王琛琛 張 睿 吳天剛

(同濟(jì)大學(xué)物理科學(xué)與工程學(xué)院，上海 200092)

隨著科技的發(fā)展和時(shí)代的進(jìn)步，技術(shù)變革對(duì)人們的生產(chǎn)和生活方式都帶來(lái)了極大的改變，新興技術(shù)與教育的深度整合推動(dòng)著教育信息化的進(jìn)程不斷向前，越來(lái)越成為當(dāng)前的研究熱點(diǎn)。課堂作為教師開(kāi)展教育活動(dòng)的主要場(chǎng)所，課堂互動(dòng)情況極大地影響著課程的教學(xué)質(zhì)量，在整個(gè)課堂教學(xué)過(guò)程中起著舉足輕重的作用。傳統(tǒng)課堂互動(dòng)存在著多方面的局限，師生互動(dòng)主要形式為師生問(wèn)答式，形式單一，學(xué)生參與度低，學(xué)生答題之后不能將答題情況實(shí)時(shí)的反饋給教師，不利于教師及時(shí)的調(diào)整教學(xué)進(jìn)度以及教學(xué)內(nèi)容[1]；在學(xué)生人數(shù)不是很多時(shí)師生互動(dòng)的效果較好，隨著人數(shù)的增多，師生互動(dòng)的比率會(huì)急劇下降，教師無(wú)法了解到每一個(gè)學(xué)生的具體情況，從而使得教學(xué)效果大打折扣。

人工智能技術(shù)的發(fā)展為學(xué)習(xí)過(guò)程個(gè)性化起到了推動(dòng)作用，在智慧校園中，師生交互，生生交互過(guò)程形成了海量的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，如何有效地挖掘和使用教學(xué)數(shù)據(jù)，是智慧教學(xué)成功與否的關(guān)鍵。課堂應(yīng)答系統(tǒng)可以在教學(xué)過(guò)程中對(duì)于學(xué)生的階段性學(xué)習(xí)結(jié)果數(shù)據(jù)進(jìn)行常態(tài)化的收集以及分析，從而不斷優(yōu)化和改進(jìn)教學(xué)[2]。通過(guò)人工智能技術(shù)，教師可以及時(shí)了解學(xué)習(xí)者對(duì)具體知識(shí)點(diǎn)掌握的變化情況，幫助學(xué)習(xí)者及時(shí)調(diào)整學(xué)習(xí)步伐，從而不斷完善和優(yōu)化后續(xù)的教學(xué)設(shè)計(jì)以及教學(xué)過(guò)程；通過(guò)對(duì)每一個(gè)學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)過(guò)程中生成的測(cè)評(píng)數(shù)據(jù)進(jìn)行針對(duì)性分析，可以挖掘出更多的隱藏信息，幫助學(xué)習(xí)者構(gòu)建個(gè)性化學(xué)習(xí)路徑，為教師制定教學(xué)干預(yù)和決策提供參考[3]。

目前學(xué)習(xí)推薦算法多是基于學(xué)習(xí)者的個(gè)體行為，且推薦對(duì)象多是課程序列等粗粒度的內(nèi)容，難以真正滿(mǎn)足學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)需求；另外，由于學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)水平在學(xué)習(xí)過(guò)程中是動(dòng)態(tài)變化的，完整的學(xué)習(xí)路徑很難保證推薦的精準(zhǔn)度?；诖吮狙芯坎捎猛ㄟ^(guò)構(gòu)建大學(xué)物理的知識(shí)圖譜，結(jié)合對(duì)學(xué)習(xí)者測(cè)評(píng)數(shù)據(jù)的挖掘，動(dòng)態(tài)生成知識(shí)點(diǎn)推薦序列，以期為學(xué)生提供更加精準(zhǔn)、具體的推薦內(nèi)容。

