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A model for knowledge transfer in a multi-agent organization based on lattice kinetic model
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作者 WU Weiwei MA Qian +1 位作者 LIU Yexin KIM Yongjun 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2020年第1期156-167,共12页
A study on knowledge transfer in a mutli-agent organization is performed by applying the basic principle in physics such as the kinetic theory.Based on the theoretical analysis of the knowledge accumulation process an... A study on knowledge transfer in a mutli-agent organization is performed by applying the basic principle in physics such as the kinetic theory.Based on the theoretical analysis of the knowledge accumulation process and knowledge transfer attributes,a special type of knowledge field(KF)is introduced and the knowledge diffusion equation(KDE)is developed.The evolution of knowledge potential is modeled by lattice kinetic equation and verified by numerical experiments.The new equation-based modeling developed in this paper is meaningful to simulate and predict the knowledge transfer process in firms.The development of the lattice kinetic model(LKM)for knowledge transfer can contribute to the knowledge management theory,and the managers can also simulate the knowledge accumulation process by using the LKM. 展开更多
关键词 knowledge transfer multi-agent system knowledge field(KF) lattice kinetic model(LKM) knowledge diffusion equation(KDE)
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基于个性化遗忘建模的知识追踪方法
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作者 张昭理 李家豪 +2 位作者 刘海 石佛波 何嘉文 《计算机工程》 北大核心 2025年第8期120-130,共11页
