检索结果-南通市图书馆

基于CiteSpace的陈皮知识图谱可视化分析

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中草药 2024年第14期55卷 4836-4848页

作者：刘晓爽唐占明李慧君张文生北京师范大学天然药物教育部工程研究中心北京100088 北京师范大学中药资源保护与利用北京市重点实验室北京100875 北京师范大学地表过程与资源生态国家重点实验室珠海基地广东珠海519087

目的通过文献计量学软件CiteSpace对陈皮的研究现状及热点进行可视化分析,探索近年来全球学者在陈皮研究领域的科研协作态势,梳理其研究热点的动态变化,为未来的研究方向提供参考。方法系统检索中国知网(CNKI)和Web of Science数据库关... 详细信息

目的通过文献计量学软件CiteSpace对陈皮的研究现状及热点进行可视化分析,探索近年来全球学者在陈皮研究领域的科研协作态势,梳理其研究热点的动态变化,为未来的研究方向提供参考。方法系统检索中国知网(CNKI)和Web of Science数据库关于陈皮的相关文献,使用CiteSpace软件对研究作者、研究机构及关键词等方面进行可视化展示,对陈皮的研究现状及发展趋势进行分析。结果经过筛选,最终纳入与陈皮相关的中文文献497篇,其中关注广陈皮的文献123篇;与陈皮相关的英文文献276篇。文献作者分析显示成都中医药大学刘友平是陈皮研究发文量最多的作者,研究机构发文量最多的是成都中医药大学,存在以成都中医药大学、无限极(中国)有限公司-华南农业大学、中山大学等机构为核心的3大机构合作群,对广陈皮的研究合作关系密切;文献关键词分析显示陈皮的研究内容主要集中在化学成分、药理作用和质量评价等方面,其中如何保证陈皮的品质和安全是目前的研究热点。结论陈皮研究目前仍在持续发展阶段,广陈皮作为道地药材其重要性不可忽视,未来相关领域的研究可围绕陈皮道地性研究、产地溯源研究和功效物质基础研究。此外,陈皮的陈化研究对于实现陈皮产业的高质量发展也具有重要的研究价值。

关键词：陈皮广陈皮 CiteSpace 文献计量学可视化分析

基于人在回路机制的个性化作业设计:理论模型及实践理路

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现代远程教育研究 2024年第1期36卷 93-100页

作者：武法提李坦任伟祎夏志文北京师范大学数字学习与教育公共服务教育部工程研究中心北京100875 北京师范大学教育学部北京100875

个性化作业是落实“双减”政策,实现减负提质的重要途径。人工智能为实现个性化作业提供了技术支撑,但在实践中,由于其内部工作原理对用户不可见,且存在价值观、情感等方面的缺失问题,降低了其在个性化作业实践中应用的深度与效果。人... 详细信息

个性化作业是落实“双减”政策,实现减负提质的重要途径。人工智能为实现个性化作业提供了技术支撑,但在实践中,由于其内部工作原理对用户不可见,且存在价值观、情感等方面的缺失问题,降低了其在个性化作业实践中应用的深度与效果。人在回路机制是指通过置信度评估的方法对人工智能算法生成的结果进行评估,进而决定是否执行算法结果的人机协同方法。基于人在回路机制的个性化作业设计理论模型,以作业实践为核心流程,以人机协同、认知诊断、干预反馈等为理论指导,将人在回路机制融入作业布置、作业诊断和作业辅导的关键环节中,实现了人类智能与人工智能的协同工作。在此基础上提出的个性化作业实践路径,包含基于学习者画像的作业习题推荐、基于多模态学习分析技术的错因诊断,以及基于多模态资源推送的作业辅导三个阶段,分别回答了做什么题、错在哪里,以及如何辅导等作业实践中的关键问题,形成了人机协同机制下智能技术赋能作业实践的闭环。基于该实践路径研发的原型系统,已在一线教学单位开展了实践,初步验证了方法的可行性。

关键词：双减个性化作业作业设计人在回路人机协同

迈向数字时代教学变革的基本理论:数字教学法

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电化教育研究 2024年第6期45卷 14-22,33页

