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Application of "Internet+" question-based teaching mode in theteaching of characteristic nursing of Dai medicine
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作者 Fang-Fei Lv He He Huai-Mei Bi 《TMR Integrative Nursing》 2020年第2期45-49,共5页
Objective: To explore the application effect of "Internet+" combined with question teaching method in the teachingof characteristic nursing of Dai medicine. Methods:In this paper, 103 students majoring in me... Objective: To explore the application effect of "Internet+" combined with question teaching method in the teachingof characteristic nursing of Dai medicine. Methods:In this paper, 103 students majoring in medical science in ourschool were selected as the research objects, and the teaching mode of "Internet+" combined with questions wasimplemented. After the course, the theory and skills of the students were assessed, and the evaluation of theteaching mode was conducted by questionnaire survey. Results: "Internet+" combined with question-basedteaching mode can improve the initiative and enthusiasm of students in learning and enhance their awareness andunderstanding of the characteristic nursing of Dai medicine. 93.2% of the students are satisfied with this teachingmethod. Conclusion:The characteristic nursing of Dai medicine belongs to one of the four traditional nationalmedicine in China. This teaching method can lay a foundation for inheriting the traditional culture and cultivatinghigh-level applied nursing talents of national medicine in the future. It is worth popularizing and applying innursing teaching. 展开更多
关键词 INTERNET question-based TEACHING mode CHARACTERISTIC NURSING of Dai medicine NURSING TEACHING
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基于协同专家系统的建筑施工大语言模型问答系统
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作者 杨彬 肖鸿儒 +4 位作者 高尚 雷克 陈文硕 张其林 汪丛军 《同济大学学报(自然科学版)》 北大核心 2026年第1期13-21,30,共10页