针对传统知识追踪(KT)模型难以有效建模学习者在长交互序列下的知识状态变化的问题,引入以Transformer为代表的注意力机制模型能够实现对学习者长交互序列中潜在信息的捕获,并展现出良好的性能。然而,现有模型在建模学习过程时,往往忽... 针对传统知识追踪(KT)模型难以有效建模学习者在长交互序列下的知识状态变化的问题,引入以Transformer为代表的注意力机制模型能够实现对学习者长交互序列中潜在信息的捕获,并展现出良好的性能。然而,现有模型在建模学习过程时,往往忽视了学习者的能力差异,且主要关注知识掌握状态的累加,未能充分建模学习者的遗忘效益。因此,提出一种基于个性化遗忘建模的知识追踪方法(PFKT),通过引入额外的特征信息来建模学习者的答题能力,并进一步探究学习者差异化的记忆遗忘能力。从学习者的历史交互序列出发,综合考虑知识点的获取与遗忘现象,以捕获学习者的真实知识掌握状态。同时,结合额外的特征信息,实现更为准确的个性化遗忘现象建模。实验结果显示,所提出的PFKT模型在ASSISTments2017和Algebra 2005-2006数据集上均取得了较现有模型更优的性能。 展开更多
关键词 知识追踪 注意力机制 遗忘建模 TRANSFORMER 特征信息
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数智时代的超学科教育:知识生态重构与范式转型
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作者 董艳 于浩 张华俊 《开放教育研究》 北大核心 2025年第4期21-34,共14页
在全球问题日益复杂与数智技术迅猛发展的双重背景下,高等教育面临学科壁垒固化、课程体系滞后、专业设置僵化与产教协同缺位等困境。超学科教育通过知识整合协同性、问题导向实践性、主体参与多元性和认知范式复杂性特征,揭示了纾解上... 在全球问题日益复杂与数智技术迅猛发展的双重背景下,高等教育面临学科壁垒固化、课程体系滞后、专业设置僵化与产教协同缺位等困境。超学科教育通过知识整合协同性、问题导向实践性、主体参与多元性和认知范式复杂性特征,揭示了纾解上述困境的内在机制。结合数智技术,本文构建了四层知识生态模型(数据层—知识层—智能层—演化层),并阐释其动态演化逻辑与知识创新路径;提出制度设计、课程创新、认知重塑三维实践框架,包括五螺旋协同治理模型、问题域导向的模块化课程体系和Ω型整合思维培养策略。超学科教育通过弥合知识生产与社会需求的鸿沟,依托数智技术构建动态知识网络与协同创新生态,为高等教育范式转型提供系统解决方案。 展开更多
关键词 超学科教育 数智赋能 知识生产模式 高等教育转型
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AI知识蒸馏技术演进与应用综述
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作者 毛克彪 代旺 +2 位作者 郭中华 孙学宏 肖柳瑞 《农业大数据学报》 2025年第2期144-154,共11页
人工智能(AI)中知识蒸馏(KD)技术通过构建师生框架实现模型轻量化,成为解决深度学习性能与效率瓶颈的关键技术。本文从算法原理演进的视角,系统解析知识蒸馏的理论框架,将知识迁移路径归纳为基于响应、特征、关系及结构四类范式,并构建... 人工智能(AI)中知识蒸馏(KD)技术通过构建师生框架实现模型轻量化,成为解决深度学习性能与效率瓶颈的关键技术。本文从算法原理演进的视角,系统解析知识蒸馏的理论框架,将知识迁移路径归纳为基于响应、特征、关系及结构四类范式,并构建动态与静态知识蒸馏方法的对比评估体系。我们深入探讨了跨模态特征对齐、自适应蒸馏架构及多教师协同验证等创新机制,同时剖析渐进式知识迁移与对抗蒸馏等融合策略。通过计算机视觉与自然语言处理领域的实证分析,评估了该技术在图像分类、语义分割及文本生成等场景中的实用性。特别地,我们强调了知识蒸馏在农业与地学领域的潜力,例如在资源受限环境下的精准农业和地理空间分析中实现高效部署。研究发现当前模型普遍存在知识选择机制模糊、理论解释性不足等瓶颈问题。据此,我们探讨了自动化蒸馏系统与多模态知识融合等前沿方向的可行性,为边缘智能部署及隐私计算提供了新的技术路径,尤其适用于农业智能化与地学研究。 展开更多
关键词 知识蒸馏 模型压缩 知识迁移 动态优化 多模态学习
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自编码器结合持续学习:现状、挑战与展望 被引量:2
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作者 吴美君 杨新 +2 位作者 潘超凡 李天瑞 寇纲 《计算机学报》 北大核心 2025年第2期317-357,共41页
