摘要：研究发现,英国《早期基础阶段法定框架》(2021年版)(以下简称《法定框架》)通过采取面向所有儿童和保障基本的教育条件、强调教师的课程自主和儿童的个别化学习、注重发展性评价和课程质量等措施,构建了课程公平的实施路径,保障了起点公平、过程公平和结果公平。《法定框架》对我国学前教育政策设计与实施具有构建“一体化”的政策设计思路、建立丰富系统的政策配套资源、健全质量评估监测体系等产生启示。

摘要：教育究竟是什么?也许教育就是静待花开,也许就是全纳和尊重,也许教育真的就是那句'蹲下来和孩子说话'。这个'蹲'不只是身体,更多的是以孩子的眼光看世界,以孩子的视角去做事,慢下来关注过程,静下来等待花开。教育需要等待,因为教育是一门慢的艺术,可是说来容易,做到何其难?记得刚参加工作的时候看见有位小朋友直呼园长的名字,而园长则叫小朋友的小名,我很惊讶。

摘要：准确并实时地预测交通速度是实现智能交通管控和建设智慧交通系统必不可少的一环,然而现有的预测方法无法准确地挖掘其潜在的时空相关性。为了进一步挖掘数据的时空特性以及提高预测精度,设计了基于门控循环神经网络(GRU),图卷积网络(GCN)和正则化Dropout(R-Drop)结合的GRU-GCN-RDrop组合模型。GCN用于学习复杂的拓扑结构来捕获空间依赖性,GRU用于学习交通数据的动态变化来捕获时间依赖性。GCN和GRU相结合后使用R-Drop方法提高模型泛化能力。以SZ-taxi数据集为例进行预测分析,GRU-GCN-RDrop模型预测了未来在15分钟、30分钟、45分钟和60分钟的交通速度,并得出对应的均方根误差、平均绝对误差、精度、判定系数和解释方差。对比GCN、GRU单个模型,GRU-GCN-RDrop模型有效解决了误差的迅速累积问题。对比大多数现有基准模型,GRU-GCN-RDrop模型对于交通速度序列的特征提取及解释能力较为优秀。对比T-GCN模型和ST-AGTCN模型,GRU-GCN-RDrop模型泛化能力更强。由此说明了GRU-GCN-RDrop模型预测的交通速度时间序列具有较高的精度和稳定性。

摘要：乡村住居常由居住者自发行为所产生,与住居行为具有强关联性。针对这一特性,研究引入住居学理论,从居住者角度解析乡村住居。基于住居学中的行为分层,对滨州沿黄乡村风土人文要素影响下的住居行为进行共时性需求分析,归纳出生存、生活和精神3个层次中的9个主要需求。结合调研实例推演出滨州沿黄乡村住居以行为需求为导向的反应体系。滨州沿黄乡村住居以环境要素为起点,以住居反应为终点,反映了“环境要素—住居行为需求—住居反应”的生成机制。