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掌握Python標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)，讀它的官方文檔很重要。本文并非此文檔的復(fù)制版，而是對(duì)每一個(gè)庫(kù)的一句話概括以及它的主要函數(shù)，由此用什么庫(kù)心里就會(huì)有數(shù)了。
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未提及的理由：這些庫(kù)筆者沒(méi)怎么用過(guò)，或者本身就不怎么常用，如果覺(jué)得有用的話可以自行查看它們的官方文檔。
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謝您關(guān)注“永大英語(yǔ)”！
應(yīng)建芬 王陳琦
摘要：本研究依據(jù)教師技術(shù)傾向理論，以173名初中英語(yǔ)教師為研究對(duì)象，采用問(wèn)卷調(diào)查的方式，探究初中英語(yǔ)教師的技術(shù)傾向現(xiàn)狀。利用SPSS 22.0進(jìn)行的數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計(jì)表明：初中英語(yǔ)教師技術(shù)傾向呈現(xiàn)正向性。教師對(duì)于計(jì)算機(jī)及其輔助教學(xué)均呈現(xiàn)積極的態(tài)度，技術(shù)性創(chuàng)新意識(shí)較強(qiáng)，具有較高的技術(shù)整合教學(xué)的興趣，但一般性創(chuàng)新的意識(shí)有待加強(qiáng)。鑒于此，初中英語(yǔ)教師應(yīng)更加積極主動(dòng)地學(xué)習(xí)和使用計(jì)算機(jī)，并在課余時(shí)間通過(guò)自主學(xué)習(xí)和參加培訓(xùn)講座等多種形式學(xué)習(xí)新的教學(xué)理念和教學(xué)方法，將理論與實(shí)踐相結(jié)合，以期提高技術(shù)整合教學(xué)能力，實(shí)現(xiàn)教育信息化在初中英語(yǔ)教育中的實(shí)際應(yīng)用。
關(guān)鍵詞：教育信息化；教師技術(shù)傾向；初中英語(yǔ)教師
一、引言
教育部于2019年3月發(fā)布的《關(guān)于實(shí)施全國(guó)中小學(xué)教師信息技術(shù)應(yīng)用能力提升工程2.0的意見(jiàn)》中指出：信息技術(shù)應(yīng)用能力是新時(shí)代高素質(zhì)教師的核心素養(yǎng)。雖然教師應(yīng)用信息技術(shù)改進(jìn)教育教學(xué)的意識(shí)和能力普遍提高，但仍然存在著信息化教學(xué)創(chuàng)新能力不足等問(wèn)題。因此提高教師的技術(shù)整合教學(xué)能力勢(shì)在必行，而教師技術(shù)傾向是提高教師技術(shù)整合教學(xué)能力的關(guān)鍵因素。中學(xué)階段的英語(yǔ)學(xué)習(xí)是提升學(xué)生英語(yǔ)學(xué)科核心素養(yǎng)的關(guān)鍵時(shí)期。中學(xué)英語(yǔ)教師將教育技術(shù)應(yīng)用到英語(yǔ)教學(xué)的能力如何一定程度上決定了中學(xué)英語(yǔ)教學(xué)的有效性。因此，本研究依據(jù)教師技術(shù)傾向理論，采用調(diào)查問(wèn)卷的形式，對(duì)初中英語(yǔ)教師技術(shù)傾向進(jìn)行系統(tǒng)調(diào)研，以期以實(shí)證數(shù)據(jù)來(lái)揭示當(dāng)前初中英語(yǔ)教師教育技術(shù)傾向的現(xiàn)狀，并提出相應(yīng)的對(duì)策，供廣大初中英語(yǔ)一線教師和相關(guān)教育主管部門(mén)參閱，從而能真正實(shí)現(xiàn)教育信息化在初中英語(yǔ)教育中的落地開(kāi)花。
二、教師技術(shù)傾向的內(nèi)涵與國(guó)內(nèi)外研究概況
（1）教師技術(shù)傾向的理論建構(gòu)
