检索结果-南通市图书馆

作者：宋淑晴山东师范大学

学位级别：硕士

疟疾在英属殖民地的大规模流行,增加了英国的殖民负担,而传统的奎宁治疗弊端日现。为此,英国一直在积极寻找防控疟疾的科学新举措,但直到19世纪中期,人们对疟疾的病因学和传播认知依然处于一种混乱的状态。19世纪中后期,持续了千年之久... 详细信息

疟疾在英属殖民地的大规模流行,增加了英国的殖民负担,而传统的奎宁治疗弊端日现。为此,英国一直在积极寻找防控疟疾的科学新举措,但直到19世纪中期,人们对疟疾的病因学和传播认知依然处于一种混乱的状态。19世纪中后期,持续了千年之久的瘴气说依然存在,细菌学、寄生虫学的发展,为疟疾研究者提供了一个新思路。1880年,疟原虫的发现促使疟疾传播理论的研究走向正确方向,蚊子是疟疾传播的中间宿主的假说也被正式提出。罗纳德·罗斯花费了四年多的时间,进行了几百上千次试验来求证蚊子是疟疾传播的媒介。第一阶段,罗斯证明了疟原虫形态变化是为了适应在中间宿主体内的生活环境;第二阶段,他找到了疟原虫从蚊子传播到人身上的途径;第三阶段,他利用鸟类还原了疟原虫的完整生命周期。罗斯证明了蚊子疟疾理论,万巴德促进了蚊子疟疾理论在大众范围内的传播。罗斯返回英国后加入利物浦热带医学院,组建了一只探险队进入西非各地开展疟疾的探险活动。罗斯在西非探险的过程中提出预防疟疾的新公共卫生措施——以灭蚊为核心的公共卫生政策,并在西非弗里敦、黄金海岸、拉各斯和印度等地实践了预防疟疾的新举措。新公共卫生政策在西非和印度的实践效果并不理想,却在美国的巴拿马地峡、埃及的伊斯梅利亚得到了成功实践。英国殖民政府通过防治疟疾改善了殖民地的公共卫生,保障了殖民者的身体健康,更好地控制殖民地人民、利用殖民地资源,这是其殖民双重性的重要体现。

关键词：罗纳德·罗斯蚊子防控疟疾英属西非英属印度

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高强钢车轮焊接控制系统与工艺研究

高强钢车轮焊接控制系统与工艺研究

作者：宋汝晖齐鲁工业大学

学位级别：硕士

目前,国内商用车车轮强度普遍较低,生产过程中常用的焊接方式是电弧焊、闪光对焊等方式。实现车轮轻量化需要提高车轮用钢的强度,而高强钢存在碳当量偏高的特点,传统焊接方式易导致车轮开裂。激光-电弧复合焊接因其焊接速度快、热输入... 详细信息

