层次分类范文（精选6篇）
层次分类 第1篇
人脸表情识别在人机交互、机器视觉、人脸识别、行为科学和精神分析等方面有着广泛的应用，成为了研究热点[1,2,3,4,5,6,7]。目前，人脸表情识别一般通过一次分类来完成。Zhao等人[1]采用Gabor小波+LBP (Local Binary Pattern) 特征提取和最近邻域分类方法，获得了63.51%的整体识别率；Tang等人[2]采用组合距离方法，获得了88%的整体识别率；陈培俊[3]利用AAM (Active Appearance Models) 模型，结合粗糙集理论，用SVM (Support Vector Machines) 作为分类方法，获得了83.70%的整体识别率。该类方法结构简单，待分类的表情数目较多，导致整体识别率较低。而且在对大多数实验结果和实验设置条件的研究中发现[4,5,6,7]，高兴与惊讶2种基本表情识别率比较高，其余4种基本表情+中性表情 (共5种表情) 识别率相对较低；不包含中性表情的识别率明显高于包含的；选用的人脸图像表情夸张程度大的识别率明显偏高，如文献[6]。
本文针对目前一次分类方法存在的问题和大多数实验结果的数据，提出了一种双层次分类方法。该方法在粗分类层次，通过SVD (Singular Value Decomposition) 方法提取人脸表情特征，然后结合SVD方法下建立的7个HMM (Hidden Markov Model) 表情模型分类，首先判断出待识别表情是否属于识别率高的高兴与惊讶表情，如果是，那么就结束分类，输出表情识别结果；反之，进入细分类层次，通过更加有效的Gabor小波+PCA+LDA (Principal Components Analysis+Linear Discriminant Analysis) 表情特征提取方法，然后结合在新特征提取方法下新建的5个HMM模型进行表情最终识别。本文表情分类结构如图1所示。
2、人脸表情粗分类层次
采用SVD方法提取人脸表情特征和HMM模型分类。
2.1 人脸表情特征提取
矩阵的SVD[7]是一种有效的代数特征抽取方法。由于高兴与惊讶表情特征信息突出，识别率较高，利用SVD方法即可简单快捷提取出作为粗分类层次下的特征信息。因此，本文采用SVD方法来提取粗分类层次的人脸表情特征。
(1) 人脸表情的SVD特征提取
一幅人脸表情图像可由矩阵Am×n来代表，那么对A进行奇异值分解为
其中U和V是两个正交矩阵，D是一个对角矩阵，D=diag (σ1, σ2, …) 。如果A只有k个非零奇异值，则
其中ui和vi是U和V的各个列。记
称为图像矩阵A的奇异值向量。
对于图像实矩阵A，它的奇异值分解是唯一的，所以在σ1≥σ2≥…≥σk的限制下，人脸表情图像A对应于一个唯一的奇异值特征向量，并利用这个特征向量作为粗分类层次的表情特征。
2.2 粗分类层次下的人脸表情HMM分类
HMM[8,9]是一种处理时序变化信号的概率模型，它通过对大量样本的训练学习得到，对信号变化的适应能力很强，在语音识别中有着广泛的应用。
(1) HMM人脸表情状态
对于正面人脸表情图像，可以认为额头、眼睛、鼻子、嘴巴和下巴这五个显著特征区域隐含着5个“状态”，并对应到HMM的状态，通过观察序列来对它进行估计。因此，人脸表情的HMM模型状态结构及非零转移矩阵概率aij如图2所示。
(2) HMM人脸表情训练
人脸表情HMM模型的训练就是要为每一种人脸表情训练一个优化了的HMM模型，这里采用同一种表情的多幅人脸表情图像来训练一个HMM模型，对于7种人脸表情，共需要训练7个HMM模型。
设人脸表情图像高度为H，宽度为W，用L×W的采样窗对表情图像从上到下进行采样，其中两个相邻采样窗之间的重叠部分为P，采样数T为：
每一个HMM模型的训练步骤如下：
第一步：对一幅66×55 (H×W) 的人脸表情图像，选取采样窗为17×55 (L×W) ，重叠部分P=16，那么对采样窗进行SVD后，可得到了一幅人脸表情图像的观察序列，其大小为6×50，记为O=O1O2...OT。
第二步：建立HMM模型λ= (A, B, π) 。取状态数N为5，状态转移概率矩阵A为5×5。
第三步：将训练数据均匀分割，与5个状态对应，得到每个状态向量大小为6×10，给出模型的初始参数π0=[1]，并初始化状态转移概率矩阵A0。
结合混合高斯概率密度函数[14]和人脸表情的HMM模型状态S={s1, s2, …, s5}，可得到在状态sj的观察向量的高斯概率密度函数：
第四步：初始模型确定下来以后，采用Baum-Welch算法对参数进行重估计，迭代调整模型参数以达最优化。
这样就完成了训练建模工作，获得了在粗分类层次下代表7种人脸表情的HMM模型λl= (A, B, π) (l=1, 2, …, 7) 。
(3) 粗分类层次下的HMM人脸表情分类
对待识别的人脸表情图像，按本节（2）中模型训练步骤的第一步获得观察向量O，然后计算观察向量O与已训练好的HMM模型λl= (A, B, π) 的似然概率P (O|λl) (l=1, 2, …, 7) 。通过Forward-Backward算法来计算似然概率，如果P (O|λi) ，i∈ (1, 2, …, 7) 在P (O|λl) (l=1, 2, …, 7) 中最大，即
则将该待识别人脸表情判别为第i类表情。如果待识别的表情属于高兴与惊讶表情，那么识别结束，输出结果；反之，将进行人脸表情的细分类。
3、人脸表情细分类层次
针对不易识别的表情种类（除高兴与惊讶表情外的剩余4种基本表情+中性表情），采用Gabor小波+PCA+LDA特征提取和HMM模型分类。
3.1 人脸表情特征提取
Gabor小波能够增强边缘以及峰、谷、脊轮廓等底层图像的特征，适合用于提取人脸表情纹理特征。因此，本文采用Gabor小波来提取粗分类层次的人脸表情全局特征。然后，再采用PCA+LDA方法进行降维，建立用于分类识别的表情特征。
(1) 构造Gabor小波
Gabor小波核函数定义如下[10]：
对于数字图像，需要将Gabor小波参数和方向φ进行离散化，通常在5个尺度ν∈{0, …, 4}和8个方向μ∈{0, …, 7}上采样实现：
其中，kmax为最高频率的带通滤波器中心频率，f是一个限定频域中核函数距离的间隔因子，通常选取
(2) 人脸表情的Gabor小波特征提取
一幅人脸表情图像的Gabor特征表示就是将该图像与Gabor小波卷积的结果。假设表示一幅图像的灰度分布，则其Gabor特征表示为：
其中，是Gabor核函数，就是相对于尺度μ、方向v的Gabor小波卷积结果。针对人脸图像，本文通过实验确定在3个空间频率ν∈{0, 1, 2}和8个方向μ∈{0, …, 7}上进行采样，形成24个Gabor滤波器。
(3) PCA+LDA特征降维处理
一幅66×55大小的人脸表情图像的Gabor小波特征数据高达87120维（66×55×24），后续处理非常困难。针对特征数据高维的问题，本文采用PCA+LDA来降低维数。
