弗兰德分析方法的优缺点
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弗兰德分析方法的优缺点
第一篇:弗兰德分析方法的优缺点
弗兰德分析方法的优缺点
优点:
(1)其分类体现了师生语言的互动性,而且它对每类语言行为都下了操作性定义,便于观察者对课堂语言行为进行甄别、归类。
(2)在记录方式上,它用“代码”客观地记录下了课堂内所发生的事件及其序列,这些“代码”基本上反映了课堂教学的原貌,为随后进行的评价奠定了扎实的基础,克服了传统课堂教学评价的主观性,大大提高了评价的客观性和科学性。
(3)在处理方法上,弗兰德斯互动分析系统把复杂的课堂教学现象转化为相对简单的数学问题,采用分析矩阵和曲线分析,形成一定的数学结论;然后把数学结论还原为教学结论,及时反馈教师在教学中存在的问题,提出改进方案,具有极强的诊断性
当然任何事物都有其两面性,弗兰德互动分析不例外,弗兰德互动分析也有它的缺点与不足之处,其表现在以下几点:
(1)只反映了课堂内师生的语言行为,而像身体语言、教学内容、板书等影响课堂教学质量的重要因素没有得以体现,遗落了许多有价值的信息,由此得出的评价结论难免不够全面。
(2)FIAS互动分析系统重视教师在课堂教学中的行为表现(共有7个类别),忽视学生在课堂教学中的行为表现(共有2个类别),使研究者无法真实全面地了解课堂中学生的学习行为。
(3)信息技术作为课堂教学中一个不可忽视的要素,在教学过程当中与教师和学生都会产生丰富的交互活动,但是FIAS互动分析系统无法反映出这一类的互动。
(4)FIAS互动分析系统对评价者有较高的要求,评价者不仅需要记住每类语言行为的操作定义和代码,而且还要有较强的鉴别能力以及对时间的敏感性,只有经过专门培训的人员才能胜任。
一、弗兰德互动分析方法在量化课堂教学过程中的言语互动时还
存在以下缺点与不足;
(1)数量关系仅是教学过程的一种关系,不是教学过程的全部关系,量化的结构性关系不能全面地反映课堂的真实情景。
弗兰德分析方法是一种定量分析的方法,实质上是基于数量关系的研究方法。
数量关系是一种结构,它有自身的法则和构成秩序。
当我们把课堂教学过程量化成数据,并以数量关系描述课堂过程时,也把数量关系自身的法则、秩序、结构赋予了课堂教学研究。
比如,通过对弗兰德分析方法量化后的数据进行进一步处理,可以分析出整个课堂结构、教师语言比率、学生语言比率、课堂沉寂比率,可以综合地看出课堂的基本结构,但课堂教学的基本结构并不能全面地反映课堂真实结构,还应包括很多课堂教师与学生之间的对话,教师语言和学生语言之间的转换,以及互动的频率等其它方面的课堂关系。
单凭数量关系的研究,不能解决教育中的所有问题,这是弗兰德互动分析方法定量分析系统存在的不足之处。
(2)忽略了教学过程中很多不可测量的重要方面,不能反映教学过程中所有的问题。
弗兰德分析方法采用的记录编码方法,只能记录师生语言的时间,师生之间的情感交流难以记录,在后期形成的矩阵及分析处理数据中,忽略了很多影响课堂教学的因素。
如,教学的环境、课堂受干扰程度,以及师生之间的关系、学生的状态等等因素。
仅从量化后的数据分析得出的信息,不能全面反映教学过程中的所有问题,最后形成的教学评价难免会出现偏差。
(3)量化后的数据可以分析出教师的教学风格,但无法回溯。
弗兰德分析系统把教师的语言分为直接及间接两类,编码1-4 所代表的教师语言行为是通过情感交流、表扬、肯定学生及提问,对学生产生态度、情绪上的影响的,其控制是间接的;编码5-7 所代表的讲授、指令和批评,则对学生具有更直接的控制作用。
教师在课堂上使用这两类语言的频次不同,表现出教师课堂教学的不同倾向和风格。
这种不同的倾向可以通过弗兰德分析系统的矩阵反映出来,但是不能回溯。
也就是说,矩阵中编码的排列能反映出教师的不同风格,但有同样教学风格的课堂不一定具有同样的矩阵排列。
