生成因素（精选7篇）
生成因素 篇1
教学的艺术有时可以简化为教师把握预设与生成的艺术, 通过“预设”去促进“生成”, 通过“生成”完成“预设”的目标。在“预设”中体现教师的匠心, 在“生成”中展现师生智慧互动的火花。那么, 作为一线教师, 如何在平时的教学中有效利用各种因素, 促进动态生成呢?
一、精心预设, 为生成导航
凡事预则立, 不预则废, 预设是教学的基本要求, 是教学的起点。《数学课程标准》明确指出:“数学教学活动必须建立在学生认知发展水平和已有的知识经验基础上。”这就要求教师在教学方案的预设中, 必须对学生的直接经验有所估计, 使教学成为学生已有知识和直接经验的逻辑归纳和引申, 增加教学的体验性和生成性。当然, 也要尊重学生的学习要求, 顺应学生的情感体验。例如教学“百分数的意义”一课时, 上课伊始, 师:今天, 老师和同学们一起来探讨一个在日常生活中经常遇到的问题: (1) 甲、乙两杯水都是100克, 甲杯水中放入糖21克, 乙杯水中放入糖11克, 请你说一说哪杯更甜, 为什么? (2) 现在甲杯水20克, 乙杯水25克, 甲杯水中放入糖3克, 乙杯水中放入糖4克, 现在你认为哪杯水更甜呢?比较两杯水哪杯更甜, 这是日常生活中再平常不过的见解, “一石激起千层浪”, 同学们的兴趣被激活了, 个个动脑筋, 人人争发言, 急于发表自己的见解, 有的说甲杯甜, 有的说乙杯更甜。教师再以“甜的程度”为载体教学百分数, 让学生切身体会到百分数就在我们身边, 数学就在我们身边, 从而燃起学习的欲望。教师也让学生亲身经历了从生活问题中发现数学问题的过程, 提供给学生尽可能大的思维探索空间, 在不知不觉中为新知“百分数”的生成打好基础。
二、交流互动, 促进生成
课堂教学是一个动态变化的发展过程, 也是师生之间、生生之间交流互动的过程。在这个过程中, 必然会产生许多问题, 生成出许多有价值的教学资源, 教师要充分挖掘与利用。特别要关注学生在交流互动中所犯的“错误”, 或一些“奇思怪想”背后所蕴含的个性化的过程知识, 必要的时候教师还要帮助学生将那些难以说清的过程知识用恰当的数学符号表示出来。学生有些不易理解的问题, 教师也应及时引导学生探究解决。如一位教师在教学“三角形的面积”时, 先出示一个平行四边形, 让学生说一说底与底上所对应的高。
师问:平行四边形的面积怎么求?
生1:平行四边形的面积=底×高。
师:若将平行四边形沿着对角线剪开, 会得到什么图形?
生2:得到两个三角形, 而且是完全一样的两个三角形。
师:要求这两个三角形的面积, 该怎么办呢?这就是今天我们要学习的……出示课题“三角形的面积”。这时有一位学生喊了出来, 三角形的面积=底×高÷2。
师问:你是怎么知道的?
生3:从刚才老师演示中就可以看出三角形的面积是平行四边形的面积的一半。
师:用两个完全一样的三角行能否拼成平行四边形, 大家拿出学具来拼一拼 (学生动手操作, 并指名展示) 。然后引导学生认真观察, 独立思考, 讨论交流, 说一说拼成的平行四边形与原来三角形之间的联系, 并简述推导出三角形面积公式的过程。
整堂课学生能积极参与, 主动探究, 合作交流, 学习新知, 同时教师必须随时准备应对可能出现的各种“意外因素”, 以学定教, 鼓励学生大胆发问。对师生之间、生生之间互动出现的创造“火星”应敏锐地抓住, 并予以引燃, 使不同的体验有讨论与交流的机会, 使意外生成的教学资源得到充分利用。
三、捕捉点化, 创造生成
教师要发挥“信息重组者”和“学习指导者”的作用, 充当活动信息向教学资源转化的“催化剂”。教者须眼观六路、耳听八方, 对学生出现的错误与亮点及时进行捕捉。学生的错误就是一种发生在他们身边、自己“创造”出来的宝贵的、有价值的教学资源。因此, 教学时教师应以平和、宽容的心态去正视和理解学生的每一个错误, 并将学生的错误作为课堂上极其宝贵的资源加以利用, 这样既保护了学生学习的自信心, 又促使了学生乐于学习。如一位教师在教学化简比后, 教师出示, 要求学生化简比, 一个学生板演, “错了!”“反过来了!”教室内顿时出现了反对声。面对这一错误, 教师并没有马上让其他学生说出正确的结果, 而是先让那位学生说出自己的想法, 再组织学生猜测、举例、验证, 最后达成共识:凡分子相同的两个比, 它们的整数比就是前、后项的分母调换位置写出的, 只要根据比的基本性质计算后就能得到最简比。正因为这位教师独具匠心的处理, 不但保护了学生的自尊心, 让错误变成了宝贵的学习资源, 更重要的是使课堂在对话中生成, 在辨错、改错的过程中开阔了学生的思维, 使课堂呈现出一种人文之美。当然, 我们也决不能放任自流, 应做到宽容但不纵容, 要体现教师的引导作用, 让错误资源的价值发挥得恰到好处。这样, 举一反三, 既丰富了知识, 又拓展了思路, 让学生的求异思维能力得到了提高。因此, 教师千万不能丧失引领的作用, 在课堂教学过程中教师应切实承担起引导的责任, 教师的提问和必要的讲解是“导”的具体体现, 是把握学生学习方向、启迪学生智慧的重要手段, 也是提高教学质量的关键。
四、求异创新, 促进生成
在数学课堂教学中, 教师要允许学生对同样的数学内容有不同的理解和表达方式, 并对学生的“求异”和“钻牛角尖”甚至“刁难”要小心呵护。只有正视学生这种可贵的“求异”精神, 才能激发他们的创新意识。如我在教学“10以内的加减法 (一) ”时, 练习中有这样一道题:有2个鱼缸, 一个鱼缸里放了一条大鱼, 另一个鱼缸放了一条大鱼和2条小鱼, 要求列出两道加法算式。学生列出以下三种情况: (1) 用一个鱼缸里的1条鱼加上另一鱼缸里的3条鱼, 即1+3=4。 (2) 用2条大鱼加2条小鱼, 即2+2=4。 (3) 有的学生列出1+2=3, 我问他怎么想的, 他说:“原来鱼缸里有1条大鱼, 后来又放进去2条小鱼, 一共有3条鱼, 所以是1+2=3。”他把这幅图想成是动画片, 我觉得这位同学的想法很有新意, 于是表扬了他。这时我问学生还有没有别的想法, 我当时心里想, 应该是没有了, 可没想到又有一个学生举起手说:“我列的算式是1+1=2。用1个鱼缸加上另一个鱼缸, 结果是2个鱼缸。”我觉得他想得很独特, 也很有道理, 就表扬了他。这种方法教师课前没有预料到, 教师给予充分肯定后, 并称赞他有求异创新精神, 真了不起。这样充分利用求异资源进行教学, 既培养了学生算法的多样化, 也发展了学生的求异思维与创新意识。!