近年来,许多研究利用自编码器进行增量式学习,以在面对新的数据分布、类别或任务时平衡模型的稳定性与可塑性。这些研究从多个角度推动了持续学习的发展。同时,持续学习的范式通过优化策略促进了自编码器架构的改进,实现了自编码器与持... 近年来,许多研究利用自编码器进行增量式学习,以在面对新的数据分布、类别或任务时平衡模型的稳定性与可塑性。这些研究从多个角度推动了持续学习的发展。同时,持续学习的范式通过优化策略促进了自编码器架构的改进,实现了自编码器与持续学习之间的相互促进。目前,自编码器与持续学习的结合在多个领域都影响深远。本文对近五年来的相关研究进行了综述,概述了自编码器的类型与特点,持续学习的常见增量场景与主要挑战,并对二者在不同领域的应用情况进行了详细介绍。最后,本综述对当前研究的优点、局限性以及未来应用的前景进行了总结,旨在为推动持续学习与自编码器的结合与发展提供有价值的参考。 展开更多
关键词 持续学习 自编码器 灾难性遗忘 知识传输 模型优化
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基于迁移学习的农业短文本语义相似度计算方法
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作者 金宁 郭宇峰 +2 位作者 韩晓东 缪祎晟 吴华瑞 《智慧农业(中英文)》 2025年第1期33-43,共11页
[目的/意义]农业领域高质量的语义相似度计算是推动农业技术推广信息化、智能化发展的重要基础。针对现有文本语义相似度计算模型特征提取不全面、高质量标注数据集少等问题,提出一种基于迁移学习和BERT (Bidirectional Encoder Represe... [目的/意义]农业领域高质量的语义相似度计算是推动农业技术推广信息化、智能化发展的重要基础。针对现有文本语义相似度计算模型特征提取不全面、高质量标注数据集少等问题,提出一种基于迁移学习和BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)预训练模型的农业短文本语义相似度计算模型CWPT-TSBERT (Chinese-based Wordpiece Tokenization and Transfer-learning by Sentence BERT)。[方法] CWPT-TSBERT依托孪生网络架构,利用迁移学习策略在大规模通用领域标注数据集进行模型预训练,解决农业文本标注数据集少、语义稀疏性高等问题。提出面向中文的子词单元分词方法 CWPT拆分汉字,增强字向量的语义特征表示,进一步丰富了短文本语义特征表达。根据迁移学习的微调机制,利用SBERT (Sentence BERT)模型提取字向量,挖掘汉字间及字形结构间关联关系,提高模型语义相似度计算的正确率。[结果和讨论] CWPT-TSBERT模型的语义相似度计算正确率达到97.18%,高于基于卷积神经网络的TextCNN_Attention、基于循环神经网络的MaLSTM (Manhattan Long Short-Term Memory),以及基于BERT预训练模型的SBERT等12种模型。[结论] CWPT-TSBERT模型在小规模农业短文本数据集上语义相似性计算正确率较高,性能优势明显,为语义智能匹配提供了有效的技术参考。 展开更多
关键词 迁移学习 农业短文本 语义相似度计算 字形特征 知识智能服务 大模型
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基于修正热路模型的油浸式变压器绕组热点温度计算研究 被引量:4
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作者 张晓华 吕志瑞 +2 位作者 孙云生 黄彬 王永强 《电测与仪表》 北大核心 2025年第3期78-84,共7页
油浸式变压器绕组热点温度是影响变压器运行寿命和负载能力的重要因素,与变压器负荷、顶层油温和环境温度密切相关。变压器运行在高温、过负荷时,由于热点温度过高而容易发生变压器故障,影响电力系统的正常运行。为能精确计算变压器绕... 油浸式变压器绕组热点温度是影响变压器运行寿命和负载能力的重要因素,与变压器负荷、顶层油温和环境温度密切相关。变压器运行在高温、过负荷时,由于热点温度过高而容易发生变压器故障,影响电力系统的正常运行。为能精确计算变压器绕组热点温度,基于传热学和热电类比理论知识构造了变压器动态热路模型,建立微分方程。考虑到散热片散热系数从里到外不一致的影响,得到变压器有效散热面积,修正了热路模型。并以天威合肥变压器厂的一台180 MVA-220 kV变压器为例,建立该变压器的热路模型计算出绕组的热点温度;同时,建立三维变压器实际模型,基于Fluent仿真软件得到其内部的温度场分布。我们对这台主变进行了变压器绕组温升试验,得到了绕组的热点温度数据,结合现场实测数据对比分析热路模型及IEEE导则推荐模型计算结果,表明热路模型相对IEEE导则推荐模型计算精确度更高,证明了文中方法能更准确地计算油浸式变压器绕组的热点温度。 展开更多