目前,国内商用车车轮强度普遍较低,生产过程中常用的焊接方式是电弧焊、闪光对焊等方式。实现车轮轻量化需要提高车轮用钢的强度,而高强钢存在碳当量偏高的特点,传统焊接方式易导致车轮开裂。激光-电弧复合焊接因其焊接速度快、热输入小、热变形小等优点,适用于高强钢车轮的焊接,但该焊接方法对精度要求较高,无法忽略车轮生产及装配造成的误差,因此,本文开发了一套适用于高强钢车轮激光-电弧复合焊接的控制系统,可实现高强钢车轮的焊缝识别与定位。同时对激光-电弧复合焊接进行了工艺优化,可实现高强钢车轮焊接。本文开发的焊接控制系统将线激光传感器作为数据采集单元,根据高强钢车轮焊接需求,分别进行了硬件结构、电气控制系统及上位机软件的设计和搭建;构建了计算机、线激光传感器及PLC之间的通信,其中PLC作为核心控制器,用于实现对变位机、直线模组、激光器、电弧焊机等设备的控制。针对点云数据,本文进行如下研究:1)根据点云数据的曲率变化提出一种ROI区域自动提取算法,提高数据处理效率;2)通过随机采样一致性（Random Sample Consensus,简写为RANSAC）算法分割焊缝两侧点云数据并结合最小二乘法进行直线拟合,实现焊缝特征点提取;3)针对点焊点造成特征点集中的特殊噪声,提出一种基于距离判断的均值替换算法,能够剔除绝大部分噪声;4)采用三次B样条曲线拟合算法对降噪后的离散特征点进行曲线拟合,得到平滑的焊接路径。以Q235碳钢为研究对象开展激光-电弧复合焊接工艺研究,分析激光功率、电弧模式、送丝速度、光丝间距、焊接速度及摆动幅度对搭接接头成形参数的影响规律。根据工艺优化结果对780CL车轮用高强钢进行搭接、对接两种结构的激光-电弧复合焊接试验并对两种接头焊缝及热影响区组织进行分析;两种接头焊缝区硬度均高于母材且呈现“马鞍”形分布;对搭接接头进行剪切力试验,在6k W激光功率、1.2m/min焊接速度、CMT电弧模式、6m/min送丝速度及2.5mm摆动幅度条件下,焊缝单位面积内的剪切力可达328.33N/mm;对接接头拉伸试样断裂位置均为母材且为韧性断裂,弯曲试验结果显示对接接头具有良好的弯曲性能。采用精加工模拟件进行焊缝识别,测得焊缝识别的最大误差小于0.24mm,表明识别算法能准确提取到焊缝位置信息;对高强钢车轮开展焊接试验,得到了表面成形良好,焊接精度高的高强钢车轮,证明了该系统的可行性。

关键词：高强钢车轮激光-电弧复合焊接线激光传感器焊缝识别力学性能

商业银行贷款价格竞争对信用风险影响的实证研究

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商业银行贷款价格竞争对信用风险影响的实证研究

作者：宋笑宇河南财经政法大学

学位级别：硕士

党的二十大报告指出要强化金融稳定保障体系,依法将各类金融活动全部纳入监管,守住不发生系统性风险底线。作为我国金融体系核心的商业银行,一旦风险管理不善,引发危机,不仅会对金融体系造成重大影响,还可能影响到实体经济的发展。利率... 详细信息

党的二十大报告指出要强化金融稳定保障体系,依法将各类金融活动全部纳入监管,守住不发生系统性风险底线。作为我国金融体系核心的商业银行,一旦风险管理不善,引发危机,不仅会对金融体系造成重大影响,还可能影响到实体经济的发展。利率市场化改革以来,为了吸引和维护优质客户群体,银行不得不提供更具竞争力的利率,导致存贷利差收窄,进而挤压商业银行的盈利空间。在这种背景下,银行之间为了争夺市场份额而引发的贷款价格竞争,可能会增加银行所面临的信用风险水平,从而威胁到整个金融体系的稳定。当前,学术研究普遍集中在探讨银行业竞争如何影响风险,在逐步推进的利率市场化改革背景下,探究商业银行在贷款价格竞争方面如何影响信用风险的相关文献较少。基于此,本文以商业银行贷款价格竞争对信用风险的影响为题,采用理论研究和实证研究相结合的方法,以期为我国商业银行开展良性竞争、实现稳健经营提供参考。本文首先对国内外相关学者文献进行了梳理总结,厘清了贷款价格竞争和信用风险的概念并阐述了产业组织理论、金融脆弱性理论以及金融自由化次序论,为后文实证研究打下基础,并在此基础上提出了三个研究假设。其次,本研究采用了2009-2022年间中国A股上市的42家商业银行的非平衡面板数据,使用线性及非线性模型的实证研究方法,旨在探讨商业银行之间在贷款价格上的竞争对信用风险的影响以及利率市场化的调节效应。研究发现,贷款价格的竞争性加剧在商业银行中会导致信用风险的显著上升;相较于全国性商业银行,贷款价格竞争加剧使得地方性商业银行的信用风险水平增加地更多;利率市场化改革会显著抑制商业银行贷款价格竞争对信用风险的正向影响。最后,基于以上研究结果,本文分别对监管层面从倡导良性竞争、加强信贷业务监管以及完善利率市场化改革后期的配套制度方面和银行层面从加强金融创新、强化贷款管理以及制定差异化战略方面提出了建议。

