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[期刊] 中国远程教育
[作者]
罗杨洋 韩锡斌
机器学习技术的可解释性是人工智能与教育教学深度融合的关键所在。打开机器学习模型的“黑箱”，理解机器学习模型结构的教育意义、推理的机制和预测结果的应用条件是实现人机互信的基础，也是促进人工智能在教育教学中应用的前提条件。本研究以五种基于机器学习算法构建的学生成绩预测模型为例，分析了混合教学场景中解释学生成绩预测模型主要关注的三个方面：预测模型结构所代表的教育意义、预测模型内在推理机制所揭示的预测关系和预测结果对教学实践的启示。结果发现：（1）只采用学生的部分学习过程数据预测学习成绩时，学生的行为模式与学习成绩的映射关系存在多种模式，试图构建学生在线行为与学生成绩一一对应关系的预测模型难以获得较好的预测结果；（2）本研究中的预测模型最高可预测正确所有混合课程中74.7%的学生，不同学习成绩组学生的预测准确率差异较大，成绩为A和B的学生预测准确率较高，达到80.6%和85.3%，成绩为C及以下的学生预测准确率最高只达到63%;(3)本研究中的预测模型对学生个体的预测结果只有当学生积极参加所有在线学习活动时才具有较高可信度，当学生个体出现在线学习活动缺失时预测结果可信度较低。研究还对教师在混合课程场景下如何应用成绩预测模型提供了建议：（1）针对混合课程的特点应用预测结果；（2）理解模型的推理机制以灵活切换预测模型；（3）依据学生在线学习行为参与的完整性判断预测结果是否可信。
[期刊] 清华大学教育研究
[作者]
罗杨洋 韩锡斌 宋玉强
在混合课程中收集学生学习过程数据，构建学生成绩预测模型，可辅助教师动态调整教学策略。目前混合课程场景下，学生成绩预测研究很少应用于实践的瓶颈问题之一是预测模型难以从构建场景中迁移到其他场景。本文梳理了混合课程学生成绩预测模型迁移时，影响预测结果准确率的因素，包括构建预测模型的结果准确率，具体场景下混合课程训练样本的特征，机器学习算法数据处理方式及目标课程的特征。使用A校两学期所有混合课程数据构建了成绩预测模型并将其迁移应用到B校的案例课程中连续观察三学年后发现：(1)使用样本规模较大，特征值的完整性和数据可变性较强的数据获得的成绩预测模型具有较强可迁移性，研究显示“高活跃型”混合课程符合这些特征；(2)增量学习方法和批量学习方法都可构建具有较高预测结果准确率(超过70%)的成绩预测模型，增量学习方法更有助于成绩预测模型的迁移应用；(3)在模型迁移应用时，增量学习数据处理算法构建的模型可得到更高的预测结果准确率，且应用目标课程与“高活跃型”混合课程的学生在线行为数据分布相似时，预测结果准确率较高。上述研究发现为混合课程场景下学生成绩预测模型的迁移提供了实证基础和基本思路。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
曾江峰 程征 黄泳潼 段尧清
[目的/意义]在政府态度识别研究中，针对没有考虑到新闻文本中可能存在多个评价对象、政府态度识别结果可解释性不强等问题，基于Span-ASTE构建政府态度识别模型，提升态度识别效果。[方法/过程]首先，采用BERT提取词级别特征，基于跨度转化为跨度特征表示；然后，联合方面术语和观点术语提取任务提取评价对象和态度描述语，利用双通道跨度剪枝策略筛选得到对象和态度描述语候选池；最后，结合候选池中的对象和态度描述语计算得到态度极性结果。[结果/结论]以美国国务院新闻文本为实验数据进行实验验证。实验结果表明：Span-ASTE在进行政府态度识别时具有一定优越性。相比于效果较好的对比模型，其精确率、召回率和F1值分别提升了约15.68%、19.37%和17.48%；在进行多对象态度识别时同样具有良好的性能表现；态度描述语可为态度极性的判断提供解释依据。[局限]政府态度识别效果还有待进一步提升，且数据规模较为有限，未来可尝试对数据集进行扩充。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
