数据驱动学习模式

关键词： 语言 学生 驱动 学习

数据驱动学习模式（精选十篇）

数据驱动学习模式 篇1

数据驱动理念是20世纪90年代初由Tim Johns提出, 鼓励学生积极思考、质疑, 主动从真实的语言事实中观察、概括和归纳语言规律。数据驱动学习并不直接教授某一语言特征, 而是向学生提供语言事实, 学生通过对索引行观察、分析和比较而最终得出结论。这一学习方法的关键在于学生通过分析语料库提供的语言使用模式对词汇、语法及规则进行推理和习得。语料库来源广泛、语言材料真实地道、检索快捷准确, 已成为语言学习得天独厚的基础资源。

语料库数据驱动学习的理论依据主要来自建构主义理论和语言习得研究。

1. 建构主义理论

建构主义理论认为知识的获得是学生在一定的情境下, 借助各种学习资源和媒介, 通过与外部环境的交互, 自我发现、探索、建构起知识体系的过程, 提倡在教师指导下的、以学生为中心的学习。在数据驱动学习过程中, 学生接触到语料库中丰富的语言材料, 通过分析, 发现并归纳出语言事实, 在已有的基础上, 建构对新知识的主观理解和意义, 由外部刺激的被动接受者和知识的灌输对象变为信息加工的主体, 其语言系统的相关知识得以激活, 进而建构深入学习的环境。

2. 语言习得理论

Willis指出语言习得必备的基本条件为:大量、真实的语言输入;使用语言的机会以及使用语言的动机。数据驱动学习能够充分满足以上条件。首先, 语料库正是因其容量巨大、语言真实、内容多元等独特优势成为驱动学习的平台;学生通过数据驱动方法总结出相关知识点的规律, 这一过程恰好是学生使用语言的过程;此外, 学生可根据自己需要全方位接触地道的语言知识和文化信息, 其学习兴趣、学习动机以及解决问题能力均得到极大促进。

二、运行模式及其优势

传统的教学课堂通常以教师为中心, 学生的主体性作用得不到充分发挥, 学习兴趣和效果难以保证。

数据驱动学习的整个过程以学生为中心。学生全方位接触真实地道的语言知识和文化信息, 提高对有关知识点的敏感度。相对于传统教学模式, 数据驱动学习模式具有不可比拟的优势:首先, 提供高质量的语言输入, 语言材料自然、地道、充分, 营造真实的语言环境, 学生得以大量、广泛地接触目标词汇在现实生活中的具体运用, 解决了脱离语境学习词汇带来的种种弊端, 有益于提高语言直觉性。第二, 主张自下而上的归纳式学习, 学生接触到的不是规定性的语法规则, 而是经过观察大量的真实语言数据而归纳出语法规则, 理解深刻, 记忆长久。第三, 凸显词汇的用法模式, 提高学生对所学词语典型模式的关注度, 有利于词汇知识的强化记忆和内化。第四, 鼓励学生思考与质疑, 培养学生的探索精神和创造性思维能力。运用数据驱动方法, 学生得以一边观察真实的语料, 一边不断地假设、求证, 从而使学习的过程变成了自我发现和自我探索的过程, 知识更加有意义、体系化, 其学习兴趣和探索精神得到充分激发与鼓舞。

三、反观与思考

数据驱动学习给当前外语教学改革带来了理念和方法上的巨大变化, 在教学范式的变革上具有划时代的现实意义。然而, 与所有新生事物一样, 数据驱动模式在其践行过程中难免出现一些问题, 需要人们认真反思、慎重处理, 以真正发挥这一先进学习理念的优势。

1. 与传统学习模式的关系

前文探讨了数据驱动学习模式较传统课堂教学模式的优势所在。然而, 尽管数据驱动学习与传统外语教学在理念、理据、模式、手段等方面有着许多相悖之处, 但并不表明传统课堂词汇教学模式即将淡出, 相反, 二者互为补充、相得益彰。在学习过程中, 学生不可避免会受到诸如缺乏动机、焦虑等情感因素的影响而阻碍学习, 这时传统教学模式中教师的作用得以充分体现, 他们可以鼓励学生, 激发其学习动机, 将授课与育人相结合。课堂里师生同时空的直面人际交往、人格魅力的相互感召、人情味和人性化因素等对学生潜移默化的影响仍需传统课堂教学来实现。因此, 数据驱动学习是传统课堂教学的补充和延伸, 应将二者科学地结合起来, 平衡传统教学与数据驱动学习模式的比例关系, 有步骤地推行新型学习方法, 真正发挥现代信息技术在各阶段外语学习中的作用。在教学中没有万能的固定模式, 而应根据实际教学情形, 将数据驱动模式与传统的学习模式按不同比例有机整合, 充分发挥各自优势, 形成良性循环的动态的整合模式。

2. 学生的角色与任务

信息技术使得学生的学习方式发生了重大变化。在传统教学模式中, 学生主要是通过被动的接受式的学习方式获取知识。教师的单向灌输严重阻碍着学生的创造性思维的发展, 限制了他们的主动知识构建。在数据驱动学习中, 学生是知识的主动建构者和运用者, 学生必须适时改变自己以往课堂教学中知识信息接受者的被动角色, 积极参与到知识建构的全过程, 培养自我发现兴趣、自我弥补缺陷、自我发掘潜力等方面的能力, 不断反思和钻研。数据驱动学习创设了以学生为中心的学习环境和提供海量的知识信息资源, 学生不再依赖于教师以课本为基础的讲授, 而是在真实的语境中自我发现和归纳语言特征及规则, 不断内化语言事实, 达到语言习得的最终目的。

3. 教师的角色和定位

信息时代的外语教学对教师的知识结构及能力提出了更高的要求, 教师必须更新知识与观念, 迅速实现角色的转换。在数据驱动学习中, 教师由单一的知识传授者转变为教学情境的创设者、学生运用信息技术进行学习的指导者、学习工具运用的帮助者、协作学习的组织者、意义建构的促进者等多元角色。在传统的以“教”为中心的教学结构中, 教师是教学活动的设计者、实施者和教学进程的控制者。与之不同的是, 数据驱动学习强调充分发挥学生的主体作用, 改变传统教学中的教师全权控制为新型教学环境下尽可能实现学生的主体地位的回归。然而, 学生主体地位的回归并不意味着把所有的教学活动都交由学生自己完成, 教师放手不管, 让学生在毫无指导的状态下盲目学习, 这样不但无法发挥数据驱动学习的优势, 而且传统教学中必要的师生情感的交流及教师人格魅力的熏陶等都可能丢失殆尽。在信息技术环境下, 教师的主导作用比以往任何时候都重要, 尤其是中小学学生的认知水平较低, 自制力有限, 在以网络资源为主的信息环境下, 教师的主导地位愈加重要, 教师应帮助学生制定学习计划, 解决学生在学习策略方面遇到的困难;同时, 教师需充分考虑到学生的学习水平和个性特点, 针对不同的学生提供不同的指导和学习材料, 从使用经验、学习内容、探索过程等方面对学生随时予以指导, 发挥引导者和协商者的作用, 积极参与到学生的学习过程中去。

4. 信息技术能力与培训

数据驱动是基于现代信息技术的语言学习新模式, 该模式优势的发挥在较大程度上取决于教师的信息技术能力。教师在教学活动中的主导地位决定了教师必须首先具有较强的信息技术意识、信息技术知识和使用信息技术的能力, 能将信息技术灵活多样地整合于教学活动。教师要从思想上认识到提高自身信息素养的重要性、紧迫性和责任感, 自觉主动地加强学习与实践;同时, 需要通过有效的培训帮助教师掌握信息技术的应用技能。具体来讲, 应在调查的基础上分析培训需求, 根据不同需求在信息化环境中采用多模式的分级培训方式向教师传授相关知识和技能, 并对培训过程加以管理与评价, 以调动教师参与培训的积极性, 达到提高教师信息技术意识和实践能力的最终目的。只有以上两者有效结合才能够使教师在教学中广泛、有机地并富有创造性地运用信息技术, 保证数据驱动学习的顺利进行。

语料库数据驱动学习模式是以建构主义理论和语言习得理论为指导, 依托信息环境与技术而实施的教学活动, 目的在于促进学生的学习和体验, 调动学习探索与创新精神, 从而进一步培养学生的主体意识与实践能力, 为学生的全面发展和健康成长创造有利条件。为促使数据驱动模式的价值和优势得到充分发挥, 应正确认识数据驱动模式与传统教学模式的关系, 明确师生双方的任务并迅速实现角色转换;与此同时, 通过自我努力以及培训措施提高信息技术应用技能。随着计算机以及语料库技术的日臻完善, 数据驱动学习在外语教学中的重要性将日渐凸现, 必将对中国外语教学改革产生积极、重大的影响。

参考文献

[1]王建新.计算机语料库的建设与应用.北京:清华大学出版社, 2005.

[2]Hunston S.Corpora in applied linguistics.Cambridge:Cambridge University Press, 2002.

[3]Willis J.A framework for task-based Learning.Essex:Longman, 1996.

[4]蔡青.信息技术与英语教学整合过程中的教师角色定位及问题分析.外语电化教学, 2007 (3) .

大数据驱动下图书出版营销模式研究 篇2

【关键词】大数据;图书出版;营销模式

【作者单位】苏浩玄，西南财经大学工商管理学院;欧阳鹏，湖南大学教育科学研究院。

一、大数据对推动图书出版市场营销策略创新的价值分析

随着互联网的兴起和广泛应用，网络空间聚集了社会各个领域产生的海量数据，从各种各样的数据中快速获得有价值信息的技术被称之大数据。大数据包括数据采集、存储、管理、分析挖掘及集成，可以广泛应用于各行各业的管理和运营的变革。如今，成功将大数据技术应用于电子商务、网络营销等领域的案例已经不计其数。在图书营销方面，一些商业巨头也紧跟技术发展趋势，通过大数据这种营销方式，也取得了良好成效，例如亚马逊推行的图书推荐系统等。

图书出版业与数字信息技术发展密切关联，正逐步从纸媒时代向“数字出版”时代转变，出版物的便携性、信息容量、易复制性和易存储性等指标都得到了极大提升。出版企业亟须完成由“数字出版”向“大数据出版”转变。如果图书出版业能够使用大数据分析技术，对图书出版市场的数据进行挖掘、分析和利用，对其开展出版营销活动必然产生极其重要的价值。

首先，大数据可以为图书选题策划准确定位。大数据分析平台使出版企业能够对图书市场中的所有图书、作者、读者等信息进行高效便捷地分类管理，通过对这些信息分析，根据编辑方针、市场需求和受众需要，找准市场机会，在选题策划阶段为图书选题方向准确定位。

其次，大数据能够推动出版流程的优化，让图书营销更具及时性。针对图书编辑、生产、发行等环节，大数据通过对各个环节所产生数据的统一收集、集中管理，加以提炼，可以追溯每个不合理的流程，查明问题症结并加以改进。这样就会促进出版流程的优化，提高图书生成效率，更有利于图书营销。

最后，大数据通过对图书市场数据的把握，可以帮助出版商进行市场营销数据分析，对市场需求进行测量和预测，制定“数据驱动式”的营销策略模式。

二、大数据驱动下的图书营销模式创新

1.精准营销：提供高价值的个性化营销服务

美国营销学家Lester Wunderman在1999年提出精准营销理念。该营销理念立足于基础营销思想，旨在通过利用信息化手段获得精准的消费者定位及市场细分，同时与顾客建立深入的双向沟通，以达到低成本、高回报的营销效果。在大数据引领下的Web2.0时代，用户行为每时每刻都被记录着，用户数据已经成为一种价值极高的网络资源。大数据技术通过对这些静态数据进行深度挖掘，销售人员可以充分了解用户个体的兴趣和内容偏好，甚至能挖掘某些具有相同特征的群体行为。这些数据分析可以帮助图书出版企业更好地了解消费群体特征及市场变化趋势，从而有效地制定图书产品的市场营销策略，实现精准营销。

