国产日韩欧美一区二区三区三州_亚洲少妇熟女av_久久久久亚洲av国产精品_波多野结衣网站一区二区_亚洲欧美色片在线91_国产亚洲精品精品国产优播av_日本一区二区三区波多野结衣 _久久国产av不卡

?

基于人工智能技術的互動課堂對兒童學習動機的影響研究

2022-02-22 22:05:05馬超張妺
中國教育信息化·高教職教 2022年1期
關鍵詞:在線學習人工智能技術互動

馬超 張妺

摘 ? 要:在線學習已經成為流行的學習方式,學習動機是影響在線學習效果的重要因素之一。為了探索基于人工智能技術的互動課堂對兒童學習動機的影響,該研究招募了560名5~8歲兒童分兩組分別進行了為期四周的互動課程和無互動課程體驗。通過對兒童學習動機和參與率的分析,發(fā)現參與互動課程的兒童在注意力和滿意度維度上表現出比參與非互動課程兒童更高的動機水平,且參與率更高。結果表明:在線學習環(huán)境中,基于人工智能技術的互動課堂可以有效地提高兒童的學習動機。因此,該研究建議在在線教育環(huán)境下,教師應設置豐富的互動形式。

關鍵詞:學習動機;互動;兒童;人工智能技術;在線學習

中圖分類號:G420 ?文獻標志碼:A 文章編號:1673-8454(2022)01-0063-07

一、引言

中國互聯(lián)網絡信息中心(CNNIC)2021年8月發(fā)布的《第48次中國互聯(lián)網發(fā)展狀況統(tǒng)計報告》顯示,中國在線教育用戶規(guī)模已經高達3.2億[1]。與傳統(tǒng)面對面課堂相比,由于在線學習師生時空分離,學習互動一直是教育研究者和家長關注的重點?;右彩怯绊憣W習者學習效果的重要因素,會直接影響學習者對學習的興趣、參與程度和持續(xù)性[2]。在線課程中,學習者的學習動機水平往往受課程互動效果影響[3]。除此之外,學習動機也被認為是影響在線學習質量的重要因素之一。已有研究表明,學習動機影響著學習者的自我效能、課程完成率以及學習效果[4]。

在英語課程中,教師通過與學習者互動,為學習者提供語言表達和交流練習的機會[5]。在線學習則為學習者提供了向母語為英語的教師學習并練習的機會。但這還無法滿足所有學習者都能與母語為英語的教師進行高質量互動的需求。而人工智能(Artificial Intelligence,AI)產品可以通過語音互動程序和課程內容,像教師一樣與學生進行互動,為學習者創(chuàng)造良好的互動環(huán)境[6]。

二、文獻綜述

(一)在線學習中互動的類型

摩爾(Moore)將在線教育的互動分為三類:生生互動、師生互動及學習者與內容互動[7]。生生互動即學生個體或小組之間的學生互動。師生互動通常是指教師通過對話等方式激發(fā)和保持學習者在線學習的興趣和動機。而學習者與內容互動是指學習者與所學習的主題進行互動,以建構意義,并將其與個人知識聯(lián)系起來,應用于解決問題的過程。它包括與多媒體交互、使用認知支持軟件、搜索信息、完成作業(yè)等。盡管在線學習中學習者與內容互動的重要性已經被認可,但是相關的實證研究更多地集中于生生互動和師生互動兩種類型,少有關注學習者與內容互動在課程中作用的實證研究[8]。

在線課程的學習者較多,教師很難與每一個學習者互動。在大規(guī)模在線課程中,教師很難與每個學習者都進行高質量的互動??挤蚵↘auffman)在綜述學習者在線課程滿意度相關因素時發(fā)現,學習者的個性與學習風格等因素會影響生生互動的質量[4]。也有研究指出,兒童學習者由于年齡特征等原因在合作學習意識和技能上稍弱[9],這可能使他們在在線學習時與教師和同伴的互動質量不高,因此面向兒童的在線課程可以更加關注學習者與內容的互動。基于以上原因,本研究的互動設計關注學習者與課程內容之間的互動,探究此類型的互動方式對兒童學習者動機的影響。