作者：黄荣怀虎莹刘梦彧潘静文 ADARKWAH Michael 北京师范大学互联网教育智能技术及应用国家工程研究中心北京102200

随着人工智能等新兴技术的发展,数字技术在教育中的应用日益加深。技术的应用是否能有效提升学习效果和教学质量,仍是全球热议的话题,尤其是在数字化学习的有效方法、适用对象和有效场景方面,证据尚不足。因此,迫切需要研究教育数字化... 详细信息

随着人工智能等新兴技术的发展,数字技术在教育中的应用日益加深。技术的应用是否能有效提升学习效果和教学质量,仍是全球热议的话题,尤其是在数字化学习的有效方法、适用对象和有效场景方面,证据尚不足。因此,迫切需要研究教育数字化转型下的数字化学习和教学规律。数字化学习变革的关键在于技术如何促进学习,其机制可归纳为技术应用、技能扩展和人机协同三个层面。教学数字化转型的关键是技术服务于有效教学,为实现这一目标,需要遵循数字时代教与学的基本规律:(1)教学的本质是教与学的双边活动;(2)技术的角色是有效赋能教与学;(3)数字化教学的根源在于数字教学法。基于对数字时代教与学基本规律的探讨,研究进一步明确了全域教学变革的基本路径是发展数字教学法,具体包含四个维度:(1)技术赋能的深度学习;(2)绿色鲁棒的数字学习环境;(3)循证导向的教学实践;(4)人机互信的协同教育。

关键词：技术促进学习教学数字化转型数字教学法深度学习人机协同教学

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中国地理格局历史演变规律及规划启示

地质通报 2024年第8期43卷 1384-1394页

作者：李方舟陈常松方修琦张月桂德竹王发浩自然资源部测绘发展研究中心北京100830 北京师范大学北京100875

以历史逻辑回溯千年以来的自然地理格局演变规律,能够更好地支撑以行政逻辑凝练提出中国广袤国土未来发展的政策建议。通过对大量文献进行综述,总结归纳各区带的独特自然环境基础和历史演化规律,从而基于历史、科学和行政逻辑提出国土... 详细信息

以历史逻辑回溯千年以来的自然地理格局演变规律,能够更好地支撑以行政逻辑凝练提出中国广袤国土未来发展的政策建议。通过对大量文献进行综述,总结归纳各区带的独特自然环境基础和历史演化规律,从而基于历史、科学和行政逻辑提出国土空间规划的政策建议。中国现代地理格局是经过地质时期几十亿年的演化,以及历史时期上万年的人类活动刻画而最终形成的。在地质时期的地质构造、季风运动、江河形塑等作用下,中国陆域分异出了东部季风区、西北干旱—半干旱区、青藏高原区三大自然区,以及农牧交错带、海岸带两大过渡缝合带,历史时期人类因地制宜所形成迥异的生产生活方式,更是不断改造着国土空间结构,使各区带形成了独特的区域演化历史。通过对各区带的演变过程和规律进行了详细阐述和总结,由此提出了遵从自然生态限制和历史发展规律,保持自然生态系统和人类生态系统合理搭配及相互之间物质能量畅通交流,以及优化区域过渡带等国土空间开发保护格局的建议。

关键词：中国地理格局历史演变国土空间自然地理区规划启示

AIGC视域下数字教育产品的四维风险矩阵与治理框架

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现代远程教育研究 2024年第2期36卷 12-19页

作者：童莉莉曾佳底颖北京师范大学教育学部互联网教育智能技术及应用国家工程研究中心北京100875 北京师范大学教育学部北京100875

数字教育是数字中国的重要组成部分。随着生成式人工智能在教育领域的快速深入应用,数字教育产品已从教育APP、小程序、云平台等成熟形态迅速衍生出大模型、虚拟机器人等创新形态。AIGC在为教育提供便捷的家校社联系、多语种的流畅交互... 详细信息