选题策划是图书出版精准营销的首要环节，而出版市场的需求调研能够很好地指导选题策划。在传统图书市场调研方式中，出版单位通常采用小型座谈会、专家访问、学术会议等形式来调查市场需求，这些方式实际上难以真正贴近消费群体，所获取的市场信息量不够充分，也缺乏时效性与全面性。大数据提供了更加准确、全面、及时的图书市场信息，有利于准确定位选题内容和确定图书产品策略。

图书出版运营可以实施大数据监控和分析，准确把握出版商和用户的数据，通过分析市场上图书种类、数量、销售情况以及出版商市场占有率等数据，挖掘其背后隐藏的价值信息，帮助出版商优化出版运营，制定科学合理的图书市场营销模式。

在图书精准营销的具体实践中，出版商需要建设两套平台，即数据挖掘分析平台和精准营销业务模块。数据挖掘分析平台应建立相应的数据中心和大数据分析模块，完成读者数据的收集、筛选和存储，并选用相关数学模型进行分类及分析，这样可以得到多维度的分析数据，充分反映读者和图书市场的基本特征。营销业务平台则对分析平台的数据作进一步整理，并与企业图书产品营销数据相互联动，以此对企业当前营销举措进行科学评价，以便及时做出调整。

2.网络化营销：传统出版业与新媒体平台的结合

当今社会生活节奏越来越快，“碎片化”的阅读方式已逐渐成为人们获取信息的主要方式，越来越多的人把时间用在移动媒体、公众媒体阅读上。在此情况下，传统出版企业亟待转型，与新兴媒体融合发展，利用大数据分析技术，推动其网络化营销战略。实际上，如今的网络营销正逐渐成为图书营销的主要形式，当当、亚马逊、京东等电商平台相继开设了网上书店，读者能够直接通过互联网获取想要的图书信息和购买阅读。据相关统计数据显示，2014年网络图书销量占总图书总销量的比例超过了50%。而网络化营销不应简单地理解为“网上销售”，它指利用网络技术最大程度满足读者需要，达到开拓市场、增加盈利目的的营销过程。笔者认为，要取得良好的图书网络化营销成效，要使用大数据技术，做好以下方面工作。

（1）出版单位作为内容提供商，与大型电商平台建立深度合作。出版单位可以通过充分利用网络平台的技术和用户资源优势，为读者提供多元化的服务;还可以自建网络服务平台，提供信息发布、在线阅读、购买咨询、交流互动等综合性服务，例如文汇出版社推出的“文汇天下网”等。

（2）网络平台在提供基础性服务的同时，其系统后台还要注重对有价值信息的收集。通过收集读者注册信息、读者点击行为、读者搜索行为等，在后台完成定期的数据整理和分析，在一定程度上为网络营销提供数据支持。

（3）网络平台在获取读者信息的同时，也为读者提供丰富的信息服务。例如：推出各类销量排行榜、好评排行榜、设置新书推荐板块、图书精彩评论板块等，此类相关数据都将纳入信息库，成为大数据分析的重要资源。

（4）将网上书店打造成高效的品牌网络推广平台。网络平台不仅是图书销售网站，还应是图书品牌化运营和推广的重要渠道。根据访问来源、各时间段访问量、点击率分布等数据分析，平台适时进行图书资讯的发布和推送，会产生一定广告宣传效果。

3.全过程营销：实施图书产品全过程管理

图书出版的全过程营销是一种全新的营销模式，包括选题、生产、印刷、发行等环节，覆盖图书出版价值链条的全过程。它以准确的市场需求为导向，有效整合商品各个增值环节的资源，以获得长期的品牌传播及市场运营效益。大数据的运用使出版企业实现低成本的图书全过程营销成为可能，那么如何利用大数据更好地服务于全过程营销呢，笔者认为可以从以下方面着手。

首先，在选题策划阶段，一方面应关注同类图书商品的历史销售数据，对比不同营销策略下的市场销售状况，分析图书销售目标市场;另一方面，基于现有的读者、出版方数据，建立BP神经网络等预测模型，从而预测图书市场未来可能的发展趋势，以及读者对营销策略的可能反应等。其次，图书的编辑与发行过程要贴近读者，通过数据分析，充分了解目标读者的需求，按照读者反馈信息调整图书产品策略，对图书内容、包装、品牌等方面进行改进。再次，图书销售过程应建立数据实时跟踪机制。除了要挖掘现有市场数据的价值，出版企业还应该利用信息化手段，针对每个销售渠道的相关信息进行实时跟踪，并将信息及时反馈到业务基础平台，这样一旦销售市场出现变化，销售人员都能够及时掌握信息，合理应对。

总而言之，利用大数据进行图书全过程营销，就要对图书产品实行全过程管理，将图书营销全流程的数据信息充分利用起来，为读者服务、为市场服务，在服务过程中获得增值。

随着网络技术和新媒体的发展，人们进入数字化阅读时代。在大数据的驱动下，政府相关部门需要完成信息化发展框架顶层设计，出台更多有利于出版业实施大数据的政策;出版企业更需顺应潮流，使用诸如数据仓库、Hadoop、MapReduce机器学习等全新的技术工具，对海量出版数据挖掘分析，积极推动营销理念和营销手段的创新，采取合乎时宜的市场营销策略，适应出版业时代发展的需要。

[1]比约·布劳卿，拉斯·拉克，托马斯·拉姆什. 大数据变革：让客户数据驱动利润奔跑[M]. 北京：机械工业出版社，2013.

[2]曹立. 浅析大数据时代的图书营销策略[J]. 现代商业，2013（15）.

[3]王珍珍，孟凡森. 大数据背景下图书网络营销的新动向[J]. 新闻研究导刊，2015（13）.

[4]张美娟，孙晓翠，潘涵. 基于数据挖掘的图书精准营销创新[J]. 科技与出版，2015（8）.

[5]张秋瑰. 大数据背景下的图书出版营销创新[J]. 出版科学，2014（1）.

数据驱动学习模式 篇3

解剖学是医学生的一门必修课,掌握与解剖学有关的英语专业术语非常重要。据统计人体解剖学术语占整个医学术语的三分之一[2],是学习其他医学课程专业英语的基础。然而,在开设解剖学专业双语课程中,双语教师反映最棘手的问题是医学术语的认知[3],很多术语甚至无法在国内外词典中查找。再者,医学词汇不仅多而且复杂,大多数医学专业词汇均来源于拉丁语[4],医学生在学习时,对于普通英语词汇及英语语法掌握较好,但对医学专有词汇学习很少涉及。专业知识的学习和专业英语的学习是相辅相成、互为促进的[5],因此,为了让学生更好地学习和掌握医学词汇,有必要加强医学基础课程中学生对基础术语的学习,扩充学生医学术语词汇量,为今后临床专业英语的学习奠定扎实的基础。

语言学界对数据驱动学习的关注始于20世纪90年代。Tim Johns[6]把它定义为:“最大程度的取代中间人,使学习者能直接接触数据的尝试”,也就是说,学习者不是接受既定语法、词汇规则的学习,而是由他们自己利用语料库来发现语言样本中的范式。Boul-ton[7]认为,数据驱动学习有以下优势:提高学习者自主性,增强语言意识,提高学习者处理真实语言的能力,是一种适应当前形势的“发现式学习”。

数据驱动学习充分满足了Willis的语言习得必备的基本条件———大量、真实的语言输入;使用语言的机会以及使用语言的动机。数据驱动学习应用于大学临床医学教学课堂也很好地满足了当前的教学改革形势,学习者自下而上的归纳式学习可以帮助学生根据自身需要全方位接触地道的语言知识和文化信息,这对激发学习者学习兴趣、学习动机及提高解决问题能力等方面均有较为显著的影响。在语言教学中使用数据驱动学习的研究成果和使用语料库语言学方法在国外正在形成趋势,而我国国内数据驱动学习应用研究主要集中在大学英语教学领域。

作为语言系统中的重要组成部分,词汇一直是双语教学的重点之一;对于学习者而言,词汇也是学习的难点之一,这其中既有理论指导上的误区,也有教学方法上的不当。在词汇学习方面,人们做了大量的研究,发现了很多新的学习方法。词汇学习可以分为直接学习与间接学习。Nation[8]认为,通过指导的直接学习能有效地促进词汇学习的进步,对初学者与中级学习者尤为有效。间接学习是指在学习者主要目的并非是学习词汇时,对词汇的一种习得[9],而此时词汇是在学习者进行听说读写等活动时习得的,因而,这样一种情况下所学习的词汇通常被认为是副产品。

基于以上考虑,本研究试图探索将数据驱动学习应用在系统解剖双语课堂解剖词汇教学中的效用,培养学生自主学习解剖词汇的能力。虽然本研究着重讨论数据驱动学习在教学上的应用,但也希望通过一个更为全面的视角来探索一种有利于学生自主学习的模式。

1 研究设计

1.1 研究问题

Boulton[10]认为,Jones提出的数据驱动学习模式可能有以下限制,导致这样一种先进的教学方法并没有广泛使用。第一,数据驱动学习在实用性方面还有待进一步改善。对于普通学习者,语料库与语料库软件需要一段时间的专门学习,以及学习者检索所得的索引行信息过于庞杂,这都可能会使得学习者原有的学习热情减退、去动机化。第二,目前研究中涉及数据驱动学习过多地依赖于计算机等教学硬件设施,计算机、语料库的可及性影响了其在课堂中的使用。基于以上考虑,本研究将数据驱动学习中学习者自主进行语料库检索获取材料这一步骤转换成由教师或研究者事先根据教学内容、学习者语言水平准备好一定量的索引行材料,并将其整理打印成纸质材料。与电子材料相比,纸质材料解决了计算机不可及、检索信息庞杂、难度过大以及具体使用环节上可能出现的一些技术难题,同时也有效减少了学习者花在与语言学习无关的计算机操作上的时间,减轻了学习者的在开始接触语料库时的认知负担。

综述以上,本文拟通过实证研究回答以下问题:①与传统的为师生所熟悉的辞典英英释义词汇教学相比,经改进后的数据驱动词汇学习是否具有显著优势?②基于纸质材料的数据驱动学习[11]在不同英语水平(初级、中级与高级)的学习者习得大学临床医学解剖教学课堂当中的解剖词汇上是否存在显著差异?③学习者如何看待语料库辅助语言学习?

1.2 研究对象

学生在入校后一周通过分级分班测试,根据考试结果被分成高、中、低三个起点级别进行大学英语学习。从表1中可以看出,我校学生英语水平普遍较差,60分以下学生占总人数的64.2%。根据以下数据,70分以上学员为高级英语水平,在A班;60~70分学生是中级学习者,在B班。参加整个实验的学生达到154人(占总人数的27.3%),这些学生之间并没有显著差异,英语水平相当。目前医学双语课在大多数医学院校都已有开设,主要模式有:简单渗透式(mainte-nance bilingual education)、过渡式(transitional bilin-gual education)、侵入式(emersion bilingual educa-tion)[12]。本研究选择过渡式教学是为了让学生更好地适应双语教学流程,与此同时也不给学生增加过多的语言负担。系统解剖学是为了让医学生掌握人体各器官系统的正常形态结构与毗邻关系、生长发育规律及其功能意义,为其他医学课程的学习奠定坚实的基础[8]。医学名词中有大量的术语来源于解剖学,解剖学是学校医学各学科不可动摇的基石[13]。选取同一教师任教的系统解剖学双语课有着类似学习背景的临床专业大一的两个班级作为研究对象。临床1 班共100名学员,其中25人英语水平达到我校A班水平,即高级学习者(70分以上),40人为初级学习者(60分以下);临床2班共88名学员,其中20人英语水平达到我校A班水平,即高级学习者,31人为初级学习者。

