学习惰性的研究综述
【摘要】学习惰性是一种普遍存在的消极学习心理现象, 它对学生和成人的学习造成负面影响。本研究为帮助学习者了解惰性、克服惰性、更好地学习和发展，通过对已有文献研究的总结与梳理，探讨了学习惰性的概念、学习惰性的危害、成因及其影响因素；对克服学习惰性提出建议；最后对如何拓宽与深化学习惰性的研究进行了思考。
【关键词】学习惰性；拖沓习惯；学习倦怠；研究综述
1 引言
学习是人类一切文明成果得以传承的方式和手段，从古，它是无数至圣先贤探讨的话题，至今，是无数父母家庭担忧的根源。世代更迭，学习的方式，学习的策略，学习的组织等都是随时代的进步而进步的，但总是有一个亘古不变的话题：学而时习之。在心理学的领域内心理学家对学习进行着伴随着科学心理学的诞生就没有停止过的探索。在学习过程中总是发现很多的问题，顺利而积极的实现学习的过程与结果，实属不易。
学习惰性是一种普遍存在的消极心理现象，它对学生和成人的学习造成负面影响。对于很多方面，它被描述为有伤害的，也被描述为没有伤害的，甚至是有益的行为[]1。目前它并没有成为教育心理学学者们致力探究的主要研究课题，也许是学者们都孜孜不倦的工作，对这样的不良学习习惯敬而远之。
2 学习惰性的内涵
关于学习惰性的定义，国内近两年来才出现对学习惰性的研究，在国内学术界，2008年以前几乎没有惰性的研究报告，学习惰性的研究更是一个被忽视的领域。但是，在国外，很早就出现了学习惰性的研究，上世纪90年代起，关于学习惰性的研究此兴彼伏。国外学术界对“procrastination”的界定很多Ferrai，Johnson& Mc Cown（1995）指出，procrastination来源于拉丁文procrastinare，其意为将事情推至明天[]2。Solomon& Rothblum 认为“procrastination”指没有充
分合理的理由而将一件必须完成的工作推迟延后，以避免主观上的不合适感[]3。Lay& Schouwenburg（1993），Solomon& Rothblum（1984）[]3同认为是指对计划中的行动的一种自动拖延，尽管知道这种拖延会带来不好的结果。
2.1 惰性与学习惰性
国内学者对于惰性的研究基于“procrastination”的汉译与心理学的结合。樊琪，程佳莉（2008）对这种普遍存在的消极心理现象进行了初步探索，他们通过细致地分析，对“惰性”是一种心理状态进行了充分的说明。他们认为：“惰性”是对应该做的或想要完成的事情的自动拖延并伴随不良情绪体验的心理状态。与惰性相对应的英文词汇是“procrastination”，“惰性”两字从“忄”，就直观地显示这是心理现象；“惰性”可概括各种行为表现，如无法着手开始做某事等，也包含了拖沓习惯；更重要的是“惰性”符合“procrastination”的全部特征。当事人“既然清楚地知道应该做的”，表明完成任务即便可能是外部意志，但也得到了本人的认同；至于“想要完成的”则完全是个人意愿。“应该做的”和“想要完成的”都属自愿,，却又自动拖延，于是出现矛盾并导致不良情绪。在此“对想要完成的事情的拖延”已将“对违背自己意愿的事情的拖延”排除在外，因为后者是一种抵制或抗拒的方式，不属于惰性研究的范围。
通过对“惰性”中文释义和英文释义的分析，加上定义学习是学习者应该做的或想要完成的事情，结合导出的“惰性”的定义推出“学习惰性”的定义：得出了学习惰性的定义：学习者对学习的自动拖延并伴随不良情绪体验的心理状态[]4。至此在国内才出现了以学习惰性为主要研究内容的研究报告。
2.2 拖沓习惯
根据以上对于学习惰性的定义，我们不得不考究一下与“惰性”极为相近的另一个词“拖沓”。马明胜（2005）梳理国外相关文献发现，“procrastination”这个词也可以译为“拖沓”，他从习惯的角度来看待“拖沓”的问题，认为“拖沓习惯”可以描述为“该做的事”和“不该延迟的行为”之间的稳定联接[]5。他
认为，（1）拖沓习惯是一个非理性的过程，即个人在理性上决定“应该要做的事情”，最终还是没有做，这才是所谓“不应该延迟的行为”；(2)个体决定要做的事情一定是个体有意图去完成的，如果对于个体来说是不合理的要求，则谈不上拖沓；（3）拖沓行为中的延迟行为应当指错过最佳的时机，所谓最佳时机，指错过了该时间再去做早该完成的事情，会造成任务无法顺利或者按时完成，甚至导致多余的工作量；（4）该做的事情与延迟之间的稳定联接，是基于习惯这个词而言的，若是不稳定的联接，也就是说，拖沓事件发生频率没有超过3
2，只是偶尔发生一次的话，只能算是延迟，算不上拖沓[]6。按照对象分类，目前研究的焦点主要是学业型拖沓习惯与日常生活拖沓习惯，学业型拖沓习惯与学习惰性范畴就可以看做一致，学业型拖沓习惯指当个人面对与学校、课业相关的事件所呈现的延迟行为。学业型拖沓习惯对一般人而言，属于难度较高并且较有挑战性，个体想要达成学业目标通常需要付出较多的时间与努力，不但复杂程度较高，个体对此目标的承诺也较慎重。
2.3 学习倦怠
学习惰性是学习者对应该或想要完成的学习活动的自动拖延并伴随不良情绪体验的心理状态，其特点是具备学习的意愿，但由于主客观条件的影响，不足以产生学习的行动，或不能坚持学习。而学习倦怠( learning burnout) 则是学习者对缺乏兴趣或动力的学习活动的被动应付并伴有强烈消极情绪的心理状态。学习倦怠的研究引申自Maslach 和Jackson 对工作倦怠的研究[]7：在那些服务于人的职业领域中，从业者(如医生、护士、教师、社会工作者、管理者等) 的基本职责就是要理解、关爱和帮助别人，但由于种种原因，他们情感资源过度消耗，心力交瘁(积极情感耗竭)；对待服务对象态度冷淡甚至漠然(去个性化)；越来越难以从工作中获取自我肯定(低成就感)，结果是工作效率低下和个人身心健康受损。将学习惰性和学习倦怠进行比较，虽然它们都是不利于学习和发展的消极心理状态，但还是存在着明显区别：（1）学习惰性是短暂的，可以从自身寻找原因来解决，但是学习倦怠则属于长期的，则大多要从外在来找原因；（2）因学习惰性产生的不良情绪比较轻微，自我调控和适当的辅助治疗就可以解决，但是学习
倦怠产生的不良情绪则属于一般心理问题甚至心理障碍，需要求助于心理咨询与心理治疗；（3）两者的典型表现行为是不同的，学习倦怠的典型行为表现是：对外部提供的学习计划认同程度低而又不愿自拟学习计划；在被动学习过程中选择逃避如逃课或上课睡觉等；精神萎靡不振，厌学怠学；强烈要求教师指明考试内容并给出答案，用死记硬背应付考试；考试遇困难时就胡乱作答，快速交卷；学习效率低下；人际关系受损，师生疏离通常是学习倦怠的结果之一。（4）任何人都可能发生学习惰性，学习倦怠多发生于在校学生。
2.4 学习惰性的类型与表现
学习惰性可以分为行为惰性和思维惰性，行为惰性如抗拒做作业；不愿意为考试复习等，是外在的。行为惰性是可以用“勤奋度”来衡量的，如一个学生每天学习16个小时，另一个学生只学习6小时。但思维惰性却不能量化，思维惰性是自己独立思考的懒惰，表现在自己不知道该学什么，怎么学，只是听从教师的指挥，让抄写就抄写，让背书就背书，自己对自己的学习没有一定的反思，这类学生是学校里的绝大多数，表面上看来，他们是如此勤奋，但没有独立思考的行动仍然是一种懒惰行为。从中可知，思维惰性比行为惰性更不容易察觉，却也是学业不良的大敌[]8。
学习惰性的典型行为表现是：①学习缺乏持续性和坚持性。虽能自拟学习计划或认同外部提供的学习计划，但执行时拖拉疲沓，不能按时完成，如学习容易被其它事情打乱，无法静下心来学习。②学习的动力不足，很多人提到自己不愿积极主动去学习，以应付而不是自我完善的心态来学习。懒散，学习投入程度较低；常找理由为自己的惰性辩解，明知不对，内心自责，但缺乏改善的实际行动。
③学习状态不佳，“一看书就头痛、困”，学习中容易疲劳，学习效率低下。④缺少对学习计划的执行力，很多人有学习的计划或想法，但很难按想法执行。或者缺乏对学习的整体规划，执行力差。⑤从投资回报的角度考虑问题，经常觉得学习的投资与回报不符，容易为了眼前利益而放弃短期内不见效的学习。⑥拖延的习惯，不拖到最后不会积极行动起来，对于学习更是如此。⑦对学习的重要性缺乏合理的认知，总是能为自己不学习找到合适的理由。或者说能意识到自己的学
