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冶金科技英语文本中词汇的汉译——以《100t VD/VD-OB双位炉外精炼设备功能说明》为例

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冶金科技英语文本中词汇的汉译——以《100t VD/VD-OB双位炉外精...

作者：赵梓宏北京理工大学

学位级别：硕士

本翻译实践报告根据冶金科技英语文本的词汇特点,在目的论的指导下,分析文本案例并提出冶金科技英语中词汇汉译的策略,旨在为广大译者在今后的冶金英语词汇汉译中提供可参考的建议。目的论包括目的法则、连贯法则和忠实法则,其中目的法... 详细信息

本翻译实践报告根据冶金科技英语文本的词汇特点,在目的论的指导下,分析文本案例并提出冶金科技英语中词汇汉译的策略,旨在为广大译者在今后的冶金英语词汇汉译中提供可参考的建议。目的论包括目的法则、连贯法则和忠实法则,其中目的法则是目的论的核心法则。将目的论运用于冶金技术文本中词汇汉英翻译研究,不仅可以在宏观层面上为冶金技术文本中词汇汉英翻译指明方向、提供理论指导,而且可以由此深入探讨微观层面上冶金技术文本中词汇汉英翻译的策略和方法,具有重要的实践意义。此次翻译的冶金技术文本《100t VD/VD-OB双位炉外精炼设备功能说明》是一本关于冶金技术新设备的功能介绍书,属于科技英语范畴。其主要功能在于以平实的语言向读者传递科技信息,讲述事实,阐明观点,了解设备的各项功能及用途。信息的准确性与真实性是这类文本的核心。其中涉及专业术语、缩词及常用词多义情况甚多,专业性强,这就要求译者在进行翻译时多注重信息的准确性及完整性传递,同时不乏对于翻译中出现的大量冶金专业词汇、缩词、常用词汇的不同意义等问题,要求翻译逻辑严密。本文在目的论的指导下,通过翻译冶金技术文本《100t VD/VD-OB双位炉外精炼设备功能说明》,利用知网CNKI翻译助手和Google、有道、维基百科等查找方法,参考冶金技术平行文本,给出最终译文。

关键词：目的论冶金科技文本翻译策略

元认知诊断研究——基于设计驱动的学习分析范式

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元认知诊断研究——基于设计驱动的学习分析范式

作者：赵梓宏华东师范大学

学位级别：硕士

元认知作为面向一般领域的素养能力,是支持学习者解决真实情境下复杂问题的基础,是帮助学习者适应快速迭代、瞬息万变之复杂社会环境的关键。因此,准确、全面且恰当的元认知诊断是促进学习者元认知发展的前提。但由于元认知的复杂性、... 详细信息

元认知作为面向一般领域的素养能力,是支持学习者解决真实情境下复杂问题的基础,是帮助学习者适应快速迭代、瞬息万变之复杂社会环境的关键。因此,准确、全面且恰当的元认知诊断是促进学习者元认知发展的前提。但由于元认知的复杂性、多层次性、内隐性等特征,导致传统元认知诊断方法难以准确地量化复杂且动态的元认知活动过程。而在大数据时代下诞生的学习分析技术,虽然为测量诊断真实学习活动中动态的元认知活动提供了技术基础,但却存在数据驱动、因果混乱、效度缺失等问题。在此背景之下,本研究针对“基于学习分析的元认知诊断”这一议题,提出通过设计驱动的学习分析范式以改进当前学习分析领域研究之局限,从而实现更为精确、可解释的元认知诊断分析。围绕这一研究目的,本研究从以下四个方面展开相关研究:(1)为构建设计驱动的学习分析范式,本研究基于科学哲学的Kuhn范式理论与心理测量学的范式转变历史经验,剖析当前学习分析技术所存在的问题,由此提炼出“设计”作为突破当前学习分析局限之关键。通过学习理论模型设计、证据规则模型设计、环境特征模型设计和学习分析模型设计,总结出扎根于学习科学理论的、符合心理测量底层逻辑的、分析结果具备可解释意义的学习分析范式。(2)运用设计驱动的学习分析范式,围绕着学习理论模型、证据规则模型、环境特征模型与学习分析模型这四项设计,对与元认知相关的学习科学理论、学习技术设计方法等进行梳理、关联与重构,从理论层面上设计基于学习分析的元认知诊断框架。(3)基于理论层面所设计的元认知诊断框架,运用Java Script、React、***等前后端开发技术,设计并开发基于Web环境的元认知诊断系统。(4)运用元认知诊断系统进行实践测试,通过对被试在诊断系统中的学习活动数据分析与诊断,验证本研究所构建的基于学习分析的元认知诊断之信效度。依托于元认知诊断系统的实验研究结果显示:元认知诊断系统具备诱发、显化学习者内隐的元认知思维过程的作用。同时,基于设计驱动学习分析范式的元认知诊断能够通过量化与可视化分析,实现对元认知活动的系统性且过程性诊断,能够对学习者知识学习与任务解决过程中的元认知活动状态、元认知要素间交互作用、元认知系统能力水平等进行分析与诊断。特别地,基于此能够挖掘出不同元认知能力学习者在元认知层面的“最近发展区”,即学习者潜在的元认知发展潜能,从而为学习者提供针对性的、可解释性的元认知发展建议。

