DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 因子分析评价法 因子分析法以较少的几个公共因子变量反映原始指标变量的大部分信息，通过各指标的贡献度大小确定权重，降低了分析问题的难度 [ 4 ] ，因子分析的方程为： x 1 = a 11 F 1 + a 12 F 2 + a 13 F 3 + ⋯ + a 1 m F m + ε 1 x 2 = a 21 F 1 + a 22 F 2 + a 23 F 3 + ⋯ + a 2 m F m + ε 2 x 3 = a 31 F 1 + a 32 F 2 + a 33 F 3 + ⋯ + a 3 m F m + ε 3 ⋮ x P = a P 1 F 1 + a P 2 F 2 + a P 3 F 3 + ⋯ + a P m F m + ε P 其中 X = ( x 1 ， x 2 ， ⋯ ， x p ) 是可观测随机原始变量， F = ( F 1 ， F 2 ， ⋯ ， F m ) 为公共因子；a Pm 为第P个变量在第m个因子上的载荷，表示第P个变量x P 对第m个因子F m 的依赖程度和相对重要性，ε p 为误差项，分析因子分析的一般步骤为 [ 5 ] ： 1) 确认待分析的数据变量是否适合因子分析； 2) 进行初步因子分析，选取因子变量； 3) 因子旋转和对因子变量进行解释； 4) 计算因子得分和综合得分进行进一步分析。
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user: 5. 客户聚类实证 常用聚类算法把目标客户划分为几个具有明显特征区别的细分群体，同一群体的客户具有较大的相识性，不同群体的客户具有较大的差异性 [ 8 ] ，针对不同客户群体提供个性化的服务以提升运营效率和商业效果。虽然使用SPSS、Eview软件很容易得出聚类结果，但聚类数目的合理性无从检验，下文通过实证检验了聚类数目的合理性。 5.1. 相识性度量方法-距离 对于数据集 X = { x 1 ， x 2 ， x 3 ， ⋯ ， x n } ，其中每个对象， x i = { x i 1 ， x i 2 ， x i 3 ， ⋯ ， x i p } ，即每个对象有p个属性值构成(如竞拍客户有在线天数、竞拍次数、竞拍额、退拍次数等指标属性)。任意两个对象x i 和x j 之间的相识程度常用两个对象之间的距离 d ( x i ， x j ) 来衡量，计算距离的方法很多，在聚类算法中以欧式距离最为常用 [ 9 ] ，欧式距离的计算公式为： d ( x i ， x j ) = ( x i 1 − x j 1 ) 2 + ⋯ + ( x i p − x j p ) 2 5.2. 聚类准则函数 常用误差平方和准则函数来衡量聚类结果的质量，数据集 X = { x 1 ， x 2 ， x 3 ， ⋯ ， x n } 分为C个聚类， W j { j = 1 ， 2 ， 3 ， ⋯ ， C } 为C个聚类中的第j个聚类，x j 表示W j 中的任意数据对象，Z j 为聚类W j 的中心， Z j = 1 n ∑ j = 0 n x j 误差平方和准则函数公式为： J c = ∑ i = 1 c ∑ x ∈ w j ( x j − z j ) 从公式可以看出误差平方和表示的是把n个数据对象分为C个类时，分类样本与其所在类中心的差值平方和。J c 越小，说明各类内对象与其中心越紧凑，类内数据对象间相似程度越大，聚类质量越好。 5.3. C-均值聚类算法 C-均值聚类算法是目前应用最广泛最成熟且快速简单的聚类分析方法，C-均值聚类算法的步骤为： (1) 按最大距离原则选取C个初始聚类中心； (2) 按最小距离原则将待分类对象逐个分到离它最近的C个类的某一类，并计算误差平方和J c ； (3) 重新计算分配后的各类心和误差平方和J c ； 若J c 收敛，则算法结束，输出结果；否则转至(3)。 5.4. 客户聚类实证 用C#语言实现的C-均值聚类算法，主要代码如下： 不同分类数的误差平方和如表8所示，由表8可知在类为4时，误差平方和最小，因此分类前设置分类数为4是最合理的，分类数为4时的各客户具体归类结果如表9所示。 Table 8 Sum of squares of errors for different classification 分类数 迭代收敛时误差平方和 3 10.687 4 3.114 5 12.349 6 4.331 表8. 不同分类数的误差平方和 Table 9 Clustering results when the number of classifications is 客户编号 拍卖因子 活动因子 零售因子 信誉因子 挑剔因子 客户聚类类别 1 0.2006 −0.5216 −0.6287 0.7696 0.3319 III 2 −0.4315 −0.2626 −0.3991 0.668 −1.0258 I 3 0.8232 −0.3486 −0.586 0.713 0.3599 III 4 −0.5683 −0.1164 0.285 −1.134 −2.0566 I 5 −0.0104 2.0672 −0.8479 −0.6934 −3.5075 I 6 2.5442 0.0873 1.7612 0.1532 0.0558 IV 7 −0.3893 −0.7604 −0.4841 0.508 0.4346 III 8 0.3549 −0.2902 0.6945 −0.1396 −0.2068 IV 9 −0.8817 0.4878 0.2461 −7.6969 0.0565 II 10 0.057 0.3241 −0.481 0.4529 −1.382 I 11 −0.3849 −0.7726 −0.1838 0.609 −1.4849 I … … … … … … … 表9. 分类数为4时的聚类结果 5.5. 客户聚类解释 客户聚类分类结果如表9所示，因篇幅限制仅列出11个客户，根据这11个客户的因子得分及因子得分对应的原始数据可以将这4类客户概括如下： I类：低信誉客户。这类客户的拒拍率、流拍率和退拍率都较高。拒拍率、流拍率较高的客户多是自己有商品在拍卖，通过托拍来提高自己拍品的拍卖价格，由于无人追拍而使自己得拍，得拍后只能以流拍或拒拍的方式来结束拍卖，影响了正常的竞拍秩序。退拍率较高的客户对拍品品相要求严格，这类客户得拍后，可提醒卖家在发货前就拍品品相与买家多沟通。低信誉竞拍客户无论注册时间长短，活跃程度如何，由于真实成交少，对贡献利润低，对于低信誉客户如果得拍后拒绝交易可以扣除其一定的押金或进一步降低其信誉值或授权卖家将其拉入黑名单。 