假设N个人脸表情样本图像用m维的特征矢量xi (i=1, 2, …, N) 表示，首先对每个样本图像xi进行归一化，转换为符合正态分布N (0, 1) 的矢量x′i，然后再组合构成矩阵X=[x′1, x′2, …, x′N]，其协方差矩阵Q=XXT。求协方差矩阵Q的特征矢量E，其中λE=QE，λ为特征值，将特征矢量按照特征值的大小排序，取前n列特征矢量即得到m×n的线性变换矩阵Wpca。即经过PCA[11]变换后，得到特征矢量为：
其中，为Wpca的转置，yi为n维的列向量。
再经LDA[12]变换后，得到特征矢量为：
其中，Wlda为n×k的线性变换矩阵，zi为k维的列向量，k≤c-1, c为类别数。Wlda可通过求解矩阵的特征值和特征向量获得，Sw为类内散度矩阵、Sb为类间散度矩阵。
3.2 细分类层次下的HMM人脸表情分类
本层次下的HMM人脸表情分类只针对不易识别表情，即除高兴与惊讶表情外的剩余4种基本表情+中性表情，进行训练建模和分类识别。其中，每一个采样窗需进行Gabor小波变换，再经过PCA+LDA降维，最后得到4维特征列向量，这样一幅人脸表情图像的观察序列的大小为4×50，其他训练建模过程和分类识别与粗分类层次一致。
4、人脸表情实验及分析
本文在JAFFE (Japanese Female Facial Expression) 表情数据库中进行实验，把数据库中的210张图像分成3个部分，每个部分包含10个人，且每个人包含7幅不同表情图像，每次使用其中的一个部分训练各个表情的HMM模型，剩下的两个部分用来测试。循环操作3次，然后对这3次取平均值，得出表情识别率。
(1）粗分类层次实验结果
从表1可以看出，愤怒、厌恶、恐惧、中性、悲伤5种表情不易区分，其中中性表情识别率最低，为80.00%，高兴与惊讶的识别率最高，都达到95.00%，而粗分类层次的整体识别率由于受其他5种表情识别率低的影响，只有86.67%。
(2）细分类层次实验结果
表2为细分类层次下5种表情的识别率。从表中可以看出，中性表情识别率为90.00%，在5种表情中最低。
结合粗分类层次时高兴与惊讶表情95.00%的识别率，那么在细分类层次后，表情的整体识别率达到9400%。如表3所示。
(3）实验分析
结合表1至表3可以看出，经过细分类层次后的5种表情都有不同程度的提升，整体识别率也由86.67%升至94.00%，其中，厌恶与中性表情的识别率提升最大，幅度达到10%。
但是，从实验中也可发现，不管有没有减少分类数目，实验中始终存在误识别。在实验数据库某些人的7种表情变化并不明显，以致算法在识别时出现错误。如图4所示。
5、结论
本文针对目前人脸表情的整体识别率普遍不高的问题，提出了一种新的人脸表情识别方法。理论分析与实验结果表明：
(1）采用双层次分类结构，逐层减少分类数目，能够有效提高表情整体识别率；
(2）对高兴与惊讶表情获得较高的识别率，分别达到95%，比其他类别表情识别率平均高出11.7%左右；对于识别5种表情 (愤怒、厌恶、恐惧、中性和悲伤) 能达到较好的识别结果，其识别率比粗分类特征提取方法下5种表情的识别率平均高出8.7%左右。
(3）与其它方法相比具有更好的整体泛化性能和更高的整体识别率（94.00%）。
摘要：目前, 人脸表情的整体识别率普遍不高, 严重制约了它的实际应用。为了解决这一问题, 提出了一种新的人脸表情识别方法。该方法分为粗分类层次和细分类层次, 在粗分类层次, 通过SVD方法提取表情特征信息, 并结合HMM模型粗识别;在细分类层次, 采用Gabor小波+PCA+LDA的方法提取特征, 并结合HMM模型细识别。理论分析和实验结果表明, 该方法与其它方法相比具有更好的整体泛化性能和更高的整体识别率。
后备干部分层次分类别管理调研文章 第2篇
朱海英
后备干部队伍建设是党的干部工作中一项基础性工作，是干部人事制度改革的重要前提。它关乎到一个地区乃至一个国家能否长治久安，能否充满生机活力，能否可持续发展。如何分层次、分类别有针对性地选拔培养一支敢于竞争、勇于改革、善于创新，能够担当重任的后备干部队伍，是亟需解决的重要课题。
一、后备干部工作中存在的主要问题
从我旗调研情况看，一是选拔方式缺乏科学性。对所需要的后备干部的类别和数量缺乏总体规划，后备干部人选一般在单位进行混合民主推荐的基础上确定，没有做到分层次分类别、定向推荐。并且在后备干部推荐过程中，由于单位大小不同、人数多少不等、人员整体素质不齐，客观上存在着竞争机会不均等的问题。二是培养措施缺乏针对性。受现有教育力量、培训资源、工学矛盾等因素影响，后备干部的教育培训、实践培养等还缺乏针对性强的科学办法，没有根据后备干部的个人情况提出“因材施教”措施，没有根据干部的经历、业务专长及发展趋势合理设计培养渠道和确定培养锻炼的必经岗位，存在着“千人一轨”的情况。三是管理机制缺乏合理性。一方面对后备干部的管理出现脱节现象。少数单位主要领导对本系统内后备干部的管理缺乏足够的责任意识，认为只要积极配合组织部门，把后备干部名单选拔出来就算完成任务，并没有把这项工作独立出来，纳入本单位的工作目标和岗位职责范围。而组织部门作为后备干部的选拔主体，认为后备干部的数量多，在管理方面应是宏观的，负责具体的培养、管理工作是不现实的，具体管理职能还限于所在单位。1
导致后备干部大部分时间处于无人问津的局面。另一方面对后备干部的考核评价、跟踪管理机制缺乏，后备干部管理的动态性不够、优胜劣汰的竞争导向尚未形成。四是备用结合缺乏有效性。还没有形成有效的备用结合机制，存在着“备”与“用”相脱节的问题。
二、后备干部分层次分类别针对性选拔培养应采取的对策 由于后备干部和现职干部之间是一个动态的循环过程。因此，后备干部工作目标要根据人才成长规律、领导班子建设需要和干部自身特点来制订。特别要在科学发展观的指引下，结合本地区的经济社会文化发展规划，有预见性和前瞻性地分析今后一段时期内干部队伍的需求，以此为依据，研究编制后备干部选拔培养规划，使人才资源开发与经济社会发展在目标上相协调、结构上相衔接、制度上相配套。
（一）以不同层次和不同类别为依据，创新选拔方式。选拔是基础，必须坚持用宽阔的视野，不拘一格地选拔，同时要根据不同部门、不同单位、不同行业特点，细化标准，有针对性地选拔。
一是实施“两轮推荐”，分层次选拔后备干部。第一轮由乡镇、部门在本单位在坚持“德才兼备，以德为先”的原则下，开展民主推荐，在政法、教育、卫生、统战、团委、妇联等部门开展定向推荐，鼓励年轻干部对照后备干部的资格条件进行自我推荐，储备一大批后备干部人选。第二轮借助全旗干部大会或全委会，由组织部门提供现有后备干部人选的名册，组织干部分类别推荐近期可进班子人选，储备一部分近期可提拔使用的后备干部名单。在推荐过程中，要按照统筹兼顾的方法，对不同部门、不
同单位按照“一盘棋”的思路推荐确定后备干部。分社会管理部门、经济部门、农业部门、金融部门，业务相关单位、职责相近单位等统筹确定推荐对象。
二是推行“双推双考”，多层面选拔年轻干部。打破学历、年龄、工作年限等限制，从党政机关、企事业单位中，分层次、分类别地制定选拔标准，公开选拔优秀年轻干部纳入后备干部队伍。在人选的确定上，党政机关注重党务类和行政监管类人才的选拔，事业单位注重科教文卫类、农牧业类等专业技术人才选拔，政法部门注重政法类人才的选拔，经济口或企业注重经济类人才的选拔。
