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什么是OLC（CPU过载控制）? 为什么需要OLC？ - 华为

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OLC

什么是OLC（CPU过载控制）？

CPU过载控制OLC（Overload Control）是一种CPU过载调控机制。当CPU过载时，OLC能够对受监控协议报文和任务进行调控，通过不同优先级业务的合理规划和限制报文通过等方式，降低对CPU资源的消耗，并确保设备不会因为某种受监控协议或任务冲击CPU导致的CPU过载而影响对其他业务的正常处理。

为什么需要OLC？

OLC应用场景是怎样的？

OLC是如何工作的？

收起

为什么需要OLC？

由于现网组网的复杂性，上送CPU的业务量过大或发生非法业务恶意冲击CPU等问题，都可能会导致CPU过载。CPU过载会造成设备性能下降和业务处理异常等问题。

OLC采用多级漏桶算法，通过令牌桶和多级漏桶的方式对上送CPU处理的受监控协议报文和任务进行调控，能够解决如下问题：

避免CPU资源被长时间过度消耗，保证设备资源的可用性。

避免设备受到非法业务的恶意攻击，保证设备的安全性。

避免某种业务冲击影响对其他业务的正常处理，保证业务处理的公平性。

OLC应用场景是怎样的？

使能OLC功能后，设备在CPU过载时能够及时对受监控协议和任务进行调控。用户还可以选择使能指定受监控协议或任务的OLC功能。同时，还可以使能OLC告警功能，当CPU占用率达到OLC启动门限阈值或低于OLC恢复门限阈值时发出告警。

让我们看个例子。如下图所示，位于不同网段的用户通过Switch接入Internet。由于接入了大量用户，Switch的CPU会处理大量的协议报文和任务。其中，用户发现Switch经常收到大量的ARP Request、ARP Reply和ARP Miss协议报文，并经常处理ARP广播任务，常因此导致CPU占用率大幅升高，造成业务处理异常。用户希望设备能够在CPU占用率超过一定阈值时发出告警并对以上协议报文和任务进行调控，使得CPU负载时不会因为以上协议和任务的冲击而影响其他业务的正常处理，同时希望能够降低CPU的占用率，使其维持在一个稳定水平。

此时，用户可以按照如下思路在Switch上进行配置：

使能OLC功能。

使能ARP Request、ARP Reply和ARP Miss协议报文的OLC功能.

使能ARP广播任务的OLC功能。

使能OLC告警功能。

设置OLC启动门限阈值。

配置OLC示例组网图

OLC是如何工作的？

OLC采用多级漏桶算法实现对受监控协议报文和任务的调控，其中令牌桶决定其是否允许通过，多级漏桶则决定其通过的速率，通过后的报文才能被上送到CPU。

OLC和CPU占用率相关联，当CPU占用率达到OLC启动门限阈值时，OLC功能启动。

令牌桶

令牌桶用于存放令牌，可存放的令牌总数相当于CPU占用率100%时的报文处理能力。当报文进入漏桶时，必须获得一个令牌才允许通过。令牌桶令牌数的恢复周期为1秒，系统每秒为令牌桶分配一定的令牌数，OLC根据CPU占用率变化自动调整给令牌桶分配的令牌数以控制报文通过的数量。当CPU占用率超过一定阈值后，系统会减少分配的令牌数。当令牌桶的令牌用完之后，进入漏桶的报文将申请不到令牌，则无法被上送到CPU，从而减少CPU的负荷。

多级漏桶

漏桶相当于一个计数器，每当报文进入漏桶时，首先向令牌桶申请令牌，令牌申请成功后，漏桶计数值加1，该计数值累计达到设定的阈值时，后续到达的报文可能会被丢弃。报文通过后，漏桶计数值减1，该数值按照一定的漏出速率减少，漏桶据此控制报文按照一定的速率通过。