1 研究背景

知識(shí)圖譜可以看成是一個(gè)由概念連接起來(lái)的有向圖，每個(gè)概念相當(dāng)于一個(gè)圖中的節(jié)點(diǎn)，節(jié)點(diǎn)和節(jié)點(diǎn)之間的有向邊表示概念之間的關(guān)聯(lián)[4]。這里有必要說(shuō)明知識(shí)圖譜和思維導(dǎo)圖之間的聯(lián)系，盡管它們都可以反映一門(mén)學(xué)科之中概念之間的聯(lián)系，知識(shí)圖譜中概念之間的聯(lián)系主要通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘形成，而思維導(dǎo)圖往往是建立在個(gè)人對(duì)相關(guān)知識(shí)的理解上。思維導(dǎo)圖中概念之間的聯(lián)系主要是定性的、主觀(guān)的，而知識(shí)圖譜中概念與概念之間的關(guān)聯(lián)是量化的，這主要體現(xiàn)在數(shù)據(jù)挖掘方法在知識(shí)圖譜構(gòu)建中呈現(xiàn)的知識(shí)抽取過(guò)程(實(shí)體抽取過(guò)程，關(guān)系抽取過(guò)程和屬性抽取過(guò)程)，都是通過(guò)特定算法來(lái)實(shí)現(xiàn)的。

在近年來(lái)的教學(xué)實(shí)踐中，思維導(dǎo)圖常常被用于了解學(xué)生對(duì)特定知識(shí)內(nèi)容的內(nèi)在結(jié)構(gòu)的理解，通過(guò)和專(zhuān)家的認(rèn)知結(jié)構(gòu)對(duì)比，發(fā)現(xiàn)學(xué)生學(xué)習(xí)過(guò)程中可能存在的問(wèn)題，以實(shí)現(xiàn)個(gè)性化的學(xué)習(xí)路徑規(guī)劃[5，6]， 該過(guò)程的實(shí)現(xiàn)首先需要學(xué)生積極主動(dòng)配合教師的教學(xué)活動(dòng)，然后由教師獨(dú)立完成后續(xù)的分析工作，工作量大且效率低下。如何收集并充分利用學(xué)生日常學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，動(dòng)態(tài)了解學(xué)生知識(shí)結(jié)構(gòu)存在的缺陷和不足，是個(gè)性化教學(xué)亟待解決的問(wèn)題。

本研究致力于將大學(xué)物理的知識(shí)圖譜構(gòu)建與智慧型課堂應(yīng)答系統(tǒng)相結(jié)合，不僅是對(duì)原有課堂互動(dòng)系統(tǒng)的優(yōu)化升級(jí)，而且在充分考慮課堂實(shí)際需求與當(dāng)前可用的技術(shù)手段支撐下進(jìn)行的全新突破和嘗試，成為連接教師與智慧教室之間的紐帶，真正做到物理教學(xué)的智能化、個(gè)性化。

2 大學(xué)物理知識(shí)圖譜的構(gòu)建

大學(xué)物理知識(shí)圖譜的構(gòu)建主要包括三方面的工作：首先進(jìn)行實(shí)體抽取，確定哪些概念應(yīng)當(dāng)呈現(xiàn)于知識(shí)圖譜之中；之后基于概念進(jìn)行屬性抽取，明確這些概念在知識(shí)結(jié)構(gòu)中的重要性；最后是關(guān)系抽取，深入挖掘概念與概念之間的聯(lián)系。其中，本研究對(duì)于概念屬性的抽取是不依賴(lài)于思維導(dǎo)圖的框架，而是通過(guò)自然語(yǔ)言處理的方法從文本信息中挖掘得到的，這是本研究構(gòu)建大學(xué)物理知識(shí)圖譜的關(guān)鍵所在。下面將依次介紹大學(xué)物理知識(shí)圖譜構(gòu)建過(guò)程中知識(shí)抽取過(guò)程是如何實(shí)現(xiàn)的。

2.1 實(shí)體抽取過(guò)程

本研究以大學(xué)物理電磁學(xué)部分為例來(lái)探討大學(xué)物理知識(shí)圖譜的構(gòu)建，在構(gòu)建之初，教師專(zhuān)家先基于自身的專(zhuān)業(yè)知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)，繪制出該知識(shí)模塊和知識(shí)結(jié)構(gòu)有關(guān)的思維導(dǎo)圖，如圖1所示。在思維導(dǎo)圖繪制過(guò)程中以具體的知識(shí)點(diǎn)作為基本的知識(shí)元，細(xì)化知識(shí)顆粒結(jié)構(gòu)，從而得到較為詳盡可以體現(xiàn)知識(shí)點(diǎn)間依賴(lài)關(guān)系的知識(shí)結(jié)構(gòu)思維導(dǎo)圖。