关键词 油浸式变压器 顶层油温 热点温度 热模型 散热系数
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基于Swin Transformer和PJF颜色空间的火灾检测算法 被引量:1
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作者 杜丽霞 梁晓萍 《现代电子技术》 北大核心 2025年第5期147-152,共6页
为了更加准确和可靠地在监控图像中对火灾进行早期监测,以便辅助火焰检测仪器更加高效和准确地检测火焰,文中基于Transformer算法和PJF颜色空间,设计了一种深度学习的火灾图像检测算法。首先,对数据集中的火灾图像数据进行预处理,将图像... 为了更加准确和可靠地在监控图像中对火灾进行早期监测,以便辅助火焰检测仪器更加高效和准确地检测火焰,文中基于Transformer算法和PJF颜色空间,设计了一种深度学习的火灾图像检测算法。首先,对数据集中的火灾图像数据进行预处理,将图像从RGB颜色空间转化为PJF颜色空间,突出显示图像的火焰区域;然后,将预处理后的图像输入到Swin Transformer网络中,过程中采用注意力机制、移动窗口机制、相对位置偏移机制对火灾图像进行特征提取;最后,将提取的图像特征送入全连接层,获取火灾图像的检测结果。实验结果表明:该算法在测试数据集的准确率达到了98.6%。该算法同时采用迁移学习的方法,测试数据集的准确率提升至99.1%,对提高广西森林火灾防控监督效能和实现深度学习智能监测森林和城市视频火灾情况具有现实意义。 展开更多
关键词 TRANSFORMER PJF颜色空间 火灾检测 图像分类 注意力机制 知识迁移
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基于知识蒸馏的轻量化恶意流量检测方法
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作者 孙剑文 张斌 +1 位作者 司念文 樊莹 《信息网络安全》 北大核心 2025年第6期859-871,共13页
针对资源受限场景下多分类恶意流量检测的模型轻量化需求,文章提出一种基于知识蒸馏的轻量化恶意流量检测方法。通过将12层transformer教师模型的知识迁移至1层transformer学生模型,结合Kullback-Leibler散度蒸馏损失与Focal监督损失的... 针对资源受限场景下多分类恶意流量检测的模型轻量化需求,文章提出一种基于知识蒸馏的轻量化恶意流量检测方法。通过将12层transformer教师模型的知识迁移至1层transformer学生模型,结合Kullback-Leibler散度蒸馏损失与Focal监督损失的双重监督信号机制,模型从286 MB压缩至26 MB,推理速度提升约10倍,同时分类精确率下降幅度小于1.4个百分点。实验结果表明,在USTC-TFC2016、ISCX-VPN2016-Service和CSE-CIC-IDS20183个公开数据集上,压缩后的模型对长尾类别流量和隐蔽攻击模式识别准确率高于99.38%,显著优于传统CNN或RNN架构的轻量化方法,在资源效率与检测性能之间实现了平衡。 展开更多
关键词 知识蒸馏 模型深度压缩 transformer层 恶意流量检测 多分类
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基于知识注入的燃气知识双向变换器模型
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作者 柳晓昱 庄育锋 +2 位作者 赵兴昊 王珂璠 张国开 《中国安全科学学报》 北大核心 2025年第3期204-211,共8页
