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大学生朋辈榜样教育研究

大学生朋辈榜样教育研究

作者：李梓熙东北电力大学

学位级别：硕士

榜样教育法作为思想政治教育的重要手段之一,大学生中的朋辈榜样群体以示范引领方式影响他人,其渗透广泛,平等交互的特点,更易获得同学们的认同与支持,进而达到辐射启发他人的效果,帮助大学生实现“自我管理、自我教育、自我服务”。随... 详细信息

榜样教育法作为思想政治教育的重要手段之一,大学生中的朋辈榜样群体以示范引领方式影响他人,其渗透广泛,平等交互的特点,更易获得同学们的认同与支持,进而达到辐射启发他人的效果,帮助大学生实现“自我管理、自我教育、自我服务”。随着社会价值取向的多元化和个体性的增强,传统的思想政治教育方式面临着新的挑战和机遇。结合当前00后大学生个性鲜明、自尊心强、易于接受新鲜事物的性格特点,通过调查发现传统灌输式、说教式等自上而下的思想政治教育方式很难真正贴近学生、取得成效,为了达成高校思想政治教育注重学生个性化发展的育人目标,运用文献调查和实证研究的方法进行了大学生朋辈榜样教育相关研究,发现目前大学生朋辈榜样教育中存在的问题,基于对问题的成因分析,列举了大学生朋辈样教育的优化对策。本研究主要分为四个部分。首先,绪论部分交代研究背景与研究价值,通过对国内外研究现状的综述,突出了朋辈榜样教育在大学生成长中的重要性。其次,明确了朋辈榜样教育的相关概念界定,梳理了国内外研究的理论基础,进一步论述了大学生朋辈榜样教育研究的必要性,完善和更新大学生朋辈榜样教育在拓展和深化高校思想政治教育理念、教育手段和工作制度等方面具有重要作用。再次,采用文献调查和实证研究的方法,在问卷调查的基础上梳理了大学生朋辈榜样教育的客观现状,即大学生朋辈榜样教育取得的成绩以及大学生朋辈榜样教育存在的问题。剖析问题成因主要表现为大学生朋辈榜样培树机制不够健全;大学生朋辈榜样实践活动相对匮乏;大学生朋辈榜样教育过程建设薄弱;大学生朋辈榜样教育缺乏协同配合。为更好地推进大学生朋辈榜样教育的实施提供可靠信息和科学依据。最后,根据大学生朋辈榜样教育存在的问题,提出了一系列优化对策,其中包括改进朋辈榜样工作机制,激发朋辈榜样教育新活力、健全朋辈榜样教育队伍,形成朋辈榜样教育新格局、多元融合教育条件,拓宽朋辈榜样教育新渠道,系统全面提升大学生朋辈榜样教育水平。

关键词：大学生朋辈榜样教育研究现状问题分析优化对策

基于STIRPAT模型的金融科技发展对碳排放强度的影响研究

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基于STIRPAT模型的金融科技发展对碳排放强度的影响研究

作者：王妍熙杭州电子科技大学

学位级别：硕士

当今社会,环境问题日益严峻,环境的可持续发展已经逐渐成为人们所重点关注的问题。我国提出要把碳达峰、碳中和纳入生态文明建设整体布局,坚定不移走生态优先、绿色低碳的高质量发展道路,坚定不移实施积极应对气候变化国家战略,推动碳... 详细信息

