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“人工智能”是大学本科自动化专业所开设的一门专业选修课，为了能够调动自动化专业的学生对本课程学习的积极性，对《人工智能》这门专业选修课程的 教学 方法 进行了探索和 总结 。以下是我整理分享的关于人工智能结课论文的相关 文章 ，欢迎阅读!
对《人工智能》专业选修课教学的几点体会
摘要：“人工智能”是大学本科自动化专业所开设的一门专业选修课，为了能够调动自动化专业的学生对本课程学习的积极性，提高《人工智能》专业选修课的教学效果，我们结合近几年的实际教学 经验 ，从优选教材、考核方式、教学内容调整、教学手段的改进和实践教学等方面对《人工智能》这门专业选修课程的教学方法进行了探索和总结。
关键词：人工智能 优选教材 考核方式内容 手段 实践
人工智能(Aritificial Intelligence，英文缩写为AI)是一门综合了应用数学、自动控制、模式识别、系统工程、计算机科学和心理学等多种学科交叉融合而发展起来的的一门新型学科，是21世纪三大尖端技术(基因工程、纳米科学、人工智能)之一。它是研究智能机器所执行的通常与人类智能有关的职能行为，如推理、证明、感知、规划和问题求解等思维活动，来解决人类处理的复杂问题。人工智能紧跟世界社会进步和科技发展的步伐，与时俱进，有关人工智能的许多研究成果已经广泛应用到国防建设、工业生产、国民生活中的各个领域。在信息网络和知识经济时代，人工智能现已成为一个广受重视且有着广阔应用潜能的前沿学科，必将为推动科学技术的进步和产业的发展发挥更大的作用。因此在我国的大中专院校中开展人工智能这门课的教学与科研工作显得十分紧迫。迄今为止，全国绝大多数工科院校中的自动控制、计算机/软件工程、电气工程、机械工程、应用数学等相关专业都开设了人工智能这门课程。南京邮电大学自动化学院自2005年成立至今，一直将“人工智能”列为自动化专业本科生的选修课程，到目前为止已经有八年的历史了。由于南京邮电大学是一所以邮电、通信、电子、计算机、自动化为特色的工科院校，因此，学校所开设的许多专业都迫切需要用人工智能理论和方法解决科研中的实际问题。在问题需求的推动下，南邮人经过多年的努力工作，在人工智能科研方面取得了丰硕的成果，如物联网学院所开发的现代智能物流系统、自动化学院所开发的城市交通流量控制与决策系统，为本课程的开设提供了典型的教学案例。我们结合近几年的实际教学经验，从优选教材、考核方式、教学内容调整、教学手段的改进和实践教学等方面对人工智能课程教学方法进行了总结归纳。
一、优选教材
目前，国内有关人工智能课程的中英版教材种类非常多，遵循实用、简单、够用的原则，再经过授课老师和学生们的共同调研，我们选用由中南大学蔡自兴教授主编的《人工智能及其应用》第三版作为南邮本课程的授课教材。本书覆盖的人工智能知识体系比较全面，包含知识表示、搜索推理、模糊计算、专家系统等。本书主要针对计算机、自动化、电气工程等本科专业的学生所编写，内容基础，难度适中。蔡教授所编写的这本教材全面地介绍了人工智能的研究内容与应用领域，做到了内容新颖、简单易懂、兼顾基础和应用，受到了全国广大师生们的一致好评，多年的教学实践证明我们所选择的教材是恰当的、正确的。
二、考核方式
在全国大部分高等院校，“人工智能”这门课大都选择开卷考试的方式来进行考核。为了强化学生对人工智能这门课基础知识的掌握，南京邮电大学自动化学院选用闭卷考试的方式来进行考核。为了打消部分学生想在期末闭卷考试中通过作弊手段来完成人工智能这门课考核的侥幸心理，我们加强了对学生平时考勤成绩、课下作业成绩和实验成绩的考核，从而杜绝了“一纸定成绩”的现象。我们对人工智能这门课的最后期末成绩是按如下权重来划分的：平时考勤成绩占10%、课下作业成绩占10%、实验成绩占20%、最后的期末考试卷面成绩只占60%。为了克服国家现行 教育 体制的弊端，避免学生“机械式”地的应对教学和考试，我们对考试题型进行了调整，不再是以往的填空、选择、简答等题型，而是改为以解决实际问题为导向的应用题型为主，这样学生只需要在理解授课内容的基础上利用自己的思维来解题就可以了，这也体现了国家目前正在提倡的应用型教学导向。
三、教学内容调整
对于本科生而言，人工智能这门课程所需要讲授的内容实在太多，由于课时所限，我们必须精简教学内容，让学生在掌握基础知识的同时，也能够了解它的具体应用。因此，我们将人工智能这门课程的教学内容分为两个部分：第一部分是基本理论和方法，包括人工智能的概述、知识表示方法、确定性推理方法等;第二部分为人工智能研究成果的具体应用，包括神经元网络计算、模糊智能计算、专家知识库系统、机器语言学习等。通过对教材内容的合理调整和安排，使得授课计划能够比较全面地覆盖了人工智能这门课程的基本知识点，从而满足了学生们的求知需求。
四、教学手段的改进
(一) 激发学生的学习兴趣
经过长时间的教学我们发现，在选修“人工智能”这门课程时，每个学生的心中所想各有不同，这些学生在刚开始学习时兴趣还比较强烈，但随着教学内容变得越来越抽象，学生逐渐对这本课的学习失去了信心，甚至上课时间不去听课，使授课教师对教学也渐渐失去了信心，导致恶性循环，严重影响了教学质量。针对这种现象，我们认为，在开课前充分激发学生的学习兴趣是很有必要的。我们要结合学校的实验条件，开课前给学生演示“机器人医疗服务”实验，通过该实验的演示，让学生们看到机器人能够给病人提供多项人性化的服务，理解人工智能技术在开发医疗服务机器人多项关键技术中的应用，让学生在开课前能够对本课程的学习产生极大的兴趣，实践证明这种方法是有效的。
(二) 借助多媒体教学
多媒体教学是现代教学过程中一种非常重要的形式，它往往根据教学目的和学生们的特点，通过合理的设计、选择教材内容，应用公式、图形、文字、视频等多种媒体信息进行有机组合并通过电脑和投影机显示出来，与传统教学手段相结合，形成合理的教学过程结构，达到最优化的教学效果。人工智能这门课具有针对性强、内容抽象、公式繁琐等特点，学生学习起来比较困难，为了让学生生动、形象地学习该课程，我们在教学过程中充分利用了多媒体技术来组织教学。例如在课堂教学过程中播放南邮自动化学院梁志伟博士带领学生所开发的“智能 足球 机器人”比赛片段;让学生在线观看北京大学工学院谢广明博士带领学生所开发的“自主视觉机器鱼”录像片段等。在讲解某些重要的求解算法时，借助Matlab软件和投影机，直接展现该算法的求解过程，从而改善了课程教学的形式，提高了教学质量。 (三)提倡课堂 辩论
我们在教学过程中打破了传统的“老师讲课学生听课”的教学模式，多次组织课堂辩论，辩论的主题包括人工智能研究过程中出现的技术困惑、人工智能研究成果转化中的市场前景等。如组织了“电脑PK人脑”“电脑是否让电视消失”“电脑的未来发展方向在哪里”等一系列 辩论会 。经过激烈的辩论，无论正方还是反方都感觉自己收获很大，增长了知识，开阔了眼界。在教学过程中通过将学生由“被动听课”角色变换为“主动参与”角色，大大地调动了学生的学习积极性，从而提高了课堂教学质量。
五、实践教学
实践教学是课堂教学不可缺少的重要组成部分，通过让学生亲自动手实验来对理论知识进行检验和应用是目前国内外各个大学提高学生综合素质、增强学生市场竞争力的重要手段。人工智能实验教学的目的是让学生通过亲自动手体会授课中的各种智能控制算法，从而使学生能够更加形象地掌握课本知识。人工智能教学计划安排了4学时实验课，设置了“传教士和野人过河”“机器人路径规划”这两个人工智能问题，要求学生独立完成这2个实验题目的编程，并书写实验 报告 。通过实验，学生动手实践了课堂上所掌握的理论知识，加深了对智能算法的理解。
人工智能是一门实用性较强的课程，我们总结了近几年来的教学经验，从优选教材、考核方式、教学内容调整、教学手段的改进和实践教学五个方面对人工智能课程教学进行了总结。从学生的反馈来看，我们所总结的教学经验对于指导新教师讲授“人工智能”这门课程具有积极的作用，需要指出的是，我们仍有很多不足之处，需要在以后的教学过程中不断努力完善，提高自己的教学能力，争取更好的教学效果。
参考文献
[1]蔡自兴，徐光佑.人工智能及其应用[M].北京：清华大学出版社，2003.
