当前位置:文档之家› Hybrid Logics and Ontology Languages

Hybrid Logics and Ontology Languages

Hybrid Logics and Ontology Languages
Hybrid Logics and Ontology Languages

Replace this?le with prentcsmacro.sty for your meeting,

or with entcsmacro.sty for your meeting.Both can be

found at the ENTCS Macro Home Page.

Hybrid Logics and Ontology Languages Ian Horrocks1Birte Glimm2Ulrike Sattler3

School of Computer Science

University of Manchester

Manchester,UK

Abstract

Description Logics(DLs)are a family of logic based knowledge representation formalisms.Although they have a range of applications,they are perhaps best known as the basis for widely used ontology languages such as OIL,DAML+OIL and OWL,the last of which is now a World Wide Web Consortium(W3C) recommendation.SHOIN,the DL underlying OWL DL(the most widely used“species”of OWL),includes familiar features from hybrid logic.In particular,in order to support extensionally de?ned classes,SHOIN includes nominals:classes whose extension is a singleton set.This is an important feature for a logic that is designed for use in ontology language applications,because extensionally de?ned classes are very common in ontologies.Binders and state variables are another feature from Hybrid Logic that would clearly be useful in an ontology language,but it is well known that adding this feature to even a relatively weak language would lead to undecidability.However,recent work has shown that this feature could play a very useful role in query answering,where the syntactic structure of queries means that the occurrence of state variables is restricted in a way that allows for decidable reasoning.

Keywords:Description Logic,Hybrid Logic,Tableaux Reasoning

1Introduction

Description Logics(DLs)are a family of logic based knowledge representation for-malisms.Although they have a range of applications(e.g.,con?guration[23],and information integration[7]),they are perhaps best known as the basis for widely used ontology languages such as OIL,DAML+OIL and OWL[14],the last of which is now a World Wide Web Consortium(W3C)recommendation[4].

The OWL speci?cation describes three language“species”,OWL Lite,OWL DL and OWL Full,two of which(OWL Lite and OWL DL)are based on expressive description logics.4The decision to base these languages on DLs was motivated by a requirement that key inference problems(such as ontology consistency)be decidable,and hence that it should be possible to provide reasoning services to support ontology design and deployment[14].

1Email:horrocks@https://www.doczj.com/doc/4c18505209.html,

2Email:glimm@https://www.doczj.com/doc/4c18505209.html,

3Email:sattler@https://www.doczj.com/doc/4c18505209.html,

4OWL Full uses the same language vocabulary as OWL DL,but does not restrict its use to“well formed formulae”.

c 2006Publishe

d by Elsevier Scienc

e B.V.

OWL Lite and OWL DL are based on the DLs SHIF and SHOIN respectively—in fact,OWL Lite is just a syntactic subset of OWL DL[14].5 SHOIN,the DL underlying OWL DL,includes familiar features from hybrid logic. In particular,in order to support extensionally de?ned classes,SHOIN includes nominals:classes whose extension is a singleton set.This is an important fea-ture for a logic that is designed for use in ontology language applications,because extensionally de?ned classes are very common in ontologies.For example,OWL provides a oneOf class constructor that allows users to de?ne classes by enumerat-ing their members,e.g.,when describing a class such as EUCountries by enumerating its members,i.e.,{Austria,...,UnitedKingdom}(such an enumeration is equivalent to a disjunction of nominals).This allows applications to infer,e.g.,that persons who only visit EUCountries can visit at most25countries.Singleton classes are also widely used in ontologies,e.g.,in the well known OWL Wine ontology(see https://www.doczj.com/doc/4c18505209.html,/TR/owl-guide/wine.rdf),where they are used for colours, grape types,wine producing regions,etc.

Binders(in particular the↓binder)and state variables are another feature from Hybrid Logic that would clearly be useful in an ontology language,but it is well known that adding this feature to even a relatively weak language would lead to undecidability[5].Recent work has shown,however,that this feature could play a very useful role in query answering,where the syntactic structure of queries means that the occurrence of state variables is restricted in a way that allows for decidable reasoning.

2Preliminaries

The correspondence between modal and description logics has long been understood [29].The basic propositionally closed DL ALC is equivalent to the propositional modal logic K(m).The logic S extends ALC with transitive roles,and so can be thought of as the union of K(m)and K4(m).SHOIQ extends S with a hierarchy of roles(H),i.e.,the ability to assert implications w.r.t.modalities,nominals(O), inverse roles(I),i.e.,converse modalities,and quali?ed cardinality constraints(Q), i.e.,graded modalities.The DL SHOIN is a restricted version of SHOIQ,which is obtained by allowing only unquali?ed cardinality constraints,i.e.,graded modalities can range over the concept only.

We will now brie?y introduce the syntax,semantics,and inference problems of the DL SHOIQ;full details can be found in[16].

De?nition2.1Let R be a countable set of role names with both transitive and normal role names R+∪R P=R,where R P∩R+=?.The set of SHOIQ-roles(or roles for short)is R∪{R?|R∈R}.A role inclusion axiom is of the form R S, for two roles R and S.A role hierarchy is a?nite set of role inclusion axioms.

An interpretation I=(?I,·I)consists of a non-empty set?I,the domain of I,and a function·I which maps every role to a subset of?I×?I such that,for 5OWL also includes datatypes,a simple form of concrete domain[2].These can,however,be treated exactly as in SHOQ(D)/SHOQ(D n)[15,11,27],so we will not complicate matters by considering them here.

P∈R and R∈R+,

x,y ∈P I i? y,x ∈P?I,

and if x,y ∈R I and y,z ∈R I,then x,z ∈R I.

An interpretation I satis?es a role hierarchy R if R I?S I for each R S∈R; such an interpretation is called a model of R.

De?nition2.2Let N C be a countable set of concept names with a subset N I?N C of nominals.The set of SHOIQ-concepts(or concepts for short)is the smallest set such that

1.every concept name C∈N C is a concept,

2.if C and D are concepts and R is a role,then(C D),(C D),(?C),(?R.C), and(?R.C)are also concepts(the last two are called universal and existential restrictions,resp.),and

3.if C is a concept,R is a simple role6and n∈I N,then( nR.C)and( nR.C) are also concepts(called atmost and atleast number restrictions).

The interpretation function·I of an interpretation I=(?I,·I)maps,additionally, every concept to a subset of?I such that

(C D)I=C I∩D I,(C D)I=C I∪D I,

?C I=?I\C I, o I=1for all o∈N I,

(?R.C)I={x∈?I|R I(x,C)=?},

(?R.C)I={x∈?I|R I(x,?C)=?},

( nR.C)I={x∈?I| R I(x,C) n},and

( nR.C)I={x∈?I| R I(x,C) n},

where M is the cardinality of a set M and R I(x,C)is de?ned as{y| x,y ∈R I and y∈C I}.We sometimes use(=nR.C)as an abbreviation for( nR.C) ( nR.C).

For C and D(possibly complex)concepts,C˙ D is called a general concept inclusion(GCI),and a?nite set of GCIs is called a TBox.Let N A be a countable set of individual names.For a,b∈N A,C a(possibly complex)concept,and R a role,an individual assertion is of the form C(a)or R(a,b),and a?nite set of individual assertions is called an ABox.For T a TBox and A and ABox,a pair T,A is called a Knowledge Base(KB).Individual names can also be seen as a weak form of nominals,and it is well known that,in the presence of nominals,an ABox can be expressed in terms of TBox axioms[28].For a DL with nominals, we can therefore assume that each individual assertion C(a)is an abbreviation for a˙ C with a∈N I and each assertion R(a,b)is an abbreviation for a˙ ?R.b with a,b∈N I.Given a nominal o with o I={x}for some individual x∈?I,we will 6A simple role is a role that is neither transitive nor has a transitive sub-role;restricting number restrictions to simple roles is required in order to yield a decidable logic[17].

sometimes abuse our notation by treating o as an individual name such that o I=x. Please note that we do not make a unique name assumption:two nominals(resp. individual names)might have the same interpretation.

An interpretation I satis?es a GCI C˙ D if C I?D I,it satis?es an individual assertion C(a)if a I∈C I,and it satis?es an individual assertion R(a,b)if a I,b I ∈R I.An interpretation I satis?es a TBox T(resp.ABox A)if I satis?es each GCI in T(resp.each individual assertion in A),and I satis?es a KB K= T,A if I satis?es both T and A;such an interpretation is called a model of T(resp.A,K).

A concept C is satis?able w.r.t.a role hierarchy R and a K

B K if there is a model I of R and K with

C I=?.Such an interpretation is called a model of C w.r.t.R and K.A concept

D subsumes a concept C w.r.t.R and K(written C R,K D)if C I?D I holds in every model I of R and K.Two concepts C,D are equivalent w.r.t.R and K(written C≡R,K D)if they are mutually subsuming w.r.t.R and K.

For an individual name a,we say that a is an instance of a concept C w.r.t.a role hierarchy R and a KB K if a I∈C I for every model I of R and K,and,for a,b∈I N A,the pair(a,b)is an instance of a role R if a I,b I ∈R I for every model I of R and K.

3Reasoning with Nominals

A key motivation for basing OWL DL on Description Logics was in order to ex-ploit both theoretical results and implemented DL reasoning systems.Interestingly, though,at the time of the standardisation of OWL there was no known“practical”algorithm for deciding the satis?ability of a SHOIQ KB(where by practical,we mean a goal directed procedure that is likely to behave well on typical ontology de-rived problems[33,15]).As a consequence,no implemented systems were available either.Although,via correspondences with other logics,SHOIQ was known to be decidable[33,26],it proved di?cult to extend existing tableaux decision procedures to deal with SHOIQ.The problem is not caused by nominals alone—decision pro-cedures for SHOQ(i.e.,SHOIQ minus inverse roles)and SHOI(i.e.,SHOIQ minus number restrictions)were already known—but by the combination of nomi-nals with inverse roles and number restrictions.