II类：一般价值客户。一些客户虽然注册网站时间较长，也有一些拍卖或零售成交记录，但现在很少登录网站或虽经常登录网站但较少参与竞拍或零售购买商品。还有一些客户注册时间不长，也不经常登录网站或虽经常登录网站但较少参与竞拍或零售购买商品。这些客户的特征是不管注册网站时间长短，登录频繁与否，现在较少参与竞拍或零售购买商品，这类客户可能受制于自身经济条件只关注喜欢的商品，对这类客户可以分析其以前的竞拍喜好，通过手机短信的方式欢迎用户常来网站看看和有针对性地推荐其可能喜欢的拍品。 III类：新价值客户。这类客户虽然注册时间不长，但经常登录网站参加竞拍或者以零售方式购买商品，累计拍卖成交或零售成交逐渐增大。这类客户是在线竞拍网站客户的新生力量，这类客户有的是真正喜欢收藏，有的则可能是一时兴趣，他们可能分化为稳定价值客户或一般价值客户。对这部分客户要实时跟踪，关注哪些客户可能转化为稳定价值客户，对其佣金可以根据其购买情况浮动管理，发展壮大这部分客户并使之转化为稳定价值客户是提升在线竞拍网站佣金收入的关键。 IV类：稳定价值客户。这类客户注册时间较长，经常登录网站参加竞拍或以零售方式购买商品，并且拒拍率、流拍率和退拍率较低，拍卖成交额或零售成交额都较大，这类客户是网站拍卖藏品的真正爱好者，有较强的购买欲望和购买能力，是在线竞拍网站佣金收入的主要来源，稳定这部分客户对维持在线竞拍网站的运营至关重要，可以降低其佣金比例或根据其成交额返回一定的佣金或赠送自制的有意义的纪念品。
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user: 6. 结语 文章利用因子分析法将竞拍客户十多个评价指标综合为5个指标，使客户竞拍行为更容易解释，并在因子分析的基础上对客户进行聚类分析，并用程序检验了聚类数目的合理性。文章为在线竞拍网站提供了一种有理论基础的客户细分解决方案，提高了客户细分的科学性，便于在线竞拍网站针对不同的客户分类提供有效的客户关系管理措施。当今社会进入大数据时代，利用数据挖掘技术分析客户的消费行为将会极大化客户价值，有利于企业目标的实现。
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user: 摘 要 社会化商务环境中的信任关系深刻地影响着消费者的购买行为与决策，成为了支撑网络商务活动开展的重要因素。基于用户历史评价数据，协同过滤推荐算法通常面临着数据稀疏的问题，即评分数据过于稀疏导致推荐质量下降。为了解决这一问题，结合辅助数据成为一种必然的趋势。因此，随着社交媒体的发展，基于信任关系的社会化推荐算法被证明为一种有效的解决方法。然而，目前大部分算法直接利用社交网络的二值信任关系来提高推荐质量，没有考虑用户对每个好友信任强度的差异。为了提高社会化推荐算法的准确性，本文以社交数据为基础，计算用户个人可信度评分和互鉴可信度评分，并基于可信评分对社交关注矩阵进行可信量化，以及基于评分矩阵预填充的思想来缓解数据稀疏性问题。基于大众点评真实数据集的实验与分析结果表明，本文提出的新的协同过滤推荐模型与算法，进一步提高了推荐精度。 关键词 :社会化商务，社会关注矩阵，协同过滤推荐，预填充，个人可信度评分，互鉴可信度评分 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 随着Facebook、Twitter、微博等社交媒体或平台的出现，信息量急速增长，用户在海量信息中很难找到真正中意的商品。与此同时，在现实社会化商务平台中常出现“诈骗用户”、“广告用户”等一系列恶意用户，然而，在已有的社会化信任推荐研究中，通常直接将社交关注关系表达为社会化信任关系，但是并非存在社交关注关系就代表用户值得信任。其次，在庞大的社会化网络中，社交关注数据同样会出现极度稀疏的情况，这将导致构造出的社会化信任关系过少。 在社会化商务环境下，用户频繁的社交行为和交易活动产生了丰富的社交数据。用户在社交上的关注关系能在一定程度上反映了用户之间的社会化信任关系。基于这种社会化关系进行推荐，不但能缓解数据稀疏性对传统推荐方法造成的影响，同时也将更加符合社会化商务的口碑营销、信任建议、好友推荐购买等特征。已经有相当多的学者通过使用社会网络来提高推荐系统的准确性 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] 。而这类推荐系统的研究一般都是基于其属于的信任网络 [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ] ，用户获得的推荐也往往是来自于信任网络中与之距离较近的用户 [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ] 。 因此，本文提出基于社会化信任改进的协同过滤推荐方法，对社交关注数据进一步进行挖掘和利用，进一步缓解传统协同过滤算法的数据稀疏性问题，最终提高推荐效果。
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user: 2. 研究现状 2.1. 国外研究现状 Massa等 [ 11 ] 首次提出了基于信任的推荐系统框架，他通过将项目评分矩阵和信任关系矩阵作为系统算法的输入项并提供给评分预测模型，最终得到了预测评分矩阵，改善了传统算法数据稀疏性问题，但其采用的是未加处理的布尔型信任标注值，表达信任的能力较弱，而且由此得到的信任关系也难以抵御恶意用户的攻击。Golbeck提出了一种TidialTrust算法，该算法通过广度优先搜索(BFS)的方法对信任传播方式进行了挖掘 [ 11 ] 。Massa等 [ 3 ] 在后来对TidialTrust进一步改进，提出了一种设定最大信任传递距离的MoleTrust算法。Zarghami等 [ 12 ] 提出了一种衡量信任程度的T指数，同时引入了信任传递机制，提高了推荐的精度和覆盖率。Jamali等 [ 13 ] 将基于项目的协同过滤推荐方法与信任推荐方法相结合，提出了TrustWalker随机游走算法，该算法认为信任程度较高的邻居用户比信任程度低的邻居用户在与源用户相似的目标项目上的评分更可靠，由此对源用户的未评分目标项目进行预测评分。Chen等 [ 14 ] 在传统协同过滤算法的基础上引入了信任的传播机制，提出了TPCF信任推荐模型。Bedi等 [ 15 ] 提出了一种信任动态更新的协同过滤推荐算法，通过用户的评分相似度和共同评分数占比综合推出。 2.2. 国内研究现状 国内对信任推荐的相关研究中，出现较早的是唐文等人提出的一种公开网络环境下的信任管理模型 [ 16 ] 。