（二）以不同层次和不同类别为依据，改进培养措施。培养是关键，必须坚持以宽广的渠道，形式多样地培养，同时要根据后备干部的单位特点和个人情况，突出成效，有针对性地培养。
一是理论培训要注重针对性。探索实行小班型、分类别培训。在培训内容的确定上，要全面分析每一名年轻干部知识结构、业务特长，找出其自身存在的“短板”，按照“缺什么，补什么”的原则因材施训。对于党群类的后备干部，多注重增强党性锻炼和统揽驾驭全局的领导能力的培养；对于经济类和行政类的后备干部除进行必要的党性锻炼和领导能力培养之外，要着重加强经济分析能力和实际经济管理工作综合能力的培养；对于农牧业类的后备干部，应注重加强专业知识和专业技能的培训。通过开展有针对性的强化培训，提升后备干部的综合素质。在培训方式的选择上，注重从传授知识型向提高能力型转变，改变以往主要由课堂讲授为主的培训方式，在后备干
部培训班中开展案例分析、情景模拟教学、辩论赛等学员参与式的教育形式；注重从传统型向开放型转变，依托远程教育和互联网，以中青年干部“读书与实践”和“网上论坛”为载体，丰富干部学习培训方式。要拓宽培训渠道，实现走出去“借地育才”，积极探索组织不同层次不同类别的干部到先进地区学习培训或科研院所参加学习，提高学习培训的效果。
二是实践锻炼要注重实效性。坚持把实践锻炼作为培养锻炼后备干部的主要途径，研究制定后备干部挂职锻炼管理办法，积极推行挂职制，有针对性地选拔后备干部到关键岗位和基层一线进行挂职锻炼，根据后备干部的自身经历和培养方向，对缺乏处事经验的可以选派到信访、安监等部门担任督查专员、接访员进行关键岗位锻炼；对于缺少基层工作经验的，可以下派到乡镇、村或社区等基层一线锻炼；对于经济类和行政类的后备干部可以选派到国有大中型企业和非公企业挂职锻炼，或到先进发达地区的商贸服务业、社区等单位进行挂职锻炼。积极推行助理制，通过单位推荐、个人自荐、公开选拔、组织点名等相结合的办法，选派一定数量的近期培养后备干部或优秀年轻干部按照其培养目标有针对性选派到科局、企业、乡镇担任领导助理，使他们尽早得到锻炼和使用，建立并实行助理专项考核管理制度。同时要实行轮岗交流或异地交流制度。通过轮岗交流或异地交流，对后备干部实行“压担子”培养，让优秀的后备干部在不同岗位和地方进行多重性锻炼，以丰富阅历，熟悉和胜任多种岗位的工作，提高适应能力和应变能力。
三是传帮带上要注重差异性。对后备干部实行“一人一策”差异式培养，将后备干部培养工作重心下移，以所在单位党组织
为主体提出后备干部培养“流程图”，明确培养责任人、培养目标、具体培养措施，运用谈心谈话、责任人传帮带等方式落实培养措施，建立起后备干部个性化培养机制。
（三）以不同层次和不同类别为依据，健全管理机制。管理是保证，必须坚持在宽泛的层面，全面有效地管理，同时要根据后备干部学习层面、工作层面的不同，完善机制，有针对性地进行管理。
一是建立分层分类的重点管理制度。按后备干部的成熟度，将后备干部分为近期、中远期二个层次，近期后备干部主要是指各方面条件比较成熟、近期内可提拔使用的后备干部，这部分人主要由组织部门实行重点管理；中远期后备主要是指年龄轻、综合素质比较好、有培养潜力，通过培养和锻炼提高，在一定时期内能够提拔使用的后备干部，这部分人主要由后备干部所在单位实行重点管理。按后备干部的工作特长和培养目标，将每个层次的后备干部按照基层党务、行政监管类、政法类、经济类、科教文卫类、规划建设类、农牧业类等七个类别，分别建库，建立起每个后备干部的管理台帐，将后备干部登记表、培养计划、民主推荐情况、培养情况、奖惩情况以及个人思想、工作情况汇报等内容记入台帐，并进行分类型、分行业、分系统的培育和考核，使后备干部的培养更具目标性、计划性和针对性。
二是建立科学合理的量化考核机制。在传统考核指标基础上，科学设臵《后备干部分类量化考核表》，加大理论学习、重点工作完成情况、应对急难险重任务、调查研究成果等指标的考核力度，结合科级领导班子实绩考核和日常考核，分别采取考核和日常不定期考核相结合的方式，由组织部门、所在单位党
组织及干部群众等进行考核评价，把结果作为后备干部近期、中远期培养层次调整和交流、提拔和退出的重要依据之一。
三是建立优进劣出的动态管理机制。综合运用量化考核结果，实施后备干部进位升档、退位降档、到期退出和“一票制”淘汰制度，按考核得分情况分为优秀、良好、一般三个等次，将获得优秀等次的后备干部，列入近期培养对象；列为一般等次的一律不作为近期培养对象。同时在民主评议中群众意见较大或威信不高的，有其他不良表现、不适合作为后备干部的，要及时进行淘汰。探索建立最长备用期制度。对后备干部，设定10年最长备用期，超过最长备用年限得不到提拔使用，应调整出后备干部队伍。
四是建立职责明确的协调推进机制。建立后备干部培养管理工作联席会议制度，明确组织、统战、民委、团委、妇联等职能部门和后备干部所在单位党组织工作职责，着力构建“旗委领导、部门落实、通力合作、齐抓共管”的协调推进机制。
（四）以不同层次和不同类别为依据，探索备用结合新途径。使用是目的，必须坚持在宽绰的范围，正确合理的使用，同时要根据后备干部自身特长，素质情况，有针对性地使用。
层次分类 第3篇
【关键词】分类分层次教学模式 中职数学 课堂教学 有效管理
数学作为一门理论性较强的学科，而中职教育主要以培养技术实用性人才为主，因此，在中职数学课堂教学中，教师应结合学生的实际情况，有效运用分类分层次教学模式，提升学生的数学学习成绩。
1、分类分层次教学模式的作用
和普通教育相比，中职教育课程设置、专业设置均有自身特殊之处，主要是以专业知识与专业技能为依托，培养应用型人才。加上中职院校学生的学习水平与学习能力存在差异性，而分类分层次教学模式的运用能够针对个体之间存在的差异实施相应的教学方法，带动学生学习积极性，让他们能够自觉参与到数学学习活动中，激发他们的学习兴趣，让中职数学课堂教学真正做到以人为本，充分发挥学生主体地位，促进学生全面性发展，从而提升中职数学课堂教学的实效性。
2、基于分类分层次教学模式下的中职数学课堂教学有效管理分析
2.1学生分层
在中职数学课堂教学中，教师应按照学生的数学基础、学习成绩、学习能力和学习态度，结合课本教学内容和学生的心理特征、生理和性格特征等，将全班学生划分为3个层次：A（该层次学生为学习有困难的学生）、B（该层次学生为成绩中等学生）和C（该层次学生为学习拔尖的优等生）。
2.2教学目标分层
在中职数学课堂教学中，教师应坚持“面向全体，兼顾两头”的原则，以教材内容为依据，按照课本知识结构和学生的认识能力，有效整合教学知识、学生能力与教学思想方法，为每个层次学生制定合适的教学目标，将具体教学目标贯穿于整个课堂教学的环节中。因此，对于教学目标的划分，教师可按照学生的个性发展，将其划分为理解、领会、简单应用、综合运用和提升运用等5个层次。例如在学习同角三角函数关系过程中，教师可要求A层次的学生理解、领会本次教学基础知识，能够简单运用公式解决基本的三角函数化简问题；B层次的学生应在理解、领会基本知识基础上，灵活运用函数公式来解决综合三角函数问题；而C层次学生能够利用推导公式，掌握本次教学的内容，以此证明、化简三角函数的知识点，提升综合运用能力。