In order to see why this is problematical,it is useful to?rst consider some of the features of SHIQ(i.e.,SHOIQ minus nominals),and of the tableaux decision procedure for SHIQ.One reason why DLs(and propositional modal and dynamic logics)enjoy good computational properties,such as being robustly decidable,is that they have some form of tree model property[35,10],i.e.,if an ontology is consistent,then it has a model with a tree-like relational structure.This feature is crucial in the design of tableaux algorithms,allowing them to search only for tree-like models.

More precisely,DL tableaux algorithms decide consistency of an ontology by trying to construct an abstraction of a model for it,a so-called“completion graph”. In a completion graph,each node x represents one or more individuals,and is la-belled with a set of concepts which the individuals represented by x are instances of;each edge x,y represents one or more pairs of individuals,and is labelled with

a set of roles which the pairs of individuals represented by x,y are instances of. The algorithm works by initialising the graph with one node for each individual name/nominal in the input KB,and using a set of expansion rules to syntactically decompose concepts in node labels;each such rule application can add new con-cepts to node labels and/or new nodes and edges to the completion graph,thereby explicating the structure of a model.The rules are repeatedly applied until either the graph is fully expanded(no more rules are applicable),in which case the graph can be used to construct a model that is a witness to the satis?ability of the input KB,or an obvious contradiction(called a clash)is discovered(e.g.,both C and?C in a node label),proving that the completion graph does not correspond to a model. The input KB is consistent i?the rules(some of which are nondeterministic)can be applied in such a way as to produce a fully expanded and clash free completion graph.

For logics with the tree model property,we can restrict our search/construction to tree-shaped completion graphs.For expressive DLs,this restriction is crucial, since tableaux algorithms for them employ a cycle detection technique called block-ing in order to guarantee termination.This is of special interest for SHIQ,where the interaction between inverse roles and number restrictions results in the loss of the?nite model property,i.e.,there are consistent ontologies that only admit in?nite models.On such an input,the SHIQ tableaux algorithm generates a?nite,tree-shaped completion graph that can be unravelled into an in?nite tree model,and where a node in the completion graph may stand for in?nitely many elements of the model.Even when the language includes nominals,but excludes one of number re-strictions or inverse roles[15,13],or if only individual names instead of nominals are allowed[18],we can work on forest-shaped completion graphs,with each nominal (individual)being the root of a tree-like section;this causes no inherent di?culty as the size of the non-tree part of the graph is restricted by the number of individual names/nominals in the input.

The di?culty in extending the SHOQ or SHIQ algorithms to SHOIQ is due to the interaction between nominals,number restrictions,and inverse roles,which leads to the almost complete loss of the tree model property,and causes the complexity of the ontology consistency problem to jump from ExpTime to NExpTime[32].To see this interaction,consider an ontology containing the following two axioms involving a nominal o and a non-negative integer n:

F˙ ?U?.o

o˙ ( n U.F)

The?rst statement requires that,in a model of this ontology,every instance of F has an incoming U-edge from o,while the second statement restricts the number of U-edges going from o to instances of F to at most n.The nominal o thus acts as a so-called“spy point”for instances of the concept F(o can“see”every instance of F),and the number restriction on the inverse of U imposes an upper bound of n on the number of instances of F.If we add further axioms,we might need to consider arbitrarily complex relational structures amongst instances of F.For example,if

we add the following axiom,then there must be exactly n instances of F,and each instance of F is necessarily R-related to every instance of F(including itself):

F˙ (=nR.F).

Similarly,the following axiom would enforce S-cycles over instances of F:

F˙ (=1S.F) (=1S?.F).

Hence a tableaux algorithm for SHOIQ needs to be able to handle arbitrarily com-plex relational structures,and thus we cannot restrict our attention to completion trees or forests.

To complicate matters even more,recall that there are even SHIQ axioms that enforce the existence of an in?nite number of instances of a concept.For example, the concept?N ?T.N is satis?able w.r.t.the following axiom,but only in models with in?nitely many instances of N:

N˙ ( 1T?.(A ?A)) ?T.N.

Now consider an ontology that contains,amongst others,all the above mentioned axioms.The consistency of this ontology then crucially depends on the relations enforced between instances of F and N.For example,the additional axioms

N˙ ?V.F and

F˙ ( kV?.N)

yield an inconsistent ontology since our at most n instances of F cannot play the r?o le of V-?llers for in?nitely many instances of F when each of them can be the V-?ller of at most k instances of N.

Summing up,a tableaux algorithm for SHOIQ needs to be able to handle both arbitrarily complex relational structures and?nite tree structures representing in-?nite trees,and to make sure that all constraints are satis?ed—especially number restrictions on relations between these two parts—while still guaranteeing termina-tion.

Two key intuitions have allowed us to devise a tableaux algorithm that meets all of these requirements.The?rst intuition is that,when extending a SHOIQ completion graph,we can distinguish those nodes that may be arbitrarily intercon-nected(so-called nominal nodes)from those nodes that still form a tree structure (so-called blockable nodes).Moreover,restrictions on the ways in which nominal nodes can be created allow us to?x a(double exponential)upper bound on the number of nominal nodes that can occur in a completion graph.This allows us to restrict blocking,and hence unravelling,to blockable nodes,i.e.,blockable nodes may represent an in?nite number of individuals,whereas a nominal node represents exactly one individual in the model.This allows us to?x an upper bound on the size of a completion graph,but it is still not enough to guarantee termination,as we may repeatedly create and merge nodes.

For example,given the axiom:

C (?R.C) (?R?.o),

where o is a nominal,constructing a completion graph for C could lead to a se-quence of three nodes,say x0,x1and x2,with{r}labelled edges connecting x0with x1and x1with x2,and with the nodes labelled{C,(?R.C),(?R?.o),o}, {C,(?R.C),(?R?.o),o}and{C,(?R.C),(?R?.o)}respectively.The tableaux rule dealing with nominals might then be applied in order to merge x1into x0(re?ecting the semantics of nominals),but applying the rule dealing with existential restric-tions to(?R.C)in the label of x2would lead to the creation of a new{R}labelled edge connecting x2to a new node,say x3,which,after some additional expansion, would have the same label as x2.Applying the rule dealing with value restrictions to(?R?.o)in the label of x3would cause o to be added to the label of x2,and allow the above process to be repeated w.r.t.x0,x2and x3.This(particular version of the)problem was identi?ed by Baader,and called,for obvious reasons,a“yo-yo”[2,3].

This problem is normally addressed by discarding sub-trees below a node when-ever it is merged with another node.In the above case,for example,this would result in x2(and the edge from x1to x2)being removed from the graph when x1is merged with x0;the resulting graph is fully expanded,and so the algorithm would terminate.This only works,however,in tree-shaped parts of the completion graph, as the notion of a sub-tree is otherwise not well de?ned.This can lead to problems if nominal nodes are created and merged.

The second and crucial intuition is that this problem can be overcome by“guess-ing”the exact number of new nominal nodes created as the result of interactions between existing nominal nodes,inverse roles,and number restrictions.This guess-ing is implemented by a new expansion rule,the NN-rule.When applied to a relevant( nR.C)concept in the label of a nominal node x,the NN-rule chooses (non-deterministically)an integer m,such that1 m n,adds( mR.C)to the label of x,and generates m new nominal nodes,all of which are pairwise disjoint, and m new{R}labelled edges leading from x to the new nominal nodes.As they are pairwise disjoint,none of these nodes can be merged,and adding( mR.C) means that no more nominal nodes can be added as a result of concepts of the form ( nR.C)in the label of x.Termination is now guaranteed by the upper bound on the number of nominal nodes and the use of standard blocking techniques for the blockable nodes.The non-determinism introduced by this rule will clearly be prob-lematical for large values of n,but large values in number restrictions are already known to be problematical for SHIQ.Moreover,the rule has excellent“pay as you go”characteristics:in case number restrictions are functional(i.e.,where n is 1),7the new rule becomes deterministic;in case there are no interactions between number restrictions,inverse roles,and nominals,the rule will never be applied;in case there are no nominals,the new algorithm behaves like the algorithm for SHIQ; and in case there are no inverse roles the new algorithm behaves like the algorithm 7The DL obtained from SHIQ by allowing only functional number restrictions is called SHIF.There are many realistic SHIF ontologies;see, e.g.,the DAML ontology library at https://www.doczj.com/doc/4c18505209.html,/

ontologies/

for SHOQ.

Indeed,recent implementations of this algorithm in Fact++and Pellet[34,30] show promising behaviour:for example,the Wine ontology8can now be classi?ed, and both reasoners only take a few seconds for its classi?cation,despite the fact that it is in SHOIF and contains206nominals.Recent work has also shown how a similar technique can be used in order to extend resolution based reasoning procedures to deal with SHOIQ[21].

4Answering Conjunctive Queries

Existing DL reasoners(for example FaCT++[34],KAON2[20],Pellet[30]and Racer Pro[12])provide automated reasoning support for checking concepts for sat-is?ability and subsumption,and also for answering queries that retrieve instances of concepts and roles.In many applications,however,a more powerful query language is required.An obvious approach would be to extend Datalog style conjunctive queries to DLs,and this has led to studies of the problem of conjunctive query answering for DLs[22,19].As usual,we will restrict our attention to the problem of answering Boolean conjunctive queries,i.e.,queries where the answer is either true or false;it is well known how to reduce non-Boolean queries(i.e.,queries where the answer is a set of tuples of individuals)to Boolean ones.

De?nition4.1A Boolean conjunctive query q has the form ←conj1( y; c)∧...∧conj n( y; c),where y is a vector of variables and c is a vector of individual names.We call T(q)= y∪ c the set of terms in q,9and we call each conj i( y; c)for1≤i≤n an atom.Atoms are either concept or role atoms:a concept atom has the form C(t), and a role atom the form R(t,t ),for{t,t }?T(q),C a possibly complex concept, and R a role.