易明 姚玉佳 胡敏
[目的/意义]为准确识别影响公共价值共识的重要因素及其作用方式，提升政务新媒体广泛凝聚共识的能力和水平，提出一种融合XGBoost与SHAP的政务新媒体公共价值可解释性模型。[方法/过程]以“今日头条”下500篇政务头条号文章及32185条评论为研究对象。首先，识别文章的公共价值共识，并从内容、形式、情感3个维度提取文章特征变量，将预处理后的数据作为模型的输入。其次，构建基于XGBoost的政务新媒体公共价值共识预测模型，并与LR、SVM、LGBM等其他主流机器学习算法进行实验对比，找到综合最优模型。最后，引入SHAP解释框架，对各特征变量的重要性进行量化和归因。[结果/结论]结果发现，XGBoost模型在准确率、召回率、F1-score、AUC4项性能指标上均优于对比模型，性能优异。此外，文章主题类型、公共价值类型、文章长度、内容形式、文章情感属性、标题情绪符数量是影响政务头条号文章共识的重要特征，它们对公共价值共识的影响方式、影响方向和影响力度各有差异。
[期刊] 管理评论
[作者]
曾宇容 吴彬溶 王林 张金隆
玉米期货价格预测和预警工作有助于指导农业经济高质量发展，而自2020年6月以来我国玉米期货价格波动剧烈，亟需准确高效的玉米期货价格预测方法。针对现有研究未充分考虑疫情、政策调控及新闻文本中潜在的预测信息等不足，本文综合考虑了玉米市场的供求关系、政策调整、国际市场冲击、疫情冲击、突发事件的影响等导致玉米价格波动的多重因素，设计了有效的玉米期货价格可解释性预测框架。同时，针对现有玉米期货价格预测可解释性不足的问题，提出了一种新颖的DE-TFT可解释性玉米期货价格预测模型，该模型采用差分进化算法对时域融合变换器(temporal fusion transformers, TFT)的参数进行智能高效的优化。TFT是一种新颖的基于注意力的深度学习模型，将高性能预测与时间动态可解释分析相结合，表现出优异的预测性能。TFT模型可以产生可解释的玉米期货价格预测结果，包括时间步长的注意力分析和输入变量的重要性排序。在实证研究中，潜在狄利克雷分配模型用来分析“中华粮网”收集的玉米新闻资讯和政策调整的内容及主题，卷积神经网络用来提取新闻资讯的潜在预测信息，可解释的实验结果表明，反映国内疫情状况的百度指数“疫情”的引入和量化后的玉米新闻文本特征都能进一步提升玉米期货价格预测的精度。
[期刊] 开放教育研究
[作者]
兰国帅
本研究采用知识图谱可视化分析法,挖掘国外探究社区研究的学术期刊、研究热点和前沿文献的知识图谱,以期解读探究社区模型的多维内涵,审视国外探究社区的研究现状,明确未来研究方向,为国内在线和混合学习研究者的学术批判与研究范式的转变提供参考。研究结果表明,探究社区理论模型是由认知存在、社会存在和教学存在三个相互依存要素构成,以协作建构主义为理论基础,以协作建构学习与批判性反思对话为实施理念,以批判性探究迈向有意义学习和深度学习为实施路径,以培养学生的批判性思维、反思性思维和高阶思维为终极目标,包含在线学习和混合学
[期刊] 征信
[作者]
吴晖 韩海庭 屈秀伟 孙圣力
针对征信领域广泛使用深度学习等黑盒大数据信用评估技术所带来的模型透明度低、可解释性差等问题,研究提出了一种基于倾向评分的信用评估模型解释方法,利用该通用框架可以对大数据征信的黑盒模型进行解释性分析,从而满足金融领域的KYC和KYB要求,增加机器学习、深度学习等技术在征信领域的适用性。
[期刊] 华中师范大学学报(自然科学版)
[作者]
肖明 肖毅
自然口语中话语标记的研究对言谈互动、话语理解、情感分析、人机对话和口语机器翻译具有重大意义.为实现话语标记的自动识别，该文基于依存语法理论，分析判定话语标记的句法依存关系、语义依存关系、话轮位置以及共现成分的语义与功能信息.针对人工智能深度学习方法缺乏原理和语义上的解释性问题，运用朴素贝叶斯、决策树、大规模线性支持向量机以及贝叶斯网络四种解释性强的机器学习方法，对话语标记进行识别对比实验.研究结果表明，贝叶斯网络识别准确率可达92.3%,验证了该研究结论的可行性和有效性.