2.3教学方式分层
课堂教学作为教和学双向交流，激发学生的学习欲望是实行分类分层次教学的前提。在中职数学课堂教学中既要实现教学方式层次化，又要兼顾层次不同的学生，从而激发学生的学习欲望，吸引学生的眼球，让他们主动参与到数学学习活动中。因此，为了确保每个层次的学生都能够有所收获，在数学课堂教学中应以B层次学生为主，同时兼顾A层次和C层次学生，严格遵守“由易到难，由简到繁，逐步上升，循环渐进”的教学规律，适当设计教学方式。例如学生在学习函数概念后，教师可按照学生实际情况，实现教学方式层次化，将教学问题设计成：（1）函数由那些主要要素组成？和映射有什么关系？（2）为什么自变量一定要用x表示？两个相同函数的条件是什么？说一说二次函数“f（x）=2x2+2”的定义域、值域和对应法则，并求出f（1）、f（a）和f（x+1）。（3）在①y=x2与z=u2②y=2与y=（）2③y=x与y=这3组中表示是否是同一个函数，为什么？然后让A层次学生解决（1）题，B层次学生解决（1）、（2）题，而C层次学生解决完全部题型，帮助学生掌握学习方法与变化规律，树立他们学习的自信心。另外，还应做到精讲多练，摒弃“满堂灌”的教学方式，增加学生实践练习能力。
2.4课后作业分层
在讲授数学概念和知识内容后，必须通过作业布置来巩固、提升学生运用数学知识能力，因此，课后作业布置分层是分类分层次教学模式重要的组成部分。为此在中職数学课堂教学过程中，应按照层次不同的学生学习能力，布置相应的课后作业。例如在学习一元二次不等式数学内容中，教师可按照学生的学习能力，布置三个层次不同的作业：（1）解下列不等式①4x2-4x>50；②-x2-2x+8≥0；③14-4x2≥x；④x（x+2）
2.5小组分层合作
小组分层合作是分类分层次教学模式中重要的环节，因此在中职数学教学中，教师应结合实际情况成立学习小组，由C层次学生带领A层次和B层次学生合作完成学习任务。例如在学习二项定式定理中，教师可列举：（1）（a+b）2=a2+2ab+b2；（2）（a+b）3=a3+3a2b+3ab2+b3这2个公式，然后让C层学生带动学生发现指数变化的规律，B层次学生就会受到启发得出“字母a的指数由大变小，字母b指数由小变大”的推导；而A层次学生以具体数字对其中变化指数1呈现递减规律进行反复验证，学生之间相互鼓励，培养他们团结合作精神，从而推导出：（a+b）n=an+nan-1b…+nab2-1+bn。
结束语
综上所述，在分类分层次教学模式下，中职数学课堂教学要求教师必须结合学生实际情况和课本教学内容，通过对学生、教学目标、教学方法、课后作业布置和小组合作等分层，优化课堂教学方案，精心设计各个教学环节，激发学生学习数学欲望，让他们积极参与到数学活动中，从而提升数学学习成绩，达到预期教学目标。
【参考文献】
[1]贺永军.中职数学分层教学实践与分析[J].河南农业，2013，（18）：30-30，34.
[2]余军龙.中职数学分层次教学初探[J].考试周刊，2013，（76）：60，41.
层次分类 第4篇
文本自动分类可以在较大程度上解决目前网上信息杂乱的现象, 方便用户准确地定位所需的信息, 因此文本分类技术已经成为处理和组织文本数据的关键技术之一。但是随着信息量的爆炸增长, 仅仅通过一层对信息进行组织分类越来越不适合, 平面分类的性能会受到很大制约, 文本层次分类可以很好的解决这个问题。层次分类是把分类系统构造为层次结构, 即把各类按照一定的层次关系组织成树状结构[1], 使文本的定位更准确, 分类精度更高。
特征选择是是文本分类的重要环节, 它根据某个准则从众多原始特征中选择部分最能反映模式类别统计特性的相关特征。目前常用的特征选择算法有:文档频率DF、互信息MI以及χ2统计量等, 已有研究者对这些特征选择函数性能的差异做了深度的分析和比较[3], 但是在层次文本分类这个领域目前并没有一个很好的定论, 本文就是在层次分类背景下探讨各特征选择算法, 分析各个函数的性能差异, 在20NewsGroup语料库的试验表明, χ2性能最好。
1 常用特征选择算法
我们对常用的特征选择算法文档频率 (DF) 、互信息 (MI) 、卡方统计量 (χ2) 进行概述。这些方法的基本思想都是对每一个特征即词条, 计算它的某种统计的度量值, 然后设定一个阈值T, 把度量值小于T的那些特征过滤掉。剩下的即认为是有效特征。
1.1 文档频率
词条的文档频率就是指在训练样本集中出现该词条的文档数, 计算训练集中每个词条的文档频率, 滤除掉低于某个设定阈值的词条.其理论假设在于稀有词条携带少量有用信息或对分类影响不大.文档频率是最简单的一种特征选择方法, 易于实现, 一定程度上起到了特征降维的作用, 并取得了一定的分类效果,
1.2 互信息MI
如果用A来表示词条t且属于类别c的文档频率, B表示为包含词条t但是不属于类别c的文档频率, C表示属于类别c但是不含词条t的文档频率, N表示整个训练语料库中的文档总数, 词条t与类别c之间的互信息可以下面公式计算:
当t与c相互独立时, MI (c, t) 自然为0.如果训练集有m个类, 对于每个词条w都有m个互信息量, 取它们的最大值作为每个词条的全局互信息量, 然后将全局互信息值进行排序, 将低于设定阈值的词条从原始特征空间中移除, 保留高于阈值的词条构成特征空间, 从而降低了特征空间的维数。
1.3 χ2统计量
χ2统计方法度量词条与文档类别之间的相关程度, 并假设词条与类别之间符合具有一阶自由度的X分布.词条对于某个类别的χ2统计量越高, 表明它与该类之间的相关性越大, 所携带的类别信息也就越多。令A表示属于类别C且包含词条w的文档频率, B表示不属于类别C但包含词条w的文档频率, C表示属于类别C但不包含w的文档频率, D表示既不属于类别C也不包含词条w的文档频率, 则词条W对于类别C的χ2统计量由下列式子计算:
χ2统计量的值越高, 说明词条与类别之间的独立性就越小.为了将χ2统计量应用到所有的类别中与互信息的处理类似。
2 文本层次分类方法
2.1 层次分类算法
层次分类因为更能满足实际应用的需求, 所以受到了越来越多的关注。因为在每一层一些分类不是很明显的类别之间, 总存在一些文本处在类与类的交界处, 这些文本很容易被错误地分到别的类别中。训练一个平面分类器时, 一开始就试图区分那些差别不大的类别, 选择训练样本的范围太大, 能够代表类别之间细小差别的训练样本可能会被其他样本所“淹没”, 分类器难免错分那些处于类别交界处的文本。层次结构的语料库中, 差别不大的小类组成一个大类, 而大类之间区分得很开, 准确率比较高。将大类分开之后, 再在一个大类中区分差别不大的小类, 其准确率比平面分类器要高。
本文使用自顶向下的层次分类方法, 在层次分类学习阶段, 对文档集合的每一个内部节点分别建立一个分类器, 它将一个类中的所有训练文档合并为一个文档, 在提取各类模型时只在同层同一结点下的训练文档间进行比较;而在分类阶段, 当一个待分类文档到来后, 先用根结点分类器把文档分到相应的大类中, 然后再利用该大类所在节点对应的分类器对文档继续分类, 如此进行下去, 直到将文档分到一个叶子类为止。这种分类过程产生的问题是:如果上面层次的分类器出现了分类错误, 则一错到底。