The semantics of Boolean conjunctive queries is de?ned in terms of assignments. Let K be an knowledge base,I=(?I,·I)a model for K,and q a Boolean conjunctive query.An assignment in I is a mapping·A:T(q)→?I.We say that q is true in I and write I|=q if there exists an assignment·A in I s.t.t A∈{t I}for every individual name t∈ c,t A∈C I for every concept atom C(t)in q,and t A,t A ∈R I for every role atom R(t,t )in q.We call such an assignment a q-mapping w.r.t.I. If I|=K implies I|=q for all models I of K,then we say that q is true in K,and write K|=q;otherwise we say that q is false in K,and write K|=q.

The development of a decision procedure for conjunctive query answering in expressive DLs is still a partially open problem.Grounded conjunctive queries for SHIQ and/or SHOIQ are supported by KAON2,Pellet,and Racer’s query language nRQL[24,12].However,the semantics of grounded queries is di?erent from the usually assumed open-world semantics in DLs since existentially quanti?ed variables are always bound to named individuals.

Various decision procedures[9,25,19]are known for restricted fragments of con-junctive queries.The most common restriction used in order to obtain a decision

8Available at https://www.doczj.com/doc/4c18505209.html,/2001/sw/WebOnt/guide-src/wine.rdf.

9For readability,we sometimes abuse our notation and refer to y as a set.When referring to a vector y as a set,we mean the set{y i|y i occurs in y}.

procedure is that each role that occurs in the query must be a simple role,i.e.,a role that is neither transitive nor has a transitive sub-role.

A commonly used technique is to reduce the problem of answering a Boolean conjunctive query to the problem of deciding concept satis?ability w.r.t.a KB.The idea is to view the query as a graph and,starting from leaf nodes,to“roll up”the graph into a single atom of the form C(t)such that the query is true in a K

B K i??

C is unsatis?able w.r.t.K[9,6,19,31].For example,the query

q= ←R(t,t )∧S(t ,t )∧C(t )

could be rolled up into

←(?R.(?S.C))(t)

such that K|=q i??(?R.(?S.C))is unsatis?able w.r.t.K.

Unfortunately,the above described technique is only able to deal with tree shaped queries,i.e.,those where the query graph does not contain a cycle,because the above mentioned tree model property means that DL concepts cannot capture cyclic relationships.Even nominals cannot express the arbitrary cyclic structures that can occur in a query[31].

Recent work has,however,shown how an extension of DLs with a restricted form of the↓binder operator and state variables can enable an extension of the rolling-up technique to deal also with cyclic queries[9].It is easy to see how these features can be used to roll up an arbitrary query into a suitable concept.For example,the query

q= ←R(t,t )∧S(t ,t)

could be rolled up into the concept

←(↓t.(?R.(?S.t)))(t)

Although the↓binder already makes the DL ALC undecidable,when used in query answering the↓binder occurs only in a very restricted form,and the resulting extension of SHOIQ is still decidable[8]if only simple roles are used in the query. Moreover,it is relatively easy to extend a tableaux algorithm for SHOIQ to one with this restricted form of the↓binder.However,although it is now known that conjunctive query answering for SHIQ(without any restrictions)is decidable[1], it is not clear how to extend the↓binder technique to queries in which non-simple roles occur in a cycle.In this case,the binder interacts with blocking in a way that makes termination problematical.

5Discussion

As we have seen,description logics underlying state of the art ontology languages include nominals,a well known feature of hybrid logic.Nominals are an important feature of ontology languages,as extensionally de?ned and singleton classes are common in ontologies.Recent advances in DL reasoning techniques have shown how the tableaux algorithm for SHIQ,which is widely used in DL reasoners,can be extended to deal with nominals,and implementations of the shown algorithm

have already exhibited promising results.Moreover,it has also been shown that a similar technique can be applied to resolution based reasoning procedures.

The↓binder,another familiar feature of hybrid logics,has also been investi-gated in the context of DL reasoning,in this case algorithms for conjunctive query answering.It has been shown that an extension of SHOIQ to include a restricted form of this feature is not only decidable,but is extremely useful in the context of conjunctive query answering.Currently,the decision procedure is restricted to con-junctive queries with only simple roles and extending the technique to unrestricted conjunctive queries is still an open problem.

References

[1]Anonymous.Conjunctive query answering for SHIQ.Technical report,2006.http://ijcai.tripod.

com/SHIQ-CQ.pdf.

[2]F.Baader and P.Hanschke.A schema for integrating concrete domains into concept languages.In

Proc.of the12th Int.Joint Conf.on Arti?cial Intelligence(IJCAI’91),pages452–457,1991.

[3]F.Baader and U.Sattler.An overview of tableau algorithms for description logics.Studia Logica,

69(1):5–40,Oct.2001.

[4]S.Bechhofer,F.van Harmelen,J.Hendler,I.Horrocks,D.L.McGuinness,P.F.Patel-Schneider,

and L.A.Stein.OWL web ontology language reference.W3C Recommendation,10February2004.

Available at https://www.doczj.com/doc/4c18505209.html,/TR/owl-ref/.

[5]P.Blackburn and J.Seligman.Hybrid languages.Journal of Logic,Language and Information,

4(3):251–272,1995.Special issue on decompositions of?rst-order logic.

[6]D.Calvanese,G.De Giacomo,and M.Lenzerini.On the decidability of query containment under

constraints.In Proc.of the17th ACM SIGACT SIGMOD SIGART Symp.on Principles of Database Systems(PODS’98),pages149–158,1998.

[7]D.Calvanese,G.De Giacomo,M.Lenzerini,D.Nardi,and R.Rosati.Description logic framework for

information integration.In Proc.of the6th Int.Conf.on Principles of Knowledge Representation and Reasoning(KR’98),pages2–13,1998.

[8]B.Glimm,I.Horrocks,and U.Sattler.Conjunctive query answering for description logics with transitive

roles.In Proc.of the2006Description Logic Workshop(DL2006),pages3–14.CEUR Electronic Workshop Proceedings,https://www.doczj.com/doc/4c18505209.html,/Vol-189/,2006.

[9]B.Glimm,I.Horrocks,and U.Sattler.Conjunctive query answering for the description logic

SHOIQ.Technical report,The University of Manchester,2006.https://www.doczj.com/doc/4c18505209.html,/~horrocks/Publications/download/2006/GlHS06b.pdf.

[10]E.Gr¨a del.The decidability of guarded?xed point logic.In J.Gerbrandy,M.Marx,M.de Rijke,and

Y.Venema,editors,Essays Dedicated to Johan van Benthem on the Occasion of his50th Birthday.

Amsterdam University Press,1999.

[11]V.Haarslev and R.M¨o ller.Description of the RACER system and its applications.In Proc.of the

2001Description Logic Workshop(DL2001),pages132–141.CEUR Electronic Workshop Proceedings, https://www.doczj.com/doc/4c18505209.html,/Vol-49/,2001.

[12]V.Haarslev,R.M¨o ller,and M.Wessel.Querying the Semantic Web with Racer+nRQL.In Proc.of

the KI-2004Intl.Workshop on Applications of Description Logics(ADL’04),2004.

[13]J.Hladik and J.Model.Tableau systems for SHIO and SHIQ.In Proc.of the2004Description Logic

Workshop(DL2004).CEUR,2004.Available from https://www.doczj.com/doc/4c18505209.html,.

[14]I.Horrocks,P.F.Patel-Schneider,and F.van Harmelen.From SHIQ and RDF to OWL:The making

of a web ontology language.J.of Web Semantics,1(1):7–26,2003.

[15]I.Horrocks and U.Sattler.Ontology reasoning in the SHOQ(D)description logic.In Proc.of the

17th Int.Joint Conf.on Arti?cial Intelligence(IJCAI2001),pages199–204.Morgan Kaufmann,Los Altos,2001.

[16]I.Horrocks and U.Sattler.A tableaux decision procedure for SHOIQ.In Proc.of the19th Int.Joint

Conf.on Arti?cial Intelligence(IJCAI2005),pages448–453,2005.

[17]I.Horrocks,U.Sattler,and S.Tobies.Practical reasoning for expressive description logics.In

H.Ganzinger, D.McAllester,and A.Voronkov,editors,Proc.of the6th Int.Conf.on Logic for

Programming and Automated Reasoning(LPAR’99),number1705in Lecture Notes in Arti?cial Intelligence,pages161–180.Springer,1999.

[18]I.Horrocks,U.Sattler,and S.Tobies.Reasoning with individuals for the description logic SHIQ.In

D.McAllester,editor,Proc.of the17th Int.Conf.on Automated Deduction(CADE2000),volume

1831of Lecture Notes in Computer Science,pages482–496.Springer,2000.

[19]I.Horrocks and S.Tessaris.A conjunctive query language for description logic ABoxes.In Proc.of the

17th Nat.Conf.on Arti?cial Intelligence(AAAI2000),pages399–404,2000.

[20]U.Hustadt,B.Motik,and U.Sattler.Reducing SHIQ-description logic to disjunctive datalog programs.

In Proc.of the9th Int.Conf.on Principles of Knowledge Representation and Reasoning(KR2004), pages152–162,2004.

[21]Y.Kazakov and B.Motik.A resolution-based decision procedure for SHOIQ.In IJCAR-06,2006.

[22]M.Lenzerini and A.Schaerf.Concept languages as query languages.In Proc.of the9th Nat.Conf.

on Arti?cial Intelligence(AAAI’91),pages471–476,1991.

[23]D.L.McGuinness and J.R.Wright.An industrial strength description logic-based con?guration

platform.IEEE Intelligent Systems,pages69–77,1998.

[24]B.Motik,U.Sattler,and R.Studer.Query answering for OWL-DL with rules.In Proc.of the3rd Int.

Semantic Web Conf.(ISWC’04),2004.

[25]M.M.Ortiz, D.Calvanese,and T.Eiter.Characterizing data complexity for conjunctive query

answering in expressive description logics.In Proc.of the21st Nat.Conf.on Arti?cial Intelligence (AAAI’06),2006.to appear.

[26]L.Pacholski,W.Szwast,and https://www.doczj.com/doc/4c18505209.html,plexity of two-variable logic with counting.In Proc.

of the12th IEEE Symp.on Logic in Computer Science(LICS’97),pages318–327.IEEE Computer Society Press,1997.

