能精确定位信号的时间和频率，从而能够更准确的检测电网谐波电流 [ 4 ] 。本文通过构建典型的电网谐波信号模型，利用mallat分析方法对谐波信号进行检测和分析，仿真结果表明此方法具有良好的时频局部化特性，适合于稳态谐波和时变谐波的检测分析。
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user: 2. Mallat算法 多分辨率分析，也称多尺度分析是建立在函数空间概念上的理论 [ 5 ] 。它主要是将 L 2 ( R ) 空间分解为一系列具有不同分辨率的子空间，然后将 L 2 ( R ) 中的函数 x ( t ) 用各个子空间上的函数进行描述，即在各个子空间上进行投影，得到信号 x ( t ) 在不同分辨率子空间上的特征，从而可以在不同的尺度上由粗及精地观察信号 [ 6 ] 。 在多分辨率分析中，尺度函数的双尺度方程和小波函数的双尺度方程可分别表示为 ϕ ( t ) = 2 ∑ n = − ∞ + ∞ h ( n ) ϕ ( 2 t − n ) φ ( t ) = 2 ∑ n = − ∞ + ∞ g ( n ) φ ( 2 t − n ) (1) 由此可以推出相邻尺度空间剩余系数和小波系数的关系为 c j ， k = ∑ m = − ∞ + ∞ h ( m − 2 k ) c j − 1 ， m (2) d j ， k = ∑ m = − ∞ + ∞ g ( m − 2 k ) c j − 1 ， m (3) Mallat算法是小波变换的快速算法，Mallat算法为小波变换在实际应用分析中奠定了基础，接下来我们对Mallat算法进行研究。 任意信号 x ( t ) ∈ L 2 ( R ) 在 V j − 1 空间上展开为 [ 7 ] x ( t ) = ∑ k = − ∞ + ∞ c j − 1 ， k 2 ( − j + 1 ) / 2 ϕ ( 2 − j + 1 t − k ) (4) 由式(4)有 V j − 1 = V j ⊕ W j ，将 x ( t ) 分解一次投影到 V j 和 W j 空间，得到信号 x ( t ) 在 V j 下的粗像和在 W j 下的细节 x ( t ) = ∑ k = − ∞ + ∞ c j ， k 2 − j / 2 ϕ ( 2 − j t − k ) + ∑ k = − ∞ + ∞ d j ， k 2 − j / 2 ϕ ( 2 − j t − k ) (5) 其中 c j ， k 为 j 尺度上的剩余系数， d j ， k 为 j 尺度上的小波系数。式(5)中第一项为 x ( t ) 在 j 尺度空间的近似部分，第二项为 x ( t ) 在 j 尺度上的细节部分。由式(2)可知 j 尺度空间的剩余系数 c j ， k 和小波系数 d j ， k 可以通过 j − 1 尺度空间的剩余系数 c j − 1 ， k 经过滤波器系数组 h ( n ) 和 g ( n ) 后求得。那么，将 V j 空间的剩余系数 c j ， k 进一步分解下去，可以得到 V j + 1 和 W j + 1 空间的剩余系数 c j + 1 ， k 和小波系数 d j + 1 ，继续分解下去，可以得到任意尺度 j 空间下的剩余系数和小波系数。 经过分解，可以得到信号 x ( t ) 在各尺度空间的分解表达式 x ( t ) = ∑ j = − ∞ j ∑ k = − ∞ + ∞ d j ， k ( t ) φ j ， k ( t ) + ∑ k = − ∞ + ∞ c j ， k ( t ) ϕ j ， k ( t ) (6) 与小波分解类似，可以由各尺度空间的剩余系数和小波系数对剩余系数进行重构，小波变化系数的重建公式为 [ 8 ] c j − 1 ， m = ∑ k = − ∞ + ∞ c j ， k ( t ) h ( m − 2 k ) + ∑ k = − ∞ + ∞ d j ， k ( t ) g ( m − 2 k ) (7)