(二)人工智能在在線英語課程互動中的應用

當前在線兒童英語課程中的互動主要是通過內容互動來為學習者提供更多交流機會,從而提升學習者的口語水平和交流意愿。基于學習者與內容的互動形式主要是讓學習者回答有意義的問題,然后通過語音識別技術判斷學習者的發(fā)音情況并給予反饋。有研究者開發(fā)了名為Candle Talk的網絡對話環(huán)境,通過語音識別技術模擬與學習者的真實對話互動,研究發(fā)現這種互動形式有效提高了非英語專業(yè)學生的口語表現[10]。還有研究者綜述了350篇外語學習的實證研究,以調查各種技術手段在外語學習中的作用,結果表明自動語音識別技術能夠更大程度地促進學習者發(fā)音的提高,并能有效地提供反饋[11]。由此可見,在線英語課程中使用語音識別技術是有效的學習者與內容互動方式。

語音識別技術通常是通過捕獲聲波并將其數字化,再通過音素構建單詞的標準化發(fā)音。但是兒童由于口腔發(fā)育、發(fā)音模式、言語生理機制不成熟等原因,其發(fā)音特征與成人的標準化發(fā)音略有不同[12]。人工智能技術可以通過神經網絡等算法對英語音素進行快速分析和學習,從而完成對學習者英語發(fā)音的準確識別和學習[13]。因此相比于一般的語音識別技術,人工智能技術的語音識別系統(tǒng)可以通過與兒童多次交流的方式學習更加精準的兒童發(fā)音特征。

(三)在線學習中學習動機與互動的關系

學習動機是學生繼續(xù)參與學習環(huán)境的渴望[14]。大量研究結果表明學習者的動機水平與學習效果之間存在著顯著的正相關[15][16]。對學習動機與線上課程完成率關系的調查研究還發(fā)現,學習動機與完成率之間也存在著正向的相關關系[17]。與此同時,還有研究發(fā)現存在學習者動機水平不足進而影響學習效果和完成率的問題[4]。因此,如何提升學習者在在線課程中的動機水平是重要的研究問題。

已經有研究探索了在線課程中互動對學習者動機水平的影響。例如,一項研究讓英語學習者定期與英語母語使用者進行在線視頻會話互動,對學習者的問卷調查表明,這種互動支持增強了學習者的動機水平[18];另一項研究對比了10歲兒童在有互動學習環(huán)境和無互動學習環(huán)境中解決數學問題的表現,互動學習環(huán)境中的兒童在解決問題的過程中可以獲得來自程序的消息互動,通過調查兒童對活動的感受發(fā)現得到互動支持的兒童表現出更高的動機水平[19]。但在這些研究中,對學習動機的調查都是通過訪談等質性的方式或是通過調查學習者對課程的感受從而間接反映學習動機。凱勒(Keller)設計了教材動機問卷IMMS(The Instructional Materials Motivation Survey),用來測量學生的學習動機,被廣泛應用于教學領域[20]。該問卷基于ARCS(Attention Relevance Confidence Satisfaction)模型設計。ARCS模型是一種衡量個人動機水平的四因素理論。第一個因素是注意力,學習活動需要保持學習者的注意力,并激發(fā)他們的好奇心;第二個因素是相關度,表示學習活動與學習者的個人目標和需求的相關度;第三個因素是自信心,學習者通過控制感和對成功的期望來建立自信,因為期望的實現程度將決定學習者為完成學習所付出的努力,當課程過難時就會影響學習者的自信心,可能會導致他們不再愿意繼續(xù)努力;第四個因素是滿意度,表示學習者對課程學習經歷的積極態(tài)度。這四個因素在教學過程中起到激勵學習者的重要作用。

本研究基于人工智能技術,設計了語音識別等課程內容互動形式,使用IMMS問卷測量學習動機,通過比較參與互動設計的課程學習者與沒有參與互動設計的課程學習者學習動機差異,探索互動對于兒童學習者動機的影響。

三、研究方法

(一)被試

本研究的被試來自于斑馬App用戶。斑馬App是猿輔導旗下面向3~8歲兒童、提供多學科學習的智能教育平臺?,F擁有英語、思維、閱讀等多個系列的教學產品,每個系列包括多個級別,分別適用于不同年齡的兒童。本研究的被試選自思維系列的第三級別課程,共有560名學生,其中女生304名、男生256名,均為首次參加線上英語課程,此前并未有在線上學習英語課程的經歷。被試的月齡范圍是67~107個月,平均月齡為73.5個月。