生成因素 篇2
青年教师的成长不仅关系着个人的人生价值取向,更关系着学校教育的生命力。近年来,教师教育的发展方向是要加快教师专业化进程,提高教师的专业意志和专业水平,以顺应新时代教育的发展。在进行教师教育的过程中,我们对优秀青年教师的成长历程进行了解读分析,并特别关注了优秀青年教师的知识结构及影响其实践智慧性知识生成的主要因素。力求通过研究进一步明确影响青年教师成长的主、客观因素,从中得到有益的启示。
一、对教师的知识结构的认识
教师知识是指教师从事教育教学活动应具有的所有知识。教师知识作为教师认知活动的一个基础,自20世纪80年代初开始,教师知识成为迅速增长的教师教育研究的焦点,许多学者进行了研究,产生了许多研究成果。
综合上述研究,我们将教师的知识分为三个部分:基础性知识、条件性知识和实践智慧性知识。
1、基础性知识。它包括普通文化知识(人文社会科学知识、自然科学知识和现代科学技术知识等)和学科专业知识。它是教师知识结构中最基本的部分。
2、条件性知识。是指教育教学的科学理论知识。一般包括教育学、心理学、一般教学法、学科教学法、课程论知识以及教育技术知识等。在教学中,教育教学的科学理论知识是指导教师“如何教”的支撑性知识,是堪称教师专业的关键知识,是教师成功进行教育教学活动的前提条件。
3、实践智慧性知识。是教师运用基础性知识和条件性知识与具体教育教学实践情境相结合而产生的能力、机智、魅力,即“怎样教”的实践知识。是与教学情景密切联系的教学经验,是解决所处情景问题的功能性知识,也集中体现了课堂情境中教师的决策和行为的本质。
实践智慧性知识是教师从事教学活动所必须具备的智力资源,是教师实践活动所体现的一种独特的智慧。
一位新教师成长为优秀教师,需要掌握基础性知识、条件性知识,但还远远不够。一位教师通晓一门学科并非必然地使他成为该学科的好教师,对教师来说,更重要的是获得丰富的个人实践智慧性知识。
实践性知识是教师在教学实践中探索研究而获得的、实践知识和实践智慧是经过教师长期的教学实践而获得的,并且是与时俱进的、不断发展的。拥有丰富的实践知识和智慧是伴随教师成长的终身追求。
二、影响青年教师实践智慧性知识生成的因素
优秀青年教师的成长过程是一个动态的、复杂的过程,受众多因素的影响。既有共同特征,又有不同特点。我们对学校中35岁以下的优秀青年教师的成长历程进行了认真的解读,分析发现影响其实践智慧性知识生成的主、客观因素主要是以下几个方面:
(一)主观因素
1、正确的教师信念
“教师教育信念是指教师自己确认并信奉的有关人、自然、社会和有关教育教学等方面的思想、观点和假设。教师信念是教师素质的重要组成部分。”教师的信念来自于对生命意义的理解,是根植于自身的教学实践为基础的教学理念,并成为教育思想对教学行为施以指导。它不仅影响学校教育质量,而且影响着教师的学习和成长。正确的信念对教师的学习和成长具有强大的推动作用。苏霍姆林斯基曾指出:“在学校全部教育现象极其复杂的关系中,最宝贵的东西是什么?教师的信念——这是学校里最宝贵的东西。”众多优秀教师的成长,都离不开坚定的教育理想和教育信念。使教师成为优秀教师的,不仅是他们的知识和方法,更重要的是教师对他们的目的、意图和教学任务所持有的信念。
2、丰厚扎实的基础性性和条件性知识
教师的职业历来是一个特殊的职业,教师肩负着育人的职责,需要通过信息传递、组织指导、示范感召等途径来实现教育的文化功能。教师必须具有广博的文化知识、足够的条件性知识。优秀教师的成长往往得益于学生时期的知识积累。
从学科知识来看,优秀教师有较丰厚的学科知识储备,对学科知识把握高深,能够从学科思维的高度去审视自己所教的学科知识内容。在课堂上,教师能够自如提取已有知识,有厚积而薄发之势,能运用已有知识恰当地与学生交流沟通。
从条件性知识来看,一名优秀的教师,有着全面、系统的课程知识和教育学、心理学等知识,且能运用理论知识来组织教学,能熟练运用大量的生动形象的肢体语言和其他辅助教学工具,帮助学生理解掌握知识。在教学管理上,优秀教师往往可以很有艺术性地控制课堂进程。
一个教师知识结构过于单一,或偏重于理,或偏重于文,知识面狭窄,很难适应教育教学的需要,也直接影响其实践智慧性知识的形成。特别在实施新课改的背景下,教师要成为学生成长的引领者,学生潜能的唤醒者,教学内容的研究者,教育艺术的探究者,学生知识构建的促进者,学校制度建设的参与者,校本课程的开发者。这种角色的转变和定位,更需要教师饱学有识,博采众长,具有善于研究,善于实践,不断获取实践性知识的能力。
3、自我发展意识
自我发展意识是教师的内在人文素养的体现。教师的专业发展是教师自主发展的过程,自我认识能力、自主学习能力是促其自主发展的重要内容。
自我发展意识首先表现为自我评价。一个人只有对自身和他人能恰如其分地评价,既不觉得他人处处优于自己,也不觉得自己处处优于别人,才会找到自己的强势能力,扬长避短,获得更多的发展机遇。认清自己的不足,就会产生学习的内在需要。
其次自主学习。一个人的“学习力”比一般能力更为重要,它是教师发展的支撑。自主学习为教师的专业成长奠定了内在的、可持续进步的基础。只有不断学习,教师的职业理想、职业信念、职业道德、职业情感才会不断提升,不断成熟,也只有不断学习,丰富自己的思想,才会反过来促使自己更客观地认识自我、确证自我、完善自我。
(二)客观因素
青年教师的成长,内因固然很重要,但外因的作用也不可低估。人际关系、教师群体文化、关键人物的指导等也是影响青年成长的重要外部因素。
1、和谐的人际关系
青年教师一走上工作岗位,就会碰到如何处理人际关系的问题。诸如,和领导的关系,和老教师、中年教师的关系,和同辈人的关系、与家长的关系等等。青年教师从一个学生到一名教师,刚刚完成角色转变,由于缺少社会经验,处理人际关系的能力相对较弱。有关的研究表明:只有当人们在工作岗位上与同事之间的工作配合得十分协凋时,才能很好地进行教学工作,才能从同事那里学到许多宝贵经验,才有可能运用好集体的智慧,提高自己的教学水平。反之,会使青年教师情绪低落,无法投身工作,无心研究教学,自然也就了影响自身的成长。
2、合作式的教师文化
有的学者把教师文化分为:离散式文化、巴尔干式文化、自然合作式文化、人为合作式文化。在一般学校里最常见的是个人的、保守的离散式文化。教师往往坚守着自己在业务和学术上的独立王国,而不愿意与他人合作、互动,教师几乎不交流课程、教学内容、教学方法。这种孤立、封闭的环境会导致教师专业的停滞和倒退,特别是新手教师会感到茫然和无助。
教师成长的最理想的环境是自然合作式文化。这种文化是基于教师间的开放、互信和支持。表现为同事间关系融洽,在知识信息上能充分交流,教师愿意公开接受他人来观察自己的课堂,也愿意去观察他人的课堂。教师会在教学中积极尝试改革,并从中吸取经验和教训。
学校最基层的教学研究组织是教研组。教研组也有自己的文化。教研组文化是指在教研组群体内形成的独特的价值观、共同的理想、作风和行为准则、规范等。属教师文化范畴,是学校文化的一种亚文化,也是教师成长的小环境。良好的教研组文化象一块丰润的土壤,及时提供丰富的信息和经验,在思想、态度、实践智慧方面支持着教师成长。