为解决大型语言模型问答系统在建筑施工场景中存在的生成幻觉与部署成本高的问题,提出了一种基于协同专家机制的大型语言模型施工问答系统。该系统通过共享专家与路由专家的协同工作方式,在保证模型表达能力的同时,显著提升了问答生成... 为解决大型语言模型问答系统在建筑施工场景中存在的生成幻觉与部署成本高的问题,提出了一种基于协同专家机制的大型语言模型施工问答系统。该系统通过共享专家与路由专家的协同工作方式,在保证模型表达能力的同时,显著提升了问答生成的准确性与推理效率,并有效降低了计算开销。此外,设计了一种领域知识库注入的微调策略,在训练阶段引导模型深度学习施工领域专业语义,从而增强其对工程文本的理解能力,确保生成结果更加符合实际工程需求。实验结果表明,在仅激活约1/3模型参数的情况下,所提出系统仍可达到81.1%的生成语义相似度,兼顾了效率与性能,为建筑施工管理提供了一种高效、可靠且具备工程针对性的智能决策支持工具。 展开更多
关键词 建筑施工 智能建造 问答系统 大语言模型 本地知识库
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基于意图识别的知识图谱增强大语言模型问答方法——以防汛抢险为例
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作者 张栋梁 马刚 +3 位作者 周伟 王旭东 张义 王小毛 《水利学报》 北大核心 2026年第2期280-292,305,共14页
利用水利专业知识图谱增强大语言模型(LLM)在防汛抢险方面的应用时,用户问句的意图识别面临语料匮乏、术语繁多、语义理解困难等挑战,现有方法在小样本意图识别中表现不佳。本文提出一种基于投票策略的多模型融合方法,在小样本条件下准... 利用水利专业知识图谱增强大语言模型(LLM)在防汛抢险方面的应用时,用户问句的意图识别面临语料匮乏、术语繁多、语义理解困难等挑战,现有方法在小样本意图识别中表现不佳。本文提出一种基于投票策略的多模型融合方法,在小样本条件下准确识别问句意图并提取图谱知识,进而开发水利领域防汛抢险知识问答系统。首先,基于领域实体识别和文本语义表示,构建了基于规则、机器学习和LLM的意图识别单体模型;其次,采用灰狼优化算法,依据单体模型表现分配权重,采用投票策略构建意图识别联合模型。进而,基于联合模型查询防汛抢险知识图谱,基于LLM开发了知识问答系统,实现了自然语言与知识图谱的高效交互。实验结果表明,联合模型在小样本意图识别任务中五折交叉验证的平均F1为0.912,显著超越了以BERT为代表的深度学习模型。所开发防汛抢险知识问答系统实现了准确高效的领域知识检索与重用,为水利知识转化利用和智慧水利建设提供了新路径。 展开更多
关键词 防汛抢险 意图识别 知识问答 投票策略 大语言模型 知识图谱
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基于抽象图谱知识增强的知识图谱问答模型
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作者 许智宏 贾子楠 +2 位作者 王旭 王利琴 董永峰 《计算机工程与应用》 北大核心 2026年第2期178-186,共9页
针对知识图谱问答模型中检索子图规模过大、子图推理效率较低的问题,提出一种基于抽象图谱知识增强的知识图谱问答模型。通过对原始知识图谱中三元组的抽象化处理构建抽象图谱,进而检索问题子图保留关键的三元组信息,避免噪声实体的引入... 针对知识图谱问答模型中检索子图规模过大、子图推理效率较低的问题,提出一种基于抽象图谱知识增强的知识图谱问答模型。通过对原始知识图谱中三元组的抽象化处理构建抽象图谱,进而检索问题子图保留关键的三元组信息,避免噪声实体的引入,降低子图规模;以问题子图为参照构建关系图,通过图神经网络更新关系图表示,并以关系图为辅助利用知识图谱嵌入技术增强问题子图的实体表示信息,强化推理过程。所提模型在WebQSP数据集上的Hits@1、F1分别达到了73.3%、69.6%,在CWQ数据集上的Hits@1、F1分别达到了52.1%、47.8%。实验结果表明所提模型的问答性能优于其他模型,避免了知识图谱稀疏性的影响,验证了所提模型的可行性与有效性。 展开更多
关键词 知识图谱问答 抽象图谱 子图检索 联合推理