2.2 层次分类的特征选择
对于大规模的层次分类, 有几百个类别, 成千上万的特征, 如果单纯沿用传统的平面分类的特征提取方法, 并不符合实际要求。我们对于文本特征的要求, 会随着文本所到达的层次而改变。如在第一层上, 根据特征“计算机”我们可以比较容易判断出该文档是属于“体育”还是“计算机”;可是如果我们要进一步判断这篇文档是属于“计算机”大类中的哪个子类别时, 比如是属于“硬件”还是“软件”类, “计算机”这个特征并不具有很强的区分度, 因为待分类的文档都是属于计算机这个大类的。在这种情况下, 我们应该适当的削弱它的权重, 甚至可以去除该特征, 可以逐层改变文本的特征, 即将文档用相应层次的特征来表示。
本文采用二次特征选择的方法, 它的特点是每个类结点分类器的训练特征都不同, 都需要另外进行特征选择。在本文中, 我们使用三种不同的特征选择方法文档频率 (DF) 、互信息 (MI) 、以及卡方统计量 (χ2) 来进行层次特征选择, 并分析各种方法的表现。
3 实验和总结
层次分类必须要有类别的层次性, 我们选择了20NewsGroups数据集进行试验。此数据集中总共有20个不同的新闻组, 七个大类。本文的评价指标采用精确率和召回率, 层次分类的具体实现步骤如下:
首先, 我们需要将待分类的文档即测试文档分入第一层的七个大类中, 这里我们对训练文档集合进行特征选择, 将所有文档用选择的特征来表示, 训练SVMLight分类器并将所有测试文档归类。
然后, 我们根据第一层分类的结果, 提取出已经到达叶子类别的文档, 为每个类别重新选择出相应的类别特征, 并且降低特征数目。本文采取父类特征数的一半进行实验, 例如在第一层上选择了1000个特征, 我们就在第二层上用同样的方法选择500个特征;然后将该类别的训练文档以及测试文档, 均用这500个特征表示, 进行分类。
最后, 在第二层分类的基础上, 提取出已经到达叶子类别的文档, 在需要进一步细分的类别上进行特征选择, 然后用这些特征来表示该类别的训练文档以及第二步操作后被分类到此类的测试文档;最后用SVMLight分类器进行分类, 将测试文档归为子类别。
其中每个非叶子类别都用各自的特征集来进行训练和分类, 且都用相同的特征选择算法计算。本文是研究特征选择算法在层次分类中性能比较, 分类器都统一使用SVMLight, 特征权重使用LTC计算公式, 表1是这三个特征选择算法在不同维数下的20个类的微平均和宏平均值。
从表中我们可以明显发现χ2方法要比其他两种方法表现更优异, 并且在各个特征维数下都表现的非常稳定, DF方法其次, MI方法最差。随着维数的增加, 每种特征选择方法都有提高, 随着维数增长, 最佳值可趋于相同, 因为维数越大, 特征之间的重复率就越大。在维数增长的同时, 这些方法增长的速度不同, χ2方法在维数较低时就达到比较好的结果, 到5000维时已经几乎没有增长, 而其他两种方法增长的速度一直都很快, 受维数增长因素较大。χ2方法可以在较低维时就达到较好效果, 它在2000维的结果已经接近DF在7000维的结果, 而MI方法直到7000维的结果还是非常低。我们分析了这个原因估计是MI本身特征导致, 它比较倾向选择罕见词, 而在层次分类的第一层分类 (即在20NewsGroup数据集上分成7个大类) 时, 如果加重了罕见词的分量, 肯定会使得第一层的分类效果不好, 首层的分类好坏直接影响后面层次的分类。
层次分类是现在文本分类中一个比较重要的研究方向, 而特征选择在层次分类中又显得尤为重要, 本文经过实验证明χ2比DF, MI, 方法性能表现的更优越。在层次分类这个特殊任务中, 今后我们还可以考虑不同类别层次使用不同的特征选择算法来进行研究。
参考文献
[1]Sunax LMEP.Hierarchical Text Classification and Evaluation.Proceedings of the2001IEEE International Confer-ence on DataMining[C].California, USA, 2001.521-528.
[2]A.Weigend, E.Wiener, J.Pedersen.Exploiting hierarchy in text categorization[J], Information Retrieval, 1999.
层次分类 第5篇
关键词：人力资本,基本内涵,多层次分类
近期, 中共中央政治局召开会议, 专门审议《国家中长期人才发展规划纲要 (2010-2020) 》, 并要求各级党委和政府要把人才作为经济社会发展的第一资源摆在突出位置。目前, 我国理论界和实业界对人力资本的研究表现出进一步升温的趋势。然而, 我们也发现, 中国经济学界在“人力资本理论”研究中出现了很大的概念分歧。对“人力资本”概念的内涵和外延存在着截然不同的理解。以清华大学魏杰教授为代表的“核心人力资本观”认为:人力资本指企业中的经理人和核心技术人员。而以清华大学周其仁教授为代表的“泛人力资本观”则认为:人力资本指企业员工、经理人和企业家。由于对基本概念没有一致的定义和认同, 不但在理论上以及在实际应用中极易引起混乱, 同时, 由于基本概念的混乱, 也使得进一步对该理论所涉及的诸如“人力资本投资”、“人力资本定价”、“人力资本管理”等问题的理论研究失去了基础。本文通过对“人力资本”概念进行探源分析发现, 其实这些分歧源自于对概念的不同解释和误用。本文论证得出的对“人力资本”从3个层次的分类, 即“社会人力资本”、“个体人力资本”和“企业人力资本”应是实质性的。
一、人力资本概念的本质内涵
“人力资本”概念是对“资本”概念的扩展。因此, 要正确理解“人力资本”概念就必须对“人力”和“资本”两个概念的内涵以及“人力资本”概念的渊源进行探析。
1. 关于“资本”的概念
对“资本”概念作了最深刻解释的是马克思。马克思在其《资本论》中认为:资本就是能为资本家产生剩余价值的价值。其公式为:G-W-G′, 即, G′=G+ΔG。其中, G为资本, ΔG为由G所产生的剩余。依据这一资本公式, “资本”概念应具有4个内在的性质:其一, 资本是预付投资的结果。这
[基金项目]贾茜 (1983-) , 女, 陕西西安人, 西安外国语大学商学
理;贾宗武 (1955-) , 男, 陕西合阳人, 西安财经学院会计系教授, 主要研究方向:成本管理。
一概念与重农主义者康替龙的“基金”概念、魁奈和杜尔哥所强调的“预付”概念是同样的, 其投资结果形成生产要素。其二, 投资的目的是为了获利, 也就是为了马克思资本公式中的ΔG。ΔG是理解资本概念的核心。其三, 谁投资以及谁占有ΔG的所谓的所有权问题。要形成能产生盈利的“资本”, 就必须有实实在在的主体去投资, 然后也必定有实实在在的主体对投资产生的盈利去谋求和占有。对于企业来说这就是张维迎教授所认为的所有权, 即对企业剩余的控制权和索取权。以上论及的有关“资本”概念的3点内涵性质, 在经济理论界和实业界都取得了一致的认识。然而, 还有一个“资本”概念的本质内涵往往被忽略, 这就是被马克思风趣、形象地比喻为“惊险一跳”的“资本”所固有的客观风险, 也即马克思资本公式中的ΔG是可正可负的。因此, 预付投资、盈利动机、所有权和客观风险4个性质是“资本”概念所固有的本质内涵特性, 缺一则不可能对“资本”有全面和正确的理解。
