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

user: 3. 军队院校开展校本特色军事英语教学的必要性 随着我国的改革开放和一带一路建设，我国的军队也应具有国际化视野，培养国际化人才，这样才能更好地保护我国的利益，树立大国军队的良好形象，维护我国世界大国的国际地位。军队院校培养的人才要能够胜任未来多样化的国际任务，学员的语言关是必须要过的，没有扎实的语言功底、厚实的外国文化基础，将很难完成将来的与外军的军事合作、军事交流任务。根据ESP英语的定义和特点，军队院校应根据自身人才培养特色，做好调查研究，开展相关领域的ESP军事英语教学来满足人才培养的需求，然而，目前军事院校开设的英语课程还不够合理，姓军为战的理念还不够浓厚，学员学习了一定的通用英语知识，军事英语的学习却缺乏深度和广度，院校对学员必要的相关领域的军事语言素质培养还有所欠缺。这些不足更加凸显了当前军事院校军事英语教学的不足，从而更应该具有针对性地开展军事英语教学，满足未来军队建设对人才的需求。 3.1. 不同军事院校的人才培养目标不同，ESP军事英语教学能够满足多样化需求 各个军事院校都有自身的专业特色，培养的学员对应着未来不同的军事岗位，履行不同的职责，但是在国际化的大背景下，军事院校所培养的人才都需要能够用英语交流本专业的知识，都要有使用语言这个工具在未来继续学习本专业前沿知识的能力。ESP军事英语教学可以满足不同学科、领域的语言能力培养需求，形成自己本学校的自身特色。因此，军事院校应在突出自身特色的前提下，大力开展对本校学员的校本特色军事英语能素质的培养，更新校本特色军事英语教学理念，使培养的人才真正为部队之所需，真正能够使用好语言工具，成为今后该军事领域的拔尖人才。 3.2. 紧贴《大学英语教学大纲》，大力开展军事英语教学 《大学英语教学大纲》将大学英语的教学目标确定为“通过学习，掌握通用英语、军事英语基本知识和应用能力，培养跨文化交流、批判性思维和自主学习能力，拓宽国际视野，适应职业发展和对外军事交往需要”。大学英语教学必须寻找新的发展方向，重心应从通用英语教学向ESP教学方向转移 [ 6 ] 。军队院校要提高英语教学的效果，必须树立新的观念。英语教学的目的，不应是帮助学员通过考试，而是培养他们在实际环境中运用英语的能力，尤其是遂行本专业军事任务相关的语言能力。在军队院校中开展有本校特色的军事英语教学势在必行，这是军队院校为部队培养合格人才的现实需要。
system: [SYSTEM]

user: 4. ESP理论在军事英语教学中的应用 军事英语具有完全不同于通用英语的表达方式、话语背景、习惯用语及语音语调。在军事背景下，英语通常被赋予了特定的语义，这与通用英语“打基础”的要求具有明显区别，军事英语教学应该是更高级别的、更加突出专业指向性的语言教学。在ESP理论指导下的军事英语教学，更应考虑课堂教学改革、教员教学能力的发展、特色鲜明的教材体系建设以及考核方式的改革。 4.1. 以课堂教学改革为突破口，更新教学理念 课堂教学改革不应该是积累式的增长而是需要彻底改变教学的模式。学员的主动学习能力、深度理解能力、高阶思维、批判精神和团队协作等在传统的授课方式下都较难以培养，我们亟需信息化的课堂教学模式更新我们的理念，充分考虑课堂教学中的教员、学员、内容和环境等要素，构建以学员为中心的课堂，把要讲的内容变为学员要解决的问题，把单向的灌输式教学变成双向的互动，把教员对学员的教学变为学员之间的合作学习。我们应该大力进行信息化建设和改造，把成规模的、完整的微课、慕课上传到网上，供学员进行个性化学习。对于入学英语基础较好的学员，可直接进行ESP军事英语学习，对于英语基础还较薄弱的学员，有必要对基础英语进行巩固和加强。在课下，好中差的学员都能够自主学习想要学习的内容，满足个人学习所需；课堂上，教员能够极大地提升授课效率，充分发挥答疑解惑的主导作用，从而提升教学效果。 4.2. 教员教学能力的发展 军队院校开展ESP军事英语教学必须拥有一支胜任军事英语教学的师资队伍。大部分英语教师在其攻读学位的时候并没有接触到相应的军事类的英语，因此，英语教员需要学习ESP军事英语，这是教员教学能力发展的必经之路。可以采取内培和外引两种方式进行学习，并提升教员的教学能力。内培主要是指对现有教员的ESP军事英语能力的培养，通过扩展他们的知识容量，经过一定形式的考核和试教练讲才能上讲台讲授ESP军事英语内容；外引主要是指从其他单位引进相关专业人才，既懂军事又懂英语，加以授课技能培养和一定的政策支持，走上讲台讲授ESP军事英语内容。通过内培和外引，逐渐形成一支具有本院校特色的军事英语教员队伍，满足ESP军事英语授课要求，实现教学效果的有效提升。 4.3. 特色鲜明的教材体系建设 通用英语教学早已跟不上军队转型建设的步伐，各院校应该紧盯部队实战化训练需求，把重点放在军事英语教学上，特色鲜明的军事英语教材体系建设迫在眉睫。在特色鲜明的教材体系建设中，一是要专家全程参与指导，出思想、定框架、审内容、抠细节，集中专家的智慧，完成特色教材建设。二是要注意语料库建设，语料库建设是基础性工程，要进行科学分类编排，按体系、分领域、分工到人专题研究和集中交流，确保教学内容科学、系统、准确。三是要尽快打造一支过硬的编教队伍，院校要遴选骨干教员赴部队调研、出国培训、承担大项演习任务，采取超常措施磨炼骨干、培养人才。四是要按照编写计划，编出一批，送给相关专家审核一批，到部队检验一批，在教学中实践一批，边编写、边修改、边总结、边完善。 4.4. 构建以非标准化考核为主的考核方式 军队院校ESP军事英语的教学，应以培养学员的实际交际能力为主。充分发挥考核指挥棒的作用，就能够引领课堂、引领教员的教和学员的学，使教学向能力，向教学为战的方向靠拢。我们不应该一味地考核学员的英语知识，而更多侧重点应该放在考核学员运用知识的能力上，即采用非标准化的考核方式。考核中给学员思考的空间，所设问题没有标准答案，充分考核学员的主动学习能力、深度理解能力、高阶思维、批判精神和团队协作能力等。这些能力才应该是ESP军事英语课程应培养的学员的核心能力，才是未来我军军事人才应该具备的能力。军队院校英语课程评价的核心应是促进ESP英语的发展，强调英语在培养学员探究能力、解决问题的能力和促进学员人格健全发展方面的重要价值。
system: [SYSTEM]

