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学好数理化，走遍天下都不怕。写好数学论文的前提是需要有拟定一个优秀的数学论文题目，有哪些比较优秀的数学论文题目呢？下面我给大家带来2022最新数学方向 毕业 论文题目有哪些，希望能帮助到大家!
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中学数学论文题目
1、用面积思想 方法 解题
2、向量空间与矩阵
3、向量空间与等价关系
4、代数中美学思想新探
5、谈在数学中数学情景的创设
6、数学 创新思维 及其培养
7、用函数奇偶性解题
8、用方程思想方法解题
9、用数形结合思想方法解题
10、浅谈数学教学中的幽默风趣
11、中学数学教学与女中学生发展
12、论代数中同构思想在解题中的应用
13、论教师的人格魅力
14、论农村中小学数学 教育
15、论师范院校数学教育
16、数学在母校的发展
17、数学学习兴趣的激发和培养
18、谈新课程理念下的数学教师角色的转变
19、数学新课程教材教学探索
20、利用函数单调性解题
21、数学毕业论文题目汇总
22、浅谈中学数学教学中学生能力的培养
23、变异思维与学生的创新精神
24、试论数学中的美学
25、数学课堂中的提问艺术
26、不等式的证明方法
27、数列问题研究
28、复数方程的解法
29、函数最值方法研究
30、图象法在中学数学中的应用
31、近年来高考命题研究
32、边数最少的自然图的构造
33、向量线性相关性讨论
34、组合数学在中学数学中的应用
35、函数最值研究
36、中学数学符号浅谈
37、论数学交流能力培养(数学语言、图形、 符号等)
38、探影响解决数学问题的心理因素
39、数学后进学生的心理分析
40、生活中处处有数学
41、数学毕业论文题目汇总
42、生活中的数学
43、欧几里得第五公设产生背景及对数学发展影响
44、略谈我国古代的数学成就
45、论数学史的教育价值
46、课程改革与数学教师
47、数学差生非智力因素的分析及对策
48、高考应用问题研究
49、“数形结合”思想在竞赛中的应用
50、浅谈数学的 文化 价值
51、浅谈数学中的对称美
52、三阶幻方性质的探究
53、试谈数学竞赛中的对称性
54、学竞赛中的信息型问题探究
55、柯西不等式分析
56、中国剩余定理应用
57、不定方程的研究
58、一些数学思维方法的证明
59、分类讨论思想在中学数学中的应用
60、生活数学文化分析
数学研究生论文题目推荐
1、混杂随机时滞微分方程的稳定性与可控性
2、多目标单元构建技术在圆锯片生产企业的应用研究
3、基于区间直觉模糊集的多属性群决策研究
4、排队论在交通控制系统中的应用研究
5、若干类新形式的预条件迭代法的收敛性研究
6、高职微积分教学引入数学文化的实践研究
7、分数阶微分方程的Hyers-Ulam稳定性
8、三维面板数据模型的序列相关检验
9、半参数近似因子模型中的高维协方差矩阵估计
10、高职院校高等数学教学改革研究
11、若干模型的分位数变量选择
12、若干变点模型的 经验 似然推断
13、基于Navier-Stokes方程的图像处理与应用研究
14、基于ESMD方法的模态统计特征研究
15、基于复杂网络的影响力节点识别算法的研究
16、基于不确定信息一致性及相关问题研究
17、基于奇异值及重组信任矩阵的协同过滤推荐算法的研究
18、广义时变脉冲系统的时域控制
19、正六边形铺砌上H-三角形边界H-点数的研究
20、外来物种入侵的广义生物经济系统建模与控制
21、具有较少顶点个数的有限群元阶素图
22、基于支持向量机的混合时间序列模型的研究与应用
23、基于Copula函数的某些金融风险的研究
24、基于智能算法的时间序列预测方法研究
25、基于Copula函数的非寿险多元索赔准备金评估方法的研究
26、具有五个顶点的共轭类类长图
27、刚体系统的优化方法数值模拟
28、基于差分进化算法的多准则决策问题研究
29、广义切换系统的指数稳定与H_∞控制问题研究
30、基于神经网络的混沌时间序列研究与应用
31、具有较少顶点的共轭类长素图
32、两类共扰食饵-捕食者模型的动力学行为分析
33、复杂网络社团划分及城市公交网络研究
34、在线核极限学习机的改进与应用研究
35、共振微分方程边值问题正解存在性的研究
36、几类非线性离散系统的自适应控制算法设计
37、数据维数约简及分类算法研究
38、几类非线性不确定系统的自适应模糊控制研究
39、区间二型TSK模糊逻辑系统的混合学习算法的研究
40、基于节点调用关系的软件执行网络结构特征分析
41、基于复杂网络的软件网络关键节点挖掘算法研究
42、圈图谱半径问题研究
43、非线性状态约束系统的自适应控制方法研究
44、多维power-normal分布及其参数估计问题的研究
45、旋流式系统的混沌仿真及其控制与同步研究
46、具有可选服务的M/M/1排队系统驱动的流模型
47、动力系统的混沌反控制与同步研究
48、载流矩形薄板在磁场中的随机分岔
49、广义马尔科夫跳变系统的稳定性分析与鲁棒控制
50、带有非线性功能响应函数的食饵-捕食系统的研究
51、基于观测器的饱和时滞广义系统的鲁棒控制
52、高职数学课程培养学生关键技能的研究
53、基于生存分析和似然理论的数控机床可靠性评估方法研究
54、面向不完全数据的疲劳可靠性分析方法研究
55、带平方根俘获率的可变生物种群模型的稳定性研究
56、一类非线性分数阶动力系统混沌同步控制研究
57、带有不耐烦顾客的M/M/m排队系统的顾客损失率
58、小波方法求解三类变分数阶微积分问题研究
59、乘积空间上拓扑度和不动点指数的计算及其应用
60、浓度对流扩散方程高精度并行格式的构造及其应用
专业微积分数学论文题目
1、一元微积分概念教学的设计研究
2、基于分数阶微积分的飞航式导弹控制系统设计方法研究
3、分数阶微积分运算数字滤波器设计与电路实现及其应用
4、分数阶微积分在现代信号分析与处理中应用的研究
5、广义分数阶微积分中若干问题的研究
6、分数阶微积分及其在粘弹性材料和控制理论中的应用
7、Riemann-Liouville分数阶微积分及其性质证明
8、中学微积分的教与学研究
9、高中数学教科书中微积分的变迁研究
10、HPM视域下的高中微积分教学研究
11、基于分数阶微积分理论的控制器设计及应用
12、微积分在高中数学教学中的作用
13、高中微积分的教学策略研究
14、高中微积分教学中数学史的渗透
15、关于高中微积分的教学研究
16、微积分与中学数学的关联
17、中学微积分课程的教学研究
18、高中微积分课程内容选择的探索
19、高中微积分教学研究
20、高中微积分教学现状的调查与分析
21、微分方程理论中的若干问题
22、倒向随机微分方程理论的一些应用：分形重倒向随机微分方程
23、基于偏微分方程图像分割技术的研究
24、状态受限的随机微分方程：倒向随机微分方程、随机变分不等式、分形随机可生存性
25、几类分数阶微分方程的数值方法研究
26、几类随机延迟微分方程的数值分析
27、微分求积法和微分求积单元法--原理与应用
28、基于偏微分方程的图像平滑与分割研究
29、小波与偏微分方程在图像处理中的应用研究
30、基于粒子群和微分进化的优化算法研究
31、基于变分问题和偏微分方程的图像处理技术研究
32、基于偏微分方程的图像去噪和增强研究
33、分数阶微分方程的理论分析与数值计算
34、基于偏微分方程的数字图象处理的研究
35、倒向随机微分方程、g-期望及其相关的半线性偏微分方程
36、反射倒向随机微分方程及其在混合零和微分对策
37、基于偏微分方程的图像降噪和图像恢复研究
38、基于偏微分方程理论的机械故障诊断技术研究
39、几类分数阶微分方程和随机延迟微分方程数值解的研究
40、非零和随机微分博弈及相关的高维倒向随机微分方程
41、高中微积分教学中数学史的渗透
42、关于高中微积分的教学研究
43、微积分与中学数学的关联
44、中学微积分课程的教学研究
45、大学一年级学生对微积分基本概念的理解
46、中学微积分课程教学研究