OLC采用的多级漏桶包括顶级漏桶、中间漏桶和底层漏桶，由顶级漏桶对整个系统的漏桶进行控制。中间漏桶分为任务中间漏桶和协议中间漏桶，不同受监控协议和任务关联不同的底层漏桶。OLC根据不同业务的优先级，给各个漏桶赋予了不同的权重值，并按照权重值给各漏桶分配资源（可申请的令牌数），保证了不同业务之间的公平性。

多级漏桶基本原理如下图所示。顶级漏桶相当于CPU占用率100%时的处理能力，当CPU占用率达到OLC启动门限阈值时OLC才能启动调控。各受监控协议和任务上送CPU前，分别进入对应的底层漏桶，逐级向上向令牌桶申请令牌，令牌申请成功后才被允许通过。同时，多级漏桶通过调整漏出速率控制报文通过的速率。

多级漏桶基本原理

多级漏桶的控制参数

漏出速率（a）：该参数数值与系统每秒为令牌桶分配的令牌数相同，表示每秒处理的报文数量。

顶级漏桶容量（N）：该参数默认值相当于CPU占用率100%时的报文处理能力。

CPU一级门限阈值（T1）：该参数默认值为95%，表示CPU占用率为95%。当CPU占用率达到该门限阈值时，开始调低漏出速率。

CPU二级门限阈值（T2）：该参数默认值为98%，表示CPU占用率为98%。当CPU占用率达到该门限阈值时，加倍调低漏出速率。

OLC启动门限阈值（T3）：该参数与CPU一级门限阈值相同。当CPU占用率达到OLC启动门限阈值时，启动OLC启动门限定时器（10秒），在该定时器超时前，如果CPU占用率没有低于OLC启动门限阈值，启动OLC功能。

OLC恢复门限阈值（T4）：该参数默认值为75%，表示CPU占用率为75%，该数值等于CPU一级门限阈值减去20%。当CPU占用率低于OLC恢复门限阈值时，启动OLC恢复门限定时器（20秒），在该定时器超时前，如果CPU不再次达到OLC启动门限阈值，则停止OLC功能。

调整因子（S）：该参数用于设置漏出速率的调整速度，调整因子越小，调整速度越快，调整因子越大，调整速度越慢。调整因子过小可以让漏出速率能够根据业务变化得到快速调整，但是可能会导致漏出速率出现反复抖动。

多级漏桶的权重水位 OLC按照权重值给各漏桶分配资源，各漏桶被分配的资源决定了其权重水位，即各漏桶可申请的令牌数。如下图所示（仅为示例），顶级漏桶的初始权重水位相当于CPU占用率95%时可申请的令牌数，随后由顶级漏桶按权重值逐级向下分配给所有子漏桶，每一层级所有漏桶的权重水位之和相同。

多级漏桶权重水位分配

多级漏桶水位更新

漏桶的水位是指该漏桶需要申请令牌的报文数量，各级漏桶的水位根据令牌申请情况和权重水位进行更新，具体流程如下：

受监控协议报文或任务进入底层漏桶后，需要申请令牌，漏桶的水位增长，同时上级漏桶即中间漏桶和顶级漏桶的水位也增长同样的水位。

底层漏桶判断自身当前水位是否超过权重水位，如果没有超过，申请令牌成功，允许报文通过；如果底层漏桶水位超过权重水位，则向上级漏桶申请资源，如果上级漏桶没有超过权重水位，申请令牌成功，允许报文通过。

报文通过后，底层漏桶减少的水位，在上级漏桶减少同样的水位。

多级漏桶债务分摊如果顶级漏桶的水位超过了权重水位，表明整个系统产生了负债。系统需要每秒对漏桶水位进行刷新，计算各级漏桶的债务，没有产生负债的漏桶可以共享出空闲资源，对产生债务的漏桶的债务资源进行分摊。

