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关键词： 中等职业教育   创新性思维   教学模式   创客教育  

摘要： 创客教育是近年创客运动与教育领域结合的新型教学理念，以培养学生的跨学科学习能力、创新思维和动手实践能力为主要目标，综合了创新思维、多学科课程知识和生产生活实际的以项目和任务为主导的教学方针，强调学生通过创新实践形成创造性的作品，在创造中学习的学习过程。基于这些背景，本文结合创客教育与中职信息技术课程,构建了创客教育背景下中职信息技术课程的新型教学模式，并进行了教学实践，希望能为中职信息技术教育改革提供新思路。　　本文采用文献研究法、访谈法、问卷调查法和行动研究法。论文首先介绍了创客教育的研究背景及研究意义，阐述了创客教育在提升学生核心素养和培养创新人才方面的重要性。对国内外创客教育的研究现状和研究热点进行了综述，并对创客教育、创客教育理念等概念进行界定。接下来通过对现有创客教学模式的分析，结合理论基础和创客教学原则，构建了创客教育理念指导下的PICIS教学模式。为了验证该教学模式对中职学生的综合素质的提升，设计调查问卷并以中职《网页设计与制作》课程为例运用新教学模式进行教学设计并实践，在对结果进行反思和改进后，开展了第二轮教学实践，并对问卷数据进行分析。　　在应用创客教育理念指导下的PICIS教学模式后，通过教学实践和数据分析，学生的创造性思维得到了提升，大部分学生认为自己和小组成员在学习兴趣、发散思维能力、团队协作能力、实践能力和评价能力方面得到了进步，对信息技术课程的兴趣和积极性得到了提升。

关键词： 数据新闻   可信度影响因素   媒介使用   信任  

摘要： 数据新闻是近年来新兴的新闻形式,它通过对大量数据的分析和呈现,以图表、动画或其他形式向受众传达信息。相对于传统的文字新闻,数据新闻具有视觉冲击力强、信息量多、直观易懂等特点。然而,由于其受制于数据和制作过程,数据新闻难免存在一定的误差和局限性。鉴于此,如何使数据新闻具有较高的可信度成为当前研究的焦点。 本研究运用准实验法的研究方法,通过梳理与分析中外学者关于媒介可信度、可信度的测量指标以及数据新闻的研究,形成了初步的评估维度。维度以数据新闻可信度为因变量,媒介使用、用户信任、用户对数据新闻的感知情况以及数据新闻本身的数据因素为自变量,构建测量模型,以向受试者发放刺激材料后填写问卷的方式进行调查,经过实验后,研究累计收集有效问卷355份。 研究发现,在用户阅读并使用数据新闻时,媒介使用与信任都会对数据新闻可信度产生影响,数据新闻的使用时长并不能影响用户对数据新闻的信任情况。在用户对数据新闻的感知情况下,数据新闻的不同可视化类型会引起数据新闻可信度的差异但并不明显;数据新闻的不同预测性并不会引起数据新闻可信度的显著差异。在数据因素下,数据新闻的不同数据来源会引起数据新闻可信度的显著差异;数据新闻中带有不同的倾向性的数据会引起数据新闻可信度的显著差异。

关键词： 数据新闻   WebGIS   创新   媒体融合   Java技术  

摘要： 数据新闻经过六十多年的发展，已逐渐成为新闻生产的重要方式之一。当下，数据新闻生产的价值愈发凸显，并呈现出以大数据为基础对数据进行量化分析、新闻生产过程中追求数据的可视化、注重数据的新闻价值等特点。本文旨在以Web GIS为例，进行数据新闻模式创新尝试，探索二者融合的可能性，为数据新闻的发展提供更多的可研究领域。