47、中美两国高中数学教材中微积分内容的比较研究
48、高中生微积分知识理解现状的调查研究
49、高中微积分教学研究
50、中美高校微积分教材比较研究
51、分数阶微积分方程的一种数值解法
52、HPM视域下的高中微积分教学研究
53、高中微积分课程内容选择的探索
54、新课程理念下高中微积分教学设计研究
55、基于分数阶微积分的线控转向系统控制策略研究
56、基于分数阶微积分的数字图像去噪与增强算法研究
57、高中微积分教学现状的调查与分析
58、高三学生微积分认知状况的思维层次研究
59、分数微积分理论在车辆底盘控制中的应用研究
60、新课程理念下高中微积分课程的教育价值及其教学研究
协同过滤(collaborative filtering)算法是最经典、最常用的推荐算法。其基本思想是收集用户偏好，找到相似的用户或物品，然后计算并推荐。 基于物品的协同过滤算法的核心思想就是：给用户推荐那些和他们之前喜欢的物品相似的物品。主要可分为两步： (1) 计算物品之间的相似度，建立相似度矩阵。 (2) 根据物品的相似度和用户的历史行为给用户生成推荐列表。 相似度的定义有多种方式，下面简要介绍其中几种：其中，分母 是喜欢物品 的用户数，而分子 是同时喜欢物品 和物品 的用户数。因此，上述公式可以理解为喜欢物品 的用户中有多少比例的用户也喜欢物品 。 上述公式存在一个问题。如果物品 很热门， 就会很大，接近1。因此，该公式会造成任何物品都会和热门的物品有很大的相似度，为了避免推荐出热门的物品，可以用下面的公式：这个公式惩罚了物品 的权重，因此减轻了热门物品会和很多物品相似的可能性。 另外为减小活跃用户对结果的影响，考虑IUF(nverse User Frequence) ，即用户活跃度对数的倒数的参数，认为活跃用户对物品相似度的贡献应该小于不活跃的用户。为便于计算，还需要进一步将相似度矩阵归一化 。其中 表示用户 对物品 的评分。 在区间 内，越接近1表示相似度越高。 表示空间中的两个点，则其欧几里得距离为： 当 时，即为平面上两个点的距离，当表示相似度时，可采用下式转换： 距离越小，相似度越大。 一般表示两个定距变量间联系的紧密程度，取值范围为[-1,1] 其中 是 和 的样品标准差 将用户行为数据按照均匀分布随机划分为M份，挑选一份作为测试集，将剩下的M-1份作为训练集。为防止评测指标不是过拟合的结果，共进行M次实验，每次都使用不同的测试集。然后将M次实验测出的评测指标的平均值作为最终的评测指标。 对用户u推荐N个物品(记为 )，令用户u在测试集上喜欢的物品集合为 ，召回率描述有多少比例的用户-物品评分记录包含在最终的推荐列表中。准确率描述最终的推荐列表中有多少比例是发生过的用户-物品评分记录。覆盖率反映了推荐算法发掘长尾的能力，覆盖率越高，说明推荐算法越能够将长尾中的物品推荐给用户。分子部分表示实验中所有被推荐给用户的物品数目(集合去重)，分母表示数据集中所有物品的数目。采用GroupLens提供的MovieLens数据集， 。本章使用中等大小的数据集，包含6000多用户对4000多部电影的100万条评分。该数据集是一个评分数据集，用户可以给电影评1-5分5个不同的等级。本文着重研究隐反馈数据集中TopN推荐问题，因此忽略了数据集中的评分记录。 该部分定义了所需要的主要变量，集合采用字典形式的数据结构。 读取原始CSV文件，并划分训练集和测试集，训练集占比，同时建立训练集和测试集的用户字典，记录每个用户对电影评分的字典。 第一步循环读取每个用户及其看过的电影，并统计每部电影被看过的次数，以及电影总数；第二步计算矩阵C，C[i][j]表示同时喜欢电影i和j的用户数，并考虑对活跃用户的惩罚；第三步根据式\ref{similarity}计算电影间的相似性；第四步进行归一化处理。 针对目标用户U，找到K部相似的电影，并推荐其N部电影，如果用户已经看过该电影则不推荐。 产生推荐并通过准确率、召回率和覆盖率进行评估。 结果如下所示，由于数据量较大，相似度矩阵为 维，计算速度较慢，耐心等待即可。 [1]. [2]. 推荐系统与深度学习. 黄昕等. 清华大学出版社. 2019. [3]. 推荐系统算法实践. 黄美灵. 电子工业出版社. 2019. [4]. 推荐系统算法. 项亮. 人民邮电出版社. 2012. [5]. 美团机器学习实践. 美团算法团队. 人民邮电出版社. 2018.
矩阵分解在协同过滤推荐算法中的应用推荐系统是当下越来越热的一个研究问题，无论在学术界还是在工业界都有很多优秀的人才参与其中。近几年举办的推荐系统比赛更是一次又一次地把推荐系统的研究推向了高潮，比如几年前的Neflix百万大奖赛，KDD CUP 2011的音乐推荐比赛，去年的百度电影推荐竞赛，还有最近的阿里巴巴大数据竞赛。这些比赛对推荐系统的发展都起到了很大的推动作用，使我们有机会接触到真实的工业界数据。我们利用这些数据可以更好地学习掌握推荐系统，这些数据网上很多，大家可以到网上下载。推荐系统在工业领域中取得了巨大的成功，尤其是在电子商务中。很多电子商务网站利用推荐系统来提高销售收入，推荐系统为Amazon网站每年带来30%的销售收入。推荐系统在不同网站上应用的方式不同，这个不是本文的重点，如果感兴趣可以阅读《推荐系统实践》（人民邮电出版社，项亮）第一章内容。下面进入主题。 为了方便介绍，假设推荐系统中有用户集合有6个用户，即U={u1,u2,u3,u4,u5,u6}，项目（物品）集合有7个项目，即V={v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7}，用户对项目的评分结合为R，用户对项目的评分范围是[0, 5]。R具体表示如下： 推荐系统的目标就是预测出符号“？”对应位置的分值。推荐系统基于这样一个假设：用户对项目的打分越高，表明用户越喜欢。因此，预测出用户对未评分项目的评分后，根据分值大小排序，把分值高的项目推荐给用户。怎么预测这些评分呢，方法大体上可以分为基于内容的推荐、协同过滤推荐和混合推荐三类，协同过滤算法进一步划分又可分为基于基于内存的推荐（memory-based）和基于模型的推荐（model-based），本文介绍的矩阵分解算法属于基于模型的推荐。矩阵分解算法的数学理论基础是矩阵的行列变换。在《线性代数》中，我们知道矩阵A进行行变换相当于A左乘一个矩阵，矩阵A进行列变换等价于矩阵A右乘一个矩阵，因此矩阵A可以表示为A=PEQ=PQ（E是标准阵）。 矩阵分解目标就是把用户-项目评分矩阵R分解成用户因子矩阵和项目因子矩阵乘的形式，即R=UV，这里R是n×m， n =6， m =7，U是n×k，V是k×m。直观地表示如下： 高维的用户-项目评分矩阵分解成为两个低维的用户因子矩阵和项目因子矩阵，因此矩阵分解和PCA不同，不是为了降维。用户i对项目j的评分r_ij =innerproduct(u_i, v_j)，更一般的情况是r_ij =f(U_i, V_j)，这里为了介绍方便就是用u_i和v_j内积的形式。下面介绍评估低维矩阵乘积拟合评分矩阵的方法。首先假设，用户对项目的真实评分和预测评分之间的差服从高斯分布，基于这一假设，可推导出目标函数如下： 最后得到矩阵分解的目标函数如下： 从最终得到得目标函数可以直观地理解，预测的分值就是尽量逼近真实的已知评分值。有了目标函数之后，下面就开始谈优化方法了，通常的优化方法分为两种：交叉最小二乘法（alternative least squares）和随机梯度下降法（stochastic gradient descent）。首先介绍交叉最小二乘法，之所以交叉最小二乘法能够应用到这个目标函数主要是因为L对U和V都是凸函数。首先分别对用户因子向量和项目因子向量求偏导，令偏导等于0求驻点，具体解法如下： 上面就是用户因子向量和项目因子向量的更新公式，迭代更新公式即可找到可接受的局部最优解。迭代终止的条件下面会讲到。接下来讲解随机梯度下降法，这个方法应用的最多。大致思想是让变量沿着目标函数负梯度的方向移动，直到移动到极小值点。直观的表示如下： 其实负梯度的负方向，当函数是凸函数时是函数值减小的方向走；当函数是凹函数时是往函数值增大的方向移动。