空闲协议漏桶只能分摊负债协议漏桶的负债资源，空闲任务漏桶只能分摊负债任务漏桶的负债资源。

如下图所示（仅为示例），顶级漏桶的当前水位超过了权重水位，系统产生负债，具体债务分摊流程如下：

计算负债资源和空闲资源：负债漏桶和空闲漏桶分别计算当前水位和权重水位的差值得出负债资源和空闲资源。

自顶向下，逐级分摊：各负债漏桶按照权重比例，分摊其他空闲漏桶的空闲资源。

丢包或延迟处理：如果负债漏桶仍有负债资源，对于协议报文进行丢包处理，对于任务进行延迟处理。

多级漏桶债务分摊

漏桶水位阈值设置为防止某种受监控协议或任务漏桶独占顶级漏桶的资源，出现资源分配不公平，在顶级漏桶产生负债时，根据每一层级漏桶的空闲资源和负债资源情况，对负债较大的漏桶计算漏桶水位阈值。在设置漏桶水位阈值后，该漏桶申请令牌时，如果当前水位大于漏桶权重水位且大于漏桶水位阈值，则不允许向上级漏桶申请资源。

参考资源

1OLC配置（S300, S500, S2700, S5700, S6700系列以太网交换机）

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基因组装的概念/算法(OLC,K-mer)详解 - 知乎