(二)工具

本研究中,被試的動機水平使用改編后的教材動機問卷進行測量,該問卷改編自教材動機問卷IMMS,用于調查學習者對于使用學習材料的動機水平。問卷基于ACRS動機模型設計,共包含四個子維度:注意力、自信心、相關度和滿意度。問卷采用Likert 5點量表評分,共有36條目。根據凱勒所述,該問卷的四個子維度均可以單獨使用??紤]到本研究中材料的互動功能與“相關度”和“自信心”維度關聯(lián)不大,而與“注意力”和“滿意度”維度關系較為緊密,所以使用的動機問卷只采用注意力和滿意度兩個子維度[20]。

本研究對英文版IMMS問卷中的注意力和滿意度維度進行了翻譯和修改。改編后的教材動機問卷(IMMS-Adapted,簡稱IMMS-A)在本研究中的信度檢驗結果為Cronbach’s α =0.932,折半信度系數較高。對問卷條目的效度檢驗使用因子分析,KMO系數為0.876,P<0.001。信效度檢驗表明了IMMS-A有很好的可靠性。

(三)實驗材料

本研究采用斑馬App英語第三級別的前四周課程內容為實驗材料。實驗材料以自然周為一個周期,每周一至周四為動畫課程,包含動畫故事、口語活動、繪本閱讀等環(huán)節(jié),學習時長約20~25分鐘;每周五為真人互動課程(以下簡稱“互動課”),學習時長約20分鐘;周六、周日沒有課程安排。

教師在周五的互動課中與動畫情境相互配合,在浸入式的體驗中,通過與被試互動的方式進行教學?;诱n主要包括三種類型的互動:①語音互動環(huán)節(jié):教師邀請被試跟讀單詞或句式,人工智能語音識別技術主要應用于該環(huán)節(jié),單節(jié)課約19次。②選擇環(huán)節(jié),單節(jié)課約5次。③點擊互動環(huán)節(jié),單節(jié)課約3次。單節(jié)互動課的互動頻次共約27次(前5分鐘大約有7~8次),總時長約20分鐘。

實驗組和對照組的課程互動形式區(qū)別如表1所示。具體區(qū)別為:①語音互動環(huán)節(jié)中,實驗組的教師邀請被試跟讀或回答問題,會用口型提示答案。系統(tǒng)用喇叭提示被試發(fā)音,并進行語音識別。例如,邀請被試跟讀“duck”,跟讀正確后給出反饋。而對照組中系統(tǒng)無提示、不錄音、不對被試的回答做出反饋。②選擇環(huán)節(jié)中,實驗組教師提問后,屏幕上展示兩個選項,被試可以點擊選項,系統(tǒng)會反饋答案正確與否。而對照組中被試點擊后并不會有互動反應。③點擊互動環(huán)節(jié)中,實驗組教師提問,被試需尋找并點擊畫面中的物品。如出現“Please ring the bell”,被試會被提示點擊對應物品,點擊鈴鐺后,鈴鐺會出現放大、搖晃及發(fā)音的特效。而對照組的被試點擊物品之后無特效反饋。

(四)實驗流程

用戶在斑馬平臺報名后會被隨機分配至50人左右的微信在線學習群,每個學習群有一位輔導教師負責管理。本研究從負責思維學科第三級別的輔導教師中隨機抽選了60位,并將這60位教師隨機平均分至實驗組和對照組。兩組輔導教師在自己的學習群中招募被試。實驗組教師招募到的275名被試參與有互動的英語課程;對照組教師招募到的285名被試參與無互動的英語課程。

被試參與為期四周的英語課程學習,實驗組被試使用的實驗材料為包含互動的課程,對照組被試使用的實驗材料為無互動的課程。四周的課程學習結束后被試填寫動機調查問卷。

四、研究結果

被試于實驗結束后填寫了IMMS-A問卷,但由于年齡原因,被試存在識字困難的情況。問卷填寫實際為家長讀題,然后由被試完成選擇。共收回問卷57份,剔除異常數據問卷17份(答題時間過短、反向題回答異常或沒有完成全部課程),最終共獲得有效數據40份,其中實驗組有效數據23份、對照組有效數據17份。為檢驗實驗組與對照組之間動機水平的差別,本研究采用獨立樣本t檢驗方法,分析被試在動機水平不同維度上的得分。如表2中的結果顯示,實驗組被試在“注意力”(M=4.09)維度上的得分顯著高于對照組被試(M=3.53),t=2.56、P=0.012。這表明具有互動功能的課程讓被試注意力更加集中。實驗組被試在“滿意度”(M=3.98)維度上的得分同樣顯著高于對照組(M=3.58),t=2.17、P=0.036。這表明具有互動功能的課程讓被試更加滿意。兩組數據在注意力和滿意度維度上差別的效應量(Cohen’s d)分別是0.82和0.67(Cohen’s d 在0.5到0.8之間為中等效應,高于0.8為高等效應)。