3、关键人物的指点
“关键人物”是指那些品德高尚、理念先进、教有风格,研有实效的专家型教师。他们身上蕴涵着极其丰富和宝贵的实践智慧性知识。在一个人的成长过程中,“关键人物”的帮助指点往往是走向成败的最关键因素之一。
生成因素 篇3
1 煤燃烧时PAHs生成机理
煤燃烧时PAHs的生成主要包括高温分解和高温合成2个过程。李晓东等[1]探讨了烟煤燃烧过程中PAHs的生成,初步将生成途径归结如下:①燃烧加热时煤原有结构遭到破坏,连接的桥键断裂,芳香族化合物脱落生成PAHs;随着温度的升高,脱落的高环PAHs有可能继续分解为低环PAHs,以上属于高温分解机理。②不饱和长链脂肪烃环化脱氢形成苯环,苯环形成后,按照HACA(H-abstraction-C2H2-addition)反应机理[2],乙炔与苯环反应脱氢,然后乙炔吸附到苯环或者第一个反应的乙炔上,随后环闭合实现PAHs环增长,也即是高温合成机理。
由于煤自身结构的复杂性及燃烧时外在条件的多变性,以上分析结果还不确定,燃烧时PAHs的生成机理还需要进行更深入的论证研究。
2 不同因素对PAHs生成量的影响
目前,国内外有关燃煤过程中PAHs生成影响因素的研究,主要从煤自身的内在因素及燃烧时的外部因素2个方面进行。不同因素的影响导致燃煤产生PAHs的量的不同。
2.1 煤种
煤种属于煤自身的因素,对燃烧过程中PAHs的生成与排放有重要影响。李晓东等[3]通过对烟煤、无烟煤及贫煤的实验研究发现,燃烧时PAHs排放总量在挥发分为7%～30%的范围内随挥发分含量的增加而增加,随固定碳含量的增加而减少。崔焕滨[4]研究了淮南地区煤中PAHs的排放与煤中灰分的关系发现,随着煤种灰分含量的增大,PAHs排放总量逐渐减少。
由于灰分属于无机组分,灰分越高,煤燃烧效果越差,在燃烧时不会增加PAHs的生成量;而挥发分会在燃烧时产生PAHs形成时需要的有机自由基。因此,会增加PAHs的生成量。至于PAHs排放量随固定碳含量的变化呈相反趋势的原因还有待进一步研究。
2.2 煤中氯
严建华等[5]测定了煤中氯含量不同时PAHs生成量的变化。结果表明,在空气中燃烧及氮气气氛热解条件下,随着氯含量的增加,PAHs生成量呈减少的趋势。氯对PAHs的影响主要有2方面原因:①氯在反应过程中与PAHs发生取代反应,降低了PAHs的生成;②反应中生成氧化剂,对PAHs进行氧化。
2.3 燃烧方式
煤燃烧方式对PAHs生成总量有一定的影响。倪明江等[6]分别采用固定床和流化床的燃烧方式对烟煤生成PAHs的总量进行了比较,发现固定床的PAHs类物质生成要多于流化床燃烧方式,总量上高出1～2个数量级;流化床燃烧由于氧化剂的存在使得PAHs生成量较少。由此可见,采用流化床燃烧方式可以有效地减少煤燃烧PAHs的排放。
2.4 燃烧温度
温度是影响PAHs的生成和排放的一个重要因素,其决定了煤的燃烧率的高低。晏蓉等[7]研究了在炉内温度不同的条件下PAHs生成量。结果发现,随着温度由500 ℃升高到900 ℃的过程中,PAHs的生成量呈现先增大后减小的趋势,700 ℃时达到最大。Mastral[8]的研究表明:流化床燃烧方式在700 ℃和900 ℃时,PAHs的生成量是最少的,在800 ℃时则最高。PAHs的生成量随温度的升高出现先增大后减小的原因,应该与燃烧时PAHs的生成机理有关。温度相对较低时由于高温分解,PAHs含量不断增加,随着温度的继续升高,有些PAHs可能分解为烷烃等小分子基团,使PAHs的含量下降。
2.5 燃烧气氛
李晓东等[1]研究发现,煤在氮气中热解产生的PAHs量的峰值点在600 ℃左右,比空气中的800 ℃要低,而且产生量比在空气中燃烧时的产生量大很多。Mastral[9]研究了流化床中PAHs的排放量与过剩氧气量的关系,过剩氧气量是在实际燃烧过程中为了保证燃料的完全燃烧而多加的氧气量。研究发现,随着过剩氧气量从5%增加到40%,PAHs排放量先减小后增大,在20%时排放量最少,过剩氧气量在40%时PAHs的排放量比5%时要少很多。
2.6 停留时间
停留时间越长,燃烧越充分。傅钢[10]在对试验用典型煤种的燃烧试验中研究发现:停留时间为10 min的点为临界点;当停留时间少于10 min时,产生的PAHs量随时间延长减少比较明显;当停留时间超过10 min时,PAHs变化量随时间变化不大。
2.7 添加剂
倪明江等[11]研究了2种燃烧方式煤燃烧过程中金属铜的添加对PAHs生成的影响。结果表明,随着铜煤质量比的增加,管式炉煤燃烧PAHs生成浓度是减少的;流化床煤燃烧PAHs生成浓度是增加的,但要小于管式炉条件下2个数量级。祈明峰[12]研究了2种燃烧方式下金属铁的添加对PAHs生成量的影响,发现在固定床中,添加铁后PAHs生成量无明显变化,与铁相比氧化铁对PAHs有更强的促进作用;在流化床下,铁的加入能够改变PAHs在气固相中的分布。可见金属的添加对煤中PAHs的生成量是有一定影响的。
煤自身含有一定的PAHs,煤燃烧过程中也会生成PAHs,因此煤的内在因素和外在因素都会在煤燃烧过程中对PAHs的生成和排放造成一定的影响。所以研究煤燃烧过程中PAHs的生成、排放规律,对于煤在利用过程中PAHs的有效控制具有十分重要的意义。
3 防治措施
(1)发展洁净煤技术,从开采到利用的过程中通过采取洁净生产、洁净加工、高效洁净转化等先进技术将PAHs的危害降到最低。
(2)在煤的燃烧利用过程中要尽量通风,使煤与更多的空气接触,适当延长燃烧时间,合理控制燃烧温度,使煤燃烧充分,以减少PAHs的生成。
(3)为了控制PAHs的排放,有关部门须制订严格的排放标准,以限制PAHs对环境的污染。
4 结语
本文总结了煤燃烧过程中影响PAHs生成的各方面因素,并提出相关防治措施。在利用能源的同时,会有大量的PAHs生成与散失,且也受很多因素的影响。因此,研究煤中PAHs的生成规律,对于煤利用过程中产生的污染可以起到有效控制作用,对于环境保护治理具有极其重要的意义。
摘要：综合论述了煤燃烧过程中多环芳烃(简称PAHs)生成的影响因素。多环芳烃的生成量随挥发分含量、燃烧温度增高而增大,随碳、灰分、氯含量的减小而减小;采用流化床燃烧方式可以有效地减少煤燃烧时PAHs的排放;煤在氮气中热解产生的PAHs量比在空气中燃烧产生的大很多;多环芳烃的生成量随过剩氧气量的增加先减小后增大;在临界点前,随停留时间延长而减少;随添加剂铜的增加先增大后减小。
关键词：煤燃烧,多环芳烃,环境保护
参考文献
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[4]崔焕滨.淮南地区原煤及其燃烧产物中PAHs的研究[D].淮南:安徽理工大学,2009.
[5]严建华,尤孝方,李晓东,等.煤中氯对多环芳烃生成的影响研究[J].工程热物理学报,2003,24(2):335-338.
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[11]倪明江,尤孝方,严建华,等.煤燃烧过程中铜对多环芳烃生成的影响[J].工程热物理学报,2005,26(4):705-708.