基因组装的概念/算法(OLC,K-mer)详解 - 知乎首发于高通量测序切换模式写文章登录/注册基因组装的概念/算法(OLC,K-mer)详解Gremmie热爱计算机，专业生信，最大的乐趣是分享知识，从不写注水文本篇文章主要讲了组装和对比中的组装，从头测序和重测序中的从头测序。介绍了从头组装的算法。文中的所有的课件均来自南京医科大学邵娇芳老师，笔记为个人整理靶向DNA序列捕获技术新趋势A rapid CRISPR/Cas9-mediated, amplification-free target enrichment method for native-strand sequencing*image.pngimage.png基因组测序文库的比较双端测序优于单端测序长读段优于短读段image.png基因组测序数据分析总策略image.png无论有没有参考序列，都是可以作组装的如果要做比对的话，反而是要有参考序列的回顾组装和比对的区别组装（Assembly）和比对（Alignment）是生物信息学中两个不同的概念，它们分别用于处理和分析测序数据的不同任务。 1. 组装（Assembly）：image.png定义：组装是将测序数据中的短读段（碱基序列）汇总成更长的连续序列（通常是染色体或基因组的片段）的过程。目标是重建原始DNA序列的结构，特别是在没有事先知识的情况下。组装可用于研究未知物种的基因组、研究单细胞测序数据、汇总大规模测序数据等任务。 image.png方法：组装通常涉及到将读段比对到彼此，寻找它们之间的重叠，然后将它们连接成较长的连续序列。常见的组装工具包括SPAdes、Velvet、SOAPdenovo等。从头组装概念性步骤image.png如果手里只有纯粹的三代测序数据，只能做重叠群contigimage.pngimage.png从头测序数据分析的挑战image.png组装中gap的来源基因组中经常会出现一些重复序列，这里的解决办法是，我们的测序读长如果大于300bp（长于重复序列的长度，就可以解决这样的问题），短读段无法克服，三代测序的长读段可以克服。image.png散在重复image.png串联重复image.pngimage.png人类基因组上的重复序列的长度与不同的疾病有关，上图左右两种疾病拥有不同的重复序列长度特征。从头组装的两大算法image.png重叠-连接-一致性方法（OLC）重叠-连接-一致性方法（Overlap-Layout-Consensus，OLC）是一种从头组装（de novo assembly）测序数据的常见算法。它用于将大量短读段组装成更长的连续序列（通常是基因组或染色体）。下面是OLC算法的详细解释：检测任意两个读段是否有重叠（Calculate all overlaps）：在这一步，算法会比较所有输入的读段之间，以确定它们是否存在重叠区域。这通常涉及计算两个读段之间的相似性或匹配度，以确定它们的重叠部分。重叠的部分表示两个读段在某些位置上有相同或高度相似的碱基序列。检测重叠可以通过不同的方法和算法来实现，如根据碱基匹配、k-mer匹配等。建立连接，即找到哈密顿路径（Cluster based on overlap）：一旦重叠被检测到，算法会将有重叠的读段聚类在一起，形成一个图（图的节点表示读段，边表示重叠关系）。这一步旨在识别相关的读段集合，以便在后续步骤中将它们组装成更长的连续序列。