1.3 研究步骤

研究者首先对参加系统解剖学双语课堂的两个班进行了词汇平行性前测。通过大学英语入学考试成绩和前测考试成绩可以看出,两个班没有显著差异,对骨学、呼吸系统的基本词汇了解程度上也不存在显著差异。在接下来的四个星期,临床1班的学习者在正常的系统解剖学课堂上参加了基于纸质材料的数据驱动学习活动,学习了解剖学的相关词汇,如图1;临床2班的学习者在习得词汇时使用的是传统的英英辞典术语解释条目,如图2。这些学习活动每次持续大概10分钟~15分钟,每周一次。其中,纸质的数据驱动学习材料全部来源于自建医学骨科语料库。这段时间的学习结束后,对两个班级的参加者进行了后测,使用的基本是前测中使用过的测试材料,并用问卷调查的方式评估了参加者的实际使用反馈。尔后,对数据进行了统计学上的一些处理。最后,为了更好地了解学生的态度,根据学生的入学英语水平随机对部分学员进行了个人访谈。

2 研究结果及讨论

表2显示了临床1班与临床2班在两次测试中的描述性数据。前测结果的数据表明,临床1班与临床2班对相应的解剖术语了解情况没有显著差异。然而,后测结果表明,参加纸质材料的数据驱动学习的临床1班总体上进步较为明显,其错误个数的平均数从28个降为15个,变化率为32.5%。与此同时,采用传统辞典英英释义的临床2班的变化率却只有15%,进步率不足临床1班的一半。

为了进一步了解两个班级的学习效果,对班级个体的学习结果进行了成对样本t检验(表3)。置信区间为95%的成对样本t检验显示学习者均在前测与后测上表现出显著差异。研究结果表明,不同语言水平的学习者都可以不同程度地从数据驱动学习中获益,无需昂贵的技术设备或广泛训练。 这与Boulton(2009a,b)所讨论的中级学习者与高级学习者也能从数据驱动学习中获益的结论相吻合。

表4是对两个班的两次测试结果进行独立样本t检验的结果。从表中可以发现,在后测结果上两个班存在显著差异。这个检测结果与之前表2中两个班的变化率吻合。基于纸质材料的解剖词汇数据驱动学习模式能有效提高学员对相关词汇的掌握程度。此外就临床1班中的高级英语学习者与中级英语学习者的学习结果也进行了独立样本t检验,检测结果表明,中级英语学习者甚至比高级英语学习者接受得要快。同时也必须指出,即使后测结果更有利于语言水平较低的学习者,不同语言水平学习者在分数上的差异并不显著。前测与后测结果都低于平均值,这暗示数据驱动学习的作用更有可能是长期的。在数据驱动学习过程中,中级英语水平学习者较高级英语水平学习者表现更稳定。此外学习结果表明,即使不同语言水平的学习者在这一方法中表现不尽相同,语言水平为高级的学习者比中级学习者收益更大。虽然,在前测中,中级英语水平学习者的表现不如高级英语水平学习者;然而,初、中级英语水平学习者的进步却比高级英语水平学习者显著得多。

从以上讨论可以看出,解剖双语课堂经常采用的辞典释义词汇学习方法只是单纯地帮助学员记住教师给出的单一词条,学员不能很好地触类旁通,快速有效地掌握学科其他术语词汇。将基于纸质材料的数据驱动学习模式应用到解剖双语课堂的术语教学,不仅能帮助学员在短时间内接触到该学科的大部分术语词汇,也要求学员从被动地记忆术语词条转变到主动的“发现式学习”,将目标学科的术语词汇融会贯通,整体理解对照,进而很好地提高了学员的自主学习能力。

访谈结果对数据驱动学习活动有利。学习者基本上都接受这样一种新方法,认为语料库有助于他们的学习研究。尽管在学习和测试中语言水平为高级的学习者没有初、中级的学习者表现出色,但是高级英语水平学习者比中级英语水平学习者对访谈中的问题表现得更积极。从他们的回答中发现,高级学习者渴望成为主动的、不懈追求动机的学习者,并且乐于尝试一些有趣的新事物。数据驱动专业术语学习不仅对学习者的学习方法产生了影响,也对他们在学习中所扮演的角色影响颇深。深入分析发现初级学习者对基于纸质材料的数据驱动学习持迟疑态度的人数要远多于中级学习者。大多数学习者认为数据驱动学习拥有美好的应用前景,但是有限的语境增加了学习的难度,给他们带来了额外的学习负担。这就要求解剖双语课教师对学生在数据驱动专业术语学习时经常遇到的问题要有一个更加及时、充分的认识,对学生对某门词汇学习的方法偏好要尽量因势利导,从而更好地使学生适应低年级的过渡式双语课堂,为高年级的侵入式双语课堂学习做准备。学校应在医学基础课程学习中加强专业英语的教学力度[14]。

3 结论

在医学院校开展双语或全英文教学,对培养高素质复合型医学人才,促进我国高等医学教育国际化具有重要的现实意义。本研究对比了基于纸质材料的数据驱动解剖学术语学习与传统辞典释义术语教学的差异,比较了我校解剖双语教学中不同级别学习者采用数据驱动学习后的相关语言水平方面的变化间的差异,推动解剖双语教学向更高的层次发展,试图探索适合中国当前双语教学实际情况的数据驱动词汇学习模式。医学双语课堂中运用基于纸质材料的数据驱动学习能帮助学生从刻意学习专业术语提升到学科相关知识的系统附带习得,进而培养学生专业英语的阅读能力,使学生能以英语为工具阅读有关专业书刊,获取专业信息,固化到专业教育的教学内容中,融传授知识、培养能力和提高素质为一体[15],为今后的工作、学习、科研打下良好的基础。

数据驱动学习模式 篇4

【关键词】语料库数据 驱动 高职高专英语 写作教学模式 应用

大学英语教学工作中，写作占据比较重要的地位，通过英语写作，教师可以对学生英语语言应用水平进行考察。写作是高职高专等所有院校中的必考内容，然而教学模式及语言环境方面对英语写作教学工作进行诸多限制，很多教师对学生进行模板式的教学，为学生提供“万能模板”以及“高分模板”等。这种教学模式仅适用于应试教育，无法对学生创新能力进行锻炼，限制了学生的发展，因此教师需要将更多精力放在写作教学模式应用方面，促进学生发展。

一、语料库数据驱动的高职高专英语写作教学模式的应用

教师可以对将班级内的学生分成两组，一组为实验组，一组为对照组。前者通过语料库数据驱动的模式进行写作教学，后者应用传统教学模式进行教学。实验时间维持两个学期。

1.对照组分析。教师可以为对照组学生提供大量的写作模板和优美例文，并就模板内容向学生进行讲解。教师需要将例文内容进行细致的拆分讲解，对形式及内容两方面内容进行分析，使学生对句式、经典词汇以及文体特征方面有所把握，进而可以对例文模板的写作风格进行模仿。此时，教师应对教学模式进行分析，发现整体遵循讲解、模仿以及评估“三步走”的原则。这种写作教学模式的应用可以使学生在文体、句法特征以及词汇应用水平方面有所提升，然而却无法对学生创新能力及思维能力进行锻炼，学生对这种模式下的英语写作教学未能产生足够的学习兴趣。此外，教师需要对学生的写作进行批改和审查，工作负担较大。

2.实验组分析。对实验组学生进行写作教学时，教师通过语料库数据驱动的方式进行教学，在语料库构建及技术的相关学习理论指导下，教师将学生写作结果作为考察写作教学工作的一方面，对学生写作过程方面产生更多的关注和重视。基于语料库数据驱动功能，教师对学生主体作用产生充分的重视，在写作教学过程中予以学生更多启发式教育和指导，辅助学生对问题进行分析，最终使学生可以自己解决问题。

3.驱动写作教学模式的准备阶段。对准备阶段进行分析：教师需要对教学任务及教学大纲要求进行分析，构建一个小型语料库。例如，高职高专学生在第二学年需要对专业知识进行学习，教师可以对学生进行说明文、应用文以及议论文方面的训练，对文体特征以及行文规范内容进行掌握。例如，教師在对学生进行实用英语写作方面的教学时，需要做好相应的准备工作。教师对“Questions for Discussion”相关题目进行写作教学，需要准备一定语料库数据素材。比如：“The teacher assigned a topic to the class and asked the students to discuss the problem. The teacher divided the students into 3 groups， 20 minutes for the students to discuss the time， after the teacher asked each group to choose a representative of the group's point of view of the statement， after the class of students to evaluate their.”教师主要需要为学生提供一些思路、词汇以及词频列表等。

4.写作教学过程。该时期，教师对学生进行过程式教学，充分尊重学生在教学过程中的主体地位，之后对学生进行分组，使学生通过语料库软件进行数据信息的查询，在经过组内的讨论与观察之后，对文体及写作特点进行总结。经过一段时间后，教师发现学生的语篇、语法以及词汇掌握情况有所改善，就词汇方面而言，可以通过上下文的联系对其进行理解，同时结合上下文也可以对词汇写作用法有所掌握。教师可以对全国英语A、B级考试中的常见写作错误进行分析，通过写作教学使学生可以规避这些错误。这种观察教学模式较传统模式相比说服力更强，同时也对学生主体地位充分尊重，提高学生兴趣。就语篇方面，通过这种教学模式学生可以对文体结构等内容进行分析，清晰的表述自己所要表达的思想。

除此之外，教师需要对学生进行写作训练教学。通过写作、学生的自我评价、学生之间的彼此互评、第一次修改以及教师评价几个过程后，语料库数据驱动的写作教学模式应用工作发挥其真正效果，学生写作水平及创新能力得到提升。

二、结束语

综上所述，高职高专英语写作教学模式的应用和语料库的数据驱动功能具有较大关联，在语料库数据驱动影响下，写作教学环境得到有效改善，在开放式的主动教学环境中，学生的写作能力及创新能力均能得到一定锻炼。教师在写作教学工作中融入了现代信息技术，对学生的学习积极性进行调动，扩充学生知识面，对学生学习思维进行培养。总之，教师需要对语料库数据驱动应用模式的种类进行丰富，结合各类手段对学生写作水平进行提升，完善写作教学。

参考文献：

[1]宋亚军.语料库数据驱动的高职高专英语写作教学模式的应用研究[J].河南机电高等专科学校学报，2014（3）：88-91.

大数据驱动的工程审计模式创新研究 篇5

1 传统审计模式在工程管理审计中的局限性

审计模式从传统的账项基础审计发展到制度导向审计,又发展到风险导向审计模式。在制度导向审计模式下,审计人员对内部控制制度进行测试,根据控制测试的结果来进行实质性审计程序。在风险导向审计模式下,审计人员首先考虑审计风险,在能够接受的审计风险下,根据重大错报风险来确定检查风险。在具体的审计程序上,先执行风险评估程序,根据风险评估的结果实施进一步程序,包括控制测试和细节测试等。但是风险导向审计模式,仍然存在着无法完全适应工程审计的问题。

1.1 风险导向审计模式主要运用于报表审计领域,不能完全适应工程审计的需要

现代风险导向审计模式主要是注册会计师在进行报表审计时,考虑到发表积极式审计意见,可能面临的诉讼风险时,采取的审计应对措施,因而风险评估程序以及控制测试、细节测试的时候,都是以会计报告内容为基础实施的,保证财务报告按照会计准则编制,在所有重大方面公允反映了被审计单位的经营状况、经营成果及现金流量。按照中国注册会计师审计准则,在风险评估的时候,主要是考虑可能存在重大错报的六个方面。但是在工程审计中,其审计对象不再仅仅是基于责任方认定的报告,而是对工程活动发生的管理事项、工程财务报告以及工程效益所进行的审计,其审计对象更加多元化和复杂化,而且工程管理活动并不像财务报告有统一的会计准则作为审计标准,工程审计涉及多项法律法规的要求,也没有完整的责任方认定的报告,只能是审计人员在审计过程中根据法律法规以及相应的授权委托进行工程审计活动,因而风险导向审计模式无法完全适应工程审计的需要。

1.2 风险导向审计模式主要是事后审计,不能完全适应工程审计全周期的特性

在风险导向审计模式下,注册会计师主要是在被审计财务报告出具后,才对财务报告整体及各个组成部分进行审计,是一种典型的事后审计。尽管注册会计师也会在中期进行控制测试,但其主要工作是在报告出具后才进行,最终出具审计报告。但是在工程审计过程中,从工程最初的立项、招投标、施工图,到工程的实施、工程竣工决算到工程的后评价等等,经历了一个完完整整的事前、事中和事后审计,如果仅仅只是采用风险导向审计模式,只是在事后进行工程决算审计,那么将无法控制由于立项设计不合理带来的工程失败的风险,也无法回避由于招投标中存在的不规范带来的审计风险高企。因而,在全周期的工程审计中,不能仅仅简单套用风险导向审计模式。