关键词：元认知学习分析技术学习分析范式元认知诊断系统

智能时代学校组织变革的管理者——教师协同关系研究:基于多主体仿真方法

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电化教育研究 2024年第7期45卷 105-112,128页

作者：胡艺龄赵梓宏华东师范大学教育信息技术学系上海200062

运用智能技术激活教育数据价值、创新教学实践、赋能教育治理,是当前教育数字化转型与智能教育变革的实施路径。而在促进教育数字化转型成功之路上,既需要充分发挥管理者“自顶向下”的宏观决策,也需要充分调动教师群体通过“自底向上... 详细信息

运用智能技术激活教育数据价值、创新教学实践、赋能教育治理,是当前教育数字化转型与智能教育变革的实施路径。而在促进教育数字化转型成功之路上,既需要充分发挥管理者“自顶向下”的宏观决策,也需要充分调动教师群体通过“自底向上”的教学实践创新,更需要寻求二者相互融合、协同的均衡关系,以推动智能时代下学校组织的变革与重塑。为深入探究管理者与教师在学校组织变革中的协同关系,研究综合复杂性科学和组织变革理论,通过设计多主体仿真系统,以仿真实验的方法剖析二者的复杂协同作用。研究通过仿真数据分析,详细探讨了管理者他组织与教师自组织在不同初始情况、不同协同模式下,对学校组织变革产生的六类影响结果。最终,研究结论揭示:教师的自组织教学创新实践是学校人工智能变革的基础;管理者他组织的战略决策是提升学校组织变革绩效上限的关键;他组织与自组织的关系处于均衡,并更关注教师群体的实践智慧时,能够最大程度推动智能教育变革的实施。

关键词：学校组织变革教育数字化转型智能教育协同关系多主体仿真

突破与重构:教师AI接纳的复杂扩散机制探究与建模

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电化教育研究 2022年第3期43卷 32-41页

作者：胡艺龄赵梓宏顾小清华东师范大学教育学部教育信息技术学系上海200062

人工智能(Artificial Intelligence,AI)的飞速发展已将教育创新变革的需求带到前所未有的高度。尤其是在对教师角色重塑时,如何前瞻性地针对未来社会发展需求剖析教师对AI技术的接纳及创新扩散模式,是推动智能时代下教育生态系统变革的... 详细信息

人工智能(Artificial Intelligence,AI)的飞速发展已将教育创新变革的需求带到前所未有的高度。尤其是在对教师角色重塑时,如何前瞻性地针对未来社会发展需求剖析教师对AI技术的接纳及创新扩散模式,是推动智能时代下教育生态系统变革的关键。由于智能变革涉及技术、社会等复杂因素,而对AI技术的接纳过程又存在迭代性与复杂性。因此,本研究提出运用复杂系统科学的多主体仿真方法,对教育生态系统中教师AI接纳的复杂扩散机制进行剖析。通过多主体系统的构建,文章将预测未来10年内AI技术在教师群体中的扩散态势,并探究不同外界变量对教师的干预效果。研究结果显示,学校创新氛围与风险容忍度对教师AI接纳的发展具有显著的干预作用,而政策宣传策略则在氛围影响的基础上对创新扩散起到调节作用。基于仿真研究结果,最终总结出“耗散结构”过程、创新氛围营造与“上下协同”变革三大管理层面的重要启示。