而矩阵分解的目标函数L是凸函数，因此，通过梯度下降法我们能够得到目标函数L的极小值（理想情况是最小值）。 言归正传，通过上面的讲解，我们可以获取梯度下降算法的因子矩阵更新公式，具体如下： （3）和（4）中的γ指的是步长，也即是学习速率，它是一个超参数，需要调参确定。对于梯度见（1）和（2）。下面说下迭代终止的条件。迭代终止的条件有很多种，就目前我了解的主要有1） 设置一个阈值，当L函数值小于阈值时就停止迭代，不常用2） 设置一个阈值，当前后两次函数值变化绝对值小于阈值时，停止迭代3） 设置固定迭代次数另外还有一个问题，当用户-项目评分矩阵R非常稀疏时，就会出现过拟合（overfitting）的问题，过拟合问题的解决方法就是正则化（regularization）。正则化其实就是在目标函数中加上用户因子向量和项目因子向量的二范数，当然也可以加上一范数。至于加上一范数还是二范数要看具体情况，一范数会使很多因子为0，从而减小模型大小，而二范数则不会它只能使因子接近于0，而不能使其为0，关于这个的介绍可参考论文Regression Shrinkage and Selection via the Lasso。引入正则化项后目标函数变为： （5）中λ_1和λ_2是指正则项的权重，这两个值可以取一样，具体取值也需要根据数据集调参得到。优化方法和前面一样，只是梯度公式需要更新一下。矩阵分解算法目前在推荐系统中应用非常广泛，对于使用RMSE作为评价指标的系统尤为明显，因为矩阵分解的目标就是使RMSE取值最小。但矩阵分解有其弱点，就是解释性差，不能很好为推荐结果做出解释。后面会继续介绍矩阵分解算法的扩展性问题，就是如何加入隐反馈信息，加入时间信息等。
论文： 论文题目：《Neural Graph Collaborative Filtering》 论文地址： 本论文是关于图结构的协同过滤算法，在原始的矩阵分解和基于深度学习的方法中，通常是通过映射描述用户（或物品）的现有特征（例如ID和属性）来获得用户（或物品）的嵌入。从而利用user和item的embedding进行协同召回。但是作者认为这种方法的固有缺点是：在user与item的interaction数据中潜伏的 协作信号（collaborative signal） 未在嵌入过程中进行编码。这样，所得的嵌入可能不足以捕获协同过滤效果。 让我们一起来看一下本论文是怎么利用数据中潜伏的协作信号的吧。 推荐算法被广泛的运用在各个领域中，在电商领域，社交媒体，广告等领域都发挥着至关重要的作用。推荐系统的核心内容就是根据用户以前的购买和点击行为来评估用户对一个物品的喜爱程度，从而针对每个用户进行个性化推荐。协同过滤算法认为历史行为相似的用户之间的兴趣是相同的，所以给用户推荐的是同类型用户的爱好，也就是UserCF，而ItemCF给用户推荐的是跟历史行为相近的物品。 传统的协同过滤方法要么是基于矩阵分解，要么是基于深度学习的，这两种方法都忽略了一个非常关键的信息---user和item交互的协作信号，该信号隐藏在user和item的交互过程中。原始的协同过滤方法忽略了这种信息，所以在进行user 和 item representation时就不足以较好的进行embedding。 本论文通过将用户项交互（更具体地说是二分图结构）集成到embedding过程中，开发了一个新的推荐框架神经图协同过滤（NGCF），该框架通过在其上传播embedding来利用user-item图结构。这种方法在用户项目图中进行高阶连通性的表达建模，从而以显式方式将协作信号有效地注入到embedding过程中。 在介绍模型之前先来讲解一下什么是useritem interaction以及什么是高阶的useritem interaction。 我们先看左边的图，这个图就是useritem interaction，u1是我们待推荐的用户，用双圆圈表示，他交互过的物品有i1，i2，i3。在看右边这个树形结构的图，这个图是u1的高阶interaction图，注意只有l > 1的才是u1的高阶连接。观察到，这么一条路径，u1 ← i2 ← u2，指示u1和u2之间的行为相似性，因为两个用户都已与i2进行了交互。而另一条更长的路径，u1←i2←u2←i4暗示u1可能会点击i4，因为他的相似用户u2之前已经购买过i4。另一方面，用户u1在l = 3这一层会更倾向于i4而不是i5，理由是i4到u1有两条路径而i5只有一条。 当然这种树结构是不可能通过构建真正的树节点来表示的，因为树模型比较复杂，而且结构很大，没法对每个用户构建一个树，这样工作量太大了。那么怎么设计模型结构可以达到跟这个high-order connectivity的效果呢，这个就要运用到神经网络了。通过设计一个embedding propagation layer来表示这种embedding 在每个层之间的传递。 还是拿上面那张图举例子，堆叠两层可捕获u1←i2←u2的行为相似性，堆叠三层可捕获u1←i2←u2←i4的潜在推荐以及信息流的强度（由层之间的可训练权重来评估），并确定i4和i5的推荐优先级。 这个跟传统的embedding是一样的，都是对原始的userID和itemID做embedding，跟传统embedding不同的地方是，在我们的NGCF框架中，我们通过在用户-项目交互图上传播embedding来优化embedding。 由于embedding优化步骤将协作信号显式注入到embedding中，因此可以为推荐提供更有效的embedding。 这一层是本文的核心内容，下面我们来进行详细的解读。 从直观上来看，用户交互过的item会给用户的偏好带来最直接的依据。类似地，交互过某个item的用户可以视为该item的特征，并可以用来衡量两个item的协同相似性。 我们以此为基础在连接的用户和项目之间执行embedding propogation，并通过两个主要操作来制定流程：消息构建和消息聚合。 Message Construction(消息构建) 对于连接的user-item对(u,i)，我们定义从i到u的消息为： 其中ei是i的embedding，eu是u的embedding，pui是用于控制每次传播的衰减因子，函数f是消息构建函数，f的定义为： 其中W1和W2用来提取有用的embedding信息，可以看到W2控制的i和u直接的交互性，这使得消息取决于ei和eu之间的亲和力，比如，传递更多来自相似项的消息。 另一个重要的地方是Nu和Ni，pui = 1/ 。Nu和Ni表示用户u和item i的第一跳邻居。 从表示学习的角度来看，pui反映了历史item对用户偏好的贡献程度。 从消息传递的角度来看，考虑到正在传播的消息应随路径长度衰减，因此pui可以解释为折扣因子。 Message Aggregation 聚合方法如下 ： 其中 表示在第一嵌入传播层之后获得的用户u的表示。激活函数采用的是leakyrelu，这个函数适合对pos和neg信号进行编码。 另一个重要的信息是 ,它的定义如下： 这个信息的主要作用是保留原始的特征信息。 至此，我们得到了 ，同样的方法，我们也能获得 ，这个都是first order connectivoty的信息。 根据前面的计算方式，我们如果将多个Embedding Propagation Layers进行堆叠，我们就可以得到high order connectivity信息了： 计算方式如下： 当我看到这里的时候，我的脑子里产生了一个大大的疑惑，我们在计算第l层的eu和ei时都需要第l-1层的信息，那么我们怎么知道ei和eu在第l层是否存在呢？也就是说出现u侧的总层数l大于i侧总层数的时候，我们如何根据第l-1层的ei来计算第l层的e呢？经过思考，我感觉应该是这样的，训练样本应该是一条path，也就是这个例子是u1 ← i2 ← u2 ← i4这条path，所以可以保证u1跟i4的层数l是一样的，所以不存在上面那个层数不匹配的问题。 ps:看到后面的实验结果才知道L是固定的所以每一层都不会缺失。 还有一个就是，不同层之间的W是不一样的，每一层都有着自己的参数，这个看公式就知道，理由就是我们在提取不同层信息的时候需要不同的W进行信息提取。 另一个疑惑是pui到底是不是每一个l层都一样？这里看公式好像就是指的是第一跳的Nu和Ni进行就计算的结果。 这部分内容是为了在进行batch训练的时候进行矩阵运算所推导的数学过程，其实跟之前我们讲的那个过程在数学上的计算是完全一样的，你想象一下，如果不用矩阵进行运算，在训练过程中要如何进行这么复杂的交互运算。 当进行了l层的embedding propagation后，我们就拥有了l个eu和l个ei，我们将他们进行concate操作： 这样，我们不仅可以通过嵌入传播层丰富初始嵌入，还可以通过调整L来控制传播范围。 最后，我们进行内积计算，以评估用户对目标商品的偏好： 采用的是pair-wise方式中的bpr loss：