[2]路小英，周桂红，赵艳等.高等农业院校《人工智能》课程的教学研究与实践[J].河北农业大学学报：农林教育版，2007，9(4)：66-68.
[3]马建斌，李阅历，高媛. 人工智能课程教学的探索与实践[J].河北农业大学学报：农林教育版，2011，13(3)：330-332.
[4]赵海波.人工智能课程教学方法的探讨[J].科技信息，2011，(7)：541.
[5]张廷，杨国胜.“人工智能”课程教学的实践与探索[J].课程与教学，2009(11)：133-134.
本研究得到了江苏省2011年度研究生双语授课教学试点项目—“模式识别与智能系统”项目经费的资助。
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人工智能是20世纪计算机科学发展的重大成就，在许多领域有着广泛的应用。以下是我整理的人工智能的毕业论文范文的相关资料，欢迎阅读!
摘要：人工智能是20世纪计算机科学发展的重大成就，在许多领域有着广泛的应用。论述了人工智能的定义，分析了目前在管理、教育、工程、技术、等领域的应用，总结了人工智能研究现状，分析了其发展方向。
关键词：人工智能;计算机科学;发展方向
中图分类号：TP18
文献标识码：A
文章编号：1672-8198(2009)13-0248-02
1人工智能的定义
人工智能(Artificial Intelligence，AI)，是一门综合了计算机科学、生理学、哲学的交叉学科。“人工智能”一词最初是在1956年美国计算机协会组织的达特莫斯(Dartmouth)学会上提出的。自那以后，研究者们发展了众多理论和原理，人工智能的概念也随之扩展。由于智能概念的不确定，人工智能的概念一直没有一个统一的标准。著名的美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授对人工智能下了这样一个定义“人工智能是关于知识的学科――怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。”而美国麻省理工学院的温斯顿教授认为“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”童天湘在《从“人机大战”到人机共生》中这样定义人工智能：“虽然现在的机器不能思维也没有“直觉的方程式”，但可以把人处理问题的方式编入智能程序，是不能思维的机器也有智能，使机器能做那些需要人的智能才能做的事，也就是人工智能。”诸如此类的定义基本都反映了人工智能学科的基本思想和基本内容。即人工智能是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。
2人工智能的应用领域
人工智能在管理及教学系统中的应用
人工智能在企业管理中的应用。刘玉然在《谈谈人工智能在企业管理中的应用》一文中提到把人工智能应用于企业管理中，认为要做的工作就是搞清楚人的智能和人工智能的关系，了解人工智能的外延和内涵，搭建人工智能的应用平台，搞好企业智能化软件的开发工作，这样，人工智能就能在企业决策中起到关键的作用。
人工智能在智能教学系统中的应用。焦加麟，徐良贤，戴克昌(2003)在总结国际上相关研究成果的基础上，结合其在开发智能多媒体汉德语言教学系统《二十一世纪汉语》的过程中累积的实践经验，介绍了智能教学系统的历史、结构和主要技术，着重讨论了人工智能技术与方法在其中的应用，并指出了当今这个领域上存在的一些问题。
人工智能专家系统在工程领域的应用
人工智能专家系统在医学中的应用。国外最早将人工智能应用于医疗诊断的是MYCIN专家系统。1982年，美国Pittsburgh大学Miller发表了著名的作为内科医生咨询的Internist 2I内科计算机辅助诊断系统的研究成果，1977年改进为Internist 2Ⅱ，经过改进后成为现在的CAU-CEUS，1991年美国哈佛医学院Barnett等开发的DEX-PLAIN，包含有2200种疾病和8000种症状。我国研制基于人工智能的专家系统始于上世纪70年代末，但是发展很快。早期的有北京中医学院研制成“关幼波肝炎医疗专家系统”，它是模拟著名老中医关幼波大夫对肝病诊治的程序。上世纪80年代初，福建中医学院与福建计算机中心研制的林如高骨伤计算机诊疗系统。其他如厦门大学、重庆大学、河南医科大学、长春大学等高等院校和其他研究机构开发了基于人工智能的医学计算机专家系统，并成功应用于临床。
人工智能在矿业中的应用。与矿业有关的第一个人工智能专家系统是1978年美国斯坦福国际研究所的矿藏勘探和评价专家系统PROSPECTOR，用于勘探评价、区域资源估值和钻井井位选择等。20世纪80年代以来，美国矿山局匹兹堡研究中心与其它单位合作开发了预防煤矿巷道底臌、瓦斯治理和煤尘控制的专家系统;弗尼吉亚理工学院及州立大学研制了模拟连续开采过程中开采、装载、运输、顶板锚固和设备检查专家系统Consim;阿拉斯加大学编写了地下煤矿采矿方法选择专家系统。
人工智能在技术研究中的应用
人工智能在超声无损检测中的应用。在超声无损检测(NDT)与无损评价(NDE)领域中，目前主要广泛采用专家系统方法对超声损伤(UT)中缺陷的性质，形状和大小进行判断和归类;专家在传统超声无损检测与智能超声无损检测之间架起了一座桥梁，它能把一般的探伤人员变成技术熟练。经验丰富的专家。所以在实际应用中这种智能超声无损检测有很大的价值。
人工智能在电子技术方面的应用。沈显庆认为可以把人工智能和仿真技术相结合，以单片机硬件电路为专家系统的知识来源，建立单片机硬件配置专家系统，进行故障诊断，以提高纠错能力。人工智能技术也被引入到了计算机网络领域，计算机网络安全管理的常用技术是防火墙技术，而防火墙的核心部分就是入侵检测技术。随着网络的迅速发展，各种入侵手段也在层出不穷，单凭传统的防范手段已远远不能满足现实的需要，把人工智能技术应用到网络安全管理领域，大大提高了它的安全性。马秀荣等在《简述人工智能技术在网络安全管理中的应用》一文中具体介绍了如何把人工智能技术应用于计算机网络安全管理中，起到了很好的安全防范作用。
3人工智能的发展方向
人工智能的发展现状
国外发展现状。目前，AI技术在美国、欧洲和日本发展很快。在AI技术领域十分活跃的IBM公司。已经为加州劳伦斯・利佛摩尔国家实验室制造了号称具有人脑的千分之一的智力能力的“ASCII White”电脑，而且正在开发的更为强大的新超级电脑――“蓝色牛仔(blue jean)”，据其研究主任保罗・霍恩称，预计“蓝色牛仔”的智力水平将大致与人脑相当。麻省理工学院的AI实验室进行一个的代号为cog的项目。cog计划意图赋予机器人以人类的行为，该实验的一个项目是让机器人捕捉眼睛的移动和面部表情，另一个项目是让机器人抓住从它眼前经过的东西，还有一个项目则是让机器人学会聆听音乐的节奏并将其在鼓上演奏出来。由于人工智能有着广大的发展前景，巨大的发展市场被各国和各公司所看好。除了IBM等公司继续在AI技术上大量投入，以保证其领先地位外，其他公司在人工智能的分支研究方面，也保持着一定的投入比例。微软公司总裁比尔・盖茨在美国华盛顿召开的AI(人工智能)国际会议上进行了主题演讲，称微软研究院目前正致力于AI的基础技术与应用技术的研究，其对象包括自我决定、表达知识与信息、信息检索、机械学习、数据采集、自然语言、语音笔迹识别等。
我国人工智能的研究现状。很长一段时间以来，机械
和自动控制专家们都把研制具有人的行为特征的类人性机器人作为奋斗目标。中国国际科技大学在国家863计划和自然科学基金支持下，一直从事两足步行机器人、类人性机器人的研究开发，在1990年成功研制出我国第一台两足步行机器人的基础上，经过科研10年攻关，于2000年11月，又成功研制成我国第一台类人性机器人。它有人一样的身躯、四肢、头颈、眼睛，并具备了一定的语言功能。它的行走频率从过去的每六秒一步，加快到每秒两步;从只能平静地静态不行，到能快速自如的动态步行;从只能在已知的环境中步行，到可在小偏差、不确定环境中行走，取得了机器人神经网络系统、生理视觉系统、双手协调系统、手指控制系统等多项重大研究成果。