陈婷等 [ 17 ] 提出一种融合社交信息的推荐新方法Trust-PMF，融合由评分数据产生的相似度和由信任关系信息产生的信任度构建用户的偏好模型生成邻居，再综合目标用户自身的偏好和邻居用户对其评分的影响预测评分。潘一腾等 [ 18 ] 在社会化推荐算法SocialMF的基础上，提出一种基于信任关系隐含相似度的推荐算法，综合考虑了评分相似和信任关系隐含相似对每组用户之间信任度的影响，得到了更精确的信任度量和推荐模型。王瑞琴等 [ 19 ] 借鉴社会心理学中的信任产生原理，综合考虑多种信任要素在社交信任度量中的作用，提出一种基于多元社交信任的协同过滤推荐算法CF-CRIS。王占等 [ 20 ] 提出基于信任与用户兴趣变化的协同过滤改进方法，该方法将信任引入到传统协同过滤算法中，构建用户信任模型，用信任的传递特性为用户匹配更多邻居用户，从而可以在一定程度上缓解数据稀疏性等问题。吴应良等 [ 21 ] 提出基于社会网络分析的协同过滤推荐算法，利用网络中存在的信任关系健壮原先的推荐技术，新算法的核心是利用用户间邻接矩阵得到直接信任关系，进一步应用凝聚子群分析方法，根据成员间的可达性和捷径距离找出子群成员得到间接信任关系，摆脱单纯依赖直接信任关系，形成用户综合信任网络，并融入到协同过滤算法中。杜巍等 [ 22 ] 提出基于个性化情景的移动商务信任推荐模型，该模型首先通过挖掘训练集为每个用户找出对其信息需求影响最大的K个情景要素，在此基础上融合社会网络与信任机制，分别构建基于个性化情景的移动商务富信任信息推荐模型及基于个性化情景的移动商务稀疏信任信息推荐模型。陈梅梅等 [ 23 ] 提出一种基于标签簇的多构面信任关系定义的方法，在标签聚类得到的标签簇基础上，引用TF-IDF思想及Pearson相似度定义簇间和簇内信任关系，构建有利于反映不同构面信任强度的信任张量，并融入基于张量分解模型的个性化推荐算法中。薛福亮等 [ 24 ] 通过筛选信任用户作为相似用户，根据选择的信任用户和目标用户形成一个项目的评分集，并对目标用户未评价过的项目进行评分估算(根据信任用户评分进行简单的评分计算)，将用户间的信任关系依据方差大小进行量化，形成一个调节因子，并将调节因子纳入用户相似性计算，形成相似性用户聚类簇，以在相似用户之间进行交叉推荐。
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user: 4. 基于可信评分预估矩阵的相似性计算 4.1. 用户相似性计算 传统的用户相似性度量可由传统的相关相似性算法计算得出，如公式(12)所示： SIM _ A ( u ， v ) = ∑ k ∈ PI u ， v ( r u ， k − r u ¯ ) ⋅ ( r v ， k − r v ¯ ) ∑ k ∈ PI u ， v ( r u ， k − r u ¯ ) ⋅ ∑ k ∈ PI u ， v ( r v ， k − r v ¯ ) (12) 其中 r u ， k 和 r v ， k 分别表示用户u和用户v对共同评分项目k的评分， r u ¯ 和 r v ¯ 分别表示用户u和用户v已有评分项目的平均评分。为了将结果限定在[0， 1]范围内，需要归一化处理，如公式(13)所示： Sim _ A ( u ， v ) = 1 + Sim _ A ( u ， v ) 2 (13) 4.2. 预测评分计算 对于预测评分的计算，本章算法采用传统协同过滤算法评分预测公式，如公式(14)所示： P u ， i = r u ¯ + ∑ v ∈ NS ( u ) ， RS ( i ) Sim _ A ( u ， v ) × ( r v ， i − r v ¯ ) ∑ v ∈ NS ( u ) ， RS ( i ) Sim _ A ( u ， v ) (14) 其中， r u ¯ 和 r v ¯ 分别表示用户u和v的评分均值， NS ( u ) 和 RS ( i ) 分别表示与用户u相似的Top-N相似邻居集和对项目i存在评分的用户集。
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user: 5. 算法实施步骤 图2展示了基于社会化关系与信任传播的协同过滤算法的算法步骤，具体步骤如下： 图2. 本文算法实施步骤图 STEP1-1可信评分的计算：根据推荐系统的用户数据库中，提取用户的点评数，关注数，粉丝数，收藏数，利用公式(1)至公式(7)离线计算每一位用户的五种影响因子得分和个人可信度评分，再利用公式(8)计算出每一位用户的互鉴可信度评分。 STEP1-2社交关注矩阵可信量化：将STEP1-1中计算出来的互鉴可信度融入到初始社交关注关系矩阵中，如表1所示，得到改善可信水平后的社会化信任矩阵。 STEP1-3项目评分矩阵预填充：将STEP1-1输出的互鉴可信度利用公式(9)至公式(11)，先转化为预估可信度后对用户未评分项目进行评分预测，并补充到初始用户项目评分矩阵的相应位置，最后得到数据密度改善的用户项目评分矩阵。 STEP2基于信任传播的相似性计算：基于STEP1-3填充后的项目评分矩阵，利用公式(12)至公式(13)计算相似度矩阵。 STEP3预测评分计算：根据公式(14)对用户的评分进行预测，将预测评分按照降序排序后形成推荐列表，位于前列的是目标用户最可能乐意接受的项目，以此进行实时的在线推荐。
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user: 6. 实验及结果分析 6.1. 实验数据集和评估标准 大众点评是国内领先的Web2.0生活信息交易平台(http://www.dianping.com/)，是最早在全球建立的第三方消费购物点评网站之一。大众点评具备虚拟社交社区，社区中的用户具有丰富可挖掘的用户属性，信任数据和项目评分数据，非常适用于本章的信任推荐研究。在使用八爪鱼软件采集后，本文对部分空值和重复数据进行处理，并统计出每一位用户的项目评分数量和关注其他用户的数量以及每一种项目被用户评分的数量列表，作为算法各部分的输入项。 大众点评数据集的特征统计如表2所示。可以看出，数据集的评分和信任数据都相当稀疏。为了让实验更具可靠性，将预处理后的数据集分别分成五组在实验中进行交叉验证，每组数据均随机划分为80%训练集用以构造本章推荐模型和20%测试集，最终结果取五组数据集的平均值，用以检验模型的性能。评价推荐算法的优劣程度可以由很多指标来评价。为了比较提出的算法，本文选择平均绝对误差MAE、准确率Precision、召回率Recall以及综合评价指标F值作为其评价指标。 