为提高燃气管网领域的应急管理水平,提出燃气知识双向变换器(Gas-kBERT)模型。该模型结合聊天生成预训练转换器(ChatGPT)扩充的燃气管网领域数据,以及构建的中文燃气语言理解-三元组(CGLU-Spo)和相关语料库,通过改变模型的掩码(MASK)机... 为提高燃气管网领域的应急管理水平,提出燃气知识双向变换器(Gas-kBERT)模型。该模型结合聊天生成预训练转换器(ChatGPT)扩充的燃气管网领域数据,以及构建的中文燃气语言理解-三元组(CGLU-Spo)和相关语料库,通过改变模型的掩码(MASK)机制,成功将领域知识注入模型中。考虑到燃气管网领域的专业性和特殊性,Gas-kBERT在不同规模和内容的语料库上进行预训练,并在燃气管网领域的命名实体识别和分类任务上进行微调。结果表明:与通用的双向变换器(BERT)模型相比,Gas-kBERT在燃气管网领域的文本挖掘任务中F 1值表现出显著的提升。在命名实体识别任务中,F 1值提高29.55%;在文本分类任务中,F 1值提升高达83.33%。由此证明Gas-kBERT模型在燃气管网领域的文本挖掘任务中具有出色的表现。 展开更多
关键词 燃气管网 燃气知识双向变换器(Gas-kBERT)模型 自然语言处理(NLP) 知识注入 双向变换器(BERT)模型
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CRAKUT:融合对比区域注意力机制与临床先验知识的U-Transformer用于放射学报告生成
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作者 梁业东 朱雄峰 +3 位作者 黄美燕 张文聪 郭翰宇 冯前进 《南方医科大学学报》 北大核心 2025年第6期1343-1352,共10页
目的 提出一种对比区域注意力和先验知识融合的U型Transformer模型(CRAKUT),旨在解决文本分布不均衡、缺乏上下文临床知识以及跨模态信息转换等问题,提升生成报告的质量,辅助影像科医生诊断工作。方法 CRAKUT包括3个关键模块:对比注意... 目的 提出一种对比区域注意力和先验知识融合的U型Transformer模型(CRAKUT),旨在解决文本分布不均衡、缺乏上下文临床知识以及跨模态信息转换等问题,提升生成报告的质量,辅助影像科医生诊断工作。方法 CRAKUT包括3个关键模块:对比注意力图像编码器,利用数据集中常见的正常影像提取增强的视觉特征;外部知识注入模块,融合临床先验知识;U型Transformer,通过U型连接架构完成从视觉到语言的跨模态信息转换。在图像编码器中引入的对比区域注意力机制,通过强调正常与异常语义特征之间的差异,增强了异常区域的特征表示。此外,文本编码器中的临床先验知识注入模块结合了临床历史信息及由ChatGPT生成的知识图谱,从而提升了报告生成的上下文理解能力。U型Transformer在多模态编码器与报告解码器之间建立连接,融合多种类型的信息以生成最终的报告。结果 在2个公开的CXR数据集(IU-Xray和MIMIC-CXR)对CRAKUT模型进行评估,结果显示,CRAKUT在报告生成任务中实现了当前最先进的性能。在MIMIC-CXR数据集,CRAKUT取得了BLEU-4分数0.159、ROUGE-L分数0.353、CIDEr分数0.500;在IU-Xray数据集上,METEOR分数达到0.258,均优于以往模型的表现。结论 本文提出的方法在临床疾病诊断和报告生成中具有巨大的应用潜力。 展开更多
关键词 胸部X光 对比区域注意力 临床先验知识 跨模态交互 U-Transformer模型
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基于SWT和ResNet50-TL-S模型的小样本齿轮箱故障诊断模型
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作者 许家瑞 陈焰 《机电工程》 北大核心 2025年第8期1458-1468,共11页