关键词：教师AI技术接纳教育生态系统多主体系统创新扩散理论耗散结构

组织变革视角下中小学校长首席信息官能力结构关系研究

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电化教育研究 2021年第10期42卷 121-128页

作者：胡艺龄赵梓宏顾小清华东师范大学教育学部教育信息技术学系上海200062

人工智能在驱动新一轮科技和产业变革的同时,也正在塑造教育的新形态。学校管理者在机遇与挑战并存的时代,需要重新审视角色的职能定位。如何统筹与应用信息技术重塑教学与管理的过程,如何有效引导学校开展组织变革与创新,是信息化2.0... 详细信息

人工智能在驱动新一轮科技和产业变革的同时,也正在塑造教育的新形态。学校管理者在机遇与挑战并存的时代,需要重新审视角色的职能定位。如何统筹与应用信息技术重塑教学与管理的过程,如何有效引导学校开展组织变革与创新,是信息化2.0时代中小学校长应当具备的核心能力。研究从组织变革这一理论视角出发,基于Burke-Litwin组织成果与变革因果模型梳理构建中小学校长首席信息官(CIO)能力结构模型,从变革层面—中介层面—交互层面三个视角探究CIO的11项能力间的关系,并采用结构方程模型对要素关系、中介效应进行验证与分析。研究结果显示:信息素养是CIO能力结构的重要基石;系统规划能力是CIO认知变革转向行为变革的关键;团队建设能力与管理评估能力是连通宏观变革与微观实践的中介;管理实践的四个子能力是相互关联、缺一不可的。研究进一步证明了CIO在学校自顶向下与自底向上的双向信息化变革过程中起着核心中介作用。

关键词：首席信息官教育信息化组织变革 Burke-Litwin模型结构方程模型

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AI与教育融合的动力系统建模与演化机制

开放教育研究 2022年第6期28卷 81-90页

作者：胡艺龄赵梓宏顾小清华东师范大学教育学部教育信息技术学系上海200062

智能教育应用被寄予了赋能教学过程、重塑教育生态的厚望,但其设计主体缺乏教育理论知识、实践主体缺乏技术应用能力,使得人工智能与教育融合出现了技术异化。为突破这一局限,本研究基于技术哲学的理论与方法,分析并设计了人工智能与教... 详细信息

智能教育应用被寄予了赋能教学过程、重塑教育生态的厚望,但其设计主体缺乏教育理论知识、实践主体缺乏技术应用能力,使得人工智能与教育融合出现了技术异化。为突破这一局限,本研究基于技术哲学的理论与方法,分析并设计了人工智能与教育融合的动力系统,构建人工智能规范主体、设计主体与实践主体之间相互制衡、相互协调的主体互动关系;从理论上探讨了实现人工智能与教育实践协调融合的路径,并使用非线性动力系统仿真方法将该路径量化,以定性建模与动态仿真的方法探索人工智能与教育融合在时间尺度上的演化发展机制。文章还结合理论分析与仿真实验成果,从“研-产-教”三方协调制衡机制、教学实践智慧与反馈、教育价值的规范引导和扎根教育理论的技术设计四方面提出了实践建议,以促进人工智能与教育实践的协调融合与正向发展。

关键词：智能教育应用教育生态系统技术异化技术哲学非线性动力系统

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智能时代下教育生态系统协同演化模式研究

华东师范大学学报（教育科学版） 2022年第9期40卷 118-126页

作者：胡艺龄赵梓宏文芳华东师范大学教育信息技术学系上海200062

作为引发第四次科技革命的核心技术,人工智能(简称AI)技术对人类社会系统中各个子系统产生了颠覆性的变革与重塑,并导致产业与人力资本结构发生了重大转变。教育系统作为人才培养与人力资本输出的主要阵地,面对AI技术的融入与人才需求... 详细信息

