获得感是民众在社会改革发展中对其需求满足过程和结果的主观认知及情感体验的综合反应,已成为反映社会发展成果共享和民众生活质量提升的新指标。本研究基于中国社会科学院和智媒云图联合发布的获得感调查(Sense of Gain Survey 2019),分析民众获得感的现状和人口学差异,并探讨不同主客观社会阶层群体获得感的差异性特征。结果发现民众获得感整体良好,在获得内容、获得途径和获得分享上得分相对较高,在获得环境和获得体验上得分相对较低。受教育程度、收入、职业类型以及住房情况等客观社会阶层指标对不同层面获得感的影响有所不同。在控制了人口学变量和客观社会阶层指标后,主观社会阶层仍然对获得感有一定的预测作用,总体呈现出两端高、中间低的特点。在此基础上,本研究提出了民众获得感提升路径的对策建议,为制定社会治理政策提供参考。

使用中国综合社会调查(CGSS)2010年至2015年的数据来分析社会经济地位主观社会阶层对幸福感的影响,研究发现:主观社会阶层和客观社会经济地位都会对个体的幸福感产生影响,在加入了主观社会阶层变量之后,客观经济地位指标略微下降,并且逐年之间有些许变化。除当下的主观社会阶层之外,已知过去的社会阶层改变和预期未来的社会阶层改变也对幸福感存在一定的影响,但预期未来的社会阶层改变的影响在2015年显著低于2012年。

本研究从权利公平、机会公平和规则公平三个方面分析了当前我国的社会公平感现状,探讨了社会经济地位和社会比较对公平感的影响。数据来源于2017年社会心态调查(CASS-INTELLVISION Social Mentality Survey)的22669个居民数据。结果发现,调查对象的社会公平感普遍偏低,机会公平最受质疑。社会公平感的影响因素分析结果更多支持“局部比较理论”而不是“结构决定论”,主观社会阶层可以提升社会公平感,积极的社会比较和对比较结果的合理性认知可以提升社会公平。客观社会经济地位与社会公平感之间的关系取决于社会比较的结果,当社会比较不如他人的时候,客观社会经济地位和社会公平感之间负相关。

抗击新冠肺炎疫情已成为一场全球性复杂艰巨的持久战,这是对人类文明的拷问。当前教育界存在“停课不停学”的反思和后疫情时代教育向何处去两大挑战,从经验、科学、哲学三个层次剖析在疾病与健康、生与死的现实拷问面前之不同应对、抉择有助于我们深刻理解并达成问题的解决。教育学需要对“学什么、怎么学、如何组织学”这三大难题研究之内容、结构、边界和方法论做出回答:“五育融合之身心健康发展”作为后疫情时代的教育目标追求、价值导向是一种返璞归真的明智选择;在学校、家庭、社区教育的协同创新中培养“三个世界”的自主、团队、研究性学习能力,是教育回归健康轨道的必由之路;创建“教育工程学”,将教育内外各相关学科在实践中整合在一起是时代需求将引领教育步入健康新生态的价值与前景。

在新冠疫情期间,全国高校大规模应用在线教学方式。基于建构主义教学理论并结合全国4 111份网络问卷和访谈,疫情期间在线教学的效果与原因得到实证和理论分析。研究表明:85.36%的学生对在线教学基本满意或满意,但是,在线教学存在平台数量多且功能缺失、教学方式单一、互动质量不高以及评价反馈尚未有效实现等问题。究其原因,技术平台建构不足,教学主体与内容识别不畅,在线教学情境建构缺失和师生交互作用不佳等,影响了在线教学效果。要加强技术赋能,提升教师信息化素养,构建双向联动的教学机制,促进线上线下“双线”融合,构建教育教学新常态。

新冠疫情防控期间的“停课不停学”活动,倒逼了教师在线教学素养的提升,也推动了在线教研的快速发展。文章梳理了在线教研的内涵、特征与趋势,分析了疫情特殊背景下中小学在线教研的特征变化,包括教研主体具有超大规模参与、教研环境拥有智能技术支持、教研内容聚焦在线问题、教研过程提升在线教学素养、教研评价提供精准数据等。在此基础上,提出中小学在线教研可持续发展的建议,包括提升在线教研常态意识、做好在线教研顶层设计、促进教研资源有效整合、开展教研精准帮扶,以及向线上线下相融合的混合式教研发展。

数据正在成为推动教学创新的关键性力量,智慧课堂为全维度、全流程教学数据的采集提供了便利条件。为解决智慧课堂实践中存在的数据应用思路不清、数据价值难以有效发挥的现实问题,智慧课堂数据应用应有基本理路,即坚持“数据唯有应用才能产生价值,数据价值具有衰减性”的基本理念,采用“教学目标导向”和“教学数据导向”相结合的应用模式。智慧课堂数据应用有五种典型场景:精心备课、精细授导、精准评价、精益辅导、高效教研;有三个特征:数据的全维度化与全流程化,数据分析结果的即时反馈,高度关注学生的学习投入状态。另外,智慧课堂数据应用要实施四项关键策略:高度重视多模态数据采集与分析,提升数据应用的科学性;高度重视数据的即时反馈,提升数据应用的时效性;高度重视学生的学习投入,提升数据应用的多样性;高度重视数据的隐私保护,提升数据应用的安全性。如此能够提升智慧课堂的数据应用价值,推进数据驱动的教学创新与变革。