美國(guó)學(xué)者Katz & Raths（1985）首次將“教師專(zhuān)業(yè)傾向”作為教師教育課程中的目標(biāo)加入專(zhuān)業(yè)知識(shí)和技能中。職業(yè)傾向能夠使教師運(yùn)用教學(xué)技能，并在熟練的教學(xué)行為中得到很好的體現(xiàn)。在教師專(zhuān)業(yè)傾向的基礎(chǔ)上，Jung等（2006）首次提出教師技術(shù)傾向這一概念，認(rèn)為教師技術(shù)傾向是教師對(duì)于技術(shù)的信念、態(tài)度和自我意識(shí)，同時(shí)指出TDS-T量表由技術(shù)傾向量表和技術(shù)能力量表組成，并檢測(cè)其信度和效度。Singh & Stoloff指出教師技術(shù)傾向與教師的教學(xué)方法和知識(shí)技能對(duì)于學(xué)生的成就同樣重要。由于很難定義和衡量?jī)A向，他們開(kāi)發(fā)了一個(gè)傾向評(píng)價(jià)工具——東部教師傾向指標(biāo)（ESTDI），并用此對(duì)85名職前教師進(jìn)行了評(píng)價(jià)。數(shù)據(jù)分析表明，職前教師總體上具有積極的傾向。該研究的意義在于試圖定義和闡明傾向的結(jié)構(gòu)。
Van Braak（2001）的研究探討了課堂中計(jì)算機(jī)的使用情況與教師個(gè)人因素之間的關(guān)系。對(duì)計(jì)算機(jī)課堂使用者和非課堂使用者在年齡、性別、計(jì)算機(jī)態(tài)度等個(gè)體特征上的差異進(jìn)行了平均差異測(cè)試，除年齡變量外，他發(fā)現(xiàn)所有因素均與計(jì)算機(jī)的課堂使用顯著相關(guān)。這是教師技術(shù)傾向研究的雛形。
本研究借鑒Van Braak（2001）和Jung等（2006）的研究，把教師技術(shù)傾向歸納為以下5個(gè)維度：
（2）教師技術(shù)傾向的實(shí)踐研究
在實(shí)踐研究方面，國(guó)內(nèi)外學(xué)者多從計(jì)算機(jī)態(tài)度和計(jì)算機(jī)整合教學(xué)意愿的視角對(duì)職前教師和中小學(xué)教師進(jìn)行了現(xiàn)狀調(diào)查和影響因素分析。林秀欽等（2009）采用網(wǎng)上問(wèn)卷的方式調(diào)查了全國(guó)各地教師的信息技術(shù)應(yīng)用的態(tài)度信念和應(yīng)用現(xiàn)狀。研究發(fā)現(xiàn)：（1）教師的應(yīng)用行為在性別、教齡上存在顯著差異；（2）教師的態(tài)度在性別、教齡和地區(qū)上存在顯著差異；（3）教師的應(yīng)用意愿、成本認(rèn)同、性別、教齡和價(jià)值認(rèn)同對(duì)于其應(yīng)用行為有一定的預(yù)測(cè)力，其中“應(yīng)用意愿”最有預(yù)測(cè)力。Sang等（2010）的研究主要探討中國(guó)職前教師的性別、建構(gòu)主義教學(xué)信念、教學(xué)自我效能感、電腦自我效能感及電腦態(tài)度對(duì)其未來(lái)信息通信技術(shù)（ICT）使用的影響。結(jié)果表明，除性別外，預(yù)期的ICT融合與所有教師相關(guān)變量顯著相關(guān)。
為了對(duì)西部農(nóng)村中小學(xué)教師信息技術(shù)使用意向做出分析，并提出有針對(duì)性的建議，劉禹等（2012）以寧夏回族自治區(qū)的 115 名農(nóng)村中小學(xué)教師為研究對(duì)象進(jìn)行問(wèn)卷調(diào)查，分析和探討了影響西部中小學(xué)教師信息技術(shù)使用意向的因素。研究結(jié)果表明，感知的有用性對(duì)教師信息技術(shù)運(yùn)用行為意向具有直接影響；主觀規(guī)范和工作相關(guān)性作為外部因素，對(duì)感知有用性有直接影響；感知易用性對(duì)行為意向和感知有用性的影響不顯著。熊丙章（2014）從實(shí)證的角度來(lái)揭示教師信念對(duì)教學(xué)整合的影響：學(xué)生觀和教學(xué)效能對(duì)信息技術(shù)與數(shù)學(xué)課程整合的影響呈正相關(guān)，其余則呈負(fù)相關(guān)；相對(duì)而言，自我效能和教學(xué)效能對(duì)信息技術(shù)與課程整合的影響顯著。李濤等（2017）依據(jù)教師技術(shù)傾向理論，通過(guò)對(duì)某高校163名大四英語(yǔ)師范生進(jìn)行問(wèn)卷調(diào)查，運(yùn)用SPSS 23.0進(jìn)行方差分析和判別分析，探討了影響職前外語(yǔ)教師技術(shù)整合教學(xué)的傾向因素。研究發(fā)現(xiàn)，職前外語(yǔ)教師的技術(shù)創(chuàng)新性、計(jì)算機(jī)興趣、計(jì)算機(jī)輔助教學(xué)態(tài)度及計(jì)算機(jī)自我效能是判別其技術(shù)整合教學(xué)的主要指標(biāo)。
在教育信息化的背景下，國(guó)內(nèi)外學(xué)者基于教師技術(shù)傾向的理論框架開(kāi)展了各種實(shí)踐研究，在實(shí)踐研究中進(jìn)一步充實(shí)其理論框架，促進(jìn)了教師進(jìn)行技術(shù)整合教學(xué)，深化了現(xiàn)代技術(shù)在課堂教學(xué)中的運(yùn)用。但以初中英語(yǔ)教師為對(duì)象的研究較少，而且多數(shù)研究從單一維度進(jìn)行分析，系統(tǒng)整體的研究仍然較少。