Table 2 Characteristic statistics of experimental data se 数据集 数据类型 用户数量 项目数量 评分数量 信任数量 数据稀疏等级 大众点评 评分数据(1~5) 1854 10152 154，350 - 99.17% 信任数据(0， 1) 1854 - - 123，847 96.4% 表2. 实验数据集特征统计 6.2. 实验结果讨论 1) 可信评分影响因子充分合理性验证 在可信评分计算中，影响因子得分引入的充分与否会通过影响用户可信评分，进而影响算法推荐的效果。所以，需要对引入的五种影响因子充分性与合理性进行验证。在大众点评数据集上，测试缺失任意一种影响因子对MAE值的影响，最后MAE值取五个训练数据分组集计算的平均结果，如表3所示。 从表3可以看出，五种影响因子得分中的任意四种结合效果都没有全部包含的精度高。互粉数和点评数的缺失对算法推荐效果的影响较大。 2) 社交关注和评分矩阵处理影响验证 Table 3 Calculating MAE results with different influence factors of credible scor 点评数得分 粉丝数得分 关注数得分 收藏数得分 互粉数得分 MAE PR_CT PR_FS PR_FW PR_CN PR_MF 大众点评 √ √ √ √ 0.792 √ √ √ √ 0.751 √ √ √ √ 0.778 √ √ √ √ 0.776 √ √ √ √ 0.791 √ √ √ √ √ 0.743 表3. 不同可信评分影响因子下MAE的计算结果 本章在基于可信评分的矩阵处理步骤中，不仅对社交关注矩阵进行了可信量化，还对评分矩阵进行了预填充，因此需要对这两部分对算法推荐效果的影响进行检验。 MAE值取五个训练数据分组集计算的平均结果。测试分为三种情况： ① 未可信量化社交关注矩阵但预填充评分矩阵(No-Process-Trust)； ② 未预填充评分矩阵但可信量化社交关注矩阵(No-Filling-Rating)； ③ 既量化社交关注矩阵又预填充评分矩阵(Process-Trust-Rating)。 如图3所示，推荐精度最高的是本章即量化处理信任数据又预填充评分矩阵的情况 (Process-Trust-Rating)，其次是(No-Process-Trust)，最低的是(No-Filling-Rating)。可见，如果在仅提高信任数据的可信水平而未预填充评分数据的情况下，推荐效果并不可观。同样，如果仅预填充了评分数据而未对社交关注矩阵量化处理的情况下，推荐效果虽有提升，但是效果并不突出。由此说明，本章基于可信评分对社交矩阵的量化计算和对评分矩阵的预填充的处理步骤能使推荐效果更加显著。 图3. 社交关注和评分矩阵处理对MAE的影响
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user: 7. 结论及展望 已有研究表明，用户之间的信任关系对改善推荐系统的推荐效果起到不可忽视的作用。在社会化商务环境下，通过社交数据反映出的社会化关系进行推荐，不但能提高传统推荐方法的推荐效果，同时也将更加符合社会化商务的口碑营销、信任建议等特征。因此，本文通过充分挖掘社会化商务环境下的用户社交和项目评分数据，计算用户可信评分，然后基于可信评分对社交矩阵进行量化计算以及对评分矩阵进行预填充，从而提高了推荐效果。 在下一步工作中，值得我们进一步研究是：根据信任的动态特性，考虑构造一种附带时间因素的效用函数，对信任网络中的用户节点接受推荐后的效用情况进行反馈，从而模拟此信任变化过程，进一步提高推荐算法的抗恶意用户攻击性能。
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user: 摘 要 背景：在过去的数年中，人们的经济不安全感明显增强；与此同时，止痛药的使用也愈加频繁。一项新近的研究发现，这两种社会现象存在关联，即经济不安全感会增加身体疼痛。目的：在改进前人研究的基础上，在中国人群体中对这一发现进行验证。方法：采用积极情绪与消极情绪量表、自编经济不安全感问卷、改良版简化McGill疼痛问卷开展实验，回收163份有效数据，被试的年龄为18~60岁(男性62人，女性101人)。结果：经济不安全感与身体疼痛感呈显著正相关(r = 0.21， p = 0.006)。与低经济不安全者相比，高经济不安全者具有更强的身体疼痛感(t = −2.80， p = 0.006， Cohen’s d = −0.46)。经济不安全感与身体疼痛感存在因果关系(β = 0.21， t = 2.77， p = 0.006)。结论：经济不安全感确实会增加身体疼痛。 关键词 :经济不安全感，身体疼痛 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 越来越大的贫富差距、失业率的上升等等问题使得人们的经济不安全感不断增强，这一社会现象甚至成为了许多国家最为关注的焦点之一。而与此同时，身体疼痛感在最近几年也开始增强，表现为在止痛药上消费的增多，以及癌症、心脏病等患者数量的增加等。 人们不断增长的物质、文化需求，不仅表现在追求美好的生活享受，同时表现在关注生活相关因素的稳定，即追求生活安全感。通常认为，美好的生活主要靠坚实的经济基础作保证，生活安全感来自于经济安全感，经济安全感是生活安全感最根本的体现。经济安全感(economic security)是指个体对自身及家庭未来经济收入和支出的估计、预测及其可靠性的感觉，或者说是个体对未来经济收支稳定性的判断(熊尚鹏&康涛，2001)。经济不安全感(economic insecurity)则是个体对未来收支不稳定性的判断。 根据刺激源、感觉通道等方面的差异，可以将身体疼痛(physical pain)区分为心理疼痛(psychological pain)和生理疼痛(biological pain)。过去的研究(张瑞睿，2011；王锦琰，罗非，&韩济生，2004)显示，心理疼痛与生理疼痛存在某些相同的神经生物学基础，共享某些疼痛神经回路，特别是背侧前扣带回和前脑岛等脑区在心理疼痛和生理疼痛中都发挥着重要作用。心理疼痛与生理疼痛之间既有共性，又有差异，而且相互影响(于文军，江锦祥，&杨莉，2017)。 国外一项新近研究(Chou， Parmar， & Galinsky， 2016)发现，经济不安全感能够增加身体疼痛，同时两者是依靠控制力的缺乏而相互联系。该研究通过多个实验，从不同角度对经济不安全感和身体疼痛进行定义，通过调查现状、回想、参与等方式，发现经济不安全感不仅会增加个体在非处方止痛药方面的消费，增加个体的身体疼痛，还会减弱个体对疼痛的忍耐力。 该研究中的一个实验将被试分为高经济不安全和低经济不安全两组。在正式实验前，被试填写年龄、性别、当前就业情况等基本信息，并完成积极情绪与消极情绪量表(PANAS)以体现目前的情绪状况。随后，高经济不安全组被要求回想并写下一次他们对经济前景不确定的经历(例如感到经济不安全、工作不稳定或者担心账单支付时)，低经济不安全组回想并写下一次他们对经济前景感到确定的经历(例如感到经济安全、工作稳定或者不担心账单支付时)。之后，研究者采用改编过的简化McGill疼痛量表，要求被试描述他们的头、胸、胃的疼痛情况(0 = 没有疼痛，10 = 所经历过的最严重的疼痛)。结果发现，回想经济不安全经历者的身体疼痛是回想经济安全经历者的两倍，经济不安全感和身体疼痛之间存在联系。 本研究在前述实验的基础上进行部分改进，将“要求被试回想并写下对经济前景感到确定或者不确定的经历”这一部分量化为“要求被试阅读关于中国经济形势安全或者不安全的模拟描述后勾选《自编经济不安全感问卷》中与自身相符合的经历”，旨在定量考察并验证经济不安全感是否会增加身体疼痛。