2. 关于“人力”的概念
所谓“人力”, 即人所具有的劳动能力, 也即马克思所认为的人的体力和智力的总和。这个“人力”概念具有什么性质呢?其一, 同物质“资本”一样是投资的结果。舒尔茨认为:“人的经济能力 (生产能力) 主要是一种生产出来的生产资料, 除了用于遗传能力差别的某种纯租金 (以收入的形式) 外, 收入差别的大多数是向人投资数额差别的结果”。其意为, 除占比例很小的遗传因素外, “人力”大多数是投资的结果。其二, 对“人力”的投资与对物质“资本”投资一样, 具有获取未来收益的动机。“人力”的获得正如加里·贝克尔所说的对人力的投资包括:教育、保健、国内流动和入境等投资费用。教育投资是形成“人力”的主要投资形式。虽然接受教育具有消费和投资的双重效用, 但正如舒尔茨所认为的那样:“尽管在某种程度上教育可以说是一种消费活动, 它为受教育者的人提供满足, 但它主要是一种投资活动, 其目的在于获得未来的本领, 以便将来进一步得到满足或增加此人作为一个生产者的未来收入”。在这里我们要特别强调的是对“人力”的投资以及投资结果的存在形式。投资是一种费用, 我们用V来表示;投资的结果形式是以人的体力和智力表现的“人力”的存量的增加, 即可用于生产, 能为所拥有的个人带来收益的知识、技能等无形的智能, 我们用K来表示。这种无形的智能既是生产活动的产物, 又是其他生产过程的投入。若作为另一生产过程的投入 (作为生产要素参与生产过程) 所获得的报酬, 我们记为W。则从对“人力”的投资到“人力”作为另一生产过程的投入而获得报酬这一过程, 可用类似于马克思的“资本公式”的形式表示为:V--K;K--W。或者可表示为V--W;W=V+ΔV。其中的ΔV就是对“人力”投资所获得的剩余。这一过程可分为明显的两个阶段:一个阶段是投资形成“人力”, 另一个阶段是“人力”作为生产要素参与生产而获取报酬。其三, 同物质“资本”一样对“人力”的投资也必然有所有者。也就是投资费用V的提供者和对参与生产所剩余ΔV的索取者。其四, ΔV的值可能是大于零、等于零或小于零。也就是以获取收益为目的对“人力”的投资同样也是具有客观风险的。
由以上的分析可见, “人力”和“资本”的概念具有相似的内涵特性。
3. 关于“人力资本”的概念
根据以上分析, 由于“人力”和“资本”都是必不可少的价值生产要素, 且两者在概念上具有相似的内涵, 因此提出“人力资本”的概念或者如舒尔茨所做的将“资本”的概念拓展到“人力”就是很自然的事。然而由于后来的研究者们在将“人力资本”与“人力资源”混同的情况下, 引起了许多的混乱。因此, 我们要说明的是:“人力资本”概念的本质内涵包括4个方面, 即预付投资、获利动机、所有权和客观风险。同“资本”概念一样, 4个内涵缺一则难以全面和正确地理解“人力资本”概念。
二、人力资本的多层次分类
根据我们以上所强调的“人力资本”概念所应具有的4个本质特性, 再从“人力资本”概念产生的历史渊源, 宜将“人力资本”从不同的视角, 分为3个层次, 即微观视角的“个体人力资本”、宏观视角的“社会人力资本”和中观视角的“企业人力资本”。
1.“个体人力资本”
“个体人力资本”概念, 也可以称其为“贝克尔人力资本”概念。因为这一概念是由贝克尔明确提出并进行讨论的。贝克尔在其《人力资本》一书的“人力资本投入———收益率”中明确指出:“讨论是从工人的观点出发的, 因此, 就局限于一般投资”。虽然贝克尔在讨论“人力资本投资”时, 特别列举了在职培训这种企业对“人力”的投资形式, 但他同时指出:“企业一般不支付一般在职培训 (指通用性技能) 的费用”。因此, 可以认为贝克尔的“人力资本”概念是微观层次上的“个体人力资本”。贝克尔“个体人力资本”概念内涵的4个特征非常清楚:其投资者一般是家庭和个人;其投资目的是为了获得个人未来更高的收入;个人投资结果的“个体人力资本”天然属于个人所有, 对其参与生产所取得的增值收益的索取权同样属于个人;其投资的风险毫无疑问也是由个人来承担的。其风险主要产生于学校教育的长周期。由于学校教育的周期长, 学生在毕业以后可能的就业形势与接受教育以前预期的发生了很大的变化, 使其“人力资本”产生了巨大的无形磨损。若毕业后找不到与所学对应的工作, 除不能获得所预期的高工资外, 可能还要赔上为接受教育所投入的成本。
现在理论界以及实业界所广泛使用的“人力资本”概念就是贝克尔的“个体人力资本”概念, 但并未真正琢磨其概念的内涵。“个体人力资本”概念是就个体而言的。因为每个作为生产要素的劳动力都对自身的“人力”的存量进行了投资, 都想获得更高的收入, 而且都客观上存在着必须由自身来承担的很大的风险 (我国现时的大中专学生就业难和大量的下岗失业就是明证) 。“个体人力资本”概念的外延就是社会中的每个个体劳动力。
2.“社会人力资本”
所谓的“社会人力资本”, 是从宏观的社会角度来看, 把所涉及的整个范围内的全部“人力”作为一个整体的“人力资本”概念。这一概念是由舒尔茨提出并进行讨论的, 因此可以称这一“人力资本”概念为“舒尔茨人力资本”概念。舒尔茨在研究美国农业的发展和对美国、日本、德国的经济发展进行研究后断定, 现有的文献中在讨论对经济增长贡献的因素中肯定缺少了什么要素。他认为“国民产出增加一直比土地、人以及再生产性实物资本的增加幅度大, 而对‘人力’的投资则可能是造成这种差别的重要原因”。因此, 舒尔茨要说明的是为什么整个国民收入的增长快于物质“资本”和劳动力人数数量的增长。他认为除了技术进步的贡献外, 一定是漏掉了什么因素, 这一因素就是“人力资本”。从整个社会的层次来看, “人力资本”对国民产出的贡献比物质“资本”大得多。舒尔茨本人估计“人力资本”对国民产出的贡献率为33%。由此可知, 舒尔茨虽然也提出了对个体劳动力的教育、保健等是对“人力资本”的投资, 但这只是为他从总体上发现的“人力资本”所作的微观解释。他真正发现的是作为整体对国民产出做出贡献的“人力资本”, 我们称其为“社会人力资本”。
舒尔茨的“社会人力资本”并非贝克尔“个体人力资本”的简单加总, 其不同之处在于“社会人力资本”具有总体合力的作用对国民产出做出贡献。“社会人力资本”同样具有“人力资本”内涵所固有的4个特性。其投资者肯定是全社会, 包括政府、家庭、企业和各类社会组织, 甚至包括非盈利性社会组织;其全社会意义上广义的获利目的 (欲使经济增长) 是显然的;其所有者无疑也是全社会;当然其风险也同样是以概率分布的方式由全社会各阶层的人来承担 (因为有的人可能投资亏损, 有的人获益, 有的人甚至由于所谓的外部性, 即使没有投资也能获益) 。虽然“社会人力资本”概念是一个笼统的概念, 但是, 舒尔茨“社会人力资本”概念的现实意义是明显的, 他明示社会, 对“人力”的投资是有利可图的。并呼吁社会上的政府、家庭和组织对“人力资本”进行投资。穷国、穷人要想变富, 对“人力资本”的投资是更快捷的方式。