三、研究設(shè)計(jì)
（1）研究問(wèn)題
本研究圍繞以下三個(gè)問(wèn)題展開(kāi)：初中英語(yǔ)教師的計(jì)算機(jī)態(tài)度及其輔助教學(xué)現(xiàn)狀如何？初中英語(yǔ)教師的技術(shù)性創(chuàng)新和一般性創(chuàng)新現(xiàn)狀如何？初中英語(yǔ)教師的技術(shù)整合教學(xué)興趣現(xiàn)狀如何？通過(guò)對(duì)這三個(gè)方面的調(diào)查來(lái)揭示當(dāng)前初中英語(yǔ)教師技術(shù)傾向的現(xiàn)狀，并以此為據(jù)，提出相應(yīng)的對(duì)策，希冀對(duì)提高初中英語(yǔ)教師技術(shù)整合教學(xué)能力提供一定的參照。
（2）研究對(duì)象
本研究以2019年8月參加浙江省某高校主持的浙江省中小學(xué)教師培訓(xùn)項(xiàng)目中的173名初中英語(yǔ)省培班學(xué)員為研究對(duì)象，其具體信息見(jiàn)圖3.2.1。
在年齡結(jié)構(gòu)上，30歲以下的26人（15.0%），30-39歲39人（22.6%），40-49歲76人（43.9%），50歲及以上32人（18.5%）；在職稱比例上，初級(jí)教師118人（68.2%），中級(jí)教師46人（26.6%），高級(jí)教師9人（5.2%）；在教齡分布上，7年及以下的50人（28.9%），8-15年的92人（53.2%），15年以上的31人（17.9%）。此外，從學(xué)員名單上的信息看，教師來(lái)自浙江省各個(gè)地級(jí)市，因此該樣本具有普遍性和代表性。
（3）研究工具
本研究以“關(guān)于外語(yǔ)教師技術(shù)傾向的調(diào)查問(wèn)卷”為研究工具。調(diào)查問(wèn)卷由初中英語(yǔ)教師背景信息和教師技術(shù)傾向兩部分構(gòu)成。第一部分主要包括教師的基本信息，如年齡、職稱和教齡；第二部分包括教師技術(shù)傾向的5個(gè)維度：教師計(jì)算機(jī)態(tài)度、教師計(jì)算機(jī)輔助教學(xué)態(tài)度、教師技術(shù)性創(chuàng)新、教師一般性創(chuàng)新和教師技術(shù)整合教學(xué)興趣，共115題。具體信息見(jiàn)表3.3.1。
這三個(gè)量表均采用李克特5級(jí)量表統(tǒng)計(jì)方法，部分陳述項(xiàng)目反向統(tǒng)計(jì)，要求調(diào)查對(duì)象對(duì)量表中陳述觀點(diǎn)的同意程度進(jìn)行分級(jí)（完全不同意=SD，不同意=D，不確定=U，同意=A，完全同意=SA）。
（4）數(shù)據(jù)收集與分析
問(wèn)卷調(diào)查在2019年8月2日和8月4日下午進(jìn)行。筆者首先對(duì)教師技術(shù)傾向理論和本研究作了簡(jiǎn)單介紹，解釋問(wèn)卷內(nèi)容，確定被調(diào)查者能明確信息。隨后就問(wèn)卷的填寫(xiě)作出說(shuō)明，以確保回收問(wèn)卷的有效性。為了便于收集數(shù)據(jù)，問(wèn)卷采用問(wèn)卷星的形式發(fā)放，回收有效問(wèn)卷173份。數(shù)據(jù)分析運(yùn)用SPSS22.0，對(duì)教師技術(shù)傾向的五個(gè)維度進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)，得出研究結(jié)果。
四、結(jié)果與討論
（1）計(jì)算機(jī)態(tài)度
對(duì)參加本次調(diào)查的173名教師在計(jì)算機(jī)態(tài)度中每道題的均值和標(biāo)準(zhǔn)差進(jìn)行的統(tǒng)計(jì)分析表明：教師計(jì)算機(jī)態(tài)度總體呈現(xiàn)積極性，愿意學(xué)習(xí)和使用計(jì)算機(jī)。
從表4.1.1和表4.1.2的數(shù)據(jù)中可以看出，表4.1.1的標(biāo)準(zhǔn)差在0.861—1.130之間，表4.1.2的標(biāo)準(zhǔn)差在0.831—1.187之間，表4.1.1的標(biāo)準(zhǔn)差小于表4.1.2，說(shuō)明在積極態(tài)度方面，教師的選擇比較集中，有139位老師的積極態(tài)度的平均得分高于3.5（偏向于“贊同”），占4/5（80.4%），教師對(duì)于計(jì)算機(jī)的積極態(tài)度差異不大；相反，表4.1.2的標(biāo)準(zhǔn)差較大，說(shuō)明在消極態(tài)度方面，教師的選擇較為分散，有93位教師的消極態(tài)度的平均得分低于2.5（偏向于“反對(duì)”），占一半以上（53.6%），說(shuō)明教師的消極態(tài)度存在一定的差異。