1.3 风险导向审计模式关注合法性和公允性,难以覆盖工程审计效益性的特点

风险导向审计模式脱胎于报表审计,其主要关注点在于财务报告在所有重大方面符合合法性和公允性的要求,因而要求注册会计师在审计过程中考虑法律法规的需要以及重要性水平,而对效益性的关注并不多。但是工程审计并非如此,工程效益是工程审计的一个重点,要考虑工程项目投入的经济性、效率性和效果性,即便是工程决算所有业务都是按照会计准则的要求进行,但如果工程本身存在严重浪费或者工程并不能产生良好的经济效益,抑或是工程上马将会对环境造成极大的污染,那么这样的工程在审计中也是存在问题的。

2 大数据技术发展与工程审计的契合

由于新兴技术和商业模式的发展,全球的数据量迅猛增长。IDC的研究报告指出,仅仅在2011年,全球被创建和被复制的数据总量超过1.8 ZB,而且未来将会呈现每两年翻一番的态势。近年来,大数据引起了产业界、科技界和政府部门的高度关注。2008年Nature出版“Big Data”专刊,从互联网技术、网络经济学、超级计算、环境科学、生物医药等多个方面介绍了海量数据带来的挑战。2011年Science推出“Dealing with data”专刊,讨论了数据洪流(Data Deluge)所带来的挑战,若能有效使用这些数据,将会对社会发展产生巨大的推动力。2012年3月22日,奥巴马宣布美国政府投资2亿美元启动“大数据研究和发展计划(Big Data Research and Development Initiative)”。

大数据具有四大特征:其一是数据种类多样,数据类型包括结构化、半结构化和非结构化的数据。其二是数据体量巨大,数据总量已经达到ZB级。其三是数据处理快速,海量的数据洪流在有效时间能够得到处理。其四是价值密度低,需要从原始海量数据中进行深度挖掘和计算,提炼出具有较高价值的数据。

大数据技术的发展,为工程审计的开展提供了新的契机。

2.1 大数据的相关性特点为工程审计指明重点领域

相关性是大数据的一个重要的特征,在大数据环境下,通过相关性分析,查找出影响某一重要指标的在统计意义上显著的变量,通过这些变量进行进一步的分析,进而得到想要的结果。在相关性分析的技术手段上,可以采用最小二乘法,利用大数据,构建一元或者多远回归模型,在考虑六个古典假设的基础上,通过回归即可得到显著影响被解释变量的主要因素,这些因素可以运用在工程审计之中,即不再是通过风险评估程序确定审计的重点领域,而是在确定审计目标的基础上,通过回归等方法确定影响审计目标的关键因素,把这些关键因素作为工程审计的重点审计领域,进而开展进一步的审计程序。因而,在大数据环境下,海量数据为相关性分析提供了基础,通过相关性分析,确定工程审计的重点审计领域。

2.2 大数据的丰富数据源为工程审计提供分析基础

在海量的大数据环境下,丰富的数据资源为工程审计的顺利开展提供了分析基础。从“审山审船审老天”的审计署2004年优秀审计案例中也可以看出,丰富的海量天气数据、生产销售数据都能够为工程审计的顺利开展提供帮助。

2.2.1 政府机关的权威数据为工程审计直接提供证据

一个法人机构或者组织,从成立、运营到最后的破产倒闭或者单位被撤销,都会在工商行政管理机关、税务机关、统计机构或者组织的主管部门留下大量的有效数据,工程审计人员可以利用这些分析数据直接作为审计证据,进而形成审计结论。例如,税务机关有发票的领用、开具以及回收的信息,在工程审计时,需要审计工程物资的真实性,那么通过税务机关获取工程物资供应单位的销售情况,并把这些销售记录与采购记录进行核对,进而审验工程物资的真实性。

2.2.2 公共服务机构的丰富数据为工程审计提供有价值的证据

工程项目消耗的水电气等是由供电机构、自来水公司以及燃气公司提供的,这些都是公共服务机构。工程项目管理人员与这些公共服务机构合谋的可能性比较低,因而这些公共服务机构的数据也可以直接用来作为审计证据的一部分。例如项目发生的燃气费用,通过燃气公司的表行数和单价可以计算出工程项目消耗的燃气费用,并与实际发生的燃气费用进行核对,如果相符,则直接作为审计证据予以采用。

2.2.3 丰富的法律法规数据为工程审计提供依据

在工程项目实施过程中,会涉及到大量的法律法规。例如,在工程招投标中,会涉及到招投标相关的法律法规,通过各类的法律法规的数据,能够为审计人员开展具体的工程审计工作提供审计依据的支持。

2.2.4 盈利性机构的数据为工程审计提供分析性证据

工程项目在建设运营中,不可避免地与各种盈利性机构进行业务往来,这些盈利性机构也保存着业务往来的大量数据。工程审计人员可以利用这些盈利性机构的数据来判断被审计项目的真实性与效益性。

2.3 基于云服务的大数据为工程审计模式转变提供方法支持

云计算扩展了虚拟技术、分布式技术、并行技术等思想,为组织机构提供更具灵活性和扩展性的应用程序服务、资源存储服务和平台开发环境等云服务,几乎所有的信息资源,包括数据资源、应用程序、计算资源、存储资源和基础设施等都可以从云服务中获得。尽管云服务可能存在安全或者隐私隐患,但是云服务的快捷与高效不容错过。通过云服务,工程审计人员可以构建数据云,进而利用数据云的大量数据进行审计业务的开展与实施。

3 基于大数据与云服务的数据驱动审计模式建构

在大数据环境下,工程审计完全可以利用海量数据的优势,结合云计算的特点,构建新的数据驱动工程审计模式。

3.1 数据驱动工程审计模式的审计流程

在数据驱动工程审计模式下,审计活动并非以风险评估流程作为业务起点,而是根据工程审计的合法、真实以及效益作为审计目标,利用海量数据进行相关性分析,针对工程项目的全生命周期提出重点审计领域。在确定重点审计领域时,如果大数据能够对某些领域实施全覆盖,而且直接通过数据分析能够证明该领域不存在问题时,将直接得出审计结论,无需作为重点审计领域。在确定重点审计领域之后,采用主要审计程序,包括分析程序和视频监控程序,接下来采用进一步审计程序,即按照传统审计方法,进行风险评估程序、控制测试以及细节测试程序。具体如图1所示。

3.2 数据驱动工程审计模式构建

在数据驱动工程审计模式下,首先应当对数据进行整理形成各类型数据库,再利用回归模型等分析重点审计领域,在分析过程中,考虑工程项目不同生命周期的特点,针对重点审计领域采取必要的具体审计措施。

3.2.1 构建数据资源云

根据大数据构建数据资源云,形成工程审计资源数据库。第一类数据库是从行政机关和公共服务机构获取数据,包括工商行政管理机关的工商企业注册基本信息、税务机关的发票购销数量价格信息、统计机关的统计信息、财政机关的财政支出信息、国有企业财务信息以及自来水公司、电力公司燃气公司的水电气表行数、单价以及消耗量数据等等,这些数据来源权威,一般可以直接利用或者直接进行分析,在此基础上形成审计结论。第二类数据库是法律法规数据库。由于工程项目在建设过程中,涉及到诸如工程设计、工程施工的法律法规也比较多,而且关于工程审计乃至审计类的法律法规也比较多,可以构建工程审计法律法规数据库,方便审计人员查询使用。第三类数据库是混合型数据库,包括天气数据、交通数据、物价数据以及宏观经济运行状况的数据,审计人员在分析工程项目时,可以利用这些数据进行判断和分析。第四类数据库是工程人员自行上传的共享数据库。审计人员可以上传自己在审计过程中的经验以及进行审计判断时的依据及说明,包括一些重要的审计案例资源。这些系列的资源数据库为数据驱动工程审计模式的顺利实施提供良好的基础。

3.2.2 构建数据分析模型

即使再多的数据,没有科学的分析方法,数据亦无法发挥其应有的作用。因而,在数据库完善的基础上,构建数据分析模型,对大数据进行分析应用。数据分析的模型有多种,可以结合计量经济学的方法,构建回归模型。一般而言,可以构建一元回归模型,也可以构建多元回归模型,在此以多元回归模型为例,可以构建如下模型:

在这个模型中,Y是被解释变量,可以根据审计目标来确定具体的Y的变量设定,α0是截距项,X是解释变量,C是控制变量,εit是随即扰动项。

3.2.3 对工程项目进行全生命周期分析

从工程项目生命周期阶段来分析,工程审计应该包括工程项目决策阶段审计、工程项目勘察设计审计、工程项目招标投标审计、工程项目合同审计、工程造价审计、工程项目财务审计、工程项目绩效审计。在数据驱动工程审计模式下,在不同的工程项目周期阶段,审计的目标和重点各有不同。因而,利用构建的回归模型,针对不同的工程项目审计阶段,来确定模型的实际运用。以工程造价审计中的工程预算审计为例,在工程预算审计中,其中一个重要的审计目标是预算的真实性,即所编预算是否与施工图纸相一致。为了审查该项目标,则可以把预算真实率作为被解释变量,利用大数据来分析究竟哪些方面的原因影响到预算真实率,然后把显著的变量作为审计的重点领域。

3.2.4 利用分析程序和视频监控程序获取审计结论

根据注册会计师审计准则,分析程序是指注册会计师通过研究不同财务数据之间以及财务数据与非财务数据之间的内在关系,对财务信息作出评价。分析程序还包括调查识别出的、与其他相关信息不一致或与预期数据严重偏离的波动和关系。在工程审计中,分析程序则是根据需要审计的事情,结合大数据资料,查找被分析数据的内在联系,进而确定分析事项是否达到审计目标。

视频监控程序则是在大数据环境下采用的一项重要审计程序。在传统审计方法中,监盘是对确定存货存在性的较好的审计方法。但是在监盘的时候,要求审计人员必须在现场,监督盘点过程。在“审山审船审老天”的案例中,审计人员是无法监督水下的作业的,如果采用视频控制的方式,审计人员则可以在千里之外实时了解项目的进展情况。因而,审计人员可以采用在现场安装摄像设备,通过网络将视频数据实时传输到审计人员的电子终端,PC终端或者手机终端,审计人员能够监督工程项目的现场情况。

3.2.5 采用进一步审计程序获得审计结论

一般而言,采用分析程序和视频监控程序仍然无法获取充分适当的审计证据时,则需要进行进一步的审计程序,包括进行风险评估、控制测试以及细节测试。在采用进一步审计程序时,必须考虑到审计抽样的特点,在风险评估程序的基础上,确定审计风险的大小,并考虑内部控制的有效性,进而采取细节测试,最终获得审计结论。

参考文献

[1]赵庆华.工程审计[M].南京:东南大学出版社,2010.

