模型驱动与数据驱动的磨合

教学评价：从多维到循证范式的重要转变 目录 1. 内容概要．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2 1.1 研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2 1.2 研究目的与研究问题．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3 1.3 研究方法与数据来源．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4 2. 教学评价概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4 2.1 教学评价的定义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5 2.2 教学评价的历史发展．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6 2.3 现代教学评价的主要特点．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8 3. 多维教学评价理论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9 3.1 多维教学评价的概念框架．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10 3.2 多维教学评价的理论基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11 3.3 多维评价方法的特点与局限．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12 4. 循证教学评价的发展．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13 4.1 循证教育理念的起源与发展．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14 4.2 循证教学评价的模型构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16 4.3 循证教学评价的实施过程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16 5. 循证教学评价的实践案例分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18 5.1 国内外循证教学评价实践案例．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19 5.2 成功案例分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20 5.3 失败案例分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20 6. 多维与循证教学评价的比较研究．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21 6.1 多维评价与循证评价的区别．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23 6.2 多维评价与循证评价的联系与区别．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24 6.3 两种评价方法在不同教学环境下的应用比较．．．．．．．．．．．．．．．．25 7. 循证教学评价的优势与挑战．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26 7.1 循证教学评价的优势分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27 7.2 循证教学评价面临的主要挑战．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28 7.3 应对策略与建议．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30 8. 结论与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30 8.1 研究总结．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31 8.2 对当前教学评价实践的建议．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33 8.3 未来研究方向与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34

交流Experience ExchangeI G I T C W 经验268DIGITCW2021.01精准思维是习近平同志为核心的党中央治国理政的鲜明特征，也是新时代推动各项工作高质量发展的内在要求。

思想政治教育关系到“培养什么人”的问题，关乎青年人生观价值观的培育和养成。

在精准思维理念下，促进思想政治教育的“精准思政”，在教育需求、教育资源、教育方法等环节上精准聚焦和精准发力，是落实立德树人根本任务的必然要求。

随着信息化社会发展，大数据正悄然催生社会各领域的巨大变革，教育行业也不例外。

如何充分利用大数据完成与思想政治教育的深度融合，助力“精准思政”的实现，是新时代思想政治教育创新发展必须深刻思考的问题，同时也是实现全员全程全方位育人的客观要求。

1 大数据分析和“精准思政”的逻辑关联1.1 宏观逻辑：“精准思政“离不开大数据大数据时代，从自然发展到社会演进再到人自身发展可以形成完整的数据链条，万物皆可数据化。

对庞大冗杂、分散多变的数据进行挖掘和利用，从中可以发现新规律、产生新变革、创造新价值。

数据作为新资源，已然成为人类社会最重要、最先进的生产方式。

高校应深刻把握大数据时代的发展机遇，以大数据催生思政教育的理念转型和行为革新，牢牢掌握意识形态的主导权。

准确把握教育对象的思想行为动态，引导他们的大数据生活，是思政教育质量提升的内在要求，也是精准思政的重要内容。

这就决定精准思政必须以大数据为驱动要素，思政教育应考虑如何使大数据这个最大变量成为思政教育质量提升的最大增量，不断实现传统思政教育的转型升级。

1.2 中观逻辑：“精准思政”关键在于大数据在互联网不发达时代，思政教育仅停留在对零散杂乱数据简单片面分类阶段，对教育对象特征把握依赖教育主体的经验推理，教育方案的制定只能在此基础上不断磨合试错。

随着大数据时代到来，社会像素高度提升，数据粒度越来越细。

人的生命周期与数据的生命周期几乎重叠，人的生活行为也彰显着数据化色彩。

基于数据驱动的纳米烧结银内聚力模型参数反演与预测
佚名
【期刊名称】《电子与封装》
【年(卷),期】2024(24)1
【摘要】纳米烧结银具有高熔点、高电导率、高热导率和低温无压烧结等优点,已经在第三代功率半导体封装互连中得到了广泛应用。

