简介:网络舆论是一把“双刃剑”。网民在网上的发言虽然不乏理性分析、善意批评与合理化建议,但也有一部分人利用网络宣泄情绪,发表偏激言语和极端意见,甚至散布虚假信息误导网络舆论。网络舆论的非理性是网民极端或畸形的心态与行为,主要表现为“网络媒体审判”、“网络暴力”、“网络牢骚”与“网络谣言”等,其消极影响和社会危害不容小觑。目前各国对互联网的管理主要有三种模式:以德国、新加坡为代表的直接控制型,以英国为代表的间接控制型和以美国为代表的行业自律型。一方面,要保障公民在网络空间的表达自由;另一方面,要通过法律规制、行政监管和技术控制等多种途径,对网络舆论和网络空间实行有效的监管。
简介:消极确认之诉作为一种新型诉讼,在法院是否应当受理问题上正反两种观点互相博弈,举证责任如何分配并无明确的法律规定,实践中分配规则不统一。就理论而言,消极确认之诉举证责任如何分配具有双重困境,如被告承担举证责任将具有强制起诉机能,如原告承担举证责任将违反证据偏在规则。笔者通过分析2009年最高人民法院作出的案例,认为该裁判规则不可作为标准适用于所有消极确认之诉,指出原告败诉后果与传统诉讼的不同。在将诉讼作为系统工程的基础上,提出应当结合诉的利益防止诉权滥用,通过法官释明查清事实,慎用推定规则,巧用证明度标准,最终使消极确认之诉举证责任分配形成一套公平公正的体系。
简介:摘要目的分析不同教学模式下和有不同学习动机的学生的线上学习行为与学习效果,为优化线上教学提供参考。方法选择2019和2020年参与中南大学生理学小规模限制性在线课程(small private online course,SPOC)和同年参与大规模在线开放课程(massive open online courses,MOOC)的学生,探讨不同教学模式下的线上学习行为和不同学习动机的学生的学习效果。从学习投入、互动行为和学习动机3方面分析学生的线上学习行为。采用SPSS 25.0软件,用函数计算、频率统计、回归分析、秩和检验、相关性检验、卡方检验等统计学方法进行数据分析。结果2020年SPOC学习者的学习参与度(z=14.36,P<0.001)和人机、人际互动学习水平(z=-11.70、-16.18,P均<0.001)均高于2019年。2019年、2020年的学生整体互动行为与成绩呈中等相关(r=0.42、0.52,P均<0.001),且人际互动行为相关更强(r=0.60、0.55,P均<0.001)。2019年SPOC和MOOC学习者的成绩构成不同(χ2=857.45,P<0.001)。外部动机的SPOC学习者学习效果优于内部动机的MOOC学习者(z=-28.42,P<0.001)。结论学校所采用的教学模式通过学生的在线学习投入和互动学习行为影响学习效果,学生自身的学习动机也对其在线学习效果起到关键作用。
简介:摘要行为主义学习理论强调刺激和反应的联结,提出了强化的概念,重视环境因素在学习中的作用,实现了由研究人的意识转向研究人的行为,并将理论应用于教育领域。但是由于行为主义学习理论只强调了人的行为并把动物实验中的学习直接推论到人类,忽视了人的主观能动性,存在着一定的局限性。
简介:摘要:目标行为特征提取是计算机视觉和行为分析领域的重要任务之一。本研究基于深度学习方法,探索了对目标行为特征进行有效提取的方法。首先,我们回顾了深度学习在计算机视觉任务中的成功案例,并分析了深度学习在目标行为分析和行为识别中的优势。接着,我们概述了基于深度学习的目标行为特征提取方法,并讨论了深度学习模型在这一领域中的应用现状、优势和局限性。我们还比较和评估了不同的深度学习模型,探讨了它们在目标行为特征提取方面的性能差异。在模型设计方面,我们介绍了模型架构和网络结构设计、数据预处理和标注方法、损失函数和训练策略,以及模型参数调优和优化方法。最后,我们进行了实验和评估,通过比较不同模型在目标行为特征提取任务上的表现,验证了深度学习在该领域的有效性和潜力。本研究的结果对于改进目标行为特征提取方法、推动计算机视觉和行为分析的发展具有重要意义。