讀者群的一般特點21、靜念園林好，人間良可辭。22、步步尋往跡，有處特依依。23、望云慚高鳥，臨木愧游魚。24、結廬在人境，而無車馬喧；問君何能爾？心遠地自偏。25、人生歸有道，衣食固其端。讀者群的一般特點讀者群的一般特點21、靜念園林好，人間良可辭。22、步步尋往跡，有處特依依。23、望云慚高鳥，臨木愧游魚。24、結廬在人境，而無車馬喧；問君何能爾？心遠地自偏。25、人生歸有道，衣食固其端。讀者群的般特點6-15歲少兒6~15歲少兒人口情況及地域分布3-5六次全國人口普查人口基本情況69458100818113368126583性別比(以女性為100)10756106.3033.5927.6922896150歲及以上數據來自《中國統計年鑒》2011年第六次人口普查顯示我國0~14歲年齡組人口比重為16.6,而6~15歲少兒人口約占我國總人口約14%,自建國以來逐漸遞減分析化學是一門以實驗為基礎的課程，其實驗教學學時數在整個課程教學中所占比例較高，一般在40%以上，這從“量”的方面保證了高職院校培養高素質技能型人才的培養目標，提升分析化學實驗教學質量就是要從“質”的方面順應當前人才培養模式改革的重點。分析化學實驗的顯著特點之一就是要求實驗結果具有較高的準確度，實現這一實驗目標，就需要教師精心組織教學，通過各個實驗環節的工作質量來保證。本著質量形成于過程的理念，筆者在分析化學教學實踐中，將質量管理原理中關鍵點控制理論引入分析化學實驗教學中，從影響實驗質量的眾多重要因素中挑選出影響最大的關鍵點，本文就如何控制這些關鍵點以提升分析化學實驗質量進行一些探討。一、高職院校分析化學實驗教學的突出問題分析化學實驗教學的目標，是培養學生的實驗操作技能和發現問題、解決問題的能力。而目前的實驗教學存在許多問題，不利于教學目標的達成，這些問題主要表現為：一是教師對實驗的指導難以到位。幾十個學生同時進行實驗，盡管受儀器臺（套）數的限制，有些實驗不得不采用分組循環進行，但由于指導教師較少，教師對實驗的指導往往顧此失彼。二是學生預習質量不高。在實驗前，學生預習不到位，預習報告搬書照抄。尤其是對大型精密儀器的使用，雖然預習完了，但思路不清，具體做實驗時，不知所措，這是導致實驗效率和實驗質量不高的直接原因。三是實驗目的不明確。學生在實驗中，實驗過程“照方抓藥”，不能及時發現實驗中遇到的問題，即使發現了問題，也無從下手分析原因并予以解決。四是實驗操作考核不夠完善。傳統的實驗操作考核手段不合理，教師要同時觀察幾個學生的操作，難免漏查某些環節，甚至可能是重要環節，不能真實反映學生的情況。同時，時效性不強，實驗操作考核因學生人數較多、耗時長，難以做到隨堂進行，因此技能考核往往是在實驗終結時安排，這對學生操作技能的培養沒有起到適時的督促作用。二、影響分析化學實驗質量的主要環節分析化學實驗以獲取準確數據為目標，一般由實驗預習、實驗操作、數據記錄與處理、實驗報告等環節構成，每一個環節的工作質量均會使實驗結果產生誤差。從學生的實驗活動、教師的教學組織方式、儀器設備的運行狀態等多種因素中尋找出影響最大的關鍵點，凡是前一個實驗環節沒有達到標準的不能進入下一個環節，并及時予以糾正。通過對關鍵點進行控制并層層把關，使實驗過程處于全面控制之中，從而保證實驗質量。教師作為實驗組織者和指導者，隨時關注學生實驗中的每個細節并進行控制是不可能的，從影響實驗質量的眾多因素中挑選少數關鍵控制點，通過它們對學生實驗進行有效控制，更多的細致工作讓學生自行完成，調動學生學習的積極性和主動性，這也是高職院校專業素質培養的要求。三、分析化學實驗各環節關鍵點的控制1.預習是保證實驗質量的前提。預習的目的就是使學生在頭腦中形成關于實驗的映象和初步概念，明確實驗目標。圍繞實驗目標，影響學生預習質量的重要因素是學生對實驗任務、實驗原理、實驗操作和實驗結果的理解程度。實驗題目不同，其實驗任務可能不盡相同。筆者認為，預習階段的關鍵控制點可以確定為以下幾個：一是學生自覺在實驗室開放的時間到實驗室進行預習，了解和熟悉本次實驗所用的儀器、設備。