[27]J.Pan and I.Horrocks.Web ontology reasoning with datatype groups.In D.Fensel,K.Sycara,

and J.Mylopoulos,editors,Proc.of the2003International Semantic Web Conference(ISWC2003), number2870in Lecture Notes in Computer Science,pages47–63.Springer,2003.

[28]A.Schaerf.Reasoning with individuals in concept languages.Data Knowledge Engineering,13(2):141–

176,1994.

[29]K.Schild.A correspondence theory for terminological logics:Preliminary report.In Proc.of the12th

Int.Joint Conf.on Arti?cial Intelligence(IJCAI’91),pages466–471,1991.

[30]E.Sirin,B.Parsia,B.Cuenca Grau,A.Kalyanpur,and Y.Katz.Pellet:A practical owl-dl reasoner.

Submitted for publication to Journal of Web Semantics,2005.

[31]S.Tessaris.Questions and Answers:Reasoning and Querying in Description Logic.PhD thesis,

University of Manchester,Department of Computer Science,Apr.2001.

[32]S.Tobies.The complexity of reasoning with cardinality restrictions and nominals in expressive

description logics.J.of Arti?cial Intelligence Research,12:199–217,2000.

[33]https://www.doczj.com/doc/4c18505209.html,plexity Results and Practical Algorithms for Logics in Knowledge Representation.PhD

thesis,LuFG Theoretical Computer Science,RWTH-Aachen,Germany,2001.

[34]D.Tsarkov and I.Horrocks.FaCT++description logic reasoner:System description.In Proc.of the

Int.Joint Conf.on Automated Reasoning(IJCAR2006),2006.To appear.

[35]M.Y.Vardi.Why is modal logic so robustly decidable.In DIMACS Series in Discrete Mathematics

and Theoretical Computer Science,volume31,pages149–184.American Mathematical Society,1997.

ontology的释译

ontology的释译 【摘要】ontology是西方哲学的奠基性范畴,通过对其起源及国内哲学界释译梳理发现,国内外学者对它的翻译和诠释存在诸多争议。由此,笔者认为,当代国内哲学界对西方哲学某些精深部分的把握,并非如我们想象的那样容易。 【关键词】ontology;诠释;翻译;哲学 ontology这个词在国内外的解释翻译甚多,它的研究对象、任务含有多义性,有点不可言说的味道,但我们还要说。为此要把哲学史上和国内近现代关于它的研究理顺一下,方便我们探讨。 一、ontology的产生及定义 最先构成ontology的是德国人郭克兰纽,像一部分表示学科的词语一样,它也是由希腊文构成的。如biology,sociology这类词分别由词干bio、socio结合词尾-logy构成,ontology是由onto加上-logy构成,显而易见是关于onto 的学问。虽名称出现,但具体的定义、概念却没出现。我们读到关于ontology的定义,见于黑格尔的《哲学史讲演录》

--本体论,论述各种抽象的、完全普遍的哲学范畴,如"有" 以及"有"之成为一和善,在这个抽象的形而上学中近一步产 生出偶性、实体、因果、现象等范畴。 再看"百科全书"关于ontology的定义,笔者按俞宣孟对《不列颠百科全书》(第15版)中的ontology的翻译:关于"是"本身,即关于一切实在的基本性质的理论或研究。这个术语直到17世纪时才首次拼造出来,然而本体论 同公元前4世纪亚里士多德所界定的"第一哲学"或形而上学 同义,由于后来形而上学包括其他的研究(例如,哲学的宇宙论和心理学),本体论就毋宁指对"是"的研究了。本体论在近代哲学中成为显学,是由于德国理性主义者克里斯蒂?沃 尔夫,以他看,本体论是走向关于诸"是者"之本质的必然真 理的演绎的学说。而他的伟大的后继者康德却对作为演绎体系的本体论、以及作为对上帝的必然存在所作的本体论证明,作了重大影响的排斥。由于20世纪对形而上学的革新,本 体论或本体论的思想又变得重要起来,主要表现在现象学家以及存在主义者中,其中包括海德格尔。 另一份资料来自《美国大百科全书》如下: 形而上学的一个分支,它研究实在本身,这种实在既是与经验着他的人相分离,又是与人对于他的思想观念相分离。这个术语由克里斯蒂?沃尔夫导入,以指界乎研究世界的起 源与结构的自然哲学和研究心灵的精神哲学或心理学之间

最新小学数学教学中如何培养小学生的推理能力

小学数学教学中如何培养小学生的推理能力小学生在数学课上学习一点有关推理的知识,是《课标》指定的一个重要的教学内容。《数学课程标准》中指出:“推理能力的发展应贯穿在整个数学学习过程中。推理是数学的基本思维方式,也是人学习和生活经常使用的思维方式。推理一般的包括合情推理和演绎推理,合情推理是从已有的事实出发,凭借经验和直觉,通过归纳和类比推断某些结果;演绎推理是从已有的事实(包括定义、公理、定理等)和确定的规则(包括运算的定义、法则、顺序等)出发按照逻辑推理的法则证明和计算。在解决问题的过程中,合情推理用于探索思路,发现结论;演绎推理用于证明结论。在小学阶段,主要学习合情推理,即归纳推理和类比推理。而归纳推理又多表现为不完全归纳推理”。数学推理,是从数和形的角度对事物进行归纳类比、判断、证明的过程,它是数学发现的重要途径,也是帮助学生理解数学抽象性的有效工具。在小学数学教学中,如能重视强化学生的推理意识,培养学生的推理能力,既有利于帮助学生形成言必有据一丝不苟的良好习惯,也有利于学生掌握科学的思维方法,促进已有知识、经验、技能的有效迁移,提高学生的学习效率。在小学数学教学中如何培养小学生的推理能力?下面谈谈我在教学中的一些体会。 一、在小学数学教学中,要让学生说理,养成学生推理有据的好习惯 语言是思维的外壳,组织数学语言的过程,也是教给学生如何判断的推理过程,而与语言最密不可分的是演绎推理,小学生解题时大多是不自觉地运用了演绎推理,因此教学中教师必须追问为什么,要求学生会想、会说推理依据,养成推理有据的习惯,例如:14和15是不是互质数时一定要学生这样回答:公因数只有1的两个数叫做互质数,因为14和15 只有公因数1,所以14和15是互质数。这样运用演绎推理方法,经常进行说理训练,有利于培养学生的演绎推理能力。 二、教给学生正确的推理方法 小学生学习模仿性大,如何推理、需要提出范例,然后才有可能让学生学会推理。小学数学中不少数学结论的得出是运用了归纳推理,教学时就要有意识地结合数学内容为学生示范如何进行正确的推理。例如,在教乘法交换律时,我是这样引导学生学习的,计算多组算式:5×3=15、3×5=15所以5×3=3×5还有:15×4=4×15引导学生观察、分析,找出这些算式的共同点:左、右两边因数相同,交换因数的位置积不变,归纳出乘法交换律。 三、要把培养学生的推理能力贯穿在日常的数学教学中 能力的发展决不等同于知识技能的获得。知识可以用“懂”来描述,技能可以用“会”来描述,都可以立竿见影。能力的形成是一个缓慢的过程,有其自身的特点和规律,它不是学生“懂”了,也不是学生“会”了,而是学生自己“悟”出了道理、规律和思考方法等。这种“悟”只有在数学活动中才能得以进行,因此教学活动必须给学生提供探索交流的空间,组织、引导学生经历观察、实验、猜想、验证等数学活动过程,并把推理能力的培养有机地结合在这一过程中。例如;在讲《分数的初步认识》这一课时时,学生在认识了二分之一,三分之一,四分之一……这些分数后,提出问题:二分之一和三分之一哪个分数大?先让学生说出自己的的猜想,接着验证:取两张相同的纸片,一个折出二分之一,另一个折出三分之一,再比较大小,一目了然,二分之一大于三分之一。接着再推理三分之一和四分之一哪个分数大?从而得出结论:分子为一的分数,分母小的分数大。这样再完成教学任务的同时,不知不觉中培养了学生的推理能力。 四、要把推理能力的培养植根于学生熟悉的生活实践中 要想促进学生推理能力更好地发展,除了书本知识外,还有很多活动能有效地发展学生的推理能力,例如:①大树与影子有什么关系,成什么比例,计算糖水里含糖量可能用什么比例解答,在解答之前,要用变化规律进行猜想,得到合情推理,再进行验证。②用举反例的方式证明结论不成立,如给小明家打电话,若多次接通但无人接听,则由此得出“小明不在家”的判断。③开展一些有趣的游戏或活动,培养学生的推理能力,如分圆比赛,就能得出“圆的周长与∏有关系”这一结论。

