教育歧视

摘要： “重学轻术”等轻视体力劳动者的社会观念由来已久。职业歧视、教育歧视、学历歧视几乎体现在社会生活的方方面面。一些人害怕在学历竞争、就业竞争、社会竞争中处于不利位置,骨子里对进入底层职业(岗位)有一种恐惧感和排斥感,不愿意自己或孩子从事体力劳动或一线岗位工作。不容讳言,职业教育处于“鄙视链”的底端。

摘要： 因材施教是每一个教育者,特别是教师,都应该遵循的教育基本原则,但"因材"不当就会造成"施教"有误,导致教育歧视现象。因材与施教之间不是简单的线性关系,其间不可缺少的是人本主义理解与尊重的关怀,这是因材与施教之间的桥梁。对"材"的尊重与理解,是因材而施教的关窍所在。

摘要： 因材施教是每一个教育者,特别是教师,都应该遵循的教育基本原则,但"因材"不当就会造成"施教"有误,导致教育歧视现象.因材与施教之间不是简单的线性关系,其间不可缺少的是人本主义理解与尊重的关怀,这是因材与施教之间的桥梁.对"材"的尊重与理解,是因材而施教的关窍所在.

摘要： 教育的核心本质是教人向善,但是教育歧视现象的存在与教育的本质背道而驰.本文将对教育歧视类型进行分析,研究教育歧视的危害,重点探究教育歧视的防范应对措施.

摘要： 长期以来,城乡劳动力工资差异问题一直备受关注,个体特征差异和户籍歧视被认为是这一问题的两大成因,但研究者往往忽略了城乡教育质量差异对工资差异的影响.基于2012和2013年中国综合社会调查数据,笔者对城乡劳动力工资差异问题进一步研究发现:(1)城乡间存在教育歧视,并且这种歧视也是造成城乡劳动力工资差异的原因之一,其造成的工资差异占城乡劳动力总工资差异的比重为2.61％;(2)与2006年相比,无论是教育歧视还是户籍歧视,对城乡劳动力工资差异的影响都呈现弱化趋势,2013年劳动力市场上城乡劳动力之间的工资差异96.41％都可以由两群体个体特征的差异来解释,歧视的影响程度已经势微;(3)从两种歧视的对比来看,教育歧视取代户籍歧视成为造成城乡劳动力工资差异的主要歧视形式.

摘要： 教育是一种向善的活动,但是在学校场域中,教育歧视却还存在并以一种另类的姿态存在,拒绝承认学生的个体差异,不尊重学生的人格,压制学生的人性,与教育的向善性背道而驰.教育歧视是应试教育的恶化、教师权威的异化以及阶层地位固化等多方面交互影响的产物.基于教育歧视产生的原因,从标签理论、不平等、冲突等几个方面分析教育歧视带来的危害,并提出相应的防范措施.

摘要： 中国的教育方式一直注重基础教育,而忽视了职业教育.中专职业教育能够赚社会发展培养更多专业性的人才,本来是中国教育发展的一件好事.随着近几年中专教育的发展现状,在实际的中职学校中,越来越多的学生对于专业性学习开始敷衍,厌学行为在中职学校愈演愈烈,随之引发了教师的厌教行为.本文就来探讨新形势下职业中专教育教学面临的难题解决中职教育难题的对策.

摘要： 作为教师．我们经常会看到在一些班级中。会有一些学生或坐在墙角，或单独坐一张桌。问这是为什么，学生要么回答“他傻”．要么回答“他学习不好”。

摘要： 中国目前正处在深化发展,谋划发展的关键时期.随着经济社会的快速发展,在急功近利的社会环境下,校园文化也在潜移默化中被社会的大背景所污染.近年来,校园冷暴力事件层出不穷,从"绿领巾""红校服"到给差生"智商测试".这一系列事件使教育变得有色化,不仅对学生的心理造成伤害,不利于学生的全面发展,也给校园文化造成了污染,违背了教育公平的基本要求.本文从教育歧视的表现、危害、原因和对策等几方面来探讨,旨在引起人们的重视.

