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基于“证据推理与模型认知”素养发展的高中化学教学实践研究

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基于“证据推理与模型认知”素养发展的高中化学教学实践研究

作者：简小平喀什大学

学位级别：硕士

《普通高中化学课程标准(2017年版)》首次明确了化学核心素养目标。2019年,《中国高考评价体系》正式将学科素养纳入高考考查范围。如何在教学中有效落实素养为本的教学一直是一线教学致力解决的重要问题,而“证据推理与模型认知”这一... 详细信息

《普通高中化学课程标准(2017年版)》首次明确了化学核心素养目标。2019年,《中国高考评价体系》正式将学科素养纳入高考考查范围。如何在教学中有效落实素养为本的教学一直是一线教学致力解决的重要问题,而“证据推理与模型认知”这一核心素养被学术界界定为化学核心素养的思维核心,因此在教学中落实“证据推理与模型认知”更是关键问题。本研究在调研中学化学教学中落实“证据推理与模型认知”素养现状的基础上主要回答了以下几点:(1)如何提高学生“证据推理与模型认知”这一素养的水平;(2)基于“证据推理与模型认知”发展的教学策略和教学设计是否可行;(3)基于“证据推理与模型认知”发展的教学策略和教学设计实践的效果如何。通过教师访谈、借助学生问卷,调查分析了“证据推理与模型认知”素养培养现状。提出了基于“证据推理与模型认知”发展的教学策略,即(1)创设真实问题情境,进行任务驱动;(2)依据已有知识基础,提出猜想;(3)发挥实验教学功能,构建认知模型;(4)注重化学知识生活化,促进迁移;(5)注重跨学科教学,促进学科融合。并以化学反应与电能-原电池、化学反应与电能-化学电源;有机化合物-乙醇为代表完成了教学设计。本研究以《普通高中化学课程标准(17年版2020年修订)》中对学生素养水平的学业水平要求的划分为依据,开展了基于学生“证据推理与模型认知”这一学科素养水平发展的教学实践,通过比较分析不同测试中学生这一素养各个水平的差异,借助课后访谈了解了不同层次学生对“证据推理与模型认知”态度和认知的变化。教学实践表明,实验班学生“证据推理与模型认知”各个水平都有所提升。本研究得出有利于发展学生“证据推理与模型认知”素养的几点结论:在原电池的教学中学生素养水平2得到了显著提高;在乙醇的教学中学生素养水平1、2、3都显著提高了,水平4略有提高;帮助学生构建从实验现象出发-寻找证据-合理推理-构建模型-解决实际问题的思维模式是重中之重;引导学生运用模型推导化学结论,减轻化学知识的机械记忆,从记忆容量的角度减轻了学生的学业负担;提高学生的“证据推理与模型认知”水平以后,学生对“证据推理与模型认知”的认知和态度也发生了积极转变。

关键词：核心素养证据推理与模型认知素养发展高中化学教学实践

基于模糊PID温湿度控制的苗绣绣片柜产品设计研究

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基于模糊PID温湿度控制的苗绣绣片柜产品设计研究

作者：简睿贵州大学

学位级别：硕士

基于大脑海马认知机理的主从式AUV协同定位方法

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中国惯性技术学报 2024年第1期32卷 27-33页

作者：李倩聂简黄鸿殿孔庆宇奔粤阳哈尔滨工程大学智能科学与工程学院哈尔滨150001

针对AUV协同定位系统中水声测距信息存在大量野值的问题,提出一种基于哺乳动物大脑海马体空间细胞认知机理启发的主从式AUV协同定位方法。首先,利用二维连续吸引子网络模型对网格细胞进行建模,并基于从艇速度与航向信息实现路径积分;其... 详细信息