人工智能发展方向
在信息检索中的应用。人工智能在网络信息检索中的应用，主要表现在：①如何利用计算机软硬件系统模仿、延伸与扩展人类智能的理论、方法和技术，包括机器感知、机器思维、机器行为，即知识获取、知识处理、知识利用的过程。②由于网络知识信息既包括规律性的知识，如一般原理概念，也包括大量的经验知识，这些知识不可避免地带有模糊性、随机性、不可靠性等不确定性因素，对其进行推理，需要利用人工智能的研究成果。
基于专家系统的入侵检测方法。入侵检测中的专家系统是网络安全专家对可疑行为的分析后得到的一套推理规则。一个基于规则的专家系统能够在专家的指导下，随着经验的积累而利用自学习能力进行规则的扩充和修正，专家系统对历史记录的依赖性相对于统计方法较小，因此适应性较强，可以较灵活地适应广普的安全策略和检测要求。这是人工智能发展的一个主要方向。
人工智能在机器人中的应用。机器人足球系统是目前进行人工智能体系统研究的热点，其即高科技和娱乐性于一体的特点吸引了国内外大批学者的兴趣。决策系统主要解决机器人足球比赛过程中机器人之间的协作和机器人运动规划问题，在机器人足球系统设计中需要将人工智能中的决策树、神经网络、遗传学的等算法综合运用，随着人工智能理论的进一步发展，将使机器人足球有长足的发展。
4结语
由上述的讨论我们可以看到，目前人工智能的应用领域相当广泛。无论是学术界还是应用领域对人工智能都高度重视。人工智能良好的发展和应用前景，要求我们必须加大研究和投入力度，以使人工智能的发展能为人类服务。
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［摘要］ 本文认为，计算机科学和人工智能将是21世纪逻辑学发展的主要动力源泉，并且在很大程度上将决定21世纪逻辑学的面貌。至少在21世纪早期，逻辑学将重点关注下列论题：（1）如何在逻辑中处理常识推理的弗协调、非单调和容错性因素？（2）如何使机器人具有人的创造性智能，如从经验证据中建立用于指导以后行动的可错的归纳判断？（3）如何进行知识表示和知识推理，特别是基于已有的知识库以及各认知主体相互之间的知识而进行的推理？（4）如何结合各种语境因素进行自然语言理解和推理，使智能机器人能够用人的自然语言与人进行成功的交际？等等。 ［关键词］ 人工智能，常识推理，归纳逻辑，广义内涵逻辑，认知逻辑，自然语言逻辑 现代逻辑创始于19世纪末叶和20世纪早期，其发展动力主要来自于数学中的公理化运动。当时的数学家们试图即从少数公理根据明确给出的演绎规则推导出其他的数学定理，从而把整个数学构造成为一个严格的演绎大厦，然后用某种程序和方法一劳永逸地证明数学体系的可靠性。为此需要发明和锻造严格、精确、适用的逻辑工具。这是现代逻辑诞生的主要动力。由此造成的后果就是20世纪逻辑研究的严重数学化，其表现在于：一是逻辑专注于在数学的形式化过程中提出的问题；二是逻辑采纳了数学的方法论，从事逻辑研究就意味着象数学那样用严格的形式证明去解决问题。由此发展出来的逻辑被恰当地称为“数理逻辑”，它增强了逻辑研究的深度，使逻辑学的发展继古希腊逻辑、欧洲中世纪逻辑之后进入第三个高峰期，并且对整个现代科学特别是数学、哲学、语言学和计算机科学产生了非常重要的影响。 本文所要探讨的问题是：21世纪逻辑发展的主要动力将来自何处？大致说来将如何发展？我个人的看法是：计算机科学和人工智能将至少是21世纪早期逻辑学发展的主要动力源泉，并将由此决定21世纪逻辑学的另一幅面貌。由于人工智能要模拟人的智能，它的难点不在于人脑所进行的各种必然性推理（这一点在20世纪基本上已经做到了，如用计算机去进行高难度和高强度的数学证明，“深蓝”通过高速、大量的计算去与世界冠军下棋），而是最能体现人的智能特征的能动性、创造性思维，这种思维活动中包括学习、抉择、尝试、修正、推理诸因素，例如选择性地搜集相关的经验证据，在不充分信息的基础上作出尝试性的判断或抉择，不断根据环境反馈调整、修正自己的行为，……由此达到实践的成功。于是，逻辑学将不得不比较全面地研究人的思维活动，并着重研究人的思维中最能体现其能动性特征的各种不确定性推理，由此发展出的逻辑理论也将具有更强的可应用性。 实际上，在20世纪中后期，就已经开始了现代逻辑与人工智能（记为AI）之间的相互融合和渗透。例如，哲学逻辑所研究的许多课题在理论计算机和人工智能中具有重要的应用价值。AI从认知心理学、社会科学以及决策科学中获得了许多资源，但逻辑（包括哲学逻辑）在AI中发挥了特别突出的作用。某些原因促使哲学逻辑家去发展关于非数学推理的理论；基于几乎同样的理由，AI研究者也在进行类似的探索，这两方面的研究正在相互接近、相互借鉴，甚至在逐渐融合在一起。例如，AI特别关心下述课题： ·效率和资源有限的推理； ·感知； ·做计划和计划再认； ·关于他人的知识和信念的推理； ·各认知主体之间相互的知识； ·自然语言理解； ·知识表示； ·常识的精确处理； ·对不确定性的处理，容错推理； ·关于时间和因果性的推理； ·解释或说明；21世纪的逻辑学也应该关注这些问题，并对之进行研究。为了做到这一点，逻辑学家们有必要熟悉AI的要求及其相关进展，使其研究成果在AI中具有可应用性. 我认为，至少是21世纪早期，逻辑学将会重点关注下述几个领域，并且有可能在这些领域出现具有重大意义的成果：（1）如何在逻辑中处理常识推理中的弗协调、非单调和容错性因素？（2）如何使机器人具有人的创造性智能，如从经验证据中建立用于指导以后行动的归纳判断？（3）如何进行知识表示和知识推理，特别是基于已有的知识库以及各认知主体相互之间的知识而进行的推理？（4）如何结合各种语境因素进行自然语言理解和推理，使智能机器人能够用人的自然语言与人进行成功的交际？等等。
都可以。案例分析是感性的， 它是通过实际事例，分析问题、通过现象看本质再解决问题、得到推广到其他案例上后的一般解决方法。通过特殊事例寻求共同性，来下结论。它的特点是与实际相结合，可操作性大。但逻辑上不够严谨，理论支持不足。
实证研究是理性的，它是通过反复实验、论证，得到结论。它的特点是逻辑严谨。但很可能脱离实际,可操作性比着案例分析来的小。一般来说需要两种方法相结合来分析问题，这样能够通过理论框架得到理论支持，又具有很强的可操作性。
问题一：怎样写一篇案例分析论文? 不同的学科有不一样的案例分析，这里仅提供一篇，供你参考． 未成年人思想道德案例分析论文 心理问题 学生姓名：徐子建 年龄：12岁 性别：男 年级：六年级 教师：宋桂香 学生心理问题：这个学生爱说谎 学生心理产生原因分析：儿童撒谎可以从很小的时候就开始出现。许多父母认为这可能是遗传得到的或是跟坏孩子学来的，其实不尽然。事实上，导致儿童撒谎的原因，很大程度上来 自自己本身。如果父母对儿童的需要和自尊采取过分专断的方法，对儿童的某些不适当行为横加指责或滥施典型的为了自我保护而说谎。这样，久而久之，儿童就形成了撒谎的习惯。家庭中父母与孩子间缺乏民主，信任与沟通是造成儿童撒谎最为多见的原因，另外，儿童撒谎也与他期望获得重视有关，他们经常用吹牛的方式来吸引大人对自己的注重。值得注意的是，大部分儿童由于爱幻想，经常把想象中的或期望的事情当作真实的内容加以表述，这通常并不是撒谎，而只是由于认知和发展的限制，难以把理想与现实区分清楚，对于这种情 况，成人不要把他们指责为撒谎。学生心理问题矫正对策： 首先，教师、父母要增加对儿童的理解，寻求与儿童取得沟通的共同语言，打消孩子对师长、父母的戒备乃至恐惧的心理，要努力成为孩子的良师益友，让儿童尊敬和依赖自己。只有这样儿童才愿意去袒露心计和毫无顾忌的表达自己。 其次，对于撒谎的儿童，应该认真严肃地指出说谎的危害，要让儿童知道用撒谎来掩饰错误将是错上加错。人难免会犯错误，恰当地对待错误的方式应是证实自己的过错，敢于承担并改正错误。同时，应该让他感到，坦率地承认自己的错误的后果与掩饰过错的后果是不一样的。虽然掩饰可以暂时掩饰过失，但会因此失去父母和他人的信任。 要注意帮助儿童克服因过去说谎而产生的罪恶感。使他们敢于面对自己的问题。说谎可以使儿童变成一个不负责任的人，但只要勇敢承认错误就依然可以成为一个有自尊的人。