user: 5. 结束语 军队院校英语教学应大力推行具有本院校特色的ESP军事英语教学，它将为培养我军未来复合型高素质人才奠定专业语言基础，使培养的未来军官具有国际化视野的基本素质，为他们今后在所学领域进一步提升自己，培养自学能力都是大有裨益的。各院校的外语教学应不断探索适合自身的途径和手段，使ESP军事英语教学早日为教员、学员所接受，充分发挥ESP军事英语的最大效益。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 网络时代给我们的生活带来了翻天覆地的变化，其应用于生活中的各个方面，改变了传统的生活模式。网络的发展促进了网络消费的发展，当今市场竞争激烈，商家及企业正确定位自己，吸引消费群体变得至关重要。广告是常用的一种策略，与居民消费心理及行为息息相关。本文以CNKI数据库收录的文献为研究对象，利用可视化网络分析工具CiteSpaceIII绘制了国内近二十年的697篇相关文献的知识图谱，以直观的方式呈现我国的网络时代消费心理研究的变化趋势，包括文献量时间分布图谱、关键词共现及时序图谱。在此基础上，本文进行了总结并且给出了一些建议，希望对后续的研究提供参考价值。 关键词 :网络时代，消费心理，可视化，CiteSpaceIII 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/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 随着近年来科学技术日新月异地发展，电子商务也迎来了井喷式发展，集高效、快速于一体，中国在这几十年来，在以买方市场为主导的时代，消费者的消费心理对于卖方至关重要。而新型网络时代中，由于看不到实物，买卖双方不能见面，已经对传统的运作模式提出了极大的挑战，可能会影响消费者的购买行为。因此，在电子商务环境下，关注消费者心理变得更加重要。只有把握好消费者心理，才能促进我国网络营销的快速发展。本文利用CiteSpaceIII工具，对近20年来消费心理相关文献进行可视化分析，以更清晰的方式呈现消费心理研究热点和变化趋势，更好地了解消费者心理需求，促进网络营销的竞争力。
system: [SYSTEM]