文献综述---小学课堂师生互动现状调查研究知识讲解

小学课堂师生互动现状调查研究文献综述 一、问题的提出 新课改要求:新课改的全面推行,特别要求培养学生终身学习的愿望和能力,掌握适应时代发展需要的基础知识和基本技能。实施新课改的基本途径在课堂,课堂是个微观社会,课堂教学过程是课堂中各种角色间相互作用并发挥其特有功能的过程。在新的历史时期,学习化社会的逐步生成,迫切需要教育改变原有的形态,加快全面推进素质教育的步伐。新课标是新的教学观念向传统教学的挑战。由于人才需求的不同,使人们对课堂教学的观察和研究日益活跃起来。为了进一步研究小学课堂教学质量如何提高,如引导学生全面持续和谐的发展。小学课堂教学互动的调查研究就刻不容缓。 二、课堂互动教学的概念 互动理论的创始人当说是美国社会学家、社会心理学家及哲学家米(George Herbert Mead (1863~1931),而将互动论真正合理利用于课堂师生互动行为的,当属布列克里局(Blackledge,D)等人的师生互动模式研究。他们运用自我概念、认识、解释、磋商等,对课堂中师生互动何时发生、师生在互动中的角色与地位等给予了较好的解释。 课堂互动教学是在课堂情境下,发生于师生间的相互交流、对话及其相关的相互影响和相互作用的动态过程。通过这个过程,使学生学到知识和技能,体现主动学习与合作学习的极大潜力与作用。 互动式教学法是一种民主、自由、平等、开放式教学,他是机遇对教与学关系的审视和思考。互动教学的具体情景可能发生在组织的教学活动中,也可能是在非正式的游戏、生活和交往中。互动的形式可以是多种多样的。 三、国外关于师生课堂互动行为类型的研究 在西方教育社会学中,师生课堂互动行为是一个专门的研究领域。这一领域自20世纪70年代产生以来,发展速度很快,在互动类型的分析方面呈现出不同学科的学者以多学科方法相结合研究的特点,产生了诸多研究成果。。 1.艾雪黎等人提出的三种类型 英国学者艾雪黎(B.J.Ashley)等人根据社会学家帕森斯的社会体系的观点,把师生课堂互动行为分为教师中心式、学生中心式、知识中心式三种。 2.利比特与怀特等人提出的三种类型 利比特与怀特(R.Lippitt & R.K.White)等人把教师在课堂上的领导行为分成三类:权威式、民主式和放任式。由于互动行为的依赖性特征,相对于教师行为的不同,学生的行为也表现出差异性,由此形成了三种不同的师生课堂互动行为类型:教师命令式,师生协商式,师生互不干涉式。 四、国内关于师生课堂互动行为类型的研究 适应国内教育改革和发展的需要,国内学者对师生课堂互动行为从教育社会学、心理学、哲学、工程学等不同角度进行了探讨,取得了一定的成果。 1.吴康宁等人从互动主体角度提出的类型 吴康宁等学者认为,课堂教学中的师生互动行为种类繁多,可以按照不同的标准进行划分。 (1)根据教师行为对象划分为三种类型:师个互动,师班互动,师组互动。在我国目前课堂师生互动行为类型中,师班互动和师个互动是主要形式。 (2)根据师生行为属性划分为三种类型: A、控制—服从型 B、控制—反控制性 C、相互磋商型

逻辑推理

每题给出一段陈述,这段陈述被假设为正确的,不容置疑的。要求你根据这段陈述,选择一个答案。注意,正确的答案应与所给的陈述相符合,不需要任何附加说明即可从陈述中直接推出。 例题: 对于穿鞋来说,正合脚的鞋子比过大的好。不过,在寒冷的天气,尺寸稍大点的毛衣与正合身的毛衣的差别不大。这意味着: A.不合脚的鞋不能在冬天穿 B.毛衣的大小只不过是式样的问题,与其功能无关 C.不合身的衣服有时仍有穿用价值 D.在买礼物时,尺寸不如用途那样重要 解答:只有C是可以从陈述中直接推出的,故选c。 请开始答题: 1.有甲、乙、丙、丁四个果园,其中甲园的各种果树都能在乙园找到,丙园的果树种类包含所有的乙园果树种类,而丙园中有一些果树在丁园也有种植,则: A.甲园中有二些果树能在丁园中找到 B.甲园中所有的果树都能在丙园中找到 C.丁园中所有的果树都能在乙园中找到 D.乙园中有一些果树能在丁园中找到 2.在一次社会调查中发现,A市的人均国民生产总值高于B市和c市,而D市的人均国民生产总值比C市高又低于E市,由此可以推出: A.E市的人均国民生产总值高于A市 B.B市的人均国民生产总值高于C市 C.A市的人均国民生产总值高于D市 D.在五个城市的人均国民生产总值中,C市最多名列第四 3.有A、B、C、D、E五个亲戚,其中4人每人讲了一个真实情况,如下:①B是我父亲的兄弟,②E是我的岳母,⑧c是我女婿的兄弟,④A是我兄弟的妻子。上面提到的每个人都是这五个人中的一个(例如,①中“我父亲”和“我父亲的兄弟”都是A、B、C、D、E五人中的一个),则由此可以推出 A.B和D是兄弟关系 B.A是B的妻子 C.E是C的岳母 D. D是B的子女

优秀学生个人简历

优秀学生个人简历 姓名:XXX 性别:男 就读专业:人力资源 学号:XXX 宿舍号:6-626 籍贯:江苏省昆山市 出生年月:90.1 政治面貌:团员 原毕业学校:江苏省昆山市亭林中学 联系电话:xxx 在校期间任职情况: 时间班干部职务学生会职务 2005.9~2006.1(高一.上)劳动委员—— 2006.3~2006.6(高一.下)劳动委员劳动卫生部长2006.9~2007.1(高二.上)副班长兼劳动委员学生会主席2007.3~2007.6(高二.下)班长兼劳动委员学生会主席2007.9~2008.1(高三.上)副班长兼劳动委员学生会主席2008.3~2008.6(高三.下)劳动委员——

总结: 班干部方面:通过三年的班干部工作,给自己在管理能力等方面得到了很大的锻炼,也从中吸收了很多经验,平时工作时能积极主动配合班主任,勤沟通,认真贯彻、执行各项计划和决定,能发动、组织、带领全班同学开展各项活动,并且与学生相处友好。 学生会干部方面:能熟练地主持学生会日常工作及学生会的会议,对学生会的工作十分熟悉,能出色地完成学校下派的各项任务,曾多次被评为校级、昆山市级“优秀学生干部”称号,也夺得了学校领导老师及广大学生的一致好评。 在校期间所获荣誉: 时间奖项 2006年度第一学期在“班十佳”评选中获“班级工作好”称号; 2006年度第二学期获校“优秀学生干部”称号; 2006年度第二学期在优秀学生会干部评选中获“优秀学生会干部”; 2007年度第一学期获校“三好学生”; 2007年度第二学期在“班十佳”评选中获“班级工作好”称号; 2007年度第二学期获校“三好学生”; 2007年度第二学期在优秀学生会干部评选中获“优秀学生会干部”; 2007年6月被评为昆山市“优秀学生干部”; 2008年度第一学期获校“优秀学生干部”称号; 2008年3月在昆山市青少年法制宣传教育活动中,被评为“百佳学法小标兵”;

推理能力

推理能力 (一)课标解读 关于推理能力,《课标》是这样阐述的:“推理能力的发展应贯穿于整个数学学习过程中,推理是数学的基本思维方式,也是人们学习和生活中经常使用的思维方式。推理一般包括合情推理和演绎推理,合情推理是从已有的事实出发,凭借经验和直觉,通过归纳和类比等推断某些结果;演绎推理是从已有的事实(包括定义、公理、定理等)和确定的规则(包括运算定义、法则、顺序等)出发,按照逻辑推理的法则证明和计算。在解决问题过程中,两种推理功能不同,相辅相成:合情推理用于探索思路,发现结论;演绎推理用于证明结论”。 这段话包含三层内容:推理能力的重要性;什么是合情推理和演绎推理;两种推理的相辅相成。 1、推理能力的重要性 推理的本质功能是推出新结论,生成新知识,因此,它对于数学和数学学习极其重要。可以说,没有推理,就没有今天的数学。同样可以说,没有推理,就没有真正的数学学习。 2、合情推理和演绎推理 ○1合情推理 合情推理以特殊的知识为前提,推出一般性的知识为结论的推理,思维过程是从特殊到一般。它包括不完全归纳推理和类比推理。 A、不完全归纳推理 “归纳”是由特殊到一般的推理,即由特殊(个别)性知识的前提推出一般性结论。不完全归纳推理仅仅考察了某类事物的部分对象,由此推出的一般性结论,可能真,也可能假,它是合情推理。例如: 因为17×3+17×5=(3+5)×17、23×2+23×4=23×(2+4) 所以a×c+b×c=(a+b)c,得出乘法分配律 B、类比推理 “类比”是由特殊到特殊的推理,即以两个或两类对象有部分属性相同为前提,推出它们的其它属性也有相同的结论,也称类推。如用类比推理得出分数的基本性质。 因为被除数和除数都乘或除以相同的数(0除外),商不变,且被除数÷除数=分子/分母。 所以,分数的分子和分母都乘或除以相同的数(0除外),分数的大小不变。 ○2演绎推理 演绎推理是必然性推理即只要推理前提是真,则得到的结论一定为真),思维过程是从一般到特殊。例如推理判断255是不是3的倍数。 因为一个数各位上数的和是3的倍数,这个数就是3的倍数(大前提) 255各位上数的和2+5+5=12,12是3的倍数(小前提)所以,255是3的倍数。(结论)

优秀学生个性自我介绍范文

优秀学生个性自我介绍范文 在校学生个性的自我介绍 不负所望,本人是一个性格开朗的人,很喜欢笑,很喜欢与人沟通,交朋友,对每一件事物都很热情,责任感较强。可能是因为基因的遗传,本人特别爱好于体育,特别是羽毛球,篮球等。很高兴能参加三下乡,希望在这个义工活动中认识许多不同的朋友和让我得到实践的经验。 我是来自计算机技术系08软件技术web的周燕玲。出生的时候是在炎热的天气,那时有许多的小燕子落在屋檐上一唱一和,就改了“燕”字,可能是因为家人都希望我长大后是一位玲珑,活泼开朗的女孩,所以就改了“玲”字。从小到大,我都很喜欢这个名字,因为这是我的亲人给我的一种期望,真的感谢他们所赋予给我的。 不负所望,本人是一个性格开朗的人,很喜欢笑,很喜欢与人沟通,交朋友,对每一件事物都很热情,责任感较强。可能是因为基因的遗传,本人特别爱好于体育,特别是羽毛球,篮球等。很高兴能参加三下乡,希望在这个义工活动中认识许多不同的朋友和让我得到实践的经验。 以上是我的自我介绍,希望大家能够多方面地了解我,并且在工作中多多关照,谢谢! 小学生个性自我介绍范文 Hello!大家好,我叫王晓,现在在xx市xx小学五年级学习。 我有一张圆圆的脸,一双乌黑的眼睛,短头发。我今年12岁了,