关键词： 数据新闻生产   智能媒体   智能技术   技术伦理  

摘要： 伴随着大数据、人工智能、区块链、云计算、VR/AR、元宇宙为代表的前沿技术的不断发展，传媒行业历经电子化、网络化时代，逐渐步入媒体与科技深度融合的智能媒体阶段。如何秉持“以用户为中心”的理念，实现“人机协同”，为用户提供更加丰富、便捷、个性的服务，成为智能媒体视域下传媒业必须思考的问题。本文以智能媒体视域下数据新闻生产为研究对象，以学科交叉的视角，沿技术路径出发，从传播伦理回归：一方面解析技术原理，深化其对智能媒体与数据新闻生产全流程的价值，厘清智能技术所赋能新闻业态的演化;另一方面，从技术伦理和价值偏向视角，解读其理论内核、衍生风险及规制策略。　　智能媒体视域下的数据新闻生产，通过数据分析与挖掘、AIGC数据新闻编写、个性化新闻推荐、XR沉浸式展示、ChatGPT聊天机器人互动、区块链数据新闻版权保护、元宇宙传媒生态等前沿应用解决传统新闻采编流程机械、传统新闻发布流向单一、传统新闻临场体验不足等问题，从数据新闻发现与采集、数据新闻编辑与写作、数据新闻发布，再到数据新闻体验与呈现，其为新闻生产的各个环节带来了全新变革。其中：　　在数据新闻发现与采集环节，以数据要素为基础，数据支持与深度挖掘可助力新闻发现与选题策划;全程感知与多维追踪的传感器与语音识别可助力数据新闻采集。在数据新闻编辑与写作环节，高效的“人机协同”机器人及AI算法助力数据新闻编辑与写作，还能对数据新闻进行智能校对与审核。在数据新闻发布环节，算法主导的智能推荐技术可确保数据新闻精准“触达”用户，一方面可利用社交媒体及媒体用户之间的社交互动属性实现个性化数据新闻推送，另一方面可利用具有线索追溯能力的智能化新闻核查技术为数据新闻的真实性与准确性保驾护航，具备新闻碎片整合和价值挖掘能力的新闻策展也参与了数据新闻发布的变革。在数据新闻体验与呈现环节：VR、AR、XR等技术跨越了真实世界与数字化信息之间的鸿沟，为用户带来了沉浸式的新闻体验;AI主播赋能了数据新闻的富媒体呈现;元宇宙作为媒介和技术的广泛集成，其数字孪生、NFT、社交集群技术全方位拓宽了数据新闻体验的迭代升级。数据新闻数字版权保护贯穿于新闻生产全流程中，为数据新闻产品的质量及法治问题起着保障作用，时间戳、智能合约、工作量证明等区块链核心技术为迎接新闻版权确定难、维权难、保护难等挑战提供了技术支持。　　技术驱动的数据新闻生产创新的“虚华”背后，是对新技术、新场景和新应用衍生伦理风险的“冷静”思考。智能技术对新闻生产来说是一把利器，它引发了媒体融合的一场革命，推动了媒介创新的浪潮，也更改了新闻生产的基础载体和底层工具。与此同时，也带来了前所未有的数据新闻伦理失范的问题。本文从信息价值观视角解析智能算法的技术伦理与传播伦理风险，从假新闻、算法规训、认知偏差、意义交流缺失、把关角色弱化等方面阐释数据新闻价值偏向挑战，从规制方法论视角探讨如何规避数据新闻伦理失范现象，并基于此提出树立责任意识、争抢算法透明度和理解度、加强新闻追溯和监管路径等伦理风险规制策略，用以解决伦理风险问题、迎接价值偏向挑战。