圖1 電磁學(xué)思維導(dǎo)圖

根據(jù)思維導(dǎo)圖中提供的物理概念生成檢索詞典，并通過(guò)檢索詞典通過(guò)自然語(yǔ)言抽取的方法實(shí)現(xiàn)實(shí)體抽取。教師在思維導(dǎo)圖出給出的知識(shí)點(diǎn)共63個(gè)，通過(guò)文本挖掘?qū)嶓w抽取方法得到的知識(shí)點(diǎn)共150個(gè)，將實(shí)體抽取得到的結(jié)果同思維導(dǎo)圖中的知識(shí)點(diǎn)概念進(jìn)行匹配核驗(yàn)，其中二者重合的知識(shí)點(diǎn)數(shù)量為45個(gè)，對(duì)于思維導(dǎo)圖中存在而實(shí)體抽取中未成功得到的知識(shí)點(diǎn)根據(jù)抽取結(jié)果調(diào)整該知識(shí)點(diǎn)概念的說(shuō)法，對(duì)思維導(dǎo)圖中18個(gè)知識(shí)點(diǎn)做出了調(diào)整與修正，最終實(shí)現(xiàn)思維導(dǎo)圖的結(jié)構(gòu)與自然語(yǔ)言抽取結(jié)果一致。

2.2 屬性抽取過(guò)程

通過(guò)實(shí)體抽取確定知識(shí)圖譜中涵蓋的知識(shí)點(diǎn)概念后，我們將知識(shí)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的重要程度作為它的屬性添加到知識(shí)圖譜中，在本研究中通過(guò)權(quán)重值來(lái)量化知識(shí)點(diǎn)的重要程度，以便于后續(xù)的計(jì)算和分析。

為使抽取出的屬性值更加切合實(shí)際，提高推薦結(jié)果的準(zhǔn)確率，本研究采用專(zhuān)家問(wèn)卷調(diào)查法和自然語(yǔ)言抽取兩種方法確定大學(xué)物理電磁學(xué)部分知識(shí)點(diǎn)的權(quán)重系數(shù)，并將其確定的知識(shí)點(diǎn)屬性值分別應(yīng)用到推薦算法中，對(duì)二者分別得到的推薦結(jié)果進(jìn)行對(duì)比分析，最終將表現(xiàn)較好的方法用于后續(xù)的研究。

2.2.1 問(wèn)卷調(diào)查法

從大學(xué)物理教材電磁學(xué)部分中初步篩選得到62個(gè)知識(shí)點(diǎn)，采用李克特五級(jí)量表制作“電磁學(xué)知識(shí)點(diǎn)重要程度”調(diào)查問(wèn)卷，調(diào)查問(wèn)卷面向的對(duì)象為同濟(jì)大學(xué)教授《大學(xué)物理》課程的教師們。共收集問(wèn)卷16 份，有效問(wèn)卷15 份，剔除無(wú)效問(wèn)卷1份，采用SPSS對(duì)收集上來(lái)的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。首先對(duì)問(wèn)卷進(jìn)行信效度分析，分析結(jié)果顯示該問(wèn)卷的Cronbach's Alpha值為0.953，如圖2所示，該問(wèn)卷可靠性較高可以進(jìn)行后續(xù)的分析。

圖2 調(diào)查問(wèn)卷信度分析

由于教師在實(shí)際教學(xué)過(guò)程中按照教學(xué)大綱的課程教學(xué)要求，主要將知識(shí)點(diǎn)的掌握程度分為“掌握”和“了解”兩類(lèi)。因此研究對(duì)問(wèn)卷數(shù)據(jù)進(jìn)行二聚類(lèi)分析，聚類(lèi)分析結(jié)果如圖3所示，將聚類(lèi)中心分別是5和3，即“非常重要”和“一般”，同教學(xué)要求中提到的“掌握”和“了解”相對(duì)應(yīng)。最后根據(jù)各知識(shí)點(diǎn)概念所屬的聚類(lèi)中心來(lái)確定各自的權(quán)重系數(shù)。