3.“企业人力资本”
除了以上我们讨论过的贝克尔的“个体人力资本”和舒尔茨的“社会人力资本”概念外, 还有一类非常特别的“人力资本”, 我们称之为“企业人力资本”。我们所讨论的“企业人力资本”, 既不是指企业所雇用的作为生产要素的“个体人力资本” (现今文献中的“人力资本”多为此意) , 也不是指贝克尔所论的企业对雇员“人力”进行的特殊的在职培训性的投资。我们所要讨论的“企业人力资本”就是魏杰教授所谓的“人力资本”, 即在外延上包括的企业家和企业的核心技术人员, 我们统称为企业的创新者。这些“人力”从个人的角度看, 无疑属于贝克尔的“个体人力资本”, 但这些企业人员, 由于其劳动力 (主要是具有创新性的智力) , 其“个体人力资本”的所有权和对其投资所承担的风险与普通的“个体人力资本”存在本质上的差异, 因此对其不能按一般的“个体人力资本”来对待。其特殊性表现在:其一, 其劳动力 (具体表现为创造力) 并不像舒尔茨所认为的大部分由教育投资而来, 他们的“个体人力资本”除了教育投资形成的以外, 大部分创造性的智力来自于“干中学”和本身所具有的难以从学校教育中获得的创新能力以及对事物和现象的洞察力、人际关系的协调能力、对风险的承担能力和决策的魄力。其二, 其“个体人力资本”的盈利性的不可预期性和与企业物质“资本”的相关性, 即其“个体人力资本”的预期收益必须同企业的物质“资本”共同作用才能产生效果 (一般的“个体人力资本”的收益预期不必同企业的生产过程相关联) 。其三, 这些“个体人力资本”对其自身“人力资本” (劳动力要素的作用结果) 的所有权不能由自身完全控制, 即不可能独立地对自身所创造的剩余进行控制和索取, 对其剩余权的行使必须经过同企业的物质“资本”进行谈判后方可行使。其四, 对其“人力资本”的投资承担着双重风险。即既承担自身投资获取收益ΔV的风险;同时又承担其“个体人力资本”作为企业生产要素参与企业生产所具有的风险。因此, 对于这一类“人力资本”, 我们称其为“企业人力资本”。从“人力资本”所具有的4个内涵性质来看, 可以认为该类“人力资本”由企业投资、企业所有和企业承担风险。我们这里所指的企业, 既不是经济学中所指的资本家所有的古典资本主义企业, 也不是指独立于企业的物质“资本”和我们称谓的“企业人力资本”以外的任何外在的独立体, 而是如周其仁所认为的是一个“人力资本和非人力资本的特别合约”, 一个联结企业物质“资本”和“企业人力资本”的壳。因为企业既不属于物质“资本”, 也不属于“企业人力资本”, 而是一个为企业的物质“资本”和“企业人力资本”提供有效联结的一个契约, 因此, 所谓的企业所有者, 只能是张维迎所认为的对企业剩余的控制权和索取权。即, 谁拥有企业剩余的控制权和索取权, 谁就是企业的所有者。由于在这个契约中的“个体人力资本”, 本身收益的实现和对其产生剩余的索取, 其所具有的风险状况等无一不同契约 (所谓的企业) 发生联系, 因此我们称这类“人力资本”为“企业人力资本”就是理所当然的了。这类“人力资本”从外延上看就是魏杰教授所认为的“人力资本”。
综上所述, “人力资本”按其不同层次的本质属性应该界定为3类, 即“社会人力资本”、“个体人力资本”和“企业人力资本”。这种对“人力资本”的分类是按不同的层次进行的, 并不是互不包含的分割性分类。三者的关系可以大致理解为:“社会人力资本”与“个体人力资本”是“等价”的关系;“企业人力资本”包含在“社会人力资本”和“个体人力资本”之中。
三、“人力资本”多层次分类的意义
1. 有助于“人力资本”产权的明晰
所谓产权, 就是“人力资本”的所有者对其“人力资本”的控制权和对其“人力资本”所生产的剩余的索取权。其既意味着权利, 更意味着责任。即对其所拥有的权利负责。“个体人力资本”产权只能个体拥有, 个人负责。在市场主体追求自身利益最大化的条件下, 谈论或想当然地诉求企业、政府或某一组织重视“个体人力资本”、为“个体人力资本”的最大化着想, 就如同战争中的交战一方为对方的胜利着想而把自己置于死地一样荒谬。国家或政府只可能对“社会人力资本”负责;企业也只可能有兴趣对属于自己的“企业人力资本”负责;个人自己的“个体人力资本”只能依靠自己负责。
2. 有助于廓清我国目前在“人力资本”概念使用上的混乱
所谓的泛“人力资本”概念, 实质上就是指“个体人力资本”。目前我国许多文章对“人力资本”进行的分类, 其实是对“个体人力资本”作为生产要素所属的不同专业或层次进行分类, 其分类并非实质性的。另外, 从“人力资本”的内涵可知, 凡“人力资本”从其所有者的角度看, 都应具有盈利性, 且这种盈利预期是有风险的。因此, 除我们所称的“个体人力资本”外, 只有企业 (或盈利性组织) 作为一个非个人集团才能称其拥有“企业人力资本” (目前我国经济管理文章中出现的所谓“企业人力资本”概念, 正如魏杰教授所认为的是将“人力资本”同作为生产要素的“人力资源”相混淆) 。企业的一般雇员, 其劳动服从于企业指挥, 企业剩余的风险客观上并不是一般雇员制造的, 因此, 他们不应也无力承担风险责任, 同时也没有对企业剩余索取的必要。故这些“人力”不是企业的“人力资本”。其他所谓的“教育人力资本”、“农业人力资本”等之类的概念, 若不明确指出是指“个体人力资本”或“社会人力资本”的话, 都是缺乏科学根据的。
3. 有助于对目前“人力资本投资”、“人力资本定价”和“人力资本管理”等理论“难题”的解决
就“人力资本定价”问题来说, 这是目前该领域讨论的热点问题之一。然而, 由于概念混乱, 所导致的要么是对其定价失去基础;要么是提出一些不知所云的定价模型或公式。从商品的视角看, 所谓的定价, 就是形成所欲进行交换的商品的市场价格。从对商品的买卖双方来看, 其定价就是促其商品成交过程中的博弈“叫价”。按照经济学关于交易双方经济理性的基本假设, 交易双方从自身经济利益最大化目标出发, 他们只想把进行交易的商品卖个天价或不付一分钱白得 (当然这是不可能的) 。那么, 想要达成交易, 协调双方分歧的途径有两条:其一就是经济学理论所推崇的有效的市场化价格形成过程 (市场定价) ;另一条可能就是让某一所谓的权威来定价 (比如政府定价) , 但这已经被历史实践证明是无效率的。本文目的不在于研究“人力资本”的定价问题, 但是其定价问题必须在概念明晰的基础定价是不可想象的。同时可以明确的问题是, “个体人力资本”定价和“企业人力资本”定价问题是有着本质的不同的。如不进行“人力资本”概念的区分, 笼统地进行所谓的“人力资本”定价, 肯定是不科学的。
参考文献
[1]魏杰, 赵俊超.关于人力资本作为企业制度要素的思考[J].理论前沿, 2001 (10) .
[2]周其仁.市场里的企业:一个人力资本与非人力资本的特别合约[J].经济研究, 2002 (6) .
[3]马克思.资本论[M].第一卷.中央马克思、恩格斯、列宁、斯大林著作编译局.北京:人民出版社, 1972.
[4]朱舟.人力资本投资的成本与收益分析[M].上海:上海财经大学出版社, 1999.
[5]张维迎.所有制、治理结构及委托-代理关系[J].经济研究, 1997 (6) .
