DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 倒刺锚杆承载性能研究 3.1. 计算模型 物理力学模型模拟问题涉及大变形、接触高度非线性问题，采用平面应变单元进行分析，模拟倒刺锚杆插入岩孔、拔出岩孔全过程，物理力学模型尺寸见图6所示。 图6. 方形倒刺锚杆几何尺寸图(单位：mm) 采用ABAQUS软件建立数值计算模型，如图7所示。模型物理力学参数见表1所示 [ 5 ]。 模型尺寸：倒刺外扩薄板、锚孔凹凸转折处为了提高分析精度，防止接触面发生侵彻问题，细分单元，其大小为1 mm × 1 mm左右，锚杆杆体单元边长大小为5~10 mm左右，锚孔孔壁外扩300 mm为岩体，由孔壁向外逐渐放大单元尺寸。 材料本构关系：倒刺采用高强钢弹性本构，锚杆采用四级钢弹性本构，孔壁岩体采用微风化花岗岩岩体弹性本构。 相互作用：倒刺外扩薄片钢和孔壁之间为接触关系，切向摩擦系数为0.6，法向接触为硬接触。孔内注浆体和孔壁之间为绑定约束。 边界条件：孔壁岩体外侧为水平约束和竖向约束，倒刺锚杆轴线水平竖向约束。 载荷：倒刺锚杆根部施加水平向左的强迫位移，即向左插入岩体1000 mm，然后向右外拉200 mm。 图7. 模型单元划分 Table 1 Physical mechanics indicato 模型名称 密度g/mm 3 弹性模量MPa 泊松比 倒刺 7.85 2.0E5 0.3 锚杆 7.85 2.1E5 0.3 孔壁岩体 2.6 3.5E4 0.2 表1. 物理力学指标表 3.2. 工况——不考虑注浆时插入与拔出承载力分析 倒刺锚杆初始位置距离锚孔端部62.5 mm，向左插入937.5 mm。不同时刻的锚杆和孔壁位置关系及应力云图见图8~10所示。 图8. 插入锚孔62.5 mm的位置关系及Mises应力云图 图9. 插入锚孔615 mm的位置关系及Mises应力云图 图10. 插入锚孔937.5 mm的位置关系及Mises应力云图 由图8~10可以看出，在倒刺锚杆插入的过程中，倒刺外扩薄钢板始终和孔壁接触，当倒刺外扩薄钢板处于孔壁凸起部位时，Mises应力最大，可达279.8 Mpa，当倒刺外扩薄钢板处于孔壁凹入部位时，Mises应力最小，为21.9 Mpa。 向外拔出的过程见图11所示。 图11. 锚杆外拉过程中Mises应力云图 由图11可以看出，由于孔壁假定为理想的硬面，且凹凸处进行了倒角光滑处理，倒刺锚杆在外拉过程中，并未发生“卡住”计算不收敛等问题，带有一定切向摩擦的法向光滑接触导致了外拉过程中倒刺锚杆外扩薄钢板不断收缩、扩张，同时其Mises应力也发生相应的变化，变化区间为61.2~333.1 Mpa。 在插入、外拉阶段将锚杆根部合并为一点受力，用来捕获锚杆在插入、外拉过程中的推力和抗拔力大小，见图12所示。 图12. 锚杆插入和外拉过程中锚杆根部合力曲线图 由图13可以看出，在插入阶段的前1.75步前，倒刺锚杆中一个倒刺插入孔壁，当倒刺锚杆外扩薄钢板位于孔壁凸起处时对应锚杆根部推力峰值320 N/mm，当倒刺锚杆外扩薄钢板位于孔壁凹入处时对应锚杆根部推力低值，呈波峰波谷交替状态；在插入阶段的1.75步后2.00步前，倒刺锚杆中两个倒刺均插入孔壁，导致锚杆根部推力增大至620 N/mm，该阶段也呈波峰波谷交替状态；在拔出阶段(对应载荷步2.00)，锚杆根部合力变为正值(抗拔力)，其力的幅值为1180 N/mm，换算为整个锚杆的抗拔力为25.96 KN，即2.6吨力。也由此看出倒刺锚杆在理想孔壁的情况下，其向的抗拔力为推进时抗力的2倍左右，易进不易出。 图13. 锚杆插入和外拉过程中锚杆根部合力曲线图 3.3. 工况二—考虑注浆时插入与拔出承载力分析 采用单元生死技术模拟倒刺锚杆插入后的注浆体。见图14所示。外拉受力终态应力云图见图15所示。由图15可以看出，注浆体阻止了倒刺锚杆外扩薄钢板的运动，从而产生很大的Mises应力，其最大Mises应力为1387 Mpa。 图14. 注浆段、锚杆和孔壁岩体关系图 图15. 锚杆外拉过程中Mises应力云图 在插入、外拉阶段将锚杆根部合并为一点受力，用来捕获锚杆在插入、外拉过程中的推力和抗拔力大小，见图12所示。 由图5可以看出，倒刺锚杆在倒刺外扩薄钢板抵住水泥砂浆后，锚杆根部的抗拔力急剧增大至30，000 N/mm，换算成整个锚杆体抗拔力则为660 KN，即66吨力，相较不考虑灌浆的锚杆增大近25倍。
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user: 4. 结论 创新发明的新型倒刺锚杆，具有明显的优点和特点。 1) 由于倒刺的存在，提高了锚杆的抗拔承载能力。成孔后锚杆放入时，倒刺结构的外扩薄片在孔壁约束下，呈微收缩状态紧贴孔壁滑动，到达预定位置后，锚杆在向外拉力作用下，由于孔壁表面呈凹凸糙面，倒刺外扩薄片会顶住孔壁，如果孔壁为硬质岩石，外扩薄片和孔壁之间则为硬接触关系，不考虑灌注水泥浆体，倒刺锚杆的抗拔力可达数吨。 2) 如果考虑注浆体，倒刺锚杆的抗拔能力会大幅提高，可达几十吨。 3) 带刺锚杆制作简便，有较为广阔的市场前景。倒刺锚杆由由母体锚杆和子体倒刺构成，母体锚杆一般采用HRB400或HRB500粗钢筋，子体倒刺为四周带有外扩薄片如倒刺的中空结构，可以通过内置螺纹和母体锚杆螺纹连接固定，也可通过焊接和母体螺杆连接，倒刺结构兼具锚杆对中支架的作用。 4) 倒刺锚杆由于倒刺直接和孔壁接触，在作为永久锚杆时，一般只能用于无腐蚀或微腐蚀环境，不宜应用于腐蚀的环境。
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user: 摘要 大数据时代统计学已成为一门通识课程，在应用型本科经管类专业人才培养中发挥了极其重要的作用。为适应新时代经管类人才培养的目标，本文仅对统计学课程的教与学进行探讨。结合经管类专业和统计学课程的特点，围绕理论和实践教学模式、教学内容、考核方法等方面展开探究，主张采用启发式、案例式、研讨式等模式进行理论教学，采用项目驱动式和行动引导式等方法组织实践教学，鼓励学生更多地参与相关学科竞赛，积极主动地参与到教与学中来，实现“教–学–研”一体化培养。
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user: 1. 引言 统计学是关于数据的科学，是一门收集、整理、显示和分析统计数据的方法论学科，2002年被教育部列为高等院校经管类专业的核心课程之一 [ 1 ]。通过该课程的学习，使学生能够应用统计学原理和方法更科学地处理生活中的数据，使经管类专业的大学生不再回避看似难以驾驭的数字运算，更专业地适应大数据时代对高等院校经管类专业学生能力的要求，更好地成为一名服务于地方经济发展的应用型本科人才。 大数据时代，应用型本科专业人才的培养不仅仅在于学生的理论学习和知识更新，更多的是希望学生能够掌握和应用相关分析方法去解决实际经济社会中的问题。为满足大数据时代对经管人才的新要求，统计学课程的教与学更关注学生统计思维、统计应用能力的培养，更强调学生实践操作能力的培养，更重视学生解决实际问题能力的培养。因此，如何提高经管类专业的统计学教学效果，加深学生对统计学方法理论体系的理解，培养学生的统计思维，增强学生的统计实践能力，培养学生应用统计方法对大数据时代实际社会经济现象进行具体分析的能力，是当前统计学教学中有待深思和破解的难题。