教学风格并不单纯表现在
教师的语言风格上,还包括肢体语言、板书等不同的特点。
分析教学过程的最终目的是要改进教学、提高课堂教学水平,而弗兰德教学分析方法很难提供给教师一套标准的参照,对于指导教师改进教学方法有一定的局限性。
(4)灵活性不大。
课堂教学是生动、丰富的,具有情感、情景和现场建构生成意义,这些方面的原始材料,不是编码的技术结构所能记录的。
课堂活动会有很多突然发生的状况,课堂上的语言行为往往不能被事先计划的分析系统所容纳,弗兰德分析方法的编码系统不能应对课堂上的突发事件。
第二篇:工作分析常用方法优缺点比较
工作分析常用方法优缺点比较
一、观察法
优点:根据工作者自己陈述的内容,再直接至工作现场深入了解状况。
缺点:
1.干扰工作正常行为或工作者心智活动。
2.无法感受或观察到特殊事故,
3.如果工作本质上偏重心理活动,则成效有限。
二、面谈法
优点:
1.可获得完全的工作资料以免去员工填写工作说明书之麻烦。
2.可进一步使员工和管理者沟通观念,以获取谅解和信。
3.可以不拘形式,问句内容较有弹性,又可随时补充和反问,这是填表法不能办到的。
4.收集方式简单。
缺点:
1.信息可能受到扭曲-因受访者怀疑分析者的动机、无意误解、或分析者访谈技巧不佳等因素而造成信息扭曲。
2.分析项目繁杂时,费时又费钱。
3.占去员工工作时间,妨碍生产。
三、问卷法
优点
1.最便宜及迅速。
2.容易进行,且可同时分析大量员工。
3.员工有参与感,有助行双方计划的了解。
缺点:
1.很难设计出一个能够收集完整资料之问卷表。
2.一般员工不愿意花时间在正确地填写问卷表。
四、特殊事件法:
优点:
1.针对员工工作上的行为,故能深入了解工作的动态性。
2.行为是可观察可衡量的,故记录的信息容易应用。
缺点:
1.须花大量时间收集、整合、分类资料。
2.不适于描述日常工作。
五、实作法
优点:
1.可于短时间内由生理、环境、社会层面充分了解工作。
如查工作能够在短期内学会,则不失为好方法。
缺点:不适合须长期训练者及高险工作。
六、工作日志法
优点:
1.对工作可充分地了解,有助于主管对员工的面谈。
2.逐日或在工作活动后及记录,可以避免遗漏。
3.可以收集到最详尽的资料。
缺点:1.员工可能会夸张或隐藏某些活动周时掩张其它行为。
2.费时、费成本助干扰员工工作。
第三篇:分析方法总结及优缺点专题
一、德尔菲法
优点:
1、能充分发挥各位专家的作用,集思广益,准确性高。
2、能把各位专家意见的分歧点表达出来,取各家之长,避各家之短。
3、权威人士的意见影响他人的意见;
4、有些专家碍于情面,不愿意发表与其他人不同的意见;
5、出于自尊心而不愿意修改自己原来不全面的意见。
缺点:
德尔菲法的主要缺点是过程比较复杂,花费时间较长。
适用范围:项目规模宏大且环境条件复杂的预测情境。
二、类比法
优点:
1、它不涉及任何一般性原则,它不需要在“一般性原则”的基础
上进行推理。
它只是一种由具体情况到具体情况的推理方式,其优越性在于它所得出的结论可以在今后的超出原案例事实的情况下进行应用。
2、类比法比其他方法具有更高的精确性;
3、类比过程中的步骤可以文档化以便修改。
缺点:1 严重依赖于历史数据的可用性;能否找出一个或一组好的项目范例对最终估算结果的精确度有着决定性的影响;对初始估算值进行调整依赖于专家判断。
适用范围:类比法是按同类事物或相似事物的发展规律相一致的原则,对预测目标事物加以对比分析,来推断预测目标事物未来发展趋向与可能水平的一种预测方法。
类比法应用形式很多,如由点推算面、由局部类推整体、由类似产品类推新产品、由相似国外国际市场类推国内国际市场等等。
类比法一般适用于预测潜在购买力和需求量、开拓新国际市场、预测新商品长期的销售变化规律等。
类比法适合于中长期的预测。
三、回归分析法
优点:
1、从收入动因的高度来判断收入变化的合理性,彻底抛弃了前述