摘要： 教育歧视给学生传递的是消极的暗示甚至明示,是负性的、否定性的情感,在教育领域存在着言语歧视、动作歧视、观念歧视、漠视歧视等类型.教育是引导性的活动,而教育歧视通过拒绝承认学生的个性差异、不尊重学生人格、压制学生人性等方式背离了教育的本质属性.其结果就是引发学生的心理危机、造成教育资源享用的不平等、引发新的歧视、导致校园暴力事件等.从教育价值取向、教师职业素养、教师教育行为等三方面反思教育歧视行为,有助于教育过程中消除教育歧视现象.

摘要： 本公开涉及一种抵抗联邦学习中歧视传播的节点模型的更新方法，上述方法包括：获取数据节点对应的节点模型；计算数据节点的训练数据对应的类别特征分布均值和数量比率，根据节点模型、类别特征分布均值和数量比率，计算分布加权聚合模型；根据节点模型和分布加权聚合模型计算数据节点对应的正则化项；计算数据节点对应的类别特征分布方差，根据类别特征分布均值和类别特征分布方差，使用跨域特征生成器计算数据节点所需的特征分布层面对应的类别均衡补充项；根据分布加权聚合模型、正则化项和类别均衡补充项更新节点模型。采用上述技术手段，解决现有技术中，缺少解决联邦学习中歧视传播的方案的问题。

摘要： 一种改善离子迁移谱中BN门歧视效应的离子门控制方法，包括：在第一预设时间间隔内，在第一组电极上施加第一电压，在第二组电极上施加第二电压；其中第二电压高于第一电压且两者的电压差为刚好使离子全部不能通过的临界关门电压差；在第二预设时间间隔内，在第一组电极与第二组电极上施加相同大小的电压，使离子能正常通过离子门；在第三预设时间间隔内，在第一组电极上施加第三电压，在第二组电极上施加第四电压；其中第三电压高于第一电压，第四电压高于第三电压且两者的电压差为刚好使离子全部不能通过的临界关门电压差。通过控制BN门的两组电极的电压在三态下随时间做周期性变化，实现了减轻离子门歧视性的同时提高了离子迁移谱仪的分辨率。

摘要： 本发明涉及一种低歧视离子门及控制方法，该装置由依次设置在离子迁移管内的离子源和法拉第盘之间的三个平行、同轴、间隔、绝缘的栅网1、栅网2和栅网3组成。栅网1和离子源之间的区域为反应区，栅网3与法拉第盘之间的区域为迁移区。通过周期性控制该离子门中三个栅网之间的电场，实现不同迁移率离子的低歧视注入。每个周期有三种状态：第一状态时，离子源，栅网1、栅网2和栅网3和法拉第盘上的电势依次降低；调至第二状态，栅网1和栅网2之间的电场方向与反应区及迁移区的电场方向相反，将该离子门调至第三状态，第三状态维持一段时间后，再次切换到第一状态，开始下一周期。这种离子门和控制方法，可以实现不同迁移率离子的低歧视注入。

摘要： 本发明涉及离子迁移谱仪器中离子迁移管的重要组件离子门，具体地说是一种实现迁移率K不同的离子均一、无歧视地通过的离子门装置及控制方法。其充分利用电场对离子空间分布和时域运动特性的影响，通过在离子迁移管内部离子迁移方向上依次设置能够透过离子的第一栅网、第二栅网和第三栅网，形成连接离子迁移管电离区和迁移区的独立离子门区；通过控制各个栅网电极上的电压随时间做周期性时序变化，一方面实现离子在离子门内的富集，另一方面消除不同离子透过离子门所需时间的差异，有利于IMS分辨能力和灵敏度的同时提高。

摘要： 克服歧视与偏见的人工智能教育反省机器人，包括：数据生成补充步骤；模型重新训练步骤；模型预测步骤。上述方法、系统和机器人，基于大数据和人工智能模型通过生成更多地数据来弥补不同类型用户的数据失衡问题，从而可以避免因数据失衡引起的人工智能偏见、歧视等弊端；同时通过多个人工智能模型来对用户数据进行预测，相互比照，来更早地发现问题，并由人工复核，从而可以更快更早地发现人工智能应用中存在的问题，并能及早进行改正和补救；这两个方面使得人工智能能够在数据和算法模型两个层面进行反省，在人工智能应用的很多领域都意义重大，例如应用于教育领域时能够极大减少甚至避免人工智能因为歧视、偏见等导致的教学事故和负面作用。