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user: 2. 实验设计 2.1. 实验对象 发布被试招募信息，在中国人群体中开展实验。为方便被试进行实验，采用网络线上方式，被试在电子设备上操作即可完成实验。共招募213位被试，均自愿参加实验，其中163人的数据是有效的，其中男性62人(38.0%)，女性101人(62.0%)。被试的年龄为18~60岁，平均32.66岁(SD = 11.59)。 2.2. 实验工具 2.2.1. 改良版简化McGill疼痛问卷 采用Melzack (1975)编制和Melzack (1987)修订的简化McGill疼痛问卷(the Short-Form McGill Pain Questionnaire， SF-MPQ)并进行改良。该问卷由“头部疼痛感”、“胸部疼痛感”和“腹部疼痛感”3个项目组成，采用11级评分，0代表“完全不疼”，10代表“非常疼痛”。计算3个项目的平均分，所得分数越高，表明身体疼痛感越强。在本研究中，该问卷的内部一致性系数为0.77。 2.2.2. 积极情绪与消极情绪量表 采用Watson，Clark和Tellegen (1988)编制的积极情绪与消极情绪量表(The Positive and Negative Affect Schedule， PANAS)控制被试的情绪对实验结果的影响。该量表由20个项目组成，包括“积极情绪”和“消极情绪”两个因子，各包含10个项目，采用5级评分，1代表“轻微或没有”，5代表“极强”。分别计算2个因子的平均分，所得分数越高，表明积极情绪或消极情绪越强。在本研究中，积极情绪分量表的内部一致性系数为0.92，消极情绪分量表的内部一致性系数也为0.92。 2.2.3. 自编经济不安全感问卷 该问卷分为正向描述和负向描述两版，它要求被试首先阅读一段关于当下中国经济形势的模拟描述(高不安全组展示的是国家经济下滑，低不安全组展示的是国家经济上升)，然后要求被试在所列11个选项中选出(多项选择)与自身相符合的经历(高不安全组展示的是消极经历，如“我几乎没有存款”；低不安全组展示的是积极经历，如“我有足够的存款”)。被试每勾选一个选项计1分，计算勾选项总数即为原始得分。为了将两组进行比较，以11标准分为界，将原始得分标准化：低不安全组原始得分“1~11”转化为“10~0”(1对应10，11对应0)，高不安全组原始得分“1~11”转化为“12~22”(1对应12，11对应22)。标准化后，经济不安全感的得分范围为0~22分(但其中不包含11分)，0分代表“感到极度安全”，22分代表“感到极度不安全”。该问卷的得分具体转换情况见表1。 2.3. 实验程序 通过网络平台发布被试招募信息。所有被试在实验开始前被随机分成“高经济不安全组”和“低经济不安全组”两组。所有被试需要填写一份名为《经济状况和身体状况调查》的问卷，但其中对于经济形势的模拟描述和个人经历选项的描述(即《自编经济不安全感问卷》部分)在两组间性质相反。被试首先对自身的情绪状态做出判断并选择代表性数字，然后阅读问卷模拟描述的当下中国经济形 Table 1 Score transforming of self-designed economic insecurity questionnair 勾选项总数 低不安全组 高不安全组 原始得分 标准化得分 原始得分 标准化得分 1个 1 10 1 12 2个 2 9 2 13 3个 3 8 3 14 4个 4 7 4 15 5个 5 6 5 16 6个 6 5 6 17 7个 7 4 7 18 8个 8 3 8 19 9个 9 2 9 20 10个 10 1 10 21 11个 11 0 (感到极度安全) 11 22 (感到极度不安全) 表1. 自编经济不安全感问卷的得分转换表 势，要求被试在所列11个选项中选出与自身相符合的经历。最后，被试把握此刻的头部、胸部和腹部的疼痛程度，选择代表疼痛程度的适当数值。此外，问卷还收集了被试的年龄、性别等人口学变量信息。 回收全部问卷并人工剔除无效问卷后，将实验数据录入统计软件SPSS24.0中，以便进行数据处理、差异检验、相关分析和回归分析，然后分析结果、得出结论，最后进行讨论。
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user: 3. 实验结果 3.1. 控制变量 由于个体的消极情绪和积极情绪会影响其对身体疼痛程度的评价，所以本研究采用PANAS量表测量被试当时的情绪状态。独立样本t检验的结果显示，低不安全组的积极情绪水平(M = 2.97， SD = 0.86)与高不安全组的积极情绪水平(M = 2.93， SD = 0.95)之间的差异不显著(t = 0.23， p = 0.82， Cohen’s d = 0.04)；低不安全组的消极情绪水平(M = 1.94， SD = 0.84)与高不安全组的消极情绪水平(M = 1.88， SD = 0.84)之间的差异也不显著(t = 0.44， p = 0.66， Cohen’s d = 0.07)。因此，低不安全组的被试与高不安全组的被试在情绪方面不存在显著差异，本研究可以不考虑被试的情绪状态对实验结果的影响。 3.2. 经济不安全感的差异检验 通过对经济不安全状态的量化，本研究将被试的多项选择结果转换成经济不安全感得分。独立样本t检验的结果显示，低经济不安全组的经济不安全感得分(M = 8.20， SD = 2.02)与高经济不安全组的经济不安全感得分(M = 14.19， SD = 1.77)存在显著差异(t = −20.16， p < 0.001， Cohen’s d = −3.18)。