“比较教育学”:一个让人误解的名称?r——论统一的概念和不同的逻辑

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比较教育无论是在过去还是现在,一直都是一个多样化的领域.就该领域的学术地位、其合理的认知可能性和社会功能而言,人们都不可能获得明确的或者说具有共识性的回答.因此,谈论所谓的比较教育学科“身份认同”,并从“界限”、统一的“学科传统”或“授权的知识”等方面来探讨这种身份认同,已不再有意义.对这个议题需要进行历史分析以及知识社会学和科学方面的分析.日本明治维新的案例与卢曼的社会系统理论分别从实践和理论角度说明,存在着不同的比较教育(须理解为复数),国际与比较教育研究有三种不同路径与传统,且各有其独特的问题和逻辑,即以生产科学性知识为导向的比较性与历史性社会科学研究的“认知—逻辑”,以改革为导向的国际教育研究的“社会—逻辑”,以及研究教育现象、模式和意识形态内在的跨国性和/或全球性的“全球—逻辑”.
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为了提高精密指向组件的控制参数整定效率,采用改进型继电反馈自整定方法,实现其PID参数的自动整定.建立典型精密指向组件的数学模型,推导传递函数,并采用Matlab进行计算分析.在光学平台上搭建实验测试系统,进行精密指向组件PID参数的改进型继电反馈自整定控制实验,获取临界增益Ku和临界周期Tu,根据整定公式得到PID参数,并与理论计算结果进行比对.测试结果表明:改进型继电反馈自整定过程可以获取优化的参数,具有超调小、响应速度快等优点.
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近年来,我国债券市场交易规模不断扩大,在利益与风险并存的背景下债券违约发生的可能性随之上升,债券违约风险预测具有重要意义.通过收集2014-2020年发生债券违约公司的相关财务指标数据作为样本,利用支持向量机算法构建债券违约风险预测模型.研究结果显示,为保证模型的拟合和泛化能力,择优选择样本数据的划分比例和核函数,最终构建的支持向量机债券违约风险预测模型能够取得较高的正确率和特异度.该研究在上市公司债券违约风险预测模型构建、违约主体识别方面具有一定参考价值.
为实现对凝结水泵汽化故障的提前预警,基于凝结水泵历史运行数据,结合长短期记忆神经网络(long short-term memory neural network,LSTM-NN),搭建了凝结水泵流量预测模型.利用某电厂凝结水泵的实际运行数据,通过数据预处理构建模型的输入变量,确定模型最佳结构,结合滑动窗口统计法设置预警阈值.该模型在测试集上的均方误差为0.0159,平均绝对误差为0.0798,且发出的故障预警信号早于实际预警信号.实验结果表明,该方法能够比较准确地预测凝结水流量走势,实现凝结水泵汽化故障的
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