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user: 2. 应用型本科经管类专业统计学教与学中存在的问题 2.1. “教”中存在的问题 1) 统计学课程安排和考核方式有待完善 高校经管类专业统计学课程的总课时数偏少，在理论教学与实践教学课时上分配不恰当，缺乏综合性实验或实训环节等问题非常突出，教学效果往往难以保证。其次，经管类统计学课程考核方式过于简单，大都采用课堂成绩加期末成绩来考核学生对该门课程的掌握程度，未将调查实践、相关竞赛等实践性成绩纳入到考查范围内，忽略了统计学课程本身的实用性特点，不够重视学生的实践能力和应用能力。另外，经管类统计学教学内容偏重于各种统计方法的数学原理推导过程，在统计理论和算法模型方面确实讲解得非常清晰、详细，但缺乏专门的、有针对性的案例，或案例陈旧老套，不能满足大数据时代经管类专业的需要。 2) 统计学教师的教学技巧和专业性有待提高 统计学课程作为一门方法论学科，理论性较强，很难像文学类课程那样将知识蓝图生动、有趣、灵活地展示在课堂上，统计学教师在对学生进行教学时也大多采用传统的教学方式，以学生学和记为主要目标，自觉或不自觉地把知识强行灌输给学生，缺乏一定的教学技巧，教学效果不明显。部分统计学教师专业不过硬，具体表现：不熟悉统计软件或教学科研能力不足，不能结合经管类专业学生的特点对学生进行有效指导；教师的数学功底和概率论基础非常扎实，在讲授过程中易偏向于以统计方法背后的数学原理来引导学生，授课仅仅以课本为主，只教授课本中的理论知识，不注重统计学的应用教学，忽视了统计学课程的实践性和应用性，很难让学生真正从这门课中学习到与自己专业相关的知识。 2.2. “学”中存在的问题 1) 学生相关理论知识薄弱，对课程定位模糊 相较于经管类其他专业课程，统计学教学内容包含许多复杂的公式和抽象的概念，要求学生有一定的数学基础和概率论基础，这对学生来说是一个门槛，基础知识弱的学生往往容易对该门课程产生畏难情绪，提不起学习兴趣，不够重视该门课程。 2) 学生学习的积极性、主动性缺乏 大部分学生都是本着应试的目的去学习本专业课以外的课程，真正能够做到上课认真听讲、课后花时间融会贯通课堂知识的学生少之又少。学生在学习过程中，普遍会认为统计学理论方法难懂、难记、难用，具体可以分为三个层次：能听懂课堂所授的内容；听得懂内容但不会做题；能听懂会做题但不会运用所学统计方法解决经济管理中的实际问题。
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user: 3. 应用型本科经管类专业统计学教与学的提升与改革 3.1. 采用启发式、案例式、研讨式等模式进行理论教学 1) 启发式教学 启发式教学是“以学生为主体，教师为主导”的现代教学理念的具体体现；要真正搞好启发式教学必须以学生为基本出发点；而其中的关键是发挥好教师的主导作用 [ 2 ]。选择适合的有价值的问题启发学生去探究问题背后丰富的科学内容。统计学课程内容本身涉及许多抽象的概念与方法，对经管类专业学生而言，就显得更加生涩难懂，但学习该门课程最重要的是希望学生学习后能够理解并掌握各种统计方法背后的统计思想，有一定的统计思维。如标准差是一个非常重要的概念，如果只是停留在它定义的解释和数据表达式上，可能学生会似懂非懂，这时不妨设计这样的问题启发学生：如何衡量一组数据的波动大小呢？有同学想到用样本距离均值的偏差和来表示，可是这会出现什么问题呢？大多数同学会提到绝对值计算比较耗时，老师补充还有一点我们希望偏差较大的值应该具有更大的权重，针对这两个问题如何处理呢？很多同学会表示可以对偏差取平方再加和，问题又来了，平方后指标的单位发生了变化无法与均值比较，又该如何统一量纲呢？最后我们对加和结果开方得到标准差的表达式。通过整个讨论的过程，一步一步启发学生去思考标准差背后的统计思想，使学生真正理解标准差的统计意义。 2) 案例式教学 案例教学是理论联系实际的桥梁，课堂上灵活运用案例教学不仅能直观、清晰地呈现知识的应用，培养学生的应用意识，还能加深学生对基础知识的理解，实现“实践–认识–实践”的良性循环。统计学教师要不断提高自身专业素养，提升教学技能，不仅要有专业的统计学背景，还应该深入了解所授学生专业中统计学的应用，结合经管类专业的特点，以大数据时代实际社会经济问题为研究对象，专门补充相应教学案例数量，并在课程中安排一定环节来分析，提高统计学课程教学效果。 3) 研讨式教学 针对某个具体案例或理论知识，在教学中引导学生进行研究讨论，鼓励学生围绕问题在课堂中各抒己见，勇于发表自己的思想观点，既能让学生在相互讨论中加深对知识的理解，又能提高学生学习的积极性和主动性。在采用研讨式教学方法时，应注意设计的研讨题要富有启发意义，组织要得当，让每一个学生参与到研讨中，并能随时掌握研讨进度，讨论紧紧围绕正题，收放自如。比如在讲授标准差的应用时，可以设计这样的讨论题：标准差衡量了一组数据的波动情况，它在生活中有什么应用呢？一组数据的标准差大好还是小好？同学们可能会联想这样一些生活场景：公交车的到站时间、股市的股票波动、冲浪是海浪的幅度、班级的成绩等等，大家在气氛活跃的讨论中，无形加深了对标准差的理解：标准差无所谓越大越好或越小越好，只有与具体的应用场景结合，才会被赋予实实在在的意义。 通过启发 + 案例 + 讨论等多种方式展开理论教学，突出学生的主体地位，加深学生对知识的理解，使其真正掌握所学内容。 3.2. 项目驱动式和行动引导式等方法组织实践教学 统计学实践教学环节包括校内实践环节和校外实践环节 [ 3 ]。开展统计学实践教学是对理论教学的强化和验证，加深学生对课堂讲授知识的理解，并将统计理论与方法应用于实践，在实践过程中更好地培养学生的实践动手能力和创新能力 [ 3 ]。统计学教师要在传递统计学基本原理和统计方法的基础上，搞好统计学课程实践教学改革。 1) 项目驱动式教学 要使课程紧随世界数据科学教育前沿的动态变化，以实际数据项目为驱动，面向大数据的时代需求，不断更新实践课程内容，强化统计实务方法的应用技术，不断吐故纳新。比如，在讲授数据收集时，介绍并演示大数据时代如何通过网络爬虫获取数据的技术；在讲授数据显示时，引导学生了解最新的数据可视化技术。通过这种方法打开学生的学习视野，激发学生的好奇心，让学生投入到课堂学习上来。 2) 行动引导式教学 要紧密结合当代学生的特点，以实际行动引导学生参与到实践教学中来，在讲述理论知识与计算方法的同时，密切结合当前常用的Excel、Spss等数据分析软件进行实际操作演示，为学生营造快乐轻松的课程学习氛围，激发学生学习的积极性、主动性，增强学生的实际动手能力，达到学以致用的目的。 项目驱动式和行动引导式教学方法对提高经管类专业学生的统计实践能力具有十分重要的意义。 3.3. 注重调查实践、相关竞赛等实践性成绩 提高调查实践、相关竞赛等实践性成绩在统计学课程考核中的占比，将学生的实践参与度、竞赛成绩纳入到考查范围内。鼓励经管类专业学生更多地参与相关学科竞赛，比如统计调查大赛、挑战杯、数学建模、统计建模比赛、金融大数据竞赛等等。提供与数学、统计专业学生交流的机会，更多地组织相关竞赛培训，支持跨学科学生组团参与到大赛中去，将统计课程应用性的特点展现出来。学校也要制定完善的实践教学管理制度，对实践教学环节进行严格管理，配全相应的校内实训场地、设备，拓展校外实践基地，为学生的实践锻炼提供良好的平台，实现“教–学–研”一体化培养。