当今社会,环境问题日益严峻,环境的可持续发展已经逐渐成为人们所重点关注的问题。我国提出要把碳达峰、碳中和纳入生态文明建设整体布局,坚定不移走生态优先、绿色低碳的高质量发展道路,坚定不移实施积极应对气候变化国家战略,推动碳达峰、碳中和目标如期实现,持续为应对全球气候变化作出贡献。金融科技是在传统金融与先进技术融合的基础上发展起来的一种新型金融模式,为绿色低碳经济的推进提供强有力的支持。这一创新型金融形式不仅是绿色金融进步的动力引擎,同时在环境污染治理方面具有显著的重要性。与此同时,金融科技进入了高速发展的阶段,其对碳排放的影响也愈发显著。因此,本文将研究视角投向金融科技对碳排放的影响效应。本研究既丰富了金融科技与碳排放方面的理论与实证研究的内容,也为数字化进步与地区低碳转型的协同进步提供了新的观察角度。基于此,本文在对金融科技、碳排放强度,绿色金融概念界定的基础上,分别构建金融科技、碳排放强度,绿色金融的指标体系,测度它们的发展水平,并且说明了其发展现状及趋势,同时将全国30个省份分为东中西部,横向对比其发展趋势。在此基础上,本文利用2011～2021年11年全国30个省份的数据,主要通过STIRPAT模型与空间计量模型,来探究金融科技发展对碳排放强度影响的直接效应、中介效应与空间溢出效应。另外,本文将全国30个省份分为东中西三个区域和高(低)金融科技发展水平来进行异质性分析。研究结果表明:(1)金融科技的发展呈现高速发展的趋势,但从地域分布来看其发展是严重不平衡的。我国碳排放也处于高速增长阶段,其中2011～2019年的增长趋势较为缓和,但从2019年至今,我国碳排放量呈现比较快速的增长。横向对比来看,东部地区的碳排放要高于西部地区,其次是中部地区。(2)通过STIRPAT模型进行回归,得到金融科技对碳排放强度具有显著的抑制作用的结论,并且该结论通过了一系列的内生性分析和稳健性检验。(3)本文将全国30个省份分为东、中、西三个区域,然后进行区域异质性研究,分析表明不同区域金融科技对碳排放强度的抑制作用差异很大,具有显著的区域异质性,其中西部地区金融科技对碳排放强度的抑制效应最大,其次是东部地区,最后是中部地区;另外,将30个省份分为高金融科技发展水平地区和低金融科技发展水平地区进行异质性分析,得到结论,低金融科技发展的省份对碳排放的影响效应要显著高于高金融科技发展的省份。(4)中介效应分析表明,金融科技可以通过影响绿色金融水平从而抑制碳排放强度的提升。(5)空间溢出效应分析显示,我国地区间碳排放与金融科技存在着显著的空间自相关,金融科技发展与碳排放强度都存在正向空间溢出。

关键词：金融科技碳排放强度绿色金融 STIRPAT模型中介效应空间自相关分析

新时期“大外语”教育视域下英语专业核心课程产出导向法教学路径探究——以《基础英语》课程Globalization's Dual Power为例

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现代英语 2024年第7期 58-60页

作者：刘岳勤西安科技大学高新学院陕西西安710109

在“立德树人”的新时代教育教学背景下,高校外语教育界在专业语言教育践行方面进行不断探索,建设“新文科,大外语”的教育理念深入人心。《基础英语》作为笔者所在院校英语专业的核心课程,对学习者语言知识的积累、人文素养的提升和价... 详细信息

在“立德树人”的新时代教育教学背景下,高校外语教育界在专业语言教育践行方面进行不断探索,建设“新文科,大外语”的教育理念深入人心。《基础英语》作为笔者所在院校英语专业的核心课程,对学习者语言知识的积累、人文素养的提升和价值观的塑造起到了重要的作用。文章在“新文科,大外语”背景下,以“产出导向法”教学理念为依托,结合《现代大学英语:精读3》(第三版)教材课文和《基础英语》课堂教学实践,探讨“语言知识+人文元素”协同育人的英语专业课程教学模式。

关键词：产出导向法语言教学人文元素

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数字时代网络谣言协同治理研究

数字时代网络谣言协同治理研究

作者：蒋雨熙广西大学

学位级别：硕士

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面向图像异常检测的孤立核方法研究

面向图像异常检测的孤立核方法研究

作者：王铭熙吉林大学

学位级别：硕士

在现实世界中,异常模式广泛存在于各个领域。例如,工业生产中的瑕疵产品、交通运输中的事故、医学影像中难以觉察的病变等。这些异常影响了人们的生产生活,有效识别异常对多个领域至关重要。传统识别这些异常模式的方法主要依赖于相关... 详细信息