（一）关于信息茧房的理论研究 信息茧房 最早 由哈佛大学的桑坦斯教授在2000年出版的《信息乌托邦》中提出，其认为信息茧房 是人们只听人们选择的东西和可以愉悦人们的东西的通讯领域 。现在人们普遍认为信息茧房是指人们的信息领域会习惯性地被自己的兴趣所引导，从而将自己的生活桎梏于像蚕茧一般的“茧房”中的现象[1]。 彭兰在《人人皆媒时代的困境与突围可能》中提及了“社交过滤网、圈子与信息茧房”，认为信息茧房与人的选择性心理有关，在传统媒体时代就存在，但是算法新闻、对信息过滤的社交网络以及具有圈层分化的社交平台在今天将其进行了放大[2]。 喻国明在《信息茧房“禁锢”了我们的双眼》中介绍了信息茧房的概念以及其可能产生群体极化和社会粘性丧失的负面效应，并认为应通过完善技术算法和个人媒介素养两方面改善方式;他的另外一篇文章 《个性化新闻推送对新闻业务链的重塑》，从新闻生产和受众两个层面分析了个性化新闻内容推送对新闻业的重塑，认为走出“茧房”效应应按照用户的社交数据和相关关系来“定义”潜在的需求[3-4]。 陈昌凤教授与她的学生一同撰写了两篇论文《权力迁移与人本精神:算法式新闻分发的技术伦理》、《信息个人化、信息偏向与技术型纠偏——新技术时代我们如何获取信息》，前者分析了算法式分发新闻的现状，认为新闻分发权由人移交到机器、新闻把关权后移、公民参与受到损害;后者说明了信息平衡对于社会和个人的重要性，介绍国外现阶段的技术性纠偏尝试:新闻应用程序“跨越分歧的阅读”、英国卫报“刺破你的泡泡”、华尔街日报“红推送、蓝推送”等[5-6]。 对于信息茧房的负面影响，蔡磊平在《凸显与遮蔽:个性化推荐算法下的信息茧房现象》认为个性化推荐系统提高了信息分发率、满足受众信息需求但也造成了信息茧房现象，令受众的全面发展和对现实社会认知判断产生影响[7]。同类的还有胡婉婷在《“信息茧房”对网络公共领域建构的破坏》中分析了信息茧房对公共领域建构的影响，认为其使得意见自由表达受阻、公众理性批判缺失、社会粘性削弱[8];苏颖在《传播的权力偏向》认为信息茧房与从众效应是产生群体极化的主要原因，在突发事件中，网民的负面观点和非理性情绪在“信息茧房”得到进一步强化[9]；郭小平在《信息的协同过滤与网民的群体极化倾向》中通过对网络事件的讨论得出了信息超载后的过滤会带来群体极化的现象，并对民主和理性沟通带来威胁[10]。 对于信息茧房的解决策略，王刚在《“个人日报”模式下的“信息茧房”效应反思》中认为个性化信息服务强化了“信息茧房”效应，扩大了知识鸿沟，媒体应该担负起社会责任、提供高质量新闻内容[11]；刘华栋在《社交媒体“信息茧房”的隐忧与对策》中分析了信息茧房的成因，发现社交媒体、个人议程设置、协同过滤算法三者为茧房效应的形成提供条件，提出了构建多元化信息接收渠道、构建人行道模式、提升媒介素养的建议[12]。 （二）有关信息茧房与具体案例的结合研究 部分研究多从具体案例的特点出发，结合信息茧房的相关概念特征进行质性分析。如杨慧的《微博的信息茧房效应研究》描述了信息茧房在微博中的体现并针对微博提出了相应改进策略[13]。许志源、唐维庸在《2016美国大选所透射的“过滤气泡”现象与启示》中以2016年的美国大选为研究事件，发现入们的“准感官统计”在新媒体时代受到技术算法的干扰，呼吁媒介在追求经济效益的同时应负起社会责任[14]。 在能够搜集到的国内定量方面研究中，李佳音在《基于个性化推荐系统新闻客户端的信息茧房效应研究》中选取今日头条作为个性化推荐系统的代表，用调查问卷的方法调查今日头条用户在使用过程中信息茧房效应的影响[15];彭晓晓在《信息时代下的认知茧房》中用内容分析的方法对选取的微博样本用户进行编码、界定、挖掘，并结合社会关系网络进行分析，以此验证“茧房”效应的存在性问题[16]。两者对于本研究都有很好的启发性，但前者选取今日头条，后者通过一个范围很小的“微博上广告业界与学界的意见领袖”群体来推定信息茧房的存在，在样本范围以及差异性上有些不妥。 （三）总结 通过对文献进行整理，发现现有关于信息茧房研究都是基于桑坦斯教授的理论，侧重于对于信息茧房的理论再认识，并且都停留于行为模式的简单陈述。部分研究结合了具体案例，但是仍是泛泛而谈地去佐证桑坦斯教授的理论和观点，没有对信息茧房现象提出针对性的建议，缺乏对于观众行为和信息平台的深入讨论研究。 （四）参考文献 [if !supportLists][1] [endif]李清池.通向信息乌托邦的道路——读《信息乌托邦》[J].中国法律,2010(02):19-20+73. [if !supportLists][2] [endif]彭兰.人人皆媒时代的困境与突围可能[J].新闻与写作,2017(11):64-68. [if !supportLists][3] [endif]喻国明.“信息茧房”禁锢了我们的双眼[J].领导科学,2016(36):20. [if !supportLists][4] [endif]喻国明,侯伟鹏,程雪梅.个性化新闻推送对新闻业务链的重塑[J].新闻记者,2017(03):9-13. [if !supportLists][5] [endif]陈昌凤,霍婕.权力迁移与人本精神:算法式新闻分发的技术伦理[J].新闻与写作,2018(01):63-66. [if !supportLists][6] [endif]陈昌凤,张心蔚.信息个人化、信息偏向与技术性纠偏——新技术时代我们如何获取信息[J].新闻与写作,2017(08):42-45. [if !supportLists][7] [endif]蔡磊平.凸显与遮蔽:个性化推荐算法下的信息茧房现象[J].东南传播,2017(07):12-13. [if !supportLists][8] [endif]胡婉婷.“信息茧房”对网络公共领域建构的破坏[J].青年记者,2016(15):26-27. [if !supportLists][9] [endif]苏颖. 传播的权力偏向[D].中国政法大学,2011. [if !supportLists][10] [endif]郭小平.信息的“协同过滤”与网民的“群体极化”倾向[J].东南传播,2006(12):43-44. [if !supportLists][11] [endif]王刚.“个人日报”模式下的“信息茧房”效应反思[J].青年记者,2017(29):18-19. [if !supportLists][12] [endif]刘华栋.社交媒体“信息茧房”的隐忧与对策[J].中国广播电视学刊,2017(04):54-57. [if !supportLists][13] [endif]杨慧. 微博的“信息茧房”效应研究[D].湖南师范大学,2014. [if !supportLists][14] [endif]许志源,唐维庸.2016美国大选所透射的“过滤气泡”现象与启示[J].传媒,2017(16):54-56. [if !supportLists][15] [endif]李佳音. 基于个性化推荐系统新闻客户端的“信息茧房”效应研究[D].中央民族大学,2017. [if !supportLists][16] [endif]孙亮.信息时代下的“认知茧房”[J].思想政治工作研究,2010(04):52.