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STEM教师课堂提问技巧经验概念化:路径与机制
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作者 张诗雅 《现代基础教育研究》 2026年第1期35-42,共8页
STEM教师的高质量提问技巧,深度驱动学生学习与核心素养发展,同时为学习评估与高阶思维培养提供关键支点。研究发现:个体层面,学习触发机制通过激活认知冲突驱动经验显性化;实践层面,经验循证实践与理论生成建构形成“实践—理论”双向... STEM教师的高质量提问技巧,深度驱动学生学习与核心素养发展,同时为学习评估与高阶思维培养提供关键支点。研究发现:个体层面,学习触发机制通过激活认知冲突驱动经验显性化;实践层面,经验循证实践与理论生成建构形成“实践—理论”双向转化路径;制度与生态层面,政策研究保障与师生协同发展共同构成支持性生态系统。研究创新性地提出“个体认知—制度赋能—生态共生”的动态协同机制,揭示了STEM教师提问从经验碎片到理论框架的跃迁规律,为破解STEM教育“技术化”困境、优化教师专业发展路径,提供了兼具理论解释力与实践操作性的解决方案。 展开更多
关键词 STEM教师 提问经验概念化 经验循证实践 理论生成建构 扎根理论
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问题式融智课堂:新质教学模式构建与实践展望 被引量:9
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作者 祝智庭 陈怡 +1 位作者 朱晓悦 闫寒冰 《中国电化教育》 北大核心 2025年第7期1-8,共8页
生成式人工智能的崛起推动教育生态向“人机共生”新范式转型。鉴于传统课堂在思维培养与多主体协同方面的诸多局限,该研究融合问题式学习与融智课堂的理论内核,提出“问题式融智课堂”创新模式,并构建三维结构框架。目标要素协同知识... 生成式人工智能的崛起推动教育生态向“人机共生”新范式转型。鉴于传统课堂在思维培养与多主体协同方面的诸多局限,该研究融合问题式学习与融智课堂的理论内核,提出“问题式融智课堂”创新模式,并构建三维结构框架。目标要素协同知识分类与思维渗透,驱动从知识传递到思维生成的范式跃迁。角色要素明晰教师、学生与AI大模型的分工逻辑,依托多主体动态交互激发群智涌现。过程要素围绕“7何”问题链模型设计递进认知路径,并提出垂域智能体的学科适配机制,平衡技术普适性与教育专属性。实践层面,从赋能关键角色、拓展应用场景、规避伦理风险与回归育人本真四方面提出实施路径,避免工具理性对价值理性的僭越。该研究旨在推动课堂从静态知识容器向动态思维创新场域的转型,为智能时代新质人才培养提供理论参考与实践启示,回应数智时代的教育挑战。 展开更多
关键词 问题式融智课堂 AI大模型 新质人才培养 课堂变革
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素养导向的试题设计:探析情境化问题的合理配置 被引量:9
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作者 祝智庭 赵晓伟 沈书生 《电化教育研究》 北大核心 2025年第3期5-12,27,共9页
2025年初,深圳南山区的小学数学期末试题因其创新性的命题风格引发社会热议。文章以该试题为窗口,透视其中的问题设置情况,以情境化问题为切入,剖析其在“教—学—评”中的功能定位。研究引入“情境信息丰度”概念,基于信息量的不同,将... 2025年初,深圳南山区的小学数学期末试题因其创新性的命题风格引发社会热议。文章以该试题为窗口,透视其中的问题设置情况,以情境化问题为切入,剖析其在“教—学—评”中的功能定位。研究引入“情境信息丰度”概念,基于信息量的不同,将试题中的情境化问题划分为贫信息问题、简信息问题和富信息问题,并在此基础上探讨其合理配置策略与设计进路。研究强调,以问题思维构建“教—学—评”一体化,建立“信息丰度—知能深度”之间的动态平衡,充分发挥简信息问题的支架作用,并通过等价情境簇优化学生的认知体验,以期为素养导向的试题设计提供参考借鉴。 展开更多
关键词 情境化问题 问题思维 核心素养 命题情境 问题情境
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学会提问:大学生与生成式人工智能协同学习模式的研究 被引量:36