2.2.2 自然語(yǔ)言抽取法

圖3 聚類(lèi)分析結(jié)果

選取《大學(xué)物理》教材相關(guān)文本作為數(shù)據(jù)樣本，使用當(dāng)下使用較為廣泛的TFIDF、TEXTRANK 以及交叉信息熵三種方法進(jìn)行知識(shí)點(diǎn)關(guān)鍵詞抽取，其中TFIDF 和TEXTRANK 通過(guò)jieba分詞系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)，交叉信息熵方法通過(guò)NLPIR分詞系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)。

首先對(duì)大學(xué)物理教材(電磁學(xué)部分)、電磁學(xué)部分教學(xué)大綱以及電磁學(xué)部分的教學(xué)設(shè)計(jì)這三類(lèi)數(shù)據(jù)文本分別進(jìn)行分詞以及關(guān)鍵詞抽取，其中教學(xué)設(shè)計(jì)文本選自《基于SPOC 的大學(xué)物理混合式教學(xué)設(shè)計(jì)[7]》一書(shū)中電磁學(xué)部分，教學(xué)大綱為教研室自主編寫(xiě)制定。根據(jù)抽取結(jié)果修改詞典及停用詞表，不斷優(yōu)化識(shí)別效果，提高識(shí)別率；通過(guò)對(duì)識(shí)別結(jié)果進(jìn)行對(duì)比發(fā)現(xiàn)，從教材課本中得到的抽取結(jié)果更為準(zhǔn)確、有效，因此選取教材課本作為后續(xù)文本挖掘的數(shù)據(jù)源。

使用上文提到的三種方法從該數(shù)據(jù)文本中進(jìn)行關(guān)鍵詞及其權(quán)重系數(shù)挖掘，實(shí)驗(yàn)結(jié)果數(shù)據(jù)顯示TEXTRANK 抽取率較低，而TFIDF和交叉信息熵兩種方法的抽取效果較好，因此我們采用TFIDF和交叉信息熵兩種方法來(lái)確定知識(shí)點(diǎn)的權(quán)重系數(shù)并將其最終推薦數(shù)據(jù)與專(zhuān)家意見(jiàn)方法進(jìn)行對(duì)比，以期得到更好的推薦結(jié)果。

2.2.3 知識(shí)點(diǎn)權(quán)重系數(shù)確定

為驗(yàn)證三種知識(shí)點(diǎn)權(quán)重系數(shù)確定方法哪一種應(yīng)用于推薦系統(tǒng)中更為有效，我們選取同濟(jì)大學(xué)2019級(jí)某教學(xué)班級(jí)的127名學(xué)生作為實(shí)驗(yàn)對(duì)象，對(duì)學(xué)生日常學(xué)習(xí)過(guò)程中的測(cè)試數(shù)據(jù)進(jìn)行常態(tài)化收集，基于此設(shè)計(jì)推薦算法，將推薦算法中知識(shí)點(diǎn)的權(quán)重系數(shù)分別設(shè)置為T(mén)FIDF、交叉信息熵和專(zhuān)家意見(jiàn)方法確定的權(quán)重值，得到相對(duì)應(yīng)的推薦序列。然后對(duì)學(xué)生大學(xué)物理期末考試成績(jī)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，從試卷中選取出考察電磁學(xué)知識(shí)點(diǎn)的3道題目(1道選擇題、2道計(jì)算題)，分別統(tǒng)計(jì)學(xué)生每道題目的得分情況，確定學(xué)生對(duì)于每道題目所涉及知識(shí)點(diǎn)的掌握情況，驗(yàn)證不同算法生成的知識(shí)點(diǎn)推薦序列的優(yōu)劣。

為減少學(xué)生猜對(duì)答案對(duì)數(shù)據(jù)分析產(chǎn)生的誤差，我們選擇19題、20題這兩道考察電磁學(xué)知識(shí)點(diǎn)的計(jì)算題來(lái)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，采用精準(zhǔn)率、召回率、F值[8]三個(gè)參數(shù)來(lái)對(duì)推薦效果進(jìn)行評(píng)估，參數(shù)計(jì)算公式為：