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user: 4. 结语 大数据时代背景下，我们应该借助统计学课程这个有利契机，助力于经管类专业学生的培养，积极推动教与学的改革和创新，着力培养学生综合应用能力，提升学生的综合素质和创新能力，为培养高素质应用型经管类专业人才再添一份力。
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user: 摘要 目前，我国高等院校的教学质量不高，尤其是课堂内师生的互动质量尚有待提高。本文以师生互动性为切入点，研究出一系列新型授课方法来提高高等院校课堂内师生互动的质量。根据本文的研究，第一，教师们需要注入情感元素，散发个人魅力；第二，用心准备案例，设计参考答案；第三，拓宽互动形式，巧整座位结构；第四，善于用心倾听，及时给予点评。
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user: 1. 引言 目前，我国国内的高等院校教学质量不一，尤其表现在高校课堂的教学效果尚有欠缺，学生的沉默寡言、教师的自说自话，仿佛成为了高校课堂的常态。许多大学生们认为，对待大学课程的学习，仅仅自学就足够取得好成绩。然而，教学活动是一场师生相互影响的活动，教学活动的好坏直接影响了学生的学习效果以及教师的教学自信。在高等院校中，由于学习不再是一件目的性很强的事情，无法再如同高考一样触动学生内心的高度觉醒，因此，课堂上的教学效果才显得尤为重要。良好的、有效的教学活动需要多方面的配合，如达标的硬件设施、融洽的课堂氛围、良好的师生关系等等。其中最为重要的，应是高效的课堂互动性。一节课，如果师生之间做到了积极互动，那么学生则会对这节课获益良多且有所启发，也会是他们印象深刻的课程内容。这样优秀的课堂，不仅对学生的课堂学习活动有一定的约束，而且对教师的期望与要求相对更高。
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user: 2. 高校课堂的互动现状与问题 2.1. 教师授课过程缺乏情感输出 高等院校中，大部分教师仅仅意识到传授知识是自己的本职工作，然而，“传道授业解惑”只能作为当今教育领地的敲门砖，如何有效地沟通、成功地让学生们接受知识，引起他们的共鸣，才是使课堂教学效果得到升华的教学目标。大学生的四年是最容易迷茫的四年，如果本身缺乏主观能动性，性格内向的学生，在课堂上再无法得到知识的慰藉与丝毫的成就感，则不利于他们个人的长期人格塑造。首先，教师们在课堂上普遍呈现出面无表情的说课状态，受限于教学任务设置与教学进度安排，忽略了与学生之间深情并茂的互动，不重视学生的想法，且缺少人文主义的关怀和个人情感的输出 [ 1 ]，即便是简单的点名提问，都只是流于“一问一答”的表面形式；其次，部分教师从不走下讲台、走到学生们中去主动了解学生的想法，一节课从头到尾的四十五分钟，仿佛被定在了一方小小的讲台上，这样的举动往往局限了互动的可能性，仅仅使得一小部分的前排同学有意愿与老师互动。这种敷衍了事、吝啬感情投入的行为严重阻碍了学生的求知欲望，不利于教学目标的实现，更不利于学生们的长期发展。 2.2. 教学材料陈旧导致学生互动意愿匮乏 教学材料的陈旧，致使学生们在听课过程中情绪低迷。多数教师们习惯沿用老一辈教师使用的课件，认为那是经教学经验打磨出来的教学成果，沿用则可以确保课堂内容的稳步传授。虽然理论知识更迭速度慢且不需要及时更新，但对于教学材料中使用的案例、习题与参考答案等，其时效性要求则非常之高。这是因为案例材料实际上反映了一定的应用能力与实践能力，是理论联系实践的灵魂，是与社会实践接轨的纽带。根据学生们的猎奇心理，他们更想要知道所学的理论是如何联系当下的社会现象，只有在这样的大背景下选取的案例，才能够挖掘学生们的好奇心，从而更深层次的影响他们的思维逻辑。除了案例选取本身的时效性要求之外，一成不变的参考答案也成为了课堂教学的桎梏，很多教师认为参考答案是标准的，不容质疑的，这样的想法禁锢了学生的思考原动力，认为类似的问题只需要背答案即可，同时也丧失了听课与互动的热情，甚至会出现逆反心理。 2.3. 课堂互动方式局限在“提问”层面且成效不高 纵观高校课堂，在开展互动的形式方面尚未实现多元化。现用的互动模式有：提问、小组讨论以及学生演讲。然而，受大班教学的人数限制，使用频率最高的互动方式依旧是“提问”，但其成效并不显著 [ 2 ]。这主要体现在题干过于简单、提问时机不当、答题者聚集在前排等。第一，题干难度较低，教师们仅就着课本内容来要求学生作答、或填空抢答。这种模式照搬了中小学生的提问模式，平淡无奇，并不适用于大学课程的知识点。第二，高校教师对课堂上抛出问题的时间点把握不准。若提问的时机超前，题干中包含了学生们尚未学习的知识，使得学生们丧失对寻找答案的动力，存在“我还没学到，不会没关系”的侥幸心理；若提问节点落后，则可能出现学生们一看就知道答案的情况，丧失了提问的意义。第三，互动群体具有局限性。教师眼里更多地只看得到前排的学生或者平时互动积极的学生，从而忽略了整个教室力的群体，殊不知很多坐在后排的学生也在认真听讲。久而久之，这部分学生会认为自己得不到老师的关注与平等对待，逐渐丧失与老师互动的意愿。上述种种，不利于课堂上师生良好互动的实现，也自然而然无法达到优秀的课堂教学效果。 2.4. 师生之间互动障碍较多 在高效课堂上，师生之间互动的障碍主要来源于两方面：大班教学的教学条件有限(客观层面)和教学进度的安排不当(主观层面)。一方面，国内的大学课堂所使用的普遍都是一百人左右的教室，座位固定不便移动，配备简易的多媒体设备 [ 3 ]。人数过多导致后排学生无法专心听讲；座位不可移动导致教师因无法使用更加先进的分组互动方式而施展不开拳脚 [ 4 ]；多媒体设备简陋导致后排学生无法看清楚大屏幕或黑板，甚至听不清老师的发言。因此，即便大多数学生们能做到走进教室不缺勤，但真正能参与课堂互动的却很少。另一方面，受课程进度的限制，教师们留给课堂互动的时间极为有限。部分教师因没有掌握好某个知识点的讲解时间，从而占用了原本用来互动的时间。由此看来，学生们在这些方面遇到的困难与教师诸多教学行为之间的相互作用，共同导致了教学效果不理想以及课堂互动效率低下的后果。