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作者 何珊云 沈演 《华东师范大学学报(教育科学版)》 北大核心 2025年第2期34-48,共15页
以ChatGPT为代表的生成式人工智能的问世,给传统的学习模式带来了巨大的机遇与挑战。学生如何运用生成式人工智能促进学习成为教育教学改革亟待探索的问题。本研究在大学生课程学习过程中引入GAI,对学生与GAI的话语类型、提问水平、提... 以ChatGPT为代表的生成式人工智能的问世,给传统的学习模式带来了巨大的机遇与挑战。学生如何运用生成式人工智能促进学习成为教育教学改革亟待探索的问题。本研究在大学生课程学习过程中引入GAI,对学生与GAI的话语类型、提问水平、提问策略以及自我报告进行编码分析,探究了大学课堂中学生如何与GAI进行协同学习。研究发现,在学生与GAI的对话中,学生是对话的发起主体,单个对话构成的对话单元居多,持续性的讨论较少。学生话语主要以初始提问、拓展提问和改述提问为主,评价和继续指令话语较少。同时学生提问的认知水平较低,以知识水平、理解水平提问为主,提问策略单一,较少使用角色提问、材料提问、方案提问等策略。在不同任务阶段、不同使用经验的学生与GAI的对话存在差异性,在任务后期人智之间展开更高频、更持续的互动对话,且提问认知水平更高、提问策略使用更熟练。使用GAI经验越丰富的学生产生更多的高认知水平对话。在呈现出不同话语特征的对话过程中,学生对在大学课堂教学中引入GAI整体上持积极态度但有所分化。学生普遍认为,GAI能够积极地辅助学习,具有回应优势、能够为学生提供信息价值、处理多类任务和促进学生能力发展,但同时也存在技术局限,引发对学生主体、学习评价和教育生态的挑战。在此基础上,本研究从提供提问训练、丰富提问场景、加强回答反思三个方面为进一步在课堂教学过程中引入生成性人工智能提供了有效的建议。 展开更多
关键词 生成式人工智能 对话 提问 项目化学习
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基于信息检索的知识库问答综述 被引量:10
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作者 田萱 吴志超 《计算机研究与发展》 北大核心 2025年第2期314-335,共22页
知识库问答旨在从知识库中检索相关信息用于模型推理,最终返回准确的答案.近年来随着深度学习和大语言模型的发展,基于信息检索的知识库问答研究成为焦点,涌现出许多新颖方法.从模型方法、数据集等不同方面对基于信息检索的知识库问答... 知识库问答旨在从知识库中检索相关信息用于模型推理,最终返回准确的答案.近年来随着深度学习和大语言模型的发展,基于信息检索的知识库问答研究成为焦点,涌现出许多新颖方法.从模型方法、数据集等不同方面对基于信息检索的知识库问答研究进行梳理总结.首先对知识库问答的研究意义和相关定义进行介绍.然后按照模型执行过程从问句解析、信息检索、模型推理、答案生成这4个阶段阐述每个阶段面临的关键问题以及典型解决方法,对每个阶段所使用到的共性网络模块进行总结.其次针对基于信息检索的知识库问答方法的不可解释性进行分析梳理.此外,对不同特点的相关数据集和不同阶段的基线模型进行了分类介绍与总结.最后对基于信息检索的知识库问答每个执行阶段以及该领域整体发展方向进行了总结和展望. 展开更多
关键词 知识库问答 信息检索 深度学习 大语言模型 阶段性问题
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基于知识库问答的回答生成研究 被引量:1
10
作者 饶东宁 许正辉 梁瑞仕 《计算机工程》 北大核心 2025年第2期94-101,共8页
知识库问答旨在利用事先构建好的知识库来回答用户提出的问题。现有的知识库问答研究主要通过对候选实体和关系路径进行排序,最后将三元组的尾实体作为答案返回。用户给出的问题经过实体识别模型和实体消歧模型之后,可以链接到知识库中... 知识库问答旨在利用事先构建好的知识库来回答用户提出的问题。现有的知识库问答研究主要通过对候选实体和关系路径进行排序,最后将三元组的尾实体作为答案返回。用户给出的问题经过实体识别模型和实体消歧模型之后,可以链接到知识库中与答案相关的候选实体。利用语言模型的生成能力,可以将答案拓展为一句话并返回,这对用户而言是更加友好的。为了提高模型的泛化能力和弥补问题文本与结构化知识之间的差别,将候选实体及其一跳关系子图通过提示模板进行组织输入到生成模型中,并在回答模板的引导下生成通俗流畅的回答。在NLPCC 2016 CKBQA和KgCLUE两个中文数据集上的实验结果表明:该方法在BLEU、METEOR和ROUGE指标上分别平均比BART-large模型提高了2.8、2.3和1.5百分点;在Perplexity指标上,该方法与ChatGPT的回答表现相当。 展开更多