user: 3. 结论及建议 根据发文量时间分布图，我们可以看出近20年来关于“网络时代消费心理”的文献研究量较少，研究仍然有待深入。根据关键词共现图谱，我们可以看出以“网络营销”“营销策略”“消费群体”“消费观念”“广告”为关键词的文献较多，但密度比较低，相关研究仍然需要相互合作，深度挖掘。根据关键词时间分布图谱，研究对象更加关注了消费观、消费主义、消费心理，但要避免盲目跟风，深入挖掘消费心理特征及影响因素，才能促进网络营销行业的蓬勃发展。 电商环境下，消费者由于看不到实物，会存在怀疑、信心不足等问题进而影响其消费行为，仍然需要采取有力措施来改善现状。一方面，对于相关部门而言，搭建一个良好的平台，应加强监管力度，严厉打击虚假信息，营造一个和谐的氛围。另一方面，对于营销者而言，应该努力提高用户的参与度和满意度。网络虚拟互动和售后服务保障都会影响消费者对电商的信任感。客服应当对商品进行详细描述，耐心解答消费者的问题，提供合适的购物建议；而且营销者应该保证产品质量，做好售后保障服务，双方建立良好关系，让消费者更加放心，减少后顾之忧。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 教师人格作为一种稳定的存在于教学中的因素，对学生的成绩和教学绩效有重要的影响。为探究教师的人格特征与教学绩效、学生的学业成绩之间的关系，本研究采用10题大五人格问卷作为他评的研究工具，收集208位学生对教师人格的感知及学生自身的学业成绩，并以教师的年均教学贡献奖作为教学绩效的指标，运用SPSS 25.0软件对收集的数据进行相关及差异性检验等统计分析。结果显示：学生感受到的教师的外向性、责任心和开放性三个人格维度会对学生成绩有明显的正向影响；教师的人格与教师的教学绩效存在显著的相关。结论：教师人格对学生成绩产生积极影响；教师人格与教学绩效存在关联；教师人格不存在性别差异，同时教师性别并不会对学生成绩产生差异性影响。 关键词 :教师人格，大五，学业成绩，教学绩效 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/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 1.1. 文献综述 教师人格是教师因其特殊的社会角色而具有的人格，是教师在职业活动中表现出来的相对稳定的、内在的心理倾向、思想品质和文化灵魂，通过外在的社会价值表征与社会认同而表现出来的一种教育品质和教育力量。我国学者韩向前在总结国内外对教师心理的研究时指出，在达到一定的智力、知识水平以及专业教育能力(思维的条理性、逻辑性等)之后，教师自身的人格品质是影响教学效果、学生学习和成长的重要因素(韩向前，1988)。 教师职业的特殊性质决定了教师人格的重要性。美国心理学家哈麦切克指出：“两位具有同等智力，受到同等培训，对课题材料达到同等掌握的教师，却很有可能在教学成绩上有很大差异。部分差异是由于教师的人格对学习者的影响造成的”。 国内外对教师人格的研究较为广泛，如，伊布希莫格鲁等以及钟妮等对教师人格与职业倦怠关系进行的研究，发现神经质与职业倦怠存在正相关(Hidiroglu， Tanriover， Unaldi， Sulun， & Karavus， 2013；钟妮&凌辉，2014)。对教师人格与师生关系的研究表明，外向性与友善性这两种人格特质与师生关系无关(De et al.， 2014)，刘丽红对教师人格与职业成就的研究表明，某些人格特质对职业成就产生影响(刘丽红，2009)，默罕默德等关于教师的人格与学生学习动机的研究表明，教师的人格与学生在学术活动中的动机具有显著的相关(Mohammad， Abraham， & Singh， 2011)，刘恩允等对教师人格与学生人格研究表明，教师人格与学生人格的相互作用存在一定的矛盾性等等(刘恩允&杨诚德，2003)。以往研究均表明教师人格在教学活动中有重要的影响作用，可以对学生的学习活动产生积极或者消极的影响。 教师作为高等教育活动的主体，肩负着传道、授业、解惑的传统职责。学生是教育的主体，教育教学活动的展开也以学生为核心，因此学生的学业成绩是对教师教育、教学活动最为直观的评价。学生学业成绩是教育心理学关注的一个重要的结果变量，其高低直接体现了教育、教学的质量。教师人格是教师作为的基石，是联系学生的重要纽带，具有率先示范作用，由于教师人格本身是一种教育要素，因此，正如著名教育家乌申斯基所说“教师的人格是任何教科书、任何道德箴言、任何惩罚和奖励制度都不能代替的一种教育力量”。那么，在高等教育背景下，教师人格对学生的学业成绩存在怎样的影响呢？该问题尚未有明确的研究结论。 因此，教师人格与学生学业成绩之间的关系值得我们进一步研究和探讨。对教师人格与学生成绩的研究在国外较为广泛，默罕默德等人的研究表明，教师的人格与学生在学术活动中的动机具有显著的相关(Mohammad et al.， 2011)。教师的人格对学生的学习动机和学习纪律具有积极的促进作用(Kheruniah， 2013)。另外，教师的人格是影响学生学习成绩的教师职业态度的重要因素之一(Khan， Khan， Syed， Khan， & Khan， 2016)。不同教师人格对中学生学业成绩的影响有显著性差异等等(Garcia et al.， 2011)。国内关于小学教师人格特征和学生学业成绩的相关研究表明，小学教师的某些人格特征与学生的学业成绩有较高相关(陈益&李伟，2000)，教师人格特征、自控能力与学生成绩密切相关(刘文华等，2015)。综上，国内已有研究把教师人格引入到教育领域，但关于教师人格特质与学生成绩之间关系的研究较少，且很少考虑到大学生群体。 此外，在高等教育阶段，教师是推动高等教育发展的核心人力资源，教师教学绩效的水平直接决定了高校的教学质量，除了直接反映教师教学绩效的学生成绩外，教学贡献奖等教学奖项的设置也可体现对教师教学质量的评价。以一般经验来说，大学课堂里比较外向、善于表达的教师往往能够得到更好的课堂教学评价，这种现象是客观存在的，还是人们的主观感觉呢？基于此，这种现象值得我们对教师人格这一变量展开进一步探究。 教学绩效评价是根据学校的教育目标和教师的工作任务，运用恰当的评价理论和方法手段对教师的教学工作进行价值判断，主要评价方法有领导评价、学生评价、自我评价等。其中，学生评教是教师评价的重要组成部分。国内对大五人格与教师工作绩效评价之间关系的研究较多，探讨大五人格及其各维度对工作绩效的影响，例如，大学教师大五人格的外倾性维度与教师的教学绩效正相关(穆桂斌&张春辉，2012)，大五人格特征的责任感和宜人性维度的交互作用对教学绩效有显著的正向影响(姜红，2010)。另外，对中学教师的研究表明，责任心、外倾性维度以及教师积极应对方式对工作绩效具有预测作用(陈雪芬，2007)。国外有研究表明，在高等教育阶段，教师人格与学生对教学的评价相联系(Kim， Darnimrod， & Maccann， 2017)，并且教师的人格与教学绩效评价有显著的相关性(Buttner， Pijl， Bijstra， & Bosch， 2016)。因此，教师人格与教学绩效评价之间的关系值得进一步探究，对科学招聘教师、准确预测教师教学绩效以及有针对性地加强对大学教师的培养都具有理论意义和实践价值。 1.2. 研究的目的 本研究的主要目的在于探究教师的人格特征与学生的学业成绩之间关系，教师人格与其教学绩效之间的关系，并探讨教师性别差异对学生成绩的影响。通过对教师人格的研究，探究教师人格对学生发展的重要意义，有助于教师在履行职责的同时，树立良好的人格意识。同时唤起教育领域对教师人格这一影响因素的足够重视，加强教师队伍建设，更有针对性地提升教学质量、完善评价体系。
system: [SYSTEM]

user: 2. 研究方法 2.1. 被试 在济南某高校选择2016级大学生作为被试，对本学年接触到的20位教师进行人格特征他评，发放纸质问卷，回收问卷230份，剔除无效问卷，有效问卷208份，有效率90.4%，其中男性34人(年龄：20.14 ± 0.29岁)，女性149人(年龄：20.00 ± 0.31岁)，共208人(年龄：20.15 ± 0.1岁)。 2.2. 研究工具 大五人格问卷采用美国大五人格量表简化版(BFI-10)，10个题目，五个维度：开放性(Openness)、责任心(Conscientiousness)、外向性(Extraversion)、宜人性(Agreeableness)、神经质(Neuroticism)。问卷由学生他评完成，采用Likert 5点计分法(1 = 非常不同意，5 = 非常同意)。 2.3. 研究程序 第一阶段：精心翻译美国大五人格量表简化版问卷，并对翻译不断进行修订。收集被试群体的授课教师教龄、教学贡献奖等信息，并以教学贡献奖作为对教师教学效果评估的指标。 第二阶段：确定被试群体，对被试群体进行正式施测。 第三阶段：测验结果的整理，对原始数据进行整理、分析。 2.4. 统计方法 本研究将所有收回的有效问卷加以编码处理后，采用SPSS 25.0对数据进行分析，所用方法包括相关分析和差异性检验。
system: [SYSTEM]