关键词：商业银行贷款价格竞争信用风险利率市场化

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基于机器学习的地震灾害风险等级评估研究

基于机器学习的地震灾害风险等级评估研究

作者：宋其淇防灾科技学院

学位级别：硕士

地震,这一具有极大破坏力的自然灾难,对人类生命与财产构成了严峻挑战。中国疆域辽阔,位于环太平洋地震带与欧亚地震带的交汇处,这使得地震灾害的潜在威胁尤为突出。在中国人口密集且经济迅猛发展的背景下,地震灾害风险日益凸显。因此,... 详细信息

地震,这一具有极大破坏力的自然灾难,对人类生命与财产构成了严峻挑战。中国疆域辽阔,位于环太平洋地震带与欧亚地震带的交汇处,这使得地震灾害的潜在威胁尤为突出。在中国人口密集且经济迅猛发展的背景下,地震灾害风险日益凸显。因此,对地震灾害风险进行精确评估,对于防灾减灾工作具有至关重要的意义,不仅关乎人民的生命安全,也是保障国家经济可持续发展的关键环节。随着计算机技术的飞速进步,人工智能技术已在众多领域展现了良好的应用价值,机器学习已经成为学术研究的主流方法。针对地震灾害风险评估的迫切需求,本文提出一种机器学习方法下的地震灾害风险等级评估模型,实现大尺度的地震灾害风险等级评估。本文以2005至2020年间的地震数据为依托,通过归一化、离散化和标签编码三种方法对地震数据进行精细化预处理。利用皮尔逊方法完成地震评估指标数据间的相关性分析,确定地震灾害风险等级评估指标。在此基础上,采用BP神经网络、支持向量机、随机森林、XGBoost,以及结合随机森林和XGBoost的堆叠模型进行训练和测试。结合交叉验证和网格搜索方法来寻找最优的模型参数,经过模型调优,最终实现地震灾害风险等级评估。实验成果表明,结合随机森林和XGBoost的堆叠模型在性能上超越了单一的四种机器学习方法。堆叠模型在准确率上达到了0.81。相比于单一的BP神经网络、支持向量机、随机森林、XGBoost分类模型在最优参数配置下的准确率分别提高了0.22、0.19、0.04,0.02。本文提出的结合随机森林和XGBoost的堆叠模型作为地震灾害风险等级评估的分类模型,可以为救灾能力建设和风险管理提供相关技术支撑,为灾区灾后重建提供相应的数据支撑。

关键词：地震灾害风险等级评估机器学习堆叠模型超参数优化

考虑路面扰动及缓冲装置影响的坦克武器系统润滑特性及延寿研究

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考虑路面扰动及缓冲装置影响的坦克武器系统润滑特性及延寿研究

作者：宋茂康西安工业大学

学位级别：硕士

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基于深度学习的钢材表面缺陷检测算法

基于深度学习的钢材表面缺陷检测算法

作者：宋育斌盐城工学院

学位级别：硕士

钢材具有强度大、韧性佳、重量轻等优点,是工业生产中不可缺少的原材料。钢铁工业作为工业国家的基础产业之一,是衡量一个国家经济实力的重要指标。钢材在生产过程中因加工工艺的不完善以及环境因素的影响,容易形成包括裂纹、划痕、孔... 详细信息