“无重大波动即为正常”的不合理假设。
并且,回归分析不再只是简单的数据比较,而是以一整套科学的统计方法为基础。
、运用回归方法对销售收入进行分析性复核,可以考虑更多的影响因素作为解释变量,即使被审计单位熟悉了这种方法,其粉饰和操纵财务报表的成本也十分高昂。
缺点:需要掌握大量数据,应用:社会经济现象之间的相关关系往往艰以用确定性的函数关系来描
述,它们大多是随机性的,要通过统计观察才能找出其中规律。
回归分桥是利用统计学原理描述随机变量间相关关系的一种重要方法。
四、时间序列分析法
优点:根据市场过去的变化趋势预测未来的发展,根据客观事物发展的这
种连续规律性,运用过去的历史数据,通过统计分析,进一步推测市场未来的发展趋势。
缺点:运用时间序列分析进行量的预测,实际上将所有的影响因素归结到
时间这一因素上,只承认所有影响因素的综合作用,并在未来对预测对象仍然起作用,并未去分析探讨预测对象和影响因素之间的因果关系。
由于事物的发展不仅有连续性的特点,而且又是复杂多样的。
适用范围:中短期预测
五、弹性系数分析法
优点:简单易行,计算方便,计算成本低;需要的数据少,应用灵活广泛。
缺点:
1、分析带有一定的局部性和片面性。
只考虑两个变量间的关系,忽略了其他相关变量的影响;
2、结果比较粗糙,很多时候要根据弹性系数的变动趋势对弹性系数进行
修正。
应用:应用利用弹性系数预测未来时期能源需求时,可以通过对
未来产
业结构变化趋势、技术节能潜力等因素的分析,以及参照世界大多数国家发展历程中所皇现的共同规律,给出未来年份能源消费弹性系数的变化趋势或构想方案,以预测未来的能源需求量。
六、灰色预测法
优点:灰色预测通过鉴别系统因素之间发展趋势的相异程度,即进行关联分析,并对原始数据进行生成处理来寻找系统变动的规律,生成有较强规律性的数据序列,然后建立相应的微分方程模型,从而预测事物未来发展趋势的状况。
其用等时距观测到的反应预测对象特征的一系列数量值构造灰色预测模型,预测未来某一时刻的特征量,或达到某一特征量的时间。
缺点:灰色系统的行为现象不准确,数据是杂乱的适用范围:商业连锁企业随着门店的不断增加,总部对企业的管理将变得越发困难,尤其是对销售量的预测,这严重影响了决策层对企业的控制和管理,影响总部的决策水平,包括资金的调度和使用、大批量进货以降低成本、门店的发展速度等等。
随着模糊数学的不断发展,灰色预测方法得到了广泛应用,它对于商业连锁企业的销售管理,有指导价值。
七、组合预测法:
优点:利用多种预测法有效地提高预测的精确度,结合了所组合的各种预
测法的优点。
能够较大限度地利用各种预测样本信息,比单个预测模型考虑问题更系统、更全面
缺点:需要运用多种预测法,复杂繁琐,对现实中的问题进行分析时,要
确定其具有某种函数关系有很大的难度
适用范围:适用于需要高精确度的情况
第四篇:分析方法总结及优缺点
一、德尔菲法
优点:
1、能充分发挥各位专家的作用,集思广益,准确性高。
2、能把各位专家意见的分歧点表达出来,取各家之长,避各家之短。
3、权威人士的意见影响他人的意见;
4、有些专家碍于情面,不愿意发表与其他人不同的意见;
5、出于自尊心而不愿意修改自己原来不全面的意见。
缺点:
德尔菲法的主要缺点是过程比较复杂,花费时间较长。
适用范围:项目规模宏大且环境条件复杂的预测情境。
二、类比法
优点:
1、它不涉及任何一般性原则,它不需要在“一般性原则”的基础上进行推理。
它只是一种由具体情况到具体情况的推理方式,其优越性在于它所得出的结论可以在今后的超出原案例事实的情况下进行应用。
2、类比法比其他方法具有更高的精确性;
3、类比过程中的步骤可以文档化以便修改。
缺点: 1 严重依赖于历史数据的可用性;
能否找出一个或一组好的项目范例对最终估算结果的精确度有着决定性的影响;
对初始估算值进行调整依赖于专家判断。