在聚类的过程中，通常会寻找哈密顿路径，即一条通过所有节点且不重复的路径。这个路径表示了可能的组装顺序。对所有重叠片段做多序列比对，基于多序列比对结果创建一致性序列（Do a multiple sequence alignment）：一旦聚类形成，算法会对每个聚类中的读段进行多序列比对。多序列比对旨在找到多个读段之间的共同部分，并将它们对齐到同一坐标系中。基于多序列比对的结果，算法将创建一致性序列，这个序列尽可能包含了所有读段的信息。一致性序列通常代表了从头组装过程的最终结果，可以视为基因组的一部分。 OLC算法通过检测读段之间的重叠，然后通过哈密顿路径构建连接，最后进行多序列比对和一致性序列构建，以实现从头组装测序数据的目标。这种方法在第三代测序技术（如PacBio和ONT）中得到广泛应用，因为这些技术产生的读段长度较长，更容易形成重叠，从而更适合OLC方法。image.png方法缺点：尚无有效的哈密顿路径算法重叠区的寻找对k-mer大小、最短重叠长度、重叠区最小相似度等参数的设置敏感OLC方法代表性软件image.png（最短重叠长度可能会影响组装效果）image.pngimage.pngRunCAk-mer图法把分割出来的k-mer子串再去分割一下。k-mer图法（k-mer graph）是一种用于处理测序数据和进行基因组组装的常见算法。在k-mer图法中，主要使用了de Bruijn图（de Bruijn graph）的思想，它通常用于从短读段数据中重建长连续序列（如基因组或转录本）。以下是关于k-mer图法和de Bruijn图的详细解释：k-mer的定义： k-mer是指将每个输入读段（通常是测序数据）分成等长的子串，每个子串的长度为k个碱基（k通常是一个正整数，例如k=21或k=31）。这些子串称为k-mer。构建k-mer图：一旦从每个读段中提取了k-mer，就可以构建一个k-mer图。在这个图中，每个k-mer表示为图的节点，而k-mer之间的关系（重叠关系）表示为图的边。如果两个k-mer在前k-1个碱基中完全匹配，它们之间将有一条边相连。例如，如果有两个k-mer，"ATCGT"和"TCGTA"，它们在前4个碱基中完全匹配，那么它们之间将有一条边相连，构成了一个图。图的遍历和组装：构建k-mer图后，可以使用不同的图遍历算法（如深度优先搜索或广度优先搜索）来遍历图，寻找包含所有k-mer的路径。这些路径代表了原始DNA序列的可能组装。在遍历的过程中，可以使用不同的启发式方法和算法来解决图中的分叉、环路等问题，以确定最终的组装结果。应用： k-mer图法通常用于短读段的基因组组装，特别是在第二代测序技术（如Illumina）产生的短读段数据的组装中，具有高效的性能。此外，k-mer图也可用于测序数据的质量控制、变异检测、基因表达分析等生物信息学任务中。当涉及到k-mer图法时，图示可以帮助理解。以下是一个简化的示意图，用于说明k-mer图的构建过程：假设有以下两个读段：Read 1: ACGTGGTAC

Read 2: CGTACCGTA现在，我们将k设置为3，即k-mer的长度为3。那么我们可以从这两个读段中提取3-mer（3个碱基的子串），如下所示：Read 1 3-mers: ACG, CGT, GTG, TGG, GGT, GTA, TAC