钢材具有强度大、韧性佳、重量轻等优点,是工业生产中不可缺少的原材料。钢铁工业作为工业国家的基础产业之一,是衡量一个国家经济实力的重要指标。钢材在生产过程中因加工工艺的不完善以及环境因素的影响,容易形成包括裂纹、划痕、孔洞等表面缺陷。这些缺陷不仅影响美观,更是会改变钢材内部的受力结构,降低钢材的性能,进而影响使用寿命。钢材的表面缺陷检测是钢材生产过程中十分重要的一环,提升钢材的表面缺陷检测能力可以降低原材料的浪费以及提高企业的生产效率和经营效益。近年来,我国钢材产量一直稳居世界第一,研究如何提高钢材表面缺陷的检测能力对于我国钢材产业乃至整个国家工业的发展具有重要意义。传统的钢材表面缺陷检测方法包括人工检测、传统无损检测法以及传统机器视觉检测法。这些方法存在劳动强度大、成本高、检测标准不统一等缺点。针对上述问题,本文采用深度学习技术实现钢材表面缺陷的检测,并基于Faster RCNN和YOLOv8目标检测模型设计了钢材表面缺陷检测算法。主要工作包括:(1)基于双阶段目标检测模型Faster RCNN设计了SF Faster RCNN模型用以实现钢材表面缺陷图像的检测。采用Res2net作为新模型的Backbone实现多尺度感受野的特征融合。用CPCA注意力机制和FPN+PAN结构设计了SF Faster RCNN的特征融合网络,实现不同层级特征图的加权融合。引入ROI Align替代ROI Pooing操作,以减少量化误差。(2)改进了单阶段目标检测模型YOLOv8实现缺陷检测。采用SPDConv卷积结构代替传统卷积,用以减少空间丢失,提升小目标检测效果。融合可变形卷积模块DCNv2改进C2f模块以强化对形状不规则缺陷的检测能力。引入HAFPN模块提升模型的特征融合能力。基于NEU和GC-DET钢材表面缺陷数据集做了实验验证,结果表明,所提出的算法相比原算法拥有更好的检测效果。(3)设计了基于深度学习的钢材表面缺陷检测系统,提供了图片识别、文档批量识别、视频识别、相机实时识别检测等功能,有利于算法的应用。

关键词：钢材表面缺陷深度学习目标检测 Faster RCNN YOLOv8

海水鱼优势腐败菌产生物胺能力比较及生物消减技术研究

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海水鱼优势腐败菌产生物胺能力比较及生物消减技术研究

作者：宋关梁大连海洋大学

学位级别：硕士

生物胺(Biogenic amine)是一类弱碱性低分子量含氮化合物,广泛存在于海水鱼类及其加工制品中,其主要由游离氨基酸经腐败微生物脱羧氧化产生,为影响水产品品质和质量安全的关键危害因子。栖息于水产品的腐败微生物复杂多样,且不同微生物... 详细信息