南大，北大，很多
国家级核心期刊这个说法不全对，公开发行的刊物最先是没有三六九等的，是后来人们根据刊物的发行量、影响力来人为的划分出级别和等级。就目前而言，核心期刊分为南大、北大、中文、统计源核心等，除去核心期刊之外就是普刊了（普刊分为国家级和省级期刊），国家级期刊就是主管、主办单位是部级或部级以上的单位，如教育部、卫生部、农业部····或者带中国字头的，如中国残联、中国科协、中国整形美容协会。省级期刊就好分辨了，主管、主办单位是某个省份的机构，如河北省教育厅、山东省教育厅。还有最重要的一点，核心期刊是每几年评一次，像国家级和省级期刊如果评上了核心，就不再是国家级省级期刊了，之前的核心期刊如果这次没评上，就变为普刊国家级和省级期刊。说了这么多不知道明白了没？望采纳！没明白再追问即可
你是评中级还是高级职称，教什么课，发讠仑文一定先确定范围，小女子这可以帮你找到合适期刊。
就没有国家核心期刊这一级别。
核心是核心，国家级是国家级，
两者不能混为一谈。
果醋实验材料：中等大小的成熟紫皮葡萄细白糖每500g葡萄加40－60g细白糖醋曲或米醋米醋量为葡萄汁液的5%（醋曲按说明加）葡萄果酒的制作方法：一、首先，于25－28度环境中进行前发酵。1、准备消毒陶罐或广口瓶一只，以深色不透光的为好，先用清水冲洗干净再用体积分数为70% 的酒精消毒。2、葡萄用水冲洗干净，不要用洗涤剂之类的化学物品。晾干后把手伸进广口瓶里三两粒一起充分捏碎，加盖发酵一天。3、第二天加一半糖并搅拌均匀，发酵三天后加另一半糖两样搅拌均匀，再行发酵三天。4、每天一到两次用干净的筷子或勺将上浮的葡萄皮压至液面以下。5、至此，前发酵结束。用虹吸管和滤布过滤出葡萄汁液。二、前发酵结束后于18——25℃度环境中进行后发酵。1、前发酵结束后将汁液装入避光的玻璃瓶里加盖静置12小时，之后密封进行后发酵。2、30天后启封，可以发现酒液变澄清，底部有一层沉淀，这是酵母完成历史使命后的“尸体”及杂质，工业上用这层东西做成酵母膏。3、将上层的清纯酒液同样用虹吸或过滤的方法再提纯一次。用不透光的酒瓶灌装，然后密封存放半年至酒品成熟。制醋：于30－35度环境中进行后发酵。1、以一份葡萄酒加一份晾凉的开水混合均匀，再按说明加入适量醋曲或5%的米醋做引子，装入广口瓶敞盖发酵，上面盖一层纱布防虫。2、发酵至表面产生一层完整的醋酸菌白膜后再行发酵3－4天。（我是在22度环境下出膜以后发酵了6天。）3、最后过滤出澄清的醋液入锅中火煮至锅边起稀疏小泡时关火，趁热装瓶密封。果酒的制作过程一．实验目的学会利用葡萄制作果酒，并知其原理二．实验原理利用酵母菌的无氧呼吸产生酒精的过程来制作果酒三．材料和用具葡萄，70%酒精，配置好的重铬酸钾溶液，3mol/L的硫酸溶液，试管，试管夹，量筒（5ml）棉球，榨汁机，特制的酒精发酵装置，温度计.四．制作步骤1. 材料的选择及处理选用新鲜的葡萄，冲洗，除去枝梗，榨汁。2. 实验器材的消毒和灭菌（1） 榨汁机的处理要洗干净，并用70%酒精消毒。（2） 填装，将已经处理的葡萄装填至特制的发酵容器的三分之二处，密封。3. 控制发酵条件将发酵温度控制在18—25摄氏度范围内，控制时间约10—12天。4.每天抽取定量的发酵液与重铬酸钾检测液做检测并观察颜色变化，作好记录。五，结果及分析根据每天的检查情况， 总结酒精发酵的情况，及时研究和调整发酵条件
水果发酵，可以参考葡萄酒的制作方法：●第一步：买葡萄选购葡萄时，可以挑选一些熟透的葡萄，哪怕是一颗颗散落的葡萄也不要紧。这些葡萄一是容易发酵，二是价位相对较低。常见的葡萄、提子、马奶子等，都是可以用来制作葡萄酒的。●第二步：洗葡萄由于葡萄表皮很可能残留农药，清洗葡萄的环节就相当重要，最好能够逐颗清洗，再用自来水反复冲洗，同时剔除烂葡萄。一些爱干净的人，喜欢把葡萄去皮后酿酒，这也未尝不可，但是少了一些葡萄皮特有的营养。●第三步：晾干葡萄把葡萄盛在能漏水的容器当中，等葡萄表面没有水珠就可以倒入酒坛了。●第四步：选择容器酒坛子可以是陶瓷罐子，也可以是玻璃瓶，但不主张用塑料容器，因为塑料很可能会与酒精发生化学反应，并产生一些有毒物质，危害人体健康。●第五步：捏好葡萄放进容器双手洗净后，直接捏葡萄，操作办法是抓起一把葡萄使劲一握，然后放入酒坛中，再把糖放在葡萄上面，葡萄和糖的比例是10∶3，即10斤葡萄放3斤糖（不喜欢吃甜的朋友，可以放2斤糖，但是不能不放糖，因为糖是葡萄发酵的重要因素）。●第六步：加封保存将酒坛子密封，如果是陶瓷罐的话，可以到买黄酒的小店要点酒泥，加水后糊住封口。加封后，酒坛子需放在阴凉处保存，平时不要随意去翻动或打开盖子。●第七步：启封天热时，葡萄发酵时间需要20天至一个月左右，现在这个季节做葡萄酒，发酵时间需要40天左右。启封后，捞出浮在上面的葡萄皮，就可以直接喝葡萄酒了。注意，如果喜欢酒劲足一点，只需延迟启封时间就行了。启封后，每一次舀出葡萄酒后，别忘盖好酒坛的盖子，以免酒味挥发。以上是转载，大致是这样，但有不同的意见，供你参考：1、葡萄不需过分冲洗，因为发酵所需的酵母，来源于葡萄皮上的野生酵母，过分冲洗会大量减少酵母的数量，不利于发酵。2、发酵初期，不要把盖子封的很严，因为这时候是酵母繁殖时，需要氧气；3、发酵旺盛时，需把盖子打开，因为发酵过程产气，封的太严，会撑坏容器，盖上几层稀布就可以了。
以果品为原料经发酵酿成的低度饮料洒。洒度一般在～18度之间。果酒主要化学成分除酒精外，更有糖、有机酸、酯类及维生素等。果酒滋味柔美，果香浓郁，酒味醇和，具有独特的色、香、味。
发展简史
葡萄酒最早由埃及逐渐传到希腊、罗马、法兰西、德国、西班牙和葡萄牙等地。中国的果酒历史也较早，在汉代，葡萄酒已很盛行；到明代，已有葡萄酒、枣酒、椰浆酒等多种果酒。1892年张振勋在山东烟台创建张裕酿酒公司，才有工业化生产规模。其后青岛、北京、天津、重庆和吉林通化陆续建立了以果洒为主的酒厂。1949年以后，在中国第一个五年计划期间又新建了山西清徐葡萄酒厂，辽宁熊岳苹果酒厂，山东烟台礼泉苹果酒厂等，果酒产量和质量都有很大提高。果酒种类，仅葡萄酒就有干白、干红、半干白、半干红、甜红、甜白等品种。其他果酒有苹果酒、山楂洒、大枣酒、柿酒、梨酒、橘酒、菠萝洒、猕猴桃酒、黑穗醋栗酒、越橘酒、酸枣酒和荔枝酒等。还以这些酒作为酒基，经再加工制成香槟酒、苹果香槟酒、味美思、丁香葡萄酒、人参葡萄酒、生姜葡萄酒、山楂人参酒、金奖白兰地等几十种之多。
加工原理
果酒酿造主要是利用微生物（酵母菌）的发酵作用，将果汁含有的糖类发酵转化为酒精和二氧化碳，其化学反应简式为
果酒酿造常用酵母菌为椭圆形酵母，或称葡萄酒酵母，在有氧条件下大量繁殖，无氧时发酵生成酒精。生长发育最适温度25～30℃，适宜酸碱度为～。此外，也有适于低温发酵的菌株。
果酒分类
依含糖量多少分为：干、半干、半甜、及甜酒（见葡萄酒）。此外，还有蜜酒。每升含糖量300克以上。
加工过侄