不小了吧?却总也脱不掉那满脸的稚气。 我的爱好就是爱看书。说起看书,我还有一段小故事呢!那天,我看见我的一个同学买了一本《苦儿流浪记》,这本书我已经向往了许久,可是爸爸始终没有答应我的要求。我的自尊心很强,从小到大几乎没有央求过别人,这次,我硬着头皮,只好向他去借。谁知,他说可以是可以,可得拿动物图书跟与交换,我只好把书给他,向他要了那本《苦儿流浪记》。 我的缺点就是爱掉“金豆豆”。咳,你可别笑,这也是我的爱好哩!养的宠物死了,哭!受同学欺负,哭!考试不好,哭!看书看到感人处,鼻子一酸,又落下两排“大珍珠”。不过,我丝毫不觉得难为情,古人云:“当笑则笑,当哭则哭,无须掩饰。” 要说我不爱的,就数运动了。体育成绩自然不好了。三年级时,垒球扔个四五米顶天了,成绩还没过70分。不过,这个缺点,以后我要改。 我这个人,不仅爱哭爱笑,爱读书爱剪纸,还爱交朋友。你愿意和我交个朋友吗? 表达小学生个性自我介绍 大家好,我叫巫旖梦,今年10周岁,就读于梅州市梅师附小501班。 从我一踏进学校这个神圣的地方起,我就下定决心要努力学习,做个让老师满意的好学生,让家长放心的好孩子。 我现在担任班里的中队长和副班长,还是学校的大队劳动委员。

gene ontology(GO基因注释)

GO(gene ontology)是基因本体联合会(Gene Onotology Consortium)所建立的数据库,旨在建立一个适用于各种物种的,堆积因和蛋白质功能进行限定和描述的,并能随着研究不断深入而更新的语言词汇标准.GO是多种生物本体语言中的一种,提供了三层结构的系统定义方式,用于描述基因产物的功能. 基因本体论(gene ontology)的建立 现今的生物学家们浪费了太多的时间和精力在搜寻生物信息上。这种情况归结为生物学上定义混乱的原因:不光是精确的计算机难以搜寻到这些随时间和人为多重因素而随机改变的定义,即使是完全由人手动处理也无法完成。举个例子来说,如果需要找到一个用于制抗生素的药物靶点,你可能想找到所有的和细菌蛋白质合成相关的基因产物,特别是那些和人中蛋白质合成组分显著不同的。但如果一个数据库描述这些基因产物为“翻译类”,而另一个描述其为“蛋白质 合成类”,那么这无疑对于计算机来说是难以区分这两个在字面上相差甚远却在功能上相一致的定义。 Gene Ontology (GO)项目正是为了能够使对各种数据库中基因产物功能描述相一致的努力结果。这个项目最初是由1988年对三个模式生物数据库的整合开始:: FlyBase (果蝇数据库Drosophila),t Saccharomyces Genome Database (酵母基因组数据库SGD) and the Mouse Genome Database(小鼠基因组数据库MGD)。从那开始,GO不断发展扩大,现在已包含数十个动物、植物、微生物的数据库。 GO的定义法则已经在多个合作的数据库中使用,这使在这些数据库中的查询具有极高的一致性。这种定义语言具有多重结构,因此在各种程度上都能进行查询。举例来说,GO可以被用来在小鼠基因组中查询和信号转导相关的基因产物,也可以进一步找到各种生物地受体酪氨酸激酶。这种结构允许在各种水平添加对此基因产物特性的认识。 GO发展了具有三级结构的标准语言(ontologies),如表所示。根据基因产物的相关分子功能,生物学途径,细胞学组件而给予定义,无物种相关性。 本体论内容分子功能本体论基因产物个体的功能,如与碳水化合物结合或ATP 水解酶活性等生物学途径本体论分子功能的有序组合,达成更广的生物功能,如有丝分裂或嘌呤代谢等细胞组件本体论亚细胞结构、位置和大分子复合物,如核仁、端粒和识别起始的复合物等 基本来说,GO工作可分为三个不同的部分:第一,给予和维持定义;第二,将

论着综述调查研究

论著 “开心营”康复模式对精神分裂症住院患者社会功能的影响……金依群,李玲(1) 8所医学高等院校护理专业研究生能力期望现状调查……唐小璐,牟绍玉(4) 医护人员对ALL患儿化疗期疲乏症状的体验调查……卜秀青,周雪贞,刘悦新,等(7) STEMI护理工作流程图在急诊PCI术患者中的应用……姜玫,吕明,段元秀,等(10) 中医情志护理路径干预对中风患者负性情绪的影响……冯凤,李平,牟善芳,等(13) 希望理论在抑郁症患者健康教育中的应用……王伟,陈爱民,张玉梅(15) 系统化护理干预对ICU患者肠内营养相关性腹泻的影响……李丽,豆桂军(18) 心理护理干预联合MECT对难治性抑郁症患者疗效及依从性的影响……乔霞,钱志梅,李谦(21)集体偏瘫康复操在脑卒中偏瘫患者中的应用……蒋芙蓉,李国民,冯芳(23) 苏州某三甲医院心内科住院患者睡眠质量及影响因素调查分析……刘琳,顾洁(26) 针对性康复训练在脑卒中重度吞咽功能障碍患者中的应用……黄小琼,曾秋萍,段鸿露(29) 南京中医药大学中医技能应用现状调查分析……薛冬群,刘月仙,王秋琴,等(32) 护理门诊管理对糖尿病患者生活质量及生化指标的影响……汪必会(35) 心理干预在尘肺患者中的应用……贾秀云(37) 健康教育对高血压患者遵医行为影响的Meta分析……仲金丹(40) 膏方穴位贴敷辅助治疗脾胃虚寒型腹泻30例疗效观察及护理……盛英丽(44) 中医辨证护理在心绞痛患者中的应用……郑艺(46) 早期识别重症病例在手足口病救治中的作用……杨红梅,李亚红,罗娟荣,等(48) 护理干预对低视力患者心理健康状况的影响……张海平,谭伙连,吴伟霞,等(50) 早期肠内营养支持对神经内科危重症患者的影响……刘庆梅(52) 综述 临床护理路径在小儿肺炎中的应用进展……黄莉(54) 无线移动信息技术在临床护理工作中的应用进展……袁修银,任俊翠,孙瑛(57) PICC拔管困难的相关因素及应对策略护理现状……梁敏,何金爱(58) “211”应用型本科护理人才培养模式构建的研究……杨庆爱,王若维,李风燕,等(61) 调查研究 南通市7所养老机构抑郁状况调查分析……顾桐语,宋红玲,陈志红,等(63) PICC置管患者携管期间自我管理现状调查与分析……董惠娟,商丽艳,徐晓婉,等(65) 外科住院患者参与护理安全管理需求现状调查……闫燕,邵院玲,张青青(67)

【个人简介】优秀小学生个人简介4篇

小学生个人简介 小学生个人简介的自我介绍(1) 本人在校热爱祖国,尊敬师长,团结同学,乐于助人,是老师的好帮手,同学的好朋友。我学习勤奋,积极向上,喜欢和同学讨论并解决问题,经常参加班级学校组织的各种课内外活动。 在家尊老爱幼,经常帮爸爸妈妈做家务是家长的好孩子,邻居的好榜样。 小学几年我学到了很多知识,思想比以前有了很大的提高,希望以后能做一个有理想,有抱负,有文化的人,为建设社会主义中国做出自己的努力。 当然我也深刻认识到自己的不足,学习不是很勤奋,有时候做事情会只有三分钟热情,我相信只要克服这些问题,我就能做的更好。 本人能自觉遵守小学生守则,积极参加各项活动,尊敬师长,与同学和睦相处,关心热爱集体,乐于帮助别人,劳动积极肯干,自觉锻炼身体,经常参加并组织班级学校组织的各种课内外活动。 本人品德兼优、性格开朗、热爱生活,有较强的实践能力和组织能力。 学习之余,走出校门,本人珍惜每次锻炼的机会,与不同的人相处,让自己近距离地接触社会,感受人生,品味生活的酸甜苦辣。 短暂小学就要离去,我对自己的这六年的学习和生活做个总结。首先,小学让我懂得了学习的作用,不在于死记硬背,而是寓教于乐,关爱生活,虽然我学习进步的不是很快,但我知道学习是终生要奋斗

的事,我爱小学的学习生活。 其次,我培养了独立思维的好习惯。我知道以后的路很长,我要独立思考人生的苦与乐,我从许多老师身上学到了这些人生哲理,不是夸大其词,仅仅是发自内心的感受,要敢于面对错误,毕竟我很小,但我要独立思考自己的将来,把握自己的命运,走自己的路,让别人去说吧。 最后,我要感谢我父母,是他们让我对学习和生活有了更大的憧憬,我知道上完小学,以后的学海更需要我的耐力和毅力,是长辈们给了我这份信念,相信自己,我会大声说出我能行,万岁我的小学生活。 小学生个人简介的自我介绍(2) 大家好,我先自我介绍一下我姓陈,名叫松,是一个很平常的男孩,胖胖的的脑袋瓜子,留着一头帅气的头发。那浓浓的眉毛下嵌着一双炯炯有神的大眼睛。那高高的鼻梁似乎没怎么引人注意,反而是那叽叽喳喳的大嘴巴惹人喜欢。我现在虽上了五年级,但身高只有米。我正为我的身高烦恼呢。 我在班上算不上尖子生。但要是比体育项目的,那我可就是名列前茅了。(对不起,说得有些骄傲了)。我也是个”路见不平,拔刀相助“的人,只要朋友有难,我第一个冲过去帮助他,所以,我的知己才越来越多。可能也正是这样,我忙帮多了,头脑昏了,帮的倒忙也越来越多。 记得那一次,由于语文考试成绩是差上加差,最多也只是90分。老师大发雷霆,简直要置我们于死地,作业要我们把考卷(连短文)