從平均數(shù)上看，教師對(duì)于計(jì)算機(jī)積極態(tài)度的選擇基本上是“不確定”、“贊同”和“強(qiáng)烈贊同”，平均數(shù)大于3.5（偏向于“贊同”）的數(shù)量有20題，占71.4%，說(shuō)明初中英語(yǔ)教師對(duì)于計(jì)算機(jī)具有較為明確的積極態(tài)度，他們?cè)敢鈱W(xué)習(xí)和使用計(jì)算機(jī)，認(rèn)為計(jì)算機(jī)有積極的作用；而教師對(duì)于計(jì)算機(jī)消極態(tài)度的選擇基本上是“不確定”、“反對(duì)”和“強(qiáng)烈反對(duì)”，平均數(shù)小于2.5（偏向于“反對(duì)”）的數(shù)量有21題，占95.5%，說(shuō)明初中英語(yǔ)教師對(duì)于計(jì)算機(jī)基本上沒(méi)有消極態(tài)度。綜上所述，初中英語(yǔ)教師對(duì)于計(jì)算機(jī)呈現(xiàn)明顯的積極態(tài)度，基本上沒(méi)有消極態(tài)度，認(rèn)為使用計(jì)算機(jī)是可接受的，在情感上基本上是正向積極的，沒(méi)有消極的傾向性。
但值得注意的是，計(jì)算機(jī)積極態(tài)度中最后兩題的平均數(shù)遠(yuǎn)低于3.5（偏向于不確定）。通過(guò)圖4.1.1可知，有35%的教師對(duì)于這兩題的選擇為“不確定”，還有超過(guò)1/3的教師選擇“反對(duì)”和“強(qiáng)烈反對(duì)”，說(shuō)明一些教師對(duì)于計(jì)算機(jī)本身的態(tài)度并非是積極的，他們只是把計(jì)算機(jī)作為一個(gè)輔助教學(xué)的工具，對(duì)于計(jì)算機(jī)本身的興趣還有待提高。
（2）計(jì)算機(jī)輔助教學(xué)態(tài)度
研究數(shù)據(jù)顯示：教師計(jì)算機(jī)輔助教學(xué)態(tài)度呈現(xiàn)出積極的特點(diǎn)，教師具有較高的運(yùn)用計(jì)算機(jī)于課堂教學(xué)的意愿。
從表4.2.1的數(shù)據(jù)中可以看出，各題的標(biāo)準(zhǔn)差在0.797—1.033之間，說(shuō)明每一題的選項(xiàng)都比較集中，教師的選擇比較一致。從平均數(shù)上看，教師對(duì)于計(jì)算機(jī)輔助教學(xué)態(tài)度的選擇基本上是“不確定”、“贊同”和“強(qiáng)烈贊同”，但平均數(shù)大于3.5（偏向于“贊同”）的數(shù)量有12題，占100%，說(shuō)明初中英語(yǔ)教師具有積極的運(yùn)用計(jì)算機(jī)輔助教學(xué)的態(tài)度，他們?cè)敢獍延?jì)算機(jī)運(yùn)用到課堂教學(xué)中，達(dá)到更好的教學(xué)效果。
（3）技術(shù)性創(chuàng)新
通過(guò)調(diào)查發(fā)現(xiàn)，教師具有很強(qiáng)的技術(shù)性創(chuàng)新，他們?cè)敢饨邮苄录夹g(shù)，相信新技術(shù)能夠促進(jìn)課堂教學(xué)和教師職業(yè)發(fā)展，而且能夠?qū)⑵溥\(yùn)用于課堂教學(xué)中。
從表4.3.1的數(shù)據(jù)中可以看出，各題的標(biāo)準(zhǔn)差在0.756—0.860之間，說(shuō)明每一題的選項(xiàng)都比較集中，老師對(duì)于每一個(gè)陳述都做出了比較一致的選擇。從平均數(shù)上看，老師對(duì)于技術(shù)性創(chuàng)新的選擇基本上是“不確定”、“贊同”和“強(qiáng)烈贊同”，平均數(shù)大于3.5（偏向于“贊同”）的數(shù)量有10題，占100%，說(shuō)明浙江省中學(xué)英語(yǔ)教師具有很強(qiáng)的技術(shù)性創(chuàng)新意識(shí)，愿意把新技術(shù)運(yùn)用到課堂教學(xué)中。由于中學(xué)英語(yǔ)教師中年輕老師居多（40歲以下占總數(shù)的37.6%），因此教師比較容易接受新事物，愿意把新技術(shù)運(yùn)用到課堂教學(xué)中去。
（4）一般性創(chuàng)新
通過(guò)調(diào)查發(fā)現(xiàn)，教師的一般性創(chuàng)新還有待提高，他們對(duì)于新的教學(xué)理念和教學(xué)方法的接受程度不高，持觀望態(tài)度。