二是統籌安排實驗程序，預習報告圖（標）表（格）化，防止搬書照抄。采用文字和圖標、圖表相結合的形式，讓學生用自己讀得懂的語言將實驗步驟進行梳理并形成方案，使其步驟簡單明了，在實驗中獲得最佳實驗效果。三是高度重視實驗中的關鍵步驟。分析化學實驗是學生發現問題、解決問題的過程，教師應在這個過程中發揮好主導作用，將實驗中可能遇到的問題交給學生討論并引起足夠重視。四是規范的記錄格式。設計好原始數據的記錄表格可防止錯記、漏記數據，預先查閱好實驗中所需的常數，計算好實驗中所需數據，提高實驗效率。2.強化技能訓練是獲取準確數據的必要條件。分析化學實驗是圍繞培養學生操作技能這一核心展開的：樣品處理、儀器操作、試驗條件確定、數據處理、結果驗證等基本操作的正確性是獲取準確數據的必要條件。尋找以上影響因素中的關鍵控制點，是控制實驗質量的有效途徑。第一，必須要分組進行的實驗，要把握好學生分組原則，以使分組實驗有效進行。對學生分組應遵從的原則是：學習基礎好中差的搭配，男女生搭配，動手能力強弱的搭配等。學生在實驗中相互協作、相互指導，每位學生既是指導者也是協作者。第二，規范實驗基本操作才能保證實驗數據的準確。如標準曲線法定量，對標準溶液的制備，要強調對儀器的正確清洗、操作等關鍵點，否則雜質的引入、溶液濃度不準，必然會影響標準曲線的線性關系。第三，正確使用儀器、設備是學生應練就的基本技能。使用前，要求學生認真研讀儀器使用說明書是必須的，但教師在實驗室現場演示更重要。實踐表明，學生閱讀了儀器使用說明書后，尤其是一些大型精密儀器，學生往往不得要領，甚至有畏難情緒。如火焰原子化法實驗，點火時的噪聲足以讓學生產生畏懼心理，這就需要教師在演示操作的同時要重點強調氣路系統的安全使用、現代分析儀器的智能控制等，以消除學生的心理障礙，使其迅速進入角色。第四，根據實驗中的異常現象作適時判斷是學生應具備的專業技能。如用標準曲線法測定樣品組分時，一旦出現異常結果，學生能依據比爾定律，查找原因并采取措施糾正不理想的實驗結果，教師應有意識地培養學生的判斷能力和解決問題的能力。第五，把握好原始數據可信、完整是教師控制實驗質量所必需的步驟。在強調學生對實驗過程進行自我控制的同時，教師更應發揮主導作用。學生完成實驗后，不要忙于做實驗結束工作，應先檢查自己數據的完整性、合理性，然后交由教師檢查。如果問題較大，應重做或補做。教師應科學地組織、指導學生進行實驗，進行觀察、思考，學會運用所學原理解決實驗中遇到的問題，以盡快實現學生從模仿操作到獨立操作再到形成技能的順利轉變。3.操作技能質量的考核控制。分析化學實驗成績的評定，目前的一般做法是從實驗態度、實驗預習、實驗報告、實驗操作等多方面進行綜合考評。前三項成績容易從書面材料等方面作出評判，而操作技能考核需要教師觀察學生的操作，根據操作順序、規范程度、正誤情況給以打分。再者，這種操作技能考核往往是安排在課程實驗結束后進行的單個抽簽式的終結性考核，這種方式不利于及早發現問題。針對這一問題，筆者在教學實踐中引入虛擬實驗軟件，以選擇題等題型模擬單個實驗中儀器使用、操作、數據處理等現場環境，組織學生筆試或利用計算機進行考試，及時評定成績，并對其操作錯誤予以及時總結、糾正。［數據挖掘可以在大量的、不完全的、有噪聲的數據中挖掘出有價值的信息。決策樹是數據挖掘的常用方法之一。本文在分析數據挖掘基本方法的基礎上，詳細介紹了決策樹挖掘技術，闡述了決策樹中ID3算法的思想，并采用ID3算法對學生管理進行了應用研究。1數據挖掘數據挖掘，即DataMining，也稱為數據采礦。它是數據庫知識發現的一個步驟。數據挖掘從大量的數據中，通過算法，搜索出隱含于其中的有價值的信息。這些數據具有量大、噪聲、模糊、隨機、不完全等特點。數據挖掘的過程就是從這些數據中找出有價值的、先前不為人所認識的有價值的信息或知識的過程。數據挖掘通常借助于計算機或數學的技術，通過數理統計、機器學習、專家系統、模糊識別等方法來進行“挖掘”。具體而言，數據挖掘所采用的分析方法包含了分類（Classification）、估值（Estimation）、預測（Prediction）、關聯規則（associationrules）、聚類（Clustering）以及復雜型數據挖掘如Web挖掘等。