关键词： 刘华   原发性支气管肺癌数据挖掘   网络药理学   Python编程语言  

摘要： 目的:基于Python编程语言数据挖掘对刘华教授治疗原发性支气管肺癌医案组方用药规律进行分析,并提炼核心处方;利用网络药理学对核心处方作用机制进行探讨。通过以上研究,总结刘华教授治疗原发性支气管肺癌临证经验,以指导临床实践。方法:1.数据挖掘研究:收集2020年1月1日至2022年6月30日期间湖南中医药大学第一附属医院刘华教授专家门诊治疗的原发性支气管肺癌患者病案资料,规范化处理后汇总成EXCEL文档,利用Python软件,分析医案处方中的高频重要及药物基本属性,探索常用药物组合,提炼核心处方,总结刘华教授治疗原发性支气管肺癌的组方用药规律2.网络药理学研究:选取数据挖掘结果中的核心处方展开网络药理学研究。首先运用TCMSP及Swiss Target Prediction数据库收集核心处方的有效成分及对应靶点,同时通过Gene Cards、DisGeNET、OMIM数据库获取原发性支气管肺癌相关靶点,并借助Cytoscape 3.9.1软件构建核心处方治疗原发性支气管肺癌“有效成分-疾病靶点”网络图;然后基于STRING数据库构建潜在PPI,根据度值确定关键靶点;最后利用Metascape数据库对潜在作用靶点进行GO及KEGG富集分析,探讨核心处方作用机制。结果:1.数据挖掘结果:共筛选得到2183首中药汤剂处方,共涉及259味中药,总计药物频次37482次,使用频率排名前10的药物分别是甘草、红景天、黄芪、桔梗、白术、党参、猫爪草、猕猴桃根、白花蛇舌草、茯苓;所用的药物的四气占比从高到低依次是:平、温、寒、凉;所用的药物的五味占比从高到低依次是:甘、苦、辛、淡、涩、酸;所用的药物的归经占比从高到低依次是:肺、脾、胃、心、肝、肾、小肠、大肠、胆、心包、膀胱;功效占比从高到低前五依次是:补虚药、化痰止咳平喘药、清热药、活血化瘀药、利水渗湿药;基于关联规则分析得到27160组联系较为密切的常用药物组合,其中白术-党参药对出现频次最高达1267次;核心处方由桔梗、紫菀、款冬花、党参、白术、红景天、重楼、白花蛇舌草、山慈菇、猫爪草10味药组成。2.网络药理学研究:核心处方中共有包括槲皮素、山奈酚、木犀草素、菠菜甾醇等在内的91个活性成分,可交叉作用于160个原发性支气管肺癌靶点,关键靶点包括TP53、STAT3、AKT1、JUN、TNF、MAPK3、EGFR、IL-6、MAPK1等;GO富集分析得到生物过程(Biological Process,BP)分析1848条、细胞功能(Molecular Function,MF)分析180条、细胞组分(Cellular Component,CC)分析96条;KEGG通路富集分析得到196条通路,其中主要参与调节癌症通路、PI3K-Akt通路、MAPK通路、AGE-RAGE通路及病毒感染通路在内的多条信号通路。结论:1.刘教授治疗原发性支气管肺癌以益肺健脾、调和阴阳为基本治则,治法以平补肺脾、调畅肺气为主,兼以祛邪抗瘤,强调标本兼治、调和阴阳,同时用药平和、攻补兼施,体现了刘教授“肺脾兼顾、扶正抗瘤”的学术观点。根据关联分析结果得到核心处方:桔梗、紫菀、款冬花、党参、白术、红景天、重楼、白花蛇舌草、山慈菇、猫爪草。2.通过网络药理学对核心处方桔梗、紫菀、款冬花、党参、白术、红景天、重楼、白花蛇舌草、山慈菇、猫爪草十味药的有效活性成分、潜在作用靶点及信号通路的分析,预测了核心处方主要通过参与调节癌症通路、PI3K-Akt通路、M APK通路、AGE-RAGE通路及病毒感染等通路抑制肿瘤细胞的增殖、转移及侵袭能力,为进一步动物试验或细胞学试验验证其真实性及有效性奠定了基础。