從表4.4.1的數(shù)據(jù)中可以看出，各題的標(biāo)準(zhǔn)差在1.044—1.184之間，說(shuō)明相較于技術(shù)性創(chuàng)新，一般性創(chuàng)新的各題選項(xiàng)比較分散，教師之間的選擇差異較大。通過(guò)進(jìn)一步地分析，筆者發(fā)現(xiàn)有46位教師的一般性創(chuàng)新的平均得分大于3（選擇“贊同”或“強(qiáng)烈贊同”的較多），超過(guò)總?cè)藬?shù)的1/4 (26.7%)，教師之間的差異比較明顯。從總體的平均數(shù)上看，教師對(duì)于技術(shù)性創(chuàng)新的選擇基本上是“強(qiáng)烈反對(duì)”、“反對(duì)”和“不確定”，但平均數(shù)大于2.5的題目數(shù)量有2題，占1/3，總體上有77位教師的一般性創(chuàng)新的平均得分在2.5—3.5之間（偏向于“不確定”），占總?cè)藬?shù)的44.6%，教師對(duì)一般性創(chuàng)新的選擇多數(shù)為“不確定”，說(shuō)明初中英語(yǔ)教師的一般性創(chuàng)新意識(shí)還有待提高，創(chuàng)新理念的意識(shí)和敏感性還可以進(jìn)一步加強(qiáng)。
值得注意的是，一般性創(chuàng)新中最后兩題的平均數(shù)高于2.5（偏向于不確定）。由圖4.4.1可知，有超過(guò)1/4的教師對(duì)于這兩題的選擇為“不確定”，還有近30%的教師選擇“贊同”和“強(qiáng)烈贊同”，說(shuō)明一部分教師對(duì)于新的教學(xué)理念比較保守，往往要等其他教師進(jìn)行實(shí)踐并取得一定地成效后才會(huì)付諸實(shí)踐。
（5）技術(shù)整合教學(xué)興趣
數(shù)據(jù)顯示：教師具有積極的技術(shù)整合教學(xué)興趣，愿意將技術(shù)和教學(xué)進(jìn)行融合，他們也意識(shí)到技術(shù)整合教學(xué)能夠提高教學(xué)效率，營(yíng)造有利于學(xué)習(xí)的課堂氛圍。
從表4.5.1和表4.5.2的數(shù)據(jù)中可以看出，表4.5.1的標(biāo)準(zhǔn)差在0.766—1.188之間，表4.5.2的標(biāo)準(zhǔn)差在1.068—1.219之間，表4.5.1的標(biāo)準(zhǔn)差小于表4.5.2，說(shuō)明在積極態(tài)度方面，教師的選擇比較集中，有124位教師的積極態(tài)度的平均得分高于3.5（偏向于“贊同”），占71.4%，說(shuō)明教師的積極態(tài)度差異不大；相反，表4.5.2的標(biāo)準(zhǔn)差較大，說(shuō)明在消極態(tài)度方面，教師的選擇較為分散，有71位教師的消極態(tài)度的平均得分低于2.5（偏向于“反對(duì)”），占41.1%，說(shuō)明教師的消極態(tài)度存在一定的差異。
從平均數(shù)上看，教師對(duì)于技術(shù)整合教學(xué)興趣的積極態(tài)度的選擇基本上是“不確定”、“贊同”和“強(qiáng)烈贊同”，平均數(shù)大于3.5（偏向于“贊同”）的數(shù)量有26題，占92.9%，說(shuō)明初中英語(yǔ)教師對(duì)于技術(shù)整合教學(xué)具有積極態(tài)度，他們對(duì)技術(shù)整合教學(xué)具有濃厚的興趣，愿意把新技術(shù)融入課堂教學(xué)中。而教師對(duì)于技術(shù)整合教學(xué)興趣的消極態(tài)度的選擇基本上是“不確定”、“反對(duì)”和“強(qiáng)烈反對(duì)”，平均數(shù)小于2.5（偏向于“反對(duì)”）的數(shù)量?jī)H有3題，占37.5%，說(shuō)明初中英語(yǔ)教師對(duì)于技術(shù)整合教學(xué)沒(méi)有消極態(tài)度，大部分是不確定的態(tài)度，說(shuō)明大多數(shù)教師對(duì)于技術(shù)整合教學(xué)沒(méi)有清晰的認(rèn)知，但他們并不抗拒把技術(shù)與課堂教學(xué)進(jìn)行整合。綜上所述，初中英語(yǔ)教師具有強(qiáng)烈的技術(shù)整合教學(xué)的興趣，愿意將技術(shù)與課堂教學(xué)進(jìn)行融合，使課堂氛圍更加和諧，教學(xué)效果更加顯著。
但在數(shù)據(jù)分析的過(guò)程中，筆者發(fā)現(xiàn)有22位教師缺乏技術(shù)整合教學(xué)的意識(shí)和能力，他們不善于將技術(shù)運(yùn)用于課堂教學(xué)中，在運(yùn)用技術(shù)進(jìn)行合作學(xué)習(xí)，課程建設(shè)，評(píng)價(jià)學(xué)習(xí)等方面存在問(wèn)題。因此，提升教師的技術(shù)整合教學(xué)的能力刻不容緩。
四、結(jié)語(yǔ)