适用范围:类比法是按同类事物或相似事物的发展规律相一致的原则,对预测目标事物加以对比分析,来推断预测目标事物未来发展趋向与可能水平的一种预测方法。
类比法应用形式很多,如由点推算面、由局部类推整体、由类似产品类推新产品、由相似国外国际市场类推国内国际市场等等。
类比法一般适用于预测潜在购买力和需求量、开拓新国际市场、预测新商品长期的销售变化规律等。
类比法适合于中长期的预测。
三、回归分析法优点:
1、从收入动因的高度来判断收入变化的合理性,彻底抛弃了前述“无重大波动即为正常”的不合理假设。
并且,回归分析不再只是简
单的数据比较,而是以一整套科学的统计方法为基础。
、运用回归方法对销售收入进行分析性复核,可以考虑更多的影响因素作为解释变量,即使被审计单位熟悉了这种方法,其粉饰和操纵财务报表的成本也十分高昂。
缺点:需要掌握大量数据,应用:社会经济现象之间的相关关系往往艰以用确定性的函数关系来描述,它们大多是随机性的,要通过统计观察才能找出其中规律。
回归分桥是利用统计学原理描述随机变量间相关关系的一种重要方法。
四、时间序列分析法
优点:根据市场过去的变化趋势预测未来的发展,根据客观事物发展的这种连续规律性,运用过去的历史数据,通过统计分析,进一步推测市场未来的发展趋势。
缺点:运用时间序列分析进行量的预测,实际上将所有的影响因素归结到时间这一因素上,只承认所有影响因素的综合作用,并在未来对预测对象仍然起作用,并未去分析探讨预测对象和影响因素之间的因果关系。
由于事物的发展不仅有连续性的特点,而且又是复杂多样的。
适用范围:中短期预测
五、弹性系数分析法
优点:简单易行,计算方便,计算成本低;需要的数据少,应用灵活广泛。
缺点:
1、分析带有一定的局部性和片面性。
只考虑两个变量间的关系,忽略了其他相关变量的影响;
2、结果比较粗糙,很多时候要根据弹性系数的变动趋势对弹性系数进行修正。
应用:应用利用弹性系数预测未来时期能源需求时,可以通过对未来产业结构变化趋势、技术节能潜力等因素的分析,以及参照世界大多数国家发展历程中所皇现的共同规律,给出未来年份能源消费弹性系数的变化趋势或构想方案,以预测未来的能源需求量。
六、灰色预测法
优点:灰色预测通过鉴别系统因素之间发展趋势的相异程度,即
进行关联分析,并对原始数据进行生成处理来寻找系统变动的规律,生成有较强规律性的数据序列,然后建立相应的微分方程模型,从而预测事物未来发展趋势的状况。
其用等时距观测到的反应预测对象特征的一系列数量值构造灰色预测模型,预测未来某一时刻的特征量,或达到某一特征量的时间。
缺点:灰色系统的行为现象不准确,数据是杂乱的
适用范围:商业连锁企业随着门店的不断增加,总部对企业的管理将变得越发困难,尤其是对销售量的预测,这严重影响了决策层对企业的控制和管理,影响总部的决策水平,包括资金的调度和使用、大批量进货以降低成本、门店的发展速度等等。
随着模糊数学的不断发展,灰色预测方法得到了广泛应用,它对于商业连锁企业的销售管理,有指导价值。
七、组合预测法:
优点:利用多种预测法有效地提高预测的精确度,结合了所组合的各种预测法的优点。
能够较大限度地利用各种预测样本信息,比单个预测模型考虑问题更系统、更全面
缺点:需要运用多种预测法,复杂繁琐,对现实中的问题进行分析时,要确定其具有某种函数关系有很大的难度
适用范围:适用于需要高精确度的情况
第五篇:海水淡化的方法及优缺点分析
海水淡化的方法及优缺点分析
摘要:海水淡化技术的大规模应用始于干旱的中东地区,但并不局限于该地区。
由于世界上70%以上的人口都居住在离海洋120公里以内的区域,因而海水淡化技术近20多年迅速在中东以外的许多国家和地区得到应用。
最新资料表明,到2003年止,世界上已建成和已签约建设的海水和苦咸水淡化厂,其生产能力达到日产淡水3600万吨。
目前海水淡化已遍及全世界125个国家和地区,淡化水大约养活世界5%的人口。