这里需要注意的是，儿童即已形成的旧习惯往往很难一下子彻底改正过来，如果偶然再犯，不要大惊小怪，认为前功尽弃了。 对学生养成教育的个案分析 学校的重要功能是育人。因此，学校的精神文明建设就要突出育人的这个主题。加强对学生的养成教育是到千百万青少年学生道德素质的问题是决定着下个世纪中华民族道德素质问题是小学阶段正是多种行为习惯的形成时期，良好的行为习惯的形成可以撞坏一个人的性格、情操，影响少年儿童的发展规律，提高劳动者的素质必须从小抓起，当代的小学生大多是独生子女思想道德的明显弱点在于思想上的优越性，意志上的软弱性，学习上的被动性，生活上的依赖性，心理上的叛逆性，更需要老师对他们进行正确的引导。常 案例：我班有一名学生，由于他母亲长期在外地打工，把孩子扔给七十多岁的姥姥照看，平时缺少道德上的家教，所以他养成了不少的不良习惯，上学不认真学习，课堂上不注意听讲，经常骂人，说脏话，有一次，在老师讲课进入 *** 时，他发出一声怪叫，老师问谁干的，他不承认，就乱了课堂秩序，影响了老师讲课。 案例分析：下课之后，我对这个学生的举动仔细分析了一下，发现，他的这种行为是不对的，原因之一是他平时散漫惯了，没人对他进行道德教育，七十多岁的姥姥教育他也是力不从心，原因二是他的这种行为是为了引起大家的注意，正因为他是不受大家欢迎的人，没人愿意跟他交朋友，他才会在课堂上有这种行为。 案例处理结果：下课之后，我把他叫到办公室，针对这件事耐心地给他讲了道理，我说：做为一名学生应该非常明确上课要认真听讲，不搞小动作，这是日常行为规范的要求，每个同学都应该自觉遵守纪律，如果大家都认为某种做法对自己合适就无视课堂纪律，影响老师讲课，影响......>> 问题二：案例分析的论文怎么写具体点 最好有范文 或者 框架 1、论文题目：要求准确、简练、醒目、新颖。 2、目录：目录是论文中主要段落的简表。（短篇论文不必列目录） 3、提要：是文章主要内容的摘录，要求短、精、完整。字数少可几十字，多不超过三百字为宜。 4、关键词或主题词：关键词是从论文的题名、提要和正文中选取出来的，是对表述论文的中心内容有实质意义的词汇。关键词是用作机系统标引论文内容特征的词语，便于信息系统汇集，以供读者检索。 每篇论文一般选取3-8个词汇作为关键词，另起一行，排在“提要”的左下方。 主题词是经过规范化的词，在确定主题词时，要对论文进行主题，依照标引和组配规则转换成主题词表中的规范词语。 5、论文正文： （1）引言：引言又称前言、序言和导言，用在论文的开头。 引言一般要概括地写出作者意图，说明选题的目的和意义, 并指出论文写作的范围。引言要短小精悍、紧扣主题。 〈2）论文正文：正文是论文的主体，正文应包括论点、论据、 论证过程和结论。主体部分包括以下内容： a.提出-论点； b.分析问题-论据和论证； c.解决问题-论证与步骤； d.结论。 6、一篇论文的参考文献是将论文在和写作中可参考或引证的主要文献资料，列于论文的末尾。参考文献应另起一页，标注方式按《GB7714-87文后参考文献著录规则》进行。 中文：标题--作者--出版物信息（版地、版者、版期）：作者--标题--出版物信息所列参考文献的要求是： （1）所列参考文献应是正式出版物，以便读者考证。 （2）所列举的参考文献要标明序号、著作或文章的标题、作者、出版物信息。 问题三：如何撰写案例分析文章 如何撰写案例分析文章 案例分析文章主要是针对特定而典型的事件、问题或工作，运用一定的理论知识和实践经验．对其进行剖析、反思、归纳、总结，进而提炼出经验、教训、对策、建议等而撰写的理论性文本。下面就从几个方面对其撰写方法作些介绍。 一、主要特点 案例分析文章以实际发生的事件为对象，注重对事件发展过程中理论与实际互动关系的分析，注重对事件发展过程中各种因素对最终结果不同影响的研究。它不是用实例来说明理论、图解理论，而是从实际中分析、概括、抽象出理性的认识，并进而举一反三，将其用于对现实问题的观察、思考和分析。 基层党政干部都很熟悉工作总结与探讨型的文章，平时写得较多。如将其与案例分析型文章作一比较，就更容易把握后者的特点：前者是针对某部门一段时期的工作，是个综合的对象，后者是针对某个事件或问题，是单个的对象；前者主要是总结经验，或者说对正面的积极的东西进行总 结，而后者是正反两个方面都可进行分析，可以总结经验也可以分析教训；前者所写的对象一定是自己所从事的工作，或至少是本部门所从事的工作，而后者既可是自己经历过的事件，也可以是别人经历过的事件，甚至是历史事件。 二、基本结构 案例分析文章的基本结构包括标题、案例、思考与分析三大部分。 1．标题 案例分析文章的标题主要分为三大类：一是直接表明中心观点的结论型标题，如《校庆必须虚实结合，以实为主―――我校78周年校庆工作的思考》，直接点明了文章所要表述的观点：学校校庆工作必须虚实结合，实为主。二是表明论述思考对象的对象型标题，如《关于“孙志刚事件”的思考》等．表明了作者要论述的是不久前在广州发生的孙志刚事件。三是点出文章要论述思考的问题型标题，如《校内文流转缓慢原因初探》，提出了要思考的问题：校内公文流转缓慢的原因。 还有些标题属于混合标题，如《从基建部门负责人被查处看加强工程审计的重要性》，既表明了思考的对象也表明了要论述的观点；《从校务公开看依靠教职工办学的思路》．既表明了思考的对象也表明了思考的问题。 2．案例 案例是思考的源头、分析的基础．一个好的案例必须具备以下四个特征：一是典型性。只有典型的案例才能揭示出具有普遍指导意义的规律。何为典型？就是这样的事件并非只在某一个特定环境中才能发生，而是在基本相同的环境下都有可能发生。 二是真实性。实践出真知。我们分折的案例必须是来自实践的真实的事。又有真实的案例才能让分析者获得仿真的实践锻炼，获取经验、提高理论运用水平和实践能力。 三是目的性。案例并不是实践活动的全面并现，不是材料的任意堆积，不需要将案例所涉及事情的方方面面都记下来，而是以要思考的问题为主践，经过去粗取精、去伪存真、去“枝叶”留“主干”的I作而精lc组织的。 四是完整性。有的案例本身就是一个故事，情节不完整，信息不全面，往往会影响案例本身的可读性．乃至丧失案例分析的价值。 3．思考与分析 案例思考是案例分析的开始．案例思考的深度和角度直接决定于案例分析写作者的思维 敏锐力、分析能力、判断能力和创新能力；也决定了案例分析文章写作的质量。案例分析主要包括原因分析、对策建议等内容。在这一部分，作者主要是运用所学的理论知识结合案例材料进行剖析、归纳、总结、提炼，提出对策、建议、措施、方法等，它充分展现作者的逻辑分析能力、思维创新能力、解决问题能力、行政决策能力、文字表达能力等。 三、几种主要的案例分析文章的写作 1．总结型。又可分为成功经验总结型和失败教训总结型。此类案例分析的特征在于针对一个完整具体的案例材料，结合有关理论眷重分析成功或失败的原因。如《创办校区经验总结》一文就指出了......>> 问题四：案例分析类的毕业论文 5分 《法学院本科生毕业论文管理条例补充规定》 一、案例分析类论文写作规范 （一）案例的选取 案例的选取应符合如下条件： 1、典型性，选取的案例能揭示具有普遍指导意义的法学原理； 2、真实性，案例必须是来自真实的审判过程； 3、完整性，保证所选取的案例情节完整, 信息全面。 （二）案例分析方法 1、法律关系分析法，即通过理顺不同的法律关系，确定其要素及变动情况，从而全面的把握案件的性质和当事人的权利义务关系，并在此基础上通过逻辑三段论的适用以准确适用法律，做出正确的判决。 2、请求权基础分析法，即通过考察当事人的请求权主张，探求该请求权的法理基础，从而将小前提归入大前提，最终确定请求权是否能够得到支持的裁判结论。 （三）案例分析内容 案例分析类论文的基本结构应包括标题、案例、思考与分析三大部分。其中思考与分析部分可选取以下内容之一展开。 1、经验总结。针对案例材料，结合其中所涉及的理论要点，分析控、辩、审三方行为的得失。此类案例分析的意义在于由特定案例中总结出一般规律，使撰写者和阅读者获得有益启发。 2、问题对策。如撰写者所选取的案例中包含悬而未决的问题，则可根据相关材料尝试提出解决该问题的途径、方法或措施。