针对AUV协同定位系统中水声测距信息存在大量野值的问题,提出一种基于哺乳动物大脑海马体空间细胞认知机理启发的主从式AUV协同定位方法。首先,利用二维连续吸引子网络模型对网格细胞进行建模,并基于从艇速度与航向信息实现路径积分;其次,引入竞争性Hebb网络对多个网格细胞板自组织编码,从而基于多尺度网格细胞板加权生成具有单个放电活动包的位置细胞板;最后,将主从艇之间的水声测距量测信息转化为位置细胞放电活动,并利用其对位置细胞放电进行更新,从而校正从艇路径积分累积误差。由于位置细胞能够通过多次放电更新逐渐逼近真实位置,从而可以有效降低单一量测野值对于系统定位精度的影响。仿真实验结果表明,在水声测距量测噪声含有大量野值点而不满足高斯分布的情况下,所提出的类脑协同定位算法对量测噪声野值具有更高的鲁棒性,与有阈值判断的扩展卡尔曼滤波(EKF)协同定位算法相比定位精度提高28%。

关键词：自主水下航行器协同定位大脑海马体位置细胞网格细胞

基于因子分析以及集成机器学习的岩质边坡稳定性预测模型

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基于因子分析以及集成机器学习的岩质边坡稳定性预测模型

作者：简典重庆交通大学

学位级别：硕士

截止2022年底,我国公路总里程达到535万公里,公路边坡的数量也在增长,由于传统边坡稳定分析方法在快速判别边坡稳定性中存在不足,故需要一种新的方法通过提前过滤大多数无失稳风险边坡的方式来辅助判别边坡稳定性,本文首先总结了传统边... 详细信息

截止2022年底,我国公路总里程达到535万公里,公路边坡的数量也在增长,由于传统边坡稳定分析方法在快速判别边坡稳定性中存在不足,故需要一种新的方法通过提前过滤大多数无失稳风险边坡的方式来辅助判别边坡稳定性,本文首先总结了传统边坡稳定性判断方法,以及因子分析在边坡领域的相关应用,再对边坡工程中机器学习模型的各种应用途径进行了解,最终基于因子分析提出了一种基于Stacking融合策略、综合多种机器学习算法的公路岩质边坡稳定预测模型。主要研究工作如下:(1)分析总结了岩质边坡稳定性的影响因素,最终归纳为坡体几何特征、坡体内部力学结构影响、坡外环境影响三大要素,然后将这三大因素细分为坡高、坡脚、岩体强度、水文地质等二级影响因素,之后根据机器学习算法特性以及边坡工程特点给出了指标选取原则,然后依据给定的原则,选择了包括坡高、岩石单轴抗压强度、岩块摩擦系数等10个评价指标,从而提出了适用于机器学习方法的公路岩质边坡稳定性评价指标体系。(2)为了降低数据维度,运用因子分析方法将原10个边坡稳定性指标分别降维为5个公因子和3个公因子,建立五因子评价指标和三因子评价指标,将应用三种评价指标的数据集分别导入模型训练,训练结果对比发现应用5个公因子的模型的综合性能不低于应用原评价指标的模型,并且应用5个公因子的模型相较于应用原评价指标的模型,其Recall值均有所提升。可见将原评价指标体系降维为五因子评价指标时,模型检出失稳边坡的能力增强。(3)通过Stacking集成方法和Voting集成方法,整合了ET(极端随机树)、GBDT(梯度提升决策树)、XGBoost(极限梯度提升)和Catboost(分类提升)四种机器学习模型。对测试集的测试结果表明,基于Stacking集成方法的模型综合性能显著提高。因此,对于岩质边坡稳定性预测任务,Stacking集成方法相比单一模型具有良好的适配性。(4)根据本文边坡数据建立的评价模型中,经实测样本发现,具有高精度的模型为Stacking集成模型和Catboost模型。与已有评价体系结果对照后发现,在边坡失稳概率超过40%时,Stacking集成模型更符合实际情况;而在边坡失稳概率低于40%时,Catboost模型表现更准确。

关键词：机器学习集成模型边坡稳定性岩质边坡

基于结构方程模型的我国居民社会公平感影响因素分析

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基于结构方程模型的我国居民社会公平感影响因素分析

作者：简学敏云南财经大学

学位级别：硕士

真实世界数据用于急性淋巴细胞白血病患儿甲氨蝶呤用药安全研究

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真实世界数据用于急性淋巴细胞白血病患儿甲氨蝶呤用药安全研究

作者：简畅重庆医科大学

学位级别：硕士