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user: 3. 基于小波变换谐波电流检测 3.1. 电网电流的小波分解 本文采用多分辨率分析的Mallat算法对含谐波的电网信号进行分析，基于小波变换的多分辨率分析将含有谐波的电流信号分解成不同频率的块信号，将低频段上的结果看成基波分量，高频段为各次谐波分量，从而得到谐波信息 [ 9 ] 。 式(2)、式(3)描述的系数分解可以看作一个输入离散序列经过双通道滤波器的过程。最后由两个滤波器输出序列总的长度与输入长度保持一致 [ 10 ] 。 图1中，信号每次经过滤波器组 h ¯ 、 g ¯ 都进行2抽取，保证数据长度与输入长度保持一致。设电网电流信号 x ( t ) 经过采样后得到的离散序列，它的最高频率为 f ，序列长度为 N 。将离散序列作为最高分辨率空间中的分量 a 0 ¯ ，经过滤波器组 h ¯ 和 g ¯ 一次分解后得到频带为 0 ~ f / 2 的细节分量 d 1 和频带为 f / 2 ~ f 的近似分量 a 1 ¯ ， d 1 和 a 1 ¯ 的长度都为 N / 2 。将细节分量 d 1 经过滤波器组 h ¯ 和 g ¯ 第二次分解，又可以得到频带为 0 ~ f / 4 的细节分量 d 11 和频带为 f / 4 ~ f / 2 的近似分量 d 10 ， d 11 和 d 10 的长度都为 N / 4 ，这样经过n次分解可以得到频带为 0 ~ f / 2 n 的细节分量和频带为 f / 2 n ~ f / 2 n − 1 的近似分量，它们的长度都为 N / 2 n ，直到的细节分量 0 ~ f / 2 n 中只包含基波电流成分。 图1. 信号n次分解示意图 3.2. 基波电流的重构 电网电流信号 x ( t ) 经过图1分解，得到了不同频带的小波系数，现在将基波分量单独重构，可以得到 x ( t ) 中的基波电流成分。图2是由基波电流系数重建基波电流的示意图。 图2. 信号n次重构示意图 与图1相对应，在重构过程中为了保证恢复原信号的数据长度，将小波系数进行插2处理。 3.3. 仿真分析 采用小波变换原理对三相整流器带阻感负载时的电流进行谐波电流检测仿真实验，在saber仿真软件中建立图3所示的电路模型，其中，负载电阻 R = 10   Ω ，负载电感 L = 1   mh ，采用小波分析进行谐波检测，在实验中，采样频率9.6 KHz，分解层数是5层，采用db 8小波，采用周期扩展来扩展边界。根据Nyquist采样定理，原始信号包含的频带0~4.8 KHz，最高谐波为96次谐波。 图3. 谐波检测电路结构图 根据小波变换理论，小波变换谐波检测算法分为以下几步： l 确定小波空间。将采样信号谐波电流 i la 根据谐波成分进行小波分解。基波电流系数位于第5层低频概貌中。 l 进行5层小波分解，将 i la 作为 V 0 空间的低频 C 0 ， k ，对信号进行5次2抽取，保证数据总长度与输入信号长度相等。得到不同频率段的小波变换系数。 l 将基波电流小波系数 C 5 ， k 单独重构，得到基波电流 C 5 。 l 在电网电流中减去得到的基波电流就可以得到谐波电流。 在利用小波变换对电网电流进行实时分解与重构时，需要将当前的信号进行扩展。由于电网电流的周期性，本文采用周期扩展的方法，采用上一个周期的信号数据对当前数据进行扩展。那么电网电流的稳定性也就决定了该算法的检测精度 [ 11 ] 。 对于负载恒定时电网电流检测进行小波变换谐波电流分析。保持图3中负载恒定，采用小波分析对电网电流进行谐波实时检测。图4是检测出的基波、分离出的各次谐波电流和谐波电流波形。 图4电网电流波形幅值为53.46 A，基波电流为53.41 A。从图5中可以看出检测出来的基波电流基本不包含谐波电流，也体现出基波电流已经从电网电流中完全分离出来了，从图5中也体现出能将各次谐波从电网电流中分离出来。仿真结果表明了基于小波分析的谐波实时检测具有较高的检测精度。 图4. 检测出的基波电流、分离出的各次谐波电流与谐波电流波形 图5. 电网电流、基波电流与分离后的谐波电流频谱图
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user: 4. 全文总结 本文主要研究了小波分析在电网谐波电流实时检测中的应用。分析了基于小波变换谐波电流检测的原理，对恒定负载下的检测过程进行分析，仿真结果表明了小波变换具有时频局部化检测信号的能力，可以对谐波信号进行频带划分，提取各次谐波信息，基于小波分析的谐波实时检测具有较高的检测精度。