摘要： 本发明公开了一种基于可解释模型的文本歧视性样本检测生成系统与方法，该方法分三步对文本分类集中包含潜在的歧视性的种子样本进行定位，并检测和生成大量生成歧视性样本：首先通过知识图谱构建给定敏感特征集中所有敏感特征的对应词库和扰动词库；其次，从文本数据集中随机选择一部分样本通过可解释模型得到其Top‑k的重要特征，通过匹配敏感词库选择种子样本；最后通过遗传算法从种子样本中检测出歧视性样本，并生成大量的歧视性样本来重新训练模型，消除模型的歧视性。

摘要： 本公开涉及一种抵抗联邦学习中歧视传播的节点模型的更新方法，上述方法包括：获取数据节点对应的节点模型；计算数据节点的训练数据对应的类别特征分布均值和数量比率，根据节点模型、类别特征分布均值和数量比率，计算分布加权聚合模型；根据节点模型和分布加权聚合模型计算数据节点对应的正则化项；计算数据节点对应的类别特征分布方差，根据类别特征分布均值和类别特征分布方差，使用跨域特征生成器计算数据节点所需的特征分布层面对应的类别均衡补充项；根据分布加权聚合模型、正则化项和类别均衡补充项更新节点模型。采用上述技术手段，解决现有技术中，缺少解决联邦学习中歧视传播的方案的问题。

摘要： 本发明公开了一种基于个体实例对的深度学习模型去偏方法，通过定义深度学习模型偏见，选择原始数据集，进行数据预处理，生成个体歧视实例对，定义偏见指标函数，构建深度学习鲁棒性模型，将个体歧视实例对输入深度学习鲁棒性模型进行微调训练。本发明方法通过一种新的个体实例对生成的数据增强的方法解决了深度学习模型的公平性问题。本发明定义了一种新的偏见指标函数克服了现有评价指标对不同数据集具有功能不通用问题的缺陷，即单独使用某一偏见指标针对多个不同数据集的衡量结果可能不具有评判性。本发明提出了一种新的将对抗训练融入到微调训练中的方式，可以通过微小的再训练量达到较好的去偏效果。

摘要： 本发明涉及一种无歧视的蛋白质热稳定性分析方法用于筛选与配基分子有相互作用的靶蛋白。取蛋白质样品，分别加入和不加入配基分子进行孵育后，进行加热，分离上清液进行酶解和定量蛋白质组学分析，计算配基组和空白组的蛋白质定量结果的差异筛选出配基靶蛋白。本发明只在绝大多数蛋白质的热稳定性有较大变化的温度点进行实验，省去了对配基分子靶蛋白鉴定没有意义的温度点，直接计算配基组和空白组的蛋白质的差异而不去拟合曲线计算ΔTm，更加直观地反映出靶蛋白在加入配基组质和空白组的蛋白质热稳定性的不同，也可以避免很多具有不规则熔化曲线的靶蛋白因无法计算ΔTm而被遗漏，适用于所有对热有响应的蛋白质，提高了靶蛋白鉴定的覆盖度。

摘要： 本申请实施例提供一种歧视性样本生成方法和电子设备，涉及人工智能领域，该方法能够基于样本的梯度进行有指导性的扰动处理以生成多个歧视性样本，无需依赖第三方算法，性能高，歧视性样本生成效率高。具体方案为：根据样本的属性集合中的第一属性判断样本是否是歧视性样本；当样本不是歧视性样本，且未达到预设的扰动门限值，根据样本的梯度对样本进行第一扰动处理，得到扰动后的样本；当扰动后的样本不是歧视性样本，则对扰动后的样本重复进行上述第一扰动处理，直至扰动后的样本为歧视性样本或者第一扰动处理的次数达到预设的扰动门限值；当扰动后的样本是歧视性样本，根据扰动后的样本生成多个歧视性样本。本申请实施例用于生成歧视性样本。