习惰性，自己会感到懊悔，但是也很无奈。还有的缺乏学习兴趣、间歇性地抗拒学习、遇困难畏缩不前、面临最后期限常会“急来抱佛脚”地补救等。
学习懒惰是一个相对的概念，在竞争越来越激烈的今天，一个孩子可以每天学习16个小时，因睡眠不足而靠饮咖啡来提精神听课，没有任何业余活动，即便这样，教师仍然可能因为他上课打了个盹而批评他不够勤奋。事实上，每个学生的身心状况不同，在学习上会表现出不同的勤奋点和懒惰点。如：猫头鹰型的学生在白天就表现得精神不佳，无法认真听课，但晚上就可以高效率地学习，了解学习勤奋和懒惰都是一个相对概念和每个学生的特殊性，我们应该还学生更多的自由空间。
2.5 学习惰性的结果
(1)降低绩效。学习惰性是学习者对学习的自动拖延，通常导致学习活动的低绩效。但也有报道说惰性可以帮助人们整合自己的资源以应对最后期限，因此不妨将其当作促进绩效的一种策略[]1同。
(2)恶化情绪。惰性可用于暂时回避焦虑，但因此往往造成后来变本加厉的
同。
焦虑，甚至引起恶性循环[]3
(3)影响健康。研究提示，有强烈惰性的人表现出身体状况的下降和反应迟钝[]9。在医疗领域也发现：对某些病人而言，惰性成为其身体康复的主要障碍[]10。
(4)希望改变。几乎所有的惰性当事人都能够认识到惰性的消极影响，并且希望减少自己的惰性。遗憾的是人们总是缺乏克服惰性的有效方法。
3学习惰性的研究方法
国内学术界关于学习惰性的研究几乎采用国外的形式，因为学习惰性的概念仍然非常抽象而且综合化。因而有必要深入实际中进行调查，收集相关材料并对之进行归纳和理论化，从而形成可操作性定义，目前仅有的研究主要采用开放式问卷调查结合访谈的方法探讨教师[]11、大学生[]12、高职生和中职生的学习惰性。Lay在1986年编制的用以测查特指拖延的一般拖延量表（General Procrastination
Scale）用以测量任务开始或任务完成的延迟倾向，以及在完成任务的过程中，
同。Solomon& Rothblum（1984）编制的学生犹豫不决或较差的时间管理倾向[]6
拖延评估量表（Procrastination Assessment Scale-Student）、Bruce W. Tuck man在1991年编制了拖延量表（Procrastination Scale）[]3同专门测量学业拖延，分别从拖延的频率、拖延所造成的困扰以及改变拖延的倾向三个方面来衡量学生在校学业活动中的拖延行为等，拖延量表则主要从三个方面考察任务开始或完成时的拖延倾向：延迟倾向的一般描述；做不愉快事情时经历困难的倾向，并且情况允许，回避不愉快情境的倾向；基于自己的信念责备他人的倾向。
4学习惰性的成因
学习惰性是惰性的特例,要了解学习惰性的成因及相关影响因素，就得先了解惰性的成因及相关影响因素。学习惰性由内因和外因的共同作用，外因大多指环境，对学生而言就是家庭、学校、社会的环境；内因则主要包括认知、情绪、人格特质等三个方面。外因通过内因作用，所以，在学习惰性的形成中，内因担负着主要的作用。
4. 1惰性与任务特征
生活常识和科学研究都表明人们有任务偏好。任务特征可看作是外因，而任务的偏好则隶属于人格特质了。在Briody的一项调查中，约50% 的被调查者承认,，任务的特征会影响他们完成任务的意愿。这项调查还揭示了两个对惰性有影响的任务特征[]13：其一是对完成任务时限的衡量，事件越是逼近就越能促使人们做决定。许多研究认为这是惰性的根源。其中最有影响的是经济学视角下
同，它可解释人们为何“偏好最近的事情”而为退休准备的临时贴现效用模型[]9
的存款往往不够充分；其二是对任务的厌恶，是指该任务令人感到不愉快，它和惰性的关系是显而易见的。一个人想要避免不愉快的刺激，因此，情景越是令人不快，人们越倾向于避免它。虽然人们对一项任务的厌恶程度受到许多个人特征的影响（例如，内在动机），如果人们发现任务令人不愉快，人们更多倾向于推
迟它。但需要指出的是这两个任务特征结合在一起才产生惰性，单单对任务的厌恶只能预测逃避任务而不能预测拖延任务。
4.2惰性与个人特征
来自临床心理学的研究表明, 惰性与个体认知、情绪、人格特质有关：(1) 认知
理性情绪治疗学派认为学习惰性有着情绪困扰和自我挫败的行为模式，而这些引起困扰的行为模式则起因于许多非理性认知信念，低自我效能感和低自尊：不合理的信念泛指不合理的认知、想法或世界观。它们易导致焦虑、抑郁等负面情绪,，使特定任务越来越令人烦心，使当事人试图改变或取消任务。有研究证明,，惰性当事人普遍存在不合理信念，因担心得到负面评价而表现出过于害怕
同，害怕失败与低自失败、过分追求完美、过强的自我意识和过度的焦虑体验[]3
我效能感都和低自尊有关，有不合理信念的人常怀疑自己完成任务的能力，并认为任何失败都说明自己做人的不完美。因此，自我效能感和自尊被认为与惰性有着直接联系。
(2) 情绪
情绪对学习惰性的影响也被许多研究证实，情绪种类繁多，行为之间的机制错综复杂，故而对情绪的研究主要集中在焦虑，国外的许多研究表明，焦虑、抑
同[]14[]15，但是它是怎样作用的，说法就莫衷一是了。但郁会使得惰性行为出现[]6
是焦虑和抑郁可以是由非理性认知引起的，也可能是个人特质引起的。有的认为焦虑是非理性认知导致自我挫败行为产生的，从而产生其中结果之一——延迟行为，负面的情绪会导致个体低估自己，或者说低估完成目标所需要的努力。动机与情绪的归因理论中也认为高焦虑情绪的人倾向于把不成功归因于自我能力的不足，因而不愿意付出足够的努力，故而以拖延形式来表现这种心理上的不愿意。有的则认为当个体过度把自我价值与外在表现联接在一起时，当外在表现差则会否决自我的整体价值，个体就会因焦虑而回避关于表现与自我能力有关的信息，如此一来，行动处处受限而表现出来惰性行为。有的研究认为自我设障也会导致
同。抑郁倾向、神经质和对情境的失控感结合起来可以学习惰性行为的产生[]14
同。抑郁的人缺乏活力，注意涣散，难以承受生活事件的压力，成为惰性的原因[]2
这些症状都使完成任务变得越发困难。Beck的抑郁量表甚至包括描述惰性的题目：“我现在作决定比以前困难”。另外，当人们身心疲劳时很难让他们开始新工作。
(3)人格特质
McCown等[]2同利用人格障碍量表修订表有关人格障碍的资料，并与成人拖延问卷所得的拖延分数做相关分析，发现逃避型人格障碍、被动攻击型人格障碍、歇斯底里型人格障碍、自恋型人格障碍、边缘型人格障碍、反社会型人格障碍分别与拖延习惯呈显著的正相关，而依赖型人格障碍则呈负相关，由此可见，拖延与精神疾病诊断与统计手册第四版中所提及的A群人格没有显著的关系存在（包括：妄想型人格障碍、类分裂型人格障碍、分裂型人格障碍），而B群与C群的人格则容易存在学习惰性行为。
在学习惰性的成因方面，教师学习惰性的结果则很直观的呈现出以下几个方面：（1）家庭、工作琐事多，缺少学习的时间和精力。（2）满足与现状，没有危机感。（3）开始学习前没有明确的目标，学习过程中和结束时缺乏有效的评估。（4）学习的回报周期长，短期见不到效果。（5）畏难，缺乏信心。
4. 3惰性的相关因素
(1)年龄
惰性随着人们年龄的增大和阅历的丰富而减少，如O’Donoghue and Rabin(1999)的结论：许多人惰性程度不高不是因为他们严格的自我控制，而是因为他们发展出了克服惰性的模式[]16，这点表明人们可以学会避免惰性，通过反复训练，人们可以减少惰性。
(2)性别
性别对惰性的影响很难评估。男女惰性得分的高低随测量工具的不同而不同，
但元分析的结果显示出女孩在自控方面得分高于男孩[]17。
(3)时代
Kachgaletal. (2001)认为目前惰性有增加的趋势，过去30 年里人们在一些其他形式的自我调控上失败的增加（遏制肥胖、赌博、毒品、过度负债等方面的失败率不断上升）即为旁证[]18。但是，任何一个观察到的趋势都有可能代表的是文化反应模式的变化而不是这个行为的真正变化。