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user: 摘 要 应用低压业扩管理系统，结合业扩材料的管理规定，及时准确地完成相应配套资料的完善归结等工作。将完全依赖于人工处理的工作交由软件来进行快速解决，缩短管理人员的工作量、提升工作效率及准确性，从而提升公司的业扩项目管理水平。 关键词 :低压业扩，提高工作效率，管理规范 Copyright © 2018 by author and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 近年来我国的电力发展水平不断提高，居民用电需求逐渐增加，电力企业应该不断提升电力服务质量，对于电力企业来说，低压业扩项目对于电力企业的发展具有十分重要的作用 [ 1 ] 。在发展过程中，低压业扩在供电公司中所占的比例很大，配套资料众多。传统人工模式收集整理业扩配套资料效率低、工作量大、耗时长，造成结算工作推进迟缓。建立低压业扩配套管理系统，可以对低压业扩配套项目进行规范化管理，加强监督，提高电力企业员工的管理意识，并且改变他们工作态度，增加员工的工作热情，使工程结算效率相对于人工模式大幅度提高，节约了人力、物力和财力 [ 2 ] 。
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user: 2. 传统模式下的不足之处 传统人工收集资料的模式存在很多不足： 1) 数据描述不准确 因为编制单户资料的工作由供电所负责，在编制资料时部分工作人员没有对用户信息及物资信息进行标准的描述，导致数据描述不准确，汇总时无法准确统计。 2) 汇总难度高 分公司汇总人员需对各个供电所编制的单户资料等信息进行汇总，但各个供电所员工编制资料习惯不同，表格数据存在差异，造成汇总难度较大。 3) 工作量巨大、效率低下，耗时长 业扩配套资料众多，且数据信息量异常庞大，收集资料变得十分困难，造成人工操作工作量巨大，花费时间较长；同时，也极易造成数据录入错误，效率低下，影响资料的整体质量，增加相关生产和管理人员的负担。 4) 资料保存难 供电所业扩项目较多，资料等信息的保存比较困难，没有有效的保存方式，极易出现遗失的情况，不利于对供电服务质量的提升。
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user: 3. 低压业扩管理系统的应用价值 低压业扩管理系统能够解决业扩配套资料制作难、管理难的问题，减少了繁杂的工作流程，激发了工作人员的工作积极性，提高了工作效率，有效增加了竣工结算资料送审成功率，从而提高业扩项目管理质量。 1) 数据描述准确 业扩系统使用统一的数据库，物料库信息、台区信息与ERP系统和PMS系统一致。使用人员只需要对相关数据进行选择，使得物料、台区、用户等数据准确呈现，消除了人工录入数据不一致的问题，更有利于配套数据的管理。 2) 资料汇总更简单 供电所登录系统中的供电所客户端，根据系统提示正确录入单户信息，并选择与之对应的物料信息，数据自动汇总到分公司客户端下，省去了人工收集汇总的繁杂程序。 3) 有效提高工作效率 汇总人员在低压业扩配套管理系统中将所有单户资料进行汇总并对物料进行分配，数据传输更高效，减少了数据录入错误情况的发生，有效提高了整理低压业扩配套资料的效率。 4) 操作简单 操作过程中不需要进行过多的手动输入，供电所只需要按照系统相关提示进行信息选择，系统可以一键生成竣工资料，简化操作流程，节省大量时间。 5) 资料的保存电子化 通过系统录入的数据会保存在数据库中，随时可以进行查看，保证资料的长期有效保存。 6) 配套资料更科学规范 使用规定的配套资料模板，规范配套资料的编写标准，提高了送审成功率；同时提高了电力公司规范管理的标准与管理意识。 低压业扩管理系统的使用改善了电力部门制作配套资料难的问题，为规范管理低压业扩奠定坚实的基础。传统人工模式的配套资料制作与使用低压业扩管理系统对比如图1所示。 图1. 人工模式与低压业扩系统对比图