项目驱动模式在数据库课程中的应用 篇6

当前计算机专业和非计算机专业的程序设计类课程多是采用理论讲授为主, 程序设计 (例题、案例) 为辅的教学模式, 学生学完一门课程后, 很多仅仅掌握了一门课程的基本理论知识, 不会利用所学的知识和方法进行软件的设计和开发, 使教学和实践两个环节严重脱节。“数据库原理及应用”这门课同样也存在类似的问题, 多数学生学完这门课后不知道从何下手设计程序, 到了工作岗位还需要进行专门的岗前培训, 用人单位对学生的学习和学校的教学效果非常不满意, 甚至有的用人单位怀疑学生是否学过这门课程, 对学校的教学质量也提出了很多质疑。

按照传统的教学方法, 多数学校的老师采用的是以讲授理论知识为主, 在理论知识讲解的基础上再结合理论举几个例子 (或案例) 说明在程序中怎么使用这些理论, 这种教学模式在多数“数据库原理及应用”教材中也普遍采用, 这样的教学方法对有些纯理论的课程比较适用, 但是对程序设计类课程明显不合适, 为此, 笔者在前两届学生的教学实践的基础上, 积累了一些经验和资料, 对本课程教学内容进行改革, 决定采用从软件开发和程序设计实际需要出发引入相关理论的教学方法, 然后讲授和分析这些理论知识, 彻底打破了传统的以理论讲授为主, 软件开发设计 (编程) 为辅的教学模式, 也就是采用一种以项目驱动 (程序设计为主线) 的教学方法, 保证学生学过本课程后能够达到会自行设计开发小型应用类软件的目标。

1 数据库课程教学的现状

“数据库原理及应用”是很多大学计算机各专业以及信息类、电子类等专业的必修课, 该课程的主要目的是使学生在掌握数据库系统原理的基础上, 能理论联系实际, 使学生全面透彻地掌握数据库应用技术, 最后达到能够自行设计和开发小型应用系统软件的目的。传统的教学方法是这样安排的:首先介绍数据库系统的概念, 如数据、数据库、数据库管理系统、数据库系统、数据模型、数据库系统结构、数据库系统的结构等概念;其次介绍关系数据库的关系模型、关系数据库的结构、关系代数和关系演算等;最后才介绍数据库的具体定义和操作方法, 如数据库的创建、数据的录入、数据的查询、数据的更新等。

有的教科书紧接着再介绍关系数据库设计的理论、数据库安全保护和数据库设计的基础知识, 从理论上来说, 这样的安排和教科书的编排没有什么不好的地方, 知识体系完整, 内容丰富。但是按照这样的编排进行实际的教学, 学生学完之后就很难或者根本不会进行软件系统的设计和开发。原因是学生不知道从何处下手进行程序的设计, 使理论和实际无法紧密结合。

还有一个现实的问题是:学生学习这门课的时候兴趣不浓, 感觉从课程开始就是理论知识, 到最后还是理论知识, 真正动手做的很少, 即使做了一些练习或者示例, 也是程序设计中很小的只言片语的部分知识, 给学生形成了只知道树木, 没有见到森林的感觉。也就是学生没有学会具体设计一个完整的软件的方法和技巧。

采用这种教学方法的另一个缺陷是:学生从来都没有安装过数据库管理系统的软件, 对如何安装和进行设置一窍不通, 试想这样的情况怎能胜任将来工作岗位的需要。

导致这种情况发生的主要原因是: (1) 传统的教学方法过于强调理论知识, 忽视了程序设计能力的培养; (2) 由于受传统的教学思想的影响较深, 教学方法比较死板, 没有考虑到学生将来的实际需要; (3) 教师对探索新的教学方法和手段积极性不高, 不愿意去改变传统的授课方法。

2 数据库课程改革的具体方法

(1) 首先要求教师转变观念, 不要总是采用传统的教学方法进行教学, 强调教学的目的是教会学生进行软件的开发和设计, 如果这门课程上完后, 学生还是不会进行软件系统的设计, 这样的教学就是失败的。通过多次讨论和交流, 教师们统一了思想, 决定采用新的教学模式———项目驱动模式进行教学试验。 (2) 统一教学内容:将这门课程的教学内容按照项目驱动模式进行重新编排, 组织教材和教学大纲的修改, 新的教学内容采用分上、下两篇, 上篇是实用篇, 主要介绍怎样开发一个实用的管理系统软件 (我们选择了学生和老师最熟悉的“学生学籍管理系统”) , 从一开课就介绍数据库系统软件的安装方法, 详细地告诉学生如何一步一步的安装数据库管理系统的软件 (我们选择了微软公司的SQL Server 2005) , 当数据库系统安装成功后, 接着就介绍数据库的具体设计方法, 包括库和表的创建方法, 在这个过程中要求学生一起同时把“学生学籍管理系统”这个软件中所用到的表全部创建完。

接下来我们选择采用Visual Basic 6.0企业版为背景进行设计实现“学生学籍管理系统”的各项功能, 当然这里要求最好是学生已经学过VB, 如果没有学过也可以按照给出的步骤逐步的进行设计, 最后完成“学生学籍管理系统”的所有的功能。这样学生就能够看到自己课程学习的成果, 一个小型的系统软件已经开发成功了。这会大大提高学生的学习兴趣。在上篇还介绍了数据库的一些操作方法, 比如数据库中数据输入、查询和更新的语句, 为了能够更加灵活地对数据库进行操作, 在上篇接着介绍了数据库中存储过程、函数与触发器的创建、修改和删除方法, 同时还介绍了游标和视图的概念, 通过上篇的学习, 学生能够学会简单管理软件的设计技术和方法, 并最终实现了整个软件的所有功能。

总之, 上篇内容属于数据库系统中的最为实用而且是最基础的知识。

下篇是提高篇, 主要介绍本课程的一些基础理论知识, 尤其是上篇中没有详细阐述的理论都在下篇中进行介绍, 比如:数据模型、关系数据库、数据库维护和大型数据库系统的设计知识等, 这一方面是考虑到本课程知识体系的完整性, 另一方面也是为有些学生进一步学习需要而编排的。这样编排的好处是可以保证课程内容适合各种层次学生的教学需要, 比如对于非计算机类或高职类的学生, 就可以只讲授上篇内容或者根据具体情况选择讲授的内容, 而对于计算机类专业尤其是想进一步进行深造的学生在学完上篇内容后, 可以继续学习下篇的内容, 保证对本课程知识完整地进行学习。

3 改革中的几点体会

(1) 我们对人们常说的“教有法, 教无定法”这个道理有了更加深刻的理解, 如果不是从教学目的要求出发来设计教学方法和内容, 肯定行不通。如果完全按照传统的教学方法和内容开展教学, 就不能达到教学目的的要求。为此, 我们选择对传统的教学方法进行改革, 既遵循教学方法的基本原则, 又开创新的教学模式, 保证教学效果达到最佳。 (2) 在教学过程中, 对教学进程的安排需要进行适当的调整, 从一开始就要求在计算机房或计算机实验室进行授课, 而且要求机房或实验室具备一定条件 (例如允许学生在计算机上安装数据库系统的软件, 最好具有能够连接Internet网络的环境) , 学生必须始终跟随教师同步进行操作。 (3) 充分发挥学生的主观能动性, 在讲授过程中可以让学生进行互相帮助, 让已经学会操作的学生帮助没有完成的学生进行操作, 这样可以极大地提高学生的学习热情, 而且让学生有成就感, 及时地给予学生鼓励和表扬可以促进学习效果。 (4) 在学生已经完成基本要求的操作功能的基础上, 可以让学生自己自行设计一些新增的功能, 并且编程实现这些新功能, 这对于培养学生的创新思维能力非常有好处。 (5) 使用项目驱动模式进行教学, 对授课教师提出了新的更高的要求, 首先, 教师必须对需要讲授的软件系统自己先独立编程实现各个功能, 遇到任何问题必须记录下来, 在授课过程中一旦发现学生操作遇到类似的问题就容易给予讲解了;其次, 授课教师必须自己试验安装过数据库系统软件, 并达到非常熟练的程度, 对安装过程容易出现的问题或错误要做到心中有数;最后, 对授课的内容要精心的选择, 开始不要求学生对理论知识理解太深太透, 通过学生多次操作和练习后, 再对基础理论进行进一步的分析和讲解, 这样会使教学效果得到大大提高。

4 结语

我们对“数据库原理及应用”这门课程进行了教学手段和方法的改革, 通过这种改革, 我们感觉有如下几方面的收获:

(1) 学生在学完“数据库原理及应用”课程后确实自己能够独立进行管理类软件的设计和开发, 包括大专层次的学生也能够掌握设计和开发的基本方法。从而达到了教学目的的要求。 (2) 学生对这门课的学习兴趣大增, 以前在教室讲授这门课时, 学生有近20%不愿意听, 感觉内容有点枯燥乏味, 改革后的教学过程形象直观, 从课程开始学生就非常喜欢, 自己动手设计数据库和表, 每次做完都有自己能够看得见的成果显示出来, 学生很有成就感。 (3) 学生进入毕业设计阶段时, 就能够应用本课程学到的方法和技巧进行管理类软件的设计和开发, 很多学生对毕业设计工作信心十足, 而且也加快了毕业设计的进度。 (4) 学生在应聘面试和到工作岗位后再不像以前那样心中没有底了, 通过改革, 学生能够回答出这些问题, 并且在工作中熟练地应用所学的技术和方法, 更快的进入状态, 得到了用人单位的好评。 (5) 教学改革工作是一个永久性的工作, 在今后的教学中, 我们还需要进一步探索更好的教学方法和手段, 使教学效果更上一层楼。 (6) 笔者也建议和尝试在其他程序设计类课程中采用类似的方法进行教学, 相信通过对新的方法和教学手段不断地进行完善, 教学的效果一定会更好。

参考文献

[1]钱雪忠, 李京.数据库原理及应用[M].3版.北京:北京邮电大学出版社, 2005.

[2]张建伟.数据库技术及应用--SQL Server 2005[M].北京:人民邮电出版社, 2009.

[3]蒋文沛.SQL Server 2005实用教程[M].北京:人民邮电出版社, 2012.

[4]雷景生.数据库原理及应用[M].北京:清华大学出版社, 2011.

数据驱动学习模式 篇7

往复式压缩机是石油化工和油气集输的关键设备, 对压缩机进行有效的在线监测和正确的故障诊断, 一直都是学术界和工程界关注的热点问题。在现场诊断当中, 振动信号是反应压缩机运行状态的重要和关键信息来源, 因此振动信号分析是进行往复式压缩机故障诊断的重要手段[1,2,3]。

利用振动信号进行往复式压缩机的故障诊断方法一般有:基于压缩机动力学模型的诊断方法、基于动态信号处理的方法和基于数据驱动的方法。

基于动力学模型的方法是需要建立压缩机故障时系统的动力学模型, 根据模型的特征进行诊断;文献[4]采用ANSYS方法对压缩机各关键部件进行建模, 通过分析失效时的结构模态的不同来判定故障类型;文献[1]通过非线性动力学模型对故障的机理进行了深入分析, 用于实际的诊断中。由于压缩机结构复杂, 故障动力学模型很难完备建立, 很多研究都是基于理想和简化边界条件基础上进行的, 工程上成功应用还较为困难。

基于动态信号处理的方法是研究最为广泛的一种方法, 通过信号处理, 找寻能表征故障的特征信号, 该信号可以作为判定压缩机故障的重要依据, 如文献[2,5,6]。但寻找能正确表征各个故障的特征信号较为困难, 找到的特征信号往往不具有通用性。

基于数据驱动的故障诊断方法是控制优化方法的一个领域, 其核心思想是利用系统在线和离线数据, 不需要知道系统的精确机械模型, 通过统计分析、定量分析和数据挖掘, 寻找能表征系统状态的数据内部的特征。该方法已经成为当前故障诊断研究的热点问题。在往复式压缩机的故障诊断方面, 已有大量的研究和应用了。

文献[1]通过研究LZC复杂度, 通过大量的样本数据, 找到表征压缩机不同故障的稳定参数进行故障诊断;张来斌等人[7]提出了基于混沌理论的往复式压缩机故障诊断方法, 通过计算信号的关联维数、Kolmogorov熵及最大Lyapunov指数来判定故障类型;文献[8]着重研究了往复式压缩机的非线性动力学特征, 采用了EMD和局域波时域相干等方法进行诊断研究, 取得一定的诊断效果;文献[8]通过近似熵方法, 对往复式压缩机故障诊断进行研究, 采用参数建模的方法利用SVM方法进行诊断等。

上述这些方法为构建通用的往复式压缩机故障诊断提供良好的研究基础和途径。对于像往复式压缩机这样复杂的系统, 由于难以建立精确的物理模型, 采用数据驱动模式下的故障诊断是可行的。

尽管数据驱动的模式可以不用了解系统的精确模型, 但是向量参数的选择和故障识别算法却对诊断有至关重要的影响。利用振动信号选择适合数据驱动模式的特征向量参数, 是研究的核心问题。

