發(fā)布時間：2020-10-16 12:15

　　 為探究優(yōu)秀傳統(tǒng)文化教育對學生知識生產的實際影響,以文化資本和默會知識概念為基礎,以數(shù)字人文平臺的教育活動為案例,以自然語言處理技術中的TextRank與Word2Vec詞向量語義分析為研究工具,驗證中國優(yōu)秀傳統(tǒng)文化是否作用于學生知識生產的問題。結論顯示:首先,基于數(shù)字人文平臺的優(yōu)秀傳統(tǒng)文化教育對學生知識生產的影響主要存在"價值觀念""文化認同""認知發(fā)展""態(tài)度表征"四個維度;其次,基于數(shù)字人文平臺的教育案例,提出了"優(yōu)秀傳統(tǒng)文化教育—基于觀念價值的內容選擇—情境創(chuàng)設—教學實踐—情感認同—心理共鳴—自覺使用優(yōu)秀傳統(tǒng)文化思考"的傳導過程,并據此過程建構起"優(yōu)秀傳統(tǒng)文化教育對學生知識生產影響"的機制模型。
【部分圖文】：

此次研究具體分為四個流程：首先是原始語料庫預處理，其次是實詞抽取，再次是模型運行，最后為研究結果呈現(xiàn)。詳細研究流程如圖1所示。針對期刊與學術感受的特性，文章采用自然語言處理技術，針對二者的關鍵詞以及短語進行分析，具體流程如下：

TextRank將詞語的主題影響力納入計算過程，某一個詞匯的圖節(jié)點vi的屬性劃分為二：一是部分屬性為某節(jié)點的重要性值，其意義為節(jié)點在文本內部結構的重要性，默認值為1，并依據相鄰節(jié)點的分支進行迭代，記為TR(vi）;二是另一部分的節(jié)點本身主題影響值代表文本外部信息映射在節(jié)點上的數(shù)值，記為TI(vi）。示例：ADCDEF6個節(jié)點組成的TextRank算法的候選詞如圖2。TextRank的迭代是一個復雜過程，包括了基于新節(jié)點的重要性迭代計算、概率轉移矩陣、主題影響力矩陣等諸多內容[38]。

通過使用自然語言處理技術對本次研究內容的處理，得到相應的模型運行結果，為進一步對該結果進行分析與解釋，接下來將對相關結果進行公布并進行一定程度上的歸納與分析，力圖回答上文所提出的兩個問題。為證明本次自然語言處理研究的科學性和有效性，圖3、圖4展示了兩種算法各自的相關標準。圖4 Word2Vec算法相似度
【相似文獻】

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4 邱源;徐方;邱章樂;;數(shù)字人文環(huán)境下“安徽四大文化圈”研究[J];新世紀圖書館;2019年07期

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6 黎細玲;;基于數(shù)字人文的嶺南文化傳承創(chuàng)新初探[J];粵海風;2020年03期

7 朱偉;寸凱寧;;中華優(yōu)秀傳統(tǒng)文化融入學生素質拓展培養(yǎng)路徑研究——基于布爾迪厄文化資本理論視角[J];人文天下;2019年10期

8 許鑫;;面向傳承和傳播的非遺數(shù)字化研究[J];上海高校圖書情報工作研究;2018年02期

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10 沈煒;旅游場域中民族文化資本及其再生產研究[D];中南民族大學;2011年

本文編號：2843241