关键词： 财经类数据新闻   价值建构   内容生产   传播策略  

摘要： 数据新闻成为检验主流媒体挖掘数字资源并将其转化为新闻的能力的试金石，与此同时，技术因素影响加重网络信息空间的价值缺位，“专业失范”、新闻漂移、伪新闻等问题日益突出;回归新闻价值视角去审视新闻创作与受众接受，是推进主流媒体把握主流价值、正确引导舆论的解题之钥。　　本文主要研究财经类数据新闻的价值建构和呈现。具体包括三个层面的问题：一是探索财经类数据新闻价值建构的核心要素;二是财经类数据新闻价值呈现现状、问题及成因;三是财经类数据新闻的价值建构与呈现的提升之策。　　人民网、新华网、澎湃新闻是国内制作财经类数据新闻的主流媒体代表，本研究以马克思主义传媒服务观、传统新闻价值理论为基础，借鉴国内外学者成果总结出财经类数据新闻的价值建构类目，并借助对39位媒体人及网络用户的深度访谈验证、补充类目维度。随后，采用内容分析法，聚焦客观性、真实性、时新性、接近性、显著性、交互性六个维度对样本进行数据编码，探究价值呈现的特点及存在的问题，结合访谈内容深究内因，探求提升之策，并借此归纳出新技术环境下财经类数据新闻的新闻价值体系。　　研究发现，财经类数据新闻的总体价值强度较好，时新性、接近性是首要因素，客观性、真实性是价值存在的前提，显著性、交互性媒体间差异大;但同时，价值呈现中依然存在数据透明度不佳、技术驱动的趋势预测匮乏、可视化呈现层次低的现象，媒体制度不规范、技术人才匮乏、数据缺失、平台交互不畅是造成该现象的主要原因。　　论文建议从以下几点优化价值呈现：首先，从行业发展的视角审视，媒体机构应更新数据新闻的价值要素组合，贴合媒体特征设置以用户需求为核心的价值判断标准，发挥主流媒体价值建构的引领作用，搭设开放、多模态参与的媒介平台;其次，从内容生产与呈现切入，数据新闻作品应突出数据特性，探索时空维度和宏大叙事的视觉化、揭示数据中隐性信息背后的相关性、助力宏观解释与微观个体的融合化;最后，以价值实现的效能考察，作品需精炼表层价值以加强图文之间的互文逻辑，夯实内层价值以带动用户沉浸式理解认知，强化深层价值以提升群体分享价值的效能，促进价值实现的二次传播。　　总体而言，本文以传统新闻价值理论为基础，提出了数字时代财经类数据新闻价值体系，并以此检视财经类数据新闻价值呈现现状及优缺点，归纳出一定的优化策略，具有一定的创新性。

关键词： 专创融合   新媒体概论   教学模式   新闻传播  

摘要： 在“大众创业、万众创新”背景下，新媒体概论课程作为新闻传播类专业的基础课，明确了创新创业的教学目标，推进新媒体创新创业内容更新，确定“注重应用、服务地方、学生主体、教师主导”的教学理念，将新媒体专业知识教育与创新创业教育深度融合，将业界资源和实践项目融进课程，利用学院已有的实践基地和产教融合基地，培养人才与服务地方发展相结合，努力培养与社会需求相适应的新媒体创新创业人才。