往复式压缩机采用曲柄连杆结构传动, 有进气及出气管道系统。压缩机运行过程中产生强烈的变向冲击和变载冲击, 活塞对缸套的撞击;各个气阀的阀门, 周期性地产生落座冲击;管道、地基等各个部位产生的附加振动。这些来自不同部位的振动, 互相混叠交织, 彼此干扰, 使综合振动变得相当复杂。这些综合振动既包含了平稳周期信号, 也包含了瞬时冲击信号, 表现出线性和非线性动力学特征。当机器发生某种故障时, 其线性和非线性动力学特征都会发生明显的变化。

为此, 提出一种数据驱动模式的往复式压缩机通用故障诊断方法, 该方法采用的特征参数包括了刻画平稳周期信号特征的时域参数和倍频参数;刻画冲击信号的解调信号参数;刻画非线性动力学特征的MSE参数。将这些参数进行PCA方法降维处理, 利用SVM进行训练诊断, 就可以对往复式压缩机故障进行有效诊断。

二、往复式压缩机振动激励分析

从引起压缩机振动的角度出发, 可以将激励源分为四类:惯性力、气体力、机械冲击和摩擦力。

1. 惯性力激振源

往复式压缩机的惯性力可分为旋转惯性力和往复惯性力。旋转惯性力主要来源于曲轴的不平衡质量, 形成的激振力为:

式中mr——旋转运动部分的总质量

r———曲柄旋转半径

ω———曲柄旋转角速度

φ———初相角

往复惯性力可表示为:

式中ms——往复部件的总量

α———曲柄转角

引起往复式压缩机周期平稳信号的主要是惯性激振力。该力引起以转频为基础的各个倍频系, 如0.5倍、2倍、4倍等倍频。因此该信号是进行振动故障诊断重要的参数之一。

2. 机械冲击及气流冲击信号

往复式压缩机里面存在的冲击信号主要有机械冲击信号和气流冲击信号。机械冲击信号主要表现在: (1) 气阀开启和落座时分别对升程限制器和阀座的冲击; (2) 当活塞出现磨损时, 活塞和缸套之间存在间隙, 使得活塞在缸套中往复运动时产生摇摆, 对缸套形成撞击, 撞击为瞬时突加载荷; (3) 连杆小头磨损严重, 间隙过大时, 也会在往复运动时发生机械冲击。

气体冲击主要有汽缸内气流冲击、涡动和气阀周期性吸 (排) 气引起的气流冲击。压缩机气阀瞬时开启时, 由于气阀两侧内外压力差的作用, 气流高速通过气阀流道流出或流入汽缸, 这种冲击性激励的频率很高。增压机气阀周期性的吸、排气过程认为是无限个谐波的合成。

气体冲击频率也是描述往复式压缩机振动的重要指针, 因此必须纳入特征参数中。

3. 摩擦力引起的振动

增压机中主要存在以下几对摩擦副:活塞与汽缸、十字头与滑道、十字头大小头与轴瓦、曲轴与支撑轴承、填料函与活塞杆等。在未发生故障时, 由于油膜的存在, 各摩擦副之间的摩擦力较小, 引起振动的幅值和频率都较低, 在整个信号中所占的比例很小, 在分析信号时一般不予考虑。当某部分油膜被破坏或因润滑不良, 发生金属之间的干摩擦时, 产生的摩擦力就具有尖峰状突发性脉冲力性质和金属摩擦力有关, 在时域上就表现为突发的冲击脉冲信号, 会激起活塞、曲轴、连杆系统或汽缸的各阶固有频率的振动响应, 并且响应信号具有周期性。摩擦力引起的振动还具有一定非线性动力学特征。

除了上述激振源以外, 由于压缩机系统的复杂性, 表现出的振动信号远比上述分析的复杂得多。既包含了稳态信号, 也包含了很多非线性动力学特征。因此选择的特征参数应该能刻画这些特点。

三、信号参数群的选择

1. 稳态信号成分的特征参数

稳态信号成分可以通过时域参数和倍频参数进行描述, 形成参数群中第一个类别, 即:

其中T1, T2, T3, T4为时域参数:

T1———描述信号的均方根值

T2———描述信号的峭度值

T3———描述时域信号的波形指标

T4———描述时域信号的峰峰值

这4个时域信号指标可以在整体上描述时域信号的基本特点。

F1———描述频域信号中, 以惯性力转频为基准的0.5倍频

F2———惯性力转频的1倍频

F3~F8———惯性力转频的2~6倍频

考虑到惯性力的影响, 将这些倍频作为模型识别的参数之一。

2. 冲击信号成分的特征参数

冲击信号为表征压缩机固有特性的信号之一。由于周期冲击信号占有很大部分的比例, 需要提取周期脉冲引发的振动。当压缩机发生与气体共振、气阀弹簧失效等故障时, 其冲击信号必然会发生改变。

由于冲击信号较弱且叠加在惯性力平稳信号上, 对冲击信号的处理流程见图1。首先对采集到的原始信号进行带通滤波, 去除基波的影响, 然后采用Hilbert变换进行包络检波, 将含有周期脉冲的信号检出, 将检出信号变换成直方图, 由时域直方图形成参数群。

基于数据的驱动方法要求形成固定维度的参数, 针对脉冲直方图这种情况, 采用时域区域加权法来确定参数群。

图2中矩形是脉冲信号直方图。在整个时域长度上共划分了n个区域, 每个区域包含m个等量的直方脉冲。假设虚线为整个直方图的均值A, 则只统计每个区域内高于均值的直方幅值V (图2中背景为灰色的直方图) , 进行加权求和, 形成n个参数:

由此, 相当于将整个时域上的脉冲特征进行了等效压缩, 可最终形成表征往复式压缩机冲击信号成分的特征参数群:

在实际的建模过程中, n和m的数量可根据事先对脉冲分布的研究, 尽量将幅值高的脉冲分配在不同的区域里面。根据试验分析, n一般取20。

3. 非线性动力学特征参数群

非线性动力学特征参数群主要用来描述往复式压缩机的非线性动力学行为。由于正常工况下系统也具有非线性动力学行为, 只能考察某种故障发生时, 其非线性动力学特征的改变, 因此引入MSE来描述。

Costa等人提出MSE方法的算法如下[9]:

(1) 设原始时域信号为Xi={x1, x2, …, xN}, 数据长度为N, 给定的嵌入维数m, 相似容限为r, 则按照原始时域信号建立的新粗粒化向量为:

其中τ=1, 2, …为尺度因子。

(2) 对每个尺度因子τ上计算其样本熵Samp En, 这样就得到不同的MSE值与尺度因子τ的关系图。

Samp En确定的是时间序列在单一尺度上的复杂度和无规则程度, 也就是系统的非线性特征的程度。不同尺度下的样本熵, 多尺度Samp En曲线反映的是时间序列在不同尺度下的复杂性程度。利用这个曲线的特征, 可以构造表征往复式压缩机运行状态中的非线性动力学特征的变化。图3是试验中往复式压缩机弹簧失效、曲轴不平衡和正常状态下的曲线图。

从MSE的分布和往复式压缩机的故障类型来看, 虽然正常状态和曲轴轻微不平衡之间比较难以区分, 但如果充分利用MSE曲线的统计特征, 可以形成第三种参数。

观察图3, 不同故障的MSE的分布具有如下特点:

(1) 不同的故障行为表现出的MSE曲线的重心位置不同, 重心横纵坐标为Xi, Yi。

(2) 不同的故障行为在整个尺度范围的平均值不同, 均值用Ai。

(3) 不同的故障行为在整个尺度范围内的峰峰值不同, 峰峰值用Vi表示。

(4) 不同的故障行为在整个尺度范围内的方差值不同Di。

(5) 不同的故障行为在随着尺度因子τ最终的收敛值Mi。

由此, 得到6个MSE参数, 作为第三部分的参数群PⅢ:

四、参数降维和故障模式分类处理流程

通过前面的研究分析, 已经得到总的表示往复式压缩机运行状态的参数群:

由此形成了38个特征参数, 分别代表了平稳信号、冲击信号和非线性动力学特征。在这些参数中, 会出现某些程度的耦合, 也就是出现冗余参数。因为对系统模型和故障激励并不清楚, 还不能随意地删除某些参数。通过在PCA方法进行降低维数处理, 使得约简出来的参数其相关性更弱, 能充分表达原始信号特征。

基于PCA的方法, 要求累计贡献率90%以上。为了使得特征参数群的每个参数对降低维数都有充分的贡献, 在进行PCA之前, 对训练样本进行归一化处理, 归一化是对每维数据进行自身的处理, 归一化范围在[0, 1]之间。不同维分量之间的数据不进行归一化处理, 这样可以避免不同物理意义上的数据的相互影响。经过上述处理, 最终可以用来进行故障诊断识别的特征向量参数。

由于SVM方法具有小样本训练可靠、无拒绝域和鲁棒性强等特点, 采用SVM方法来进行诊断。设计的SVM参数如下:

(1) 核函数采用RBF函数:exp (-gamma|u-v|^2) 。

(2) cmin, cmax为惩罚参数c的变化范围, 即在[2^cmin, 2^cmax]范围内寻找最佳的参数c, 设置值为cmin=-16, cmax=16, 即默认惩罚参数c的范围是[2^ (-16) , 2^16], 步长为0.5。

(3) gmin, gmax:RBF核参数g的变化范围, 即在[2^gmin, 2^gmax]范围内寻找最佳的RBF核参数g, 默认值为gmin=-8, gmax=8, 即默认RBF核参数g的范围是[2^ (-8) , 2^8], 步长为0.5。

(4) 最佳的c和g参数的寻找采用遍历法, 每次步长的变化, 在不同c和g得到最佳训练值, 将copt和gopt作为识别模型的参数。

根据上述分析, 可以得到整个通用的往复式压缩机的故障诊断处理流程, 该流程是基于数据驱动模式下的诊断过程。由于采集的信号会含有很多噪声, 因此在流程里面添加去除高斯白噪声的预处理过程。

综合前面对3种特征参数的提取过程, 考虑到预处理中的滤波, 设计的通用诊断模型流程如图4所示。

在这个往复式压缩故障诊断通用流程中, 如下3个问题为关键问题。

(1) 在实验室里面进行故障模拟。模拟曲轴轻微不平衡、弹簧失效、气阀密封损伤、管道气流共振5个故障, 以及正常状态等一共6种压缩机运行状态。

(2) 采样布置。考虑到通用性, 采样点分别布置在低压级缸盖、高压缸盖、地脚螺栓、进气管道法兰以及缓冲罐的x、y、z方向上, 系统约定x方向为曲轴中心线方向、y方向为活塞往复运动直线方向、z方向为垂直向上方向。每个采样点每个压缩机状态作为一个采样原始信号, 采样频率为主轴转频的30倍, 均为加速度值;每种运行状态采集20~30组。

(3) 在采用PCA降维处理过程中, 训练样本和测试样本进行混合PCA算法和归一化处理, 并使得识别正确率85%以上才能确定模型。

五、现场测试及分析

通过前面论述的通用模型, 将该方法应用到中石油西南油气田分公司川西北气矿江油雷三增压站的DPC2803往复式压缩机的现场故障诊断。

雷三增压站的DPC2803压缩机压缩机都处于正常工作状态, 工作转速为365 r/min。在正常工作状态下, 排气管路振动较大, 手触摸管道和安全阀, 手感较为剧烈。压缩机的燃气机、中间缸体、压缩缸振动稳定, 振动手感明显。

将加速度传感器分别布置在模型中设定的位置进行采样, 采样频率为4096Hz, 采样长度为1s, 一共对15个样本进行测试诊断。图5为进气法兰的y方向时域图。

根据训练好的模型进行识别, 识别结果见表1。

从诊断结果看, 为管道气流共振造成的故障, 也有部分疑似为不平衡。经过管道的计算, 该压缩机管路的确出现共振现象。该诊断在与气流相关的关键部件上诊断效果最佳, 而其他地方则出现不同程度的错误诊断。