基于ontology的自然语言理解

收稿日期:2003-04-07 作者简介:潘宇斌(1971)),男,福建人,工程师,研究方向:人工智能。 文章编号:1003-6199(2003)04-071-04 基于Ontology 的自然语言理解 潘宇斌,陈跃新 (国防科技大学计算机科学与工程学院,长沙 410073) 摘 要:本文分析传统意义上基于知识的自然语言理解(KB-NLU )和基于Ontolog y 的自然语言理解系统的基本模型,Ontology 是概念化的描述,以及Ontolog y 与语言知识的结合方式的三种类型:世界知识型、词汇语义型、句法语义型。 关键词:KB-NLU;Ontology;世界知识型;词汇语义型;句法语义型中图分类号: T P31 文献标识码:A Ontology -Based Natural Language Understand PAN Yu -bin,CH EN Yue -xin (College of Computer Science and Engineering,National U niv.of Defense T echnolo gy,Changsha 410073) Abstract:In this paper,w e analy ze the base model in the area of Knowledge -Based Natural Languag e Un -derstand (KB -NLU )and Ontolog y -Based Natural Language Understand.Ontology is a conceptual descrip -tion.In terms of their relationship w ith the natural language,this paper divides the different Ontolog ies into three ty pes,i.e.world know ledge,lexical semantics one and syntax semantics one. Key words:KB-NLU ;Ontology;w orld knowledg e;lexical semantics;sy ntax semantics 1 引言 自然语言理解把用自然语言描述的一个受限世界(关于该世界的事实和假设),变换为用机器内部的表示法描述的一个世界模型。这个世界模型用作问题求解器的知识库,来求解各种问题。本文讨论了基于知识的自然语言理解(KB-NLU )[1]的一个新的研究方向)))以本体(Ontology)作为知识体进行自然语言理解。 Ontology 在哲学上是指/世界的本原0[2] ,它所要回答的问题是/所有事物的通用属性是什么?0。在知识工程领域,Ontology 本身作为知识实体是系统的知识库,它是由概念以及概念之间的联系所构成的知识实体,是对世界或者领域知识的概念化描述。本文主要介绍Ontolog y 作为一个知识体,结 合语言学知识,进行自然语言理解,即基于Ontolo -g y 的自然语言理解。 基于Ontology 的自然语言理解的主要任务是利用系统所拥有的知识,提取出文本的意义。它需要解决的问题是:Ontology 如何定义;对文本进行各个层面上的消歧;对文本的推理。本文将就以上问题解决方案进行阐述。 2 Ontology 的定义 2.1 Ontology 的概念 Ontology 可以作为对某个领域的描述词典。它和作为约定的Ontology 没有明显的区分,但是它的重点不是为了共享,而是为了建立起一个领域的概念化说明。从而,它作为领域的论域,所有的知识都是在它的基础之上建立的。 第22卷第4期2003年12月 计 算 技 术 与 自 动 化Computing T echnology and Automatio n Vol 122,No 14 Dec 12003

请谈一谈推理能力在数学课程标准中的具体描述。

1、请谈一谈“推理能力”在《数学课程标准》中的具体描述。 答:推理能力主要表现在:能通过观察、实验、归纳、类比等获得数学猜想,并进一步寻求证据、给出证明或举出反例;能清晰、有条理地表达自己的思考过程,做到言之有理、落笔有据;在与他人交流的过程中,能运用数学语言、合乎逻辑地进行讨论与质疑。 2.推理是数学的基本思维方式,在小学阶段主要学习合情推理,即归纳推理(主要是不完全归纳推理)和类比推理。请举例说一说不完全归纳推理在课堂教学中的应用。 答:“不完全归纳法”在实际教学中运用很广范,那么如何提高学生的推理能力,又如何更有效地运用不完全归纳法进行设计教学呢?下面以“小数乘法”这一教学内容为例进行说明。 一、调动学生观察,建立新旧知识的联系,并引出问题。 出示表格,观察该表中每组数据你有什么发现?。 在对比观察中,学生可能会发现每组中各算式都很相似,并能说出表中每个算式的异同点。教师即不失时机地点出像“2.8×3= 2.8×0.3=”这样在算式中含有小数的乘法算式就是今天我们要学习的“小数乘法”。 引导学生观察,使学生自主发现新知,了解到将要学习什么内容,明白学习目的。 二、引导学生猜测,激发学生的学习兴趣。 先将每组算式的第一个算式计算出来,(如下表)然后提问:每组的第一个算式是我们已经学过的整数乘法,我们都会算。那么下面的小数乘法算式应该怎样计算?它们的乘积会是多少?你想它们的乘积会跟什么有关呢? 对于上面这些问题学生自然还不会回答,但他们却能提出各种猜想。 通过引导学生对新知的猜测,不但发展了学生的智力还有效激发了他们的求知欲,同时也为下面的后续学习指明了方向。 三、动手实践引导学生再次观察,发现问题。 教师引导学生利用计算器对表中算式进行计算。算后出示表格如下:

国内有关“337调查”研究综述

国内有关“337调查”研究综述 摘要:近年来,美国利用“337条款”对我国出口产品展开的调查呈迅速增加的趋势,正成为阻碍我国对外出口贸易的一个重要因素。笔者通过收集整理2008―2014年我国有关“337调查”的文献研究发现,该领域的研究重点主要为“337调查”的理论研究、对华“337调查”案件的态势研究以及应对“337调查”的策略研究。在深入分析研究现状的基础上,揭示了“337调查”研究存在的不足,并提出改进建议,为今后我国企业有力反击“337调查”提供新思路。 关键词:337调查;337条款;文献计量 美国关税法“337条款”是一项为抵制进口贸易中不公平行为的立法。基于“337条款”的调查制度作为美国新型贸易壁垒使得中国企业使得入世以来频繁遭遇国际知识产权纠纷,波及的企业数以千计,对我国对外贸易的可持续发展和某些产业的经济安全都造成相当大威胁。本文采用定量和定性分析方法对自2008年以来的我国有关“337调查”的文献研究情况进行探讨,为今后我国出口企业反击“337调查”提供最新理论武器和应对思路。 一、研究现状概述

笔者分别以“337调查”、“337条款”为检索主题词,在CNKI中国知识资源总库和万方数据知识服务平台两大中文数据库中检索期刊论文、学位论文和会议论文,检索时间段为“2008年1月1日―2014年12月31日”,共检索到464篇文献。经过筛选,最后确定了148篇相关性较强的文献(期刊论文102篇,学位论文35,会议论文11篇)作为研究样本。经过深入阅读这148篇相关文献,笔者对这些文献所论述的内容大致划分了3个主要的研究方向,部分文献同时论述多个主题的归入其重点论述的主题。下面就对各主要研究方向作具体阐述。 1.“337调查”的理论研究 该主题论文数量为52篇,占论文总数的35.1%。论述内容主要涉及以下几个方面: (1)337条款的实质要件研究 337条款的实质要件判断是被诉方是否构成对337条款的实质性违反的基本前提。ITC在调查时虽然会考虑众多不同的因素,但以下三个实质要素是ITC在判断时的基本考虑:进口贸易中的不公平行为;对美国国内产业造成损害;美国国内产业存在。邓红梅[1]认为337条款中对于不公平的竞争方法或行为认定过于宽泛,并根据以往个案总结出了15种具体情形,归纳为侵犯美国知识产权的行为和违反美国《反不正当竞争法》两大类不公平行为;吴民平[2]通过ITC审理

逻辑推理

判断推理解题技巧——寻找逻辑词 充分假言命题:如果A,那么B;只要A,就B;要想A,就必须B。 必要假言命题:只有A,才B;除非A,否则B。 一般来说,充分假言命题的推理规则是A→B;必要假言命题的推理规则是B →A。但其中比较特殊的是“除非A,否则B”,它的推理规则被称为“否一推一”,即¬A→B或者¬B→A。 例 经理说:“有了自信不一定赢。”董事长回应说:“但是没有自信一定会输。”以下哪项与董事长的意思最为接近? A.只有赢了,才可能更自信 B.如果自信,则一定会赢 C.除非自信,否则不可能输 D.只有自信,才可能不输 【答案】D。解析:题干的论证可写成:没有自信→一定输。否前不能否后,B项错误;A项与B项等值,也错误;C项等值于只有自信,才可能输,显然不对;题干转化为必要条件假言命题即为D项。故选D。 【解题关键】考生应理解充分假言命题和必要假言命题的含义、因果关系及推理规则等,并学会综合运用,将相同的条件连接在一起,化难为简。 第四部分判断推理 1.党政机关公文是党政机关实施领导、履行职能、处理公务的具有特定效力的文书。其中命令(令)适用于公布行政法规和规章、宣布施行重大强制性措施、批准

授予。意见适用于对重要问题提出见解和处理办法。批复适用于答复下级机关请示事项。函适用于不相隶属机关之间商洽工作、答复问题、请求批准。 根据上述定义,下列选项中应添加批复的是: A.《国务院关于同意设立陕西西咸新区的________》 B.《国务院办公厅关于进一步加强资本市场中小投资者合法权益保护工作的 ________》 C.《国务院办公厅关于黑龙江双鸭山经济开发区升级为国家级经济技术开发区的________》 D.《国务院关于在我国统一实行法定计量单位的________》 【答案】A。 【中公解析】批复定义的关键信息是:答复下级机关。A项是答复下级机关的文件,符合定义关键信息,其他三项均不存在答复的关系。故答案选A。 2.图灵测试是测试者在与被测试者隔开的情况下,通过一些装置向被测试者随意提问,问过一些问题后,如果被测试者有超过30%的答复确认不出哪个是人、哪个是机器,那么这台机器就通过了测试,并被认为具有人类智能。 根据上述定义,以下哪项中的测试一定通过了图灵测试? A.对机器甲40%的答复所有人都确认其为机器