纳米烧结银对烧结工艺和尺寸高度敏感,因此对纳米烧结银力学性能的反演和精确预测服役寿命是该领域的焦点问题。

内聚力模型是一种典型的模拟粘结材料失效破坏的方法,已在不同领域得到广泛应用,该方法也能很好地将纳米烧结银的断裂失效考虑为连续的损伤过程,进而应用于复杂条件下功率器件纳米烧结银封装互连层的失效模拟和预测。

【总页数】1页(P86-86)
【正文语种】中文
【中图分类】TB3
【相关文献】
1.基于数字图像相关法的内聚力模型参数反演识别
2.基于人工蜂群算法的复合材料层间内聚力模型参数反演
3.基于贝叶斯推断的复合材料层间内聚力模型参数反演
4.基于数据驱动与遗传计算的海域组合单元水质模型多参数分步耦合优化反演方法研究
5.基于数字图像相关的粘接界面内聚力模型参数反演识别
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机理和数据驱动的水文预报模型应用研究水文预报是指根据已有的水文数据和气象预报资料，通过建立合理的模型，对未来一段时间内的水文过程进行预测和预报。

近年来，随着气候变化的影响越来越大，水资源管理的重要性日益凸显，因此，开展机理和数据驱动的水文预报模型应用研究具有重要的现实意义。

机理和数据驱动是水文预报模型的两种主要方法。

机理模型是根据水文过程的物理机理建立的，通过数学公式来描述水文过程的变化规律。

它具有较强的物理意义，能够反映自然界的真实情况。

然而，机理模型对输入数据的要求较高，需要大量的观测数据和较为准确的气象预报资料。

由于观测数据的不完备和气象预报的不确定性，机理模型在实际应用中存在一定的局限性。

与机理模型相比，数据驱动模型更加灵活和适用。

数据驱动模型是通过对历史数据的统计分析和模式识别，建立预测模型。

它不依赖于对水文过程的具体机理的了解，只需要有足够的历史数据。

数据驱动模型可以通过分析历史数据的变化规律，预测未来的水文过程。

然而，数据驱动模型的预测结果可能缺乏物理解释，对新情况的适应性较差。

实际应用中，机理模型和数据驱动模型往往结合使用，以充分发挥各自的优势。

机理模型可以提供对水文过程的物理解释，数据驱动模型则可以通过对历史数据的学习，提高模型的预测能力。

因此，将机理和数据驱动相结合的水文预报模型成为当前研究的热点。

在水文预报模型应用研究中，还需要注意模型的不确定性。

由于水文过程的复杂性和气象预报的不确定性，水文预报模型的预测结果往往存在一定的不确定性。

因此，在应用中需要对不确定性进行评估和处理，以提高预报的准确性和可靠性。

综上所述，机理和数据驱动的水文预报模型应用研究对于水资源管理和防灾减灾具有重要的意义。

机理模型和数据驱动模型各自具有优势和局限性，将二者相结合可以提高水文预报模型的预测能力。

然而，应用中需要注意模型的不确定性，以提高预报的准确性和可靠性。

未来的研究还需进一步完善水文预报模型的理论基础和方法，以提高模型的适用性和预测精度。

一、引言材料大致可分为两大类：功能性过程材料和终端用户材料或产品。

前者（如溶剂、催化剂、吸附剂）用于制造过程，而后者通常是终端用户化学品；也就是说，它们在工厂之外发挥作用。

具有定制特性的功能性过程材料通常是过程工业进步的核心，因为材料的选择不仅会影响经济成本，还会影响过程在环境、健康和安全方面的性能。

现代加工系统可以分解为多个尺度，不同的物理和（或）化学现象发生在不同的尺度上。

最低尺度涉及与过程中使用的分子或材料的结构相关的所有决策，如用于化学分离的液体溶剂和固体吸附剂、用于反应的非均相催化剂，以及用于能量转移与转换的制冷剂和相变材料（PCM）。