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user: 4. 低压业扩管理系统的实现 4.1. 系统概述 台区信息数据管理是系统结合PMS2.0运维管控模块，加强基础数据管理规范，完成高低压线路的信息采集汇总，为单户资料的编制提供准确可靠的依据 [ 3 ] 。物料信息是由项目单位从ERP上申报的物资需求计划中确定物料编码ID、计划数量、采购时间、单价等，确保物料的特殊性 [ 4 ] 。台区信息具有一次录入长期有效的特点，能够快速有效的帮助工作人员完成单户资料的填写工作，提高资料质量及低压业扩项目管理水准。 系统主要由供电所客户端和分公司客户端两部分构成，根据业扩配套资料的收集与汇总情况，数据传输流程如图2所示。供电所对台区内的单户资料进行收集并录入系统完成单户资料的整理；分公司将供电所整理好的数据进行汇总，核对各项信息，如物资信息及分配信息，确保资料正确的情况下一键输出所有配套资料，方便快捷，同时也实现了各个供电所与分公司数据的独立性，防止数据交叉影响。 在输出功能模块的设计上，系统客户端能够完全实现网络打印，能够通过网络十分有效的实现对配套打印机的访问工作，最终实现网络打印工作，确保了系统应用过程中的灵活性。 图2. 数据传输流程 4.2. 系统架构 网络技术架构C/S模式，即客户端(client)和服务器(server)结构，C/S模式一般建立在专用的网络上，小范围里的网络环境，局域网之间再通过专门服务器提供连接和数据交换服务，因为没有中间环节，所以响应速度快，提高了数据的共享性和实时性。C/S模式一般面向相对固定的用户群，对信息安全的控制能力很强。C/S结构能够更好的符合系统实际发展需求，对后期系统扩充或者改进起到了促进效果 [ 5 ] 。 数据库的访问利用函数进行有效的数据查询、数据更新、数据添加及数据增删的各种操作，保证界面操作过程中的一致性，避免用户与系统在交互过程中的差错 [ 6 ] 。运用函数来减少用户对数据库的操作，实现系统操作过程中的便捷性，实现数据的实时共享。 数据结构化是数据库系统与文件系统的根本区别。在文件系统中，独立文件内部的数据一般是有结构的，但文件之间不存在联系，因此从数据的整体来说是没有结构的。数据库系统虽然也常常分成许多单独的数据文件，并且文件内部也具有完整的数据结构，但是它更注意同一数据库中各数据文件之间的相互联系。 结合低压业扩管理系统的综合应用情况，整个系统采用C/S模式和数据结构化，最大限度的将数据进行共享利用，快速处理大量信息，提高了低压业扩管理系统的可操作性与实用性。 4.3. 系统功能 低压业扩管理系统将数据电子化管理，提高数据利用率及传输率，很大程度上提高工作的效率，降低工作量，为快速整理出业扩配套资料提供了科学有效的途径。低压业扩系统主要实现以下功能(如图3)： 图3. 低压业扩管理系统功能图 1) 数据录入功能 数据录入分为项目、物资、图形录入等，所有数据的录入都要按照相关表单的具体要求进行编写，数据录入后能够根据要求进行分拆和重组，保证数据的利用率。 2) 库房管理功能 库房管理包括物资管理入库、分配、领取、盘点等环节的处理工作，可对部分功能数据进行修改，并可实现相应表单的自动生成，实现了工作便捷化、信息明确化。 3) 查询功能 用户可以根据项目、物资以及综合信息进行查询，可以快捷、准确的查询到所需要的各种数据信息，并且导出需要的数据，提高资料获取的准确与及时性。 4) 竣工管理 分为单户资料、汇总资料及季度资料管理，通过资料管理可以自动生成竣工资料、审核定案等必要资料，实现配套资料的规范化输出，保证低压业扩项目及时完成，推进业扩配套资料的规范化进程，为低压业扩项目的科学化及规范化管理打下了坚实的基础。 5) 系统维护功能 通过系统维护功能的设置可以将班组信息、标准物料信息、自动物料信息、台区信息、业扩项目信息等基础信息进行归档整理以便于随时查询和管理，确保数据的安全性与稳定性。
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user: 5. 结束语 低压业扩管理系统采用C/S模式，确保了数据的实时性及共享性，实现了对业扩配套资料进行电子化管理，输出资料更加规范便捷，数据信息易查询，长期有效保存资料等功能。改变传统的手工录入方式，减少了工作量，大幅度简化人工操作流程，激发工作人员工作热情，节省大量的人力物力，提高了业扩配套资料的送审成功率及工作效率，为供电公司整理并输出业扩配套资料提供新的科学解决方案。