优秀学生干部个人简历模版

☆基本信息 姓名:X X X毕业院校:安徽大学专业:通信工程 性别:男出生年月:1986.10 民族:汉 联系电话:137xxxxxxxx 0551-386xxxx 籍贯:安徽省亳州 联系地址:皖合肥市安徽大学磬苑校区2005级通信工程(230601) 电子邮箱:xxxxxxxxxxx ☆求职意向(技术类) ☆教育经历2005年9月-2009年7月安徽大学通信工程(本科)工学学士☆个人技能 英语方面通过CET-4,并具有基础的英语听说读写能力 日语方面日语初级水平,简单会话 计算机方面通过国家计算机二级C;掌握简单的C语言及汇编语言编程; 熟练使用Protel DXP 进行PCB电路设计;熟练使用Ms Office等常用办公软件 ☆实践经历 2007.09 –-2008.01 参加创新实验《多功能节电控制器》的研究与制作2008.07—2008.09 参加“2008安徽大学第二届机器人剧场赛”,并获季军和最佳啦啦队奖2008.09.01—09.15 专业实习:合肥大蜀山发射台、安徽四创电子股份有限公司2005.10—2008.03 院学生会治保部副部长、权益部部长 2007.07 参加2007年安徽大学暑期社会实践重点团队并获暑期社会实践先进个人2008.04至今院团委宣传委员兼院团学新闻中心主任 2008.04至今创建安徽大学XX协会,并担任第一任会长 2008.05至今班级XXX(如班长、生活委员等) ☆所获证书 2008年9月获“2008安徽大学第二届机器人剧场赛”,季军和最佳啦啦队奖2007—2008学年获安徽大学学习优秀奖三等、团学工作奖一等、“优秀学生干部标兵”2005—2006学年获安徽大学“优秀学干” 2006—2007学年获安徽大学“优秀团员”、“社会活动积极份子”、获院“优秀学生会干部”2007年获安徽大学“优秀团干”、“暑期社会实践先进个人” ☆所修课程 基础课:电路分析基础、线性电子线路、通信电子线路、脉冲与数字电路、信号与线性系统、电磁场与电磁波、EDA技术、数字信号处理、单片机原理、微机原理与接口技术 核心课:通信原理、程控交换原理、通信网基础、数字移动通信、光纤通信原理、C语言程序设计☆自我评价 积极乐观、为人诚实、做事认真细心、能吃苦耐劳、较强的学习能力、注重理论联系实践; 较强的组织协调能力、活动策划能力、人际交往能力、强烈的责任感和团队合作精神

用Ontology组织企业的信息和知识

用Ontology组织企业的信息和知识 在不确定是唯一可确定因素的经济环境中,知识是企业获得持续竞争优势的源泉。知识管理就是利用先进信息技术实现知识获取/创造、组织/存储、传播、应用,使企业在动荡的市场中保持高度智能化的管理手段。知识分为显性知识和隐性知识,显性知识是已经总结好的被基本接受的正式知识,以数字化形式存在或者可直接数字化,易于传播;隐性知识是尚未从员工头脑中总结出来或者未被基本接受的非正式知识,是基于直觉、主观认识、和信仰的经验性知识。显性知识比较容易共享,但是创新的根本来源是隐性知识。日本东京一桥大学著名知识学教授野中郁次郎研究发现:员工在工作过程中把隐性知识作用于客观信息,产生显性知识并传授给同事,和同事一起把显性知识汇总并在产品/服务中体现出来。 而知识管理就是对一个企业集体的知识与技能的捕获——而不论这些知识和技能是存在于数据库中、被印刷于纸上或是存在于人们的脑海里——然后将这些知识与技能分布到能够帮助企业实现最大产出的任何地方的过程。知识管理的目标就是力图能够将最恰当的知识在最恰当的时间传递给最恰当的人以便使他们能够做出最好的决策。 公司信息资产的价值并不在于存贮和提取信息的能力,而在于将信息与特定过程和未知情境进行动态匹配的能力。通过运用知识管理

这一技术,许多企业已经取得了令人惊异的成就。分析家们指出:LotusNotes和世界互联网是知识管理系统中的两大中坚力量。而数据库、文件管理系统和电子邮件则是知识管理系统中的基本要素。为实现知识管理的目标,从而为企业带来收益,大多数公司还需要添加某种知识提取产品,它能通过群体协作、过滤和语义技术将信息转化为知识。 数字信息一方面为人们的日常工作和生活带来了帮助,另一方面,大量的信息又使人们不知所措。如何组织和提供信息就成为信息系统要解决的关键问题。 目前主要的困难包括:知识的表示、信息的组织、软件的复用等。特别是由于因特网的快速发展,面对信息的海洋,如何组织、管理和维护海量信息并为用户提供有效的服务也就成为一项重要而迫切的研究课题。为了适应这些要求,Ontology作为一种能在语义和知识层次上描述信息系统的概念模型建模工具,自被提出以来就引起了国外众多科研人员的关注,并在计算机的许多领域得到了广泛的应用,如知识工程、数字图书馆、软件复用、信息检索和Web上异构信息的处理、语义Web等。 信息检索技术可分为3类:全文检索(Text retrieval)、数据检索(Data retrieval)和知识检索(Knowledge retrieval)。全文检索的特点是把用户的查询请求和全文中的每一个词进行比较,不考虑查询请求与文件语义上的匹配,这种方式虽然可以保证查全率,但是查准

浅谈数学推理能力的构成

浅谈数学推理能力的构成 从苏联心理学家克鲁捷茨基的《中小学生数学能力心理学》中,可见数学推理能力是数学能力结构基本成分,在培养学生数学能力的过程中应注重培养数学推理能力. 从学生进行的学习活动的过程和特点,学习过程中学生有关心理特征的表现、变化各阶段的发展水平,影响教学活动顺利完成的其他因素等全面地进行考虑,我们对数学推理能力构成成分划分如下: 1.对数学材料迅速而正确的概括能力 在学生的学习活动中,概括起着重要的作用.学生接受的知识主要是已经概括的间接的数学知识,但这些知识必须经过自己的数学活动,进行理解、内化才能转为自己的知识.比方,接触了例题: 5.对推理结果反思能力 对推理结果反思能力指从推理结果分析出解题规律性的能力.学生的任务是检验自己的答案是否正确,但更重要的任务是进行“反思”,归纳思路,举一反三. 对推理结果反思能力中等学生在题后反思方面做的工作要少,因此对推理结果优化能力显得差点. 6.对推理过程中数学材料记忆能力

对推理过程中数学材料记忆能力与其他方面记忆有着 本质区别,主要指能有选择地、精练地、概括地记忆概念、法则、公式、定理以及推理和运算的典型模式和一般特点. 教学过程中,发现记忆能力强的学生重在对题目类型、解题的概括方法、推理的概要、证明的基本线索以及逻辑模式等都能立即记住,并且长久保持,多余的、不必要的数据,他们通常是不记忆的. 以上对中学生数学推理能力结构作了初步讨论,对于数学推理能力结构的合理的、科学的划分,以及各种成分对学生推理能力的影响等工作还有待于我们进一步研究,对数学推理能力结构的探讨将为科学培养中学生数学推理能力提 供理论依据.

宽恕心理学的研究综述调查分析

龙源期刊网 https://www.doczj.com/doc/4c18505209.html, 宽恕心理学的研究综述调查分析 作者:吴守义 来源:《新疆预防医学》2013年第03期 【中图分类号】R395.1【文献标识码】A【文章编号】1008-0465(2013)-09-0221-03 【摘要】目的对宽恕心理研究的介绍有利于反省目前宽恕心理学研究中存在的不足,有利于探讨其拓展的研究方向及发展趋势。结论文章回顾近年来的有关文献,报告了宽恕的概念、研究方法、影响因素、宽恕与心理健康及群际关系方面的研究现状。 【关键词】宽恕;心理健康;综述 20世纪80年代以来,西方有关宽恕心理的研究论文报告逐渐大量涌现,成为心理学研究的主要课题。随着研究的深入,研究者在对宽恕概念的界定、影响因素及与心理健康的关系方面取得了重要的成果。国内研究者傅宏[1-2]、罗春明[3]等对宽恕心理的研究也取得了很大进步。宽恕作为一种积极的情绪体验,不仅影响着人的心理健康也对人们日常的人际交往和社会互动产生重要作用。本文主要从宽恕的概念、研究方法、相关因素、宽恕与心理健康及群际关系等方面进行介绍。 1宽恕的概念 在不同的文化背景下,宽恕的含义也有着不同的理解。Enright[4]及其同事从受害者对侵 犯者的知、情、行三个方面分析,认为宽恕是受害者受到不公正伤害后,受害者对侵犯者的负性的认知、情绪和行为反应的消失,取而代之的是,积极的认知、情绪和行为反应过程。Pingleton[5]认为宽恕是受害者受到伤害后放弃报复侵犯者的念头。Hargrave[6]认为宽恕就是受害者不再憎恨侵犯者。North[7]认为宽恕是受害者消除对侵犯者的愤怒和憎恨,并以同情、仁慈和爱的方式来对待他/她的过程。Mocullough[8]等人对宽恕的界定与Enright相似,他们认为宽恕是一种亲社会动机的变化过程。在这一过程中,受害者对侵犯者产生共情,与此同时,受害者就逐渐减弱了对侵犯者报复和惩罚的动机。心理学文献对宽恕的定义:宽恕涉及两个人,一个人在心理、情感、身体或道德方面受到另一个人深度而持久的伤害,宽恕是要把受害者从愤怒、憎恨和恐惧中解脱出来,并放弃报复侵犯者的一个内部心理过程[9]。对于宽恕的解 释,存在着不同的观点,但研究者普遍都强调它的宽容、饶恕、积极情绪的特征[4-9]。 在中国传统的伦理学范畴中,“宽恕”如同“恕道”,春秋战国时期,孔子及其弟子在《论语.以任》、《理伦》、《泰伯》中都曾提及宽容、忠恕的思想[3]。在中国的传统文化中“恕道”侧重于从“修身”的角度解释宽恕,把宽恕作为处理人际关系的一种人际观和方法,强调宽恕在处理人际关系中的作用。因此它还不完全等同于西方的“forgiveness"。在宽恕的心理学研究中,不同的学者对宽恕的定义,有各自不同的理解。有研究者将其定义为:受到伤害的个体通常会与他人反抗,而宽恕就是停止抵抗,并且无条件地把作为“人”加以认同和接纳[10]。

相关主题
相关文档 最新文档