通過(guò)以浙江省173名初中英語(yǔ)教師為個(gè)案進(jìn)行的初中英語(yǔ)教師技術(shù)傾向的描述統(tǒng)計(jì)分析，筆者可以得出以下結(jié)論：就計(jì)算機(jī)態(tài)度而言，教師對(duì)于計(jì)算機(jī)普遍具有積極的態(tài)度，他們認(rèn)為計(jì)算機(jī)對(duì)生活和教學(xué)有著積極的作用，愿意學(xué)習(xí)和使用計(jì)算機(jī)；教師具有積極的計(jì)算機(jī)輔助教學(xué)態(tài)度，他們?cè)敢膺\(yùn)用計(jì)算機(jī)于教學(xué)之中，認(rèn)為計(jì)算機(jī)是促進(jìn)教與學(xué)的一個(gè)良好媒介，有利于提高教學(xué)的效果；教師具有較高的技術(shù)性創(chuàng)新意識(shí)，愿意將新技術(shù)引入課堂教學(xué)中，并期望新技術(shù)能夠改善教學(xué)；但就一般性創(chuàng)新而言，教師還比較缺乏創(chuàng)新意識(shí)，還不善于接受新的教學(xué)理念和教學(xué)方法，還可以更加大膽地在教學(xué)中做出改變，走出舒適區(qū)；教師具有濃厚的技術(shù)整合教學(xué)興趣，愿意將技術(shù)運(yùn)用于教學(xué)設(shè)計(jì)，合作學(xué)習(xí)，班級(jí)管理，課堂評(píng)價(jià)和課后作業(yè)等方面，期望提高教與學(xué)的效率。
積極的教師技術(shù)傾向能夠有效提高教師的信息技術(shù)應(yīng)用能力，促進(jìn)教育信息化，因此教師和學(xué)校在如何進(jìn)一步樹(shù)立正向的教師技術(shù)傾向還可以做更多的努力和嘗試，例如：
首先，加強(qiáng)職前教師計(jì)算機(jī)教育，組織提高在職教師計(jì)算機(jī)操作水平的培訓(xùn)。加強(qiáng)職前教師的計(jì)算機(jī)教育，開(kāi)設(shè)相關(guān)計(jì)算機(jī)輔助教學(xué)的課程，使他們能夠熟練進(jìn)行計(jì)算機(jī)的基本操作，為教學(xué)服務(wù)；對(duì)于在職教師也要進(jìn)行計(jì)算機(jī)操作水平的培訓(xùn)，使他們能夠在教學(xué)中熟練地運(yùn)用計(jì)算機(jī)，提高業(yè)務(wù)能力和水平。
其次，培養(yǎng)創(chuàng)新意識(shí)，提高創(chuàng)新能力。在職前教師培養(yǎng)的過(guò)程中，要多教授國(guó)內(nèi)外先進(jìn)的教學(xué)理念和方法，同時(shí)進(jìn)行教學(xué)實(shí)踐，使職前教師認(rèn)識(shí)到新的教學(xué)理念和方法的有效性；組織在職教師進(jìn)行理論學(xué)習(xí)并結(jié)合優(yōu)質(zhì)課的觀摩，讓他們看到理論與實(shí)踐相結(jié)合所取得的良好效果，鼓勵(lì)教師在課堂上多加嘗試。通過(guò)應(yīng)用激勵(lì)政策、課題研究、教學(xué)評(píng)估等方式，進(jìn)一步鼓勵(lì)并督促教師利用信息技術(shù)手段創(chuàng)新課堂教學(xué)模式。
再者，提高教師技術(shù)整合教學(xué)能力。學(xué)校可以開(kāi)設(shè)相關(guān)課程，讓職前教師體驗(yàn)技術(shù)整合教學(xué)的魅力，并進(jìn)行實(shí)操訓(xùn)練，提高他們的運(yùn)用能力；組織相關(guān)培訓(xùn)和講座，讓在職教師進(jìn)行相關(guān)的學(xué)習(xí)和訓(xùn)練，提高他們的興趣和能力。
注：[基金項(xiàng)目] 浙江省教育科學(xué)規(guī)劃2018年度課題“‘PAL’理念下大中小學(xué)合作共同體式的英語(yǔ)教師專(zhuān)業(yè)發(fā)展敘事研究——以浙師大附屬義烏實(shí)驗(yàn)學(xué)校合作辦學(xué)為個(gè)案”（項(xiàng)目編號(hào)2018SCG347）。
浙江省外文學(xué)會(huì)2019年專(zhuān)題研究項(xiàng)目重點(diǎn)項(xiàng)目“教育信息化背景下中小學(xué)英語(yǔ)教師技術(shù)傾向研究——以浙師大省培項(xiàng)目學(xué)員為個(gè)案”（項(xiàng)目編號(hào)ZWZD2019018）。
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Ying Jianfen Wang Chenqi