本研究中將被試“觀看5分鐘以上互動課”的行為定義為參與行為。如表3所示,兩組被試參與互動課的人數都呈下降趨勢,實驗組參與人數從第一周的157人下降到第四周的131人,對照組參與人數從第一周的171人下降到第四周的114人。實驗組的觀看人數比率從57.1%下降到47.6%,流失率為9.5%。對照組觀看人數從60%下降到40%,流失率為20%。

為探究課程互動功能是否會對留存情況產生影響,本研究對兩組被試的參與情況進行了卡方檢驗。實驗組第一周參與人數為157人,第四周參與人數為131人,凈流失量為26人;對照組第一周參與人數為171人,第四周參與人數為114人,凈流失量為57人。對兩組學員四周之后的留存情況進行卡方檢驗,結果如表4所示。實驗組與對照組參與學員的留存區(qū)別達到顯著水平,即:χ2(1)=12.18,P<0.001。

五、討論

(一)學習動機

本研究在對兩組學員學習動機進行調查時發(fā)現,兩組被試在“注意力”和“滿意度”維度上都表現出顯著差別。在注意力上的差別表明實驗組材料中的互動形式能夠幫助被試保持對學習材料的注意力。實驗材料中基于學習內容的互動激發(fā)了被試的興趣,讓被試能夠專注于課程學習。

滿意度代表被試在課程學習過程中有積極的學習體驗。滿意度維度上的差別表明基于人工智能技術的內容互動設計提升了被試在周五互動課上的學習體驗,而良好的學習體驗能夠激發(fā)學習者繼續(xù)學習的動機[21]。在課程中,正向積極的課程互動反饋讓學習者有更好的課程體驗,從而提高滿意度[22]。這與基姆(Kim)和弗里克(Frick)的研究結果一致,即課程中良好的互動能夠維持學習者的動機水平[23]。由此我們推薦在課程中設計需要學習者與內容發(fā)生互動的環(huán)節(jié),一方面能夠幫助學習者集中注意力,另一方面可以提升學習體驗,提高他們對課程的滿意度,進而促進其堅持學習的動機。

(二)參與情況

對比四周動畫課程(周一至周四)的參與率,兩組學員之間并沒有在某一周呈現出顯著差別(如表5所示),四周整體呈下降趨勢,同時參與率衰減的百分比差別不大。因此可以認為在相同的課程條件下,兩組學員的參與意愿基本相同。

對比四次互動課(周五)的參與情況,兩組學員的參與率也都呈現下降趨勢。對兩組第一周參與學員在第四周的留存情況進行卡方檢驗,結果表明:在第四周,實驗組和對照組之間的留存率區(qū)別達到顯著差異,即實驗組被試的留存率顯著高于對照組。這一結果顯示基于人工智能的互動課堂能夠更好地吸引學員繼續(xù)留在課程中學習,學員繼續(xù)學習的意愿較強。這與前人關于在線學習中互動的重要性研究結果一致,良好的互動設計是維持學生持續(xù)學習的重要因素[24]。由此我們建議,學習者與課程內容之間的互動應該被考慮到在線課程的設計中,用來提高學習者的參與度和參與意愿。盡管學習者在有互動設計的課程中留存效果已經比無互動設計課程更好,但是四周之后實驗組的留存率已經不足50%。比較特殊的情況是兩組學員第三周的互動課參與率都有所回升,在實驗期間研究者并未對完課做出激勵措施,可能的原因是第三周的互動課趣味性較高,使更多學習者愿意觀看5分鐘以上。通過周五互動和周一至周四動畫課的參與對比,趣味性更高的互動課有更好的參與率。這一現象提示,在后續(xù)的課程設計中,設計者需要考慮加強課程的趣味性來提高兒童學員的參與意愿。