关键词 知识库问答 提示 实体链接 预训练模型 回答生成
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基于大模型的不动产登记智能问答方法 被引量:3
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作者 董承玮 李云汉 +1 位作者 邢晨 刘世凡 《北京测绘》 2025年第3期253-258,共6页
为探索如何在不动产登记业务中提供智能问答服务,本文提出一种基于大语言模型的不动产政策智能问答方法,并结合不动产政策知识库与信息检索提升问答准确性。该方法首先通过搜索引擎和语义检索从政策知识库得到政策文本候选集合;然后利... 为探索如何在不动产登记业务中提供智能问答服务,本文提出一种基于大语言模型的不动产政策智能问答方法,并结合不动产政策知识库与信息检索提升问答准确性。该方法首先通过搜索引擎和语义检索从政策知识库得到政策文本候选集合;然后利用排序模型进行排序,得到与问题最相关的候选政策文本;最后基于问题、政策文本构建提示(Prompt)并输入大模型生成答案。相较于传统方法,该方法在确保答案专业性和准确性的同时,提供了更灵活、自然的自助问答服务,对构建不动产登记智慧问答系统具有一定的参考意义。 展开更多
关键词 不动产登记 智能问答 知识库 语义检索 大模型
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“基于图片问答完成实践课随堂作业”在口腔组织病理学教学中的应用效果评价
12
作者 张春叶 顾挺 +2 位作者 陈宛灵 张莺 李江 《中国口腔颌面外科杂志》 2025年第6期613-616,共4页
目的:评估“基于图片问答完成实践课随堂作业”在口腔组织病理学教学中的应用效果,为优化实践教学模式提供参考。方法:选取上海交通大学医学院口腔医学专业2020级和2021级学生137人为试验组,2018级和2019级学生103人为对照组。在口腔组... 目的:评估“基于图片问答完成实践课随堂作业”在口腔组织病理学教学中的应用效果,为优化实践教学模式提供参考。方法:选取上海交通大学医学院口腔医学专业2020级和2021级学生137人为试验组,2018级和2019级学生103人为对照组。在口腔组织病理学牙周组织病、口腔颌面部肿瘤(唾液腺肿瘤和其他组织来源的肿瘤和瘤样病变)的实践教学中,两组采用相同理论授课和实践观察模式,试验组通过图片问答形式(基于问卷星平台)完成随堂作业,对照组采用传统绘图作业。比较两组的实践课及理论课成绩,并对试验组进行教学效果问卷调查。结果:试验组牙周组织病和口腔颌面部肿瘤实践课平均成绩分别为(95.1±7.4)和(94.9±9.4)分,显著高于对照组的(91.3±4.5)和(90.7±4.1)分(P<0.001)。试验组口腔颌面头颈肿瘤模块理论课平均成绩为(87.4±7.4)分,显著高于对照组的(85.8±7.5)分(P=0.031)。问卷调查显示,90.2%的学生偏好图片问答作业,认为其更利于巩固知识和高效利用课堂时间。结论:基于图片问答的随堂作业能有效提升口腔组织病理学实践课及相关理论课成绩,更受学生认可,可作为实践教学的有效补充手段。 展开更多
关键词 口腔组织病理学 实践教学 图片问答 学习效果 教学模式
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中医古籍方剂数据挖掘与知识问答系统构建 被引量:9
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作者 李明 罗晓兰 朱邦贤 《图书馆论坛》 北大核心 2025年第4期49-59,共11页