此类案例分析的意义在于为同类案件的处理提供可供借鉴的解决方法。 3、问题反思。撰写者可以针对案例材料反映的问题或现象，展开对于现行制度、政策或措施等方面的思考，并在此基础上针对性的提出改进、完善或加强的方法和思路。此类案例分析的意义在于为立法、司法领域提供可供参考的意见。 二、调研报告类论文写作规范 （一）调研报告的选题 撰写调研报告，其选题首先应具备应用性，其次应使选题具有现实意义，最后选题还应具体可行。据此，调研报告选题可以参考以下内容。 1、调研本地某一法律现象的状况，特征，原因及对策； 2、调研某一法律法规在本地的实施状况，效果，问题及对策； 3、调研本地某一具体执法、司法行为的状况，原因及对策等。 （二）调查方案的设计 开始调研工作之前，应首先设计调查方案，调查方案中应包括研究假设、调查对象和调查内容等事项。调查方案的设计可参考以下内容。 1、说明调查课题的目的和意义； 2、说明调查的内容； 3、说明调查范围和方法、时间和地点、调查对象； 4、说明抽样方案； 5、确定调查的时间进度。 （三）调查提纲和实施方案 开展调研之前，要制定调查提纲以及相应的实施方案。调查提纲要详细具体，方便操作，具体要求如下。 1、保证实事求是； 2、注意定性和定量研究的适用范围； 3、按照一定的程序和方法进行。 （四）调研方法 在确定调研主题后，撰稿人应结合调查对象、调研目的和范围，选取恰当可行的调查方法，以确保调查活动的顺利开展。常见的调查方法包括： 1、典型调查法； 2、抽样调查法； 3、问卷调查法； 4、访谈法； 5、其他，包括观察法、实验法和普查法等。 问题五：如何写案例论文 去学校图书馆的电脑找，一般学校都有专用软件的 问题六：论文的格式，论文案例怎么写呢？ 论文写作，先不说内容，首先格式要正确，一篇完整的论文，题目，摘要（中英文），目录，正文（引言，正文，结语），致谢，参考文献。规定的格式，字体，段落，页眉页脚，开始写之前，都得清楚的，你的论文算是写好了五分之一。 然后，选题，你的题目时间宽裕，那就好好考虑，选一个你思考最成熟的，可以比较多的阅读相关的参考文献，从里面获得思路，确定一个模板性质的东西，照着来，写出自己的东西。如果时间紧急，那就随便找一个参考文献，然后用和这个参考文献相关的文献，拼出一篇，再改改。 正文，语言必须是学术的语言。一定先列好提纲，这就是框定每一部分些什么，保证内容不乱，将内容放进去，写好了就。 参考文献去中国知网搜索，校园网免费下载。 不懂可追问 合适请采纳 给你一份，更详细回答见附件，手机可能看不到，得电脑上网看 供参考 问题七：研究生论文是案例分析好写 还是实证分析 案例分析是感性的，它是通过实际事例，分析问题、通过现象看本质，再解决问题、得到推广到其他案例上后的一般解决方法。通过特殊事例寻求共同性，来下结论。它的特点是与实际相结合，可操作性大。但逻辑上不够严谨，理论支持不足。 实证研究是理性的，它是通过反复实验、论证，得到结论。它的特点是逻辑严谨。但很可能脱离实际，可操作性比着案例分析来的小。 一般来说需要两种方法相结合来分析问题，这样能够通过理论框架得到理论支持，又具有很强的可操作性。 案例分析就是通过对一个含有问题在内的具体教育情境的描述，或通过对某一教学情境的描述或录像回放，引导教师对这个特殊情境进行讨论的一种校本研究方法。 案例分析是专业技术学习和业务培训中的重要内容。在现代管理原理与知识的学习过程中，对一些典型案例进行分析是促进学习和提高教学的有效方法。 实证研究 英文对照 实证研究指研究者亲自收集观察资料，为提出理论假设或检验理论假设而展开的研究。实证研究具有鲜明的直接经验特征。 实证主义所推崇的基本原则是科学结论的客观性和普遍性，强调知识必须建立在观察和实验的经验事实上，通过经验观察的数据和实验研究的手段来揭示一般结论，并且要求这种结论在同一条件下具有可证性。根据以上原则，实证性研究方法可以概括为通过对研究对象大量的观察、实验和调查，获取客观材料，从个别到一般，归纳出事物的本质属性和发展规律的一种研究方法。 实证性研究的产生：作为一种研究范式，产生于培根的经验哲学和牛顿――伽利略的自然科学研究。法国哲学家孔多塞（1743-1794）、圣西门（1760-1825）、孔德（1798-1857）倡导将自然科学实证的精神贯彻于社会现象研究之中，他们主张从经验入手，采用程序化、操作化和定量分析的手段，使社会现象的研究达到精细化和准确化的水平。孔德1830到1842年《实证哲学教程》六卷本的出版，揭开了实证主义运动的序幕，在西方哲学史上形成实证主义思潮。 实证研究方法包括观察法、谈话法、测验法、个案法、实验法 （1）观察法：研究者直接观察他人的行为，并把观察结果按时间顺序系统地记录下来，这种研究方法就叫观察法。 （自然观察与实验室观察；参与观察与非参与观察） （2）谈话法：是研究者通过与对象面对面的交谈，在口头信息沟通的过程中了解对象心理状态的方法。 （分为有组织与无组织谈话两种。须注意：一是目标明确。二是讲究方式。三是注意利用“居家优势”。四是尽量做到言简意赅。） （3）测验法：是指通过各种标准化的心理测量量表对被试者进行测验，以评定和了解被试者心理特点的方法。 （问卷测试，操作测验和投射测验） （4）个案法：对某一个体、群体或组织在较长时间里连续进行调查、了解、收集全面的资料，从而研究其心理发展变化的全过程，这种方法称为个案法（个案研究）。 （5）实验法：研究者在严密控制的环境条件下有目的地给被试者一定的 *** 以引发其某种心理反应，并加以研究的方法称为实验法。（实验室实验和现场实验两种） 个人觉得研究生论文还是实证分析为好，更具说服力。 问题八：经济学论文案例分析怎么写？ 给你个样本：1、变现能力比率变现能力是企业产生现金的能力，它取决于可以在近期转变为现金的流动资产的多少。（1）流动比率公式：流动比率=流动资产合计/流动负债合计企业设置的标准值：2意义：体现企业的偿还短期债务的能力。流动资产越多，短期债务越少，则流动比率越大，企业的短期偿债能力越强。分析提示：低于正常值，企业的短期偿债风险较大。一般情况下，营业周期、流动资产中的应收账款数额和存货的周转速度是影响流动比率的主要因素。（2）速动比率公式：速动比率=（流动资产合计-存货）/流动负债合计保守速动比率=（货币资金+短期投资+应收票据+应收账款净额）/流动负债企业设置的标准值：1意义：比流动比率更能体现企业的偿还短期债务的能力。因为流动资产中，尚包括变现速度较慢且可能已贬值的存货，因此将流动资产扣除存货再与流动负债对比，以衡量企业的短期偿债能力。分析提示：低于1的速动比率通常被认为是短期偿债能力偏低。影响速动比率的可信性的重要因素是应收账款的变现能力，账面上的应收账款不一定都能变现，也不一定非常可靠。变现能力分析总提示：（1）增加变现能力的因素：可以动用的银行贷款指标；准备很快变现的长期资产；偿债能力的声誉。（2）减弱变现能力的因素：未作记录的或有负债；担保责任引起的或有负债。2、资产管理比率（1）存货周转率公式：存货周转率=产品销售成本/[（期初存货+期末存货）/2]企业设置的标准值：3意义：存货的周转率是存货周转速度的主要指标。提高存货周转率，缩短营业周期，可以提高企业的变现能力。分析提示：存货周转速度反映存货管理水平，存货周转率越高，存货的占用水平越低，流动性越强，存货转换为现金或应收账款的速度越快。它不仅影响企业的短期偿债能力，也是整个企业管理的重要内容。（2）存货周转天数公式：存货周转天数=360/存货周转率=[360*（期初存货+期末存货）/2]/产品销售成本企业设置的标准值：120意义：企业购入存货、投入生产到销售出去所需要的天数。提高存货周转率，缩短营业周期，可以提高企业的变现能力。分析提示：存货周转速度反映存货管理水平，存货周转速度越快，存货的占用水平越低，流动性越强，存货转换为现金或应收账款的速度越快。它不仅影响企业的短期偿债能力，也是整个企业管理的重要内容。（3）应收账款周转率定义：指定的分析期间内应收账款转为现金的平均次数。公式：应收账款周转率=销售收入/[（期初应收账款+期末应收账款）/2]企业设置的标准值：3意义：应收账款周转率越高，说明其收回越快。