生物胺(Biogenic amine)是一类弱碱性低分子量含氮化合物,广泛存在于海水鱼类及其加工制品中,其主要由游离氨基酸经腐败微生物脱羧氧化产生,为影响水产品品质和质量安全的关键危害因子。栖息于水产品的腐败微生物复杂多样,且不同微生物的产胺特征和途径存在明显差异,但目前海水鱼主要致腐菌的产胺能力差异尚不清楚。水产品中生物胺的控制策略主要通过抑制流通加工过程中产胺微生物的生长实现,如控制加工贮藏条件、添加防腐剂、辐照和超高压等手段,但这些技术并不能消减已产生的生物胺,且存在影响产品风味、防腐剂残留等问题,故迫切需要寻求一种安全有效的水产品生物胺消减技术,而采用可食用微生物降解不失为一种可行策略。基于此,本研究拟以容易引起生物胺中毒的鲭科鱼类典型代表鲐鲅(Scomber japonicus)为原料,分离鉴定其冷藏过程中的优势腐败菌,并对不同微生物的产生物胺能力进行比较分析,在此基础上,从食用微生物中筛选具有降解生物胺能力的特定菌株,并将其应用于鲐鲅腌干加工过程,探索其消减生物胺的可行性。具体研究内容和结果如下:(1)致腐性微生物的分离鉴定及其产生物胺能力比较分析。以鲐鲅为原料,分离其在冷藏过程中主要致腐微生物,通过16S r DNA测序分析进行菌株鉴定,并通过显色培养基筛选产胺菌,研究温度、p H值和盐浓度对腐败菌株产胺的影响,并通过菌株全基因组测序,分析生物胺的可能产生途径。结果表明,从鲐鲅中共分离出17株腐败菌,其中5株具有产胺能力,分别为海洋冷杆菌(Psychrobacter maritimus)、莓实假单胞菌(Pseudomonas fragi)、海藻希瓦氏菌(Shewanella algae)、恶臭假单胞(***)和弯曲芽孢杆菌(Bacillus flexus),主要产生组胺、腐胺、尸胺和苯乙胺,其中菌株*** YY1的产胺能力最强,其中组胺产生量可达55.15 mg/kg。全基因组测序结果分析显示,*** YY1具有组氨酸脱羧酶、鸟氨酸脱羧酶和赖氨酸脱羧酶等基因,氨基酸脱羧反应可能为其主要产胺途径。(2)高效降胺菌株的筛选及其对生物胺降解能力测定。为获得具有高效降胺能力、抗逆性强,且可用于食品的的菌株,我们从酸菜、奶酪、益生菌饮品等食品中分离纯化得到23株菌,并完成16s r DNA测序鉴定、生物胺降解能力测定和耐盐性筛选。结果显示,所分菌株分为6个种属,包括植物乳杆菌(Lactobacillus plantarum)、枯草芽孢杆菌(***)和副干酪乳杆菌(***)等;基于生物胺降解能力及耐盐能力筛选,得到1株候选菌株*** NK1,其能有效降解组胺、腐胺、亚精胺和精胺,降解率分别达到61.6%、73.2%、90.3%和95.3%;对色胺、苯乙胺、尸胺、酪胺降解率相对较低,分别为38.6%、48.6%、50.1%和51.7%。此外,该菌株对亚硝酸钠的降解率高达98.2%;同时,该菌可耐受8%Na Cl和150 mg/L亚硝酸盐,显示出优良的环境耐受性,适用于后续腌制水产品的加工。(3)腌干鲐鲅加工过程中生物胺的生物消减作用研究。为探究菌株*** NK1对腌干鲐鲅中生物胺的消减作用,将经不同盐浓度湿腌后的鲐鲅接种*** NK1菌株,风干后检测产品中生物胺、亚硝酸盐含量的变化,并通过高通量测序分析腌干产品中微生物菌群结构的变化。结果显示,接种*** NK1的BS1、BS2和BS3组,亚硝酸盐含量对比同盐度下的CK1、CK2和CK3组,5 d时分别减少0.32、0.64和1.38mg/kg,且BS3组含量最低,为5.64 mg/kg;生物胺检测中,BS1、BS2和BS3组的生物胺含量均低于CK1、CK2和CK3组,腐胺含量分别降低19.66、28.25和8.24 mg/kg,尸胺含量分别降低28.98、27.65和7.98 mg/kg,组胺含量分别降低9.50、5.80和12.03 mg/kg,酪胺含量分别降低19.76、3.58和0.85 mg/kg,在亚精胺中各组间无显著差异,而BS3组的生物胺含量始终低于其它组。腌制过程中的优势微生物菌群主要有驹形杆菌属(komagataeibacter)、罗尔斯通菌属(Ralstonia)、金黄杆菌属(Chryseobacterium)等;此外,接种*** NK1不影响产品的硬度、弹性和粘附性等质构参数。综上所述,本研究完成了冷藏鲐鲅中优势腐败菌的分离鉴定,并初步阐明了不同致腐微生物产生物胺的特征及差异;筛选得到一株枯草芽孢杆菌株*** NK1,具有高效降解生物胺及亚硝酸盐能力,并将其应用于鲐鲅的腌干加工,可有效消减腌干品中的生物胺和

关键词：生物胺生物消减枯草芽孢杆菌鲐鲅

基于学科大概念的跨学科化学校本课程案例研究 ——以“探索抗癌药物-铂药”为例

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基于学科大概念的跨学科化学校本课程案例研究 ——以“探索抗癌...