生成因素 篇4
1 技能与技能生成的规律
技能是指运用知识和经验执行一定活动的方式。技能的生理机制是由于在大脑皮层运动中枢的神经细胞之间形成了牢固的联系系统, 只要在一定的刺激作用下, 系统的动作便一个接着一个地产生出来。
军事技能是军人在军事活动中运用知识和经验, 完成某种任务具备的技巧和能力的统称。军事技能的特点有三个方面:一是军事技能通过练习而形成。军事技能是在具有知识和能力的前提下, 通过练习和模仿而形成的。按其性质可分为动作技能和心智技能两种。二是军事技能的技巧性是在军事技能达到一定熟练程度的基础上形成的, 是反复练习达到自动化了的活动方式。三是军事技能的熟练度。是在军人经过反复练习后所形成的巩固的、达到高度完善化和自动化的行为方式。军事技能熟练的生理机制是在大脑皮层上不断练习而充实完善, 不断地概括化和系统化, 从而建立起一种概括的、稳定的神经联系系统, 即动力定型。熟练是军事技能发展的高级阶段, 是技能转化为能力的基本条件。总之, 军人的各种军事技能所表现出的技术能力, 必须在许多技能都达到高度熟练的基础上才能形成。
技能的教学、学习、训练实践表明, 反复的练习是培养和提高技能的有效方法。练习过程中应注意三点:一是明确练习的目的与要求, 提高练习者的认识, 使其积极自觉地进行技能学习, 以提高练习的主动性;二是掌握正确的练习方法, 克服盲目练习, 提高练习的效果, 以提高练习的有效性;三是练习必须依计划有步骤按节奏地进行, 以提高练习的预见性。
2 技能生成规律的探究
技能可以分为动作技能和心智技能。动作技能又叫运动技能、操作技能, 是指通过练习而巩固下来的自动化的动作活动方式。心智技能又叫智力技能、认知技能, 指借助于内部言语在头脑中进行的, 经过练习而巩固下来的接近自动化的认知活动方式。心智技能与动作技能相比较, 具有动作对象的观念性、动作进行的内隐性、动作结构的简缩性。
前苏联著名心理学家加里培林在上个世纪五十年代提出了心智技能按阶段形成的理论。他认为, 心智技能按心智动作的形成分为五个阶段:动作的定向阶段;物质或物质化阶段;出声的外部言语动作阶段;不出声的外部言语动作阶段以及言语动作阶段。[1]
技能的生成过程存在着既有区别又有联系的六个阶段。
(1) 技能生成过程的“初期”
技能生成初期为技能生成的开始阶段。一般情况下, 在此阶段技能明显上升。其上升原因取决于下列综合因素:操作者的心理状态和生理状态, 训练学习动机;教练员本身的素质, 授课的方法艺术等等。
(2) 技能生成过程的“形成期”
技能的形成期为技能生成的第二阶段, 在此阶段中技能生成要求规范、制式、完整及熟练。这是一个较为缓慢的过程, 其上升率又明显下降。因为它受到各种因素的影响和制约。如操作者的心理活动、技能标准的严格规范和技能动作的准确制式等等。
(3) 技能生成过程中的“平台期”
技能生成的平台期为技能生成的第三阶段。当操作的技能由模仿、消化达到熟练的水平后, 此时已将操作者的技能推到了一个短暂的高潮期。随之, 将会导致技能水平保持一段时间的暂时稳定。
(4) 技能生成过程中的“高原期”
技能生成中的高原期为技能生成的第四阶段。由于“平台期”的到来, 预示着技能形成中的高原期随后即将来临。长时间的训练使操作者产生生理疲劳, 反应迟钝。由于技能水平达到了最终水平的驿站, 此时会使操作者在心理上产生技能饱和的假象, 出现技能自满现象, 加之操作者智力水平的制约程度不同, 不能从实践中进一步探索训练方法, 上升到更高一层的理论进行研究, 指导技能科学训练, 阻碍着操作者的创新能力发挥, 再则, 动机、环境的制约, 使训练兴趣下降;教练员本身的素质, 技能水平也影响着操作者技能水平的改善和提高。
(5) 技能生成过程中的“突破期”
技能生成中的突破期, 又称为技能的升华期。它是技能生成中的第五阶段, 是技能从低层向高层, 从假稳定技能到真稳定技能的突破阶段。实施技能的突破与升华关键在于及早预测“平台期”的到来, 为突破高原期做好准备, 分析各方面的原因, 找出主要因素, 通过实施有效的训练方法, 压缩“平台”与“高原”的过渡期, 在生理上消除训练者的疲劳, 采用各种训练手段, 调动训练情绪, 解除心理压力, 增强训练信心, 在智能方面进一步强化, 提高操作理论水平, 研究技能技巧, 使操作者尽快地突破高原期, 上升到真正技能稳定期, 使技能生成实现第二次飞跃。
(6) 技能生成过程中的“稳定期”
“稳定期”为技能生成过程中的第六阶段。技能的生成一旦越过突破期, 则技能水平达到了真正稳定阶段, 技能水平将会有新的飞跃, 出现质的变化, 达到新的真正稳定。因为它的到来已经历了几个阶段的过程:初期、形成期、平台期、高原期、突破期, 使之技能基础牢固不易产生波动。
3 制约军事技能生成因素分析
军事技能的生成遵循一定的规律。上升的幅度有快有慢受教练员、操作员、操作技能本身和作业环境等多种因素的制约。因此, 训前根据该技能以往的教、学、训规律, 初学者的接受能力、模仿特点, 具体分析技能形成过程及训练各个时期制约因素产生的原因, 为更加科学地采用不同的教、学、训法奠定可靠的基础。一般影响军事技能生成的因素有以下三种:
3.1 知识对技能的制约
知识是技能提高的内在力。只知道模仿教练员讲课过程中的操作基本程序或满足于书本表面肤浅的操作要求, 而不知道采取有效而积极的训练方法, 将使技能的生成发展受到阻碍。技能在低级阶段重复练习, 只能有表面的提高, 难以有实质的突破。此时, 需要丰富知识, 提高相关理论, 改变老一套陈旧的训练模式。一旦突破了知识的限制和制约, 改造了旧的动型, 建立起新的动型, 技能训练就会出现新的转机, 成绩就会逐步上升。因此, 知识是技能提高的内在动力, 方法是提高技能训练效率的有效途径。
3.2 反馈对技能的制约
通俗来说, 反馈就是效应在反应过程中产生信息又传回控制部分, 并影响控制部位的功能。广义而言, 人类的反馈范围是极其广泛的, 可以来自教学、训练、生活、社交、运动等。
以教学实践中的模式图来分析:
由此可见, 及时正确的反馈, 在很大程度上, 影响着技能的提高, 技能生成的正确性和快速性。
3.3 疲乏对技能的制约
疲乏, 或称之为疲劳, 是军事训练人员在技能训练中的一种主观感觉。分生理性疲劳、病理性疲劳和心理性疲劳三种。
第一种:生理性疲劳。军人正常的劳动、运动和军事技能训练之后会感到疲乏, 这是正常现象, 也是暂时的, 经过短时间的休息或适量进食之后即能完全恢复正常。一天的军事训练之后, 常会感觉全身疲乏, 四肢酸困, 但经过一夜睡眠, 次日又可照常训练。这种疲劳称之为生理性疲劳。
第二种:病理性疲劳。如果稍加训练, 甚至没有大运动量的技能训练, 而训练者就出现疲乏、疲劳之感, 则可能是病理性疲劳。引起病理性疲劳的原因是多方面的, 如训练者缺水、缺精、电解质不平衡, 缺乏维生素和蛋白质, 神经系统机能失常, 肌肉本身病变等。在军事技能训练中常见的病理性疲劳有神经性疲劳、缺水引起的疲劳。
第三种:心理性疲劳。军事训练由于内容单一, 方法单调, 训练单纯反复, 组织形式死板, 易使训练者产生厌烦情绪, 导致操作者的逆反心理, 由此而带来的训练疲劳称之为心理性疲劳。
疲劳是造成技能训练出现“高原现象”的一个重要原因, 无论什么原因引起的疲劳, 均表现为人的体质减弱、机能减退, 技能学习的效率降低, 有时阻碍技能训练的正常进行。并且疲劳易造成心理指标的降低, 造成生理、心理上的恶性循环, 是影响技能形成的重要因素之一。
制约军事技能形成的因素多种多样, 千变万化。这些因素是一般技能“高原期”产生的直接和间接原因, 需要军事指挥员和军事操作人员在大量的军事技能训练的实践中去摸索、总结。
摘要：打赢信息化条件下的战争, 需要由机械化条件下的军事训练向信息化条件下的军事训练转变, 同时必须以严格科学的训练为基础。伴随着现代化军事训练的高效性, 教学思想的先进性, 训练理论和技术的创新性, 对制约技能生成因素的研究就显得特别重要。本文分析了技能、规律、技能生成的特点和制约因素, 就本研究的结论以及对下一步研究的看法谈了自己的几点启发, 旨在为现阶段的军事技能训练以及将来的深入研究提供指导。
论谣言在微信中流通的生成因素 篇5
关键词：新媒体,网络群体传播,微信,谣言,生成机制
一、前言