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user: 3. 对策与建议 3.1. 注入情感元素，散发个人魅力 有效且成功的沟通交流活动普遍伴随着适当的情感投入，高校内部的授课与互动活动也不例外，高校教师必须逐渐培养且增强这种意识，从而对自己建立更严格的要求，在课堂中刻意训练，行之有效。高校教师们需要转换角色，从“传道授业解惑者”转换为“故事讲述者”、“课堂主持人”或者“课堂活动总导演”。教师不再是局外人与评价者，而是一名课堂学习的参与者。这就要求教师们在课堂授课过程中，要饱含高涨的热情，对于教学内容了然于心，讲课如行云流水，声情并茂，而不只是一味的端庄古板，不苟言笑。只有转变了自己的角色定位，降低自己不可僭越的社会身份地走进教室、走上讲台，才能倾注个人情感到寻常的课堂里，也只有教师们自己先享受了这一方讲台，学生们才愿意跟随且配合这样有活力、有能量的演说者，去进行脑力活动，从而积极快乐的参与到课堂互动中。 3.2. 用心准备案例，设计参考答案 尽管理论知识在较短的几年内不会发生大的变化，但是案例材料一定要推陈出新，尽量做到每学年修订一次。纵观下来，寻找案例的途径有如下几条：首先，教师们应当密切关注国家新政策、新闻与时事等，通过及时的网络资源来整合案例并设计题干，仔细阅读文本的逻辑，找到其与课程理论知识点吻合之处，作出标记；其次，针对已整理出来的材料设置问题，运用“逆向思维”，从答案出发，引出题干；最后，检查所选案例的语言逻辑与题干的切入点是什么，在此基础上斟酌能否设置有一定难度的第二问。 同时，参考答案也是很重要的细节，对其定位要清晰。好的参考答案并不是完整的写下所有文字，而是仅仅提供思考的切入点，至于答案里剩下的、起到充实作用的内容，以及“结合实际”的内容，都应当由学生主动思考回答。在平时课堂上，教师们尽量不要揪着答案的“正确性”不放，而应当本着“回答即认可”的态度，认真聆听学生的答案，努力引导他们回答得更加细致、更加准确。这样一来，学生们在对案例由兴趣的同时，得到了一定的认可度，培养了他们的些许成就感和自信心，让互动状态持久且稳定地发展下去。具体来讲，要想得到令人满意的互动效果，教师们首先要抛弃参考答案，积极引导、鼓励学生们自己说，并暗示大家任何能想到的方面都可以说，课堂上尽管积极地畅所欲言，且对积极发言的同学的答案，都不全盘否定。只有先定下这样自由的互动基调，才能够实现理想的互动效果，当然，前提是围绕课程知识点展开的。最后，再慢慢地总结归纳诸多学生回答的答案，引向参考答案。这样的组织活动会让学生们觉得，原来他们能想到的答案，都在正确的范围里，与参考答案实质上是一致的，甚至比参考答案更加多元、更加深刻。 3.3. 拓宽互动形式，巧整座位结构 高校课堂的教室座位排列死板且不可移动，固然给课堂互动的多元化施加了很大的压力。一方面，除了上述基本的互动方式之外，教师们需要灵活运用各电子设备和网络平台辅助教学，比如近几年在各地高校广泛应用的“雨课堂”教学平台、“超星”网络教学平台等，学生们在手机端加入在线课堂的学习，解决了后排学生看不清黑板的难题；同时，此类手机应用还具备新颖的“弹幕”功能，引发了学生们参与课堂的兴趣，也缓解了他们有想法但不敢张嘴表达的羞涩心理；另一方面，教师们应该就目前已有的座位排列方式，选取或设计符合自身课堂的互动游戏，比如“连环问答”：即老师先提问一个学生A，由这个学生向下一个学生B进行提问，如果学生B作答正确则请坐，若回答不正确则换B向他人继续提问，并允许向老师提问，这种互动方法，让学生们不再对提问本身充满斥拒，也不再对老师有距离感，以同学们之间的问答来替代老师的严肃提问 [ 5 ]，使得学生们的压力与不安瞬间得到释放，也不再排斥被点名回答问题；此外，教师们还是应该参考西方国家的高校课堂，虽然教室的固定设施无法进行移动，但是学生们依旧可以坐得靠近一些，以组别的形式参与课堂上的互动，增强团队合作与共同进步的意识，如此，课堂的教学效果与学习效果更佳。 3.4. 善于用心倾听，及时给予点评 人与人之间的倾听十分重要。善于倾听是一种高情商的体现，也是一种良好的德行。在课堂上，教师们自然要懂得倾听学生的声音。在听取学生的答案时，尽量不要否定学生们的回答，或者说，尽可能的去认可，以此鼓励学生多多作答，调动他们的互动积极性，也同时散发教师们的亲和力。依据大学课程的知识，绝大部分都是主观题或者开放题，没有标准答案可言，所以教师们在听取学生的答案时，绝不能够带着标准答案的刻板印象来倾听，这是对学生们想象力的一种扼杀，绝不提倡。老师们应该带着欣赏和期待的心情，渴望听到与众不同但却靠谱的答案，鼓励思维创新，鼓励语言创新，这才是教师聆听学生的最高境界。只有这样，才能够让越来越多的学生，不再心存芥蒂，不再害怕被老师点到名回答问题，不再羞涩于不敢开口，反而可以很大程度上的提高今后课堂上学生们期望答题并勇于举手答题的可能性。 与此同时，针对学生们做出的回答，老师们要及时作出点评 [ 6 ]，回答正确的且态度积极的要给予高度表扬，回答不恰当的或态度不认真的一定要给予及时且适当的批评与指正，而不是让学生们觉得回答不出来也无所谓；与此同时，老师们还应当对问题本身作出核心的分析并且提供多方面的思考维度与答题切入点，让学生们了解一个问题或者一个知识点的完整性；此外，由于课堂时间有限，仅通过一两个问题很难把某个重要知识点学透学精，因此必要时还可以在该问题的基础上，抛出一个更加具有启迪意义的相关问题，可以留作学生们的课后作业，以此对知识点进行深化学习，从而收获更好的学习效果。
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user: 摘要 支持向量机(Support Vector Machine， SVM)在处理大规模数据集时，随着样本维度增高，样本数量增多会出现训练时间显著增多的问题。为了解决该问题，文章提出了一种基于主成分分析(Principal Component Analysis， PCA)和K边界近邻法(K Nearest Bound Neighbor， KNBN)的SVM预处理方法；先用PCA对训练数据降维消除训练数据中的冗余信息，然后利用KNBN预选取训练数据中的支持向量来减少训练数据量。数值实验结果表明，与PCA-SVM、KNBN-SVM和无数据预处理的SVM方法相比，采用本文提出的SVM预处理方法既保持了良好的分类预测精度，又缩短了大量训练时间。
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user: 1. 引言 支持向量机(Support Vector Machine， SVM)最早在1964年被Vapnik和Cortes等人提出的，它是一个有监督学习的二分类模型 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ]。在上世纪90年代SVM得到快速发展并衍生出一系列改进和扩展的算法。它被广泛应用在人像识别 [ 4 ] 和文本分类 [ 5 ] 等模式识别问题中。 SVM的学习策略是求解能够将训练数据集按照类别正确划分并且使几何间隔最大化的分离超平面，可转化为求解一个凸二次规划问题 [ 3 ]。一般情况下，随着训练样本规模的扩大，即样本维度升高和样本数量增多，会导致SVM的训练时间延长，分类精度可能下降，存储空间也有所增加。如何对SVM数据进行预处理来提高SVM分类效率成为近年来的一个研究热点。 对SVM数据降维消除其中的冗余特征信息，可以起到提高SVM分类精度和减少SVM计算量的效果。PCA通过提取最能代表原始数据本质特征的特征因子来实现数据降维。目前有关PCA和SVM结合方面的研究有很多。2018年，余金澳 [ 6 ] 等人提出一种面向方位敏感性的PCA-SVM分类识别方法，与传统的SVM分类方法相比，该方法对SAR图像的地面目标具有较高的分类识别率和运行效率。2018年，Anis Ben Aicha [ 7 ] 等人利用PCA提取最关键、最相关的特征，采用SVM作为分类技术，实现正常肿瘤和癌前肿瘤的鉴别，此方法具有较好的敏感性、特异性、精密度和准确性。2019年，汪雯琦 [ 8 ] 等人提出基于PCA和SVM分类的跨年龄人脸识别方法，该方法具有速度快和准确度高的优点。