优秀传统文化教育对学生知识生产影响实证研究——基于自然语言处理的分析

发布时间：2020-10-16 12:15

　　 为探究优秀传统文化教育对学生知识生产的实际影响,以文化资本和默会知识概念为基础,以数字人文平台的教育活动为案例,以自然语言处理技术中的TextRank与Word2Vec词向量语义分析为研究工具,验证中国优秀传统文化是否作用于学生知识生产的问题。结论显示:首先,基于数字人文平台的优秀传统文化教育对学生知识生产的影响主要存在"价值观念""文化认同""认知发展""态度表征"四个维度;其次,基于数字人文平台的教育案例,提出了"优秀传统文化教育—基于观念价值的内容选择—情境创设—教学实践—情感认同—心理共鸣—自觉使用优秀传统文化思考"的传导过程,并据此过程建构起"优秀传统文化教育对学生知识生产影响"的机制模型。
【部分图文】：

此次研究具体分为四个流程：首先是原始语料库预处理，其次是实词抽取，再次是模型运行，最后为研究结果呈现。详细研究流程如图1所示。针对期刊与学术感受的特性，文章采用自然语言处理技术，针对二者的关键词以及短语进行分析，具体流程如下：

TextRank将词语的主题影响力纳入计算过程，某一个词汇的图节点vi的属性划分为二：一是部分属性为某节点的重要性值，其意义为节点在文本内部结构的重要性，默认值为1，并依据相邻节点的分支进行迭代，记为TR(vi）;二是另一部分的节点本身主题影响值代表文本外部信息映射在节点上的数值，记为TI(vi）。示例：ADCDEF6个节点组成的TextRank算法的候选词如图2。TextRank的迭代是一个复杂过程，包括了基于新节点的重要性迭代计算、概率转移矩阵、主题影响力矩阵等诸多内容[38]。

通过使用自然语言处理技术对本次研究内容的处理，得到相应的模型运行结果，为进一步对该结果进行分析与解释，接下来将对相关结果进行公布并进行一定程度上的归纳与分析，力图回答上文所提出的两个问题。为证明本次自然语言处理研究的科学性和有效性，图3、图4展示了两种算法各自的相关标准。图4 Word2Vec算法相似度
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本文编号：2843241