在传统齿轮箱故障诊断过程中,因故障样本稀缺会导致模型的故障诊断精度降低。针对这一问题,提出了一种基于同步压缩小波变换(SWT)和ResNet50-TL-S模型的小样本齿轮箱故障诊断方法(模型)。首先,使用小波阈值去噪算法对采集到的齿轮箱振... 在传统齿轮箱故障诊断过程中,因故障样本稀缺会导致模型的故障诊断精度降低。针对这一问题,提出了一种基于同步压缩小波变换(SWT)和ResNet50-TL-S模型的小样本齿轮箱故障诊断方法(模型)。首先,使用小波阈值去噪算法对采集到的齿轮箱振动信号进行了阈值化去噪处理,消除了背景噪声;然后,使用同步压缩小波变换算法,对去噪后的振动信号进行了时频分析和时频变换,将一维去噪信号转变为二维时频图,用于构建故障诊断模型的训练样本;接着,对预训练ResNet50模型进行了微调,实现了迁移学习(TL)目的,并对迁移学习模型进行了轻量化改进,同时在模型内部嵌入了多头注意力机制,用于改善模型对不同特征权重的分配;最后,使用2组齿轮副数据和2组轴承数据,对基于SWT和ResNet50-TL-S模型的小样本齿轮箱故障诊断方法的有效性进行了验证。研究结果表明:基于SWT和ResNet50-TL-S模型的小样本齿轮箱故障诊断方法在无负荷工况下的单齿轮副故障诊断中,模型分类精度高达99.45%,模型训练时间为644 s;在齿轮副和轴承多重故障诊断中,模型分类精度为99.59%,模型训练时间为643 s;在有负荷工况的轴承和齿轮副多重故障诊断中,模型分类精度为98.12%,模型训练时间为646 s。这表明基于SWT和ResNet50-TL-S模型的齿轮箱故障诊断方法具备较高的齿轮箱故障诊断精度和较短的模型训练时间。 展开更多
关键词 机械传动 小波阈值去噪 同步压缩小波变换 ResNet50模型 轻量化改进 多头注意力机制 迁移学习模型
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知识生产模式转型视域下国家卓越工程师学院创建的动因、机制与进路
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作者 刘涵滨 《黑龙江高教研究》 北大核心 2025年第1期1-8,共8页
国家卓越工程师学院是知识生产模式转型趋势下大学组织变革的时代产物。“科技自立自强”的迫切需求与“回归工程范式”的变革趋势相交叠,构成我国大学创建国家卓越工程师学院的时代动因。探其机制,国家卓越工程师学院形成以服务应用为... 国家卓越工程师学院是知识生产模式转型趋势下大学组织变革的时代产物。“科技自立自强”的迫切需求与“回归工程范式”的变革趋势相交叠,构成我国大学创建国家卓越工程师学院的时代动因。探其机制,国家卓越工程师学院形成以服务应用为导向的组织理念、多元主体异质共在的成员构成、持续适应的柔性组织架构、多维综合的质量控制机制。以知识生产模式转型趋势为参照,未来,国家卓越工程师学院应持守育人价值本位,形塑主动适应的组织理念;优化创新制度环境,赋能组织成员的知识协同;提升卓越项目的治理能力,着力构建水样组织;引入公众参与的评价机制,加强知识生产的社会问责。 展开更多
关键词 知识生产模式转型 国家卓越工程师学院 组织变革 交叉学科组织
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基于无损检测和迁移学习的风电机组主轴缺陷识别
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作者 普智勇 郭新毅 +3 位作者 刘发炳 李红飞 左士海 陶佳旭 《机电工程》 北大核心 2025年第6期1084-1092,共9页
针对传统超声无损检测过程中缺陷识别和判断过度依靠人工经验,造成漏检、误检以及人工成本增加的问题,提出了一种基于超声无损检测和迁移学习的风电机组主轴缺陷故障诊断方法。首先,使用超声波检测设备对风力发电机主轴进行了超声检测,... 针对传统超声无损检测过程中缺陷识别和判断过度依靠人工经验,造成漏检、误检以及人工成本增加的问题,提出了一种基于超声无损检测和迁移学习的风电机组主轴缺陷故障诊断方法。首先,使用超声波检测设备对风力发电机主轴进行了超声检测,得到了含有不同缺陷类型的样本数据;其次,根据不同的缺陷类型对获得的数据进行了分类,利用广义S变换对数据进行了时频分析和时频变换,获取了缺陷时频图用于构建训练样本;最后,对预训练EfficientNet-b0模型进行了微调,搭建了迁移学习EfficientNet-b0-TL模型,使其满足故障诊断任务,并用2组风力发电机主轴缺陷数据对EfficientNet-b0-TL故障诊断模型进行了验证。研究结果表明:在小样本问题下,EfficientNet-b0-TL故障诊断模型具备较高的诊断精度,1号轴数据中故障识别准确率为100%,2号轴数据中故障识别准确率为96.11%;2组数据的故障识别准确率平均值高达98.05%,相比从零开始训练的EfficientNet-b0模型高出了4.44%,相比ResNet50模型高出了约6.25%,相比GoogLeNet模型高出了3.91%,相比AlexNet模型高出了2.08%。该方法具备较高的故障诊断精度。 展开更多