果酒酿造一般工艺流程：果实→冲洗→消毒→破碎→榨汁→调整糖度→主发酵→调整酒度→后发酵和陈酿→换桶→澄清→调配→过滤→装瓶→杀菌→贴标→包装→成品。
具体步骤是：①果实原料。要求含糖量高，酸分适当。酒精是果洒的主要成分，因此含糖量高，出酒度也高。酸度一般为～，酸类能使果实色素溶出，也有利于酵母繁殖，以及成熟过程中与醇类化合成酯类，增进酒香，但含酸过多也会降低果酒质量，所以要求果实采收适时，充分成熟，以期酿得色、香、味俱佳的果酒。②破碎和压榨。果实榨汁前先行破碎，以提高出汁率。葡萄和草莓等浆果可采用双滚筒破碎机破碎，滚筒距离依果实大小而定。质地坚硬的苹果和梨等，可用万能破碎机破碎。操作过程中加入70～80ppm二氧化硫，可以防止物质氧化。破碎后立即压榨取汁。压榨可选用水压机或螺旋压榨机，也依果实种类而异。③主发酵。压榨取得的果汁或破碎后的果浆，经糖度调整后置于发酵桶或发酵池中。发酵液发酵前采用熏硫法消毒，而后加入2%葡萄酒酵母进行发酵。发酵容器顶部需留1/3空隙，以防发酵时汁液逸出。发酵8～10天后发酵声音沉寂，此时发酵液中的糖分大部分已转变为酒精，主发酵即告结束。连果皮发酵者，发酵完毕后先打开发酵桶的出酒管，取得自行流出的“淋酒”（原酒），而后再行压榨，取得压榨酒。二者质量不同，应分别贮存。④后发酵和陈酿。原酒和压榨酒中仍含有少量剩余糖分，通过后发酵和陈酿使之转变为酒精。同时，经过酸和酒精的作用，产生酯的芳香，也能使酒中所含的单宁、色素、蛋白质、酒石酸盐等逐步沉淀，促进酒液的澄清。陈酿期间的管理，主要是倒酒，每隔3个月换桶1次，除去酒脚，并需及时补添酒液，装满容器，以免杂菌感染。酒液陈酿1～3年后趋于成熟。⑤酒液调整。原酒液陈酿后，出厂前须按产品质量要求，对酒度和糖度可按下式计算进行调整：
⑥澄清和过滤。为了加速果酒澄清，常采取各种胶剂和单宁澄清法。对于杏、李和猕猴桃等果酒常选用琼脂，葡萄、苹果和梨等果酒常选用明胶或蛋清。白明胶用量为10～12克/升，琼脂为5～45克/升，蛋清为2～3个/百升。配用的单宁量一般为胶剂的80%。
果酒通过过滤，达到清澈透明状态。常用的压滤机有石棉过滤机和硅藻土过滤机。⑦装瓶和杀菌。果酒经调整、过滤澄清后，流经巴氏杀菌器或板式换热器进行70℃低温杀菌，而后装瓶密封。但也可先行装瓶密封，然后经70℃水浴杀菌20分钟后冷却。最后经灯光检验、贴标、装箱等操作即为成品。
就有果酒的，但不知道高中的是不是这个。 果酒酿造技术 一、实验目的： 掌握果酒发酵技术、澄清处理技术及产品检测。 二、实验内容： 1、葡萄酒酵母的扩大培养； 2、掌握果酒发酵技术； 3、果酒的澄清处理技术。 三、主要试材及仪器设备： 1、水果； 2、果汁机 3、葡萄酒活性干酵母； 4、蔗糖 5、三角瓶:500ml、1000ml； 6、100ml量筒； 7、电炉：1000W、2000W各一台； 8、蛇行冷却器1支； 9、温度计：0～100℃1支。 10、酒精计：1套； 11、柠檬酸、酒石酸、苹果酸； 12、皂土、鸡蛋清，明胶； 13、焦糖色； 14、20L/h真空泵；离心机； 15、抽滤瓶； 16、布氏漏斗 17、滤纸； 18、总酸、还原糖、甲醇、杂醇油检测（见仪器及分析部分） 四、果酒发酵技术 果酒的生产属于单式发酵。即直接用水果的汁液添加酵母进行酒精发酵。只要是含糖分的水果都能用于酒精发酵制造果酒。 1. 果酒生产工艺流程水果→处理↓除梗、榨汁葡萄酒活性干酵母（或酵母菌） ↓↓ 蔗糖糖浆-----→调浆活化（液体试管酵母）↓↓ →灭菌活化活性酵母（三角瓶液体酵母） ↓↓ 前发酵←--------------------酒母 ↓ 残楂分离 ↓ 后发酵 ↓ 沉淀分离 ↓ 调配 ↓ 中间检测 ↓ 澄清处理 ↓ 过滤 ↓ 灭菌 ↓ 成品分析 ↓ 成品果酒 2 具体操作步骤 鲜果处理：首先除去鲜果冻伤或腐烂的部分，然后洗净，切块（便于榨汁）备用。 榨汁调浆灭菌：用榨汁机将切成块的水果除梗去仁榨汁，并用18～20％蔗糖糖浆调整果汁浓度，以调整后的果汁体积计算加入或％酸性亚硫酸盐混合均匀装入1000ml三角瓶中备用。 酒母的制备：按果汁量的1‰称取葡萄酒活性干酵母，用20倍30～35℃2％的蔗糖溶液活化30分钟后即为活化酒母。 前发酵：按果汁总容量的2％～3％接入活化好的葡萄酒酵母（接入温度以室温为准）。由于室温不同导致品温不同，发酵开始时间在24～96h内变动，待发酵趋于结束，酵母细胞与其它物质形成浑浊物逐渐下降，新果酒变成澄清透明，此时及时与残楂分离。 后发酵：后酵温度应控制在13℃以下，使酒陈酿，这期间主要操作有： （1） 沉淀分离（换桶）：目的是使新酒与贮酒中产生的沉渣分离；补充氧气，有利陈酿。（大生产中，换桶时间因酒的品质而有区别，品质不好应早换，一般第一年换四次，以后每年一次或两年以上再换桶。第一次换桶应在有空气下进行，以后则应减少空气的混入，以免因氧化使酒的香味改变。） （2）添桶：即将果酒减少的容器（桶）添满，造成厌氧，不使醭酵母等繁殖，影响酒的质量。 澄清处理：静置澄清或下胶澄清。下胶处理的方法很多，以不同的水果酿制出来的酒处理方法也不一样。 下胶净化： （1）蛋清沉淀工艺流程 鸡蛋清→打成泡沫 →加入蛋清泡沫（边加入边搅拌）→混合均匀→置70℃水浴锅定温 发酵果酒 10min→冷却→自然沉降→分离取上清液→过滤→陈酿→作调配基酒用 一般100L红葡萄酒中加入2～4个蛋清。 （2）明胶皂土复合沉淀工艺流程 明胶:皂土＝1:10→下胶→混合均匀→70～80℃水浴保温30min→冷却→自然澄清→分离取上清液→过滤→陈酿→作调配用基酒 明胶与皂土混合用量为1～3‰。 离心澄清 离心设备已用来大规模处理葡萄汁和葡萄酒。 当处理浑浊的葡萄酒时，离心机可使杂质或微生物细胞在几分钟内沉降下来。有些设备能在操作的同时，把沉渣分离出来，进入离心机中的浑浊酒液出来时已相当澄清，至少除去了较重的杂质。 离心机有多种类型，可以用于不同目的。大致可分鼓式、自动出渣式和全封闭式。 在实践中离心机多用于下述情况： （l）高速离心机对于新葡萄酒澄清很有用，因新酒含大量杂质，若用过滤很快会堵塞孔眼。 （2）在发酵后短时间内进行新酒的澄清是为了除去酵母细胞，经过这样的处理之后，酒在贮存中败坏的可能性就较小 调配：每一种产品都有相应的酸度、甜度（干酒除外）、酒精度、色度等要求，必须进行适当的微调。酸度调整一般用柠檬酸、酒石酸、苹果酸等；甜度调整一般用蔗糖、冰糖、蜂蜜、果糖、葡萄糖等；酒精度调整一般用脱臭处理的酒精；色度调整则用相应水果相近的天然色素调整到规定的酸度、糖度、酒精度和色度。调配要求按下表进行：果酒调配指标（以红葡萄酒为例） 果酒类型 酒精度 （V/V 20℃） 糖度（葡萄糖计） （g/L 20℃） 酸度（以柠檬酸计） （g/L） 色度 干型 12 ≤ ≥ 琥珀色 半干型 12 8 ≥ 琥珀色 半甜型 14 50 ≥ 琥珀色 甜型 16 80 ≥ 琥珀色 中间检测：主要检测酒精度、糖度、酸度、色度、以及理化指标：甲醇、杂醇油、重金属铅和锰的含量。 过滤：实验室一般用纸浆过滤。大生产用棉饼、硅藻土、膜过滤等。 灭菌：采用巴氏灭菌法，操作有三类，一为灭菌后，酒仍回贮酒桶；二为瞬间灭菌后装瓶；三为装瓶后在50～55℃条件下灭菌24h，甚至有2，3天的，使酒品质安定。 成品分析（酒精度、还原糖、甲醇、杂醇油、总酸、重金属铅和锰。