user: 3. 结果 3.1. 大学教师人格维度基本情况 由表1可知，大学教师的外向性、责任心、开放性比平均值6分要高，宜人性接近平均值，情绪稳定性比平均值6分要低。 Table 1 Teacher big five personality scor 平均分 标准差 外向性 7.38 1.73 宜人性 5.57 1.43 责任心 7.90 1.86 神经质 4.77 1.63 开放性 7.12 1.33 表1. 教师大五人格得分 3.2. 教师人格、教师所教学生成绩的性别差异分析 由表2可知，五个人格维度上男性教师与女性教师均不存在显著的差异。 Table 2 Gender differences in teacher personality (M 男性教师 女性教师 t p 外向性 7.02 ± 1.37 7.57 ± 1.23 −0.988 0.329 宜人性 5.82 ± .79 5.49 ± 0.89 0.847 0.392 责任心 7.73 ± 1.50 7.96 ± 1.26 −0.387 0.703 神经质 4.82 ± 1.13 4.74 ± 1.10 0.152 0.880 开放性 7.18 ± 0.75 6.79 ± 1.58 0.652 0.521 表2. 教师人格的性别差异(M) 由表3可知，男女教师所教的学生的学业成绩之间不存在显著差异。 Table 3 Differences in student achievement (grade point average) between male and female teacher 男性教师 女性教师 t p 绩点 3.55 ± 0.55 3.83 ± 0.54 −1.171 0.254 表3. 男女教师学生成绩(绩点)的差异 3.3. 教师人格与学生成绩(绩点)的分析 由表4可知，外向性、责任心和开放性维度上学生成绩存在显著的差异。教师外向性高，学生成绩高；责任心高，学生成绩高；开放性高，学生成绩高；宜人性和神经质无显著差异。 Table 4 Differences between teachers’ personality dimension and students’ performance (grade point average 高分组 低分组 t p 外向性 3.81 ± 0.85 3.68 ± 0.95 2.28 0.023 宜人性 3.78 ± 0.88 3.72 ± 0.92 1.00 0.319 责任心 3.82 ± 0.91 3.50 ± 0.86 4.94 0.000 神经质 3.74 ± 0.93 3.74 ± 0.89 0.035 0.972 开放性 3.97 ± 0.80 3.59 ± 0.94 6.82 0.000 表4. 教师人格维度与学生成绩(绩点)的差异 注：分组标准为20位教师五个人格维度高于平均值为高分组，反之为低分组。 由表5可知，学生成绩与教师的外向性、宜人性、责任心、开放性存在相关，说明教师的人格和学生成绩之间存在关系。 Table 5 Correlation analysis of teacher personality and student achievemen 绩点 外向性 0.109 ** 宜人性 0.078 * 责任心 0.149 ** 神经质 −0.032 开放性 0.123 ** 表5. 教师人格与学生成绩的相关分析 注： * p < 0.05； ** p < 0.01 (下同)。 3.4. 教师人格和教学贡献奖的分析 由表6可知，教师的外向性、责任心与教学质量存在相关，神经质与教学质量存在负相关，情绪越稳定教学绩效越高。 Table 6 Correlation analysis of teacher personality and teaching contribution awar 年度教学奖 年均教学贡献奖 外向性 0.527 ** 0.449 * 宜人性 −0.322 −0.275 责任心 0.489 * 0.469 * 神经质 −0.536 ** −0.516 ** 开放性 0.354 0.340 表6. 教师人格和教学贡献奖的相关分析 注：年度教学奖 = 2010年至2017年教学贡献奖总和；教学奖平均值 = 年度教学奖/2010年到2017年的教学年龄。
system: [SYSTEM]

user: 4. 讨论 4.1. 教师人格与学生成绩分析 本研究发现教师外向性、责任心和开放性的差异会对学生成绩产生影响；学生成绩与教师的责任心最相关。研究中宜人性与学生成绩相关但在差异分析中不显著，同时宜人性的相关(r = 0.078)比较小，效果量较低，尽管存在统计检验上的显著，但认为宜人性对于学生成绩没有影响。国外学者的研究结果显示教师的外向性(r = 0.52)、宜人性(r = 0.39)、责任心(r = 0.28)和开放性(r = 0.09)与学生成绩存在正相关，神经质(r = −0.43)与学生成绩存在负相关(Tahir & Shah， 2012)，与本研究的发现相似，但在神经质维度上差异较大，本研究中神经质的相关非常低，可能是由于调查的老师在神经质得分上没有太大差异(4.77)。刘文华等人使用教师自评大五人格和学生三年的成绩进行的研究发现宜人性和外向性能正向预测学生成绩，开放性能显著的预测学生成绩(刘文华等，2015)。本研究和已有的研究都能证明教师人格会对学生成绩产生明显的影响，而研究的结果在教师人格维度上存在一定的差异，这可能是由于人格的自评他评方式和选取的教师研究对象等方面存在比较大的不同。 4.2. 教师人格与教学绩效 教师的外向性、责任心、神经质与教学绩效存在相关。与之相对应的是Moscoso的研究，发现害羞、怀疑、忧伤、悲观、痛苦、古怪的和冒险这样的人格特质会影响工作表现(Moscoso & Salgado， 2010)。Mount等人的数据表明责任心是各种工作表现的预测指标(Moscoso & Salgado， 1998)；同时情绪不稳定的个体，倦怠和工作不满意感比例高(Thoresen， Kaplan， Barsky， Warren， & Kelly， 2003)；因此可以解释教师的责任心、神经质与教学绩效之间的相关。用学生评教分作为教师工作绩效的指标发现教师人格中的外向性和神经质与教学绩效存在相关(穆桂斌&张春辉，2012)。本研究采用教学贡献奖作为教学绩效的指标，因此不同教学绩效指标的选取可能会在成研究之间存在一些不一致，但综合的结论表明教师人格会对教学绩效产生影响。 4.3. 教师人格的性别差异及男女教师学生成绩差异 教师人格在五个人格维度上均不存在显著的性别差异，且男女教师所授课学生的学业成绩间不存在显著差异。与Coenen的研究一致，教师的性别不会对学生的成绩有影响(Coenen & Klaveren， 2013)。使用16PF对中小学教师进行人格调查发现男女教师在人格上不存在显著差异(刘丽红，2009)。但在田一等人的研究中发现，在语文、数学学科上小学女教师教学成绩高于男教师(田一，李英杰，&范存丽，2015)，这种不一致的结果可能是由于小学生与大学生身心发展水平的不同引起的，小学生以具体形象思维为主，而女教师在课堂上倾向于形象思维方式和解决问题，但大学生已经是抽象逻辑思维的水平，因此受到教师性别的影响很小。
system: [SYSTEM]