評(píng)估計(jì)算結(jié)果如表1所示。

表1 期末考試第19題、20題數(shù)據(jù)分析

其中，19 題考察的知識(shí)點(diǎn)是“庫(kù)侖定律”和“電場(chǎng)強(qiáng)度疊加”，20 題考察的知識(shí)點(diǎn)是“電磁學(xué)感應(yīng)定律”和“畢奧-薩伐爾定律”。使用項(xiàng)目反應(yīng)理論二參數(shù)邏輯斯蒂模型來(lái)計(jì)算兩道題目的區(qū)分度和難度系數(shù)，如表2所示，從表中我們可以看出兩道題目的區(qū)分度差不多，但是20題難度系數(shù)較大，更為簡(jiǎn)單。

表2 兩道題目的區(qū)分度和難度系數(shù)

從數(shù)據(jù)分析結(jié)果，可以看出推薦結(jié)果的精準(zhǔn)率在70%以上，說(shuō)明該推薦算法可行；但是召回率以及F 值偏低，因此我們將推薦算法中的閾值逐漸增大，來(lái)分析F 值的變化。讓閾值以0.1的步長(zhǎng)從0增加到5，得到三種方法對(duì)應(yīng)的F值隨著閾值增加而變化的曲線(xiàn)，如圖4示。

圖4 不同算法得到的F 值隨閾值變化圖

通過(guò)對(duì)比分析我們可以得到對(duì)于19題涉及的知識(shí)點(diǎn)交叉信息熵法在閾值為1.1時(shí)得到的推薦效果是最好的，但是在第20題的表現(xiàn)上三種方法是相同的，都是閾值在0.2時(shí)得到推薦效果最好，這說(shuō)明對(duì)于比較簡(jiǎn)單的題目，三種方法的表現(xiàn)近似相同，而對(duì)于難度較大的題目，交叉信息熵方法優(yōu)于專(zhuān)家調(diào)查法和TFIDF法，因此我們?cè)谠O(shè)計(jì)系統(tǒng)時(shí)采用交叉信息熵的方法來(lái)確定各個(gè)知識(shí)點(diǎn)的重要程度。

2.3 關(guān)系抽取過(guò)程

對(duì)智慧型應(yīng)答系統(tǒng)中學(xué)生的答題測(cè)試數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘、分析，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)思維導(dǎo)圖中關(guān)系的核驗(yàn)。如果上游知識(shí)點(diǎn)的掌握與下游知識(shí)點(diǎn)的掌握存在關(guān)聯(lián)關(guān)系，則保留原有關(guān)系；如果二者之間不存在關(guān)聯(lián)，則刪除兩知識(shí)元之間的關(guān)系，從而得到最終的知識(shí)圖譜。

3 大學(xué)物理知識(shí)圖譜在個(gè)性化教學(xué)中的應(yīng)用

結(jié)合大學(xué)物理知識(shí)圖譜，我們?cè)谠械恼n堂應(yīng)答系統(tǒng)的基礎(chǔ)上開(kāi)發(fā)出智慧型課堂應(yīng)答系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)對(duì)學(xué)生學(xué)習(xí)情況的形成性評(píng)價(jià)，并在此基礎(chǔ)上向?qū)W生提供預(yù)警信息與推送資源，實(shí)現(xiàn)學(xué)生學(xué)習(xí)過(guò)程的個(gè)性化，提高學(xué)生學(xué)習(xí)的效率。這里主要介紹智慧型課堂應(yīng)答系統(tǒng)的架構(gòu)以及個(gè)性化推送的具體實(shí)現(xiàn)過(guò)程。

3.1 智慧型課堂應(yīng)答系統(tǒng)架構(gòu)

智慧型課堂應(yīng)答系統(tǒng)采用模塊化的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，采用B/S架構(gòu)體系實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)訪(fǎng)問(wèn)、業(yè)務(wù)處理以及用戶(hù)界面的分離，該系統(tǒng)兩部分部署在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下，支持外網(wǎng)訪(fǎng)問(wèn)，主要包括后臺(tái)管理系統(tǒng)(后端)與課堂互動(dòng)界面(前端)兩部分。