而国内对于大学生学习惰性行为的研究则得出：目前影响大学生学习惰性的
同。对教师学因素包括学业情绪、学习意志、学习态度、学习习惯、学习动力[]12
习惰性行为的研究则表明：认知、情绪、意志、行为动力和行为特征相关的五个因子，即负性认知、状态欠佳、意志薄弱、内驱力弱和拖延习惯构成的学习惰性
同。
模型是比较稳定和可靠的[]11
5 学习惰性的解决
（1）运用学习策略。
学会学习，这是对于所有人的要求。壳牌石油公司的德格曾说过：“比竞争对手学得更快的能力也许是唯一持久的竞争优势。”对于那些面对如此繁重的学习压力的学生来说，灵活运用学习策略，有效提高学习效率，是他们现在急需要做的一件事情。成人则更应如此，因元认知的发展较为成熟，有较强的意志和自我调控的能力，学习目标更为明确，具备了策略性学习的条件。在学习中，时时监控自己的学习进程，运用多种记忆策略，积极进行知识体系的建构，这些都可以帮助个体学得更快、学得更好。
（2）合理进行目标管理、时间管理和压力管理。
树立奋斗目标，对实现目标进行时间的运筹规划，对自己提出阶段性的提高任务，定期检查、总结，保证规划的实现。在教育领域已有研究证明，目标定向与个体的自主学习密切相关。
（3）自我职业生涯管理。
自我职业生涯管理是指员工根据自身的兴趣、特点，将自己定位在一个最能发挥自己长处的位置，可以最大限度地实现自我价值。职业生涯设计实质上是追求最佳职业生涯的过程。职业生涯规划是个体的职业导航图，有了它人们就不会在职业的发展道路上迷失方向。通过科学的职业生涯规划，个体可以更全面客观地认识自己，并制定出适合自己特点的职业发展途径，从而满足自己自我实现的需要。有了科学的职业生涯规划，个体的学习动力就能增强，对前途充满信心和憧憬，勇于克服学习中的困难，总结成功经验，以提高学习效率。
6讨论
关于学习惰性，需要我们进一步研究的问题有：这种心理现象的基本结构或基本成分到底怎样？这些基本成分之间是如何作用的？有没有相互影响？不同个体或群体的学习惰性的典型表现和严重程度等如何测量？对学习惰性进行教育引导和心理干预的途径、方法和策略有哪些？学习者如何来调控自己的学习惰性？只有深入地探索并科学地解决这些问题，才能为学习者克服惰性提供切实有效的手段，才能帮助人们更好地学习和发展。对于惰性的定义，“procrastination”这个单词在中国的翻译也尚未达成统一，当前研究中对于惰性形成的原因总结为认知、情绪和人格特质的研究，但在这三个方面，内容有着交集，如何划分哪些是人格特质，哪些是非理性认知？
参考文献：
[1]Dianne M Tice and Roy F. Longitudinal study of procrastination, performance, stress, and health: The costs and benefits of dawdling .Psychological Science, 1997, 8, 8:454-458.
[2]Mc Cown W, John J. Personality and chronic procrastination by students during an academic examination period. Personality Individual Differences, 1991, 12:662-7.
[3]Solomon LJ, Rothblum ED. Academic procrastination: Frequency and cognitive-behavioral
correlates. Journal of Counseling Psychology, 1984, 31:503-9
[4]樊琪,程佳莉.学习惰性研究综述.心理科学,2008,31(6):1458-1460.
[5]马名胜.拖沓习惯实证研究的回顾.中国临床康复,2005, 9(27) :134-135.
[6]Lay CH, Broken shire R. Conscientiousness, procrastination, and person-task characteristic in job searching by unemployed adults. Current Psychology, 1997, 16:83-97.
[7]杨丽娴,连榕.学习倦怠的研究及展望.集美大学学报,2005,6(2):54-58.
[8]魏小追.“反应”学习与中学生学习惰性的形成.现代教育科学·普教研究, 2011,1:29-30,130.
[9]Briody, R. An exploratory study of procrastination. Doctoral Dissertation, Brandeis University,
Dissertation Abstracts International, 1980, 41:590.
[10]White, V. M .Wearing, A. J. & Hill, D. J. Is the conflict model of decision making applicable
to the decision to be screened for cervical cancer? A field study. Journal of Behavioral Decision Making, 1994, 7: 57- 72.
[11]樊琪,程佳莉.教师学习惰性的结构与测量初探.心理科学,2009,32(6):1475-1478.
[12]陈艳.大学生学习惰性问卷的编制.中国电力教育,2011,13:165-166.
[13]Loew enstein, G.. The fall and rise of psychological explanations in the economics of
intertemporal choice. In Loew enstein, G. & EHster, J. (Eds.): Choice over time. New York: Russell S age Foundation. 1992: 3-34.
[14]Ferrari JR. Self-handicapping by procrastinators: Protecting self-esteem, social-esteem, or
both? Journal of Research in Personality, 1991, 25: 245-6.
[15]Carver CS, Scheier MF. Origins and functions of positive and negative affect: A
control-process view. Psychological Review, 1990, 97: 19-35.
[16]Donoghue, T. & Rabin, M. Incentives f or procrastinators. Quarterly Journal of Economics,
1999, 114: 769-816.
[17] Else- Quest , N. M. , Hyde, J. S . Goldsmith, H. H. & Van Hulle, C. A. Gender differences in
temperament: A meta- analysis. Psychological Bullet in, 2006, 132: 33- 72.
[18] Wadden, T. A. Brownel l, K. D. & Foster, G. D. Obesity: Responding to the global epidemic.
Journal of Consulting and Clinical Psychology, 2002, 70: 510- 525.