2011年3月15日, 日本核电站泄漏, 由于人们听信“吃碘盐可以防辐射”的谣言, 中国爆发了一场“抢盐风波”。类似的事件, 不胜枚举——因H7N9 (亚型禽流感病毒) 而发生的抢购板蓝根事件、因听信养生大师“绿豆能治百病”的说法而发生的抢购绿豆事件……人们总是会被与自身利益密切相关, 却在一时间无法确认的言论所左右。因为人们太容易听信类似的言论, 所以无论这种言论是否正确, 都会在现实社会中掀起一场或大或小的风波, 造成恐慌。
微信作为现实社会的延伸, 随着用户数量的不断增加 (2015年的第一个季度, 微信已经覆盖了中国90% 以上的智能手机) , 已经“成功”地将谣言的流通以及恐慌的传播等扩大开来, 也可以说, 微信的流行为它们创造了更好的条件。
自2011年1月21日, 腾讯公司推出微信, 经过5年的时间, 微信不断地发展, 语音对讲、微信公众号、微信红包、微信营销等繁多的功能相继出现在人们的视野中, 并已渐渐已经成为人们须臾不可离的事物。微信与人们的关系越来越密切, 人们通过微信与他人的交流越来越频繁。同时, 人们逐渐习惯于从微信上获取信息, 发表言论。正是在这种不知不觉的改变中, 微信构架了一个脱离了现实社会却又与现实社会紧密相连的场域, 为谣言的传播提供了更为便利的温床。
二、微信——网络群体传播
传统的传播类型有五种:内向传播、人际传播、群体传播、 组织传播和大众传播。微信作为一种新颖的传播载体, 其传播模式独立于以上五种类型。在这个泛众化时代, 微信传播与微博传播和其他类型的新媒体传播统属于一种新的传播种类—— 网络群体传播, 即网络上具有共同利益、观念、目标等因素而联结在一起的个体进行的群体内部的与外部的信息传播活动。
在网络群体传播中, 每一个独立的个体既作为信息的接收者, 又是信息的生产者。微信中, 你可能从朋友圈状态中、群组分享中或者公众号中获取信息, 然后再以同样的方式传递给其他人, 一传二、二传三、三传至整个朋友圈, 这种传播模式像病毒蔓延一样迅速、有效。2015年11月24日, 歌手王心凌在个人微博上发布新专辑的混搭造型图, 立即引来无数网友的围观、吐槽, 王心凌之后在评论中回复:“主要看气质。”不久, 一位网友如法炮制, 发了一张自拍并写道, “主要看气质”。之后, 这个“游戏”被发展到微信, 一时之间, 整个朋友圈被“气质图”霸占了。在这个“游戏”中, 大多数人一开始扮演着信息接收者的角色, 而后又成为生产者, 将信息传递给下一个接收者。调查显示, 超过90% 网友的朋友圈状态被“气质图” 霸屏。有商家借机植入了广告, 获得了成功的营销。然而, 一旦这种迅速、有效的传播方式被一些怀有恶意的人利用, 发布一些不实的言论, 便会在微信朋友圈以及网络社会掀起一场风暴, 甚至会蔓延到现实社会中, 造成危害。
三、谣言在微信中传播的有利因素
2016年1月10日晚, 一个名为“当你打开这个, 你与微信的故事就这样发生了”的分享链接, 刷爆了朋友圈。十几分钟后, 关于这个链接盗取支付宝信息、盗号等消息同时遍布了朋友圈和聊天群。一时间, 微信出现大危机, 百万级的用户开始提现、解绑银行卡;微信好友、聊天群里像炸了锅一样, 所有的人都提心吊胆。这次危机出现的罪魁祸首应属当时兴起的谣言, 而谣言又如何在如此短的时间内占据上风?以下几个原因或许可以解释:
(一) 强烈的关注度
互联网让人人皆可成为信息生产者和发布者, 在这样一个信息爆炸的时代, 最稀缺的资源便是注意力。报纸努力革新为的是高发行量;电视台不断更新节目为的是高收视率;互联网上的内容发布者, 用尽各种手段, 为的是获取高点击量。而所有的发行量、收视率与点击量都只是注意力在不同媒体平台上的表现罢了, 微信上也是如此。普通人通过发表状态获得的评论和点赞数来衡量一个人是否有好人缘, 公众号通过内容的阅读量来评价是否受到欢迎。现今, 所有的事情都只有一个评判的标准, 即你能否吸引受众, 使之成为你的忠实“听众”。而这次微信平台意外泄漏的链接, 无疑是一次吸引注意力的成功案例。打开“我和微信的故事”链接, 个人可以看到自己微信开通的时间、第一位好友是谁、2015年去过哪些地方、收了多少红包又发出去多少红包等。这些数据一方面勾起了自己的回忆, 另一方面人们会选择把链接发给自己的朋友, 或者发到聊天群里, 形成共同的话题。当一个话题被大多数人热衷的时候, 那些原先没有关注这个话题的人, 便会想方设法了解这个话题的缘由、结果, 参与到讨论中, 以避免自己被冷落。微信公共号“北大新媒体”调查, 当晚“我的微信故事”的链接在一个晚上的刷屏密度已经超越了之前的所有盘点。因此, 一些善于投机取巧、不怀好意的人利用瞬间的刷屏, 高度的注意力, 在微信上散布谣言, 来增加自己的关注度, 一时间谣言便以更为迅猛的速度蔓延开来。
(二) 与自身联系密切
心理学家奥尔波特在《流言·心理学》中提出流言流通量的计算公式:流言流通量= 问题的重要性 × 证据的暧昧性 (R=i×a) 。而谣言属于流言的一部分, 因此这个公式对于谣言的流通也同样适用, 而公式中的“问题的重要性”在这里可以解释为一件事情与人们的关系程度。虽说大众传媒的报道可以让人们知道千里之外发生的事情, 但很少有人会分出精力去关注一个和自身毫无关联的事件, 越来越快节奏的生活方式让我们习惯于对事情做出快速的反应并一切从自身的利益出发。抢盐风波之所以殃及面广、波及的范围大, 是因为核辐射可以跨越千里, 危及人们自身的生命。当其他人肆无忌惮地抢夺食盐, 如果自己不作出对策, 就好像自己的利益遭到了他人的损害一样。在这次“我和微信的故事”中, 据调查, 当晚打开微信的73.8% 以上的人都接触到了这个链接并看到了在微信中流传的谣言, 而且大多数人是在打开链接之后才看到谣言的。当时并没有官方的媒体公布这个链接是否安全, 而朋友圈、聊天群中一边倒地在传播“打开这个链接会被盗取微信和支付宝信息”的谣言。众所周知, 微信钱包和支付宝等是和人们的金钱直接挂钩的, 因此人们会立即采取措施来保障自身的利益。1月11日, 腾讯公司高级执行副总裁、微信事业群总裁张小龙表示:当天晚上, 微信上有百万级的微信用户解绑银行卡和提现, 导致服务器差点儿瘫痪。
(三) 被熟知化的意见领袖
勒庞在自己的《乌合之众》中说道:“一切群体动物有着服从头领的本能需要……人只要一脱离孤独状态, 立刻便处在某个领袖的影响之下。”群体领袖发展到传播学中, 便是拉扎斯菲尔德在20世纪40年代提出“意见领袖” (舆论领袖) 的概念, 即在人际传播活动中, 经常为其他人提供自己早先获取并经过自己加工的信息, 希望对他人形成影响的活跃分子。 “意见领袖”多是一些有名望或是拥有更多社会认同感的人, 他们身上具备所处群体中其他普通群众所没有的品质 (在某一个具体的领域) , 所以人们乐于听取他们的信息, 接受他们的意见。他们作为最先的信息接触者, 被人们视作有眼界、有见识、有能力的人。同时, 意见领袖又不是远在庙堂之上、遥不可攀的大人物, 而多是我们身边认识的人, 所以对于我们熟悉的人, 我们会自然而然地放下警惕, 并对其百分之百的信任。 而在微信上, 发生了一些更为微妙的变化。微信上大多为朋友或熟知的人, 这就很容易破除陌生人之间传递信息所遇到的障碍。他们发射出某一信号时, 人们通常会不假思索地接收, 并自然地以为是发生在自己身边的事。这次发生在链接之后的谣言便是被这样一群我们信任的朋友散布出来的。他们或许不是谣言的始作俑者, 但他们却在传播的过程中扮演着“搅屎棍”的角色。B发布了一条关于“我和微信的故事”链接盗取信息的状态, 上面附上A发表同样状态的截图, 被C看到, C虽然不认识首先发布这条状态的A, 但潜意识中, C会认为A那是我的朋友的朋友, 便会理所当然的相信。但在微信中的传播, 我们会放弃对方是不是这个专业的领袖, 是否具有这方面的技能, 因为“熟人的熟人”, 我们便失去了理性地判断。
当然, 导致谣言在微信中传播的原因还包括其他的方面。 例如, 微信官方的信息没有及时地更新、现如今频繁出现的网络诈骗等。以上我所概括的三个原因皆是由人的主观因素造成的。最终, 谣言止于什么, 是真相、是公开、还是智者?这其中最主要的因素还是人的因素。少一点儿道听途说者、听风是雨者, 多一些深思熟虑者, 微信也就不会沦为滋养谣言的温床。
参考文献
[1]古斯塔夫·勒庞.乌合之众——大众心理研究[M].冯克利, 译.北京:中央编译出版社, 2004:1-1157.