后臺(tái)管理系統(tǒng)有單位管理員、課程管理員和教師三種角色，主要包括系統(tǒng)登錄、用戶(hù)管理、課程管理、班級(jí)管理、題目管理、數(shù)據(jù)管理六大部分，管理員根據(jù)大學(xué)物理的知識(shí)圖譜，確定知識(shí)點(diǎn)的權(quán)重系數(shù)與關(guān)聯(lián)規(guī)則；教師端主要包括教師登錄、答題互動(dòng)及未答題學(xué)生統(tǒng)計(jì)；學(xué)生端包括學(xué)生登錄、答題互動(dòng)、個(gè)人檔案、推送信息四部分。系統(tǒng)功能模塊圖如圖5所示。

3.2 生成知識(shí)點(diǎn)推薦序列

教師在進(jìn)行本節(jié)課的教學(xué)設(shè)計(jì)時(shí)需將上課用到的題目提前添加到系統(tǒng)中，設(shè)置題目所考察的知識(shí)點(diǎn)(一道題目關(guān)聯(lián)一個(gè)主要考察的知識(shí)點(diǎn))。教師在課堂授課過(guò)程中將題目展示給學(xué)生后開(kāi)始答題，系統(tǒng)根據(jù)學(xué)生答題情況確定學(xué)生對(duì)該知識(shí)點(diǎn)的掌握程度，并根據(jù)關(guān)聯(lián)規(guī)則，動(dòng)態(tài)刷新學(xué)生對(duì)上游知識(shí)點(diǎn)的掌握情況。完成一個(gè)學(xué)習(xí)單元后，系統(tǒng)將學(xué)生對(duì)知識(shí)點(diǎn)的掌握程度與知識(shí)點(diǎn)權(quán)重系數(shù)相乘后進(jìn)行倒序排序，得到初步的推薦序列。在期末考試后，設(shè)定并調(diào)整推送閾值直到推送的F值達(dá)到最大，并將此閾值確定為下一輪推送的閾值。以此不斷迭代更新以提高推薦系統(tǒng)的精確性和針對(duì)性。

教師通過(guò)系統(tǒng)可以得到每位同學(xué)的知識(shí)點(diǎn)推薦序列，該序列主要是由一個(gè)或多個(gè)具體的知識(shí)點(diǎn)所組成。后續(xù)我們會(huì)將對(duì)推送的內(nèi)容進(jìn)行拓展和豐富，通過(guò)與當(dāng)前正在研究的電子書(shū)平臺(tái)相結(jié)合，為學(xué)生推送基于知識(shí)點(diǎn)的文本資料、視頻材料、自測(cè)題目以及相關(guān)探究實(shí)驗(yàn)等多種不同形式的推送內(nèi)容，幫助學(xué)生自主實(shí)現(xiàn)對(duì)知識(shí)的主動(dòng)建構(gòu)。

圖5 系統(tǒng)功能模塊圖

4 結(jié)語(yǔ)

相對(duì)于傳統(tǒng)教學(xué)方式，在教學(xué)實(shí)踐中應(yīng)用課堂應(yīng)答系統(tǒng)可以加強(qiáng)師生之間的互動(dòng)，它作為一種交互手段可以對(duì)混合式教學(xué)的教學(xué)效果產(chǎn)生有效幫助[8]?；诋?dāng)前教育信息化的時(shí)代背景，本研究將知識(shí)圖譜技術(shù)與智能型應(yīng)答系統(tǒng)結(jié)合起來(lái)，幫助學(xué)生實(shí)現(xiàn)個(gè)性化學(xué)習(xí)，為精準(zhǔn)化教學(xué)實(shí)現(xiàn)了技術(shù)上的保障。由于教學(xué)實(shí)踐有限，我們的數(shù)據(jù)和算法還需要在實(shí)踐中不斷完善和提高。相信在不久的將來(lái)，隨著技術(shù)的發(fā)展和物理教育研究定量化分析的趨勢(shì)，基于人工智能的物理教育將成為教育技術(shù)與教學(xué)實(shí)踐深度融合的重要領(lǐng)域。