汽车系统动力学的发展和现状 摘要：近年来，随着汽车工业的飞速发展，人们对汽车的舒适性、可靠性以及安全性也提出越来越高的要求，这些要求的实现都与汽车系统动力学相关。汽车系统动力学是研究所有与汽车系统运动有关的学科，它涉及的范围较广，除了影响车辆纵向运动及其子系统的动力学响应，还有车辆在垂向和横向两个方面的动力学内容。本文通过对汽车系统动力学的的介绍，对这一新兴学科的发展和现状做一阐述。 关键字：汽车系统动力学动力学响应发展历史 Summary：In recent years, with the rapid development of automobile industry, people on the vehicle comfort, reliability and safety are also put forward higher requirements, to achieve these requirements are related to vehicle system dynamics.Vehicle system dynamics is the study of all related to the movement of the car system discipline, it involves the scope is broad, in addition to the effects of dynamic response of vehicle longitudinal motion and its subsystems, and vehicles to and dynamic content crosswise two aspects in the vertical.Based on the vehicle system dynamics is introduced, the development and status of this emerging discipline to do elaborate. Keywords：Dynamics of vehicle system dynamics Dynamic response Development history 0 引言 车辆动力学是近代发展起来的一门新兴学科。有关车辆行驶振动分析的理论研究，最早可以追溯到100年前。事实上，知道20世纪20年代，人们对车辆行驶中的振动问题才开始有初步的了解；到20世纪30年代，英国的Lanchester、美国的Olley、法国的Broulhiet开始了车辆独立悬架的研究，并对转向运动学和悬架运动学对车辆性能的影响进行了分析。开始出现有关转向、稳定性、悬架方面的文章。同时，人们对轮胎侧向动力学的重要性也开始有所认识。 在随后的20年中，车辆动力学的进展甚微。进入20世纪50年代，可谓进入了一个车辆操纵动力学发展的“黄金时期”。这期间建立了较为完整的车辆操纵动力学线性域（即侧向加速度约小于0.3g）理论体系。随后有关行驶动力学的进一步发展，是在完善的测量和计算手段出现后才得以实现。人们对车辆动力学理解的进程中，理论和试验两方面因素均发挥了作用。随后的几十年，汽车制造商意识到行驶平顺性和操纵稳定性在汽车产品竞争中的重要作用，因而车辆动力学得以迅速发展。计算机及应用软件的开发，使建模的复杂程度不断提高。在过去的70多年中，车辆动力学在理论和实际应用方面也都取得了很多成就。在新车型的设计开发中，汽车制造商不仅依靠功能强大的计算机软件，更重要的是具有丰富测试经验和高超主观评价技能的工程师队伍。 传统的车辆动力学研究都是针对被动元件的设计而言，而采用主动控制来改变车辆动态性能的理念，则为车辆动力学开辟了一个崭新的研究领域。在车辆系统动力学研究中，采用“人—车—路”大闭环的概念应该是未来的发展趋势。作为驾驶者，人既起着控
药物分析学现状及研究进展 药物是预防、治疗、诊断疾病和帮助机体恢复正常机能的物质。药品质量的优劣直接影响到药品的安全性与有效性，关系到患者的生命安危。虽然药品也是一种商品，但是由于其特殊性，对它的质量控制远比其他商品严格。因此必须运用各种有效手段，包括物理、化学生物学以及微生物学等等的方法，通过各个环节来全面保证、控制以及提高药品的质量。传统的药物分析手段大多包括化学方法来分析药物分子，控制药品质量。但是，如今的药物分析无论是分析领域，还是分析技术都已经大大的拓展。从静态发展到动态，从体外分析发展到体内分析，从品质分析发展到生物活性分析，从单一技术分析发展到联用分析，从小样本分析发展到高通量分析，从人工分析发展到计算机辅助分析，从而使得药物分析从20世纪初的一门分析技术，逐步发展成为一门日渐成熟的科学——药物分析学。药物分析学采用化学、物理、数学、生物学和信息学等分析理论和方法，结合现代化学、光谱、色谱及连用技术，对化学药物、中药/天然药物和生物技术的研发、生产、和临床应用等各环节进行全面的质量控制。 药物分析学作为药物科学研究的眼睛，梳理并逐步明确了重点方向的重大科学问题，形成了关键的技术和方法，观念不断更新，研究范围也不断拓宽。分析科学、计算化学、生物学等相关学科的发展，促进了药物分析学的理论、技术和方法的发展；药学学科的发展对药物分析学提出了更高的需求，药物分析学不仅是静态的化学药物、中药和生物技术药物的分析，而且拓展到对生物体内、代谢过程、工艺流程、反应历程的动态分析、检测和综合质量评价分析。基因组学、蛋白质组学和代谢组学在新药开发中日益受到重视，对药物分析学提出了新的挑战和机遇，药物分析学已从以物质为中心转移到与生命科学的结合，即药物成分和药物活性的相关分析。现就药物分析学的一些较重要发展领域和分析技术的进展作一概述。手性药物分析 美国药典药名字典所收载的药物中有一半至少含有一个不对称中心。而其中绝大多数人工合成的手性药物，例如90%抗癫痫药，β-受体激动剂和阻断剂、口服抗凝剂，50%抗炎药和局麻药都以其外消旋体供药用。生物系统由生物大分子组成，如蛋白质、糖脂、多核苷酸、受体等，这些生物大分子都由L-氨基酸和D-糖类构成，因而生物体是一个手性环境。在手性药物的两个对映体分子被引入体内后，具有手性的受体、酶蛋白质将其作为两个不同的化合物处理，因而药物对映体具有不同的代谢途径和药理作用，进而产生不同的疗效或毒副作用。另外，一些药物在体内发生手性转化，如S-(+)-布洛芬是优映体，但低活性的R-(-)-劣映体可在生物体内转化为高活性的S-(+)-体。由于个体差异等原因使用外消旋体不易控制有效剂量，特别是当肾功能减弱时，S-(+)-优映体易在体内蓄积，通过抑制肾环氧化酶，加剧肾局部缺血，而发生毒副反应。美国等国药品管理部门已要求在申请新手性药物时，提供每一种对映体的药动学、药理学和毒理学研究资料，并对研制外消旋体而不是单个对映体做出合理的解释。常规的分析方法用于外消旋体药物的药动学、浓度-效应关系研究时，会导致错误的结果。因此目前需要建立对映体选择性分析方法，用于研究手性药物对映体的药物动力学、药效学和手性药物的质量控制。 对映体的分离和测定在分离科学上曾被认为是最困难的工作之一。经典的分级结晶、旋光等方法的重现性或灵敏度欠佳。随着手性色谱学，尤其是手性高效液相色谱法、性气相色谱法和手性毛细管电泳法等的发展，为解决上述问题提供了有效的手段。色谱法分离药物对映体的方法可分为两大类：间接法（手性衍生化试剂法，CRD）和直接法。间接法采用手性衍生化试剂与手性胺类、醇类、羧酸类等反应形成非对映体衍生物。非对映体对在常规色谱系统中，根据非对映体分子的手性结构、手性中心所连接的基团、色谱系统的分离效率（包括溶
积极心理学研究综述 （龚光军） 摘要：积极心理学是20世纪末兴起于美国的一个新的心理学研究领域，它的出现给传统主流心理学注入了新的活力。它倡导把心理学的研究重点从“心理问题”转向“人的积极力量”，目前已经逐渐形成一场“积极心理学运动”，影响着心理学的各个领域。本文就积极心理学的产生背景、研究概况做一综述，找出积极心理学研究的积极意义和不足之处，并对其发展趋势做出展望。 关键词：背景；研究概况；评价；趋势 一、积极心理学产生的背景 积极心理学（positive psychology）是20世纪90年代在美国兴起的一个新的心理学研究领域，它与传统心理学主要关注消极和病态心理不同，积极心理学是利用心理学目前已经比较完善和有效的实验方法与测量手段，来看待正常人性，关注人类美德、力量等积极品质，研究人的积极的情绪体验、积极的认知过程、积极的人格特征以及创造力和人才培养等，成为心理学的一种思潮（Sheldon M.& King L,2001）。 积极心理学的研究领域涉及有价值的体验，如幸福感、满足和满意（对过去而言）、希望和乐观（对未来而言）、充盈和快乐（对现在而言）。在个体层面上涉及积极的人格特性，如爱与召唤能力、勇气、灵性、人际交往技巧、审美观、韧性、宽容心、创造性、对未来的憧憬、洞察力、天才和智慧。在群体层面上涉及公民道德和推动个体更好的发展的社会机能，如责任、教养、利他、礼貌、适应、容忍力和职业道德（MartinE.P. Seligman & Mihaly Csikszentmihalyi,2001）,以寻求人文关怀为宗旨，致力谋取人类幸福和社会繁荣，也就是说，积极心理学以积极的价值观来解读人的心理，试图激发人类内在的积极力量和优秀品质，帮助个体最大限度地挖掘自己的潜力并获得美好的生活。 （一）积极心理学的起源 积极心理学产生的社会背景包括当前世界愈演愈烈的种族和宗教冲突，人们对当代科技和社会经济发展而产生的困惑，广大普通民众对自己生活质量的要求不断提高。解决这些问题的出路在于挖掘和发展人性的共同部分，即人性积极的一面。“积极”一词来自拉丁语positism它的原意是“实际”或“潜在”的意思，这既包括内心冲突，也包括潜在的内在能力。 积极心理学的研究可以追溯到20世纪30年代Terman关于天才和婚姻幸福感的探讨，以及荣格关于生活意义的研究。20世纪60年代，人本主义心理学和由此产生的人类潜能研究奠定了积极心理学发展的基础。但是，由于第二次世界大战的影响，使积极心理学的研究几乎中断，战争及战后心理学的主要任务变成了治愈战争创伤和治疗精神疾患，研究心理或行为紊乱以找到治疗和缓解的方法，心理学对人的积极性研究似乎被遗忘了。消极心理学模式在整个20世纪占据了心理学发展的主导地位。正如Sekligman所言：“当一个国家或民族被饥饿和战争所困扰的时候，社会科学和心理学的任务主要是抵御和治疗创伤；但在没有社会混乱的和平时期，致力于使人们生活得更美好则成为他们的主要使命。”因此在20世纪五六十年代的时代背景下，人本主义心理学家虽然竭尽努力，但仍没有使主流的心理学研究主题发生根本的转移。再加上人本主义心理学家主要