文章以《伤寒论》等中医古籍为数据来源,结合古籍的目录结构,通过ChatGLM提取古籍中的方剂信息,存入MySQL关系型数据库,构建中医古籍方剂检索系统;通过ChatGLM对方剂信息进行解析,利用Apriori、association_rules、community_louvain等... 文章以《伤寒论》等中医古籍为数据来源,结合古籍的目录结构,通过ChatGLM提取古籍中的方剂信息,存入MySQL关系型数据库,构建中医古籍方剂检索系统;通过ChatGLM对方剂信息进行解析,利用Apriori、association_rules、community_louvain等数据挖掘算法,以及Echart、Pyvis等知识图谱工具,实现中医古籍挖掘及知识图谱可视化展示,构建基于LLM的中医古籍方剂数据挖掘系统;以BISHENG平台为工具,以抽取方剂信息为来源,构建基于检索增强生成的中医古籍方剂知识问答系统。研究结果表明:本研究方法提取中医古籍方剂名的召回率为99.19%-100%;除《医学衷中参西录·方剂篇》外,方剂组成、主治、用法抽取准确性的ROUGE-L值为84.29%-97.78%;中药名和剂量识别的准确率大于98.00%,主治解析准确率大于86.00%;数据挖掘结果与已有古籍研究成果相符;知识问答结果符合预期。 展开更多
关键词 大语言模型 检索增强生成 数据挖掘 知识问答 中医古籍
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基于意图理解驱动的客服知识推荐大模型构建 被引量:11
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作者 马晓亮 高洁 +4 位作者 刘英 裴庆祺 赵汝强 杨邦兴 邓从健 《华南理工大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第3期40-49,共10页
随着人工智能技术在客服领域的深入应用,电信运营商对AI服务知识推荐的准确率提升提出了更高的要求。为提高电信运营商AI客服系统的知识推荐效率和准确度,该文提出了基于意图理解驱动的客服知识推荐大模型。首先,采用同义词及对话序列... 随着人工智能技术在客服领域的深入应用,电信运营商对AI服务知识推荐的准确率提升提出了更高的要求。为提高电信运营商AI客服系统的知识推荐效率和准确度,该文提出了基于意图理解驱动的客服知识推荐大模型。首先,采用同义词及对话序列的关键词提取模型识别用户查询中的关键词,通过语义相似度比较技术匹配标准问库中的问题,生成最相关的标准问,并采用生成式智能体技术框架构建标准问库,使用智能体技术自动生成知识问题;然后将提取的标准问输入ChatGLM2-6B大语言模型中,经过预训练与人类偏好对齐训练,以进一步提高知识推荐的准确率。实验结果显示:引入标准问库后,智能推荐系统在特定行业知识领域的准确率从74.8%显著提升至85.9%,多组对比实验结果进一步验证了建立标准问库的策略在提高准确率方面的有效性;该文大模型优化了运营商AI客服的智能知识推荐,可为电信运营商AI客服系统的知识推荐提供新的思路和技术支持;运营商通过该文大模型能够更有效地理解和响应客户查询,显著提升客户服务体验。 展开更多
关键词 意图理解 AI客服 生成式大语言模型 关键词提问 提示示例
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生成式人工智能赋能高中生物学情境化试题命制初探 被引量:5
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作者 李琳 范仲云 刘杰 《生物学教学》 北大核心 2025年第5期53-55,共3页
以Kimi平台为例,分析其在科学实验、生命科学史及学习、生活和实践三种情境中命制试题的效果。发现Kimi具有对复杂指令的适应性,具有获取实验数据的迅捷性,能增强题目的趣味性,能准确理解高考评价体系的内涵,同时也发现了Kimi在命题设... 以Kimi平台为例,分析其在科学实验、生命科学史及学习、生活和实践三种情境中命制试题的效果。发现Kimi具有对复杂指令的适应性,具有获取实验数据的迅捷性,能增强题目的趣味性,能准确理解高考评价体系的内涵,同时也发现了Kimi在命题设问角度和命题语言方面的不足,需要人机合力方能创新。 展开更多
关键词 情境化试题命制 生成式人工智能 高中生物学
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大语言模型时代下的知识图谱构建综述 被引量:1
16
作者 和婷婷 张强 +3 位作者 郑冠彧 赵铁军 王浩畅 王颖 《控制与决策》 北大核心 2025年第12期3509-3527,共19页