2019年，Wang [ 9 ] 等人提出基于机器视觉的有色金属报废车辆分离系统的分类算法及运行参数优化研究，其中利用了PCA-SVM使得识别精度较高，计算速度足够快。 SVM的最优分离超平面由只占全体训练数据集一小部分的支持向量来确定 [ 10 ]，通过预选取有可能成为支持向量的样本，舍弃非支持向量来减少训练样本数量，进而大幅度缩短SVM训练时间。从几何方面来看，线性可分情况下支持向量主要分布在两类样本的边界上且彼此之间靠的很近的那些样本 [ 11 ]，因此可以提取那些异类样本之间离得很近的边界向量作为支持向量候选集，最后将其作为训练样本集进行SVM训练，可以减少计算量，提升训练速度。一些学者在支持向量预选取方面进行了研究。2008年，Zhang [ 10 ] 提出基于KNN法的支持向量预选取方法，计算距离每个样本最近的k个样本，若k个样本中至少有一个异类样本，则这k个样本是边界向量。2009年，徐红敏 [ 11 ] 等人提出一种支持向量机快速分类算法，在两类样本中选取与每类样本中每个样本最近的异类样本作为边界向量。2013年，胡志军 [ 12 ] 等人提出基于距离排序的快速支持向量机分类算法，先计算每类样本与异类样本类中心的距离，再按照距离大小排序选取一定比例的小距离样本作为候选支持向量。2013年，李庆 [ 13 ] 等人提出K边界近邻法支持向量预选取方法，在两类样本中选取与每类样本中每个样本最近的k个异类样本作为边界向量。 上述研究是从降低样本的维度方面或是从减少样本数量方面解决问题，比较片面性，不适用于同时维度高和数量多的大规模数据集预处理。为了克服这个问题，本文首先选用PCA对SVM大规模数据集降维，然后用KNBN在降维后的数据集上预选取支持向量得到一个约简集，称该方法为基于PCA和KNBN的SVM预处理方法。该SVM预处理方法能够结合PCA和KNBN的优点，拥有较高的分类预测精度，而且其训练时间大量缩短。 本文接下来第2节是主成分分析法的简介，第3节是K边界近邻法支持向量预选取方法的描述，第4节介绍基于PCA和KNBN的SVM预处理方法，第5节是数值实验结果及比较。
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user: 2. 主成分分析法简介 主成分分析的基本原理是将原来变量重新组合成一组新的线性无关的几个变量，同时根据实际需要从中可以取出几个较少的变量尽可能多地反映原来变量的信息的统计方法，即在原有样本的M维空间内，用M个标准正交基进行重新映射，然后选取其中最重要的D个正交基进行保留，而在这D个正交基坐标轴上的坐标值就是原有样本映射到低维后的坐标。设原始样本矩阵为 X = [ x 1 x 2 ⋯ x N ] T ，其中 x i ∈ R M ，M是样本的维度， i = 1 ， 2 ， ⋯ ， N ，矩阵X是一个N行M列矩阵。 下面是PCA降维的详细步骤： 1) 原始样本中心化，形成矩阵Y。Y中每个元素为： y i j = x i j − x ¯ j ∈ Y ， (1) 其中 x ¯ j 是样本各维分量的平均值， j = 1 ， 2 ， ⋯ ， M ，矩阵Y是N行M列矩阵。 2) 计算协方差矩阵R： R = 1 N − 1 Y T Y ， (2) 其中 Y T 是Y的转置矩阵，矩阵R是M行M列矩阵。 3) 求协方差矩阵R的特征值和特征向量，并将特征值按大小进行排序得： λ 1 ≥ λ 2 ≥ ⋯ ≥ λ M ≥ 0 ， (3) 排序之后的特征值对应的特征向量为： e 1 ， e 2 ， ⋯ ， e M ， (4) 其中 e j ∈ R M ， j = 1 ， 2 ， ⋯ ， M 。 4) 计算特征值累计贡献率 η ， η = ∑ i = 1 D λ i ∑ i = 1 M λ i × 100 % ， (5) 其中 0 ≤ η ≤ 100 % ， 0 ≤ D ≤ M ，D为正整数。选取使得特征值累计贡献率大于 η 时的最小整数D，这时将前D个较大特征值对应的特征向量作为标准正交基矩阵E， E = [ e 1 e 2 ⋯ e D ] ， (6) 矩阵E是M行D列矩阵。原始样本在标准正交基下的投影，即降维过后的样本矩阵 X * 为： X * = X E ， (7) 矩阵 X * 是N行D列矩阵，原始样本便从M维降至D维。
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user: 3. K边界近邻法支持向量预选取方法简介 K边界近邻法支持向量预选取的基本思想是通过选取距离每个样本最近的k个异类样本来构造支持向量候选集。已知训练样本集分为两类，正类样本 T 1 和负类样本 T 2 ， T 1 = { x 1 + ， x 2 + ， ⋯ ， x N 1 + } ， (8) T 2 = { x 1 − ， x 2 − ， ⋯ ， x N 2 − } ， (9) 其中 x i + ， x j − ∈ R M ， i = 1 ， 2 ， ⋯ ， N 1 ， j = 1 ， 2 ， ⋯ ， N 2 ， N 1 是正类样本的个数， N 2 是负类样本的个数，M是样本的维度。 3.1. 样本距离 当两类样本线性可分时，两类样本之间距离可用欧氏距离来表示： d ( x i + ， x j − ) = ‖ x i + − x j − ‖ 2 ， (10) 当两类样本非线性可分时，通过映射函数 ϕ ( ⋅ ) 将原输入空间映射到高维的特征空间中，样本在高维空间中变得线性可分，这时的样本距离被称为非线性距离： d ( x i + ， x j − ) = K ( x i + ， x i + ) − 2 K ( x i + ， x j − ) + K ( x j − ， x j − ) ， (11) 其中 K ( ⋅ ， ⋅ ) 是核函数。高斯核函数是一种常用的核函数： K ( x i + ， x j − ) = exp ( − ‖ x i + − x j − ‖ 2 / 2 σ 2 ) ， (12) 其中 σ 是一个常数，采用高斯核函数时，非线性距离变为： d ( x i + ， x j − ) = 2 − 2 K ( x i + ， x j − ) 。 (13) 3.2. KNBN支持向量预选取方法 下面是KNBN方法的具体步骤： 1) 从正类样本中选择一个样本，求其与所有负类样本之间的距离，保留最近的k个负类样本，将他们放入边界向量集当中。 2) 返回步骤(1)，直至遍历所有的正类样本截止。 3) 将所有负类样本按照步骤(1)和步骤(2)操作，保留离每个负类样本最近的k个正类样本，将他们也放入支持向量候选集当中。 4) 把上面得到的边界向量集当中的相同样本删去，进行唯一化处理，最终得到支持向量候选集。 如图1所示，其中有两类样本，当 k = 4 时使用KNBN支持向量预选取方法得到边界向量集，适当选取k值，边界向量集一定能包含所有的支持向量，这样便构造出一个支持向量候选集。 图1. KNBN支持向量预选取示意图