第10章机器学习研究与应用新进展 徐从富李石坚王金龙 （浙江大学人工智能研究所，杭州 310027） 2005年10月7日第一稿 2006年10月16日第二稿 10.1 机器学习研究与应用综述 10.1.1 机器学习的发展概况 机器学习（Machine Learning）不仅是人工智能的一个核心研究领域，而且已成为整个计算机领域中最活跃、应用潜力最明显的领域之一，它扮演着日益重要的角色。近年来，欧美各国都投入了大量人财物进行机器学习的研究和应用，Intel、IBM、波音、微软、通用电器等大型公司也积极开展该领域的研究和开发，而且已有不少研究成果进入产品。美国航空航天局JPL实验室的科学家们在2001年9月出版的《Science》上撰文指出：“机器学习对科学研究的整个过程正起到越来越大的支持作用，……，该领域在今后的若干年内将取得稳定而快速的发展。”此外，机器学习研究的热门程度还可以从该领域的国际权威期刊《机器学习研究学报》（Journal of Machine Learning Research，简称JMLR）的影响因子（Impact factor）看出，据美国科学引文检索公司（ISI）统计，2004年该学报的影响因子已达到5.952，这是除了《ACM计算综述》（ACM Computing Survey）以外影响因子最高的计算机类期刊。需要特别说明的是，《ACM计算综述》每年只发表12篇世界级权威计算机专家关于某个研究方向最新研究进展的综述文章，一般并不发表研究论文，2004年其影响因子为10.037。 1997年Tom M. Mitchell在“Machine Learning”一书中给出了机器学习的经典定义——“计算机利用经验改善系统自身性能的行为。”还有人认为，机器学习是“神经科学（含认知科学）＋数学＋计算”的有机结合，数学则填补了神经科学与计算之间的鸿沟。与很多新兴学科一样，机器学习也是一个多学科交叉的产物，它吸取了人工智能、概率统计、神经生物学、认知科学、信息论、控制论、计算复杂性理论、哲学等学科的成果。实践证明，机器学习在很多应用领域发挥了重要的实用价值，特别是在数据挖掘、语音识别、图像识别、机器人、车辆自动驾驶、生物信息学、信息安全、遥感信息处理、计算金融学、工业过程控制等
国内外自主学习研究现状综述
国内外自主学习研究现状综述 自主学习的思想源远流长。继古希腊的苏格拉底、柏拉图、亚里士多德之后，卢梭、第斯多惠、杜威等都是自主学习思想的倡导者。从20世纪50年代开始，自主学习成为教育心理学研究的重要课题。20世纪80年代末出版的《自主学习和学习：理论、研究和实践》一书中也系统总结了维果斯基学派、操作主义、现象学派、社会学派、意志理论、信息加工心理学等不同角度对自主学习做过的一些探讨。但是，由于研究者的理论立场和视角不同，对于什么是自主学习至今尚未形成统一的看法。目前，国外使用的与自主学习有关的术语也很多，如自我调节的学习（self—regulated learning）、自我管理的学习（self—managed learning）、主动学习（active—learning）、自律学习（autonous learning）、自我计划学习 （self—planned learning）、自我监控学习 （self—monitored learning）、自我定向学习（self—directed learning）、自我教育（self—education）、自我指导（self—instruction）等。在国外，自主学习思想一直受到心理学和教育学的共同关注。但是，20世纪中叶以后，由于信息加工理论心理学迅速发展，维果斯基的语言自我指导理论在西方得到了认可，人本主义心理学的开始兴起，心理学领域的这些发展从不同角度推动了对自主学习的理论阐述或者实践研究。
我意识是获取和应用意志控制策略的前提，在意志过程中起关键作用。自主学习过程分为：内隐的自我控制过程，包括认知监控、情绪监控与动机监控三大类；外显的自我监控过程包括学习环境中的失误控制与任务控制。其中内隐的自我控制过程是自主学习的关键过程，而学习任务和情景的变化也会增强学生的一直控制。因此，可以通过训练学生的各种叛逆个意志控制策略来增强其自主学习能力。 以弗拉维尔为代表的认知建构主义学派认为自主学习实际上是元认知监控的学习，是学习者根据自己的学习能力、学习任务的要求，积极主动地调整自己的学习策略和努力程度的过程，认知水平的提高，对增强自主学习能力极为关键。通过直接教学、采用同伴辅导和学习问题讨论、开展合作学习，以促进学生的自主学习能力。 美国密峙安大学的宾特里奇（Pintrich，2000）教授认为，自主学习是一种主动的建构性的学习过程。在这个过程中，学生首先为自己确定学习目标，然后监视、调节、控制由目标和情境特征引导和约束的认知、动机和行为。自主学习活动在学生的个体、环境和总体的成就中起中介作用。 在众多西方学者对自主学习的界定中，其中最有代表性的是美国自主学习研究的著名专家、华盛顿城市大学的齐莫曼（B.J.Zimmenrman）教授。20世纪90年代齐莫曼在广泛吸收前人研究成果的基础上，建立了一套具有代表性的自主学习理论。齐莫曼认为，当前学生在元认知、动机、行为三个方面都是一个积极的参与者时，其学习就是自主的。具体来说，如果学生自己能够主动、灵活地应用元认知策略，能够自我激发学习动
对比式学情分析，提高远程智慧联动教学效益 成都高新新源学校谭琳王艳 摘要：远程智慧联动教学指的是教师在新媒体技术的支撑下，打破空间局限，实现异地同时同师授课。准确把握两个班的学情，是提高远程智慧联动教学效益的关键。对比式学情分析将学情看作一个流动的过程，重视学情的即时性，注重学情分析在“当下”，通过课前、课中、课后的对比式学情分析，便于老师制定和调整教学计划。 关键词：远程智慧联动学情分析 一、前言 “学习者的回归”是课程改革的重要理念。远程智慧联动课堂上教师在新媒体技术的支撑下，打破空间局限，实现异地同时同师授课，如何最大化这种远程智慧联动教学的效益，首先要解决的问题就是准确分析把握近端与远端学生学情。近端学生一般是授课教师所执教班级，教师对学生的学情了解比较清楚，但对远端学生而言，授课教师与学生彼此都是陌生的状态，授课教师对学生学情很难有准确的把握。那么怎样才能做到“准确”分析学情呢？这正是本研究所关注的一个重要内容。 事实上，前人对如何准确分析学情已经做了相当深入的研究。在中国知网上输入关键词“学情分析”很快就能搜索到多大5437条的相关研究成果。但当关键词改变为“远程教学学情分析”时，遗憾的是我们只搜到了0条结果。由此可见，远程智慧联动教学下如何准确分析学情尚为一块处女地，是一个有价值的研究点。但同时，我们无经验可借鉴，研究难度可想而知。但无论是传统课堂，还是远程智慧联动课堂学情分析面对的都是学生，有着一定的共同性。所以，我们再次将关键词更换为“学情分析的方法”，这次我们搜索到582条，但可采纳者仍旧不多，我们精选了5篇进行学习。随后，我们在国家哲学社会科学学术期刊数据库输入“学情分析”，查到相关文献142篇，我们精选了33篇进行学习，以期对我们的研究有所裨益。我们在谷歌镜像和国家哲学社会科学学术期刊数据库输入“远程教学学情分析”“远程学情”“远端学情”查找的结果都为0，因此，对传统课堂学情分析进行深入的文献研究，结合我们在实践中的经验和课堂
积极心理学( Positive Psychology)是美国心理学界兴起的一个新的研究领域。它是利用心理学目前已比较完善和有效的实验方法与测量手段，来研究人类的力量和美德等积极方面的一个心理学思潮。首先提出积极心理学这一概念的是心理学家Seligman和Csikzentmihlyi。1997年Seligman就任APA主席一职时提出“积极心理学”这一概念，随后，愈来愈多的心理学家涉足这一研究领域，逐渐形成了一场积极心理学运动。 国内外研究现状 目前关于积极心理学的研究，主要集中在研究积极的情绪和体验，积极的个性特征，积极的情绪对生理健康的影响以及培养天才等方面。 国外研究现状 积极的情绪和体验是积极心理学研究的一个主要方面，当前，关于积极情绪的研究很多，主观幸福感、快乐、爱等，都成了心理学研究的新的热点。2001年4位获John Templeton 积极心理学奖的心理学家中的前3位（Jonathan Haidt；Laura A King；Mc Cullough）都是因他们关于积极的情绪和体验的研究而获奖。 在积极的个性特征方面，在积极情绪对生理健康影响方面，Hillson和Marie (1999)在问卷研究的基础上将积极的人格特征与消极的人格特征进行了区分，认为积极的人格特征中存在两个独立的维度：（1）正性的利己特征；（2）与他人的积极关系。而在积极的个性特征中，引起较多关注的是乐观(optimistic)，因为乐观让人更多地看到好的方面。 积极的心理和情绪状态在保持生理健康上也有很大的意义。Salovey 和同事也讨论了情绪和身体健康的关系。George Vaillant(2000)认为：没有人能够在一生中都没有痛苦，都体验快乐，但积极的心理适应会渗透于整个人生。这些研究者都认为，促进心理健康是心理