知识图谱旨在将现实世界中的对象、概念及其相互关系,以图的形式进行有效组织.面对不断演变的真实世界信息,传统静态知识图谱在数据质量、准确性、复杂性、动态更新维护等方面面临挑战.近期,大语言模型在语义理解和文本生成方面取得了... 知识图谱旨在将现实世界中的对象、概念及其相互关系,以图的形式进行有效组织.面对不断演变的真实世界信息,传统静态知识图谱在数据质量、准确性、复杂性、动态更新维护等方面面临挑战.近期,大语言模型在语义理解和文本生成方面取得了卓越进展,其跨领域、跨模态、跨任务的强泛化能力为知识图谱构建提供了新机遇.鉴于此,针对大语言模型在知识图谱构建中的研究进展进行综述.首先,介绍知识图谱和大语言模型的基本概念以及两者融合的通用计算框架;然后,围绕知识图谱的生命周期,深入分析和讨论大语言模型在知识抽取、知识融合和知识推理这3大关键环节的进展和挑战;接着,从知识问答和检索增强生成系统剖析大语言模型驱动的知识图谱的应用成效;最后,总结和展望大语言模型时代知识图谱构建的发展趋势,多角度探讨亟待研究的问题,为未来研究提供启示. 展开更多
关键词 大语言模型 知识图谱构建 知识抽取 知识融合 知识推理 知识问答 检索增强生成
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OSCE进阶式评比联合多元教学法在临床护理教学中的应用效果研究
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作者 邓丽君 余秋花 +2 位作者 唐碧英 刘圆圆 黄天雯 《中西医结合护理》 2025年第4期41-46,共6页
目的探索客观结构化临床考试(OSCE)进阶式评比联合多元教学法在临床护理教学中的应用效果,为提高教学质量提供依据。方法将2021年7月—2022年6月在骨科临床实习的61名全日制护理本科生设为对照组,实施传统临床带教模式,以优质护理管床... 目的探索客观结构化临床考试(OSCE)进阶式评比联合多元教学法在临床护理教学中的应用效果,为提高教学质量提供依据。方法将2021年7月—2022年6月在骨科临床实习的61名全日制护理本科生设为对照组,实施传统临床带教模式,以优质护理管床责任制为导向进行整体护理实习,实施一对一或双导师制带教方法,开展目标教学。将2022年7月—2023年6月在骨科临床实习的59名全日制护理本科生设为观察组,在目标教学的基础上,通过基于OSCE的进阶式整体护理能力评比,开展以案例为基础的学习及以问题为基础的学习法;构建“知识传授”、“价值塑造”、“能力培养”多元统一的“八大模块”教学目标并应用;实施基于三维质量的临床教学质量评价,持续改进教学质量。评价两组实习护生岗位胜任能力和观察组实习护生OSCE进阶式整体护理能力,对比两组实习护生出科理论、技能成绩,调查护生对教学工作的满意度。结果观察组护生的临床护理能力、沟通协调能力、批判性思维能力、心理特质评价指标得分及总分均高于对照组,差异有统计学意义(P<0.05);出科前,观察组实习护生基于OSCE的进阶式整体护理能力评价各项目得分和总分较入科前提高,差异有统计学意义(P<0.01);观察组护生的出科理论成绩、基础护理技能和专科护理技能成绩均高于对照组,差异均有统计学意义(P<0.05);观察组实习护生对教学满意度为高于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。结论基于OSCE进阶式评比的多元教学法能够提升实习护生的岗位胜任力,改善临床护理教学质量,形成“传承、创新、发展”的优秀教学文化,达到高质量高水平教学。 展开更多
关键词 客观结构化临床考试 人才培养 以案例为基础的学习 以问题为基础的学习 岗位胜任能力 护理教学 持续质量改进
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基于可微知识图谱的多跳知识库问答
18
作者 魏谦强 赵书良 张思漫 《计算机科学》 北大核心 2025年第3期295-305,共11页