作者：宋润麒上海师范大学

学位级别：硕士

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基于深度学习的物联网时序数据分析技术

基于深度学习的物联网时序数据分析技术

作者：宋守良齐鲁工业大学

学位级别：硕士

物联网通过对周围环境的感知、无线传输、智能计算等把物与物、物与人连接起来,以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理。特别是随着近年来深度学习技术的快速发展,人工智能驱动的物联网即智能物联网(Artificial Intelligent Interne... 详细信息

物联网通过对周围环境的感知、无线传输、智能计算等把物与物、物与人连接起来,以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理。特别是随着近年来深度学习技术的快速发展,人工智能驱动的物联网即智能物联网(Artificial Intelligent Internet of Things,AIoT)更加广泛地融入至人们的生活和工作,延伸至个人可穿戴设备、智能家居、智慧城市、智慧医疗、智慧农业、工业4.0等为代表的数字中国和智慧社会的各种典型应用,成为新一轮科技革命与产业变革的重要驱动力。物联网系统中传感器和网络传输所产生的数据大多以时间序列的形式存在。智能化的时间序列分析,如时间序列分类、聚类、异常检测等,是实现设备运行状态监控、人体健康监测、网络安全预警等智慧应用的关键技术,对物联网的智能化具有重要意义。然而,智能物联网中的时间序列数据往往具有通道多、体量大、关联性复杂、非平稳、噪声大、实时性要求高、识别与分类精准度要求高等特点和应用相关的独特需求,为高质量的分析带来巨大挑战。本文针对物联网中的两类典型时间序列数据,即离散变量类型和连续变量类型的实时数据检测和分类需求,开展了基于深度学习的序列分析方法研究。具体工作包括:(1)针对以物联网网络流量为代表的离散型时间序列数据中的实时异常检测问题,构建了基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)和长短时记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)网络相结合的混合时间序列恶意流量检测算法,过融合网络流量的时间特征和空间特征,实现了流量异常的实时检测。所提方法首先通过LSTM网络对网络流量异常与否进行二分类,进而通过CNN-LSTM实现网络异常具体类型的判决。所提异常分类模型在KDDCUP99和UNSW-NB15数据集上的准确率分别为97.93%和82.37%比Alex Net模型提高了0.69个百分点和4.89个百分点、平均时间0.45秒。在保障较高的识别分类准确率下,又能够快速的对时序数据进行识别分类。(2)针对以多通道人体表面肌电(Surface electromyographic signals,s EMG)为代表的非平稳、复杂相关模式、大数据量连续型物联网时间序列分类问题,提出了一种基于CNN-Bi LSTM的多通道时空序列联合分类算法。所提方法首先利用多通道CNN提取多通道时序数据的空间关键特征,然后利用Bi LSTM提取多通道拼接后的扩展数据中的相关特征,进而引入注意力机制层实现长距离依赖和跨通道特征的融合,从而实现更加精准的模式分类。实验结果表明,所提出的算法在处理多变量和时空特性的Ninapro DB2和Ninapro DB5数据集上的准确率分别为97.68%和96.78%,比CNN-LSTM模型分别提高2.97个百分点和3.51个百分点。(3)以所提基于CNN-LSTM的流量监测为算法核心,搭建了物联网网络流量实时智能态势感知平台,实现了网络流量实时智能监测。将所提算法部署在自建的物联网服务器上,实现了网络流量的实时抓取、解析和智能分析。实验结果表明,实时部署后,所提算法从恶意流量出现至被成功识别的延时小于0.70秒。验证了所提算法对构建基于网络流量时间序列数据监测的网络安全入侵检测系统具有重要的参考价值。(4)设计了基于arm Cortex-M4微处理器的8通道s EMG采集系统,实现了便携式、低功耗、高质量的s EMG信号采集。所设计系统由干电极、低噪声前置放大器和STM32F407微控制器组成。所提方案将干电极与低噪声前置放大器进行了集成,以降低50Hz干扰,提升信号信噪比。除了前置放大器上的硬件滤波以外,还设计了二阶IIR数字滤波器,分别实现20Hz高通、150Hz低通和50Hz陷波功能,从而进一步增强信号质量。实验结果表明,所实际采集的信号具有较高的信噪比,能够直接被所开发的CNN-Bi LSTM算法有效识别。该原型系统为基于生物电时间序列信号的智能可穿戴物联网系统构建提供了借鉴价值。