user: 5. 结论 本研究得出的结论如下：1) 教师人格对学生成绩产生影响；2) 教师人格与教学绩效存在关联；3)教师人格不存在性别上的差异，同时教师性别不会在学生成绩上有差异。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 本文通过对灰色预测模型与使用移动平均改进后的灰色预测模型进行比较和分析，建立了我国出国留学人数以及学成归国人数的拟合及预测模型。结果表明，在本实证分析中，使用移动平均法修匀的灰色预测模型预测效果优于单独使用灰色预测法。新方法提高拟合精度，便于国家有关机构获取出国留学以及归国人数的趋势，优先制定相关政策。 关键词 :灰色预测，移动平均法，出国留学人数，学成归国留学人员 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/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 随着近些年留学热潮的持续升温，留学现象以及留学归国情况也成为引起学术界关注的经济社会现象之一。而对于未来我国出国留学人数以及留学归国人员走向的准确预测，毫无疑问，对把握人才流动趋势、经济科技趋势，推动教育、经济改革，政府因地制宜的制定相关教育政策等起到重要作用。 当前CNKI收录文献涉及留学研究的文章对于留学生人员的预测方面研究较少，现有论著包括使用时间序列 [ 1 ] 或利用灰色预测法及其改进模型 [ 2 ] 预测我国出国留学人数。针对灰色预测模型及其改进形式，陈有为使用指数平滑模型改进离散GM (1， 1)模型，但并未利用到留学数据中 [ 3 ] ，柯普使用GM (1， 1)对出国人数进行预测 [ 4 ] 。2010年卫彦琼 [ 5 ] 使用灰色神经网络模型对1999年到2006年我国出国留学生总人数以及留学生学成归来人数进行了实证分析。但笔者在对比作者使用此模型进行预测2007年至2011年的数据与国家统计局已经发布的真实数据来看，偏差较大。因此，使用灰色预测模型针对留学数据进行预测已有先例但预测效果还有改进空间。
system: [SYSTEM]

user: 2. 方法介绍 2.1. 灰色预测及GM (1， 1)模型基本概念与具体方法 本文将灰色预测理论、指数平滑和移动平均法以及改进后的灰色预测模型应用于我国留学生规模以及学成归来学生人数预测，为我国留学生规模预测提供有效的模型，从而为政府相关决策提供数据支持。 灰色理论是由我国学者邓聚龙于20世纪80年代前期提出，用于控制和预测的新理论和新技术。灰色预测法是一种对含有不确定因素的系统进行预测的方法。灰色系统内的一部分信息是已知的，另一部分信息是未知的。其中，灰色预测GM (1， 1)模型因其所需信息少、运算方便、建模精度较高而被广泛应用于各种预测领域。其理论已初步形成了较为完善的模型、方法和技术体系，基于灰色建模理论的灰色数列预测方法经过20多年的发展，已经在人口规模、交通事故、农业、社会经济、旅游、生态足迹等方面得到了广泛的应用 [ 6 ] ，且均获得较为理想的预测结果。 灰色预测通过鉴别系统因素之间发展趋势的相异程度，即进行关联度分析，并对原始数据进行累加和累减的处理来寻找系统变动的规律。首先生成有较强规律性的数据序列，然后建立相应的微分方程模型，从而预测事物未来的发展趋势状况。 首先得到生成列，为弱化原始时间序列的随机性，需要进行数据处理即产生生成列，本文叙述累加法生成(累加即将原始序列通过依次叠加得到生成列)。记原始时间序列为： X ( 0 ) = { X ( 0 ) ( 1 ) ， X ( 0 ) ( 2 ) ， X ( 0 ) ( 3 ) ， X ( 0 ) ( 4 ) ， ⋯ ， X ( 0 ) ( n ) } (1) 上标为0表示原始时间序列，通过累加构造生成列为： X ( 1 ) = { X ( 1 ) ( 1 ) ， X ( 1 ) ( 2 ) ， X ( 1 ) ( 3 ) ， X ( 1 ) ( 4 ) ， ⋯ ， X ( 1 ) ( n ) } (2) 对于非负数据。累加次数越多，则随机性弱化越多，当累加次数足够大后，可认为时间序列已由随机序列变为非随机序列了。一般随机序列的多次累加序列，大多可用指数曲线逼近。 之后需要计算关联度。关联度分析是分析系统中各因素关联程度的方法，在计算关联度之前需要先计算关联系数。关联系数公式为： η ( k ) = min min | X ^ ( 0 ) ( k ) − X ( 0 ) ( k ) | + ρ max max | X ^ ( 0 ) ( k ) − X ( 0 ) ( k ) | | X ^ ( 0 ) ( k ) − X ( 0 ) ( k ) | + ρ max max | X ^ ( 0 ) ( k ) − X ( 0 ) ( k ) | (3) 式中具体含义此处不予赘述。 在算出 X ^ ( 0 ) ( k ) 序列与 X ( 0 ) ( k ) 序列的关联系数后，计算各类关联系数的平均值： r = 1 n ∑ k = 1 n η ( k ) (4) 这个平均值r被称为关联度。为建立GM (1， 1)模型，设时间序列有n个观察值，通过累加得到序列，则相应的GM (1， 1)模型的微分方程为 d X ( 1 ) d t + a X ( 1 ) = μ (5) 式中，a称为发展灰数 μ 称为内生控制灰数，设 a ^ 为待估计参数向量，其中 a ^ = ( a μ ) ，利用最小二乘 法求解得： a ^ = ( B T B ) − 1 B T Y n (6) 解出微分方程，得到预测模型 X ^ ( 1 ) ( k + 1 ) = [ X ^ ( 0 ) ( 1 ) − μ a ] e − a k + μ a     ( k = 0 ， 1 ， 2 ， ⋯ ， n ) (7) 2.2. 移动平均模型 移动平均是技术分析中一种分析时间序列数据的工具，其基本思想是：根据时间序列资料、逐项推移，依次计算包含一定项数的序时平均值，以反映长期趋势。因此移动平均可抚平短期波动，反映长期趋势或周期。移动平均法可分为简单移动平均、加权移动平均、指数移动平均等。本文以简单移动平均为例展开。简单移动平均是某变数k个数值的未作加权算术平均。这种方法是根据过去k期的观察值来计算平均数的，以之作为测算数据进行决策 [ 7 ] 。 若使用移动平均法，照其定义t + 1期的预测值为 F t + 1 = Y ¯ t = Y t − k + 1 + Y t − k + 2 + ⋯ + Y t − 1 + Y t k (8) 式中Y为观测值，k为观测期数。这种方法的优点是计算简单，缺点是适用范围具有局限性，一般只适用于观测值发展比较平稳、起伏不大的数据。对于下文实证分析部分数据来说，留学生数量与留学生归国数量均是递增的序列。使用移动平均法得出后一项的预测值是前k项观测值的算术平均值，导致预测值偏小，受到该方法适用范围的局限，因此不能对本文实证分析的原始数据直接使用移动平均法。 2.3. 组合模型的构建 随着灰色预测理论研究的进一步深入，一些学者发现灰色预测存在一些局限。陈有孝，林晓言指出灰色模型预测由于其原始数据的起伏性和无序性，且原始数据的个数有限，难以将预测带限制在一个较小的范围之内，导致灰色预测模型在大多数情况之下是粗糙的 [ 8 ] 。 具体来说，灰色系统模型的一大优点在于不要求通过足够的数据建立模型，然而对于某些具有递增(或递减)趋势的数据，由于数据量有限，灰色系统模型偏向于过分提取其递增趋势，从而高估预测结果。因此笔者尝试利用移动平均的移动平均可削弱原序列的上下波动的特点从而对灰色预测数据进行修匀或平滑，抑制其较高的递增趋势，得到准确的预测值。本文尝试使用两种方式进行组合模型的构建。首先使用原移动平均公式的结合灰色预测模型。具体做法为将灰色预测得到的数据使用移动平均法修匀。 结合灰色模型公式与移动平滑公式得到如下： F t + 1 = Y ¯ t = Y t − k + 1 + Y t − k + 2 + ⋯ + Y t − 1 + Y t k = X ^ ( 1 ) ( t − k + 1 ) + X ^ ( 1 ) ( t − k + 2 ) + ⋯ + X ^ ( 1 ) ( t − 1 ) + X ^ ( 1 ) ( t ) k (9) 值得注意的是，若使用移动平均的原始公式与灰色预测结合，在多次测算后发现，移动平均在改进数据的同时会带有滞后特点，过分的削弱趋势性。因此为避免移动平均只是在处理水平型历史数据时才有效的特点，可将移动平均模型进行修改再与灰色预测模型组合，即将灰色预测得到的数据使用改进后的移动平均法修匀： F t + 1 = Y ¯ t + 1 = Y t − k + 2 + Y t − k + 3 + ⋯ + Y t + Y t + 1 k = X ^ ( 1 ) ( t − k + 2 ) + X ^ ( 1 ) ( t − k + 3 ) + ⋯ + X ^ ( 1 ) ( t ) + X ^ ( 1 ) ( t + 1 ) k (10) 其中 X ^ ( 1 ) 为灰色预测模型得出的结果。 对比两种组合模型，并通过数据进行实验分析，发现相比于改进后的组合模型，未改进的移动平均与灰色预测的组合模型对于灰色预测数据的递增趋势的抑制作用更加强烈，因此针对递增趋势强、弱的不同数据情况，可分别使用未改进的组合模型和改进后的组合模型。此外还可以通过调整观测系数k对不同数据进行适当的修匀。
system: [SYSTEM]

