11、第二语言习得研究与学习者:探索全面的研究模型

第二语言习得研究与学习者:探索全面的研究模型

1. 第二语言习得研究的发展与局限

早期的第二语言习得(SLA)研究在教学方面取得了一些进展,使得学习者能够更加认真地对待学习,这也让语言教育专业人士感到欣慰。然而,“纯粹”的 SLA 研究仍然缺乏将语言学习者视为独特但本质上具有社会性的个体的视角。尽管 Breen 在 1985 年就抱怨语言学习的社会背景被严重“忽视”,但这种观点并未得到广泛认可。

在 20 世纪 90 年代,Ellis 的“教学性第二语言习得理论”和 Skehan 的“语言学习的认知方法”重新引发了人们对教学可能提供的帮助的浓厚兴趣。人们开始更愿意将学习者视为学习过程中的积极参与者,但仍然更关注个体的大脑,而不是将其视为完全具有社会性的存在。例如,Swain 的“输出假设”虽然涉及社会语境中的语言表现,但仍然坚持对学习者本质上非社会的视角。

学者 理论/观点 内容
Swain 输出假设 输出具有“提高流利度”“促进注意”“使学习者能够控制和内化语言知识”的功能

后来,关于 SLA 与教学法之间的关系出现了不同的看法。Thomas 认为 SLA 需要重新发现其根源,这些根源可以在几个世纪以来对语言教学法的思考和研究中找到;而 Gass 等人则坚持认为 SLA 已经成为一个独立的领域,因为它排除了教学方面的考虑。这场争论虽然没有得出结

内容概要:本文围绕VMware虚拟化环境在毕业设计中的应用,重点探讨其在网络安全AI模型训练两大领域的实践价值。通过搭建高度隔离、可复现的虚拟化环境,解决传统物理机实验中存在的环境配置复杂、攻击场景难还原、GPU资源难以高效利用等问题。文章详细介绍了嵌套虚拟化、GPU直通(passthrough)、虚拟防火墙等核心技术,并结合具体场景提供实战操作流程代码示例,包括SQL注入攻防实验中基于vSwitch端口镜像的流量捕获,以及PyTorch分布式训练中通过GPU直通实现接近物理机性能的模型训练效果。同时展望了智能化实验编排、边缘虚拟化和绿色计算等未来发展方向。; 适合人群:计算机相关专业本科高年级学生或研究生,具备一定虚拟化基础、网络安全或人工智能背景,正在进行或计划开展相关方向毕业设计的研究者;; 使用场景及目标:①构建可控的网络安全实验环境,实现攻击流量精准捕获WAF防护验证;②在虚拟机中高效开展AI模型训练,充分利用GPU资源并评估性能损耗;③掌握VMware ESXi命令行vSphere平台协同配置的关键技能; 阅读建议:建议读者结合VMware实验平台动手实践文中提供的esxcli命令网络拓扑配置,重点关注GPU直通的硬件前提条件端口镜像的混杂模式设置,同时可延伸探索自动化脚本编写能效优化策略。
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