学习的行为与过程,会影响学习的结果。教育界对于学习行为的认识,往往与学习的外部条件有关。当外部条件发生了变化且这种变化逐步趋于稳定以后,就会出现教育的“新常态”。为了顺应新常态,有必要重新构建新的学习生态。在新的学习生态体系中,与数字时代相对应的数字化存在,改变了现代学习关系,混合型的学习将会成为这一生态下的基本特征,因此,需要构建符合这一生态的学习空间。新的学习空间是一种适应性学习空间,这种适应性,既包括为学习者提供符合其需要的适应性学习支持,也包括在大量用户使用后学习空间自身适应性水平的提升。学习空间的适应性,不是追求对每一个个体的“个别适应”,而应当是一种“类适应”。在实践中,要充分尊重学习的非线性结构,注重学习的全空间属性,不断优化学习空间的适应性程度与层次。

教研共同体是提升教师教育教学能力、实现研修一体化、促进学校教育教学改革的重要手段。开放大学教师教研共同体发展囿于诸多困境:旺盛的发展需求与有限的供给能力之间的矛盾、持续性需求与间断性供给之间的矛盾、多样化的发展需求与单一的供给模式之间的矛盾、职业倦怠与个人晋升之间的矛盾,由此提出了适宜开放大学教研共同体的发展策略:以项目或平台为载体,切实培育教师参与协作教研意识和氛围;及时转化研修成果,以研促教、教研相长;制定灵活的管理制度,切实推进教研体系的优化与完善;创新教研服务供给内容,逐渐增强教师研修获得感。

传统VAR模型需要变量保持同频的限制,这使得原始数据的完整性遭到破坏,从而影响模型的性能。本研究引入可以融合季度变量和月度变量的MF-BVAR模型,以GDP、PPI、CPI和PMI的递归样本为例并将其划分为三组不同的季度内信息组,比较了其与MIDAS模型和同频模型的性能,且通过混频格兰杰因果关系检验、脉冲响应分析和方差分解分析剖析了变量之间的传导机制。实证结果表明:(1)MF-BVAR模型关于PPI、CPI、PMI和GDP的实时预测误差分别较QF-BVAR模型降低约70%、80%、75%和20%;(2)基于定量和统计检验的角度均表明MIDAS和MF-BVAR模型的实时预测和短期预测性能均显著优于QF-BVAR模型,且MF-BVAR模型更适合于实时预测而MIDAS在短期预测表现更优,此外混频递归样本表明月度信息利用越充分,模型的预测误差越小;(3)GDP与CPI、PPI和PMI、CPI与PMI之间存在双向的因果关系,且传导时长呈现差异性,而PMI和GDP、PPI与GDP、PPI和CPI的正向传导时长均为3期,反向传导路径阻塞,存在不对称性。

受新冠肺炎疫情影响,全球产业链供应链在今后相当长一段时期将表现出一定程度的收缩特性,因此国际区域经济合作将更显重要。“一带一路”国际合作平台对于促进国际区域经济合作及其机制建设提供了丰富内容,也将发挥积极作用。在“一带一路”倡议下,中乌两国经济合作机制建设具有良好条件,但也面临各种问题,包括两国经济体制的差异、乌兹别克斯坦如何制定新时期的发展战略、乌兹别克斯坦基础设施落后等。应在“一带一路”国际经济合作框架下解决中乌两国经济合作机制建设面临的问题,也可通过增加对中国的出口和改善贸易结构来加强两国贸易合作机制建设,还应加强与欧亚经济联盟等多双边合作机制的对接。这个典型案例为如何加强“一带一路”框架下的国际经济合作机制建设提供了启示,包括要特别重视“一带一路”国际合作平台对于促进国际区域经济合作及其完善机制建设的积极作用、选好重点合作区域、抓好重点合作领域工作、防范合作风险等。

农民退地进城是新型城镇化的主要途径和表征,但农户是否退地受多种因素的影响。基于580户农户的调查数据,运用Logit模型实证检验养老保障对农户农地承包经营权退出意愿的影响,结果显示:参加城镇职工养老保险可以显著提升农户的退地意愿,而养老金水平对农户退地意愿的影响曲线表现为倒U型。为提高农户的退地意愿,应将在城镇稳定就业的农村居民纳入城镇职工养老保险制度实施范围,适当提高城乡居民养老金水平和退地补偿标准,还应提升农户非农化水平,完善农地承包经营权退出机制,切实保障农民权益。