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user: 4. 基于PCA和KNBN的SVM预处理方法 4.1. 基于PCA和KNBN的SVM预处理方法介绍 根据PCA降维的特征和KNBN支持向量预选取的特性，本文提出基于PCA和KNBN的SVM预处理方法。为了尽可能保存数据的原有结构信息，所以该数据预处理方法先将训练数据集进行PCA降维处理，再把降维过后的训练数据集进行KNBN支持向量预选取，最终得到一个SVM大规模数据集的约简集。本文所提算法的流程图如图2所示。 下面是基于PCA和KNBN的SVM预处理算法的具体描述。 算法：基于PCA和KNBN的SVM预处理算法。 输入：原始训练数据集 T = { ( x 1 ， y 1 ) ， ( x 2 ， y 2 ) ， ⋯ ， ( x N ， y N ) } ，其中 x i ∈ R M ， y i ∈ { − 1 ， 1 } ， i = 1 ， 2 ， ⋯ ， N ，PCA的特征值累计贡献率 η ，KNBN的参数值k。 输出：原始训练数据集经PCA和KNBN处理过后的约简集S。 Step 1. 将原始训练数据集T进行PCA降维。 1) 将T去掉类别特征，形成训练样本矩阵X。 2) 根据X构建中心化矩阵Y，Y中的每个元素如式(1)所示。 3) 按照式(2)构建协方差矩阵R。 4) 求协方差矩阵R的特征值及对应的特征项量，并对特征值按照从大到小的顺序进行排序。 5) 按照公式(5)计算特征值累计贡献率 η ，确定D值，将这D个最大特征值对应的特征向量构成新基矩阵E，将训练样本矩阵X乘以E，即可得到降维后训练样本样本矩阵 X * ，添上正负类别属性后形成降维后的训练数据集 T * 。 Step 2. 在降维后的训练数据集 T * 进行KNBN支持向量预选取。 1) 将数据集 T * 分为正类数据集 T 1 和负类数据集 T 2 。 2) 从 T 1 中选取一个样本，求其与所有负类样本间的距离，保留与其最近的k个负类样本作为在正类样本约束下的负类边界向量，直至遍历 T 1 ，形成负类边界向量集 S 2 。 3) 同样，从 T 2 中选取一个样本，求其与所有正类样本间的距离，保留与其最近的k个正类样本作为在负类样本约束下的正类边界向量，直至遍历 T 2 ，形成正类边界向量集 S 1 。 4) 将 S 1 和 S 2 合并， S * = S 1 ∪ S 2 ，并对 S * 进行唯一化处理，即删除相同的样本，可得到 T * 的支持向量候选集为S，即得到原始训练数据集T的约简集S。 图2. 基于PCA和KNBN的SVM预处理方法流程图 4.2. 算法复杂度分析 设原始训练样本数量为N，样本维度为M， M < N 。经PCA降维后样本维度为D， D < M ，样本数量不变，其中正类样本数量为 N 1 ，负类样本数量为 N 2 ， N 1 + N 2 = N ；降维后的训练样本经KNBN支持向量预选取之后得到的约简集中样本数量为l，一般情况下， l ≪ N 。基于PCA和KNBN的SVM预处理算法复杂度是由PCA，KNBN和约简集进行SVM训练的时间复杂度共同决定的。 1) 该预处理方法Step 1的PCA降维过程中，去掉类别特征形成训练样本矩阵的运算次数可以忽略不计，构建中心化矩阵时需要计算2MN次，计算协方差矩阵时需要运算M 2 N次，协方差矩阵的特征值分解时需要M 3 次运算 [ 14 ]，构建新基矩阵需要将特征值按大小进行排序，排序 [ 15 ] 时需要 M log M 次运算，计算累计贡献率 η 和确定D值需要 ( M + 3 D − 2 ) 次运算，构造降维后的新矩阵需要进行 ( 2 D M N − D N ) 次运算。综合上述过程，PCA的总运算次数为： M 2 N + 2 D M N + 2 M N − D N + M 3 + M log M + M + 3 D − 2 ，(14) 其中 D < M ，则PCA的时间复杂度为 O ( M 2 N ) 。 2) 该预处理方法Step 2的KNBN支持向量预选取过程中，正负类数据集的分开需要进行N次运算，构造边界向量集这一过程中，对一个正类样本求其与所有负类样本之间距离，通常情况下需使用非线性距离，其中核函数采用高斯核函数，则需要 ( 3 D + 9 ) N 2 次运算，再将求得的 N 2 个距离进行排序时需要 N 2 log N 2 次运算，直至遍历所有正类样本后截止，则构造负类样本边界向量集需要运算 ( N 1 N 2 log N 2 + 3 D N 2 + 9 N 2 ) 次，按照上述过程在构造正类样本边界向量集时则需要运算 ( N 1 N 2 log N 1 + 3 D N 1 + 9 N 1 ) 次，下面唯一化处理过程的运算次数可忽略不计。KNBN过程总运算次数为： N 1 N 2 log N 1 N 2 + ( 3 D + 9 ) ( N 1 + N 2 ) ， (15) 其中 N 1 + N 2 = N ， N 1 N 2 ≤ N 2 / 4 ，则KNBN的时间复杂度为 O ( N 2 log N ) 。 3) 一般情况下，标准SVM的时间复杂度 [ 16 ] 是 O ( N 3 ) 。原始训练样本经PCA-KNBN预处理后的得到的约简集有l个样本，所以约简集进行SVM训练的时间复杂度为 O ( l 3 ) 。 综上所得，基于PCA和KNBN的SVM预处理算法复杂度为 O ( N 2 log N + M 2 N + l 3 ) ，所以在某种情况下，如原始训练数据集经过PCA-KNBN处理过后的约简集规模很小时，则SVM训练的时间是可以缩短的。
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user: 5. 与现有方法的数值实验 PCA-KNBN-SVM表示基于PCA和KNBN预处理的标准SVM，PCA-SVM [ 8 ] 表示只进行PCA降维预处理的标准SVM，KNBN-SVM [ 13 ] 表示只进行KNBN支持向量预选取预处理的标准SVM。为了验证基于PCA和KNBN的SVM预处理算法的有效性，将PCA-KNBN-SVM与PCA-SVM，KNBN-SVM和无数据预处理的标准SVM进行比较。实验采用Matlab R2018a，在2.3 GHz，Pentium，Dual CPU，4 GB内存的硬件平台上进行。SVM训练选用Libsvm-3.24函数包，其中核函数采用高斯核函数，取 σ = 1.3 。 5.1. 数据介绍 实验采用UCI数据库中的Polish companies bankruptcy data数据集 [ 17 ]。该数据集有5个适合二分类的数据样本，分别是1 year，2 year，3 year，4 year和5 year数据，每个数据都有64个特征属性和1个类别属性。每个数据集的训练样本数量和测试样本数量具体情况如表1所示。 Table 1 Polish company bankruptcy data se 数据集 训练样本/个 测试样本/个 1 year 2800 4200 2 year 3500 6500 3 year 4000 6500 4 year 3000 6700 5 year 3000 2900 表1. 波兰公司破产数据集 5.2. 数值实验 本文分别采用无预处理的标准SVM，PCA-SVM，KNBN-SVM和PCA-KNBN-SVM对5个数据集进行训练和测试，其中KNBN算法中使用的样本距离为非线性距离式(12)所示，其中核函数参数值 σ = 1.3 。PCA降维过程中，特征值累计贡献率设置为 η = 99.5 % ，由此确定的5个数据集中的PCA参数值D如表2所示。