因此，通过使随机分成两组的被试分别看到经济安全形势与经济不安全形势的模拟描述，的确能够使他们的心理状态暂时地处于经济安全状态或者经济不安全状态，达到了实验分组的预期目的。 3.3. 身体疼痛感的差异检验 预先计算两组被试的头部疼痛感、胸部疼痛感和腹部疼痛感的平均分，即为身体疼痛感得分。独立样本t检验的结果显示，低经济不安全组的身体疼痛感水平(M = 1.06， SD = 1.27)与高经济不安全组的身体疼痛感水平(M = 1.72， SD = 1.70)差异显著(t = −2.80， p = 0.006， Cohen’s d = −0.46)。高经济不安全组的身体疼痛感水平显著高于低经济不安全组的身体疼痛感水平，经济不安全感确实与身体疼痛感存在关联。表2是各变量在高、低经济不安全组上的平均数、标准差及独立样本t检验的数据。 Table 2 Mean， standard deviations and t-tests of study variables on economic insecurity level 变量 M±SD 在高、低经济不安全组上的独立样本t检验 低经济不安全组 高经济不安全组 t p Cohen’s d 1. 积极情绪 2.97 ± 0.86 2.93 ± 0.95 0.23 0.82 0.04 2. 消极情绪 1.94 ± 0.84 1.88 ± 0.84 0.44 0.66 0.07 3. 经济不安全感 8.20 ± 2.02 14.19 ± 1.77 −20.16 0.00 −3.18 4. 身体疼痛感 1.06 ± 1.27 1.72 ± 1.70 −2.80 0.006 −0.46 表2. 各变量在高、低经济不安全组上的平均数、标准差及独立样本t检验 3.4. 相关分析 表3列出了各变量的平均数、标准差、相关系数和信度系数。相关分析表明，经济不安全感与身体疼痛感呈显著正相关(r = 0.21， p = 0.006)，即个体的经济不安全感能够显著正向预测其身体疼痛感。实验假设得到初步验证。此外，相关分析还发现，消极情绪与身体疼痛感呈显著正相关(r = 0.31， p < 0.001)。 Table 3 Mean， standard deviations， correlations and reliability coefficients of study variables (N = 163 变量 M SD 1 2 3 4 5 1. 年龄 32.66 11.59 — 2. 积极情绪 2.95 0.90 0.08 (0.92) 3. 消极情绪 1.91 0.84 −0.02 0.18 * (0.92) 4. 经济不安全感 11.17 3.55 0.11 −0.00 0.02 — 5. 身体疼痛感 1.38 1.53 −0.02 −0.06 0.31 *** 0.21 ** (0.77) 表3. 各变量的平均数、标准差、相关系数和信度系数(N = 163) 注： * p < 0.05， ** p < 0.01， *** p < 0.001。变量的内部一致性系数在斜对角线上。 3.5. 回归分析 进一步通过回归分析考察经济不安全感对身体疼痛感的影响作用。模型拟合结果为：R 2 = 0.04，p = 0.006，其中，Constant = 1.07，B = 0.28，β = 0.21，t = 2.77，p = 0.006。以经济不安全感为自变量X、身体疼痛感为因变量Y，截矩为1.07，斜率为0.28，代入回归方程得：Y(身体疼痛感) = 0.28X (经济不安全感) + 1.07，经济不安全感与身体疼痛感的线性回归模型图如图1所示。至此，经济不安全感与身体疼痛感的因果关系得到验证。 图1. 线性回归模型图
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user: 4. 结论与讨论 4.1. 实验结论 经济不安全感确实能够增加身体疼痛，二者具有因果关系。前人的研究得到进一步验证。 4.2. 结果讨论 本研究发现，经济不安全感会增加身体疼痛。基于此，可以做出以下推论： 1) 同一程度的疼痛刺激，与经济不安全感水平低的人(如经济富裕者)相比，经济不安全感水平高的人(如经济拮据者)往往会感觉到更强的身体疼痛，也就是说，疼痛感觉受到个体心理因素的影响。 2) 提高经济安全感，或者降低经济不安全感，可以有效地缓解身体疼痛感(例如，提高个体对于身体疼痛的感觉阈限，使个体对身体疼痛感去敏感化)，这不失为一种具备应用前景(特别是医疗领域)的心理治疗方法，具有一定的实践价值。 3) 同时，本研究的结果也是证明身体疼痛对于生理疼痛与心理疼痛之二元区分的可靠性的有力证据之一，具有重要的理论意义。 此外，本研究还发现，消极情绪与身体疼痛感呈显著正相关，即消极情绪水平较高时，个体感受到的身体疼痛越强烈。前人的研究业已提及了负性情绪和身体疼痛感的潜在联系(Chou et al.， 2016)，负性情绪甚至可能会导致人为制造身体疼痛(李则宣，2014)，本研究对此做出了进一步证实。过去的研究已经证实了身体疼痛会增加负面情绪(林红，2015；时松月，2014)，从相互决定论的观点来看，负性情绪和身体疼痛能够相互影响，这为降低负性情绪、缓解身体疼痛提供了方法参考。 4.3. 局限与展望 在本研究中，男性被试占比38%，两性人数不相当可能会对实验结果造成一定影响。例如，女性被试过多可能抬高经济不安全感水平，因为男性的经济地位总体上高于女性，经济不安全感相对更弱。 通过网络后台查看被试的来源地，发现被试大多分布在中国东部、南部等较发达地区，而缺乏对西部等不发达地区被试的考察，可能缺乏外部效度，未来的研究可以探索地域差异对结果的影响。