机器学习研究现状与发展趋势 计算机科学与软件学院 引言: 机器能否象人类一样能具有学习能力呢？1959年美国的塞缪尔(Samuel)设计了一个下棋程序，这个程序具有学习能力，它可以在不断的对奕中改善自己的棋艺。4年后，这个程序战胜了设计者本人。又过了3年，这个程序战胜了美国一个保持8年之久的常胜不败的冠军。这个程序向人们展示了机器学习的能力，提出了许多令人深思的社会问题与哲学问题。 机器学习的研究是根据生理学、认知科学等对人类学习机理的了解，建立人类学习过程的计算模型或认识模型，发展各种学习理论和学习方法，研究通用的学习算法并进行理论上的分析，建立面向任务的具有特定应用的学习系统。这些研究目标相互影响相互促进。 机器学习是关于理解与研究学习的内在机制、建立能够通过学习自动提高自身水平的计算机程序的理论方法的学科。近年来机器学习理论在诸多应用领域得到成功的应用与发展，已成为计算机科学的基础及热点之一。 机器学习是继专家系统之后人工智能应用的又一重要研究领域，也是人工智能和神经计算的核心研究课题之一。现有的计算机系统和人工智能系统没有什么学习能力，至多也只有非常有限的学习能力，因而不能满足科技和生产提出的新要求。对机器学习的讨论和机器学习研究的进展，必将促使人工智能和整个科学技术的进一步发展。 一.机器学习的发展史 机器学习是人工智能研究较为年轻的分支，它的发展过程大体上可分为4个时期。 第一阶段是在50年代中叶到60年代中叶，属于热烈时期。…> 第二阶段是在60年代中叶至70年代中叶，被称为机器学习的冷静时期。 第三阶段是从70年代中叶至80年代中叶，称为复兴时期。 机器学习的最新阶段始于1986年。 机器学习进入新阶段的重要表现在下列诸方面： (1) 机器学习已成为新的边缘学科并在高校形成一门课程。它综合应用心理学、生物学和神经生理学以及数学、自动化和计算机科学形成机器学习理论基础。 (2) 结合各种学习方法，取长补短的多种形式的集成学习系统研究正在兴起。特别是连接学习符号学习的耦合可以更好地解决连续性信号处理中知识与技能的获取与求精问题而受到重视。 (3) 机器学习与人工智能各种基础问题的统一性观点正在形成。例如学习与问题求解结合进行、知识表达便于学习的观点产生了通用智能系统SOAR的组块学习。类比学习与问题求解结合的基于案例方法已成为经验学习的重要方向。 (4) 各种学习方法的应用范围不断扩大，一部分已形成商品。归纳学习的知识获取工具已在诊断分类型专家系统中广泛使用。连接学习在声图文识别中占优势。分析学习已用于设计综合型专家系统。遗传算法与强化学习在工程控制中有较好的应用前景。与符号系统耦合的神经网络连接学习将在企业的智能管理与智能机器人运动规划中发挥作用。 (5) 与机器学习有关的学术活动空前活跃。国际上除每年一次的机器学习研讨会外，还有计算机学习理论会议以及遗传算法会议。 二.机器学习分类 1、基于学习策略的分类 学习策略是指学习过程中系统所采用的推理策略。一个学习系统总是由学习和环境两部分组成。由环境（如书本或教师）提供信息，学习部分则实现信息转换，用能够理解的形
计算机研究与发展 ＪｏｕｒｎａｌｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＲｅｓｅａｒｃｈａｎｄＤｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔＩＳＳＮ１０００—１２３９／ＣＮ１１—１７７７／ＴＰ４５（Ｓｕｐｐｌ．）：３００～３０４，２００８ 主动学习研究综述 龙军殷建平祝恩赵文涛 （国防科学技术大学计算机学院长沙４１００７３） （ｊｄｒａｇｏｎ＿ｎｕｄｔ＠ｈｏｔｍａｉｌ．ｔｏｍ）一 ＡＳｕｒｖｅｙｏｆＡｃｔｉｖｅＬｅａｒｎｉｎｇ ＬｏｎｇＪｕｎ，ＹｉｎＪｉａｎｐｉｎｇ，ＺｈｕＥｎ，ａｎｄＺｈａｏ Ｗｅｎｔａｏ （ＳｃｈｏｏｌｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅ，ＮａｔｉｏｎａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＤｅｆｅｎｓｅＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｃｈａｎｇｓｈａ４１００７３） ＡｂｓｔｒａｃｔＲｅｃｅｎｔｌｙ．ａｃｔｉｖｅｌｅａｒｎｉｎｇｈａｓｂｅｃｏｍｅａｈｏｔｓｐｏｔｏｆｔｈｅｒｅｓｅａｒｃｈｉｎｍａｃｈｉｎｅｌｅａｒｎｉｎｇ．Ｔｈｅｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｅｆｆｉｃｉｅｎｔｌｙｒｅｄｕｃｅｓｔｈｅｓａｍｐｌｅｃｏｍｐｌｅｘｔｈｒｏｕｇｈａｃｔｉｖｅｌｙｓｅｌｅｃｔｉｎｇｔｈｅｉｎｓｔａｎｃｅｔｏｌｅａｒｎ．Ｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒｉｓｔｈｅｌａｔｅｓｔｒｅｓｅａｒｃｈｐｒｏｇｒｅｓｓｏｆａｃｔｉｖｅｌｅａｒｎｉｎｇ，ｉｎｃｌｕｄｉｎｇｓａｍｐｌｅｃｏｍｐｌｅｘ，ｓａｍｐｌｅｓｅｌｅｃｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｓａｎｄｒｅａｌｗｏｒｌｄａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ．Ｆｉｎａｌｌｙ，ｔｈｅｏｐｅｎｐｒｏｂｌｅｍｓｒｅｍａｉｎｅｄｉｎａｃｔｉｖｅｌｅａｒｎｉｎｇａｒｅｐｏｉｎｔｅｄｏｕｔ． Ｋｅｙｗｏｒｄｓａｃｔｉｖｅｌｅａｒｎｉｎｇ；ｉｎｓｔａｎｃｅｓｅｌｅｃｔｉｏｎ 摘要近年来，主动学习成为机器学习领域的研究热点．这一技术通过主动选择要学习的样例从而有效地降低学习算法的样本复杂度．介绍当前主动学习的研究进展，包括主动学习的样本复杂度，样例选择算法和实际应用，最后指出主动学习领域中还保留的开放问题． 关键词主动学习；样例选择 中图法分类号ＴＰｌ８ 传统监督学习问题中，学习算法以外界给定的已标注样例集作为训练集进行训练，从中归纳出模型．而在很多的现实应用中，对样例集进行标注代价昂贵、枯燥乏味或是异常困难，而获取未被标注的样例则相对容易．例如，针对基因序列测试，要标注一段基因序列需要进行代价昂贵的实验，相反，获取基因片段代价则相对小得多． 面对这种情况，传统的监督学习方法（即被动学习）构建正确率满足要求的分类器将十分困难．因此，主动学习方法被提出以有效地处理这类问题．在主动学习中，学习器能够主动地选择包含信息量大的未标注样例并将其交由专家进行标注，然后置入训练集进行训练，从而在训练集较小的情况下获得较高的分类正确率，这样可以有效地降低构建高性能分类器的代价． 主动学习方法一般可以分为两个部分：学习引擎和选择引擎．学习引擎负责维护一个基准分类器，并使用监督学习算法对系统提供的已标注样例集进行学习从而使该分类器的性能提高；而选择引擎负责运行样例选择算法选择一个未标注的样例并将其交由人类专家进行标注，再将标注后的样例加入到已标注样例集中．学习引擎和选择引擎交替工作，经过多次循环，基准分类器的性能逐渐提高，当满足预设条件时，整个过程终止． 主动学习在降低样本复杂度方面比传统被动学习具有优势，近年来取得较大的发展，但就现状而言，仍然存在很多值得深入研究的问题． １样本复杂度 首先关注的是在理论上，主动学习能在多大程度上降低样本复杂度．当前已经有了很多研究，但 收稿日期：２００７—０７—１０ 基金项目：国家自然科学基金项目（６０６０３０１５，６０６０３０６２）；湖南省自然科学基金项目（０６１１３００３５） 万方数据
1. 绝对节点坐标法 传统有限元方法建立的单元为非等参数单元，其使用节点处的位移梯度来描述物体的无限小的转动，但在物体发生大变形时，节点处的位移梯度已不能准确描述物体的转动变形，从而极大影响到计算的精度。 Shabana [1]提出了绝对节点坐标法（Absolute nodal coordinate formulation, ANCF ），其理论基础主要是有限元和连续介质力学理论。该方法将物体的单元节点坐标定义在全局坐标系下，使用节点处的斜率(slope)矢量作为节点坐标而不是节点处的无限小转动[2]，不需要另外计算刚体位移与柔性变形之间的耦合，能较精确地计算大变形的多体系统动力学问题。其最终推导出的多体系统的微分代数方程组（DAEs ）中，质量矩阵是一个常数矩阵，但刚度矩阵将是一个非线性的时间函数。 1.1梁单元的绝对节点坐标法 Shabana 首先推导出一维梁单元的绝对节点坐标法模型[1][3]。在这种模型中，梁单元用中性轴来简化，如图1所示，其上面任意一点P 在全局坐标系下的坐标表达为： 23101232320123r =Se r a a x a x a x r b b x b x b x ??+++??==????+++???? 图1 其中，x 为沿轴线的单元局部坐标，[]0,x l ∈，l 为梁单元初始长度；S 为单元形函数；e 为含有8个单元节点坐标的广义坐标矢量。 123456781102205162e []|,|,|,|, T x x x l x l e e e e e e e e e r e r e r e r ========= 1 2 1 2 304078,,,x x x l x l r r r r e e e e x x x x ====????====????