六、結語

本研究從定量的角度發(fā)現了設計學習者與內容之間的互動會對學習者的動機產生影響。與一般的動畫課程內容相比,在兒童的學習內容中加入互動學習元素可以提高他們對課程的注意力和滿意度,同時也能夠提高其繼續(xù)學習的幾率。本研究選擇的互動類型是學習者與內容之間的互動,是目前三種互動類型中研究較少的,彌補了從學習者與內容互動角度探究互動對學習相關效果影響研究的缺口。在學員規(guī)模較大的在線課程中,除了傳統(tǒng)的師生互動、生生互動,在線課程還需要設計更多互動形式來滿足在線學習者不同的需求[24]。本研究中的課程互動種類有3種(語音互動環(huán)節(jié)、選擇環(huán)節(jié)、點擊互動環(huán)節(jié)),未來的研究中可以加入更豐富的互動類型(拖拽、連線等),以觀察互動類型豐富度對學習動機的影響。實驗組和對照組之間學習動機和課程留存的差別,說明基于人工智能技術的課程互動形式可以讓學生維持更好的學習動機。但目前人工智能技術的作用僅限于語音識別,在未來可以加入智能人機對話等功能,通過深入的對話交流反饋,保持學習者對課程的興趣。

本研究同樣存在一些局限性:盡管參與課程的人數達到560人,但是問卷采用在線投放的形式,實際回收的有效問卷只有40份。同時,由于兒童年齡的限制,問卷不能一次設置過多問題,因此,IMMS問卷的另外兩個維度未能統(tǒng)計。在未來的研究中,在研究對象是更大年齡的學習者時,可以嘗試統(tǒng)計全部維度的動機水平。

參考文獻:

[1]中國互聯(lián)網絡信息中心.第48次中國互聯(lián)網絡發(fā)展狀況統(tǒng)計報告[EB/OL]. [2021-09-15]. http://www.cnnic.net.cn/ hlwfzyj/ hlwxzbg/hlwtjbg/202109/t20210915_71543.htm.

[2]MORAGN A. Interactive whiteboards, interactivity and play in the classroom with children aged three to seven years[J]. European Early Childhood Education Research Journal, 2010, 18(1):93-104.

[3]MAHLE M. Effects of interactivity on student achievement and motivation distance education[J]. Quarterly Review of Distance Education, 2011,2(3):207-215.

[4]KAUFFMAN H. A review of predictive factors of student success in and satisfaction with online learning[J]. Research in Learning Technology, 2015(23):1-13.

[5]艾瑞咨詢.中國在線幼兒啟蒙英語行業(yè)白皮書[EB/OL].https://www.iresearch.com.cn/Detail/report?id=3319&isfree=0.

[6]COLCHESTER K, HAGRAS H, ALGHAZZAWI D, et al. A survey of artificial intelligence techniques employed for adaptive educational systems within e-learning platforms[J]. Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research, 2017,7(1):47-64.

[7]MOORE M G. Three Types of Interaction[J]. American Journal of Distance Education, 1989,3(2):1-7.

[8]ZIMMERMAN T D. Exploring learner to content interaction as a success factor in online courses[J]. International Review of Research in Open and Distributed Learning, 2012, 13(4):152-165.

[9]徐德媛.幼小銜接視角下幼兒合作能力培養(yǎng)現狀的研究[D].天津:天津師范大學,2015.

[10]CHIU T L, LIOU H C, YEH Y. A study of web-based oral activities enhanced by automatic speech recognition for EFL college learning[J]. Computer Assisted Language Learning, 2007, 20(3):209-233.

[11]GOLONKA E M, BOWLES A R, FRANK V M, et al. Technologies for foreign language learning: a review of technology types and their effectiveness[J]. Computer Assisted Language Learning, 2014, 27(1): 70-105.

[12]S·H·福斯特科恩. An introduction to child language development[M]. 北京:外語教學與研究出版社,2002.

[13]AL SMADI T, AL ISSA H A, TRAD E, et al. Artificial intelligence for speech recognition based on neural networks[J]. Journal of Signal and Information Processing, 2015,6(2):66-72.

[14]KELLER J M. Development and use of the ARCS model of instructional design[J]. Journal of Instructional Development, 1987,10(3):2-10.