关键词 主轴 故障诊断 广义S变换 超声无损检测 迁移学习 EfficientNet模型
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果树振动力学模型分析与油茶枝干广义坐标系建立
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作者 李芝茹 周建波 +6 位作者 吴晓峰 李全罡 张北航 童琳 韩立志 胡景阳 李旭厚 《林业机械与木工设备》 2025年第2期70-74,共5页
针对油茶树树形复杂、个体差异大、“花果同期”且花果坐落位置不固定,导致力学模型难以建立的现状,在综合分析现有受迫振动下果树力学模型基础上,应用集中质量法建立空间形态油茶树的广义坐标系:首先进行条件假设与边界条件建立,忽略... 针对油茶树树形复杂、个体差异大、“花果同期”且花果坐落位置不固定,导致力学模型难以建立的现状,在综合分析现有受迫振动下果树力学模型基础上,应用集中质量法建立空间形态油茶树的广义坐标系:首先进行条件假设与边界条件建立,忽略风场、地磁场、地电场作用,将主干、各级分枝看成物理参数均匀连续分布的连续体系统,振动中的受力变形服从胡克定律;建立油茶植株绝对坐标系(x,y,z)、主干坐标系(x_(0),y_(0),z_(0))、各级分枝坐标系(x_(n),y_(n),z_(n))以及花、果坐标系(x_(i+1),y_(i+1),z_(i+1)),通过坐标平移、坐标旋转等变换将空间不同平面分枝、花、果转换到同一坐标系中,为后续的静力学分析与动力学模型建立奠定基础。 展开更多
关键词 机械振动采收 动力学模型 能量传递 坐标转换
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基于扎根理论的知识转移粘滞过程机制研究——以在孵企业为例 被引量:2
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作者 蒋永康 梅强 《科技进步与对策》 CSSCI 北大核心 2024年第15期109-117,共9页
知识转移粘滞现象会阻碍知识流动和分享,厘清知识转移粘滞的过程机制有助于进行高效的知识管控。通过对16家在孵企业的深度访谈,运用扎根理论方法构建知识转移粘滞过程机制的ISIA理论模型,具体包含知识启动粘滞、知识发送粘滞、知识互... 知识转移粘滞现象会阻碍知识流动和分享,厘清知识转移粘滞的过程机制有助于进行高效的知识管控。通过对16家在孵企业的深度访谈,运用扎根理论方法构建知识转移粘滞过程机制的ISIA理论模型,具体包含知识启动粘滞、知识发送粘滞、知识互动粘滞和知识吸收粘滞4个主范畴,以及对应的18个子范畴。在此基础上,对理论模型进行饱和度检验,探讨主范畴的作用路径,并提出知识转移粘滞的管控措施。研究结论有助于丰富和完善知识转移粘滞理论体系,并为知识转移粘滞治理提供启示。 展开更多
关键词 知识转移粘滞 过程机制 扎根理论 ISIA模型 在孵企业
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数字化转型背景下高校教师共同体SECI知识模型的构建 被引量:9
17
作者 甘少杰 翟睿轩 韩思雯 《黑龙江高教研究》 北大核心 2024年第3期120-128,共9页
建设高质量的教师队伍既是中国式教师教育现代化的基本特征,也是中国式教育现代化发展的必然要求。随着高等教育领域数字技术的广泛应用,高校教师共同体新的知识创生模式正在发生深刻的变化。通过对2005—2022五届国家级教学成果奖的数... 建设高质量的教师队伍既是中国式教师教育现代化的基本特征,也是中国式教育现代化发展的必然要求。随着高等教育领域数字技术的广泛应用,高校教师共同体新的知识创生模式正在发生深刻的变化。通过对2005—2022五届国家级教学成果奖的数据分析发现,数字化转型背景下高校教师共同体的合作主体逐渐扩大、合作广度持续拓展、合作层次不断加深,这些变化为高校教师共同体知识模型的构建提供了现实依据。在知识创生螺旋理论视角下,基于对数字化转型背景下高校教师共同体知识创生发展路径的必然性分析,以SECI知识模型为基本框架,构建高校教师共同体知识创生理论模型,并辅以相应内部运行策略和外部技术支持工具,以期为高校教师共同体建设与教师知识创生提供参考。 展开更多