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user: 摘 要 加强高校贫困生感恩意识教育既是新时期高校学生工作的需要，也是思想政治教育工作贯穿教育教学全过程的要求。在精准扶贫的资助体系中，感恩意识教育已成为高校资助体系的重要组成部分，使学生识恩、知恩、懂恩、报恩，将意识转化为行动，实现认知与行为的统一。 关键词 :贫困生，感恩意识，教育 Copyright © 2018 by author and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 为了适应高等教育改革与发展，促进教育公平，保障家庭经济困难学生顺利完成学业，高校已建立“奖、助、贷、勤、减、免”六位一体的精准扶贫资助体系，促进大学生成长成才。在当前精准扶贫的资助管理体系下，国家、社会和高校各层面高度重视贫困生资助工作，不断加大高校贫困生资助力度。在高校资助体系中，贫困生感恩意识教育已成为高校学生的常态化教育。 加强高校贫困生感恩意识教育，既是贯彻落实思想政治工作贯穿教育教学全过程的要求，也是践行和弘扬社会主义核心价值观的需要。感恩意识教育不仅是完善高校精准扶贫工作的关键，而且是促进大学生成长成才的动力。
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user: 2. 高校贫困生感恩意识教育意义 感恩意识教育就是教育者运用合理、科学的教育方法对受教育者实施知恩、感恩、报恩、施恩的教育过程 [ 1 ] 。加强高校贫困生感恩意识教育是高校思想政治工作和资助育人的内在要求，有利于和谐社会和和谐校园的构建，有利于促进大学生健全人格的形成，有助于提升大学生的社会责任感。高校要加强培养贫困生的感恩意识和社会责任感，改变重经济资助轻思想教育的现象，实现经济上和精神上的脱贫。 2.1. 有利于提高资助育人的价值 资助育人是帮助家庭经济困难学生顺利完成学业，使他们享受平等教育的权利，帮助他们实现自己的愿望和价值，成为社会主义建设的合格建设者和可靠接班人，为国家和社会贡献自己的价值。经济资助只是资助育人的手段，培养贫困大学生成长成才才是最终目的。感恩教育是帮助高校大学生树立正确的世界观、人生观和价值观，培养他们的社会责任感，增强他们的爱国意识、敬业意识、诚信意识和友善意识，将感恩意识内化于心，通过感恩意识培养，使贫困生正确、合理对待所受资助。资助育人和感恩教育的共同目标都是促进大学生成长成才，知恩图报，帮助他人，回报社会，因此，感恩意识教育是资助育人的内在要求，也是资助育人的价值体现。 2.2. 促进和谐社会和和谐校园的构建 感恩意识是构建和谐校园的重要因素，促进校园和谐是促进社会和谐的基础。高校贫困生是高校特殊的学生群体，对于和谐社会、和谐校园的建设有着重要的影响。高校贫困生通过感恩意识教育，使得他们知恩、懂恩、感恩、报恩，通过自己的努力回报社会、回馈社会，促进和谐社会的构建；高校贫困生的励志和感恩行为，是践行社会主义核心价值观的行为体现，对于校园文化建设具有推动作用，树立大学生感恩典型人物，宣传感恩典型事迹，在学生群体中具有引领示范作用，对于营造良好的感恩意识氛围具有促进作用，使感恩意识教育融入校园文化建设中。 2.3. 有利于促进健全人格的形成 塑造高校贫困生健全人格是高校贫困生感恩意识教育重中之重，不仅帮助他们实现经济上的脱贫，而且实现精神上的富裕。感恩意识教育要帮高校贫困生正确、合理地认识资助工作，通过社会实践活动更好地了解国情、社情、民情，学会主动地服务他人，提升他们的社会责任感，使学生知恩于心，感恩于行，促进健全人格的形成。 2.4. 高校思想政治工作的要求 习近平总书记在全国高校思想政治工作会议上指出，思想政治工作从根本上说是做人的工作，必须围绕学生、关照学生、服务学生，不断提高学生思想水平、政治觉悟、道德品质、文化素养，让学生成为德才兼备、全面发展的人才。高校贫困生感恩意识教育是高校德育工作的一部分，充分尊重学生的主体性，以学生为主体，培养感恩意识，提高道德品质，这与高校思想政治工作要求是高度一致的。因此，加强高校贫困生感恩意识教育是高校思想政治工作的要求。