生成因素 篇6
软件测试是一项耗时费力的活动,然而它又在软件工程中占有很重要的地位。NIST在一项报告中称美国每年由于软件故障而导致的经济损失多达599亿美元[1]。报告还称如果在早期采用更有效的故障检测方法则可以挽回大约220亿美元的损失[1]。由此可见,软件测试的作用非同一般。这就需要一种先进的测试技术来提供尽可能高的测试性价比。
软件系统是由组件构成的,因此系统的故障常常是由一些难以预料的系统组件之间的异常交互引起的。若对一个10因素(组件或参数个数)4水平(每个参数的可选值个数)的系统采用穷尽测试的方法就需要生成410=1,048,576个测试用例,但由于受到时间、费用等资源的限制,采取这种穷尽组合的方式来对各组件之间的交互进行测试显然是不切实际的。经验数据表明,配对测试技术适用于多种不同类型的软件系统,它不仅是可行的,并且是一种高效的测试方法。对于上面所述的10因素4水平系统,配对测试只需25个测试用例就可以使不同参数的各值之间的两两配对至少被测试一次[4]。
产生最小配对测试集是一个NP问题,也就是说不可能存在某一算法可以产生最小测试集。因此,现在已经有不同的测试集产生算法,它们的目的都是为了产生接近最优的测试集。文章重点介绍了文献[5]中所给出的一种较新的、较有效的n因素s水平配对测试集生成算法,并给出了具体的应用。
1 配对测试的介绍
1.1 配对测试的定义[6]
定义1 有N个相互独立的测试因素:f1,f2,…,fN,每一个因素fi有Li个可选水平(值):fi={li,1,…,li,Li},一个测试集R被产生。R中的每一个测试用例中都含有N个水平,即包含每一个因素fi的一个水平,并且R中的所有测试用例覆盖了任意两个因素的任意水平所形成的配对。例如,对于一个配对li,p和lj,q,1≤p≤Li,1≤q≤Lj,并且i≠j,那么R中至少有一个测试用例包含配对li,p和lj,q 。
1.2 配对测试的有效性
配对测试相对于穷尽测试来讲可以节省较多的开销,而从检查故障的能力这方面来看,配对测试也是一种比较好的测试方法。研究发现,有20%-40%左右的软件故障是由某个系统参数引发的,20%-40%左右的故障由某两个参数的相互作用引发的,而大约70%的软件故障是由一个或两个参数的相互作用引起的。Dalal等通过经验数据证明了在一个软件系统中应用配对交互测试可以检测出很多已存在的错误;Burr等通过更多的经验数据证明了配对测试是有效的[4]。美国FDA组织对109个软件控制的医疗设备进行了检测,用配对测试检测出了97%的故障。
1.3 已有的算法研究
配对测试是一种有效的测试方法,但是生成最小配对测试集却是一个NP问题。配对测试主要是研究应用组合设计方法对软件进行组合测试。主要有以下六种方法:正交拉丁方算法、AETG算法、IPO算法、Williams算法、PSST算法和Kobayashi算法。
正交拉丁方算法利用组合数学中拉丁方的特殊性质来构造满足两两组合覆盖要求的测试集。它的优点在于构造简单,存在现实中的数学模型,并且在已知参数个数及可取值情况下就可准确计算出满足两两组合覆盖要求的测试集大小。不足之处是在实际系统中,往往为了满足拉丁方数学上的特性,因此在构造算法中常常需要添加“无关值”,从而导致增加额外的测试用例。
AETG算法先产生一组待测的测试用例,然后利用贪心算法选择其中一个能覆盖最多未被覆盖到的两两组合。循环迭代直至所有的两两组合都被覆盖。相对于其它算法,它获得的结果是较优的。但是AETG算法在时间复杂性上不如IPO算法。
IPO算法采用贪心算法,是基于参数顺序的渐进扩展的两两组合覆盖测试用例生成方法。与其它算法一次生成所有测试用例的方式不同,IPO算法是以参数为中心的,这样就有利于系统的扩展,且该方法在时间复杂度上略优于AETG算法,但是结果不是较优的。
Williams算法以正交拉丁方算法为基础,在正交矩阵的基础上加入了分区等因素。它改进的算法在时间复杂度上比较稳定,受参数规模等因素影响较小,且生成测试用例集合的规模同IPO算法基本相当;不足之处是该算法只适合参数规模较小的系统。
PSST算法将解空间映射成一个树,它的基本思想是找出相互间重叠数不超过1的所有解,然后对其进行扩展。PSST算法将启发式方法和代数方法的优点结合起来,并尽量克服两者的不足。该算法也可以允许测试人员预先指定一组测试用例,然后在此基础上进行扩展以生成两两组合覆盖表。该算法具有较强的针对性和灵活性。但由于该算法终究还是属于启发式算法,所以不能保证每次测试用例生成的结果是最优的。
Kobayashi算法是通过一些基本正交表和特征块作为基本成分,来构造满足要求的复杂两两组合覆盖表。Kobayashi算法的基本成分是正交表O表,并通过O表的交叉重叠来构造新的两两组合覆盖表。虽然Kobayashi算法在某些情况下能获得最优解,但是其还是不能避免由于拉丁方特性所带来的缺陷。
Brownlie等开发了OATS系统,该系统是用正交表来生成测试集的,此外还有一些学者将代数方法和一些仿生学方法用于产生配对测试集。下一节中所提出的方法是针对产生n因素s水平配对测试集的方法,算法所产生的测试用例数较少,在某些情况下比AETG算法和IPO算法产生的还要少。
2 N因素S水平配对测试集生成算法
有关N因素S水平的配对测试集生成算法,可细分为s=2和s>2两种情况。
2.1 N因素2水平配对测试集生成算法
假设有一些由若干个1和若干个0组成的数串,这些数串有相同的长度,记为2K-1。将每个数串的权值定义为它所包含的1的个数。用S2k-1表示长度为2K-1并且权值为K的这些2进制数串的集合,其表达式为|S2k-1|=C
从这十个二进制数串中任意选取两个数串,可以看出(0 1),(1 0),(1 1)这三个组合在被选定的两个数串中至少出现一次。因此,如果在S2k-1中的每一个数串后添加一个0,那么(0 0),(0 1),(1 0),(1 1)这四个组合在任意一对数串中至少会出现一次。
下面给出N因素2水平配对测试集生成算法描述:
输入:N
输出:一个测试集
计算满足的最小k值。
从S2k-1中任选N个数串。
在被选的N个数串后分别添加一个0,然后求出它们的转置。
这样就得到N因素2水平的配对测试集,测试集的大小为2k。
例如要产生9因素2水平的配对测试集,则N=9,通过公式计算得k=3,如果选取图1中的前9个数串,则所得到的配对测试集如图2所示。
2.2 N因素S(S>2)水平配对测试集生成算法
算法主要是通过正交阵列和有序设计来构造测试集的,而正交阵列和有序设计的构造又和互相正交的拉丁方(MOLS)有关。在介绍算法之前,先给出几个相关定义和定理,然后介绍一下正交阵列和有序设计的构造过程。
2.2.1 相关定义和定理
定义2[7] 如果n阶方阵A的每行、每列都是{1,2,… , n}的全排列,则称A为n阶拉丁方。
定义3[7] 设A=(aij),B=(bij)是两个n阶拉丁方。如果{1,2, … ,n}2={(aij,bij)|1≤i, j≤n},则称A与B是一对正交的n阶拉丁方。
定义4 一个拉丁方集合(每一个拉丁方有相同的阶),如果任意两个拉丁方是正交的,则称之为相互正交的拉丁方集合。
定义5[5] 一个正交阵列OA(k,s)是一个s2×k的阵列,且在任意两列中每一个有序对只出现一次。
定义6[5] 一个有序设计OD(k, s)是一个s(s-1)×k的阵列,且在任意两列中每一个有序并且值不相同的对只出现一次。
定义7 如果一个OA(k, s)只含有每一个连续的(x,x,…,x)行一次则它是幂等的。
定理1 若s为素数或素数的幂,则存在s-1个互相正交的s阶拉丁方(MOLS)。
定理2 如果s是一个素数或素数的幂,则可以构造OA(s+1,s)。
定理3 如果s是素数或素数的幂,则可构造OD(s,s)。
2.2.2 正交阵列和有序设计的构造方法