六、结论

试验和现场的诊断结果表明, 基于上述提出的往复式压缩机通用诊断模型具有实用性。表征压缩机运行状态的3种参数群, 分别表述稳态信号、冲击信号和系统非线性动力学特征, 从3个不同的方面构建了特征参数群, 通过PCA降维处理, 利用SVM方法的优点, 对已有的故障进行建模再进行诊断。

对往复式压缩机这种较为复杂的系统进行精确建模非常困难, 基于数据驱动的故障诊断方法则能较好进行诊断。特征参数能较好地表达系统的线性和非线性动力学特征, 因此在一定规模的训练样本后, 可以达到很好的识别诊断效果。

该方法需要训练建模, 而模拟的故障和实际的故障还具有很大差异;同时, 对测点的选择也很敏感。对未知故障难以判断, 也是该方法需要解决的地方。

参考文献

[1] 唐友福, 刘树林, 刘颖慧等.基于非线性复杂测度的往复压缩机故障诊断[J].机械工程学报.2012, 48 (3) :102~107

[2] 任全民.非平稳信号特征提取方法在超高压压缩机故障诊断中的应用研究[D].大连理工大学博士论文, 2006

[3] 刘卫华, 昂海松.测取往复压缩机气缸压力的新方法[J].中国机械工程, 2002, 13 (16) :1368~1371

[4] 陈予恕.机械故障诊断的非线性动力学原理, 机械工程学报[J], 2007, 43(1) :25~34

[5] 江红艳.盲源分离及其在2D12型往复式压缩机故障诊断中的应用[D], 哈尔滨工业大学, 2007

[6] 王朝晖, 张来斌, 郭存杰等.包络解调法在气阀弹簧失效故障诊断中的应用.中国石油大学学报 (自然科学版) , 2005.29 (2) :86~90

[7] 张来斌, 陈敬龙, 段礼祥.基于混沌理论的往复式压缩机故障诊断.2012.36 (1) :112~115

[8] 冯晓光.近似熵在往复式压缩机故障诊断的研究应用[D], 大连理工大学.2006

数据驱动学习模式 篇8

根据Lewis (1993) 的观点, 词汇并不等同于词典里的一个词, 我们应该以包含有词块或者像词组和成语等由几个词组成的多词块的角度来看待它。词汇不仅仅是单个的词或者固定短语, 像look after, before long等等, 而且还应该包括储存在以英语为本族语的人们脑中的词块, 比如, How do you do?

词汇是语言三个重要要素 (读音、词汇、语法) 之一;它是一门语言的基本材料。它对于人类的交流和语言教学是至关重要的;没有词汇就无法表达任何思想。一般说来, 一个学生所掌握的词汇可以反映出他的英语水平。着名的语言学家D.A.Willkens曾经说过, “没有语法几乎不能传递任何东西, 而没有词汇则无法传递任何东西。” (D.A.Willkens:1972) 词汇是理解和使用一门语言的基础。对词汇的熟练掌握是口头动作流利和成功的保证。显而易见, 词汇是英语教学中关键的一部分。

2 语料库及其索引

Sinclair (1986) 定义语料库是“按照明确的语言学标准选择并排列的语言运用材料汇集, 旨在用作语言的样本”。自从计算机出现以后, 语料库经常被用来指代可机读的代表某一研究中所确定的语言运用总体的大型文本库。索引是指对应语料库原文里一个词汇或字符串的所有语境呈现。索引处于语料库语言学里的中心位置, 因为它能使我们接触到实验中的很多重要语言结构。 (Sinclair, 1996) 索引是指从一个语料库文本中提取的、在其上下文中某个特定词、词的一部分或者词的组合的一列生成。索引语境共现已经显示出影响语言教学策略的潜能。一方面, 它能够从真实的语言材料中提供语言例句, 这就为学生学习英语创造了一个自然的语言环境;另一方面, 索引行倾向于发现式学习, 即它以一种能观察的到的方式来展示语言, 从而使学生能自己发现新的语言知识而不是一味地被老师灌输知识。

针对非英语国家的学生学习英语设计的语料库主要是通过以下几个方面来发挥其促进英语教学的作用的 (Kettemann, B.1995) :1) 拉近课堂英语与实际日常生活英语的距离。学习英语是为了尽可能像英语国家的人们那样使用英语, 所以英语单词、短语和句子的实际用法就成为了英语学习者模仿学习的对象。由于语料库中所有的语言数据都是以英语为母语的人们所使用或产生的, 那么语料库就可以为英语教师提供大量真实的英语用法。2) 帮助词汇教学。衡量对一门语言的学习水平的一个标准就是对这门语言词汇用法的掌握程度。而词汇教学也是语言教学中一个必须而重要的一部分。在英语教学过程中关于英语词汇教学有两个需要引起注意的问题:一个是词的用法, 另一个是类连接和同义词的辨析。在语料库的帮助下, 教师可以用集中的有说服力的例句来教授学生。3) 辅助阅读教学。由于语料库是根据难度的不同来组织文本的, 所以它就可以为不同阅读能力的学生提供相应的阅读材料。4) 帮助提高对语域的意识。了解语域和语体特征会帮助学生在不同场合和写作文体中恰当地使用英语。根据其在子语料库中的分类结构, 语料库能提供在不同语域中的大量例句。

索引在教室中的应用索引语境共现已经显示出影响语言教学策略的潜能。一方面, 它能够从真实的语言材料中提供语言例句, 这就为学生学习英语创造了一个自然的语言环境;另一方面, 索引行倾向于发现式学习, 即它以一种能观察的到的方式来展示语言, 从而使学生能自己发现新的语言知识而不是一味地被老师灌输知识。如英国伯明翰大学Johns教授 (1997) 曾经如此陈述语料库检索教学的功能:检索结果只是就学生在语言学习中碰到的问题提供寻找答案的证据, 学习者还得凭借自己的智慧找到答案。

3 基于语料库及索引的DDL数据驱动学习

数据驱动学习 (Data-driven learning, 简称DDL) 于上世纪90年代初由Tims Johns提出, 它是基于语料库数据的外语学习方法, 其主要手段是引导学生通过观察大量的语料库数据, 从而概括和归纳语言使用现象, 最后在老师的辅助下发现总结语用特征、意义表达及语法规则。DDL模式引起了众多研究者的关注, 因为它所倡导的主要思想挑战了以教师和教材为中心的传统外语教学理念。而随着我国计算机和多媒体在高中的普及以及语料库技术在外语教学中的广泛应用, DDL的方法也具有了较大的可行性。对于我国普通的高中学生来说, 由于他们这种自主学习的能力还比较欠缺, 加上学习任务比较繁重, 所以在实际教学过程中教师应根据情况将数据驱动学习模式和传统外语词汇教学相结合, 同时在日常教学中慢慢培养学生“发现式学习”的能力。例如, 在备课的时候, 教师可以针对课堂上的教学内容, 通过检索与教材配套的语料库, 把检索成果进行相应的整理, 编辑一份大约20到40行左右 (视情况而定) 的语境共现索引行 (concordance lines) , 印成学习资料或试卷发给学生, 或者也可以直接利用多媒体教学设备, 把编辑整理后的词汇索引行让学生直接观察学习。通常来说, 首先教师引导学生对词语索引进行有目的的观察讨论, 然后教师逐步引出问题, 鼓励学生发现词语使用特征并对观察结果进行归纳总结。

4 具体操作建议

总结上述的词汇练习和测试活动, 可以归纳出利用语料库的语境共现进行数据驱动词汇教学活动应该注意的几个方面:设计学习任务:制作语境共现要适合学生的当前水平和学科知识的要求。调节学习任务的难易度可以表现在:控制每次设定的目标词数量, 要检索的课文的数量 (仅仅是当前课文还是包括以前学过的所有课文) , 课文的语篇类型, 每次设定的目标词的类型 (介词类, 连词类还是副词类, 每周学一类还是学几类) 。学习任务的指令语要有明确目标和具体步骤提示。组织实施:要考虑语境共现的语料是堂上即席检索还是课前预先备好;是用于课外贴墙报还是在堂上展示;是否允许学生不断增添语例;学习活动的组合形式是全部、小组、结对子还是个人完成;该类活动与其他教学活动的时间分配等。后续型学习活动:语境共现材料可以多次呈现, 也可以对不同班级反复使用 (作一些难度上的调整) 。将每次的语境共现的目标词学习结果保存记录, 就可以在以后的学习活动中继续扩充。

5 结束语

本篇论文围绕基于语料库的DDL教学模式在英语词汇教学中的运用展开, 介绍一种新的在计算机辅助教学和语料库语言学发展的新环境下应运而生的新型英语词汇教学模式。数据驱动模式 (DDL) 促进了学生从质和量两个方面上的词汇学习, 有助于学生的词汇成绩从深度和广度上都有所提高;并且, 数据驱动模式 (DDL) 有助于学生词汇学习兴趣和自主学习能力及思维能力的培养与提高。当然, 尽管语料库及其索引对语言教学来说是一个强大的工具, 若要使其在实际词汇教学中发挥最大作用, 就必须把它与传统教学方法有机结合, 灵活运用。

摘要：语料库语言学自上个世纪80年代以来取得了迅猛发展。就外语教学而言, 这种影响无疑是巨大而又深刻的:传统语言教学的理念、内容和方法无一不在发生着变化, 面对急速变化的语言研究与语言教学现实, 外语教师必须更新与完善自己的教学方法来适应新的教学环境与要求。该文主要阐述基于语料库及其索引的数据驱动学习模式的概念、特征以及运用在英语词汇课堂中的具体实例。

关键词：语料库,英语词汇教学,数据驱动模式

参考文献

[1]Lewis M.The lexical approach:The state of ELT and the way forward[M].Hove, England:Language Teaching Publications, 1993.

[2]Sinclair J M, Renouf A.A lexical syllabus for language learning[C]//Carter R, McCarthy M, ed al.Vocabulary and language teaching.Harlow:Longman, 1986.

[3]Wilkins D A.Linguistics in Language Teaching[M].London:The Chaucer Press.Ltd., 1972.

[4]Kettemann B.On The use of Concordancing in ELT[J].TELL&CALL, 1995.

数据驱动学习模式 篇9

高职生当前的学习情况及自主学习方面存在的问题

高职生是高等教育中的特殊群体，高职生的学习情况已成为反应当代中国青年特点的重要维度之一。同时，由于一些社会、现实等方面的原因，高职教育处于高等教育的边缘化发展阶段，很多家长不太支持孩子上高职院校，这些社会因素对高职学生的心理造成很大程度的影响。笔者在武汉城市职业学院电子信息技术专业三个年级的高职生中开展了广泛的调研。调查内容分以下几方面进行：自主学习的动机；自主学习习惯；“任务驱动式”教学方式的接受度；自主学习效率。全部调查对象为6个教学班。发出问卷280份，回收问卷272份，回收率97.1%，有效问卷269，有效率96.1%。从调研的情况来看，高职生的学习特点有文化课基础差，学习困难大；缺乏求知欲和上进心，自主学习能力欠缺；学习能力一般，动手能力强；社会适应能力强，学习自制能力差的特点，对于“任务驱动式”的教学模式，接受调查的广大高职生还是很愿意接受的。

任务驱动式教学的定义与特点

任务驱动式教学（task-based teaching）模式，源于建构主义教学设计中的抛锚式教学，学生通过完成“真实任务”来构建知识、获得技能、形成能力，从而提升学生的信息素养。“在任务中学”是基于任务驱动式教学的一个显著特点。

自主学习的内涵

自主学习是指学生自己主宰的学习，其实质是独立学习。自主学习可分为三个方面：一是对自己的学习活动进行调节、修整和控制。如果学生在学习活动之前自己能够确定学习目标、制定学习计划、作好具体的学习准备，在学习活动中能够对学习结果进行自我检查、自我总结、自我评价和自我补救，那这就是自主学习。正确的自主学习实在教师的引导下进行的。教师有针对性的指导，不仅可以帮助学生排除学习中的障碍，而且可以启发学生创造性思维。