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user: 3. 高校贫困生感恩意识教育现状 当前，高校贫困生感恩意识教育现状主要体现在学生和学校两个方面：一方面是高校贫困生感恩意识的现状，主要表现为部分学生以自我为中心，缺乏感恩意识和社会责任感；另一方面表现为高校感恩意识教育的缺失，缺乏系统化和规范化的教育体系。 3.1. 高校贫困生感恩意识现状 高校贫困生感恩意识主要体现为服务社会、服务他人和服务自我三个方面，然而现阶段高校部分贫困生感恩意识淡薄，以自我为中心，缺乏感恩意识，社会责任感不强，把各种资助当做理所当然。近些年，高校毕业生诚信缺失的案例不断发生，不按时偿还大学期间的助学贷款或生源地贷款，典型的缺乏感恩之心和社会责任感。同时，部分高校贫困生受恩不感恩的案例屡被报道，不仅有损高校大学生群体的形象，也引起社会层面的不满，造成不愿资助、不敢资助的局面。学业也是高校毕业生感恩意识的具体体现，部分高校贫困生不能按时毕业，在国家、社会和学校的资助下，对待学业存在不重视的现象，沉溺于网络游戏，造成无法顺利完成学业，对于国家、社会、家庭和自己缺乏责任感。在社会实践方面，部分高校贫困生未参加过公益活动，对于公益活动不敢兴趣。在校内勤工助学岗位上，涌现出一批勤劳拼搏的贫困生，但是也存在部分贫困生，好高骛远，认为工作缺乏价值或无法满足自己理想的薪酬水平 [ 2 ] 。在思想观念上，部分高校贫困生的价值观和行为出现一定偏差，盲目的追求拜金主义和享乐主义，消费行为与自身的身份不相符，这一系列现象凸显出高校部分贫困生感恩意识的缺乏。 3.2. 高校感恩意识教育现状 现阶段，虽然高校在开展感恩意识教育活动，并将感恩意识教育作为德育工作中的重要部分，但仍存在着教育内容滞后，教育方式单一，大多采用灌输式的教育方法，教育内容无法贴近高校学生的生活和思想，教育方式重灌输轻引导，对学生的情感教育不够重视。同时，高校感恩教育缺乏系统性，只有未成体系的感恩教育活动，并未将资助工作与感恩教育教育有机融合，实现真正的育人功能。同时，高校在资助工作中只注重经济上的困难，却忽视资助学生群体在心理上、学业上的困难，实施过程中忽略精神层面的感恩教育。由于高校贫困生群体的特殊性，使得他们受到的关注程度较高，他们虽然经济困难得到缓解，但是他们精神困难却在不断加剧。以上现象说明高校感恩意识教育缺乏系统化，感恩教育缺乏规范化，无法与资助工作相结合形成系统化、规划化的资助体系。
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user: 4. 高校贫困生感恩意识教育缺失原因 高校贫困生感恩意识教育缺失直接影响教育的效果，主要体现在高校贫困生感恩意识的淡薄。高校感恩意识教育应该从环境、方法、内容、对象、机制等方面进行分析，找出其深层的原因，从而构建科学、合理的教育体系。 4.1. 社会功利思想的侵袭 当前处于经济社会转型期，网络新媒体平台复杂，各种不良的社会风气和错误的价值观念会迅速传播，社会诱惑面对着在校大学生，而大学生由于社会经验不足导致缺乏正确的辨别能力，使大学生容易产生个人主义、拜金主义、享乐主义的思想，追求经济利益和物质享受，缺乏吃苦耐劳的精神，产生功利的思想。 4.2. 资助工作与感恩教育相脱节 目前高校特别关注大学生的感恩教育，尤其是贫困生，但是仍存在着不足。感恩教育中缺乏相应的载体，只注重经济脱贫，不注重精神脱贫，仅仅通过励志报告会、毕业生主体教育活动和思想政治理论课进行宣传和教育，只有理论灌输，缺乏实际行动，形式单一，缺乏针对性和系统化的教育，无法与资助工作相融合，使得资助工作与感恩教育相脱节。 4.3. 教育内容缺乏系统化 当前高校资助工作主要在经济上的资助，而感恩意识教育在资助体系中被弱化，教育的内容多数集中于励志和诚信两方面，缺乏系统化的教育内容，同时教育内容理论化，教育时间缺乏长期性，多数只局限于贫困生认定和毕业生离校前。感恩意识教育不应仅仅是鼓励贫困生，让他们学会面对挫折，更应当根据阶段性特点构建全程化的教育内容，依托社会实践等多渠道让他们学会感恩他人、回报社会。 