海水淡化,事实上已经成为世界许多国家解决缺水问题,普遍采用的一种战略选择,其有效性和可靠性已经得到越来越广泛的认同。
当然,海水淡化是解决我国沿海地区淡水紧缺的有效途径。
海
水淡化是解决全球水资源短缺的重要战略手段之一,有着广阔的开发前景。
关键词:海水淡化
蒸馏法
反渗透法
优缺点
发展趋势和方向
引言:介绍了我国水资源现状、海水淡化发展概况和各种淡化方法及工作原理、工艺流程,并对各种淡化方法的优缺点和适用范围进行了评述,对海水淡化的方法进行了分析比较,指出了海水淡化今后发展的趋势和方向。
我国水资源现状
我国是一个水资源严重短缺的国家,人均水资源占有量为2840m3,只有世界平均水平的1/4。
因此我国是一个严重缺水的国家。
同时,我国的淡水资源时空分布极不均匀,并且水体污染加剧了我国可利用淡水资源的匮乏程度。
在资源性缺水的同时,我国经济增长快,人口数量大,城市化水平不断提高,使得水资源缺口越来越大,这已经成为阻碍我国社会可持续发展的瓶颈。
目前水荒覆盖面几乎遍及全国。
尤其是北方地区缺水问题相当严重,水荒已成为困扰工业企业生产和发展的一个重要问题。
而沿海地区有1.8万多km长的海岸线,充分发挥这些地区濒临海洋的优势,走海水淡化之路是解决缺水问题的一条重要途径。
解决城市水资源可持续利用的战略原则是坚持“开源与节流并重,节流优先、治污为本、科学开源、综合利用”,海水淡化是解决沿海地区淡水紧缺的有效途径。
我国海水淡化发展概况我国的海水淡化技术研究始于1958年,起步技术为电渗析,1965年开始反渗透技术的研究;1975年开始研究大中型蒸馏技术;1981年在西沙的永兴岛建成200t/d的电渗析海水淡化装置;1986年建成6000t/d的电厂多级闪蒸海水淡化装置;1994年大连长海县1000t/d海水反渗透淡化工程投产;1997年天津大港电厂调试成功1200t/d多级闪蒸海水淡化装置;1997年浙江嵊山500t/d反渗透海水淡化装置投入运行;20
00年10月,山东长岛县1000t/d反渗透海水淡化示范工程建成投产;2000年底,沧州化学工业公司1.8万t/d高浓度苦咸水淡化工程投产;2001年华能威海电厂反渗透海水淡化装置投产;2002年天津海滋食品有限公司从美国引进多级闪蒸海水淡化装置投产。
海水淡化的方法简述
海水淡化是指从海水中获取淡水的技术和过程,通过脱除海水中的大部分盐类,使处理后的海水达到生活和生产用水标准的水处理技术。
最初是航海的兴起推动了海水淡化技术的发展,至今淡化方法已出现了数十种,技术种类虽然很多,但达到商业规模的主要有反渗透法和蒸馏法,也就是常说的“膜法”和“热法”,蒸馏淡化技术又分成多级闪蒸、多效蒸馏和压汽蒸馏三种。
反渗透法是海水淡化技术中近20年来发展最快的,无论是大型、中型或小型项目都适用,除海湾国家外,反渗透技术是其它地区大、中型海水淡化项目的首选。
多级闪蒸,目前在世界海水淡化总产量中仍占第一位,技术成熟、安全性高、运行弹性大,适合大型或超大型项目,主要安装在海湾国家。
多效蒸馏根据操作温度的高低,顶温在65-70℃是低温多效蒸馏,简称低温多效,是目前具有竞争力的热法海水淡化技术。
压汽蒸馏,是指利用电或蒸汽对二次蒸汽进行绝热压缩后重新利用,能耗较低,但是规模一般不大,多为日产千吨级。
3.1 蒸馏法
蒸馏法又称蒸发法,是最早采用的淡化技术。
早期主要用于少量蒸馏水的生产和制糖工业的料液浓缩,近代工业逐渐用于电厂和大型工业锅炉供水。
蒸馏法与膜法不同,一经蒸发所得的水就是蒸馏水,水质较高,产品水的含盐量(总固溶物)可以降到5ppm以下。
另一方面,蒸馏法所能处理的原料水比其它方法广泛,原水含盐量从几百毫克/升到几万毫克/升都可适应。
另外可以利用电厂的余热,因此蒸馏法的应用场合较广。
蒸馏法海水淡化的装置类型较多,主要的有:多级闪蒸海水淡化、多效蒸发海水淡化和压汽蒸馏海水淡化。
以下对各种方法进行简介:。