基于SECI模型的实习教师隐性知识显性化探究

实习教师隐性知识显性化能有效促进实习教师个体教学经验的积累和理论知识的增长，增加教育实习的价值。当下，我国学者对教师隐性知识的研究对象更多集中于资深教师团体。由于实习教师隐性知识外显化缺少必要的机制与条件，所以学者们往往忽略了对实习教师隐性知识显性化的挖掘。SECI模型指知识转化的四种模式，即社会化、外部化、组合化和内部化。与之相对应的有四种场所，分别是创始场、对话场、系统化场和练习场。在此基础上，提出SECI知识转换扩展模型，并从知识创生的四个不同阶段探究实习教师对SECI模型的应用情况。据此，提出相应的教育实习策略，如建立学习共同体、引导实习教师深入反思教学实践、建立有效的学校ICT环境、形成高效且自主的实习教师授课模式等，以促进隐性知识的共享与应用。     

基于语料库"梦"动词性隐喻英汉对比研究——以"临川四梦"英译本为例

基于语料库在线检索程序Sketch Engine词汇特性素描功能，构建英汉以“梦”为目标域的动词性隐喻概念模型，并结合“临川四梦”张光前英译本中“梦”的隐喻，对其翻译策略进行研究。发现：1）Sketch Engine词汇素描功能可有效识别不同词汇搭配关系，进而归纳得出动词性隐喻模型；2）目标域“梦”英汉隐喻模型内隐源域主要包括运动体、有价物、易碎物、事件、人/动物五类，其中运动体源域所占比率最高；3）针对文化特征明显的动词性隐喻表达，译者趋于规避隐喻机制内隐的名词性源域，试图为英语母语者塑造更好的审美效果。基于认知隐喻理论，定性定量研究中国典籍的英译有助于向西方展示中国独特的认知识解方式，推动中国传统文化“走出去”的步伐。     

Inferactive data analysis

We describe inferactive data analysis, so-named to denote an interactive approach to data analysis with an emphasis on inference after data analysis. Our approach is a compromise between Tukey's exploratory and confirmatory data analysis allowing also for Bayesian data analysis. We see this as a useful step in concrete providing tools (with statistical guarantees) for current data scientists. The basis of inference we use is (a conditional approach to) selective inference, in particular its randomized form. The relevant reference distributions are constructed from what we call a DAG-DAG—a Data Analysis Generative DAG, and a selective change of variables formula is crucial to any practical implementation of inferactive data analysis via sampling these distributions. We discuss a canonical example of an incomplete cross-validation test statistic to discriminate between black box models, and a real HIV dataset example to illustrate inference after making multiple queries on data.     

获得感：概念、机制与统计测量

获得感作为一个极具中国特色的本土化概念，近年来得到了越来越多的重视。获得感有一个从顾客满意度到获得感的发展过程，是指个体在获取某种利益之后，内心深处所产生的一系列主观感受，是一种满足和幸福的积极情绪体验，而这种感受要建立在实实在在的获得基础之上，具有主观性、客观性以及可测性等主要特征。基于此，获得感的结构兼具物质根源和心理根源，物质根源是获得感的基础，心理根源是获得感的核心。而获得感的测量方法应该注重自陈式路径，统计测量指标也需要主客观指标相结合。在技术上，研究者可利用自上而下的方法和自下而上的方法确定合理的指标维度，用主观评定法以及因子分析法确定获得感各指标的权重系数。     

政治、时代与观念:“十七年”童话的文本规训与主题模式

"十七年"时期童话的任务是对年轻一代进行共产主义教育,由此形成教育本位的童话观。文章梳理了这一时期的儿童文艺政策,概括了童话理论,归纳了童话的主题模式,发现存在"政治-童话理论-童话创作"这一封闭式结构,导致了这一时期的童话主题存在模式化的现象。1950年代的童话寓教于乐,将教育性和趣味性结合得很好,而1960年代的童话流于说教,政治意味浓烈。通过探讨主题与政治话语的关系,希望能对"十七年"童话进行一次深入性、整体性的研究,展现这一时期童话的独特风貌,挖掘"十七年"时期文学书写的内在复杂性。     

《墨子》的修辞特点及其英译

《墨子》是先秦时期重要的思想典籍。在文学史上，《墨子》以其突出的逻辑性和语言质朴著称。拟对《墨子》的修辞特点及其英译进行初步比较分析，以期丰富《墨子》的翻译研究。     

A Bayesian mixture of experts approach to covariate misclassification

This article considers misclassification of categorical covariates in the context of regression analysis; if unaccounted for, such errors usually result in mis-estimation of model parameters. With the presence of additional covariates, we exploit the fact that explicitly modelling non-differential misclassification with respect to the response leads to a mixture regression representation. Under the framework of mixture of experts, we enable the reclassification probabilities to vary with other covariates, a situation commonly caused by misclassification that is differential on certain covariates and/or by dependence between the misclassified and additional covariates. Using Bayesian inference, the mixture approach combines learning from data with external information on the magnitude of errors when it is available. In addition to proving the theoretical identifiability of the mixture of experts approach, we study the amount of efficiency loss resulting from covariate misclassification and the usefulness of external information in mitigating such loss. The method is applied to adjust for misclassification on self-reported cocaine use in the Longitudinal Studies of HIV-Associated Lung Infections and Complications.     

高校法治文化体系建设探析

高校作为文化传承创新的重要基地,既是法治文化的传播者,又是法治理念的塑造地,其法治文化体系建设直接关乎当今的法治进程。文章从完善高校法治设施、法治载体等物质文化,规范高校主体言行举止、行为方式等行为文化,制定大学章程、规范运作方式等组织制度文化,树立民主法治、公平正义、保障人权等法治理念文化这几个方面,期望搭建起高校法治文化体系建设框架,提高民众法治文化素养,使法治成为人的生活方式。     

Rate efficient estimation of realized Laplace transform of volatility with microstructure noise

In this paper, we consider the problem of estimating the Laplace transform of volatility within a fixed time interval [0,T] using high‐frequency sampling, where we assume that the discretized observations of the latent process are contaminated by microstructure noise. We use the pre‐averaging approach to deal with the effect of microstructure noise. Under the high‐frequency scenario, we obtain a consistent estimator whose convergence rate is , which is known as the optimal convergence rate of the estimation of integrated volatility functionals under the presence of microstructure noise. The related central limit theorem is established. The simulation studies justify the finite‐sample performance of the proposed estimator.     

基于神经网络的测井评价油层污染研究

利用测井资料,在剖析传统的测井评价油(气)层污染方法的基础上,介绍了利用BP神经网络这一现代数理统计新技术来实现测井多参数评定油气层污染程度的方法和技巧;以华北二连油田实际资料为例,建立了测井判释油气层污染的数学物理模型,并进行了模拟预测。结果表明:该法简便可行,对污染评价参数预测精度较高,对污染程度评价合理准确,可作为油(气)层污