知识库问答是一个具有挑战性的热门研究方向。目前,基于嵌入的方法通过隐式推理得到问题的答案而不能产生完整的推理路径,基于可微知识图谱的模型只需要将问题答案对作为弱监督信号就可以产生可解释的结果。基于可微知识图谱,提出了一... 知识库问答是一个具有挑战性的热门研究方向。目前,基于嵌入的方法通过隐式推理得到问题的答案而不能产生完整的推理路径,基于可微知识图谱的模型只需要将问题答案对作为弱监督信号就可以产生可解释的结果。基于可微知识图谱,提出了一个端到端编码器-解码器模型。编码器使用多头注意力机制和LSTM对问题进行细粒度顺序建模,生成能更好地表示问题每一跳语义特征的查询向量;解码器使用前馈神经网络实现问题多跳推理的注意力机制,能更好地表示问题每一跳在整个问题中的权重。所提模型解决了以前粗粒度非顺序建模方法存在的信息丢失问题。在5个数据集MetaQA-1hop,MetaQA-2hop,MetaQA-3hop,WebQSP和CWQ上进行实验,模型分别取得了97.5%,100%,100%,77.8%和51.4%的准确率。消融实验表明,各个模块都对模型整体性能的提高有贡献。 展开更多
关键词 多跳知识库问答 可微知识图谱 编码器-解码器
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融合知识的视觉问答综述
19
作者 葛依琳 孙海春 李欣 《数据分析与知识发现》 北大核心 2025年第8期1-19,共19页
【目的】对2019~2023年间融合知识的视觉问答的主流模型与数据集进行综述。【文献范围】以“融合知识的视觉问答”、“知识型视觉问答”、“基于外部知识的视觉问答”、“Knowledge-Based VQA”、“KnowledgeBased Visual Question Answ... 【目的】对2019~2023年间融合知识的视觉问答的主流模型与数据集进行综述。【文献范围】以“融合知识的视觉问答”、“知识型视觉问答”、“基于外部知识的视觉问答”、“Knowledge-Based VQA”、“KnowledgeBased Visual Question Answering”、“Visual Question Answering Reasoning with External Knowledge”等关键词构建检索式,在中国知网、Web of Science等数据库中进行检索,最终确定102篇文献进行综述。【方法】根据融合知识的内容、方法对视觉问答模型进行分类,并比较优缺点;归纳相关数据集,比较分析主流模型的性能。【结果】当前研究聚焦于将多模态数据映射到文本模态进行推理,主要关注融合显式或隐式知识的视觉问答方法,但在衡量知识有效性、细粒度场景理解能力、数据集规模等方面存在不足。【局限】仅对已有研究的主流模型及训练结果进行结构化分析,缺少对算法原理的深入探讨。【结论】未来研究应继续探索集成显式知识与隐式知识的视觉问答方法,提高跨模态知识融合的语义挖掘能力与对齐能力,开发新的评估指标量化知识对模型性能的具体影响。 展开更多
关键词 视觉问答 融合知识 跨模态知识推理
原文传递
基于显式与隐式语义增强的查询图排序模型
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作者 邵文彪 谈川源 +1 位作者 陈文亮 陈跃鹤 《中文信息学报》 北大核心 2025年第12期19-27,共9页
基于语义解析的方法作为知识图谱问答任务(KBQA)的一个重要研究方向,其需要一个准确的查询图排序方法。在查询图排序阶段通常使用问句和查询图对应的逻辑表达式计算二者的语义相似度,然后选择与问句最相似的逻辑表达式。逻辑表达式与自... 基于语义解析的方法作为知识图谱问答任务(KBQA)的一个重要研究方向,其需要一个准确的查询图排序方法。在查询图排序阶段通常使用问句和查询图对应的逻辑表达式计算二者的语义相似度,然后选择与问句最相似的逻辑表达式。逻辑表达式与自然语言问句存在着一定差异,同时逻辑表达式之间也容易出现结构和语义上类似的情况。这种问句与逻辑表达式之间的差异性以及候选逻辑表达式间的相似性导致排序效果不佳。针对上述问题,该文提出基于显式与隐式语义增强的查询图排序模型。该方法一方面通过生成自然语言文本对逻辑表达式进行显式的语义增强,减少了问句与逻辑表达式之间的差异;另一方面,通过生成模型的编码器对逻辑表达式独立编码,进行隐式的语义增强,扩大了相似查询图之间的差异,提升了查询图排序的性能。实验结果证明,该文方法在WebSP和GrailQA两个知识图谱问答常用数据集的验证集上的F_(1)分别达到了73.8%和66.3%,超过基线4.3%和2.0%。 展开更多
关键词 知识图谱问答 查询图排序 生成模型
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