user: 4. 结论 本文通过对灰色预测模型与使用移动平均改进后的灰色预测模型进行比较和分析，利用从2006年至2018年的我国留学生相关数据，分别对出国留学生总人数以及留学生学成归来人数进行拟合分析，并对2018至2024年的留学人数及学成归来人数进行预测。 首先使用灰色预测法，发现对本例的数据来看预测拟合效果一般。对于实际情况来说，预测数据有较强的上升趋势，而且预测值增速过快，其中某些结果不符合实际意义。因此，利用此预测模型进行预测，要持谨慎态度，并需要对其方法进行改进。 将移动平均(二期)进行修改并与灰色预测模型结合起来，发现对本文两组数据都有较好的修匀作用。对比发现，修改后的移动平均对留学生数据有更好的效果，未修改的移动平均对留学生归国数据有更好的效果。最终完成预测(表4)，结果符合实际情况，且效果优于单独使用灰色预测法。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 二项式、三项式组合计数的计算在概率统计、人工智能、大数据等的数据描述和分析中起着核心作用。本文利用变值测量，对三项式组合计数系数的多维分布进行计算和投影。采用二项式组合表达式和四元变值度量为基础，对二项式组合系数进行分解转换，形成三项式组合系数表达式，利用组合数计算方法得到二维量化计数矩阵。将相关数值计算结果转化为统计二维直方图，以二维彩图模式展现。文中利用多个图示结果展现出三项式系数的空间对称性和分布多样性的特征。从三项式组合系数分布的变化和不变特性，系统地探索各种组合变换的聚类分布特性。 关键词 :变值测量，组合数，可视化，三项式组合系数 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/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 二项式组合系数在数论、图论、统计和概率等数学分支扮演着重要的角色 [ 1 ] ，其在组合数学 [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] 、解析数学等学科研究领域也很重要，得到大数据、人工智能、概率统计等领域专家的注意。随着大数据和人工智能、机器学习的深入发展，从基础数学的角度对组合计数的作用机制进行深入研究，变得越来越重要。与前沿大数据和人工智能相关的数学问题可能是一个抽象的计数问题，所涉及到的组合问题一直是组合函数中研究的核心。 传统组合计数问题的研究集中在恒等式证明，对二项式组合系数的可视化研究需要更为深入探索。从统计分布的角度来看，可视化是与实验、理论、计算同样重要的研究工具 [ 7 ] ，可以将复杂问题几何化，具有清晰易懂、简洁明了的特点。将一个数学公式以图示化的结果表现出来，便于统计学研究人员进行全局观察，从中找出其固有的属性特征。为了描述二项式组合系数形成的丰富的特征，本文利用变值测量 [ 8 ] [ 9 ] 理论模型形成二项式组合系数，通过二项式表达式的四个元度量 [ 10 ] ，研究了三项式组合系数的变化和不变特性。利用多维空间组合，组合数计算方法得到二维空间矩阵，并对这个二维空间分布结果进行可视化。从全局不变的角度来看，系统地探索了各种组合变换的聚类分布特性。
system: [SYSTEM]