Abstract: Based on teachers’ technology dispositions theory, taking 173 middle school English teachers as subjects and adopting the questionnaires as the research instrument, this study aims to explore middle school English teachers’ technology dispositions. After the analysis of data by SPSS 22.0, the findings reveal that English teachers’ technology dispositions are positive. They hold the positive attitude to the computer and computer-assisted teaching, their technological innovativeness is strong, their interest in technology-integrated teaching is keen, but their general innovativeness is still rather weak. To promote technology-integrated teaching and realize the ICT-integrated teaching innovation in English teaching of middle school, English teachers should be more active to have a good command of knowing and using the computer. Meanwhile, they should equip themselves with some novel teaching ideologies and teaching methods via self-regulated learning and attending lectures in their spare time to combine the theory with practice.
Key words: ICT-integrated teaching innovation; teachers’ technology dispositions; Middle school English teachers
（本文首次發(fā)表在《基礎(chǔ)教育外語(yǔ)教學(xué)研究》2020年第1期）
rom:Preferred Network 編譯:T.R
尋找擁有特殊藥理特性的新分子在研發(fā)新藥的過(guò)程中十分重要。傳統(tǒng)的方法將合成一系列候選化合物并用它們進(jìn)行藥理實(shí)驗(yàn)。但由于化學(xué)分子構(gòu)成的空間十分龐大, 合成分子進(jìn)行廣泛實(shí)驗(yàn)的成本十分巨大。
為了替代在分子空間中搜索期待特性的方法，研究人員提出了新的思路，將人們希望得到的藥物特性加入到重頭開(kāi)始設(shè)計(jì)新藥的過(guò)程中去。來(lái)自日本PFN的研究人員們提出了一種基于可逆流模型的圖生成方法GraphNVP用于高效的合成有效藥物分支結(jié)構(gòu)，并在實(shí)驗(yàn)中取得了良好的效果。
將深度學(xué)習(xí)應(yīng)用于分子生成問(wèn)題中的關(guān)鍵是如何在訓(xùn)練過(guò)程中表達(dá)化合物。先前的模型依賴于字符串的表達(dá)方式(simplified molecular-input line-entry system,SMILES ) ，利用基于RNN的語(yǔ)言模型或變分自編碼器來(lái)生成一系列SMILES 字符串，并將它們轉(zhuǎn)換為分子結(jié)構(gòu)。
下圖中底部的字符串就是分子結(jié)構(gòu)SMILES 分子表示法：
但這種方法最主要的問(wèn)題在于SMILES 字符串對(duì)于鏡像變化不魯棒，使得相同的字符串可能生成特性截然不同的分子結(jié)構(gòu)。為了克服這一缺陷，近年來(lái)研究人員開(kāi)始將更富有表達(dá)能力的圖表示引入到分子生成中，將這一問(wèn)題轉(zhuǎn)換為了分子圖生成問(wèn)題。
通常分子被表示為一個(gè)無(wú)向圖。原子和價(jià)鍵分別被表示為節(jié)點(diǎn)和邊。分子的結(jié)構(gòu)則被表示為向量的張量A，節(jié)點(diǎn)的特征矩陣X則用于表示原子的種類(lèi)。分子生成問(wèn)題此時(shí)就可約化為如何生成一個(gè)可以表示有效分子的圖生成問(wèn)題。
包括生成對(duì)抗和變分自編碼器等方法都可以用于解決這一問(wèn)題。先前的生成模型主要分為兩種，一類(lèi)是一步一步地序列生成各個(gè)節(jié)點(diǎn)和邊的模型、另一類(lèi)則是一步到位，直接生成整個(gè)分子圖，十分類(lèi)似于圖像生成模型。