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user: 摘 要 本文主要以部编本语文教材强调的课外阅读对于语文教学的重要意义为阐述对象，结合一年级语文教材“和大人一起读”栏目设置目的为依据，从家校阅读合作、阅读读物选择、阅读方法等方面进行探究。对于目前普遍存在的语文教学中学生不读书、读书少等我国语文教育的一些问题，提出解决方案，改进家长陪伴阅读的不足，更新学校教师的教学观念，为培养一年级学生阅读习惯、形成语文学习能力做铺垫。 关键词 :部编本，课外阅读，教学指导 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 根据《义务教育语文课程标准(2011年版)》中学段目标与内容显示，处在第一学段的学生在阅读方面需要掌握7个要求，如“养成爱护图书的习惯”、“阅读浅近的童话、寓言、故事”、“课外阅读总量不少于5万字” [ 1 ] 等，由简到难，由浅入深，目的在于培养小学生的基础语文学习能力。根据这个要求，部编本小学一年级语文教材首次开设了“和大人一起读”栏目。 温儒敏主编提出：“没有课外阅读，那语文教学就只是‘半截子’的。” [ 2 ] 因此，从一年级开始引入课外阅读的概念，对于学生语文学习观念的形成具有重要的意义。“和大人一起读”就是要明确三个方面的问题，即和谁一起读，读什么以及怎么读。弄清楚这三个基本问题，才能够更加准确的使用新教材，发挥新教材的优势。根据课程标准的要求，我们就以部编本小学一年级语文教材为例分析“和大人一起读”栏目的设置和教学等相关问题。 一年级教材全册共有16个“语文园地”，分为上下两册。每一个“语文园地”中都包含一个“和大人一起读”栏目。“和大人一起读”的选文内容主要分为儿歌、童谣和故事三类，儿歌和童谣的结构内容比较简单，故事的篇幅则较长。比如一年级上册“和大人一起读”栏目选用的第一个文章是《小兔子乖乖》，对于刚刚从幼儿园进入小学校园的学生来说，这篇文章阅读节奏轻快，气氛活泼愉悦，适合幼儿阅读和演唱，符合新课标对于第一学段学生的阅读要求，使学生可以初步感受阅读的乐趣。 “和大人一起读”栏目的设置，目的是通过引入家校合作、教师在阅读内容和阅读方法的引领等，加深小学生的阅读体验，加强小学生基础阅读素养的培养。
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user: 2. 家校合作，共建阅读乐园 “和大人一起读”中，这个“大人”不仅仅指家长，也指向教师。作为家长，能够在课外陪伴孩子阅读，让孩子享受到阅读的乐趣。在学校中，教师能够对学生进行准确地引导性阅读，例如点明主题、分析人物特点等，通过家校合作，共建属于孩子的阅读乐园。 1) 进行融洽的亲子阅读 一年级的学生刚从学前教育的“游戏化学习”转入小学教育的“以教为主”模式，在阅读识字方面有一定的困难，学习能力尚未成熟。家长可以是父母、爷爷、奶奶、外公、外婆，也可以是邻居等，但是在一年级的“和大人一起读”栏目，笔者强调要特别引入亲子阅读的概念，让父母参与到孩子的学习生活中。 人的一生一般要经过家庭教育、学校教育、社会教育等多种形式的教育，而家庭教育被看作是一个人的启蒙教育。亲子阅读对于父母与孩子来说，是一种亲密的交流方式。还是以一年级上册“和大人一起读”中的《小兔子乖乖》为例，在课本中，上半部分选用的插图描绘的是一个披着红色棉袄、带有凶相的狼外婆大力地敲着木门的动态景象，下文是一个粉嫩可爱的小兔子歪着脑袋打量着门外的样子，屋内桌上还摆放着两根胡萝卜。插图富含儿童性，从儿童的角度描绘生活，色彩和谐，与文字相辅相成，更加吸引了孩子的注意。在孩子和父母一起阅读的过程中，父母要朗读文章内容，不是生硬地读字句，而是要富含感情，通过自己的理解模仿角色的语气，使孩子能够感受到各个人物特点的差异 [ 3 ] 。在阅读之余，与孩子一起扮演课本中的角色，增进孩子对文中的人物特点的理解，让孩子体会到阅读是一件开心的事情，从而使孩子乐于阅读。 2) 打造师生共读新天地 阅读同时也是培养学生思维能力的过程，教师引导学生阅读，才能开发学生的创造性思维。在“语文园地五”中“和大人一起读”的《拔萝卜》一文中，从老公公喊老婆婆帮忙到小狗喊小猫来帮忙，文末便提出了一个思考题，“后来怎么样了？”。教师在备课的过程中，便可以对这一问题进行思考，按照课堂教学“知识与技能”、“过程与方法”、“情感、态度与价值观”三维目标来设计教学方案，将这一问题贯穿全文 [ 4 ] 。首先，和学生一起朗读课文，同一个主题下的共读，能使学生感受到，与老师之间是分享交流的关系。其次，从课文的标题入手，对学生提出问题，为什么要拔萝卜？是如何拔的？让学生带着一些简单的问题阅读全文，能够集中学生注意力，提高有意注意。最后，在学生理解了全文的基础上，引导学生思考多个结局。 将“和大人一起读”栏目的理念灵活运用于实践，家校合作是基础，还有一个目的是通过家校沟通为孩子选择适合的课外读物。
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user: 3. 孩子喜欢的书才是“好书” 众所周知，读书不仅仅限于课堂内的“读教材”，单靠课内的阅读是远远不够的，而要把眼光转向课外。 在课外读物的选择上，一年级的学生还没有一个确定衡量标准，因此，他们倾向于读他们所喜爱的书。家长会推荐一些如《三字经》、《千字文》、《 百家姓》之类读来郎朗伤口的传统启蒙读物，或是《影响孩子一生的101个经典童话》、《十万个为什么》等，孩子们并没有很大的兴趣，强迫他们去读，就会挫伤孩子的阅读积极性，让他们形成一种惧怕读书、读书枯燥的心理。所以，最简单的办法就是借鉴孩子的课本，课本上是什么样的阅读类型，就推荐相关的课外读物。新课标对一年级阅读的要求是“阅读浅近的童话、寓言、故事”，“诵读儿歌、儿童诗和浅近的古诗”。一年级“和大人一起读”栏目以儿童故事和童谣为主，那么教师可以推荐经典童谣和童话。部编本语文教材有一本配套的《语文素养读本》，每半个学期有一本书，这本书建议教师推荐给孩子自主阅读。例如，《语文素养读本(丛书)小学卷：小鸟的晨歌(一年级上册)》分若干个单元，每个单元有三到五篇作品。在单元的导语部分，会简要说明本单元的内容和主题。选用的文章都会附有一些阅读提示，说明文章的特色，能够引导孩子阅读，贴近孩子的阅读接受心理。 不同的孩子都有不同的读书兴趣，在不同的年龄段对读物的需求也有所不同，家长、老师应当多多了解孩子真实的内心世界，鼓励他们多读书，广泛地阅读他们所喜爱的书籍。 大量的阅读是提升语文综合能力的重要途径，而有效的阅读方法能够使学生对书本内容、结构的有明确的理解和认识。