积极心理学综述 21世纪初,西方心理学涌现出了一个重要的新的理论——积极心理学。它的简明定义就是“一门研究如何正确把握人生的科学,关注从出生到死亡的所有人生阶段”[1]。积极心理学起源于MihalyCsikszentmihalyi 和 Martin Seligman 1997 年冬天的一次谈话，并迅速成为推动西方心理学发展的一场运动。这场运动引起了广泛的反响,使得心理学的研究和应用都有了一种积极倾向。这种积极倾向甚至不限于心理学内部,而是已迅速扩张到了教育、公共健康、社会和人类服务、经济、政治科学、神经科学、领导学、管理学和组织科学等其它学科。积极心理学引起广泛关注的同时，也面临众多批评和挑战。 Christopher和Hickinbottom认为积极心理学家们关于“好的生活”的观念(个人的满足就是好的)是由主流科学主义心理学的自我概念衍生而来。这种观念导致积极心理学家在调查研究中忽视了潜藏的文化和道德假设,并曲解了不同于西方个人主义的文化观,没能批判性地反思其研究工作。Christopher和Hickinbottom最后提出了一种新的调查研究方式来克服这些缺陷。Becker和Marecek回顾了积极心理学运动和19世纪末流行的心理治疗和20世纪的心理卫生保健运动的比较。他们主张积极心理学应该持一种超越孤立个人、涉及社会环境全貌的观点;积极心理学应该重视社会约定和人的能动性;积极心理学应该对“快乐”、“美德”和“力量”做出更细致的定义,应该构建更具有社会性的“人类繁荣”理论。他们最后建议积极心理学努力发展其应用价值[2]。Power认为性格是积极心理学在理解和发展“人类繁荣”的研究中的核心。尽管积极心理学重视性格,并广泛地参照亚里士多德的美德伦理,但是它的美德理论仍发展滞后。Power阐述了理解繁荣的美德伦理的三个主要方面:善、性格整体性和性格类型,认为积极心理学家并没有提出“善”的实质性概念。因为美德是一种持久的追求某种“善”时所必需的人格特质,所以“善”的实质性概念,在研究人类美德时是非常必要的。积极心理学家只是用一种不完整的方式来呈现美德,关注少数的“力量项目”,而美德伦理学研究者则通常强调性格的整体性和全方位的美德的发展。由于积极心理学家们没有承认美德的性格和性格的四种类型,所以他们经常把节制的性格曲解为是美德的。最后,积极心理学家们在关于善的生活的描述,并没有很好地把美德的和邪恶的性格类型区分开来Kristjdnsson认为,积极心理学遭受:内部分歧,如积极心理学家们对快乐是什么的分歧;概念模糊性,比如是否存在非道德的快乐;矛盾性,比如自我实在论和反自我实在论的矛盾,还有积极心理学存在一个重要的误解,即假设凡是通过总体评估判断后,就能够获得一种规定Sundararajan通过对比较塞里格曼和孔子关于好的生活的设想,批判了积极心理学的价值中立原则所带来的弊端:科学和生活的割裂、道德价值标准(美好生活的标准)取决于科学验证(也就是科学价值)[3]。Sundararajan还通过对比中国佛教的“体味”和“空”的概念,认为积极心理学关于“好的生活”的模型缺少的价值维度[4]。Sundararajan认为,要弥补积极心理学的价值中立所带来的弊端,需要重新确立价值维度,而价值维度的确立,又通过道德地图的描绘。这就需要积极心理学更多地借鉴和吸收人本主义心理学的方法。Miller认为积极心理学基于一整套谬误的主张:循环论证、同义重复、定义不明、不合理概括等。积极心理学仅仅只是把心理健康和一种高兴的、友好的、目标驱动的、追求卓越的和外向的人格类型相关联,而不是探究积极态度如何促进成就、成功、幸福和快乐Richardson和Guignon认为积极心理学所暴露出的诸多缺点源于它草率地认为主流心理科学太“消极”了。Richardson和Guignon考察了积极心理学的哲学
机器学习的发展现状及其相关研究 摘要: 阐述了机器学习的概念及其研究现状, 讨论了其中的关键技术、难点及应用与发展前景, 并对机器学习研究中的有关问题提出一些看法. 关键词: 人工智能; 机器学习; 泛化 1 机器学习的发展现状 机器学习(machine learning)是继专家系统之后人工智能应用的又一重要研究领域, 也是人工智能和神经计算的核心研究课题之一. 机器学习是人工智能领域中较为年轻的分支, 其发展过程可分为4 个时期: 1)20 世纪50 年代中期到60 年代中期, 属于热烈时期; 2)60 年代中期至70 年代中期,被称为机器学习的冷静时期; 3)70 年代中期至80 年代中期, 称为复兴时4)1986 年开始是机器学习的最新阶段. 这个时期的机器学习具有如下特点: 机器学习已成为新的边缘学科并在高校成为一门独立课程; 融合了各种学习方法且形式多样的集成学习系统研究正在兴起; 机器学习与人工智能各种基础问题的统一性观点正在形成; 各种学习方法的应用范围不断扩大, 一部分应用研究成果已转化为商品; 与机器学习有关的学术活动空前活跃. 2 机器学习的概念、类型及特点 2.1 机器学习的基本概念
机器学习的研究主旨是使用计算机模拟人类的学习活动, 它是研究计算机识别现有知识、获取新知识、不断改善性能和实现自身完善的方法.机器学习的研究目标有3 个: 1)人类学习过程的认知模型; 2)通用学习算法; 3)构造面向任务的专用学习系统的方法.在图1 所示的学习系统基本模型中, 包含了4 个基本组成环节. 环境和知识库是以某种知识表示形式表达的信息的集合, 分别代表外界信息来源和系统所具有的知识; 环境向系统的学习环节提供某些信息, 而学习环节则利用这些信息对系统的知识库进行改进, 以提高系统执行环节完成任务的效能. “执行环节”根据知识库中的知识完成某种任务, 同时将获得的信息反馈给学习环节. 2.2 基于符号的机器学习 基于符号的机器学习, 是基于代表问题域中实体和关系的符号集合. 符号学习算法就是利用这些符号推出新颖、有效的一般规则, 规则同时也用这些符号进行表述. 1)变型空间搜索. 候选解排除算法依赖于变量空间这个概念, 是与训练实例一致的所有概念描述的集合. 这些算法有更多实
自主学习理论综述 在远程教育这一教育形态中，面对面地交流的核心地位被放弃了，而这曾经是所有教育形态必备的要素和核心。恰恰是远程教育，根据社会发展的对人才质量和规模需求的推动和现代通讯技术提供的可能性，用非人际的基于机械的或电子的通讯教育代替了面对面的交流，第一次把教学行为和学习行为从时空上分离，而显示出或多或少的开放性，这一特征也成了远程教育的核心本质特征，即时空的分离。从而也自然引起了对远程教育中主要的核心活动，远程教学和远程学习活动存在和发展得合理性进行论证的要求。自主或独立学习的理论是进行的较早的尝试之一。 教育是培养人的活动，现代教育是以现代生产和现代生活方式为基础，以现代科技和现代文化为背景，坚持与生产劳动相结合，以培养自主性发展的个人为目的的教育。现代社会发展需要现代教育培养的人必须具有创新精神和创新能力。如果课堂教学中仍以以往的教师讲，学生听为主要形式，那么这一目标是永远不可能实现的。为此教学中应当实施自主学习，做学习的主人。 一、什么是自主学习 所谓“自主学习”是就学习的内在品质而言的，相对的是“被动学习”、“机械学习”和“他主学习”。 关于自主学习，国内外已经有大量的研究。行为主义心理学家认为：自主学习包括三个子过程：自我临控，自我指导，自我强化。自我临控是指学生针对自己的学习过程所进行的一种观察、审视和评价；自我指导是指学生采取那些致使学习趋向学习结果的行为，包括制定学习计划、选择适当的学习方法、组织学习环境等；自我强化是指学