关键词：智能物联网时序数据 CNN LSTM

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幼儿体育游戏中的教师评价行为研究

幼儿体育游戏中的教师评价行为研究

作者：宋思蒙喀什大学

学位级别：硕士

教师评价行为又称即时评价或非正式评价,是教师在幼儿的一日生活中,对幼儿开展的即时性言语或非言语的反馈行为。它是师幼互动的重要形式,也是幼儿园教师在教育活动中的重要教育行为。在新时代教育评价改革的背景下,现代化的评价理念更... 详细信息

教师评价行为又称即时评价或非正式评价,是教师在幼儿的一日生活中,对幼儿开展的即时性言语或非言语的反馈行为。它是师幼互动的重要形式,也是幼儿园教师在教育活动中的重要教育行为。在新时代教育评价改革的背景下,现代化的评价理念更注重发展性、过程性、多元性和情境性,教师作为评价体系中的重要角色,其所具备的评价素养决定了教师的评价行为是否有效。体育游戏是幼儿园重要的教育方式,是促进幼儿身心协调发展的独特游戏。教师的评价行为直接影响着幼儿在体育游戏中的表现,因此研究教师在体育游戏中的评价行为有着重要的意义。本研究从K市三所幼儿园中选取九名幼儿园教师作为研究对象,兼顾了不同发展阶段的教师,采用了观察法、访谈法和案例分析法作为研究方法。在幼儿体育游戏中从评价方式、评价类型、评价内容、评价对象四方面,总结教师评价行为的现状,归纳教师评价行为中现存的问题,并对存在问题进行原因归纳,最后为教师提供具有针对性的建议。研究发现,在评价方式方面:教师主要以言语性评价为主,非言语性评价为辅;肯定性评价较多,否定性评价偏少。在评价类型方面:教师主要以“过程取向”和“结果取向”评价为主,“个人取向”评价较少。在评价内容方面:教师聚焦于幼儿“认知与技能”和“规则纪律”两方面的评价;对幼儿“社会性发展”和“学习品质”两方面的评价较少。在评价对象方面:教师聚焦于对个体的评价,针对集体的评价较少。由此得出,教师评价行为中存在的共性问题有:教师评价幼儿的内容不全面和教师评价幼儿时存在着不公平的现象。不同专业发展阶段教师存在的差异性问题有:新手型教师评价多以教师为中心,成熟型教师评价幼儿的热情减弱,专家型教师评价易受固有经验影响。在此基础上,通过深度访谈与观察,将教师评价行为的现存问题进行归因,得出以下原因:一是教师评价观念存在偏差;二是教师评价知识与能力有限;三是教师体育素养偏低;四是教师评价的科学性不足;五是幼儿园忽视教师评价行为。研究者在此基础上,从自主发展与外部驱动这两方面对教师评价能力提升提出相应的改善策略:一方面,教师应该树立发展性的幼儿评价观,提升自身观察理解幼儿的能力,掌握丰富多元的评价方法,增强评价行为的反思意识,并依据所处的不同专业发展阶段有针对性地进行自我提升。另一方面,园方应制定体育游戏中教师的评价方案,幼儿园应针对不同发展阶段教师提供专业的评价培训,最后组建多元合作共同体促进教师评价素养提升。

关键词：幼儿体育游戏幼儿园教师教师评价行为