特殊教育家校互动形成教育合力的实践研究论文
特殊教育家校互动形成教育合力的策略是开展家长培训课堂的主要方向，家校互动的亲子教育，家校微时代的运用，家校联系方式方法的多样性等形成了强有力的特殊教育家校教育合力，为特殊孩子实现梦想提供有力的教育支持。
笔者在阐述现状的基础上，对特殊教育家校互动形成教育合力的实践进行了研究，供同行参考。
福建省泉州市盲聋哑学校(以下简称“我校”)是集学前教育、自闭症教育、聋教育及盲聋职业教育为一体的综合性特殊教育学校，家校教育互动形成教育合力是我校教育教学的重要方向之一，并且在多年来的家校互动合力教育研究过程中积累了许多特殊教育家庭教育的经验，谨以此文与大家分享。
一、特殊教育学校学生家庭教育的现状
在教育行业中，特殊教育学校教学工作最为难、杂、累，坚持在特殊教育学校工作的老师承担着的不只是特殊儿童的教育任务，同时也承担着额外的工作——特殊儿童家长教育工作。
在众多的特殊儿童家长中，大部分文化知识水平低。在我校进行的以300多名家长为对象的问卷调查中显示：有58%的家长小学没有毕业，可想而知特殊儿童在家庭教育这一方面是落后的。因此家校互动十分重要，我校有计划地开展家长工作，做好特殊儿童的家长服务。长期以来家校互动合力的教育取得良好的效果，使我校工作增添了许多特色。
二、特殊教育学校家校互动是开展家庭教育的主渠道
1.家校互动——家长培训教育的可行性
在特殊教育中，家长的文化知识与孩子的教育存在着矛盾，怎样才能让特殊孩子也能享有家庭教育的快乐，这是摆在特殊学校老师面前的一个棘手的工作。为此，我校开展了家校互动的形成性机制，让特殊学生家长学习如何教育孩子，以帮助特殊孩子在学习、生活上健康发展。特殊孩子需要学校教育，同时也需要良好的家庭教育，所以家长学习必然成为了突破口，家长培训工作具有可行性和重要性。
2.家校互动——家长手语的培训
听障儿童在无声的世界里生活，学习文化知识必须通过特殊学校的教育来实现。在这种环境中，他们比普通孩子更需要家长的帮助。因此，我校开展家长手语的培训工作，在我校优秀教师的指导下，分期进行培训，由浅入深、循序渐进地开展手语知识的普及工作，给家长们带来了福音。
3.家校互动——家长盲文的培训
盲文是一种特殊的文字，与汉字完全没有联系，对于初学的盲孩子来说是非常困难的。家长必须帮助孩子掌握这种学习工具。家长通过盲文培训，在家可以帮助孩子检查作业等，辅助孩子学习，使孩子更快地适应学习生活。我校举行家长盲文培训学习活动得到了广大家长的推崇。
4.家校互动——亲子教育
亲子教育的重要性在特殊学校也十分显著。许多来自偏远山区的特殊孩子，由于家庭经济较差、路途遥远等原因，有的家长把孩子送进特教学校后，一学期只在开学和期末放假来到学校接送孩子，而这期间几乎没有和孩子接触。
这样孩子在心理上会出现较大的波动，本来特殊孩子就存在这样那样的心理问题，家长的忽视更加重了孩子的心理负担。解决问题的唯一途径就是开展亲子教育工作。通过开放日听课活动、家长开放日亲子游戏活动等，有效地填补特殊孩子心理的缺失。
三、家校有效沟通协调，调动各方教育力量，形成教育合力
1.和家长保持密切联系，争取家长的理解和支持
通过家长会、家校联系簿、电话交谈、家访等多种方式，了解学生假期在家的表现，听取家长对学校、对老师的意见和建议。与家长交往时，以礼相待，互相尊重，掌握教育分寸。
向家长传授一些教育学和心理学的方式方法，引导他们摆正心态，学会和孩子进行沟通，了解孩子的需要和感受，从而构建和谐亲子关系。平时教师要抓住各种契机，多给孩子讲一些家长辛苦工作的例子，教育孩子尊重家长，并把自己的学习和劳动成果告诉家长，与家长一起分享快乐，用实际行动报答家长的养育之恩。
2.与生活老师和各科任教师经常沟通，全面掌握学生在校表现
由于我校是寄宿制学校，大部分孩子全天候(包括周末)在学校学习和生活。为全方位了解孩子、教育孩子，老师经常引导家长主动向生活老师和科任老师了解孩子的动态，注意倾听、采纳他们的意见。遇到棘手的问题时，邀请他们“会诊”， 召开家长会议，邀请他们参加，共商教育良方。
当孩子和他们发生矛盾时，我会想方设法尽量避免激化矛盾，平时教育孩子多进行“换位思考”，让孩子懂礼貌，尊重老师的成果，树立老师的威信，增进师生情谊。从而做到“治病救人，惩前毖后”。
3.向心理老师“求医问药”，帮助学生清除心理障碍
针对青春期阶段的特殊孩子常出现的一些心理困扰和问题，老师会主动联系心理老师和家长，共同商讨对策，用孩子易于接受的方式方法进行心理干预，引导他们在这一转型期客观看待自身及身边的一些人和事，帮助孩子澄清思想上的模糊认识，提高孩子的心理素养，培养他们积极、向上、乐观、宽容的心态，为形成正确的人生观和世界观打下基础。
四、利用“微平台”，为家校互动开辟新途径
微博、微信、翼校通等网络平台已成为人们不可缺少的交流方式。“微平台”网络传输方便快捷、不受时间地域的限制，俨然成为了家校联系的一种新途径。很多特殊教育学校的.学生家长对孩子在校表现的重视度远不如普校，常遇到老师想联系家长却联系不到，或是想让家长到校讨论孩子问题遭各种推脱的情况，家校联系受阻。
这时，老师可通过微信等方式将学校通知、孩子情况及时地传达给家长，而家长也可就平时教育子女中碰到的各种各样的问题与困惑，通过“微平台”向老师请教或求助，老师可根据孩子家长反馈的内容，对孩子进行及时的教育与引导，解决家长与孩子之间的矛盾或误会。
家长也可以通过“微平台”来发表自己对学校、班级的意见和建议。老师对孩子在校教育中出现问题时，需要家长配合的，也可以通过“微平台”及时和家长沟通，使家庭教育和学校教育能相辅相成。
五、家校合力互动教育必须做好家长培训课程与教材的开发
我校在长期的研究实践中，总结出了特殊学校家长培训心得，同时组织了相关的家庭教育教师工作，开发了《家校教育读本——手语》《家校教育读本——盲文》《残疾学生法治教育读本》等家校教育培训教材，为特殊学校中孩子的家长提供全方位的教育培训，使之与孩子共同学习、共同进步。同时家长培训工作有序进行，成了让家长满意的现代特殊教育学校。
总之，特殊教育的家校合作形成合力的教育，与学校的教育、训练工作具有同等的重要意义和价值。正如同车有两轮，缺一不可。无论是教师，还是学校领导，包括学生的家庭成员在内，都应该不断提高相互合作的意识，积极努力、密切配合，共同做好特殊学生的教育工作。
浅析以家校协同的方式开展心理健康教育