[期刊] 开放教育研究
[作者]
卢宇 章志 马安瑶 陈鹏鹤
自动批阅是数字化教学平台与智能化教育评价的重要实现形式和基本功能。基于深度学习的自动批阅模型逐步成熟但其内部结构复杂且决策过程不透明，导致用户难以信任其批阅结果并影响大规模部署。本研究提出了可解释自动批阅模型的基本框架，包含自动批阅基础模块、自动批阅解释模块与自动批阅交互模块。在此基础上，本研究构建了可解释自动批阅模型的实例并嵌入智能导学系统开展准实验研究。实验结果表明，嵌入可解释自动批阅模型的智能导学系统，有效提升了学习者对自动批阅功能和系统整体的信任度，也有助于提高技术接受度，交互模块的解释性信息也不会增加学习者的认知负荷。最后，本研究提出了可解释人工智能在教育领域开展自动批阅的研究建议和展望。
[期刊] 情报学报
[作者]
余以胜 韦锐 刘鑫艳
本文通过在基于物品的协同过滤(ICF)算法中引入偏置,同时考虑图书与用户自身的因素,从而提升推荐算法的可解释性、准确性,并且保持较高的实时性。并且,通过对比分析与离线实验证明,本文的算法bas-ICF在推荐理由的合理性、丰富度方面,都比原有的ICF表现更优秀,同时推荐准确度也有略微提升,并保持了优秀的实时性。
关键词：
推荐模型 协同过滤 可解释性 图书信息
[期刊] 学位与研究生教育
[作者]
郑燕林 李卢一
介绍了"混合型-探究式"研究生指导模式中三个维度的"混合":对传统面对面的与基于网络的两种指导方式的整合,对提升研究生课程学习绩效、促进研究生科研能力发展、促进研究生职业能力发展三个指导目标的整合,对个别指导、小组集中指导、团队集中指导三个指导层面的整合;说明了该模式中三个层面的"探究":对专业问题的探究,对专业与研究领域内基本原理的探究,对综合科研任务的探究;同时介绍了在实践层面应用"混合型-探究式"研究生指导模式的实际效果。
关键词：
混合型-探究式 指导模式 研究生教育
[期刊] 外国经济与管理
[作者]
肖红军 阳镇 商慧辰
随着越来越多的纯粹非营利组织和单纯商业企业打破自身的价值边界，传统的两极式组织边界逐步寻求混合，处于二者之间的混合型组织正在迈向主流组织形态，然而混合型组织的概念认知与类别研究亟待弥合分歧和系统深化。本文构建了“理论视角—定义逻辑”的混合型组织概念认知范式。基于理论视角将混合型组织本质的已有认知归纳为治理方式观、建构形式观和组织形态观，认为它们可以收敛于组织形态观；基于定义逻辑将混合型组织概念的已有界定方式归结为以“元素混合”为核心和逻辑起点的定义方法、以“特征介于”为核心和逻辑起点的定义方法，并结合二者形成基于元素混合的特征刻画法。在此基础上提出了具有包容性与解释张力的混合型组织元定义和反映混合型组织运行完整“画像”的操作性定义，以期引导人们走出混合型组织的“概念丛林”。本文对混合型组织既有的多种分类方法进行了批判性审视，建立了“元素特征组合—混合度”的混合型组织类别识别与判定框架，并聚焦于组织社会学领域的混合型组织类型，将组织的商业性与社会性两个维度、混合度阈值与类别结合起来，考虑最低混合强度要求，廓清了不同类别混合型组织所处的区域边界。
[期刊] 外国经济与管理
[作者]
肖红军 阳镇 商慧辰
随着越来越多的纯粹非营利组织和单纯商业企业打破自身的价值边界，传统的两极式组织边界逐步寻求混合，处于二者之间的混合型组织正在迈向主流组织形态，然而混合型组织的概念认知与类别研究亟待弥合分歧和系统深化。本文构建了“理论视角—定义逻辑”的混合型组织概念认知范式。基于理论视角将混合型组织本质的已有认知归纳为治理方式观、建构形式观和组织形态观，认为它们可以收敛于组织形态观；基于定义逻辑将混合型组织概念的已有界定方式归结为以“元素混合”为核心和逻辑起点的定义方法、以“特征介于”为核心和逻辑起点的定义方法，并结合二者形成基于元素混合的特征刻画法。在此基础上提出了具有包容性与解释张力的混合型组织元定义和反映混合型组织运行完整“画像”的操作性定义，以期引导人们走出混合型组织的“概念丛林”。本文对混合型组织既有的多种分类方法进行了批判性审视，建立了“元素特征组合—混合度”的混合型组织类别识别与判定框架，并聚焦于组织社会学领域的混合型组织类型，将组织的商业性与社会性两个维度、混合度阈值与类别结合起来，考虑最低混合强度要求，廓清了不同类别混合型组织所处的区域边界。
[期刊] 经济师
[作者]
王雪乔 张武 李富 谷烨 任国莉
文献检索课程是当代高校学生培养与提高信息素养与能力的一门素质教育课程。信息化发展背景下,文献检索课程教学逐渐由课堂讲授的教学模式向多元化、具象化、全面化的混合教学模式改进。文献检索课程在探究教学模式创新及教学方法进步等方面具有重要意义。同时,师范生作为师范专业认证背景下的教学主体,致力探究创新及改善教学模式是师范专业发展的重要组成部分,同时也是师范生走向工作岗位进行一切教育教学必备的能力。具备良好文献检索能力的同时进行混合教学模式探究与优化,能为师范类专业认证及教师教学水平提高、师范生专业修养提高提供有力保障。
关键词：
文献检索课程 专业认证 混合教学模式
[期刊] 经济问题
[作者]
张贵生 张信东
对于金融市场决策而言,金融时间序列的分析预测扮演着越来越重要的角色。但通常的分析预测模型没有考虑金融时间序列数据内部的时间相关性问题,这在很大程度上影响了预测模型精度的进一步提高。因此提出一种新的股票价格混合预测模型,分别用ARIMA和基于时间测地线距离的SVM处理金融时序的线性和非线性成分。实验表明,该混合模型可以有效克服传统SVM核函数利用欧式距离表征时序数据相关性的不足,从而显著提高组合模型的预测精度。
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