从历史资料看，人们通过实验试错法发现新材料。

考虑材料设计空间的尺寸较大，这种方法速度慢且效率低下。

鉴于理论模型方法的发展，采用计算机辅助方法来指导材料选择和设计成为了一种流行且行之有效的方法。

另一方面，应该注意的是，材料选择和材料使用的过程操作之间总是存在很强的相互作用。

因此，应同时考虑过程系统中涉及的所有尺度，这使集成材料和过程设计变得至关重要。

多尺度建模的第一步是将分子尺度与相尺度联系起来，其中主要任务是基于原子或分子水平信息，建模和预测流体混合物的宏观特性（如扩散系数、热导率、焓和吉布斯自由能）。

原则上，量子化学计算、分子模拟和状态方程（EoS）可以提供这些预测。

然而，这些计算的成本高，而且过于依赖系统。

幸运的是，由于实验和理论数据的可用性不断增加，现在通过基于描述符的经验模型，从分子和材料的结构对它们的特性进行建模变成了一种流行且行之有效的方法。

由于这些模型纯粹基于数据相关性来描述系统属性或行为，因此它们被称为数据驱动模型。

线性、多项式、人工神经网络（ANN）、高斯过程和克里金法等数学表示广泛用于数据驱动的特性建模。

可以从参考文献[3]中找到关于用于发现和优化设计各种类型材料的数据驱动方法及其应用。

了解了系统的宏观特性，就可以推导出本构关系（如动力学和相平衡），并将它们应用到每个过程单元的质量、能量和动量守恒定律中。

面向机器人行为编程的仿真与实现近年来，随着机器人技术的不断发展与普及，面向机器人行为编程的仿真技术也得到了越来越广泛的应用和追捧。

机器人仿真是一种通过计算机模拟机器人行为的方法，可以在计算机内部进行机器人行为的建模、仿真、测试和修改等过程，从而优化机器人编程、提高机器人性能。

随着机器人技术的快速发展，越来越多的行业需要机器人的加入，使得需求量也日益增加，这时候仿真技术也就变得尤为重要。

通过仿真技术对机器人进行模拟，可以节省大量的时间和成本，避免机器人在实物制作中出现的一些问题，提高了机器人尝试各种方案的能力，更加适应各种情况下的培训与评估。

同时，仿真技术还可以提供更加全面的机器人行为分析数据和演示，从而提高机器人分类能力，增强机器人应对不同任务的能力。

在面向机器人行为编程的仿真与实现方面，还有一些关键技术需要被突破。

首先，要解决机器人行为的建模问题。

机器人行为的模型应该能够灵活地组合不同的行为，进而产生出更加复杂的行为。

其次，要解决仿真平台的选取问题。

高质量的仿真平台应该支持多样化的机器人类型、多种行为模式，并且要能够反映出真实机器人行为的实际情况。

此外，还要建立起一套系统化的机器人行为测试和评估机制，保证仿真结果的准确性和可靠性。

相应地，各种面向机器人行为编程的仿真和实现技术也应运而生。

与传统的行为编程方法相比，模型驱动行为编程和数据驱动行为编程都是比较先进的方法。

模型驱动行为编程通过构建机器人行为模型和规则逻辑，进而产生出各种不同的行为。

数据驱动行为编程则是通过机器人行为数据的学习和模拟，不断改善机器人模型的行为。

除此之外，还有神经网络技术，能够以机器学习的方式提供更加复杂和智能的机器人行为。

对于仿真平台的选取，RoboDK、Webots、V-Rep、Gazebo等仿真平台都是当前比较流行和成熟的平台。

其中，RoboDK可以通过3D建模与仿真技术，模拟机器人的各种运动和行为，并附带了参数化的机器人控制，导出工业界标准代码（如ABB、FANUC 等），用于实际机器人控制。

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