39、马来西亚知识社会框架中人力资本与ICT维度的可视化测量模型及圣训传述链可视化研究

马来西亚知识社会框架中人力资本与ICT维度的可视化测量模型及圣训传述链可视化研究

在当今社会,知识社会(KS)的发展愈发重要,马来西亚也在积极探索适合自身的知识社会框架。本文将围绕马来西亚知识社会框架中的人力资本和信息通信技术(ICT)维度展开研究,同时介绍圣训传述链可视化的相关内容。

人力资本维度分析

在人力资本维度的研究中,运用了探索性因子分析(EFA)对相关项目进行分组。该维度最初包含44个项目,经过分析后,将其分为四个因子:
1. 教育与培训
2. 研发
3. 技能
4. 知识共享与传播

其中,有两个项目(B15和B22)的负荷值远低于0.30,因此将它们从该维度中删除。表3显示,KMO值为0.908,表明抽样充分性极佳;Bartlett球形检验值为11857.203,在p <.05水平上显著,这证明相关矩阵不是单位矩阵,从而可以进行EFA分析。

接下来,采用结构方程建模(SEM)方法对人力资本维度进行测量模型分析,该方法基于两步程序:
1. 通过验证性因子分析(CFA)分析测量模型。
2. 进行结构方程建模(SEM)分析。

由于研究目标是开发马来西亚知识社会的通用模型,因此仅对测量模型进行了分析。
- 一阶CFA模型 :假设该模型包含四个因子,通过CFA对所有项目包进行测试。各项拟合指数显示,模型拟合良好,因子负荷在p <.05水平上显著,建立了收敛效度。此外,人力资本因子之间的相关性表明它们彼此具有区分度,且所有相关性均为正。
- 二阶CFA模型 :假设该模型具有二阶结构,包含四个低阶因子。同样,模型拟合良好,负荷值在p <.05水平上显著,表明该工具具有收敛效度。

ICT维度分析

ICT维度的研究过程与人力资本维度类似,同样先进行EFA分组,再进行项目打包以减少参数估计并优化变量与样本量的比例。该维度最初包含39个项目,经过EFA后,提取了六个因子:
1. 使用
2. 电子政务(E - G)
3. 应用
4. 内容
5. 提供与技能
6. 采用

有两个项目(B45和B46)负荷值小于0.30,但由于它们在ICT构建中被认为很重要,因此予以保留;另外两个项目(B81和B82)存在交叉负荷,被从列表中删除。所有项目在目标因子上的负荷较强,超过了0.30的临界值,解释的总方差百分比为56.958%。KMO值为0.895,Bartlett球形检验值在p <.05水平上显著,支持了提出的ICT二阶测量模型。

在CFA分析中:
- 一阶CFA模型 :模型拟合良好,因子负荷在p <.05水平上显著,建立了收敛效度。ICT因子之间的相关性表明它们彼此具有区分度。
- 二阶CFA模型 :假设该模型具有二阶结构,包含六个一阶因子。模型拟合可接受,负荷值在p <.05水平上显著,建立了收敛效度。

以下是ICT维度一阶CFA模型的部分数据示例表格:
| 因子 | 项目 | 负荷值 |
| — | — | — |
| USAGE | Usage1 | 0.95 |
| USAGE | Usage2 | 0.75 |
| E - G | EG1 | 0.77 |
| E - G | EG2 | 0.87 |
| APPLI | Appli1 | 0.61 |
| APPLI | Appli2 | 0.87 |
| CONTENT | Content1 | 0.79 |
| CONTENT | Content2 | 0.80 |
| PROVSKI | ProvSki1 | 0.87 |
| PROVSKI | ProvSki2 | 0.76 |
| ADOPT | Adopt1 | 0.93 |
| ADOPT | Adopt2 | 0.88 |

圣训传述链可视化研究

圣训学研究中需要探索大量经典书籍,圣训不仅包含故事,还记录了传述者。一个故事可能有多个传述链,一个传述者也可能传播多个关于先知穆罕默德的不同故事。本文采用信息可视化(IV)方法来观察圣训传述链,间接展示先知故事的传播流程。

研究开发了圣训传述链可视化器(CHN)的原型,并对20名伊斯兰教育专业的学生进行了测试。结果表明,信息可视化方法是支持圣训学学习的合适工具。

信息可视化技术具有诸多好处,例如能够从不同角度理解信息以获取新知识,还可以在学习环境和相关领域分析中发挥作用。在圣训学领域应用该技术受到了相关研究的启发。

综上所述,人力资本和ICT维度对于马来西亚知识社会框架的发展至关重要,它们有助于推动马来西亚向创新型数字经济迈进。同时,圣训传述链可视化研究为圣训学的学习提供了新的工具和方法。

马来西亚知识社会框架中人力资本与ICT维度的可视化测量模型及圣训传述链可视化研究

研究成果总结与意义

本研究在马来西亚知识社会框架的构建中取得了重要成果。在人力资本维度,通过EFA和CFA分析,确定了教育与培训、研发、技能、知识共享与传播四个关键因子,且建立了良好的测量模型,证明这些因子之间具有区分度且相关性为正,这有助于更精准地衡量和提升马来西亚的人力资本水平。在ICT维度,提取了使用、电子政务、应用、内容、提供与技能、采用六个因子,同样建立了有效的测量模型,为ICT在马来西亚知识社会中的应用和发展提供了理论支持。