數據挖掘的過程有幾個步驟，首先是要確定業務對象，要清晰地定義數據挖掘的目的和業務問題；其次要進行數據準備，從與業務對象相關的內部、外部數據中選擇適當的、適用于進行數據挖掘的數據，然后進行數據預處理，并將數據進行模型化處理，使數據適合某種挖掘算法的模型；數據挖掘的第三步是是進行具體的數據挖掘，即在前面幾步的基礎上，根據模型和選定的數據挖掘算法進行具體的挖掘；第四是進行結果分析，對數據挖掘的結果進行評估，明確本次數據挖掘的方法、模型的可信度等；數據挖掘的最后就是數據挖掘結果和模型的運用。數據挖掘的常用操作方法有決策樹方法、人工神經網絡方法、遺傳算法、粗集方法、模糊集方法等。2決策樹算法決策樹是數據挖掘的常用方法之一。決策樹（即DecisionTree），是在已知各種情況發生的概率基礎上，通過構建決策樹來求取凈現值的期望值在大于等于零情況下的概率，由此做項目風險評價，并判斷其可行性的分析方法。決策樹是一種樹形結構，是根據策略抉擇而建立起來的一種屬性結構。在決策學習中，決策樹就是一個預測模型，代表了對象屬性與對象值之間的映射關系。決策樹中每個節點表示對象的屬性，而分支則代表屬性的取值，葉子節點代表一個分類。簡言之，決策樹就是基于分類訓練集的預測樹，用于預測和歸類。決策樹的起源源于概念學習系統，到ID3算法的時候真正發展起來。在早期，決策樹是人工智能的重要方法，隨著數據挖掘技術的發展，決策樹成了構建決策支持系統的一種重要工具。在決策樹的算法中，ID3算法是比較成熟的算法之一。ID3算法以信息增益來決定屬性的選擇，選擇分支后信息增益最大的屬性進行分支。ID3算法的基本思想是：（1）通過自頂向下的貪婪搜索，遍歷可能的決策空間構建決策樹；（2）確定一個屬性作為根節點，而后為每個可能的屬性值構建一個分支，并把訓練樣例歸到適當的分支中，也就是將樣本分成多個子集，每個子集對應到一個分支中；（3）不斷重復這個過程，僅使用真正到達這個分支的樣本；（4）如果在一個節點上的所有樣本所擁有的類別相同，則停止該部分樹的繼續擴展。那么，怎么確定哪個屬性是最佳的分類屬性呢？那就要依靠“信息增益”來確定。信息增益（InfromationGain）是用來衡量給定的屬性區分訓練樣本能力的指標。在屬性在分裂中，選擇信息增益最大的屬性作為分裂屬性。信息增益用信息“熵”來具體衡量。熵描述了任意樣本集的純度，可以衡量數據集的不確定性、突發性或不確定性的程度。當一個數據集里面的記錄全都屬于同一類別時，則熵為零，因為同一個類別，代表著沒有不確定性。在決策樹分類中，就是要將樣例劃分為一個個確定的、歸類為同一類別的子集，或者說使分裂后的子集的熵盡可能的小。在決策樹的分類思想中，熵越小，信息增益就越大，決策樹分類就是選擇增益最大的屬性來作為決策樹的分類節點，然后由該屬性的不同取值建立不同的分支。而分支中，則采用同樣的方法，遞歸地進行分類，直到所有子集都能歸為同一個類別為止。可以這樣進行屬性的信息增益計算：設C是樣本里面的類別數，S是樣本，P（s，j）表示樣本S里面樣本屬于第j類的概率，即p（i，j）=sj/S，是樣本S中屬于類j的樣本數。對于一個給定的樣本分類，望信息增益為：具有值集的屬性T，可以將S劃分為不同的子集{S1，S2，...Sk}，其中sj包括了類Ci的Sij個樣本，根據T的這種劃分的期望信息，稱作T的熵。其加權平均為：T的信息增益定義為：3決策樹ID3算法在學生管理中的應用在學生的管理中，通常要對學生的學習情況或優秀情況進行評估，或者找出決定學生優秀的幾種因素。我們可以通過對學生的智育、德育、體育、美育等因素進行評估，采用決策樹算法對學生進行分類，以便確定影響學生優秀度的因素。為了進行數據挖掘，我們先取一些數據樣本，然后進行預處理。將數據預處理后的樣本如表1所示。根據決策樹ID3的原理，我們可以先計算出每個屬性的熵。智育得分為例，可以計算智育得分每個分段相對于標類別的熵。