数字教育是数字中国的重要组成部分。随着生成式人工智能在教育领域的快速深入应用,数字教育产品已从教育APP、小程序、云平台等成熟形态迅速衍生出大模型、虚拟机器人等创新形态。AIGC在为教育提供便捷的家校社联系、多语种的流畅交互、高效率的阅读批改等技术红利的同时,仍然面临资源质量良莠不齐、信息无序扩散、算法设计与人的认知发展弱关联等挑战。为此,亟需从社会定义范式和行为计算范式的双重视角来构建一种贯通“数字资源—信息传播—算法设计—认知评估”的四维风险矩阵,以定性和定量分析AIGC教育应用的潜在风险。同时亦需从“监管者—开发者—使用者”的主体协同视角构建治理框架,通过行业应用准入审查和服务集群常态化测评的路径来输出决策支持和治理建议。该四维风险矩阵和治理架构可为政府监管者、家校使用者和产品开发者推进AIGC良性应用生态提供重要参考。

关键词：生成式人工智能数字教育产品风险矩阵教育治理

同方期刊数据库

基于认知负荷水平的学情分析:表征框架与实践路径

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中国电化教育 2024年第7期 64-73页

作者：武法提任伟祎北京师范大学数字学习与教育公共服务教育部工程研究中心北京100875 北京师范大学教育学部教育技术学院北京100875

教育数字化转型背景下,学情分析作为基于教育大数据分析诊断结果帮助教师了解学生学习过程的重要手段,是开展精准教学的必要前提,而认知负荷水平一直是衡量学习者个性化学习需求与深度学习发生的重要指标。为了协助学习者调整学习过程... 详细信息

教育数字化转型背景下,学情分析作为基于教育大数据分析诊断结果帮助教师了解学生学习过程的重要手段,是开展精准教学的必要前提,而认知负荷水平一直是衡量学习者个性化学习需求与深度学习发生的重要指标。为了协助学习者调整学习过程中的认知负荷水平进而将认知资源有效投入高阶问题解决过程,该文梳理了学情分析的一般过程,构建了包含数据采集、负荷识别与分析干预三个层级的基于认知负荷水平的学习者学情分析框架。接着,该文通过便携式手环采集了300名学生完成在线测试时的多模态生理数据,应用特征工程方法构建了认知负荷水平识别模型,综合认知负荷水平与学习绩效进行学情状态解读,并设计了学习分析仪表盘呈现学情分析结果与干预建议。该文从认知负荷视角构建了学情分析框架并通过实证研究检验了其可行性,以期为认知负荷相关研究与教学实践提供参考。

关键词：认知负荷学情分析多模态学习分析干预设计

公共服务项目制背景下的社会组织系统自我再生产

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中国行政管理 2024年第3期40卷 72-81页

作者：杨丽北京师范大学社会学院北京师范大学国际NGO与基金会研究中心北京100875

社会治理是系统的社会工程,需要政府主导下的多元社会主体相互协调共建社会秩序、多个社会系统相互耦合与环境良性交互。借助卢曼的社会系统理论,以F省一家5A社会组织为案例,探究公共服务项目制背景下,社会组织在社会治理过程中实现自... 详细信息

社会治理是系统的社会工程,需要政府主导下的多元社会主体相互协调共建社会秩序、多个社会系统相互耦合与环境良性交互。借助卢曼的社会系统理论,以F省一家5A社会组织为案例,探究公共服务项目制背景下,社会组织在社会治理过程中实现自我再生产的可行性、必然性和实现过程。结果显示,社会组织满足被界定为“自创生系统”的条件,具有“封闭性”和基于“封闭性”的“开放性”,可以进行系统的自我再产生。环境是系统决定再生产的原因,沟通是系统选择再产生的考虑要素。社会组织在愈发“内卷”和“复杂”环境下决定进行系统再生产,由于“项目服务设计”、“项目服务执行”、“项目服务监督”三维沟通机制缺失,社会组织选择重塑专业性来弥合沟通机制缺失,运用专业性平衡治理吸纳与社会组织持续发展。组织专业性朝着多元化、在地化、信息化方向发展。