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user: 4. 选择恰当的阅读方法 阅读方法具有多样性，结合一年级学生自制力差、活泼好动、问题意识薄弱等特点，以下几种方法可以借鉴。 1) 朗读法 吉姆·崔利斯在《朗读手册》中提到：“大声读书给孩子听的父母，给予孩子的是无法衡量的精神财富和最浪漫的童年。” [ 5 ] 父母平时白天的工作比较繁重，给予孩子共处的时间有限，因此朗读法更加简单适当，易于实现。首先，孩子仿照家长的行为。父母采用朗读的方法，孩子也会进行模仿，这样便能在无形中调动孩子的阅读积极性。其次，孩子朗读课文的过程，也是完善自身语言能力的过程。长此以往，最后能够塑造孩子们积极活泼的性格，改善一些自卑、害怕开口的孩子们的恐惧心理，使他们善于表达，提高自信心。 2) 角色扮演法 从一年级上册“语文园地二”中的“和大人一起读”栏目开始，阅读内容开始标注拼音。这就提示我们，在大人的帮助下，要让孩子在阅读中学会拼音，学会认字。在这里，笔者提出角色扮演法。一年级中，选取的课外阅读大多是儿童故事、童谣一类，具有趣味性。以一年级上册“语文园地四”中《小松鼠找花生》一文为例，可以分为3个部分来进行阅读。在家中，可以由父亲阅读旁白，母亲扮演鼹鼠的角色，而孩子则可以扮演小松鼠的角色。在角色扮演的过程中，模仿动物的动作、口吻，让孩子走进故事，身临其境。这样，家庭成员全都加入，孩子也能在温馨的氛围中主动地去学习体验。在课堂中，可以由教师指定学生分角色扮演，或是上讲台演示，让学生在课堂中感受到轻松的学习氛围。学生在扮演的过程中，自然地熟悉了文本，原先先学拼音再认识汉字，很多孩子会感到枯燥。在阅读中认识汉字，再去学习拼音，孩子们就会想要去学，认为学好拼音才能够认识更多的汉字。 3) 提问法 课外阅读的最终目的是让孩子在阅读的过程中获取知识，了解大自然。在阅读的过程中，教师可以适当的提一些简单的问题，使孩子加深对阅读内容的印象，形成自我思考，锻炼独立解决问题的能力。如一年级上册“语文园地八”的“和大人一起读”中《春节童谣》一文，提到了许多春节的习俗，采用提问的方式，让孩子在阅读的同时熟悉一些春节习俗，贴近生活，易于记忆。教师还可以通过提问的方式，鼓励孩子动手实践。如“语文园地二”的“和大人一起读”中《剪窗花》一文，可以提问孩子“你知道窗花如何剪吗？”，与孩子一起做一些手工，从侧面培养了孩子的动手操作能力。 综上所述，语文能力的形成不止于课堂内，更要延伸到课堂外。“和大人一起读”栏目的内容具有典型性，对提升孩子的阅读水平和阅读兴趣都具有十分重要的意义。通过亲子阅读，教师的引导式阅读，选用符合儿童阅读兴趣的课外读物，采用朗读法、角色扮演法、提问法等一系列有效的阅读方法，才能在阅读过程中为孩子创造更加广阔的阅读空间。要改变语文教学存在的不足，从一年级就要开始重视起来。进行有效的课外阅读活动，在阅读中发现乐趣，让孩子们在阅读的海洋中自由遨游吧！
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user: 摘 要 知识经济时代背景下，人才的重要性更加的突出，大学生作为国家栋梁，背负着国家发展的未来，而由于大学中的群体和个体生活学习环境具有相对独立性和自主性，大学生认知复杂性增加，认知变通性减少等原因，越来越多的问题逐步显现出来，加之现行应试教育体制的制约，部分大学生在专业学习上出现适应性差的现象，导致学业完成效率低下。本次研究通过文献研究、观察访谈和问卷调查等方法，探寻大学生学业完成低效率、专业适应性差背后的深层次原因，并提出相应对策，旨在为优化大学教育进一步发展完善提供一份参考。 关键词 :大学生，大学教育，专业适应性 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 问题提出和研究思路 1.1. 研究背景 随着互联网的不断发展，信息技术正在支持传统教育向信息化教育跃迁 [ 1 ] 。党的十九大对教育工作做出了全面系统的部署，第一就是进一步明确将教育事业优先发展作为第一战略。2018年全国教育大会上，习近平总书记提出“德智体美劳”的人才培养总体要求，并提出以教育现代化支撑国家现代化，努力构建德智体美劳全面培养的教育体系，培养全面发展的时代新人是当下的迫切要求。 就四川省而言，据2017公布的高考招生计划，四川高考计划招生353，810人，其中本科计划175，210人，高职专科178，600人，四川省大学生比例进一步提高，高校以学生为重要依据，着力培养和造就全面发展的社会主义事业合格建设者和可靠接班人的任务日益突出。 大学生专业适应性指大学生在专业学习上和谐发展的心理和行为倾向 [ 2 ] 。从动态的角度看，大学教育发展中专业适应性是呈波动状态发展，随着大学录取率进一步扩大，学业中暴露出的问题也越来越多，把控源头问题可以有效提高大学专业学习效果。从静态的角度上来看，研究专业适应性问题，有助于改进教学方法，反思教学方式。 1.2. 研究现状与目的 国内外关于专业适应性的研究有较大差异。国外专业适应性研究起步早，多倾向于把适应性看成独立结构。而国内专业适应性研究从21世纪开始，动态平淡，且较偏向于探究男女适应性差异影响、本专科差异影响、行为因素影响或学习内部结构相互影响等方面，多以专业适应性为影响因素辅助其他研究，且集中在大学生心理适应性与认知相关性、学业倦怠与学习策略相关性、对外求助等方面，少有较完整的综合体系调研。而专业适应性影响因素是多方面的，需要综合思考评价因子之间的相互作用。 大学生专业适应性水平的高低程度对大学生在大学期间的专业学习成就水平、未来就业发展以及整体的心理素质与心理健康状况发展有着重要影响。而由于大学中的群体和个体生活学习环境具有相对独立性和自主性，学生认知的复杂性增加，认知的变通性减少，心理承受能力具有特殊性，加之现行应试教育体制的制约，部分大学生在专业学习上存在适应性差、学业完成效率低下的问题。 本次研究以分析大学生专业适应性的现状为突破口，划分了学生专业学习、专业定位、主观认知、客观环境、内外部压力等五个主要维度，从而了解不同类别大学生的专业适应性现状，分析当代学生沟通能力、学习能力、团队合作能力，展现当代大学生心理特征，剖析影响大学生专业适应性的因素，从而提高大学生适应和学习能力，为大学教育进一步完善发展做一份参考。 1.3. 研究范围与方法 本次研究分为两个阶段。第一阶段通过文献分析法归纳整理出影响大学生专业适应性的主要维度，结合访谈法和观察法采集专业适应性的影响因子，理论和调查相结合，对专业适应性影响因素进行相对全面的了解。 第二阶段主要采取问卷调查法，通过前期维度因子的归纳整理，制定开放式问卷，以四川大学、电子科技大学等14所川内高校学生为调查对象，进行问卷发放，并对回收到的开放式问卷进行词频整理，根据内外部因素将所有因子划分为三大板块，即内部因素、客观环境与内外部压力；接着根据调查反馈情况将内部因素进一步划分，根据学生对专业的学习情况、认知情况等划分专业学习、专业定位、主观认知等三个维度；最终汇总影响专业适应性的维度，如图1所示，将其划分为专业学习、专业定位、主观认知、客观环境与内外部压力五大维度，在此基础上编制出封闭式问卷，从而避免单因素分析的片面性，在理论和初期调查的基础上进一步深入调查影响专业适应性的直接、重要因素。 图1. 问卷维度与因子 调查问卷共计发放810份，回收793份，回收率98%，其中有效问卷共计717份，有效回收率90%。在有效问卷中，被试者男生313名，女生404名；大一、大二、大三和大四年级的分别有298名、258名、94名和80名；城市生源的390名，农村和乡镇生源的237名，调查对象分布较为均匀。