这些研究成果对于马来西亚知识社会的发展具有多方面的意义。从宏观层面看,为马来西亚制定知识社会发展战略提供了科学依据,有助于明确发展方向和重点领域。在微观层面,企业和组织可以根据这些研究结果,有针对性地提升自身的人力资本和ICT应用能力,从而提高竞争力。例如,企业可以加强员工的教育与培训,提升研发能力,积极采用先进的ICT技术,以适应知识社会的发展需求。

研究方法的优势与局限性

本研究采用的EFA和CFA方法在社会科学研究中具有重要优势。EFA能够有效地对大量项目进行分组,发现潜在的因子结构,为后续的分析奠定基础。CFA则可以进一步验证测量模型的有效性,确保研究结果的可靠性。通过这两种方法的结合,能够深入挖掘人力资本和ICT维度的内在结构,为知识社会框架的构建提供有力支持。

然而,研究方法也存在一定的局限性。EFA和CFA方法对数据的质量和样本量有较高要求,如果数据存在偏差或样本量不足,可能会影响研究结果的准确性。此外,这两种方法主要基于统计分析,对于一些难以量化的因素,如文化、价值观等的考虑相对不足。在实际应用中,可能需要结合其他方法,如定性研究方法,来全面深入地了解知识社会的发展。

未来研究方向展望

基于本研究的成果,未来可以在以下几个方面开展进一步的研究:
1. 跨维度研究 :目前的研究分别对人力资本和ICT维度进行了分析,未来可以研究这两个维度之间的相互作用和影响机制。例如,探讨人力资本的提升如何促进ICT技术的应用和创新,以及ICT技术的发展如何反过来影响人力资本的结构和需求。
2. 动态研究 :知识社会是一个不断发展变化的系统,未来可以开展动态研究,观察人力资本和ICT维度在不同时间点的变化情况,以及它们如何适应社会经济环境的变化。
3. 案例研究 :选取不同行业、不同规模的企业和组织进行案例研究,深入了解它们在提升人力资本和应用ICT技术方面的实践经验和面临的挑战,为其他企业和组织提供借鉴。
4. 拓展研究领域 :除了人力资本和ICT维度,知识社会还涉及其他多个维度,如社会资本、创新能力等。未来可以将研究领域拓展到这些维度,构建更加全面的知识社会框架。

研究流程总结

以下是本研究的主要流程 mermaid 图:

graph LR
    A[确定研究问题:马来西亚知识社会框架中的人力资本和ICT维度] --> B[数据收集:收集相关项目数据]
    B --> C[探索性因子分析(EFA):对人力资本和ICT维度项目分组]
    C --> D{项目筛选}
    D -- 负荷值低或交叉负荷 --> E[删除部分项目]
    D -- 符合要求 --> F[保留项目]
    F --> G[项目打包:减少参数估计,优化比例]
    G --> H[验证性因子分析(CFA):分析测量模型]
    H --> I[结构方程建模(SEM):进一步分析(本研究仅分析测量模型)]
    I --> J[得出研究结论:建立有效测量模型,确定关键因子]
    K[圣训传述链可视化研究] --> L[开发原型:圣训传述链可视化器(CHN)]
    L --> M[测试:对20名伊斯兰教育专业学生测试]
    M --> N[得出结论:信息可视化方法适合支持圣训学学习]

总之,本研究为马来西亚知识社会的发展提供了有价值的参考,未来的研究可以在此基础上不断深入和拓展,为推动马来西亚知识社会的建设做出更大的贡献。同时,圣训传述链可视化研究也为相关领域的学习和研究提供了新的思路和方法。

一种基于有效视角点方法的相机位姿估计MATLAB实现方案 该算法通过建立三维空间点二维图像点之间的几何对应关系,实现相机外部参数的精确求解。其核心原理在于将三维控制点表示为四个虚拟基点的加权组合,从而将非线性优化问题转化为线性方程组的求解过程。 具体实现步骤包含以下关键环节:首先对输入的三维世界坐标点进行归一化预处理,以提升数值计算的稳定性。随后构建包含四个虚拟基点的参考坐标系,并通过奇异值分解确定各三维点在该基坐标系下的齐次坐标表示。接下来建立二维图像点三维基坐标之间的投影方程,形成线性约束系统。通过求解该线性系统获得虚拟基点在相机坐标系下的初步坐标估计。 在获得基础解后,需执行高斯-牛顿迭代优化以进一步提高估计精度。该过程通过最小化重投影误差来优化相机旋转矩阵和平移向量。最终输出包含完整的相机外参矩阵,其中旋转部分采用正交化处理确保满足旋转矩阵的约束条件。 该实现方案特别注重数值稳定性处理,包括适当的坐标缩放、矩阵条件数检测以及迭代收敛判断机制。算法能够有效处理噪声干扰下的位姿估计问题,为计算机视觉中的三维重建、目标跟踪等应用提供可靠的技术基础。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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