关键词： 数据新闻   新闻叙事   西格玛-数据新闻   数据新闻叙事  

摘要： 近年来,数据新闻进军新闻行业,成为新闻业的新发展趋势。西格玛数据新闻奖(Sigma Awards)是开办于2019年的全球性数据新闻竞赛奖项,由美国天普大学的Aron Pilhofer教授和路透社的Gina Chua联合发起,是为表彰全球最佳数据新闻作品而设立,现已举办三届。当下,我国的数据新闻实践参差不齐,发展乏力,除却行业佼佼者,大部分数据新闻作品存在同质化,呈现出方式单一以及创新力不足等问题。且我国数据新闻培养体系尚未健全,开设相关课程的学校较少,导致相应基础人才的欠缺,相关理论研究薄弱。西格玛数据新闻奖获奖作品集多样化的视觉呈现方式与满足读者体验于一身,与我国的数据新闻具体实践相比较为丰富。对西格玛数据新闻奖作品进行分析,一方面,对西格玛数据新闻奖获奖作品独特的叙事特征的研究能填补新闻叙事学在数据新闻方面的空缺。另一方面,这些优秀的数据新闻作品可作为新闻叙事研究的拓展对象,其卓越的叙事技巧值得国内的数据新闻生产与制作的揣摩与借鉴。除此之外,还为数据新闻领域研究提供了典型个案,为未来数据新闻的发展提供方向。本文对西格玛数据新闻奖获奖作品的研究分为四个章节。第一章探讨西格玛数据新闻奖2020-2022年获奖作品的叙事主体和叙事视角,分析了叙事者在新传播语境下的变化以及叙事者在新闻文本生产中的表现,及其发声的方式,即叙事视角。正是叙事者对新闻文本的运筹帷幄,实现了数据与多种媒介形态的结合,促进文本价值的传达。第二章分析西格玛数据新闻奖2020-2022年获奖作品的叙事语法,即探讨新闻事件的特征以及新闻事件与事件之间的逻辑关系。每则获奖作品所呈现的新闻事件迥异。这些获奖作品的主题,即新闻事件的内在属性共同点,在一定程度上建构了新闻事实的特征,即43个样本新闻事实的整体特征,具体表现为公共属性突出。而这些新闻事实的事件组接逻辑表现为线性模式和延伸模式、利基模式与类比模式、组合模式与网状模式。事件的不同组接方式对新闻文本价值的表达至关重要,这充分发挥了叙事者安排新闻事件的能动性,便于读者拎清文章脉络。第三章为西格玛数据新闻奖2020-2022年获奖作品的叙事话语的分析,侧重于新闻文本结构的分析,主要从叙事时间、结构、情境以及修辞四个方面对文本进行鞭辟入里的分析,叙事者通过这些内容和技法巧妙地将文本的价值意义展露出来,便于读者理解。第四章从西格玛数据新闻奖2020-2022年获奖作品的数据新闻文本与受众之间的关系出发,探析二者之间的互动。一方面叙事者通过多种叙事手段,提高受众的叙事接受层次。另一方面,受众对文本的解读方式多样,以不同的接受程度实现文本的价值重组。展现了新媒体环境下的新型传受关系。

关键词： 数字经济   女性就业   新就业形态  

摘要： 以互联网为代表的数字经济已然全面对接经济社会生活各领域,成为拉动经济增长的稳定动力源。本作品聚焦数字经济中的“她力量”,探寻数字经济如何优化女性就业结构、丰富就业场景。通过收集21份国内外行业数据报告、相关新闻报道,自采爬取国内招聘网站、社区网站相关信息,梳理18部相关题材纪录片以及对典型人物展开访谈,较为全面地展示了数字经济下女性劳动者的就业环境,最终以融媒体数据新闻形式呈现该作品。总体而言,随着数字经济的强势崛起,当我们聚焦“女性就业”这一关乎社会经济稳定的国民议题时,一方面能够欣喜地看见依靠数字经济,女性获得了大量新兴的就业、创业机会,一批从未走出村庄、家门的女性正在通过数字链接打破时空界限,参与和共享技术与经济福利进而能够优化生活水平,提升人生价值。另一方面,不可忽视的是,即使近年来女性劳动参与率持续攀升,依然不能改变女性在职场中面临的隔阂、偏见甚至歧视的尴尬处境。技术门槛、算法歧视等实际加剧了女性在职场上的性别鸿沟,加之现有的法律法规主要产生并适用于传统的全日制、单位制职工,很难适用于目前数字企业的非标准化用工模式,女性“网约工”的劳动权益保障更有待完善。只有正视数字经济背景下女性在就业市场中的职业需求,进一步增强女性参与数字经济就业能力,保障妇女更平等、更充分、更高质量的就业创业,才能推动持续释放我国性别红利,促进妇女共享数字经济发展成果。