user: 2. 基本理论 2.1. 二项式系数 二项式系数表示n 元素的所有i元子集的个数，其数学表达式为： ( n i ) = n ! i ! ( n − i ) ! (1) 其中：n和i均为整数，且满足 n ≥ i ≥ 0 。 2.2. 范德蒙德综合式 范德蒙德综合式(Vandermonde) [ 11 ] [ 12 ] 是指相关联的二项式系数乘法组的总和组成二项式系数公式。 (范德蒙德综合式)对所有整数n，有 ∑ k ( r k ) ( s n − k ) = ( r + s n ) (2) 本文中所提及的三项式系数为范德蒙德综合式的逆运算，是将二项式系数表达式拆分为两个二项式组合计数表达式，并对这两个分组公式进行计数求和操作的多元组合变形公式。其中：两个分组二项式组合计数公式共含有4个变量，且各不相同。 2.3. 基本测量公式 变值测量方法请参阅 [ 13 ] ，核心公式详情请参考第58~68页内容。 根据变值组合式，对二项式系数公式 ( m p ) ， m ≥ p ≥ 0 ，将变量m拆分为4元变量，p进行等价置换， 结合(2)式，有 ( m p ) = ∑ p ( m − 2 q p − k ) ( 2 q k ) (3) 其中，m表示总数，p为1的个数，q为0~1的个数，k为符合数，各个变量的取值范围为： m ≥ ⌊ q / 2 ⌋ ≥ 0 ， m ≥ p ≥ 0 ， p ≥ k ≥ 0 。
system: [SYSTEM]

user: 3. 计算模型 利用变值测量相关公式，本论文中所要求解的组合数的处理模型如下图1所示： 图1. 三项式系数求解处理模型 选择：等价替换二项式系数公式 ( m p ) 中的变量m，p，形成含有4个变量的三项式系数公式： ∑ p ( m − 2 q p − k ) ( 2 q k ) 。 计算：m为任意整数，控制p，k，q，3个变量中的任意一个，使用组合数计算方法计算三项式组合系数公式。 计数矩阵：三项式组合系数公式的结果矩阵。 图示：将计数矩阵投影在二维图上。
system: [SYSTEM]

user: 4. 结果展示 4.1. 计数矩阵 对于三项式组合系数公式 ∑ p ( m − 2 q p − k ) ( 2 q k ) ，取m = 10，m = 11，控制q值变换为例，计算得出这个 组合数公式的结果如下表1，表2，表3所示： · 当m = 10，m = 11，q = 0时有： Table 1 Resulting data of trinomial coefficient m = 10 m = 11 k = 0 k = 1 k = 0 k = 1 p = 0 1 0 1 0 p = 1 10 0 11 0 p = 2 45 0 55 0 p = 3 120 0 165 0 p = 4 210 0 330 0 p = 5 252 0 462 0 p = 6 210 0 462 0 p = 7 120 0 330 0 p = 8 45 0 165 0 p = 9 10 0 55 0 p = 10 1 0 11 0 p = 11 / / 1 0 表1. 三项式组合公式计数矩阵 *注：表中只显示有数据的列，未显示的数据列，其列值均为0。 · 当m = 10，m = 11，q = 2时有： Table 2 Resulting data of trinomial coefficient m = 10 m = 11 k = 0 k = 1 k = 2 k = 3 k = 4 k = 0 k = 1 k = 2 k = 3 k = 4 p = 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 p = 1 6 4 0 0 0 7 4 0 0 0 p = 2 15 24 6 0 0 21 28 6 0 0 p = 3 20 60 36 4 0 35 140 42 4 0 p = 4 15 80 90 24 1 35 140 126 28 1 p = 5 6 60 120 60 6 21 84 210 84 7 p = 6 1 24 90 80 15 7 28 210 140 21 p = 7 0 4 36 60 20 1 4 126 140 35 p = 8 0 0 6 24 15 0 0 42 84 35 p = 9 0 0 0 4 6 0 0 6 28 21 p = 10 0 0 0 0 1 0 0 0 4 7 p = 11 / / / / / 0 0 0 0 1 表2. 三项式组合公式计数矩阵 *注：表中只显示有数据的列，未显示的数据列，其列值均为0。 · 当m = 10，m = 11，q = 4时有： Table 3 Resulting data of trinomial coefficient m = 10 m = 11 k = 0 k = 1 k = 2 k = 3 k = 4 k = 5 k = 6 k = 7 k = 8 k = 9 k = 0 k = 1 k = 2 k = 3 k = 4 k = 5 k = 6 k = 7 k = 8 k = 9 p = 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 p = 1 2 8 0 0 0 0 0 0 0 0 3 8 0 0 0 0 0 0 0 0 p = 2 1 16 28 0 0 0 0 0 0 0 3 24 28 0 0 0 0 0 0 0 p = 3 0 8 56 56 0 0 0 0 0 0 1 24 84 56 0 0 0 0 0 0 p = 4 0 0 28 112 70 0 0 0 0 0 0 8 84 168 70 0 0 0 0 0 p = 5 0 0 0 56 140 56 0 0 0 0 0 0 28 168 210 56 0 0 0 0 p = 6 0 0 0 0 70 112 28 0 0 0 0 0 0 56 210 168 28 0 0 0 p = 7 0 0 0 0 0 56 56 8 0 0 0 0 0 0 70 168 84 8 0 0 p = 8 0 0 0 0 0 0 28 16 1 0 0 0 0 0 0 56 84 24 1 0 p = 9 0 0 0 0 0 0 0 8 2 0 0 0 0 0 0 0 28 24 3 0 p = 10 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 8 3 0 p = 11 / / / / / / / / / / 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 表3. 三项式组合公式计数矩阵 *注：表中只显示有数据的列，未显示的数据列，其列值均为0。 4.2. 图示 4.2.1. m = 10， q值变换 以上二维计数矩阵空间，以p，k为横纵坐标，将计算结果投影在二维图上，形式一个多元彩色色谱图。此三项式所得出的结果包含6个图(见图2)，分别为q = 0，q = 1，q = 2，q = 3，q = 4，q = 5。 图2. m = 10，q值变换结果图示 4.2.2. m = 11， q值变换 同上述方法，直接给出当q值变换，m = 11时的结果图示(见图3)。从左到右依次为：q = 0，q = 1，q = 2，q = 3，q = 4，q = 5。 图3. m = 11，q值变换结果图示
system: [SYSTEM]

user: 5. 结果分析 图1，图2是取m = 10，m = 11，根据q值的变换所得的结果图示。从图1，图2形成的12个结果图示来看，每个二维彩色图都是对称的，且所得到的值，点的密集度均服从正态分布，当m = 10的时候，最大值只有一个，m = 11时，最大值有两个，且均位于图形中间位置。从形状来看，三项式组合计数的结果随着q的变换呈现出特殊的形状，当q的取值相同时，m = 10，m = 11形成的图形形状类似。从整体来看，三项式组合系数可以变值投影为不同的图示，且每一个结果二维图都有其固有的特征，这就体现出了变值的特性。反过来说，多个图示都是来自于同一个三项式组合系数公式，这就解释了变值理论体系中的等值不变性。
system: [SYSTEM]