在现实世界中,异常模式广泛存在于各个领域。例如,工业生产中的瑕疵产品、交通运输中的事故、医学影像中难以觉察的病变等。这些异常影响了人们的生产生活,有效识别异常对多个领域至关重要。传统识别这些异常模式的方法主要依赖于相关领域经验丰富的专业人员。然而,这种依赖人工的方法具有效率低、成本高和准确性有限的缺陷。运用现代技术实现对异常模式的自动检测,不仅可以有效解放劳动力,降低经济成本,还能提高识别准确率,对生产生活具有重大意义。在许多领域中,异常模式通常可以通过图像的形式保存下来。图像异常检测技术作为一种自动化异常识别方法,可以对图像进行处理和判断。该技术通过应用计算机视觉处理方法自动对图像和图像中像素的异常情况进行判定。图像级异常检测是指判断一张图像是否包含异常模式。在此基础上,像素级异常检测是指对异常模式进行定位。由于异常模式的多样性和异常样本的稀缺性,通常只能利用正常样本构建的单类数据集训练分类模型。这一限制导致传统的多分类学习方法难以直接应用于图像异常检测。现有方法往往忽略了语义信息对于图像异常检测的重要性,从而影响了检测效果。此前的方法没有解决数据在特征空间中密度不均匀的问题,只能检测到全局异常点,而无法有效检出局部异常点。此外,训练集中样本的数量对图像异常检测效果也具有较大影响,而图像异常检测领域有限的训练样本限制了现有方法性能的提升。针对以上问题,本文提出了基于孤立核方法的图像异常检测方法,用于图像级异常检测和像素级异常检测。主要工作如下:(1)针对图像级异常检测,本文采用了一种两阶段自监督学习框架,通过人工制造的异常样本,实现自监督任务向多分类任务的转变。面对语义信息利用不足的挑战,本文引入非语义样本,通过比较语义样本和非语义样本的差异,强迫模型学习图像的语义特征,从而提升模型性能。针对数据在特征空间中密度不均匀的问题,本文首次将孤立分布核(Isolation Distributional Kernel,IDK)引入图像级异常检测,用以计算异常分数。面对训练数据量不足的挑战,本文综合运用了多项数据增强技术,如随机颜色调整、随机高斯模糊等,以提高训练集的密度。实验结果表明,本文方法与多个对比方法相比,取得了最高检测准确率,验证了本文方法的有效性。(2)像素级异常检测是在图像级异常检测的基础上,进行更加细粒度的定位工作。为了完成这一任务,本文利用KNN算法进行像素特征的提取,用以构建像素特征库。KNN算法的引入有助于缩减特征库的规模,提高了运算速度。面对数据在特征空间中密度不均匀的挑战,本文首次在像素级异常检测中引入孤立核函数(Isolation Kernel,IK)。通过将普通特征空间映射到孤立核空间,增强了异常检测器对异常模式的敏感性,提升了像素级异常检测效果。针对训练数据量不足的问题,本文融合多项数据增强技术,如随机颜色调整、随机高斯模糊等,进一步强化了检测效果。大量实验验证了本文方法在像素级异常检测任务上的有效性。此外,通过可视化实验,直观地显示了本文方法的决策基础,并给出了一定的可解释性。

关键词：图像异常检测孤立核方法自监督学习数据增强

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基于用户的移动端购物平台体验设计方法研究

基于用户的移动端购物平台体验设计方法研究

作者：曹璐熙新疆艺术学院

学位级别：硕士

本研究旨在探索移动端购物平台体验设计中的创新策略,目的是增强用户的满意度与忠诚度。在数字化快速发展的当下,消费者需求呈现出复杂多变的特征,同时,技术进步为购物平台设计带来新的挑战与可能性。针对这一背景,本论文提出并深入分... 详细信息

本研究旨在探索移动端购物平台体验设计中的创新策略,目的是增强用户的满意度与忠诚度。在数字化快速发展的当下,消费者需求呈现出复杂多变的特征,同时,技术进步为购物平台设计带来新的挑战与可能性。针对这一背景,本论文提出并深入分析了四种主要的体验设计策略:故事化的表达、游戏化体验、人性化心理关怀以及AR/VR技术的应用。故事化表达运用构建富有情感共鸣的故事环境,加强了商品信息的传递和用户对品牌的情感连接。游戏化设计融入交互性游戏元素,提高了用户参与度和对平台的忠诚,使得过程更具互动性和趣味性。人性化心理关怀关注于满足用户深层的情感与心理需求,优化的交互设计和个性化服务显著提升用户的满意度。此外,采用AR/VR技术的策略创造沉浸式体验环境,增强了商品探索的直观性和体验的互动性,进一步提升了用户体验。对这些设计方法在实践中应用的评估与分析,指出它们对于提高用户体验,促进用户满意度和忠诚度的作用。实施这些策略时,应综合考虑到用户需求的多样性、技术实施的可行性及其成本效益,以确保设计方案的有效执行和广泛适用性。针对未来的研究,建议深入探讨这些设计策略的长效应用,并考虑融合最新的技术趋势,如人工智能和大数据分析,以持续优化移动端购物平台的体验设计。同时,应探索用户需求的根本动因及其变化趋势,为体验设计提供更为精确的指导,满足用户不断演进的体验需求。本文研究探讨了提升移动端购物平台用户体验的设计策略,旨在通过故事化表达、游戏化体验、人性化心理关怀,以及AR/VR技术的融合,增强用户满意度和忠诚度。分析当前面临的挑战,文章探索一系列新设计方法,强调了适应技术发展和用户需求变化的重要性。研究结果表明,这些策略能有效提升体验,为移动端购物平台的持续优化和创新提供了方向。未来研究需进一步验证这些策略的实际效果,并探索其与新兴技术的结合潜力。

关键词：移动端购物平台用户体验用户体验设计交互