对于测试参数而言,如果要构造s+1因素s水平测试集,则需要s-1个阶为s的MOLS。用行号和列号分别表示前两个因素的水平,其余s-1个因素的水平依次用组合后的s-1维阵列中的值表示。例如,要表示4因素3水平,则需要2个3阶MOLS。
如:0 1 2 0 1 2 将它们组合得 (0,0) (1,1) (2,2)
1 2 0 2 0 1 (1,2) (2,0) (0,1)
2 0 1 1 2 0 (2,1) (0,2) (1,0)
阵列中的(1,1)在测试配置中表示为(0,1,1,1),第0行,第1列,值为(1,1)。依次类推可得到4个3值参数的测试用例集为:
任意选取4列中的2列,如选取第1列和第3列,可得到的配对为0 0, 0 1, 0 2, 1 0,1 1, 1 2, 2 0, 2 1, 2 2,这些配对在这两例中出现的次数是相同的,所以这是一个正交阵列。由于只有0,1,2三个值出现所以它又可以成为3水平阵列。我们称之为OA(4,3),其中4表示列数,3表示阶数。
由OA(4, 3)删除第一列就得到幂等OA(3, 3),然后在OA(3, 3)中删除所有形如(x,x,…,x)的行就得到OD(3, 3)。具体过程如图3所示。
2.2.3 算法
现在来介绍如何构造n因素s水平的配对测试集。我们发现正整数u、v满足(1) n-1=(s+1)u+1sv+1,或(2) (s+1)u+1sv是最小的大于或等于n的整数。测试集是通过扩展OA(s+1,s)或OD(s,s) 来构造的。扩展方法则依赖于u和v的值。当s是素数或素数的幂时,n因素s水平的配对测试集构造算法如下:
输入:n,s>2
输出:一个测试集
构造一个正交阵列OA(s+1,s)和一个有序设计OD(s,s)。用li[s]表示OA(s+1,s)的第i列,li*[s]表示li[s]删除本列第一个元素所得到的s2-1个元素的列向量,di[s]表示OD(s,s)的第i列。
找出满足条件1或条件2的整数u和v。如果整数u和v满足条件1,则转向第3步;如果满足条件2,则转向第4步。
下列s2+u(s2-1)+(v+1)(s2-s)个元素的列向量:
是通过一个含有s2个元素的li[s],(其中1≤i≤s+1),u个各含有s2-1个元素的列向量lj1*[s], …,lju*[s](其中1≤j1…,ju≤s+1)和v+1个各含有s2-s个元素的列向量dk1[s],…, dkv+1[s],(其中1≤k1,…,kv+1≤s)连接而成的。构造一个测试集矩阵S,它的列全部由上述连接列向量组成,S共有(s+1)u+1sv+1个列。最后向S添加一个新列,该列的前s2+u(s2-1)+v(s2-s)个元素全为0,最后s2-s个元素值为1,2,…,s-1且每一个值都在列中连续出现s次。形如:
这样就得到一个配对测试集,共有(s+1)u+1sv+1+1列,每一个配对在矩阵S中至少出现一次。S的每一行就代表一个测试用例。
下列s2+u(s2-1)+v(s2-s)个元素的列向量:
是通过一个含有s2个元素的li[s],(其中1≤i≤s+1),u个各含有s2-1个元素的列向量l*j1[s], …,l*ju[s](其中1≤j1…,ju≤s+1)和v个各含有(s2-s)个元素的列向量dk1[s],…, dkv[s],(其中1≤k1,…,kv≤s)连接而成的,共有(s+1)u+1sv个列。构造一个测试集矩阵S,它的列全部由上述连接列向量组成,所以S共有(s+1)u+1sv个列。如果n≤(s+1)u+1sv那么S中的任意由n列组成的子矩阵,它就是n因素s水平的配对测试集,它的行可被当作n因素s水平的配对测试用例。
举例,如果要为100因素4水平系统构造配对测试集,即n=100,s=4。由定理1和定理3可分别构造出OA(5,4)和OD(4,4),如下:
经计算,当u=1,v=1时满足条件(2)即(s+1)u+1sv=5241=100=n,因此根据第4步构造43×100矩阵S,
矩阵的一行就代表100因素4水平的一个测试用例。
下面给出当s是素数或素数的幂时,该算法可以产生n个s值参数的配对测试集的证明。
证明 第3步或第4步所产生的矩阵S,观察它的任意两列,可以发现每一个有序的配对至少出现了一次。如下原因:一个含有s2个值的列向量li[s],通常出现在每一列的第一个位置上,任选两列然后考虑以下两种情况:(1)第一行是(li[s] lj[s])时,1≤i≠j≤s+1,因此每一个有序配对在这两列中至少出现一次。(2)第一行是(li[s] li[s])时,1≤i≤s+1,则必定有一行是l*i[s] l*j[s],1≤i≠j≤s+1,或di[s]dj[s],1≤i≠j≤s的形式。值相同的配对出现在li[s] li[s]中,除(0,0)配对以外的有序配对出现在l*i[s] l*j[s]中,不同值的有序配对出现在di[s]dj[s]中。因此,值的每一个有序配对都至少出现了一次。
该算法的时间复杂度为O(nlogn)。
证明 在第二步中,当s≥2时寻找u和v最多要O((logn)2)。第三步和第四步分别需要O(nlogn),所以算法的时间复杂度为O(nlogn)。
对于s不是素数或素数的幂的情况,要构造n 因素s水平的配对测试集可以将s增加到s0,使s0=pm,其中p是素数,m≥1。例如,要产生15因素10水平的配对测试集,就使n=15,s=11,然后再用本节中的算法来构造。那些多出来的值就是冗余值。
3 实 验
实验表明这种新的算法和配对测试集生成算法AETG和IPO相比,产生的测试集大小相当,但在有些情况下甚至少于它们,所以该算法在生成N因素S水平的配对测试集上是有一定的优越性的。相关实验结果如图4-图6所示。图2和图3中AETG的结果我们不知道。
4 应 用
我们用2.2.2节中的算法对文献[2]中的那个例子进行配对测试用例的构造。这是一个有关电话呼叫的系统。测试参数及各参数的可选取值如表1所示。可知这是构造4个3值参数的情况,即n=4,s=3,其中“Call type”参数可取{Local, Long Distance, International},“Billing”参数可取{Caller, Collect, 800},“Access”参数可取{Loop, ISDN, PBX},“Status”参数可取{Success, Busy, Blocked}。用(0, 1, 2)分别表示每一个参数的三个可选取值。
根据2.2.3节中的算法,首先生成OA(4,3),OD(3,3)(生成方法如前所述)。然后计算正整数u,v的取值,经计算,当u=0,v=0时,满足条件2即n=4=(3+1)0+1×30,因此应采用算法第四步的方法来构造。根据第四步,列向量是通过一个含有s2个元素的li[s],u个各含有s2-1个元素的列向量l*j1[s], …,l*ju[s]和v个各含有(s2-s)个元素的列向量dk1[s],…, dkv[s],连接而成的,在本例中由于u=0,v=0,所以每一个列向量只由一个含有32的li[3]组成。这样所构造的配对测试集就是一个4×9的矩阵。将各参数值取代其对应的数字代号就可得到其配对测试集,如图7所示。
5 结 语
配对测试是一种实用、有效的测试技术,文章给出了配对测试的概念,介绍了配对测试的有效性,并给出了一种新的N因素S水平的配对测试集生成算法,该算法细分为s=2和s>2两种情况。实验结果表明该算法生成的测试集比较小,与AETG和IPO相比具有一定的优越性。
参考文献
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[6]Czerwonka J.Pairwise attesting in Real World[C]//Proceedings of24nd Pacific Northwest Software Quality Conference,2006.