user: 6. 总结 本文利用变值测量模型对三项式组合系数的多维可视化进行初步探索。其处理流程主要包含4个核心模块：选择公式，计算，计数矩阵，图示。从图示和结果分析可以看出，新的多元组合计数公式在计数矩阵分布，投影图形，形状，点变换，值变换上都表现出特有的属性。这种对组合计数公式的创新型处理方法为基础数学、统计分布等领域的研究提供了新思路，具有极其深远的意义。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 本研究以含水量为30%的豌豆蛋白为主要原材料，选用中性蛋白酶对其进行酶解，利用响应曲面实验设计优化酶解条件及在此条件下的O 2− 清除率。采用透析对酶解产物进行分离，高效液相进行分子量的确定，以期得到具有高抗氧化活性的豌豆蛋白肽。经实验可得酶解最佳条件为：加酶量10.6% (E/S)、温度40.3℃、pH 7.02、底物浓度6.80% (g/ml)，此条件下，O 2− 清除率为78.1%。分子量小于1 ku的酶解液抗氧化活性最强，为81.3%。其分子量集中在200~800 u左右，为2~8肽。实验得到的模型准确可靠，酶解产物抗氧化性高，可用于指导实际生产中豌豆蛋白酶解条件的参数设定及分离方式的选定。透析能显著提高抗氧化肽对自由基的清除能力。 关键词 :豌豆蛋白，中性蛋白酶，酶解，自由基清除率，分离 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/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 豌豆(Pisum sativum Linn)又名麦豌豆、寒豆、麦豆，是重要的食用和饲用豆类作物，是一种营养性食品 [ 1 ] ，在成分方面，豌豆富含淀粉、蛋白质、纤维素等物质 [ 2 ] 。其淀粉组成与谷物和薯类相比较，以直链淀粉为主，占有24%~65%的比例。我国对于豌豆的利用以淀粉为主，其对蛋白质的利用率较低。但在现阶段，豌豆蛋白的综合利用成为了国际上的一个研究热点。与其他豆科植物相比，豌豆富含赖氨酸，是世界卫生组织推荐值的1.5倍 [ 3 ] 。但其蛋氨酸和胱氨酸的含量较低，仅为推荐值的四分之一和五分之一。 中性蛋白酶是由枯草芽孢杆菌经深层次液体发酵提炼而成，能将大分子蛋白质水解成蛋白质胨、多肽、氨基酸等，不能分解角质蛋白 [ 4 ] 。其作用条件温和，根据来源可分为霉菌中性蛋白酶、细菌中性蛋白酶等运用于深加工领域以及医药治疗等领域 [ 5 ] ，目前，国内外关于中性蛋白酶的研究也相当多。中性蛋白酶是最早发现并广泛应用于工业化生产的蛋白酶制剂，可用于焙烤食品工业中、阿斯巴甜的合成、蛋白水解物苦味的去除，运用于大米深加工领域 [ 6 ] ，目前，国内外关于中性蛋白酶的研究也相当多。 本研究旨在以豌豆蛋白为原料，用中性蛋白酶进行酶解，实验中以O 2− 自由基清除率作为抗氧化活性的评价指标，通过响应曲面实验设计优化利用中性蛋白酶酶解豌豆蛋白酶解条件并预测酶解产物自由基清除率模型，通过透析和高效液相相结合的方法，对酶解产物进行分离及分子量的确定并测定其抗氧化活性，从而为豌豆蛋白的开发利用和加工拓宽思路、提供参考。
system: [SYSTEM]

user: 2. 材料与方法 2.1. 材料与设备 中性蛋白酶购自济宁元素高科生物科技有限公司，中性蛋白酶酶活力为47362 u/g。甲醛溶液等所用试剂均为分析纯。豌豆蛋白购自烟台双塔食品股份有限公司，主要组成为水分4.6% ± 0.02%，蛋白质73.2% ± 0.23%，粗脂肪0.22% ± 0.01%，灰分4.62% ± 0.03%。 2.2. 豌豆蛋白的酶解 称取一定质量的豌豆蛋白，加入一定质量的中性蛋白酶和一定pH值的磷酸盐缓冲溶液，摇匀，置于恒温振荡水浴锅中，酶解3 h，沸水浴灭酶10 min。冷却后，将蛋白酶解液过滤，取滤液待测，记为酶解物。 2.3. 自由基清除活性响应曲面实验设计 通过查阅相关资料及文献初步确定影响酶解条件的显著因素，利用预实验选定各因素大致的用量范围，以自由基清除活性为评判指标，确定最佳水平范围，利用软件Design-Expert8.0.6，进行响应曲面实验设计优化，由方差分析及R2综合分析可知以二次方进行建模最为简洁，故而得出多元二次回归方程，由得出的回归方程及响应曲面图与之对应的等高线图可以确定最佳酶解条件 [ 7 ] [ 8 ] 。 2.4. 酶解产物自由基O 2− 清除率的测定 根据玄红专等人的方法 [ 9 ] 。 2.5. 透析袋分离豌豆蛋白抗氧化肽 采用7、3.5、1 ku的透析袋，对酶解液进行依次分离。预处理好的透析袋中加入约三分之二的酶解液，两端封好，放在蒸馏水中进行搅拌，每隔一段时间换一次水，直至透出液不再有颜色变化，将透出液用旋转蒸发仪浓缩，对浓缩液进行冷冻干燥，得到豌豆蛋白抗氧化肽粉。 2.6. 豌豆蛋白抗氧化肽的抗氧化活性测定 对1.5中收集得到的分子量为小于1 ku、1~3.5 ku、1~3.5 ku和大于7 ku的豌豆蛋白抗氧化肽粉进行O 2− 清除率的测定。 2.7. 豌豆蛋白酶解产物分子量分布的测定 用Waters Protein-Pak 125A 300 mm × 7.8 mm色谱柱对经透析袋分离后得到的分子量小于1 ku的组分进行分子量分布的分析。流动相：乙腈/水/三氟乙酸，45/55/0.1 (V/V)，检测波长：220 nm流速：0.5 mL/min柱温：30℃。 2.8. 数据分析 每个操作3次平行。利用SAS 9.1软件建立回归模型方程，对数据进行ANOVA分析，Duncan test确定平均值差异。