KNBN支持向量预选取的参数值 [ 13 ] 设置为 k = 4 。 Table 2 Numerical experiment parameter value lis 数据集 1 year 2 year 3 year 4 year 5 year D 5 5 7 5 4 表2. 数值实验参数值列表 实验结果记录的是各算法对应各数据集的训练时间和预测准确度。其中训练时间包括数据预处理时间和SVM训练的时间。数值实验结果如表3所示，其中数值结果是100次独立数值实验结果的平均值。 Table 3 List of numerical experiment result 数据集 算法 训练时间/s 分类准确度/% 1 year SVM 6.7661 96.2143 PCA-SVM 3.3170 96.2381 KNBN-SVM 3.6625 96.0810 PCA-KNBN-SVM 1.3604 96.1542 2 year SVM 11.3482 96.0831 PCA-SVM 5.3114 96.1538 KNBN-SVM 6.0901 96.0308 PCA-KNBN-SVM 1.9551 94.0554 3 year SVM 9.0499 95.2400 PCA-SVM 4.3659 95.2877 KNBN-SVM 4.9939 95.1385 PCA-KNBN-SVM 1.4137 95.2154 4 year SVM 6.6030 94.7493 PCA-SVM 3.2719 94.8358 KNBN-SVM 4.1297 94.7164 PCA-KNBN-SVM 1.2211 94.7910 5 year SVM 3.9666 93.1241 PCA-SVM 2.0605 93.1724 KNBN-SVM 2.9333 92.8345 PCA-KNBN-SVM 0.8076 93.1310 表3. 数值实验结果列表 从表3中可以观察出，各算法在训练时间和分类准确度方面具有差异性，下面对它们进行分析比较。 在训练时间方面，使用PCA-SVM算法对每个数据集进行实验，其训练时间比无数据预处理的标准SVM要低很多，平均低了51%左右；KNBN-SVM算法的训练时间相对于无数据预处理的标准SVM也下降了很多，平均下降41%左右；本文提出的PCA-KNBN-SVM算法训练时间相对于无数据预处理的标准SVM平均下降了86%左右，相对于PCA-SVM平均下降了63%左右，相对于KNBN-SVM平均下降了69%左右。 在分类准确度方面，PCA-SVM算法要比无数据预处理的标准SVM稍高一些，平均高了0.06%左右；KNBN-SVM算法要比无数据预处理的标准SVM偏低一些，平均低了0.13%左右；PCA-KNBN-SVM算法相对于PCA-KNBN平均下降了0.15%左右，相对于KNBN-SVM平均升高了0.18%左右，而相对于无数据预处理的标准SVM在1 year，2 year和3 year数据中有些许降低，但在4 year和5 year数据有些许升高。 综合来看，PCA-KNBN-SVM算法相对于无预处理的SVM，PCA-SVM和KNBN-SVM，其训练时间缩短效果很明显；在分类准确度方面相对于PCA-SVM有所下降，相对于KNBN-SVM却有所提高，而相对于无预处理的SVM在某些数据中分类准确度稍高或稍低一些，总而言之，PCA-KNBN-SVM算法相对于其他算法在训练时间方面缩短效果很明显，而在分类准确度方面变化不大。
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user: 6. 结语 本文为了解决SVM在遇到大规模的数据集时出现训练时间增多和分类精度可能下降的问题，提出了一种基于PCA和KNBN的SVM预处理方法。通过选取UCI数据库中的Polish companies bankruptcy data 数据集进行数值实验，从数据实验结果观察得出在该预处理方法下的SVM相对于无预处理的SVM，只进行PCA预处理的SVM和只进行KNBN预处理的SVM有大幅度缩减训练时间的效果，在分类准确度方面相对于其他算法变化不大。结果表明基于PCA和KNBN的SVM预处理方法是可以在保持良好分类精度下提高训练速度的一种SVM预处理好方法。
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user: 摘要 数据驱动的学习理念符合大数据时代背景，语料库技术的发展又使数据驱动学习的实现途径更加丰富。本文探究如何用数据驱动学习的理论框架指导《新职业英语》的教学实践，该方法以词项为核心，主张语言是由结构功能一体的各种词项联结而成。通过将词项置于真实的语言材料中，学生可以自主观察并归纳词项的词义、搭配、类联接、语义韵以及语法型式。
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user: 1. 引言 《新职业英语》(外语教学与研究出版社)是笔者所在的高职高专院校非英语专业学生必修的一门通识平台课程，该课程培养学生具备在本行业领域内运用英语进行基本交流的能力，并能为后续行业专业英语课程学习奠定基础。大数据时代，数据驱动学习模式顺应了高职高专公共英语教学发展的改革趋势，而语料库技术的发展又使数据驱动学习的实现途径得以丰富。本文探究如何用数据驱动学习的理论框架指导《新职业英语》的教学实践，研究所采用的语料是大学英语教材语料库(COLEN)。该语料库由广州中医药大学薛学彦老师创建，语料来源为大学英语教材中的课文，共计930个文本，库容758，754词次，对该库语料数据的挖掘有助于呈现高等教育阶段在校英语学习需掌握的词项及其延伸结构。
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user: 2. 数据驱动学习理论及教学理念 伯明翰大学的Tim Johns在上世纪90年代提出了数据驱动学习的理念(Data driven learning， DDL)，鼓励学习者充当语言的研究者，通过观察真实的语言材料，结合上下文概括和归纳语言使用规律，该方法也被称为索引课程(Concordancing Program) [ 1 ]。DDL认为有效的语言学习本身也是一种语言研究，对索引行的观察能促使学习者掌握归纳学习的策略，尤其是辨析异同，推断假设和验证的策略 [ 2 ]。DDL主张消解词汇与语法的二元对立，尽可能扩大语言意义单位，根据这种语言观念，词项的概念远远大于词汇，从节点词到搭配和类联接，再到语义倾向和语义韵，是从具体的词汇层面到抽象的语法层面乃至到语用层面的一种扩展，这一整套分析意义的模型被Sinclair称为扩展意义单位(Extended Units of Meaning) [ 3 ]。