层次分类 第6篇
关键词：高等数学,分类分层教学,教学模式,教学方法
高等数学课程作为理、工、经、管类各专业的学科基础课, 对后续各专业课程学习具有十分重要的作用。不仅为专业课学习提供必要的数学工具, 而且培养学生具有良好的思维能力、创新意识、创新能力、个性心理品质等具有重要的意义。作为少数民族地区的民族高校, 本着培养“双师型”教师, 突出学生关键能力的训练, 体现因材施教、循序渐进的教育原则, 实施高等数学课程的分类分层教学是必然的选择。
一、高等数学课程分类分层的理论与实践依据
(一) 高等数学课程分类分层次教学的历史发展与现状
1998年后, 随着高校大规模“扩招”, 至20世纪初我国已进入“大众化教育”阶段;2007年后, 教育部、财政部贯彻落实党中央和国务院关于“把高等教育的工作重点放在提高质量上”的战略布局, 实施质量工程;2010年中共中央、国务院颁布了《国家中长期教育改革和发展规划纲要 (2010-2020年) 》, 其中强调应牢固确立人才培养在高校工作中的中心地位不动摇, 思想信念坚定, 业务素质过硬, 适合社会需求的复合型应用型人才。至此, 全国高等院校为落实党中央的精神都进行了大量的教学改革和实践, 其中高等数学课程的分类与分层教学综合改革是各类院校教学改革的重要内容, 涌现了大量的教学研究成果。
(二) 高等数学课程分类分层次教学的理论依据
2006年, 高校教学指导委员会对理工类本科数学基础课程教学提出了基本要求, 建议高等数学课时一般不低于160课时。在课程的教学中, 应当积极开展对教学目标与教学内容、教学思想与教学方法、考核方式与学生个性化需求的综合改革。总结经验, 并将教学综合改革的成果应用到课堂教学中, 逐步提高教学质量。我校位于经济较落后的西北部地区, 大部分学生为少数民族学生, 数学基础差、底子薄。基于这样的现状, 面临学生的学习兴趣、学习能力、学习方法等差异性, 依学生所在的专业按类分层次教学, 有利于教师以实际出发, 处理好教学目标、教学内容、教学方法、学生学习能力与爱好之间的关系, 因材施教、循序渐进地开展教学, 使不同类、不同层次学生在原有基础之上有所提高, 达到提高教学质量的目的。
(三) 高等数学课程分类分层次教学的实践依据
传统的高等数学的教学从组织、考核、教学方法等方面都比较单一, 即统一的教学目标、统一教学内容、统一的课后作业、辅导与统一的评价体系, 既没办法兼顾学生的个性化需求, 也不能认真贯彻因材施教、循序渐进的教学原则。特别是对学习能力、自律能力、基础知识都较差的少数民族学生来说, 抽象、系统、内容多的高等数学课程两极分化尤其表现严重。为适应新生数学基础参差不齐的境况和社会对人才的多元化需求为目标, 使所有的学生掌握教学内容, 培养其创新思维、创新能力和数学思维方法, 使教育资源的效益最大化, 在民族高校实行分类分层次教学是必然的选择。
二、高等数学课程分类分层的组织与实施方案
(一) 教学改革目标
高等数学教学改革的目标就是要处理课程体系与教学内容的关系, 促进基础性与应用型相结合, 处理课程考核标准与学生学习能力的关系, 突出对学生关键能力的训练, 尊重学生的个体差异, 由传统的知识传授型向应用能力方面的转变, 用问题的启发式、讨论式与研究性教学方法, 调动学生学习的积极性, 培养学生应用数学知识解决实际问题的能力。明确教学改革的目标是使所有本科学生依据不同的数学能力进行分类分层培养。
A层:基本掌握学习专业知识所必需的数学基础, 培养学生的数学逻辑思维能力和创新意识, 为其专业理论课程的学习夯实数学基础, 培养学生运用数学的基本理论和方法解决实际问题的能力。
B层:保证这部分学生达到教学大纲最基本的要求, 尊重学生的个体差异, 培养学生对数学的兴趣, 调动其学习的主动性, 提高其应用数学的能力。
(二) 教学改革内容
1. 分类分层教学
根据学生进校时数学高考成绩及入校后的数学能力的水平测试, 按成绩的比例, 依专业分类分层教学, 并对不同类不同层的学生使用不同的教材进行教学, 并根据后续的学习成绩进行动态的分类分层教学管理, 尊重学生的个性化需求, 因材施教、循序渐进地达到教学目标。具体为依高等数学课程分类分层次教学改革的目标, 本科学生在入学时进行数学基础水平测试, 按测试成绩和入学的高考成绩的构成比分成A、B两层次教学, 分层比例:A层∶B层为5∶5, 并从2014级开始, 对高等数学进行分类分层教学试点。
2. 考试改革
高等数学课程的总评成绩由过程化考核与期终考试按4:6的比例构成。平时考核由任课教师根据学生的出勤与课堂表现、作业与随堂练习、学生的开放式随堂测试、数学应用能力测试四个方面情况进行评定。期末考试实行校内教考分离、分类分层考试。采用不同类不同层的100分制的异卷考试, A层班级试题按基础题∶灵活题∶难度题为7∶2∶1的比例进行命题;B层班级试题按基础题∶灵活题∶难度题为8∶1∶1的比例进行命题。学生期终考试卷面成绩作为教师教学水平及班级学风的考核标准之一。
3. 动态管理与组织实施
依各专业的不同, 将全校的高等数学课程依理、工、经、管分为四类, 同时进行A、B两层分层教学。对不同层次的学生制定不同的教学大纲, 按照专业的需求设定不同的教学目标、教学内容、标准授课、布置作业及期末考试, 鼓励教师加大教学研究的力度, 提倡新的教学思想与方法在教学改革中实践, 探索适应新的教学模式下的教学方法与手段, 不断提高教学质量。在A、B层之间实行必要的动态调整, 每年春季学期根据高等数学课程 (上) 期终考试卷面成绩对学生的分层情况进行调整, 同时考虑学生的个人意愿将B层学生的前10%升到A层, 将A层学生的后10%降到B层。
三、高等数学课程分类分层教学存在的问题与对策
(一) 认识不足, 执行不够
高等数学分类分层教学模式是教学模式的创新, 是教学手段与方法的革新, 是对现有教师教学理念和方法的一种提高与培养, 也是一种促进, 本质上讲就是改革, 实际来讲就是一种新的挑战。在教学大纲的修订中, 依照2006年颁布的关于工科数学的基本要求, 按章节编写教学大纲。本着体系完整、专业需求的基本要求来编写教学大纲, 经过两年的实践, 其中的一些问题也凸现出来, 主要表现为:一是各学院对高等数学课程的重要性认识不足, 不注重基础学科的特点, 随意压缩课时和改变课程的性质, 本着“够用”的原则, 不征求教师与学生的意见, 违背了高等数学教学的基本规律。二是任课教师的思想准备不足, 在高等数学分类分层培养模式下有无从下手的感觉, 部分教师内心深处存在顾虑, 不能及时调整自己的教学理念。三是教务部门和学生管理部门存在责权不明、协调不一致的问题, 导致部分学生上课秩序混乱, 个别教学单位和教务处沟通不及时, 教学质量的问题就可想而知了。
(二) 协调不够, 沟通不及时
随着教学改革的进展, 越来越感觉到教学综合改革并非是教学管理部门和数学执行部门的事, 而是一项系统工程。比如, 学生的“评优助学”奖学金与助学金的评定问题, 不同层的学位基点分的认定问题等。做到公正、公平、公开, 让学生认为考核方式科学、合理与人性化, 达到了学习的目标, 奖励优秀的学生, 激励和提携“学困”学生适应新的教学模式, 提高学习的效率。
(三) 服务意识不足, 大局观不强
教师的基本职责为“上好课, 课上好”, 教师的任务就在于上课, 提高教学质量。目前, 专职教师承担了过多的教辅工作, 比如教学的安排、考试的安排、学生的分班管理、考试的试卷印制与装订以及考务的安排等, 教辅工作占据了教师大量的时间, 影响了教学质量。建议教务、教辅、各学院以及教学秘书等应提高服务的意识, 加强过程化管理, 增强质量兴校的意识, 以培养适合新形势下的复合应用型人才为目标, 保证正常的教学秩序, 为教师提供舒心、舒适的教学环境。
综上所述, 高等数学课程的教学综合改革是一项漫长的工作, 教学研究永无止境, 需要进一步探讨适合少数民族地区的民族高校特色、适应不同类不同层次学生的高等数学教学模式。既可以借鉴国内外的先进经验, 也要立足于本单位的教学环境和自身的教学经验。在实践的过程中不可避免地会遇到各类问题, 本着“抓铁有痕”精神, 坚持实践, 不断总结经验, 群策群力, 为教师和学生创造良好的教学环境, 达到稳步提升教学质量的根本目的。
参考文献
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