[15]Cho M H, Heron M L. Self-regulated learning: the role of motivation, emotion, and use of learning strategies in students’ learning experiences in a self-paced online mathematics course[J]. Distance Education, 2015,36(1):80-99.

[16]RAWSTHORNE L J, ELLIOT A J. Achievement goals and intrinsic motivation: A meta-analytic review[J]. Personality and Social Psychology Review, 1999,3(4):326-344.

[17]PURSEL B K, ZHANG L, JABLOKOW K W, et al. Understanding MOOC students: motivations and behaviours indicative of MOOC completion[J]. Journal of Computer Assisted Learning, 2016,32(3):202-217.

[18]WU W V, YEN L L, Marek M. Using online EFL interaction to increase confidence, motivation, and ability[J]. Journal of Educational Technology & Society, 2011,14(3): 118-129.

[19]TUNG F W, DENG Y S. Designing social presence in e-learning environments: Testing the effect of interactivity on children[J]. Interactive Learning Environments, 2006,14(3):251-264.

[20]KELLER J M. Motivational design for learning and performance: The ARCS model Approach[M]. Springer Science & Business Media,2009.

[21]KELLER J M. First principles of motivation to learn and e3 learning[J]. Distance education, 2008,29(2):175-185.

[22]CHOU C, PENG H, CHANG C Y. The technical framework of interactive functions for course-management systems: Students' perceptions, uses, and evaluations[J]. Computers & Education, 2010,55(3):1004-1017.

[23]KIM K J, FRICK T W. Changes in student motivation during online learning[J]. Journal of Educational Computing Research, 2011,44(1):1-23.

[24]CROXTON R A. The role of interactivity in student satisfaction and persistence in online learning[J]. Journal of Online Learning and Teaching, 2014,10(2):314-325.

作者簡介:

馬超,北京猿力未來科技有限公司員工,郵箱:machaobj@yuanfudao.com;

張妺,北京猿力未來科技有限公司員工。

The Influence of Interaction between Online Course and Children’s Learning

Motivation Based on Artificial Intelligence

Chao MA, Mo ZHANG

(Beijing YuanliWeilai Science and Technology Co., Ltd, Beijing 100102)

Abstract: Since online learning has become a popularity of learning, learning motivation is viewed as one of the most important factors that can affect learning performance of students. To explore the influence that AI-based interactive course exerted on children’s learning motivation. 560 children aged 5-8 years old were divided into two groups to participate in a four-week interactive course and a non-interactive course, respectively. The findings show that the children take participation into the interactive courses with higher participation rate and show a higher level of motivation in learning attendance and satisfaction than the children take participation into the non-interactive courses. The conclusions show that the AI-based interactive courses can effectively improve children’s learning motivation, thus, educators should enrich the form of interaction under the circumstance of online learning.

Keywords: Learning motivation; Interaction; Children; Artificial intelligence; Online course

編輯:王曉明 ? 校對:李曉萍

猜你喜歡
在線學習人工智能技術互動
信息化環(huán)境下高職英語教學現狀及應用策略研究
基于MOOC的微課制作方法
基于混合式學習理念的大學生自主學習能力的培養(yǎng)研究
價值工程(2016年29期)2016-11-14 02:05:45
基于SOA的在線學習資源集成模式的研究
淺談粉絲經濟與網絡造星的互動關系
新聞世界(2016年10期)2016-10-11 20:15:41
基于快樂教學的投擲課教學研究
成才之路(2016年26期)2016-10-08 11:54:10
關注生成,激活學生認知
人工智能技術在智能建筑中的應用
考試周刊(2016年29期)2016-05-28 09:54:07
人工智能技術在電氣自動化控制中的應用思路
科技視界(2016年10期)2016-04-26 11:31:20
智能技術在電氣自動化控制中的應用
绥棱县| 黄大仙区| 华容县| 新巴尔虎左旗| 富民县| 麻栗坡县| 普安县| 上饶市| 闵行区| 五台县| 夹江县| 金溪县| 安西县| 浮梁县| 黔西| 济阳县| 万宁市| 永宁县| 牙克石市| 东平县| 鹿泉市| 资溪县| 十堰市| 延川县| 天祝| 博白县| 深圳市| 凤山县| 广东省| 甘南县| 普安县| 吉水县| 灯塔市| 浏阳市| 虹口区| 江安县| 西乌珠穆沁旗| 措勤县| 苏尼特右旗| 浏阳市| 湘乡市|