4.4. 重视经济资助，忽略心理健康 高校贫困生面临着经济和心理的双重压力，而社会、高校和家庭注重经济上的帮扶，对心理健康的关注不够重视 [ 3 ] 。高校贫困生群体由于经济压力容易产生自卑心理，心理问题较为突出，长期压抑的状态容易使他们自卑、封闭、狭隘，高校教师和学生应当高度重视他们的心理问题，给予生活上、学习上更多的关心、关爱与帮助，帮助他们树立自立自强自信的理念。 4.5. 缺乏健全的监督和约束机制 每年国家、社会和高校对于贫困生的资助力度不断增大，然而资助过程中却缺乏健全的监督和约束机制，申请和评审过程较为严格，发放之后的跟踪管理欠缺，部分高校贫困生在获取资助后出现不合理的消费，缺乏回馈社会、学校和他人的思考。因此，国家、社会和高校应联合制定资助监督和约束机制，实现资助全过程监督。
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user: 5. 高校贫困生感恩意识教育途径 高校贫困生感恩意识教育路径应根据高校贫困生的特点以及当前的环境进行分析，从教育的机制、方式、载体等多方面进行阐述，坚持理论与实践结合、教育与引导结合的原则，以报恩为最终目标，以认知、认识、内化、外化为教育主线 [ 4 ] ，以教育引导为抓手，形成科学化、系统化的高校贫困生感恩意识教育体系。 5.1. 加强感恩教育宣传 高校要高度注重感恩事迹和案例的挖掘，积极占领网络教育平台，把握教育的主动权。利用新媒体平台和传统宣传平台加大贫困生感恩事迹的宣传，用学生喜闻乐见的形式进行宣传。高校应利用感恩节、评优为契机，不仅针对在校生，而且针对毕业校友开展感恩事迹评选活动，深入挖掘他们的感恩事迹，树立先进典型，并对相关事迹和个人进行表彰和宣传，并邀请他们在校开展先进事迹报告会，用他们的故事和事迹影响更多的大学生，内化于思想，外化于实践，发挥榜样的作用，使贫困生通过氛围的感染，通过内心深处的自我感悟，体会感恩的重要性，促进感恩意识文化氛围的营造。营造良好的感恩意识文化氛围是开展感恩教育活动的前提，使高校贫困生不再产生自卑的心理。同时，高校应通过公益广告、新闻图片、微电影、新闻图片等形式加强感恩意识文化氛围的营造。 5.2. 建立感恩教育机制 资助家庭经济困难学生顺利完成学业是高校资助工作的责任，教育和引导受资助学生学会感恩应是高校资助工作内容的一部分，将感恩教育贯穿于资助工作全过程。教育效果与相应的管理机制是相辅相成的，因此，资助工作中应建立与之匹配的跟踪机制、约束机制、奖励机制和协作机制。建立资助后续跟踪机制，不仅要在申请、审核、发放时建立严格的审查制度，而且要在使用环节增加约束制度，实现资助工作的实效性；建立高效贫困生权利与义务相统一的约束机制，明确规定享受资助的贫困生应享有的权利与义务，坚持资助工作中权利与义务相结合的原则，有权利争取利益，有义务回报社会；建立高校贫困生感恩教育激励机制，对于高校贫困生有良好表现的进行奖励，鼓励他们用实际行动回馈社会、回馈学校和回馈他人，坚持教育与管理相结合；建立社会、高校、家庭三级联动的感恩教育协同机制，感恩教育需要社会、高校和家庭的努力和配合，充分调动三者的积极性，在目标上达成共识，形成教育的合力。 5.3. 丰富感恩教育活动 实践活动使开展感恩教育的有效载体，在实践活动中通过自身体验产生自我感悟。感恩教育融入实践过程中目的是将感恩意识转化为实际行动，可以使大学生感受到感恩文化的熏陶，明确自己的责任与义务，在实践中践行感恩。组织高校贫困生参加志愿服务活动，参与到社区义工、支教、献血等有意义的实践活动中，用实践回报社会、感恩学校，将知恩图报付诸于实践中，通过实践活动增强感恩意识和社会责任感。高校应积极举办以“感恩”为主题的教育活动，抓住新生教育、党团活动、毕业生主体教育等环节，通过开展主题教育活动培养学生的感恩情怀，在活动中学习和体会感恩、接受感恩、学会感恩，使感恩意识内化在自己的思想中和行为中，让感恩的正能量在实践中进行传递。高校应根据实际情况设置勤工助学岗位，鼓励、促使更多学生积极参与到勤工助学活动中，通过自己的劳动获取报酬，也是培养他们感恩意识的有效途径，增强他们面对生活的自信心，培养他们自立自强的精神，提高他们的实践能力。 