本文首先指出社会参与学校教育是当今世界教育发展的一个重要趋势，而在社会参与的力量中，家庭对小学生成长最为重要。家长是否有效地协同学校对学生进行心理健康教育，直接决定学校心理健康教育的效果。家校心育的协同开展，是为了更好地发挥家庭和学校的优势，用家庭教育的优势来弥补学校教育的不足，让学校教育指导家庭教育，即双方优势的相互利用和互补，实现心理健康教育的最优化。
论文关键词：家校心育协同开展优势互补形成合力
青少年学生的成长环境主要有学校、社会和家庭。其中，家庭教育对学生心理健康和人格的发展具有重要的意义。社会参与学校教育是当今世界教育发展的一个重要趋势，而在社会参与的力量中，家庭对小学生成长最为重要。家庭是社会的细胞，家庭教育是一切教育的起点，是整个社会教育不可缺少的组成部分。家庭是孩子成长的摇篮，家庭教育则是孩子在其人生道路上所接受的一切教育的基础。所以，家长的教育行为是关系着孩子良好个性品德的形成和发展，关系着民族素质、国家命运的大事。家长是否有效的配合学校对子女进行心理健康教育，直接决定着学校心理健康教育的效果。家校协同开展心理健康教育，提高家庭心理健康教育的质量，是学校责无旁贷的义务，也是学校心理健康教育工作成败的关键。家校心育的协同开展，是为了更好地发挥家庭和学校的优势，用家庭教育的优势来弥补学校教育的不足，让学校教育指导家庭教育，即双方优势的相互利用和相互补正，实现心理健康教育的最优化。
目前，有关家校协同开展心理健康教育的研究基本上立足于学校如何指导家庭，认为学校在协作中起主导作用。这是因为：一方面现实中家长素质良莠不齐;另一方面，学校是从事教育的专门机构，拥有大量的教育专职人员，懂得儿童的身心特点和发展规律，能按教育规律科学地对儿童施以心理健康教育。学校起主导作用有利于家庭教育和学校教育成为一个一致的过程。而如何深入进行合作，家庭在协作中的主观能动作用如何发挥，未有较深入的研究。这就造成了家校协同开展心理健康教育的效率不高、流于形式的现状，在实践中存在着种种问题。
一、家校协同开展心育存在的问题
(一)家长、教师对家校协同开展心理健康教育的认识不足
我曾对本校部分学生家长，进行家校协同开展心理健康教育的情况调查。调查发现，大部分家长认识到协同开展心理健康教育对孩子成长的重要性，但认识与行动存在差距。无论是与教师的谈话或是在日常教育孩子的过程中，有一部分家长很少涉及或没有涉及到孩子的'心理健康。从参与学校心理健康教育活动看，大部分家长缺乏参与意识，没有认识到参与是自己的权利和义务;或者认为心理健康教育是专业人员的事情，是学校的任务，自己只管孩子的吃、穿、住。有的家长甚至认为孩子一上了学，就把教育孩子的责任一股脑儿地全推给了学校，从思想上放松了对孩子的教育;不仅如此，他们还会把家长参与看作是学校推卸责任、是学校无能的表现。
在对数十名教师进行的调查中发现，有个别教师认为“与家长保持一定的距离会工作得更好”，认为“后进生主要是因得不到家长的关心”，“家长让孩子看电视太多了”，“觉得家长不关心他们的孩子”，“放弃了父母的职责”。有个别教师认为，家长一般受教育程度较低，文化素养差，心理健康教育又是新生事物，家长并不太了解，学校若组织家长参与心育麻烦太多，简直是自讨苦吃;或认为除了学校家长对学校的其他活动并不积极，他们跟教师在教育问题上存在不同的见解和期望，很难达成一致的意见。另外，一些学校认为搞心理健康教育只要建个心理咨询室或辅导室应付上级检查，在硬件上-想象作文章，根本谈不上与家长合作;或只由个别教师面向少数心理有问题的学生，要与这些家长联系;或把心理健康教育知识化，热衷于编家长读本、讲概念，搞形式主义。
(二)实践中家校协作心育的误区
1.目的不明，活动简单化。在实践中，一些教师把学生的心理问题归于家长，认为是家教不好。或者将家长会，家访等家校协作形式看做是向家长告状的好机会，很少与家长协商解决问题。反之，家长也会有这种行为。有了这样一道屏障，双方根本无法平等地进行沟通合作。另外，学校开展的活动少有心理教育色彩，与班队活动协同;或在家长学校活动时什么都讲，没有专题。
2.活动缺乏针对性，流于形式。学校开展的健康教育活动没有针对学生的实际情况，目标笼统而空洞，内容庞杂而无序。往往是班主任认为必要时就进行，许多是有了问题才想起家长。即使是已经开展的活动，也往往没有计划、活动记录和总结，在活动时间上时断时续，只是围绕几个大的时期如期初、期末、节假日等进行，就是健康教育板报和小报也是几个月才出一期，家长学校好几个月才组织一次活动，随意性、盲目性强，家长所获得的也只是一些规劝性的知识和技能，很难迁移到日常家庭教育中。
3.以学校为中心，双向交流少。许多学校在实践中采用简单的灌输方法，仅仅把书报杂志上一些有关心理健康教育的文章摘抄到黑板、宣传栏或小报上，算是开展了心理健康教育活动;家长会几乎成了报告会——基本上是教师讲心理健康教育知识或学生心理健康状况，家长只是接收器。这种单向交流，处处以学校为中心，只考虑到学校的需求，效果可想而知。
(三)专业人员匮乏，部分教师专业技能有待提高
家校协作开展心理健康教育，需要大批高素质的教师。目前，心理健康教育的师资无论从规模还是业务水平，都不能与现实的需求相适应。专业教师相当匮乏，一所学校专职教师一般为1名，而需要服务的学生达几千人。部分教师尽管接受过心理健康教育专业理论知识的训练，有较扎实的理论功底，由于教育教学经验不足，还基本停留在纸上谈兵的阶段;有的教师仓促上阵，缺乏科学基础知识，容易误导学生，造成不良影响;有的教师只是讲授心理学知识，并要求学生上课记笔记，划重点，在对家长进行辅导的时候也是如此，这种重知识轻体验的授课反而加重了学生负担。另外，部分教师自身心理健康水平令人担忧……优秀师资的欠缺，是制约家校协作开展心理健康教育的瓶颈。
二、国内外开展家校合作的方法
1.国外如何开展家校合作
当今世界各国已普遍认识到，青少年儿童的教育仅靠学校单方面的努力是难以完成的，需要社会各方面，尤其是家庭的通力合作。家校合作成为一些发达国家的学校所采取的主要形式来促进学生更好的发展。美国学者按家长在学校合作中担任的角色分为三类：
①家长作为支持者和学习者。家长以这种角色参与的家校合作方式主要有：家长学校、家长会、家长小报、家庭教育咨询、家校书面联系、电话联系和个别家长约见等。
②家长作为学校活动的自愿参与者。这类家校合作的方式主要有：家长报告会、课外辅导、家长帮助指导职业实习和特殊技能训练等。
③家长作为学校教育决策参与者。家长参与决策的具体合作方式有：家长咨询委员会、教师-家长会、家长出任校董事会成员等。
2.我国开展家校合作的实践
在我国，学生家长参与学校教育的形式主要有三种:
一是传统的“家长会”。根据学校工作日程安排，一般在开学、期末考试结束或举行大型活动之前，召集家长到校，沟通双方的情况。
二是近年来兴起的“家长学校”。其主要目的在于帮助家长了解家庭教育对孩子学习的重要性，为家长提供一些教育孩子的知识和技巧。
三是家访。一般情况下，学校会将普防、随访和定期访问结合。家访可以具体个别地针对学生情况，解决实际问题，促进家校联系，其最大的作用在能够一定程度上促进家长对教育子女的主动性。