反之，说明营运资金过多呆滞在应收账款上，影响正常资金周转及偿债能力。分析提示：应收账款周转率，要与企业的经营方式结合考虑。以下几种情况使用该指标不能反映实际情况：第一，季节性经营的企业；第二，大量使用分期收款结算方式；第三，大量使用现金结算的销售；第四，年末大量销售或年末销售大幅度下降。（4）应收账款周转天数定义：表示企业从取得应收账款的权利到收回款项、转换为现金所需要的时间。公式：应收账款周转天数=360/应收账款周转率=（期初应收账款+期末应收账款）/2]/产品销售收入企业设置的标准值：100意义：应收账款周转率越高，说明其收回越快。反之，说明营运资金过多呆滞在应收账款上，影响正常资金周转及偿债能力。分析提示：应......>> 问题九：案例类研究论文有什么特点？ 1.目的性：案例的写作可以体现出理论与实践的有机结合，有利于培养学生运用所学的理论分析实际问题、解决实际问题的能力。 2.客观性：案例是基于事实的，是对实际发生的事情的记录和描述，不能凭空杜撰与虚构，也不能掺杂有案例写作者个人的主观判断或主观臆想。 3.相关性：尽管案例是对管理情境的描述，但不是随意的描述，它与管理类课程所涉及的理论相关，就是说，案例必须能说明某个管理问题，不能单纯描述环境，更不能写成与管理无关的事实的堆积。这就要求写作案例的同学必须熟悉有关理论，学过相关的课程，以便能运用相关理论对事实、情境等进行分析和决策。 4.拟真性：案例十分接近真实情况，可以说，实际是什么样子，案例写出来就是什么样子，在案例中，信息都是以半成品状态提供的，而不是“完备清楚、井然有序、一目了然”的，一些数据、素材需要读者做一定的加工、推导和分析；案例中还可以包含有一定的无关信息；而且，有些决策所必需的信息可能又是不完备的。总之，高度的拟真性才能使读者思考、分析、判断、比较、决策。这也正是案例的优点。 5.灵活性：案例在写作形式上是灵活的，可以按照事实发生的时间顺序写，也可以按照中心下面的分中心设置小标题写；在内容的表现手法上也是灵活的，可以有白描、叙述，也可以有对话、争论，还可以有数据、表格、公式。总之，只要是为了说明中心和主题，写作形式和表现手法可以不拘一格。这也是为什么案例这种形式尤其适用于有丰富实践经验的学生来写作。
质性研究定义为：以研究者作为研究工具，在自然情境下采用多种资料收集方法，对社会现象进行整体性研究，主要使用归纳法分析资料和形成理论，通过与研究对象互动对其行为和意义建构获得解释性理解的一种活动。
一、质性研究是在自然情境下，研究者与被研究者直接接触，通过面对面的交往，实地考察被研究者的日常生活状态和过程。
质性研究可以了解被研究者所处的环境以及环境对他们产生的影响。自然探究的传统要求研究者注重社会现象的整体性和关系性。在对一个事件进行考察时，不仅要了解事件本身，而且要了解事件发生和变化时的社会文化背景以及对该实践与其他事件之间的联系。
二、质性研究就是一种“情境中”的研究。质性研究的特点决定了这是一种非常适合教育领域的研究。
质性研究的主要目的是对被研究者的个人经验和意义建构作解释性理解，从他们的角度理解他们的行为及其意义解释。由于理解是双方互动的结果，研究者需要对自己的“前设”和“偏见”进行反省，了解自己与对方达到理解的机制和过程。
质性研究方法如下：扎根理论、现象学、认识论、批判理论、女性主义、个案研究、实地勘察调查法、参与观察法、视觉分析和论述分析。质性研究，是一种在社会科学及教育学领域常使用的研究方法，通常是相对量化研究而言。
研究者参与到自然情境之中，而非人工控制的实验环境，充分地收集资料，对社会现象进行整体性的探究，采用归纳而非演绎的思路来分析资料和形成理论，通过与研究对象的实际互动来理解他们的行为。
质的研究与量的研究是社会科学研究领域的两大范式。质性研究包含但不限于民族志研究，人类学研究，论述分析，访谈研究等。质性研究注重人与人之间的意义理解、交互影响、生活经历和现场情景，在自然状态中获得整体理解的研究态度和方式。
质性研究以描述的方式实现意义的理解，根本的问题，在近百年的历史发展中形成与思辨的研究、科学的研究不同研究传统，具有了独特的研究风格和特色。
参考资料来源：百度百科——质性研究
一、质性研究方法的定义及特点“质性研究”这个词在台湾、港、澳地区用得比较多，在大陆有的称其为“质的研究”、“质化研究”；还有的为将其与定性研究、定量研究相比较，称为“定质研究”。1.质性研究的定义所谓质性研究，就是“以研究者本人为研究工具、在自然情境下采用多种资料收集方法对社会现象进行整体性探究、使用归纳法分析资料和形成理论、通过与研究对象互动对其行为和意义建构获得解释性理解的一种活动”。 2.质性研究的特点：1) 自然主义的探究传统质性研究是在自然情境下，研究者与被研究者直接接触，通过面对面的交往，实地考察被研究者的日常生活状态和过程，了解被研究者所处的环境以及环境对他们产生的影响。自然探究的传统要求研究者注重社会现象的整体性和关系性。在对一个事件进行考察时，不仅要了解事件本身，而且要了解事件发生和变化时的社会文化背景以及对该实践与其他事件之间的联系。2) 对意义的“解释性理解”质性研究的主要目的是对被研究者的个人经验和意义建构作“解释性理解”，从他们的角度理解他们的行为及其意义解释。由于理解是双方互动的结果，研究者需要对自己的“前设”和“偏见”进行反省，了解自己与对方达到理解的机制和过程。3) 研究是一个演化的过程随着实际情况的变化，研究者要不断调整自己的研究设计，收集和分析资料的方法，建构理论的方式。因此对研究的过程必须加以细致的反省和报道。4) 使用归纳法，自下而上分析资料质性研究中的资料分析主要采纳归纳的方法，自下而上在资料的基础上建立分析类别和理论假设，然后通过相关检验得到充实和系统化。因此，“质性研究”的结果只适用于特定的情境和条件，不能推广到样本之外。5) 重视研究关系由于注重解释性理解，质性研究对研究者与被研究者之间的关系非常重视，特别是伦理道德问题。研究者必须事先征求被研究者的同意，对他们所提供的信息严格保密，与他们保持良好的关系，并合理回报他们所给予的帮助。 “质性研究”就是一种“情境中”的研究。质性研究的特点决定了这是一种非常适合教育领域的研究。如何选择研究的方法从实际操作的层面看，研究方法主要由如下几个方面组成：进入现场的方式、收集资料的方法、整理和分析资料的方法、建构理论的方式、研究结果的成文方式。
质性研究是以研究者本人作为研究工具，在自然情境下，采用多种资料收集方法（访谈、观察、实物分析），对研究现象进行深入的整体性探究，从原始资料中形成结论和理论，通过与研究对象互动，对其行为和意义建构获得解释性理解的一种活动。研究步骤1、确定研究现象，聚焦研究问题，明确研究目的2、文献综述，反思自我经验3、选择研究对象，探讨研究关系4、选择研究方法5、进入研究现场，收集资料6、分析资料，建构理论7、写研究报告8、质量检测（效度、信度、推广度、伦理问题）
量化研究：可以控制自变量和因变量，探讨因果关系或相关关系缺点：实验室操作可能与真实情况不符合，只用数据说明一切缺乏对心理深度内省资料的探测质化研究：用大量的观察，访谈和描述来分析一个人的心理现象，与真实情况较为符合，缺点：时间长，耗时长，可能被试缺失，样本量一般小，缺乏外部信度。
啊三等奖啊大好大好大乐