生成因素 篇7
一、材料与工具对睡虎地秦简生成的影响
云梦睡虎地秦简书的书写材料是对传统的继承。秦简墨书, 是商周简牍书活动的继续。既然商周简牍墨书的特征大体与商周金文相同, 为什么秦简牍书体又以直折线条改造商周篆书的圆转用笔, 而具有新的书法面貌呢?通过分析、这与其书写材料的特质有着直接关系, 概括为以下几方面:其一, 甲骨文契刻实践中的直折笔法, 对简牍材料上的墨书的书写不可避免的承传关系;其二, 简牍竹木材料质地的纵向纤维, 使得竖行笔画较易直下, 圆转笔画涩而难行, 书写者自觉地避难就易。其三, 实用之需。随着社会生活的丰富化发展, 为生活服务的简册书写量迅猛增大, 为提高书写效率, 必须着意追求于难中求易的便捷书写, 其最佳途径, 自然是以直折用笔代替圆转用笔, 从而使字体外在特征发生了笔势的变化, 从而推动了书体的进化。
秦简的书写工具是毛笔。1975年湖北云梦睡虎地秦墓出土的三支毛笔, 直径为0.4厘米, 将笔杆一头镂成腔状, 纳笔毫于内, 以漆固定, 笔头浑圆、端正、稳定, 笔毛经鉴定为紫毫 (秋季狡兔脊背上的两溜软毛) , 毫端尖细、柔韧、坚挺。用此毛笔书写的秦简, 墨色莹润, 少见枯笔。可断定是一次蘸墨连续书写而成。其线条的艺术性, 正是紫毫笔硬挺而富于弹性的材质特点使然。硬挺的笔毫保证了线条的挺拔刚健;其弹性保证了书写中笔画的调度自如。没有这样的毛笔, 要在长23.1~27.8厘米, 宽0.5~0.8厘米的空间, 自如地书写出篆中有隶, 圆中带折的秦简书样式, 是不可想象的事。
二、执笔方法与书写姿势对睡虎地秦简生成的影响
“夫书之妙, 在于执笔。”执笔的方法和书写姿势, 会直接影响成字的效果。根据秦时的社会文化背景可知, 当时人们写字是没有现代人的桌椅板凳的, 即席地而坐, 一只手把持简牍, 另一只手执笔进行悬臂书写, 这就意味着书写动作, 是在手部和腕部没有可以凭借的外在支撑力量的情况下完成的。在这样的书写条件下, 为保证书写的平稳性, 执笔的方法与今人普遍的执笔方法显然不同。手执这种直径0.4厘米的笔杆, 在宽度为0.5~0.8厘米的简牍上稳定的书写。当以“执笔在手须稳”的传统为原则。人们习惯上称之为“三指握管法”。这种低执笔法, 可做到稳定自如。事实上, 左手持简的平稳性的角度, 右手书写时的习惯性用笔动作, 都会影响到字形。长沙简牍博物馆收藏的西晋对俑像, 两人相对而坐, 一人手托牍版, 另一人一手持笔, 另一手持牍版书写姿势, 是晋人书写姿势的真实写照。再细细观察, 在有倾斜角度的简版上书写, 执笔的姿势也不是我们今天熟悉的双钩笔法, 而是类似于钢笔书写的方法。笔杆角度倾斜, 以保证垂直牍面。沙孟海先生在《古代书法执笔初探》一文中认为“古代人物画中所绘写字执笔姿势, 也无不是斜执笔管的”。他分析其原因为“主要随坐具不同移变, 席地时代不可能有今天竖背端坐笔管垂直的姿势”, 因而“写字执笔方式, 在古今不能尽同”。
三、笔势对睡虎地秦简生成的影响
用毛笔书写, 是导致字形变化的直接内因。笔势的加速, 使字体彻底打破了外形上的束缚, 取得了结构上从新组合的自由, 使毛笔的性能得到充分的发挥。新的笔画形态与新的用笔技法也就相继产生, 使书体呈现出令人眼花缭乱的变化和超出常规的发展。睡虎地秦简由篆到隶, 由圆到方, 由慢到快的笔势变化也充分说明了字体演变的规律。是什么原因导致这一结果呢?首先, 得力于笔势的作用。篆书要求用笔圆转, 线条均一, 简牍的书写材料由纤维纹理纵向粗糙的材料组成, 这种材料不易对圆转用笔照顾周到。人们为了加快书写速度, 故而于转折处采用断笔重起的方法, 自然形成了方折用笔。由此重复动作, 新的笔势, 新的笔顺, 新的结构由此产生。如“中”“东”“西”, “豆”“宫”“母”等字, 均有“口”形, 篆文均作圆转线条;方折运笔上部中间向左右分书, 而在下部中间连接, 字形呈方折笔画。一部分篆体的迂曲线条, 也逐渐形成隶书的平直笔画, 如“元”“力”“州”, “神”“友”“朱”等字, 整个字弯曲的线条在笔势的影响下, 都将线条向平直化发展。其次, 笔画一改篆体取纵势向横平延伸。这是因为简牍的形制有其特定限制。简牍一般一简一事, 为节省书写空间, 故而秦简书采用缩短竖画, 延展横画的方式。由于用笔过程的延长, 增加了线条微妙变化的机会。使横画出现了波动和挑锋起伏变化。进而为所谓的“波势”奠定了一定基础。再次, 由于书写时用笔的轻重, 行笔的快慢, 常常出现减省笔划, 从而让字形结构性质完全改变, 逐渐向符号化发展。如篆文中“大”的两臂之弧形被并作一横“禾””木”之类两旁枝叶之形被并作一横等。有时省去篆文字形的一部分。如“雷”被省去了两个“田”字。又如“保”字, 右下方有了原来没有的两斜画, 这种情况的出现, 完全是为协调美观而增加的饰笔。由此可知, 新的笔势应运而生, 促使汉字在重建新的笔画顺序的同时, 新的字体形态也得以展现。[2]
综上所述, 我们不难理解:书法中的书写因素, 给睡虎地秦简书的形成与发展带来了时代的变迁。文字的形成和发展, 是在书写实践中不断形成的;而书写因素是书法作品形成的综合因素的实体呈现。它物化后的艺术语言, 让我们从中看到了秦简由篆到隶这一转变过程中的生动细节与异化动机, 值得我们从中不断的探索出新的内涵。
参考文献
[1]欧阳中石, 徐无闻.书法教程[J].北京:高等教育出版社, 1998.