Read 2 3-mers: CGT, GTA, TAC, ACC, CCG, CGT, GTA接下来，我们构建一个k-mer图，其中每个3-mer表示为图的节点，而3-mer之间的重叠关系表示为图的边。下面是一个简化的k-mer图，其中节点用3-mer表示，边表示重叠关系：ACG <---> CGT <---> GTA

| | |

GTG ACC TAC

| | |

TGG <---> CCG <---> CGT

| | |

GGT GTA在这个示意图中，每个3-mer表示为一个节点，3-mer之间的相似性决定了边的连接。例如，3-mer "CGT" 在多个读段中出现，因此它与多个其他3-mer 相连接。接下来，通过图遍历算法，我们可以寻找包含所有节点（3-mer）的路径。这些路径代表了可能的组装结果，以确定原始DNA序列的连续性结构。[ ] 自己实现一遍k-mer算法image.pngimage.png找找看有没有哪个节点是可信的。contig的组装是找有没有欧拉回路。image.pngimage.png组装建图的时候还要注意要构建有向图。image.pngimage.pngimage.pngimage.pngimage.png简化过后的图：image.png删除骨刺（remove spurs）：image.png删除气泡：image.pngde bruijn graph 方法特点image.pngde bruijn graph方法代表性软件image.png三代测序组装算法和工具（含有canu）Long road to long-read assembly - Nature Methodsimage.png[x] 去/public/workspace/shaojf/Course/NGS中下载gs.html文件GS.htmlimage.png构建一个最好的Overlap图，在canu这个工具中，要不断地去找读段之间的重叠性，是基于OLC算法的。image.png定读段与读段的重叠的部分，给它加边image.pngde Bruijn图在三代测序组装的应用image.pngwtdbg2的横空出世（将de Bruijn graph引入三代测序组装领域）image.png优点：速度很快。image.pngT2T项目采用的组装流程Verkkoimage.pngTelomere-to-telomere assembly of diploid chromosomes with Verkko - Nature Biotechnology 组装结果的评价：image.pngN50的计算过程image.pngContig按照从大到小排序依次累加，直至总和为基因组大小（或者contig总和）的一半最后添加的contig的大小即为N50大小这里长的contig甚至能代表一半的DNA分子长度了（越长越好）N50长度是用于描述序列组装或测序数据的一个重要指标，它表示在将序列长度按升序排列后，长度分布的中位数。具体计算N50的步骤如下：将序列长度按升序排列：首先，将您的序列（通常是一组基因组装的序列或读段的长度）按照从短到长的顺序进行排序。计算总碱基数：将所有序列的长度相加，得到总碱基数。找到N50位置：N50的位置是在已排序的长度列表中，将总碱基数的一半划分到前面的序列长度之后。这意味着，如果N50为x，那么在已排序的序列长度列表中，前面的长度之和将等于总碱基数的一半。 N50长度：N50长度是在列表中位于N50位置的序列的长度。举个例子，假设您有以下一组序列长度：300, 500, 200, 700, 400, 600首先，按升序排列：200, 300, 400, 500, 600, 700然后计算总碱基数：200 + 300 + 400 + 500 + 600 + 700 = 2700接下来，找到N50位置。总碱基数的一半是 2700 / 2 = 1350。在排序后的列表中，前面的长度之和是200 + 300 + 400 + 500 = 1400，超过了一半。因此，N50的长度是500。N50的意义：N50长度是一个衡量序列数据质量和组装的有用指标，具有以下意义：反映主要序列长度的分布：N50可以告诉您在序列数据中的哪些长度是主要的，有助于理解测序数据的分布特点。用于比较不同组装的质量：在基因组组装中，不同组装的N50值可以用于比较组装质量。更高的N50值通常表示更好的组装。确定数据集的有效性：N50可以帮助您判断测序数据集的有效性和一致性，以确定数据是否适合您的研究目的。 N50是一个重要的统计指标，用于描述序列数据集的长度分布，特别在基因组组装和测序数据质量评估中经常使用。image.pngN50 VS NG50因为没有办法知道基因组的大小，所以我们只能用contig来算image.pngimage.pngDNA Genetic Testing For Ancestry & Traits - 23andMe International 纯2代从头测序image.pngimage.png2+3代从头测序image.png纯3代从头测序image.png组装结果注释image.pngRepeatMasker工具从头测序的应用Telomere-to-telomere assembly of a complete human X chromosome - Natureimage.pngimage.png2. 比对（Alignment）：定义：比对是将测序数据的读段与一个已知的参考序列（如参考基因组）进行匹配的过程。目标是确定每个读段在参考序列上的位置，以便后续分析，如变异检测、基因表达分析等。方法：比对通常涉及使用比对工具，如BWA、Bowtie、STAR等，将测序数据中的读段与参考序列比对，生成一个关联读段和其在参考序列上位置的映射。这个映射可以用于进一步的分析。总结：组装和比对是两个不同的生物信息学任务。组装用于将短读段汇总成更长的连续序列，通常用于研究未知物种的基因组或生成一个新的参考序列。比对则用于将读段与已知的参考序列进行匹配，以确定其在参考序列上的位置，通常用于分析已知参考的测序数据。这两个任务在测序数据分析中扮演着不同但关键的角色。人类参考基因组仍不完善Human genome issues - Genome Reference Consortiumimage.pngimage.png数据下载UCSC Genome Browser Downloads 人类基因组的单倍体型和补丁image.pngT2T联盟（Telomere-to-Telomere consortium）Telomere-to-TelomereGitHub - marbl/CHM13: The complete sequence of a human genomeimage.pngalphafold方法alphafold->给定一串蛋白质的序列，就可以给出蛋白质的结构，准确率还很高。AlphaFold Protein Structure Database 本文对于组装有详细的解释，至于重测序比对，我会另外解释。发布于 2023-10-01 15:49・IP 属地江苏基因DNA 测序赞同 13添加评论分享喜欢收藏申请转载文章被以下专栏收录高通