笨蛋，量化分析就是定量分析，答案自己找。 赶紧给分，有什么不懂的找郑老师方老师都可以。。什么是定量研究？ 定量研究一般是为了对特定研究对象的总体得出统计结果而进行的。定性研究具有探索性、诊断性和预测性等特点，它并不追求精确的结论，而只是了解问题之所在，摸清情况，得出感性认识。定性研究的主要方法包括： 与几个人面谈的小组访问，要求详细回答的深度访问，以及各种投影技术等。在定量研究中，信息都是用某种数字来表示的。在对这些数字进行处理、分析时，首先要明确这些信息资料是依据何种尺度进行测定、加工的，史蒂文斯（S. S. Stevens）将尺度分为四种类型，即名义尺度、顺序尺度、间距尺度和比例尺度。 [编辑]定量研究的四种测定尺度及特征 名义尺度所使用的数值，用于表现它是否属于同一个人或物。 顺序尺度所使用的数值的大小，是与研究对象的特定顺序相对应的。例如，给社会阶层中的上上层、中上层、中层、中下层、下下层等分别标为“5、4、3、2、1”或者“3、、2、、1”就属于这一类。只是其中表示上上层的5与表示中上层的4的差距，和表示中上层的4与表示中层的3的差距， 并不一定是相等的。5、4、3 等是任意加上去的符号，如果记为 100、50、10 也无妨。 间距尺度所使用的数值，不仅表示测定对象所具有的量的多少，还表示它们大小的程度即间隔的大小。不过，这种尺度中的原点可以是任意设定的，但并不意味着该事物的量为“无”。例如，O°C 为绝对温度 273°K，华氏32°F。 名义尺度和顺序尺度的数值不能进行加减乘除，但间距尺度的数值是可以进行加减运算的。然而，由于原点是任意设定的，所以不能进行乘除运算。例如，5℃和 10℃之间的差，可以说与15℃和20℃之间的差是相同的， 都是5°C。但不能说 20℃就是比5℃高4倍的温度。 比例尺度的意义是绝对的，即它有着含义为“无”量的原点0。长度、重量、时间等都是比例尺度测定的范围。比例尺度测定值的差和比都是可以比较的。例如：5分钟与10 分钟之间的差和10分钟与15分钟之间的差都是5 分钟，10 分钟是2分钟的5倍。比例尺度可以进行加减乘除运算。 下表是以上四种尺度的特征汇总表。在市场营销研究中，很多内容或研究项目都不具备比例尺度或间距尺度的条件，应注意在处理这些问题时，不要出现失误。 四种测定尺度及其特征 尺度 允许的变量转换 允许的四则运算 允许的统计计算 在市场营销中的应用举例 名义 y=f(x)f(x)为对应 —— 百分比排列顺序卡方测定 给属于特定群体的事物编号（男女、职业、商店种类、产品种类、品牌、销售区域等） 顺序 y=f(x)f(x)只增加 —— 中位数百分位顺序相关符号测定集合测定 对产品、企业的意见、态度（非常好、好、不好说、坏、非常坏），比较几种品牌的喜好程度，购买者的社会阶层等 间距 y=a+bxB>0 加减 范围算术平均均差标准差t-检验 F-检验 利用五等级法、七等级法测对产品或企业的意见、态度。 比例 y=axa>0 加减乘除 几何平均调和平均变动系数 消费者的年龄、收入、顾客量、销售数量，销售金额 [编辑]定性研究与定量研究的区别定性研究（qualitativeresearch）和定量研究（quantitativeresearch）的根本性区别有三点： 首先，两种方法所依赖的哲学体系（philosophyofreality）有所不同。作为定量研究，其对象是客观的、独立于研究者之外的某种客观存在物；而作为定性研究，其研究对象与研究者之间的关系十分密切，研究对象被研究者赋予主观色彩，成为研究过程的有机组成部分。定量研究者认为，其研究对象可以像解剖麻雀一样被分成几个部分，通过这些组成部分的观察可以获得整体的认识。而定性研究者则认为，研究对象是不可分的有机整体，因而他们检视的是全部和整个过程。 第二，两种研究方法在对人本身的认识上有所差异。量化研究者认为，所有人基本上都是相似的；而定性研究者则强调人的个性和人与人之间的差异，进而认为很难将人类简单地划归为几个类别。 第三，定量研究者的目的在于发现人类行为的一般规律，并对各种环境中的事物作出带有普遍性的解释；与此相反，定性研究则试图对特定情况或事物作特别的解释。换言之，定量研究致力于拓展广度，而定性研究则试图发掘深度。 由于方法论上的不同取向，导致了在实际应用中定量方法与定性方法明显的差别。这主要体现在如下几个方面： 1、研究者的角色定位（roleoftheresearch）。定量研究者力求客观，脱离资料分析。定性研究者则是资料分析的一部分。对后者而言，没有研究者的积极参与，资料就不存在。 2、研究设计（design）。定量研究中的设计在研究开始前就已确定。定性研究中的计划则随着研究的进行而不断发展，并可加以调整和修改。 3、研究环境（setting）。定量研究运用实验方法，尽可能地控制变数。定性研究则在实地和自然环境中进行，力求了解事物在常态下的发展变化，并不控制外在变数。 4、测量工具（measurement）。定量研究中，测量工具相对独立于研究者之外，事实上研究者不一定亲自从事资料筹集工作。而在定性研究中，研究者本身就是测量工具，任何人都代替不了他。 5、理论建构（theorybuilding）。定量研究的目的在于检验理论的正确性，最终结果是支持或者反对假设。定性研究的理论则是研究过程的一部分，是“资料分析的结果”（datadriven）。
大家都知道，AI (神经网络) 连加减法这样的简单算术都做不好：可现在，AI已经懂得微积分，把魔爪伸向你最爱的高数了。 它不光会求不定积分：还能解常微分方程：一阶二阶都可以。这是Facebook发表的新模型，1秒给出的答案，超越了Mathematica和Matlab这两只付费数学软件30秒的成绩。 团队说，这是Seq2Seq和Transformer搭配食用的结果。 用自然语言处理 (NLP) 的方法来理解数学，果然行得通。 这项成果，已经在推特上获得了1700赞。许多小伙伴表示惊奇，比如： “感谢你们！在我原本的想象中，这完全是不可能的！”而且，据说算法很快就要开源了：到时候让付费软件怎么办？巨大数据集的生成姿势要训练模型做微积分题目，最重要的前提就是要有大大大的数据集。 这里有，积分数据集和常微分方程数据集的制造方法：函数，和它的积分首先，就是要做出“一个函数&它的微分”这样的数据对。团队用了三种方法： 第一种是正向生成 (Fwd) ，指生成随机函数 (最多n个运算符) ，再用现成的工具求积分。把工具求不出的函数扔掉。 第二种是反向生成 (Bwd) ，指生成随机函数，再对函数求导。填补了第一种方法收集不到的一些函数，因为就算工具求不出积分，也一定可以求导。 第三种是用了分部积分的反向生成 (Ibp) 。前面的反向生成有个问题，就是不太可能覆盖到f(x)=x3sin(x)的积分： F(x)=-x3cos(x)+3x2sin(x)+6xcos(x)-6sin(x) 因为这个函数太长了，随机生成很难做到。 另外，反向生成的产物，大多会是函数的积分比函数要短，正向生成则相反。 为了解决这个问题，团队用了分部积分：生成两个随机函数F和G，分别算出导数f和g。 如果fG已经出现在前两种方法得到的训练集里，它的积分就是已知，可以用来求出Fg： ∫Fg=FG-∫fG 反过来也可以，如果Fg已经在训练集里，就用它的积分求出fG。 每求出一个新函数的积分，就把它加入训练集。 如果fG和Fg都不在训练集里，就重新生成一对F和G。 如此一来，不借助外部的积分工具，也能轻松得到x10sin(x)这样的函数了。一阶常微分方程，和它的解从一个二元函数F(x,y)说起。 有个方程F(x,y)=c，可对y求解得到y=f(x,c)。就是说有一个二元函数f，对任意x和c都满足：再对x求导，就得到一个微分方程：fc表示从x到f(x,c)的映射，也就是这个微分方程的解。 这样，对于任何的常数c，fc都是一阶微分方程的解。 把fc替换回y，就有了整洁的微分方程：这样一来，想做出“一阶常微分方程&解”的成对数据集，只要生成一个f(x,c)，对c有解的那种，再找出它满足的微分方程F就可以了，比如：二阶常微分方程，和它的解二阶的原理，是从一阶那里扩展来的，只要把f(x,c)变成f(x,c1,c2) ，对c2有解。 微分方程F要满足：把它对x求导，会得到：fc1,c2表示，从x到f(x,c1,c2)的映射。 如果这个方程对c1有解，就可以推出另外一个三元函数G，它对任意x都满足：再对x求导，就会得到：最后，整理出清爽的微分方程：它的解就是fc1,c2。 至于生成过程，举个例子：现在，求积分和求解微分方程两个训练集都有了。那么问题也来了，AI要怎么理解这些复杂的式子，然后学会求解方法呢？将数学视作自然语言积分方程和微分方程，都可以视作将一个表达式转换为另一个表达式，研究人员认为，这是机器翻译的一个特殊实例，可以用NLP的方法来解决。 第一步，是将数学表达式以树的形式表示。 运算符和函数为内部节点，数字、常数和变量等为叶子节点。 