5.4. 优化感恩教育环境 教育环境对于学生的成长成才有着潜移默化的影响，良好的教育环境可以促进高校贫困生良好行为和优良品质的养成。教育环境主要包括教育者、教育内容和教育方式。教育者的言语和行为是最形象、最具体、最直接的德育资源 [ 5 ] ，具有较强的感染力，留给高校贫困生的印象是最深刻的，因此，发挥高校教师的人格魅力，从教育者的形象感染学生、影响学生；教育内容应该更具体更贴近生活，不应仅仅传授理论知识，不局限于贫困生的励志事迹，也应注重挖掘感恩事迹的内容，注重理论与实际相结合；教育方式要实现多渠道，一方面要充分利用课堂资源，利用思想政治理论课加强感恩意识教育，另一方面通过日常教育管理工作加强教育，年级集中、交流会、座谈会等形式开展教育。 5.5. 将感恩教育融入资助工作全过程 高校应抓住资助工作有利时机，将感恩教育融入资助工作中。资助工作与感恩教育两者相辅相成，将两者进行融合实现教育内容与时间的统一。在申请过程中倡导感恩教育，在评审过程中灌输感恩教育，在落实过程中强化感恩教育。在申请过程中，加强贫困生识恩教育，引导学生明白国家、社会和高校给予的关心与帮助，树立他们争取的世界观、人生观和价值观，申请条件要求规定相应的志愿服务时长；在评审过程中，加强贫困生知恩教育，引导学生明白只有感恩才会有回报，评审标准应增加感恩意识和感恩行为的要求；在落实过程中，加强贫困生报恩教育，引导学生用实际行动在社会、高校树立资助典型，并将学生的报恩行为记载在个人档案中。高校应积极引导学生通过自身的努力劳动，在获取劳动报酬的过程中回报社会，实现自身价值。
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user: 6. 小结 高校贫困生感恩教育是一项系统性教育工程，是一个识恩、知恩、感恩、报恩的递进式的教育过程，是一个认知、认识、内化、外化的渐进式的教育阶段 [ 6 ] ，需要社会、高校和家庭三者间的密切合作。感恩教育不仅是一种意识教育，更是一种实践教育，使他们自觉的运用实际行动报答国家、社会和高校的感恩之情，将资助工作与感恩教育有机结合，帮助高校贫困生实现经济上和精神上的脱贫，助力他们成长成才。
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user: 摘 要 自我决定理论(SDT)是积极心理学的重要理论基础，它自提出来后就受到研究者的广泛关注，尤其是自我决定理论在教育领域中的广泛应用取得了较好效果。文章基于文献对自我决定理论及其亚理论的进展做了较为系统的梳理和介绍，对现有研究中关于自我决定理论相关变量的评估测量方法进行了说明，并概述了自我决定理论在教育领域中的应用。文章也指出自我决定理论存在的不足以及未来广阔的发展空间，以期对教育教学提供有价值的借鉴和参考。 关键词 :自我决定理论，理论进展，教育评估，教育应用 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 20世纪90年代，Seligeman首先提出了的积极心理学的概念，与以往传统心理学相比，积极心理学反对心理学只对消极和病态心理现象的关注，提出要对人的积极美德和优势进行研究。经过不断研究和发展，总结出积极心理学主要研究三部分内容，一是积极人格特质，认为人有24种积极的人格品质；二是积极情绪体验，以幸福感的研究为代表；三是积极社会组织系统，包括国家、社会、家庭、学校良好的组织关系 [ 1 ] 。作为积极心理学体系的重要理论基础，自我决定理论(Self-Determination Theory， SDT)是一个与动机相关的理论，与以往把动机分为内在动机和外在动机的二分法不同，它认为动机是一个由内到外的连续过程，认为人生来便具有自我发展和整合的潜能，但这种发展和整合会受到外界环境的制约，人有充分认识自身条件与外界环境条件的能力并依靠内在动机做出自我决定的倾向。自我决定理论提出以来便引起学界广泛关注，目前该理论的研究和应用主要体现在体育、管理和教育等领域。文章对自我决定理论的理论进展、评估方法及其在教育中的应用进行了概括，并对自我决定理论的未来发展进行了展望，期望对自我决定理论的综合概述能为我国教育实践提供借鉴。