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正面碰撞波形评价（下）

2019-04-07 22:47:48· 来源：汽车碰撞安全仿真在线

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正面碰撞波形评价（上）01、基于加速度的等效二阶波形评价在目标车辆正面碰撞安全设计的早期阶段，由于缺乏相应的试验和数据，参考现有的星级车是CAE仿真分析的正面碰撞波形评价（上）

01、基于加速度的等效二阶波形评价

在目标车辆正面碰撞安全设计的早期阶段，由于缺乏相应的试验和数据，参考现有的星级车是CAE仿真分析的一个重要手段，如何有效利用星级车的数据是一个值得研究的问题。

在目标前期开发阶段，为了得到胸部得分目标值，希望车体能够吸收更多的能量，同时计算传递路径能够传递的截面力，得到一个比较合理的能量载荷分布方案至关重要。

等效双梯形波形EDTW根据变形区域能量守恒的原理，将碰撞加速度波形简化成可以转换成物理特征明显的两阶等效波形，安全性能较好车体的EDTW应避免出现“一高一低”现象，这里的“高”是第二台阶减速度偏高，而“低”是第一个台阶减速度偏低。

G1、G2目标设定

结构概念设计阶段

定义等效双梯形波的两个台阶的高度G1和G2之比为阶梯比i：

阶梯比表征了等效双梯形波两个台阶的接近程度，阶梯比越接近1，表示双梯形波越接近矩形波。

根据载荷路径设计主截面

02、基于VPI波形波形评价

什么是VPI

根据正面碰撞中假人与车辆的运动关系，根据受力平衡方程，将简化力学模型中质量块位移的二阶导数作为波形评价指数VPI。

约束耦合（restraint Coupling）即乘员通过约束系统被加载的相互作用阶段简化为近似的质量—弹簧系统模型描述。

简化力学模型涉及常数slack及spring（k）。

车辆脉冲指数是一种度量，可用来评估碰撞脉冲对受限乘员的相对严重程度。度量采用单自由度模型作为处理工具。

VPI计算模型

该模型由代表乘员的质量、弹簧和代表约束系统的松弛组成。约束刚度值和松弛度可由设计人员分配。输入是车体运动，输出是与乘员质量相关计算的Y加速度脉冲。

通过求解质量的运动方程，将VPI定义为计算乘员质量加速度的最大值。

式中P（t）表达式为：

由于模型的输出取决于弹簧的特性和松弛量，因此建议为这些参数选择固定值，并且仅改变脉冲输入以计算不同碰撞脉冲的VPI。

质量为1Kg的推荐值为：k= 2500 n/m，s= 0.03m。

VPI曲线如下图所示：

VPI 方法验证

03、OLC波形评价方法

OLC（occupant load criterion乘员载荷准则）是一项评价车辆减速度的指标，它也是在给定某车辆减速度波形的条件下，通过假定乘员做单纯的前向运动而求得乘员平均减速度用于评价车辆减速度对乘员作用载荷大小。

通过设计约束系统中的自由行程以及约束行程来等效乘员速度时间曲线，以得到约束系统等效到乘员身上的加速度值g。

OLC 方法的数学模型描述

假设乘员处于无约束的自由行程，在自由行程中，假人一直保持初始速度直到相对于车身运动距离达到65mm（区域A1 的面积）。

在此之后进入约束行程，在此过程中假设乘员以恒定的减速度运动直到相对于车身运动235mm（区域A2 的面积），其中该恒定的减速度就是OLC 的值。

OLC的大小可以在车型开发早期介入约束系统的方式评估结构耐撞性的安全目标。

OLC 方法验证

OLC与胸部加速度的高相关性

OLC与胸部加速度的低相关性

参考文献

1、汽车碰撞安全

2、正面碰撞波形对乘员伤害值的影响

3、汽车正面碰撞组合拟合设计理论及安全性研究

4、有效加速度在车辆刚性正面碰撞性能开发中的应用研究

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邱意弘：如何评估线上学习效果

2021-09-21

3364

大规模的线上教学已经持续了半个学期了，学生的学习效果如何？有哪些适宜的方法能考查学生的线上学习效果呢？

评估可分为两大类，一是考试，在限定的时间、空间内回答一组试题，通常会有监考；另一类是表现型评估（也称真实性评估），通过让学生在一段时间内、不限空间地完成其未来职业领域中的某种（些）任务来评估学生表现，因而这种评估方式能更准确地评估学生的实际能力。

评估方法要依拟考查的学习目标来选择或设计，学习目标是学生在学习完一门课或一个单元后知道什么或会做什么，应是可观测、可衡量的行为或结果。依据布鲁姆学习目标分类法，学习目标可分为认知、动作技能、情意三大领域，在认知领域从低到高分为六个层次：记忆、理解、应用、分析、评价、创造；记忆、理解属于低阶认知目标，其它属于高阶认知目标[1]。（见图1）

下面介绍几种适宜评估线上学习效果的方法和策略：

一、线上考试

对应不同的认知层次，试题形式可参见表1。因受考试时间的限制，用于考查高层次认知目标的试题数量有限，而且试题往往是真实问题的简化。

表1：用于考查不同认知层次的试题形式

*选择题干扰项的设计不容易，好的干扰项可使猜中正确答案的概率小于随机概率。

为了保障在线考试的公平性（考试作弊难以完全避免），在线考试可采用题库抽题组卷、限时作答的方式。在线学习（辅助）管理平台系统（如Canvas，Blackboard, Moodle，超星尔雅等）一般都提供了在线考试功能，能实现题库抽题，选择题选项随机出现，客观题自动评分，限时作答等功能；问卷星中也能实现类似的在线考试功能。（如何在canvas中建立题库及抽题考试，参见https://v.sjtu.edu.cn/guide/showguide-366.html）