“任务驱动式”教学模式的开展及其对学生自主学习能力的促进

基于任务的自主学习的开展主要从以下几方面进行开展：分析自主学习的内容，设计任务；确定学习小组、明确任务；开展自主-互助学习；评价反思与意义建构。

研究者选取武汉城市职业学院电子信息技术专业16级三个平行班为研究对象，通过之前的摸底调查，选择学生学习群体相对活跃的1603班作为开展实验课程的班级，而1601班和1602班仍然实施传统常态教学。实验课程为第一学期开设的专业基础课《综合电路实训（一）》。在实验班级，首先采用了分组教学，我们将学生分成了十个小组，每个小组4至5人，基于每节课的教学任务，在每次课开始的前半节课阶段向学生引入本节课的任务效果，分小组让学生探讨实施方案，在讨论中进行知识点的拓展。每节课的开展，都有情景营造；随着课程的开展，进行联想比较，启发教学；随后随着任务的阶梯化发展，学生进行协作自主学习，在学习中进行自主创新；在结束时进行学习成果的汇报交流；最后开展小组自评、小组互评、以及教师评价。

为了了解学生对“任务驱动式”自主学习方法的态度与效果，我们在学期中期开展了一次问卷调查。调查问卷的内容包括：学生对“任务驱动式”学习方法的态度、学习行为以及基于任务的情景下自主学习的效果等。调查对象为武汉城市职业学院电子信息学院16级三个班的全体学生。总共发放问卷145份，回收143份，其中，有效问卷138份。从调查情况来看，在1班，56%的学生喜欢的学习方式是“整堂课都是教师讲”；8%的学生会利用网络资源进行学习；21%的学生选择了“围绕问题学习”。在2班，这几项统计结果分别是61%、12%和25%。在3班，因为自9月份开学一直在该班实施“任务驱动式”自主学习，对于于前两个平行班，该班的统计数值分别为31%、51%和38%。从上述数据可以看出，在开展了“任务驱动式”教学的班级，学生的自主学习能力是得到提高了的。在问及学生在这种学习方式下得到什么收获时，学生认为自己提高了学习效率；学会了利用课堂以外的资源进行信息搜索；自主探究、团队协作的能力都得到了培养和提高。

实现途径应用与结合发展前景

目前国内对于任务驱动式教学法的研究集中在教学一线的教育工作者，对系统的研究还不太充分，虽然在操作工程上有所差异，但都有以下共识：“任务驱动式”是一种建立在建构主义教学理论基础上的教学模式，以学生为学习的中心，强调任务情境的创设和小组协作；任务需要有一个具体的目标指向；新知识隐含在一个或几个具有代表性的任务中；学生通过对任务进行分析、讨论的任务的完成实现意义的建构；学生在完成任务的过程中形成更好的自主学习和团队协作的学习习惯。

但是基于当前的国情，特别是在高职生中，旨在培养学生自主学习能力的“任务驱动式”教学方式还存在着教师对“任务驱动”教学模式的认识不足；任务只限于课本实例；任务跨度过大；对自己在任务驱动教学模式中的地位认识不到位；对“任务驱动教学模式中学生的团队协作能力实现把握不到位”等不足，这种“任务驱动式”的教学方式还需要积极完善与系统化：形成良好的案例集；做一些适应性研究，不同的课程开展方式也应有一定的区别；对每节课的学习成果，组织学生进行课后反思研究能更好的提高学习效果，从而真正实现“任务驱动式”教学的积极效果以帮助高职高专学生发挥自身的最大潜能，养成良好的自主学习和团队协作的学习习惯，锻炼自己，成为社会所需的高职应用型人才。

数据驱动学习模式 篇10

目前GIS集成具有多种模式,大多企业普遍采用面向对象、组件化技术开发,这些技术复杂、开发难度大[1],Web服务技术的出现与发展,融合了Web服务的封装性、分布性、使用标准协议、跨平台和跨语言性、可集成能力等良好特性的GIS有了新的生命力[2]。比较典型的基于组件技术的集成方式包括基于J2EE的GIS集成[3];采用GML、XML、SVG等方式组织数据,部署应用服务,并作为消息传递协议进行GIS集成等[4]。目前为止还没有对GIS集成形成一整套完整的理论和方法,因此,本文在对元数据驱动以及多种GIS集成方法研究的基础上提出了一种基于元数据的松散模式应用集成策略,使用元数据来描述松散模式集成应用中的逻辑规则关系,并建立了松散模式应用集成的应用体系,实现GIS与专业应用系统之间的数据共享。

1 松散集成的概念模型

概念1:松散集成框架由一个五元组表示I=(U,R,O,A,∑),其中U表示所有用户的集合,R表示所有角色的集合,O表示所有地理信息对象的集合,A表示所有专业应用的集合,∑表示<U,R,O,A>四者之间的关系。其中核心是∑,∑采用元数据方法描述了<U,R,O,A>之间的逻辑关系。

定义1:用户集U={u1,u2,…,ui},其中i表示用户的数量;

定义2:角色集R={r1,r2,…,rx},其中x表示用户的角色数量;

定义3:地理信息对象集O={o1,o2,…,oj},其中j表示地理信息对象的数量。地理信息对象O包含L(O),T(O)两个方法,L(O)为空间地理信息对象与地图图层关系,T(O)为空间地理信息对象的类别,类别主要分为点、线、面(区域);

定义4:应用集A={a1,a2,…,ak},其中k表示应用的个数。应用A包括两个个主要方法,其中P(A)描述的是应用与业务领域关系,Q(A)描述各类应用间的关系。

规则1:∑是一个描述了<U,R,O,A>之间的逻辑规则的集合,∑={Y(ui,rx),G(rx,oj),F(rx,ak),Z(oj,ak)},其中:

(1)Y(ui,rx)表示用户与角色之间的关系,若坌ui∈U,则U哿R。并且ui与rx之间满足n:1的对应关系;

(2)G(rx,oj)表示角色与地理信息对象之间的对应关系,若坌rx∈R,图层L(O)包含一个或者多个地理信息对象oj,角色rx可视一个或者多个图层V(L(O)),则存在关系rxg(R,O)V(L(O));

(3)F(rx,ak)表示角色与应用之间的对应关系,若坌rx∈R,则存在关系rxf(R,A)A,并且rx与ak之间满足1:null或者1:n的对应关系;

(4)Z(oj,ak)表示地理信息对象与应用之间的对应关系,若坌ax∈A,则埚oj∈Oz(O,A)ak,并且oj与ak之间满足1:1或者1:n的对应关系,对于坌V(L(O))z(O,A){a1,a2,…ak}哿A;

由以上定义以及规则可以看出,作为描述了<U,R,O A>之间逻辑关系的桥梁的∑是系统集成以及业务扩展的核心。在通用的GIS集成过程中,∑采用元数据进行构建,通过建立元数据逻辑规则元模型,将应用集成问题规则化,规则化的元模型形式化地描述了<U,R,O,A>之间的逻辑关系。多个规则元模型是GIS应用集成的基础,采用元模型驱动的GIS应用集成模型具备更好的扩展性与通用性。

2 LMAI算法流程

松散模式应用集成(Loose Model Application Integration,LMAI):解决GIS数据与应用数据的集成共享问题。在LMAI过程中,GIS和业务应用分属两个独立的系统并各自拥有自己的用户界面,二者的结合仅仅体现在GIS能为业务应用提供一定的输入数据,而业务应用的输出结果又能被GIS用来处理或显示。这种方式下的集成是GIS与业务应用之间相互交换数据并产生新功能的一种最松散连接,因此称为松散应用集成。

LMAI流程:

松散模式应用集成算法步骤:

步骤1:对于坌ui∈U发出的应用请求

步骤2:GET(rx∈R)//调用Y(ui,rx)获取ui所对应的角色

步骤3:GET(V(L(O)),oj∈O)//调用V(L(O)获取用户的可视图层集合

步骤4:GET(ak,ak∈A)//获取角色rx在对象oj上的所有应用的集合F(rx,ak)∩Z(oj,ak)

步骤5:Get Appli List();Get Data()//获取应用列表,获取对应的数据,其中所有的逻辑关系可以从元数据描述的逻辑规则集合中获取∑={Y(ui,rx),G(rx,oj),F(rx,ak),Z(oj,ak)}

步骤6:Create Applilist()//在客户端创建应用列表,展示给用户

步骤7:Appli Call()//用户进行应用调用

步骤8:If Appli Page(ak,URL,rx,oj)//如果用户调用的是应用页面,则需要参数应用ID、应用的URL、角色以及对象

Then Page Show()//应用页面显示给用户

Else If Appli Component(ak,,rx,oj)//如果用户调用的是应用组件,则需要参数应用ID、角色以及对象

Then Function Call()//调用相应功能函数

步骤9:算法结束。

3 LMAI中的AOC与元模型的设计

3.1 LMAI中AOC的设计

在专业应用中的对象存储主要是和应用联系在一起的,而在GIS中对象是分别存储的,将两个分布在不同服务器中的数据集成起来,要通过面向对象的组件来完成(Application-Oriented Component,AOC)。对象的集成主要是将专业应用中的对象映射到GIS地图中,通过实体的ID进行连接。

3.2 LMAI关键元模型设计

从LMAI的概念模型中可以看出,通过将用户进行角色化,使用户对应的对象与应用通过规则∑进行了定义。对象是集成的载体,应用是建立在对象上的,通过对象将分布在不同区域的数据以及应用集成在一起。AOC是集成的桥梁,AOC模型主要包括实体的唯一标识、需要专递参数或者函数等,以实现互操作。因此,LMAI在实现过程中的关键元模型就是规则1中的∑,即通过关系数据库设计的元模型来描述<U,R,O,A>之间的逻辑的规则。

4 LMAI的应用体系

LMAI的应用体系包括五层,数据层、数据服务层、数据交换层、GIS展示层和应用层。在GIS展示层通过Arc GIS输出地图,从而实现地理信息对象与应用展示。

基于LMAI的应用集成的体系结构各层功能如下:

(1)数据层用于提供领域专业应用数据和空间数据,用来支持系统的实现。

(2)数据服务层是统一的Web Service数据服务,通过使用Web Service数据服务实现跨平台的互操作。

(3)专业应用数据接口和GIS数据接口是在数据交换层表示的,主要应用AOC来实现各个应用的数据接口。

(4)GIS展示层主要是展示GIS的基本地理信息,并结合领域业务的实际应用,对Arc GIS进行了二次开发,除了地图导航功能,还包括专题展示,GIS对象定位等。

(5)应用层是系统的应用,不但包括GIS中的应用,还包括了在GIS中展示的对象绑定的领域业务应用,用户自定义专题应用等。

5 应用案例

针对用户的特殊需求对Arc GIS进行二次开发,如:动态专题图绘制、多级右键菜单、GIS的定位、自定义区块等功能。通过AOC实现集成接口,在油田领域应用中将所需参数或者函数通过URL或者Session传递给中间模型,然后通过AOC将参数转递给对象,在地图上通过对象作为载体,右键菜单作为集成方式,将油田领域应用中使用AOC,调用相应的油田应用。元模型驱动技术实现了系统扩充需要的规则元模型、应用集成模型等。用户可以根据自己的需求进行定制相关领域专业应用,并将定制的结果显示到GIS地图上,用户可以根据需要进行查询。

6 结论

本文针对当前GIS应用集成的现状,提出并构建了一个松散模式应用集成策略,采用元模型驱动技术实现了UROAA逻辑规则关系的构建与描述,对策略过程中需要用到的AOC以及应用体系进行了设计,通过对各类先进技术以及相关算法的研究,以油田生产开发领域对GIS集成应用的实际需求,运用Arc GIS Server ADF开发框架实现了LMAI集成策略在油田生产辅助分析中的应用。在实际生产应用过程中取得了良好的应用效果,使得应用集成平台具有更强的扩展性、灵活性。

摘要：本文通过对GIS企业应用集成现状的研究,提出了一种基于元数据驱动的松散模式应用集成(Loose Model Application Integration,LMAI)策略,定义了松散模式应用集成的概念模型与算法,采用面向应用的组件(Application-Oriented Component,AOC)建立了通用的应用集成接口,开发了以元数据驱动为核心的GIS松散模式应用集成系统。

关键词：元数据驱动,GIS,松散模式,应用集成

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