“智育90”；I（S12，S22）=0“智育80-90”；I（S13，S23）=0.972如果根據“智育”屬性對樣本集進行子集劃分，信息熵為：E（智育）=（5/14）*I（S11，S21）+（4/14）*I（S12，S22）+（5/14）*I（S13，S23）=0.694得出“智育”屬性的信息增益為：Gain（智育）=I（S1，S2-E）-E（智育）=0.251同樣地，其他屬性“美育”、“體育”、“德育”的信息增益也可以使用同樣的方法計算出來。我們選取信息增益最大的作為劃分分支的節點。劃分出來之后，其他節點的子集劃分也可以采用相同樣的辦法進行劃分，一直遞歸劃分到同個類別樣本為止。根據該方法構建出來的決策樹如圖1所示。通過決策樹，我們可以看到，智育得分高的學生容易在評比中獲得優秀。這是顯而易見的。但是，除了智育分數以為，優秀學生還與哪些因素有比較大的關系呢？通過決策樹的分析，我們發現德育好的學生更容易獲得優秀，而體育好的學生不太容易得到優秀。通過這樣的模型，便可以在一定程度上對學生進行類別劃分和進行優秀學生預測，以便于學生的管理。4結語決策樹是數據挖掘的常用方法之一，它是一種樹形結構，代表了一個預測模型，反映了對象屬性與對象值之間的映射關系。決策樹中每個節點表示對象的屬性，而分支則代表屬性的取值，葉子節點代表一個分類。決策樹可以用于預測和歸類，事實上，它就是一種基于分類訓練集的預測樹，因此，可以采用決策樹進行預測分析。本文利用決策樹對學生的優秀情況進行評估分析，以尋找影響學生培養質量的因素，達到了較好的效果。讀者群的般特點6-15歲少兒6~15歲少兒人口情況及地域分布3-5六次全國人口普查人口基本情況69458100818113368126583性別比(以女性為100)10756106.3033.5927.6922896150歲及以上數據來自《中國統計年鑒》2011年第六次人口普查顯示我國0~14歲年齡組人口比重為16.6,而6~15歲少兒人口約占我國總人口約14%,自建國以來逐漸遞減3-9各地區年齡結構本表是2010年第六次全國人口查初步匯總的11月1日零時敞總人口年齡別人口萬A)占總人口比重(%地區6歲及以上1339722224699841188316.5074.538.87北京1622861821294980河120953841633743571171075758內古24714818714.1078.34437511427827103127119979638.384583054832數據來自《中國統計年鑒》年齡別人口《萬人占總入口比重(%)地區0-14歲15-64歲65歲及以上0-14歲15-64歲65歲及以上8.6361.25598676.1010.89421613.21179810.18B9707.609579150774.429.434028.36796440713.919.091157175210430176216.890726的6.7521719.24數據來自《中國統計年鑒》總入口年昤別人口《萬人占總人口比重(%)地(萬人0-14歲16-6歲65歲及以上0-14歲15-64歲65歲及以上2522.57459720.737.63陜西3733286514.7176763.53甘肅736121487254118113573.04數據來自《中國統計年鑒》由我國第六次人口普查年齡組分布來看,少兒人口主要分布于河北省、江蘇省、安徽省、山東省、河南省、湖南省、廣東省、廣西省、四川省。·6~15歲少兒,基本上是我國小學生、初中生人群。而中國人口出生率趨于穩定,人口總數處于平衡增長,此類讀者群雖在人口數量上較上個世紀有所減少,但由于少兒的閱讀狀況與其識字率、知識程度和文化水平密切相關,加上中國少兒圖書期刊向來知識性較強,少兒讀者群的發展還具有可發展的潛能與空間。由于地區發展程度及經濟、政策的差異,使得此年齡段的讀者集中在上述中的幾大省份。各地區少兒讀物和課本出版情況22-24各地區少年兒童讀物和課本出版恬況(2010年)種(和總印數(萬冊總印張(干印非)兒童讀物兒童讀物兒童讀物1979468145