正常情况下有监考的高风险考试（考试成绩占最终成绩50%以上）不宜直接搬到线上，可采取增加测试次数，降低单次考试分值的做法。为减轻学生对在线考试的技术性问题的焦虑，可以提供模拟测试，让学生熟悉考试过程。如确需实施严格的在线监考，则可以考虑采取以下策略：“单摄像头+开启音频”监考或“远近双摄像头+开启音频”监考方案，可进一步辅以锁屏或屏幕录制等功能（投入的系统及设备成本较高），也可采用商业化的监考系统，如ProctorU，Proctortrack[6,7]。

二、表现型评估

（一）任务形式与策略

1　写作

写作任务可以是研究小论文、读书报告、案例分析报告、Wiki页面[2]，能有效地考查信息检索、分析、提取、判断、提出观点的能力，即高阶认知能力，以及书面表达能力。或者让学生应用课程所学的概念、理论解释生活中的现象，能有效考查学生对知识的理解和应用的能力。如果课程的学习目标包含团队合作能力，则写作任务也可以是团队任务。对写作作品的评价，宜用量规（参见表2）。评阅的主体可以是教师，也可以是其他学生。学生参与评阅，也是相互学习的过程。如果学生互评，每份作品宜被评阅3-5次，以保证评分的可靠性。在Canvas 上提交的写作作品，师生可以用Hypothesis 对文档进行协同批注（如何在Canvas 中使用Hypothesis，参见https://v.sjtu.edu.cn/guide/showguide-316.html；如何在Canvas 中使用量规评分，参见https://v.sjtu.edu.cn/guide/showguide-341.html）。

2　汇报展示

汇报任务可以是研究、仿真实验、案例分析、设计方案、项目等，要求学生做幻灯片或墙报，能有效考查高阶认知能力以及书面、口头表达能力。可以利用视频会议（如Zoom，腾讯会议等）让学生汇报展示，或者让学生自己录成视频上传。展示可以是个人任务，也可以是团队任务。汇报展示也宜采用量规评价，同时，也适合采用同伴互评，让学生在评价中相互学习。

3　线上讨论

教师在讨论区提出开放式问题，或要求学生将特定的课程知识与阅读主题相结合的问题[3]，要求学生讨论，既能考查高阶认知能力，又是形成学习共同体的好方法。鼓励学生深入参与讨论而不是点卯式的参与，有效策略包括：轮流指定学生发起和总结讨论，要求学生将所学概念、理论与个人经历联系起来[4]，以及用量规引导学生不仅仅是在讨论区出现，而且能深入地思考，以及激发他人思考。

（二）评分工具：量规

量规是一种评估工具，是表格式的评分细则，其作用是将主观评价客观化，将教师内心的评价标准外显化、一致化，以实现评价的公平、公开。表2为一个论文量规的示例[5]，表中第一列为观测指标，第一行为评分等级，其它单元格则是每个指标点不同等级的描述。最简单的量规仅需包括观测指标和评分等级。设计量规需要花费一定的时间，但使用量规能提高评分的效率。如果在布置表现型任务的同时也将量规发给学生，则可以引导学生有针对性的学习，更好地完成任务。

表2：文章和论文的评分量规

（卡内基·梅隆大学Jay Aronson开发，杨媛、邱意弘译）

参考文献：

1. 安德森等，学习、教学和评估的分类学：布鲁姆教育目标分类学修订版，华东师范大学出版社，2008.

2. https://wikiedu.org/teach-with-wikipedia/

3. Zingaro, D., Student Moderators in Asynchronous Online Discussion: A Question of Questions, Journal of Online Learning and Teaching, 8(3): 159-173, 2012.

4. Kearns, L.R., Student Assessment in Online Learning: Challenges and Effective Practices, Journal of Online Learning and Teaching, 8(3): 198-208, 2012.

5. https://cpb-us-w2.wpmucdn.com/blogs.cofc.edu/dist/c/602/files/2014/12/Research-Paper-Rubric-toe39r.pdf

6. https://www.proctoru.com/

7. https://www.proctortrack.com/

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