在這篇文章中為了對(duì)分子結(jié)構(gòu)進(jìn)行精確有效的學(xué)習(xí)，研究人員提出了GraphNVP的方法，基于可逆的歸一化的流方法flow-based進(jìn)行分子圖生成。但在分子圖生成的過(guò)程中需要有效處理具有稀疏性和離散性的結(jié)構(gòu)，為了捕獲這樣的結(jié)構(gòu)特征并將其編碼到隱空間中，研究人員提出了新穎的兩步法來(lái)進(jìn)行分子圖生成。
分子圖的生成的兩個(gè)步驟，分別是表示結(jié)構(gòu)的鄰近張量生成和表示原子類(lèi)型的特征矩陣生成。第一步通過(guò)一個(gè)鄰近矩陣表示圖結(jié)構(gòu)，第二步則為節(jié)點(diǎn)的原子賦值。在生成過(guò)程中，GraphNVP將依次生成圖的結(jié)構(gòu)，并基于結(jié)構(gòu)來(lái)為每個(gè)節(jié)點(diǎn)的原子賦值。
GraphNVP是首個(gè)基于可逆流模型的圖生成網(wǎng)絡(luò)。下圖中顯示了兩個(gè)隱變量的表示過(guò)程。其中鄰近矩陣用來(lái)獲取圖結(jié)構(gòu)的未知分布，節(jié)點(diǎn)賦值則用于為節(jié)點(diǎn)原子賦予合適的屬性。
在具體的實(shí)現(xiàn)中，研究人員使用了兩種新型的耦合層：相鄰耦合層與節(jié)點(diǎn)特征耦合層。學(xué)習(xí)到的特征相互耦合生成最終的分子結(jié)構(gòu)。
這種兩層的分解服從于圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)精確的最大似然估。為了有效表示這一生成過(guò)程，研究人員在模型構(gòu)建的過(guò)程中同時(shí)引入了兩種可逆的流來(lái)分別表示生成過(guò)程中的兩個(gè)隱變量，這兩種新穎的可逆流方法結(jié)合得到了生成有效分子圖的高效方法，同時(shí)發(fā)現(xiàn)模型學(xué)習(xí)的隱空間可以用于生成期望化學(xué)特性的分子結(jié)構(gòu)。
此外，可逆的流模型對(duì)于分子圖生成的研究至關(guān)重要。流模型可逆帶來(lái)的重要優(yōu)勢(shì)是它們可以在極大似然估計(jì)中進(jìn)行精確的計(jì)算，而不像VAEs或者GANs一樣不可逆。研究人員認(rèn)為精確的優(yōu)化是藥物分子生成的關(guān)鍵所在，因?yàn)樗幬锓肿訉?duì)于單個(gè)原子的手性替換十分敏感。除此之外，流模型的另一個(gè)優(yōu)勢(shì)在于可逆性在分子設(shè)計(jì)中有著重要的作用，完美的構(gòu)建保證了時(shí)間的利用率。
只需要逆運(yùn)行模型，就能利用隱變量構(gòu)建出需要的分子圖，同時(shí)便于操縱樣本的生成過(guò)程。基于流模型可以直觀的生成或者便捷地查詢分子結(jié)構(gòu)，這對(duì)于藥物研發(fā)和優(yōu)化十分重要。
實(shí)驗(yàn)表明，這種方法在兩個(gè)分子數(shù)據(jù)集中幾乎可以達(dá)到100%的獨(dú)特比例，這意味著生成的分子圖幾乎沒(méi)有重復(fù)。這種方法還可以有效地生成期望化學(xué)特性的分子圖，甚至在沒(méi)有足夠的先驗(yàn)知識(shí)情況下依然表現(xiàn)良好。
實(shí)驗(yàn)中研究人員從訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中隨機(jī)選擇了分子并利用提出的方法編碼到隱空間中表示為Z0，隨后選擇了兩條互相正交的隨機(jī)軸，并以Z0作為原點(diǎn)在隨機(jī)的軸表示的二維空間中柵格化采樣，并將這些采樣點(diǎn)進(jìn)行解碼。
下圖可視化了這些隱變量的解碼結(jié)果，相鄰的隱變量得到的分子圖具有鏡像的特征。
同時(shí)這一模型還可以對(duì)化學(xué)結(jié)構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化，下圖中展示了在給定最左側(cè)分子的情況下，通過(guò)在最大化QED(quantitative estimate of drug-likeness)的方向上進(jìn)行隱變量插值得到的結(jié)果。圖中結(jié)果顯示隨著優(yōu)化的進(jìn)行，這些分子具有的藥理屬性也逐漸增加。這種方法為人們提供了一種優(yōu)化分子藥理特性的良好方法。
如果想了解更多細(xì)節(jié)，請(qǐng)參看論文：
https://arxiv.org/pdf/1905.11600.pdf
也可以下載代碼，看看能不能向化學(xué)家一樣利用AI合成新的藥物分子：
https://github.com
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