关键词：社会组织社会系统公共服务项目制封闭性开放性专业性

碳中和视角下甘肃省县域碳收支时空分异与国土空间分区优化

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环境科学 2024年第7期45卷 4101-4111页

作者：王丽蓉石培基尹君锋张韦萍石晶李雪红程番苑西北师范大学地理与环境科学学院兰州730070 甘肃省绿洲资源环境与可持续发展重点实验室兰州730070 甘肃省土地利用与综合整治工程研究中心兰州730070 北京师范大学地理科学学部北京100875 北京师范大学地表过程与资源生态国家重点实验室北京100875

在新时代全面践行“生命共同体”整体系统观背景下,将碳中和发展目标纳入国土空间规划建设中,优化符合甘肃实际省情的国土空间格局及提出相应发展策略,对于推动区域经济社会绿色低碳转型与高质量发展具有重要意义.以甘肃省县域为例,基... 详细信息

在新时代全面践行“生命共同体”整体系统观背景下,将碳中和发展目标纳入国土空间规划建设中,优化符合甘肃实际省情的国土空间格局及提出相应发展策略,对于推动区域经济社会绿色低碳转型与高质量发展具有重要意义.以甘肃省县域为例,基于碳中和研究视角,测算分析2010年、2015年和2021年全省87个县域土地利用碳收支量,运用GIS空间分析法、社会网络分析法等方法进一步探究其时空分异特征及碳排放空间关联网络整体特征.最后结合主体功能区划进行低碳发展导向下的国土空间优化分区,提出差异化的低碳发展策略.结果表明:(1)碳排放量呈上升趋势但增幅相对较小,空间上呈现“中部和东部高,西南低”的分布态势,建设用地是主要的碳源.碳吸收量在空间上呈现“南高北低,西高东低”的分布特征,林地是主要的碳汇.净碳排量呈增加趋势,省内约58.62%的县域处于碳失衡状况.(2)2021年县域碳排放空间网络关系紧密且规模较大,呈现“核心-边缘”形态,城关区和七里河区处于网络核心地位,在网络中接受较多关联关系.陇中地区网络联系频繁,陇东南地区联系次之.(3)以碳排放量、碳吸收量和生态承载系数为依据,以社会网络空间关联性结果为角色定位,将全省划分为4种碳中和分区.同时,叠加分析主体功能区划,将全省县域重构为7个国土空间分区并对各分区提出差别化区域低碳优化发展策略.

关键词：碳中和网络空间关联低碳优化国土空间分区甘肃省

时-空-谱融合自动纯化生成样本的农作物遥感分类

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农业工程学报 2024年第10期40卷 157-167页

作者：刘修宇张锦水吴俊旭申克建北京师范大学遥感科学国家重点实验室北京100875 北京师范大学地理科学学部遥感科学与工程研究院北京100875 农业农村部大数据发展中心北京100125

准确及时地获取农作物种植面积是粮食估产的重要基础,对稳定市场和粮食安全至关重要。随着卫星遥感技术的发展和农作物识别算法的成熟,遥感在农业领域得到了广泛深入的应用,但农作物自动化识别普遍受到缺乏足够代表性训练样本数据的制... 详细信息

准确及时地获取农作物种植面积是粮食估产的重要基础,对稳定市场和粮食安全至关重要。随着卫星遥感技术的发展和农作物识别算法的成熟,遥感在农业领域得到了广泛深入的应用,但农作物自动化识别普遍受到缺乏足够代表性训练样本数据的制约。该研究提出了一种多阶段样本纯化策略,综合考虑时间、空间、光谱和物候信息,基于历史作物空间分布图和当季遥感影像自动生成高质量的训练样本,以支持农作物的自动化识别。利用谷歌地球引擎(google earth engine,GEE)云平台及Sentinel-2数据,采用随机森林算法对浙江省两个地区的水稻进行自动化识别。研究结果表明,该方法能够利用历史专题数据和当季遥感影像生成最新且充足的训练样本,样本点精度高达98.5%。样本点数量和影像特征对分类结果影响的定量分析结果表明,作物识别的精度超过96%,Kappa系数超过0.93。此外,所提算法对含有误差的历史分类数据表现出较好的鲁棒性。研究结果可为区域级农作物识别提供一种可靠的样本自动化生成方法,在大尺度自动化作物制图中具有广泛的应用潜力。

关键词：遥感农作物分类随机森林样本自动生成 Sentinel-2