生根据学习结果对自己作出奖赏或惩罚，以利于积极性的学习得以维持或促进的过程。而认知建构主义学派认为，自主学习实际上是元认知临控的学习，是学习者根据自己的学习能力、学习任务的要求，积极主动地调整自己的学习策略和努力程度的过程。自主学习要求个体对为什么学习、能否学习、学习什么、如何学习等问题有自觉的意识和反应。 在综合不同流派学者理论的基础上，我国学者庞维国认为，如果学生在学习活动之前自己能够确定学习目标、制订学习计划、作好具体的学习准备,在学习活动中能够对学习进展、学习方法作出自我临控、自我反馈和自我调节，在学习活动后能够对学习结果进行自我检查、自我总结、自我评价和自我补救，那么他的学习就是自主的。他还将“自主学习”概括为：建立在自我意识发展基础上的“能学”；建立在学生具有内在学习动机基础上的“想学”；建立在学生掌握了一定的学习策略基础上的“会学”；建立在意志努力基础上的“坚持学”。 根据国内外学者的研究成果，我们可以将“自主学习”特征概括为以下几个方面： 1、学习者参与与确定对自己有意义的学习目标的提出，自己制定学习进度，参与设计评价指标； 2、学习者积极发展各种思考策略和学习策略，在解决问题中学习； 3、学习者在学习过程中有情感的投入，有内在动力的支持，能从学习中获取积极的情感体验； 4、学习者在学习过程中对认知活动能够进行自我临控，并作出相应的调适。 这里所说的自主学习是指教学条件下的学生的高品质的学习。所有能有效地促进学生发展的学习，都一定是自主学习。其实，教学不
基于学习分析的在线学习测评建模与应用 ———课程综合评价参考模型研究 孙洪涛1，郑勤华2，陈耀华2，陈 丽2 （1.中央民族大学现代教育技术部，北京 100081；2.北京师范大学远程教育研究中心，北京 100875） [摘 要]课程是在线学习的载体。课程评价是远程教育教学评价的重要组成部分。近年来，随着在线学习的迅速发展， 课程评价从内容到手段上都正经历着重要的转变。学习分析的发展为课程评价提供了新的途径。本研究首先提出了课程评价的概念框架，并通过学习分析构建了课程评价的模型，从媒体技术、学习资源、学习活动、学习支持和联通度五个维度对在线学习课程进行评价。在此模型的基础上，设计并开发了课程评价的学习分析工具，对所提出的模型进行了实际验证。最后，分析了基于学习分析的课程评价的特征和趋势。本研究为课程综合测评提供了理论参考，为学习分析技术在课程评价中的实际应用提供了方法上的借鉴。 [关键词]学习分析；课程综合评价参考模型；C-SERI ；课程评价[中图分类号]G434[文献标志码]A [作者简介]孙洪涛（1977—），男，山东青岛人。高级工程师，博士，主要从事学习分析、教育信息化规划等方面研究。 E-mail ：sun_htao@https://www.doczj.com/doc/4215142907.html, 。 基金项目：北京师范大学自主科研基金项目“学习者在线学习状态分析与可视化工具研发（项目编号：SKZZB2015013）”；中央高校基本科研业务费专项资金 一、引言 课程是远程教学的载体[1]，承载着远程教学的内容与过程。对于课程的评价是远程教育教学评价的重要组成部分。 在远程教育领域中，课程内涵丰富，并且在不断发展之中。课程从其本源意义上包含着学科教学科目和教学进程两个层面。《现代汉语词典》中将课程解释为学校教学的科目和进程。《中国大百科全书》（第二版）中将课程定义为课业及其进程，并列举了三种对课程的常见理解：课程即教学科目，课程即预期的学习结果或目标，课程即学习经验或体验。 [2] 教育行业标准中《在线课程建设》征求意见稿中指出，在线课程是在网络环境下组织某门课程的教学内容并实施的教学活动的总和。在线课程由在线学习 平台承载和运行。在线课程包括有组织的教学内容，有设计的教学活动，有记录的交互信息和对课程的教学分析。 [3] 国家开放大学将课程界定为实现专业培养 目标而开设的学科及其目的、内容、范围、活动、进程等的总和。一门课程是教学计划中的一个科目。[4]英国高等教育统计署(Higher Education Statistics Agency)发布的《什么是课程》研究报告中指出，课程具有广泛的内涵，课程的概念在高等教育周期的不同阶段有所不同。总体而言，课程是与一系列确定的学习结果相关的学习参与。[5]这个定义从课程的目的出发，强调了课程的参与过程。可见课程并非仅仅是科目与资源的集合，而更为强调学习过程和结果。 通过以上定义可见，课程的定义有广义和狭义之分。广义定义将课程界定为学科，由一系列课程构成科目体系；狭义的课程指一门具体课程，包含着课程
表面分析技术讲义 绪论 一、表面与表面科学 1. 表面与界面的定义 2.表面科学的三个组成部分 表面科学主要由表面物理、表面化学和表面分析技术三个方面所组成，是当前材料科学的前沿。 3.表面科学发展的三个阶段 （1）1947年以后(点接触二极管于1946年发明),人们开始认识到半导体表面的重要性，研究了干燥空气、湿空气、含臭氧空气等对锗表面的影响。此阶段证实了表面态的存在，但对它的来源仍不清楚。 （2）1957年前后，超高真空技术发展起来，已可以获得10-9Torr （1Torr=133.332 Pa）的真空度。通过解理、离子轰击、场致蒸发等方法可以获得一个清洁表面。人们注意力集中在清洁表面的原子排列，发现在表面原子存在重构或驰豫，并通过物理方法测量了表面的光、机、磁等特性，发现与体性质有明显的区别。此阶段仍处于唯象阶段。 （3）1968年Harris发现Auger电子能谱（AES）可以用来确定表面原子的化学态和成分。随后光电子能谱（XPS）、二次离子质谱（SIMS）等表面分析技术的相继出现，使人们可以了解表面几十个原子范围内和微区（1 m或更小）的成分和它们的化学态。60年代末期以来，随着计算机技术、电子测量技术和超高真空技术的发展，表面科学也以极其迅猛的速度发展。
二、表面科学研究领域 1．表面科学研究的领域 表面科学研究表面和与表面有关的过程，包括宏观的和微观的。近几十年来表面科学从原子水平来认识和说明表面原子的化学、几何排列、运动状态、电子态等性质及其与表面宏观性质的联系，推动了基础研究和新技术的发展。 表面科学是近代研究的重要领域，它有许多技术应用。例如： ①小于1 m的薄膜（半导体、绝缘体和金属膜等），具有复杂 的图案和结构，要求高纯和精确掺杂。 ②膜的内部和界面问题。通过离子溅射逐层剥离变成表面问 题，或在薄膜和界面形成过程中作为表面问题加以研究。 ③器件小型化带来的表面问题。 ④新型微波器件和集成光学器件中的超晶格技术的超晶格量 子现象及表面问题。 （1）纯表面科学 在10-8~10-11Torr真空度下研究单晶平滑晶面，单晶台阶面。主要是对Ge、Si、GaAs等半导体材料和Pt、W等金属材料的清洁表面进行研究。主要目的是发现清洁表面的特征，合适理论研究结果的正确程度。 （2）应用表面科学 在10-8~10-11Torr真空度范围内研究单晶、多晶、非晶材料的表面，其主要目的是分析怎样得到清洁表面或工业清洁表面，使产品的性能好，重复性好，成品率高，可靠性高。多精彩了得相界或晶粒间界的结构及特征以及纳米材料、梯度材料和各种复合材料等也属于这个领域。境界和相界同许多结构材料、敏感材料有关。两种材料的接触效应，吸附、氧化、外延、扩散、烧结、电迁移等也属于应用表面科学研究的范围。 （3）触媒实验 在10-0~10-2 Torr真空度下，用多晶、非晶和超微粒子来研究吸