比如 3x^2 + cos(2x) - 1 就可以表示为：再举一个复杂一点的例子，这样一个偏微分表达式：用树的形式表示，就是：采用树的形式，就能消除运算顺序的歧义，照顾优先级和关联性，并且省去了括号。在没有空格、标点符号、多余的括号这样的无意义符号的情况下，不同的表达式会生成不同的树。表达式和树之间是一一对应的。 第二步，引入seq2seq模型。 seq2seq模型具有两种重要特性： 输入和输出序列都可以具有任意长度，并且长度可以不同。 输入序列和输出序列中的字词不需要一一对应。 因此，seq2seq模型非常适合求解微积分的问题。 使用seq2seq模型生成树，首先，要将树映射到序列。 使用前缀表示法，将每个父节点写在其子节点之前，从左至右列出。 比如 2 + 3 * (5 + 2)，表示为树是：表示为序列就是 [+ 2 * 3 + 5 2]。 树和前缀序列之间也是一一映射的。 第三步，生成随机表达式。 要创建训练数据，就需要生成随机数学表达式。前文已经介绍了数据集的生成策略，这里着重讲一下生成随机表达式的算法。 使用n个内部节点对表达式进行统一采样并非易事。比如递归这样的方法，就会倾向于生成深树而非宽树，偏左树而非偏右树，实际上是无法以相同的概率生成不同种类的树的。 所以，以随机二叉树为例，具体的方法是：从一个空的根节点开始，在每一步中确定下一个内部节点在空节点中的位置。重复进行直到所有内部节点都被分配为止。不过，在通常情况下，数学表达式树不一定是二叉树，内部节点可能只有1个子节点。如此，就要考虑根节点和下一内部节点参数数量的二维概率分布，记作 L(e,n)。接下来，就是对随机树进行采样，从可能的运算符和整数、变量、常量列表中随机选择内部节点及叶子节点来对树进行“装饰”。 最后，计算表达式的数量。 经由前面的步骤，可以看出，表达式实际上是由一组有限的变量、常量、整数和一系列运算符组成的。 于是，问题可以概括成： 最多包含n个内部节点的树 一组p1个一元运算符（如cos，sin，exp，log） 一组p2个二进制运算符（如+，-，×，pow） 一组L个叶子值，其中包含变量（如x，y，z），常量（如e，π），整数（如 {-10，…，10}） 如果p1 = 0，则表达式用二叉树表示。 这样，具有n个内部节点的二叉树恰好具有n + 1个叶子节点。每个节点和叶子可以分别取p1和L个不同的值。 具有n个二进制运算符的表达式数量就可以表示为：如果p1 > 0，表达式数量则为：可以观察到，叶子节点和二元运算符的数量会明显影响问题空间的大小。△不同数目运算符和叶子节点的表达式数量胜过商业软件实验中，研究人员训练seq2seq模型预测给定问题的解决方案。采用的模型，是8个注意力头（attention head），6层，512维的Transformer模型。 研究人员在一个拥有5000个方程的数据集中，对模型求解微积分方程的准确率进行了评估。 结果表明，对于微分方程，波束搜索解码能大大提高模型的准确率。而与最先进的商业科学计算软件相比，新模型不仅更快，准确率也更高。在包含500个方程的测试集上，商业软件中表现最好的是Mathematica。 比如，在一阶微分方程中，与使用贪婪搜索解码算法（集束大小为1）的新模型相比，Mathematica不落下风，但新方法通常1秒以内就能解完方程，Mathematica的解题时间要长的多（限制时间30s，若超过30s则视作没有得到解）。而当新方法进行大小为50的波束搜索时，模型准确率就从提升到了97%，远胜于Mathematica（） 并且，在某一些Mathematica和Matlab无力解决的问题上，新模型都给出了有效解。△商业科学计算软件没有找到解的方程邀请AI参加IMO这个会解微积分的AI一登场，就吸引了众多网友的目光，引发热烈讨论。网友们纷纷称赞：鹅妹子嘤。 有网友这样说道： 这篇论文超级有趣的地方在于，它有可能解决复杂度比积分要高得高得高得多的问题。还有网友认为，这项研究太酷了，该模型能够归纳和整合一些sympy无法实现的功能。不过，也有网友认为，在与Mathematica的对比上，研究人员的实验设定显得不够严谨。 默认设置下，Mathematica是在复数域中进行计算的，这会增加其操作的难度。但作者把包含复数系数的表达式视作“无效”。所以他们在使用Mathematica的时候将设置调整为实数域了？我很好奇Mathematica是否可以解决该系统无法解决的问题。 30s的限制时间对于计算机代数系统有点武断了。但总之，面对越来越机智的AI，已经有人发起了挑战赛，邀请AI挑战IMO金牌。Facebook AI研究院出品 这篇论文有两位共同一作。 Guillaume Lample，来自法国布雷斯特，是Facebook AI研究院、皮埃尔和玛丽·居里大学在读博士。他曾于巴黎综合理工学院和CMU分别获得数学与计算机科学和人工智能硕士学位。 2014年进入Facebook实习。 Franois Charton，Facebook AI研究院的客座企业家（Visiting entrepreneur），主要研究方向是数学和因果关系。传送门 ————编辑 ∑Gemini来源：新浪科技
AI技术的智能模型的训练模式由之前的大炼模式逐渐变成炼大的模式；参数量模式在不断增加，探索的四个层次等等内容都有抄袭。
2022年4月，一起AI界的学术不端事件可谓是“引爆 ”了整个学术圈。涉及到的100位作者，无一不是业内大佬。 谷歌大脑（Google Brain）团队著名科学家Nicholas Carlini 发表的一篇博客中指控：由北京智源人工智能研究院团队牵头，刊登在论文预印网站Arxiv的一篇中国学术综述论文《关于“大模型”的路线图》（“A Roadmap for Big Model”）一文涉嫌严重抄袭。 Nicholas Carlini在博客文章中则详细列举了上述中国团队论文存在大段抄袭其他论文的嫌疑，证据是大规模的文本重叠，疑似被剽窃的论文也包括他更早发布的《去重训练数据使语言模型更好》（Deduplicating Training Data Makes Language Models Better），部分内容一模一样。讽刺的是，后者这篇被抄袭的论文，研究的主题正是数据去重和查重。 资料显示，北京智源人工智能研究院为依托北京大学、清华大学、中国科学院、百度、小米、字节跳动、美团点评、旷视科技等北京人工智能领域优势单位共建的新型研究机构。 这一篇本意尽可能涵盖国内外关于该领域所有重要文献的综述报告，由智源研究院牵头，负责框架设计和稿件汇总，并邀请国内外100位科研人员分别撰写16篇独立的专题文章，每篇文章分别邀请一组作者撰写并单独署名，共200页。 值得注意的是，联名撰写的这近一百来位作者，分别来自清华、北大、上海交大等顶级名校，及腾讯、华为、京东、字节跳动等互联网大厂。 随后，北京智源人工智能研究院在其官网发布了关于“A Roadmap for Big Model”综述报告涉嫌抄袭的致歉信，确认部分文章存在问题后，已启动独立审查，并进行相关追责。不过不过，Carlini同时也指出，涉嫌抄袭的可能只有小部分作者，在尚未明确多名作者的具体责任前应理性看待，。而且智源研究院决定立即从报告中删除相应内容，并且对报告修订版提交arXiv进行更新。目前已通知所有文章的作者对所有内容进行全面审查，后续将严格审核后再发布新版本。 智源研究院表示，将深刻吸取教训，整改科研管理和论文发表流程，并进一步完善制度管理。 这件事在知乎讨论也从第一天最初的几万浏览量，飞涨到了现在的600多万。 对此，我们可以引用知乎用户、伦敦玛丽皇后大学学子“谢圜不是真名 ”的一句话来进行总结：“ 学术声誉的建立是一辈子的事情，然而要推倒只需要一瞬间。”希望通过更加严格的审核机制和更加明确的惩戒措施，加强学风教育，防范同类事件的再次发生。
扇形面积 S = (1/2)αR^2, 当 α 减少 30', dα = ° = -π/360, dS = (1/2)R^2dα = -(1/2)100^2 · π/360 = 平方厘米扇形面积减少约 平方厘米；当 R 增加 1 厘米, dR = 1 dS = αRdR = 100 · 1 · 60π/180 = 平方厘米扇形面积增加约 平方厘米。