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user: 3. 通过索引行探究词项 笔者按照数据驱动学习的思路，在《新职业英语》的教学中引导学生自下而上地探究真实语料中的扩展意义单位。该方法的基本思路是教师挑选为教学目的服务的索引行并创建易于观察的视觉界面，学生利用索引行呈现的语境共现信息对词项进行发现式探究。这里所指的词项被视作语言的基本单位，形式上较为灵活和开放，可以是单词，也可以是连续的词语或词块，还可以是非连续的结构或构式 [ 4 ]， P. 106。如图1，本文从搭配和类联接，语义韵及语法型式三个方面引导学生对词项进行分析。 3.1. 搭配和类联接 在讲《新职业综合英语1》第3单元Reading A的新单词conduct时，教师可以给学生提供相关的语料数据，供其自主挖掘conduct不同词性的常见搭配及类联接。教师可以使用北京外国语大学语料库团队开发的BSFU Colligator，将经过词性赋码的COLEN语料加载其中，再用正则表达式conduct\S*_VV(G|P|Z)*匹配出conduct作动词时的原形，第三人称单数和现在进行时的屈折形式，教师将节点词右边的跨距设置为4，如图2，学生可以据此观察conduct作动词时的宾语名词或名词短语。被动语态需要在节点词左边的跨距寻找动词宾语，增加了观察的难度，为了保持观察界面的简洁清晰，此处检索中排除了屈折形式conducted。 图1. 以词项为中心的数据驱动学习模式 图2. COLEN中conduct作动词的搭配词 同理，教师用正则表达式conduct_N\S+匹配到COLEN语料库中conduct作名词的索引行，如图3： 图3. COLEN中conduct作名词的搭配词 学生通过观察图2和图3，可以看出conduct既可用作动词，又可用作名词，其中作动词的用法在COLEN中更为常见。如表1，教师可以进一步引导学生归纳出conduct两种词性的词义、常用搭配和类联接的典型型式。 Table 1 Meaning， collocation and colligation of conduct in COLE 节点词 词性 搭配 数量 词义 类联接 左搭配 右搭配 conduct 动词 business 4 组织， 安排， 实施， 执行 V+n experiments 3 V(+art)+adj+n course 1 V(+art)+n+n campaign 1 V+poss.adj(+n)+n class 1 war 1 search 1 V+poss.pron+n charities 1 physicals 1 life 1 V+card.+of + poss.adj + n V+poss.adj+n workshop 1 concerts 1 指挥 orchestra 1 them 1 yourself 举止， 表现 名词 his 1 行为， 举止 v +poss.adj+N human 1 prep +adj+N for 1 n +prep+N 表1. Conduct在COLEN中的词义、搭配和类联接 这是一个简单的索引行分析案例，教师利用语料库资源向学生呈现语言事实，鼓励其对某个单词进行深度挖掘，自己动手发现和解决问题，这种数据驱动学习的基本理念符合“以学习者为中心”的思想 [ 4 ]， P. 109。 3.2. 语义韵 英语中很多词看起来不带有明显的感情色彩，但当它们与某些特定词汇为伴构成搭配或类联接时，会产生一些联想意义(如褒贬、好恶等) [ 4 ]， P. 16，这种联想意义被称为语义韵。词语搭配形成的语义韵主要分为三类：消极语义韵(negative prosody)、中性语义韵(neutral prosody)和积极语义韵(positive prosody) [ 5 ]。在讲《新职业综合英语1》Unit 6 Reading A中adapt一词时，教师可以使用通配符定义检索项adapt|adapts|adapted|adapting，然后在AntConc中进行检索，得到19条结果，如图4： 图4. Adapt的语义韵分析 通过观察，学生可以发现adapt后面跟的宾语或者介词宾语为life (生活)，novel (小说)，new lifestyle (新的生活方式)，idiosyncratic use (新奇的用法)，tests (测试)，environment (环境)，organizations (组织)，changing world (变化的世界)，rapid pace of change (迅速的变化)，demands of our times (我们时代的需求)，the New World (新世界)，conveniences (便利设施)，mental conditions (精神状态)，what it doesn’t have (所缺少的条件)。这些宾语有变化、环境、情况、条件等语义倾向，主语不得不做出改变与之相适应，否则就面临淘汰或灭亡的境遇，这一点从第3句中的adapts or dies (适者生存)中也能得到证实。由此可见，adapt一词蕴含着某人或某物具有可塑性、适应性和灵活性的联想意义，具有积极的语义韵。 3.3. 语法型式 数据驱动学习同样适用于《新职业综合英语》的语法教学。比如可以运用于《新职业综合英语1》第3单元Self-study Room的教学，该模块旨在让学生掌握被动语态的构成和用法。被动语态的时态变化是教学难点，如果用“先告知语法公式再辅以例句”这种自上而下的方式，难免会让学生觉得概念抽象，难以理解。为了避免学生陷入套用公式，死记硬背的怪圈，可以尝试让学生通过观察和归类语料文本，自主归纳语言现象。在讲到被动语态的过去完成体时，教师可以将经过自动词性赋码的COLEN语料库加载到AntConc中，然后利用正则表达式\S+_VHD\s(\S+_[RX]\w+\s)*\S+_VBN\s\S+_VVN匹配到该库中所有包含被动语态过去完成体的索引行，共命中检索结果228行。如图5，通过索引软件的排序和彩色显示功能，学生很容易观察到过去完成体被动语态的构成型式是had been done。同时，学生还能在观察中发现had和been之间是可以有副词的，比如never，actually，already，always等，这是课本中没有提及但却是十分常见的语言现象。学生通过自主观察发现了语言规律，不仅印象深刻还能收获成就感。 图5. COLEN中被动语态的过去完成体
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user: 4. 结语 身处大数据时代，教师可及的语料素材呈指数级增长，随之也带来信息过载的问题。如何从海量数据中挖掘出既满足学生职业需要又贴合课程标准的资源从而实现所教即所需，是教师应该思考、探索和解决的问题。数据驱动的学习理念符合大数据时代背景，语料库技术的发展又使数据驱动学习的实现途径更加丰富。本文用数据驱动学习的理论框架指导《新职业英语》的教学实践，通过将词项置于真实的语言材料中，引导学生自主观察并归纳词项的词义、搭配、类联接、语义韵以及语法型式。但囿于笔者自身的语料库技术水平，对语料库和检索工具的使用尚处于初浅阶段。如何使用更复杂的检索技术深度挖掘数据以及如何建立更适合高职高专学生需求的语料库从而使数据驱动理念的实践更加务实，是需要进一步探究的问题。
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user: 摘要 本文主要研究实对称矩阵谱的可信计算。给定实对称矩阵，首先利用Matlab中的eig命令求其数值谱，然后利用Kantorovich定理，设计算法计算数值谱的可信误差界。算法保证在该误差界范围内存在一实对称矩阵，该实对称矩阵的精确谱为给定实对称矩阵的数值谱。