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“无言之教”的审美阐释及实践策略

当代教育科学 2024年第6期 42-48页

作者：李如密孙嘉蔓南京师范大学课程与教学研究所南京210097

“无言之教”来源于儒道两家的教育思想,是以“自然”为核心的感悟式教学,强调教学的顺其自然和无为而教。从审美角度来看,“无言之教”具有审美开放性、审美导向性、审美建构性和审美超功利性的特征,需要师生基于自身经验对审美对象顺... 详细信息

“无言之教”来源于儒道两家的教育思想,是以“自然”为核心的感悟式教学,强调教学的顺其自然和无为而教。从审美角度来看,“无言之教”具有审美开放性、审美导向性、审美建构性和审美超功利性的特征,需要师生基于自身经验对审美对象顺其自然地意会、欣赏和创造。“无言之教”意涵丰富,包括“有言”和“不言”的交互相生、互相融合。教师需要借助审美意象,营造审美情境,使教学以“有”生“无”;重视审美意会,通过审美欣赏,实现教学“无”中生“有”;依托师生对话,重视言语与非言语的含蓄作用;整体把握课堂态势,实施“无言之教”的择宜艺术等方式,促进教学有效实施。

关键词： “无言” “无言之教” 审美体验审美想象

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基于扩散模型的蛋白质序列生成模型研究

基于扩散模型的蛋白质序列生成模型研究

作者：游奥云南师范大学

学位级别：硕士

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营商环境对企业技术创新的影响研究

营商环境对企业技术创新的影响研究

作者：游雪武汉纺织大学

学位级别：硕士

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基于图卷积的复杂网络社区发现算法研究

基于图卷积的复杂网络社区发现算法研究

作者：游明伟重庆理工大学

学位级别：硕士

现实生活中的许多系统都可以抽象成复杂网络,分析这些网络的运行机制具有非常重要的意义。社区发现作为分析网络的重要方式之一,吸引了众多研究者的关注。深度学习算法在学习社区发现上具有天然优势,能很好地处理网络拓扑和节点特征的... 详细信息

现实生活中的许多系统都可以抽象成复杂网络,分析这些网络的运行机制具有非常重要的意义。社区发现作为分析网络的重要方式之一,吸引了众多研究者的关注。深度学习算法在学习社区发现上具有天然优势,能很好地处理网络拓扑和节点特征的关系。目前已经提出了许多社区发现算法,但还存在着一些问题:一是采用原始数据集构造邻接矩阵会导致邻接矩阵过于稀疏,以及原始图结构存在噪声问题,使得社区划分不够精确;二是主要捕捉网络结构和节点特征,而忽略了节点间的高阶相关性。这些高阶相关性不再局限于节点的二元关系,忽略了它们可能会导致对网络的结构和功能的认识不够全面和深入。针对以上问题,本文提出了基于图卷积网络的社区发现方法。本文的主要工作如下:第一,基于无监督聚类网络的社区发现。针对无图结构的数据集,利用属性信息构造超图结构,将高阶社区关系编码到节点嵌入中,将属性自编码器学到的特征作为监督信号,增强节点嵌入的判别能力,并将自编码器的属性特征逐层传递给超图卷积网络,缓解过平滑问题。同时,采用自监督的方式来学习适合聚类的网络嵌入。最后,通过重构邻接矩阵,来确保嵌入特征能够有效地反映原始数据集的特征信息。实验结果表明该方法能有效提高社区检测的准确率。第二,提出了超图网络嵌入方法。首先,提出了一种缓解图数据集噪声和邻接矩阵稀疏性的图增强策略,该策略能够找到节点间的隐式连接,与图结构进行显隐式融合,有效缓邻接矩阵的稀疏问题。其次超图卷积模块通过超边缘卷积来捕获节点的高阶关系,从而更准确地刻画同一社区内的节点相似性。本文设计的双对比模块通过对比不同视图下的节点特征,来增加相似节点的聚类概率。最后,通过一个统一的目标函数来优化模型的性能。在五个常用数据集上进行社区发现实验,结果表明该方法优于目前比较先进的算法。

关键词：复杂网络社区发现卷积神经网络图对比学习自编码器