作为引发第四次科技革命的核心技术,人工智能(简称AI)技术对人类社会系统中各个子系统产生了颠覆性的变革与重塑,并导致产业与人力资本结构发生了重大转变。教育系统作为人才培养与人力资本输出的主要阵地,面对AI技术的融入与人才需求的提升,亟需转变其原有的发展目标与结构形态,以更好应对AI技术带来的冲击与挑战。本研究以复杂系统科学为理论基础,构建AI教育生态系统协同演化模式,并从宏观、中观与微观三个层面出发,剖析不同层面中教育系统所包含的不同主体以及主体间的复杂关系。同时,通过解构系统协同演化模式,建立AI教育变革驱动下的协同演化动力机理,提出“激励机制–保障机制–运行机制”三位一体的整体战略,整合教育生态系统中不同主体的智慧与力量,共同促进教育生态系统的协同演化,以此促成智能时代的教育变革。

关键词： AI教育生态系统 AI教育变革协同演化复杂系统科学

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教育生态系统视角下AI驱动的学生核心素养发展模式研究--基于系统动力学方法

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现代教育技术 2022年第12期32卷 23-31页

作者：胡艺龄赵梓宏顾小清华东师范大学教育信息技术学系上海200062

人工智能作为引发与推动“第四次科技革命”的核心技术,同时推动着人才培养目标的变革。创新型、复合型的人才需求,使学生核心素养的培养需要超越传统教与学视角,还原到教育生态系统互动中分析。基于此,文章构建了AI驱动的学生核心素养... 详细信息

人工智能作为引发与推动“第四次科技革命”的核心技术,同时推动着人才培养目标的变革。创新型、复合型的人才需求,使学生核心素养的培养需要超越传统教与学视角,还原到教育生态系统互动中分析。基于此,文章构建了AI驱动的学生核心素养发展模式,探究教育生态系统主体间动态合作关系对素养演化的影响,并设定了综合发展模式、高期望发展模式与氛围营造发展模式三种情景下的仿真方案。仿真结果揭示:综合发展模式在发展的前中后期均有良好的发展态势;高期望发展模式在前期优势明显,但后期呈现“反噬”现象;氛围营造发展模式虽然前期发展不明显,但后期则呈现出了巨大的发展优势。综上,文章从系统协同作用、学校创新生态、课堂师生交互三个角度提出实践建议,以期为各层面促进学生核心素养发展提供借鉴。

关键词：核心素养 AI素养教育生态系统复杂性科学系统动力学

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基于RoBERTa-CNN-BiLSTM-CRF的高中数学知识实体识别

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人工智能与机器人研究 2024年第1期13卷 121-129页

作者：赵梓宏单菁王佳英沈阳工业大学软件学院辽宁沈阳

命名实体识别是自然语言处理中的一个重要研究步骤,也是自然语言中许多下游任务的前置任务。传统的命名实体识别方法通常采用简单线性或非线性模型进行识别,实体识别的准确率不高。随着深度学习的引入,能够处理更为复杂的非线性问题,使... 详细信息

命名实体识别是自然语言处理中的一个重要研究步骤,也是自然语言中许多下游任务的前置任务。传统的命名实体识别方法通常采用简单线性或非线性模型进行识别,实体识别的准确率不高。随着深度学习的引入,能够处理更为复杂的非线性问题,使用神经网络模型来提高实体识别的准确率。本文提出一种基于RoBERTa-CNN-BiLSTM-CRF模型,用于高中数学知识实体的识别任务。首先利用RoBERTa模型中的双向Transformer编码层对数据的特征进行提取与分析生成相应的词向量,然后利用卷积神经网络(CNN)中的卷积层和池化层实现降维操作,提取句子中的局部特征,最后构建适合高中数学知识点实体识别的LSTM-CRF模型进行训练和处理。经过实验表明,该模型具有较高的准确性。准确率、召回率和F1分别达到94.32%、94.58%和94.45%。

关键词：高中数学知识实体识别 RoBERTa模型 CNN BiLSTM