关键词 数字化转型 高校教师共同体 SECI知识模型 国家级教学成果奖
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基于知识转化的乡村教师本土化培养 被引量:3
18
作者 乔晖 闫丽霞 《湖南师范大学教育科学学报》 CSSCI 北大核心 2024年第4期93-97,共5页
乡村教师本土化培养是卓越乡村教师成长的关键。当前乡村教师本土化培养存在乡土人文浸润环境未能成型、知识类型结构有待优化、知识转化过程未获重视等问题。借鉴动态知识转化的SECI模型,乡村教师本土化培养应采取以下策略:构建乡土人... 乡村教师本土化培养是卓越乡村教师成长的关键。当前乡村教师本土化培养存在乡土人文浸润环境未能成型、知识类型结构有待优化、知识转化过程未获重视等问题。借鉴动态知识转化的SECI模型,乡村教师本土化培养应采取以下策略:构建乡土人文浸润环境,重视经验型知识资产的映射;建立深度交流沟通桥梁,推进概念型知识资产的获得;重视培养课程设置整体性,促进系统型知识资产的融合;认识乡村教育的复杂情境脉络,内化高层次惯例型知识资产。 展开更多
关键词 乡村教师 本土化 知识转化 知识资产 SECI模型
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公共管理硕士研究生知识转移影响因素分析 被引量:1
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作者 韦惠惠 《管理现代化》 北大核心 2024年第3期139-148,共10页
文章旨在探究公共管理硕士研究生知识转移的影响因素及作用机理。基于已有文献构建假设模型,借助问卷调查数据,采用偏最小二乘法结构方程建模方法(PLS-SEM)对假设模型进行验证。研究发现:转移动机对项目知识转移有显著正向影响,且在转... 文章旨在探究公共管理硕士研究生知识转移的影响因素及作用机理。基于已有文献构建假设模型,借助问卷调查数据,采用偏最小二乘法结构方程建模方法(PLS-SEM)对假设模型进行验证。研究发现:转移动机对项目知识转移有显著正向影响,且在转移过程中发挥中介作用;学习结果对项目知识转移有显著正向影响,学习结果、感知内容效度通过转移动机对项目知识转移产生间接影响;使用机会对项目知识转移有显著正向影响,主管支持分别经由转移动机、使用机会对项目知识转移产生间接影响。基于研究结果提出实践建议:激发公共管理硕士研究生的知识转移动机;优化公共管理硕士教育项目的内容和形式;加强公共部门主管支持,创造更多使用机会。 展开更多
关键词 公共管理硕士研究生 知识转移 偏最小二乘法结构方程模型
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高校有组织科研知识转移评价的重构 被引量:5
20
作者 谢静雨 王占军 《国家教育行政学院学报》 CSSCI 北大核心 2024年第2期31-39,共9页
推动高校有组织科研发展的关键在于知识转移评价改革。在强调效率评价和线性创新的社会背景下,高校有组织科研知识转移评价逐渐异化为对经济绩效和功用的追求,面临评价方式单一化、评价方法效率化、评价指标经济化的现实困境,其背后体... 推动高校有组织科研发展的关键在于知识转移评价改革。在强调效率评价和线性创新的社会背景下,高校有组织科研知识转移评价逐渐异化为对经济绩效和功用的追求,面临评价方式单一化、评价方法效率化、评价指标经济化的现实困境,其背后体现的是以线性知识观为基础的知识内部生成观、知识单向线性转移观与知识工具化价值观。随着知识生成观从内生转向交互生成、知识转移观从单向线性转移转向互动过程转移、知识价值观从工具价值转向内在价值,以往的评价方式难以跨越现有的藩篱。重构高校有组织科研知识转移评价,要构建基于知识属性的分类评价模型、探索线性与互动性知识转移评价方法和开发促进社会贡献与价值的评价指标。 展开更多
关键词 知识转型 有组织科研 知识转移 评价
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