长期以来,我国教育界把涉及情感态度价值观目标的教育纳入思想品德教育(简称德育)之中,并将它与学科教学区分出来,形成学科教学和品德教育两条线。在这一格局下,各学科教学大纲中的教学目标多以知识与技能为主,虽然也包含了“态度”这一要素,但主要局限于“五爱”的范围,即爱祖国、爱人民、爱劳动、爱科学、爱护公共财物(后改为“爱社会主义”),并且表述过于抽象,在教学中往往得不到有效的落实。
在本次基础教育课程改革中,学科教学中的情意因素被提高到一个新的层面来理解。大部分学科都采用了“情感态度与价值观”的表述(在修订的课程标准中,改为“情感•态度•价值观”),数学、英语和品德与生活三个学科采用了“情感与态度”的表述,品德与生活学科增加了“行为与习惯”,小学科学课增加了“科学技术与社会”,初中科学课程增加了“科学技术社会环境”。
在《我们需要什么样的情感态度价值观:对国家义务教育课程标准中“情感态度价值观目标”的解读》(《新课程研究》,2004年第7期)一文中,李长吉将义务教育阶段的18个学科的《课程标准》中的“情感态度价值观目标”概括为3个类别、13个维度、80个项目,具体如下:(1)关乎内心品性的情感态度与价值观,包括自信独立、健康高雅、热情乐观、严谨求实、持之以恒5个方面,涉及28个项目,出现总频次为88次;(2)关乎周围世界的情感态度与价值观,包括热爱祖国、关切社会、珍爱自然、尊重多元4个方面,涉及24个项目,出现总频次为106次;(3)关乎处世方略的情感态度与价值观,包括乐群合作、好奇求知、主动进取、崇尚科学4个方面,涉及28个项目,出现总频次为119次。
显然,这一分析试图从“个体自我”、“外部世界”、“个体与外部世界的关系”三个角度梳理情感态度价值观目标的内容。问题在于,情感态度价值观目标是建立在个体与对象的关系基础之上的,并不存在脱离个体与对象关系的自我、外部世界的情感态度价值观目标。基于这一认识,可以从个体与对象的关系这一角度,将情感态度价值观目标的13个维度分为个体与自我、个体与自然、个体与社会三个方面(见表1)。
表1 从个体与对象的关系角度对情感态度价值观目标进行分类
个体与自我
个体与自然
个体与社会
自信独立、主动进取、健康高雅、严谨求实、持之以恒
珍爱自然、好奇求知、崇尚科学
热情乐观、乐群合作、热爱祖国、关切社会、尊重多元、
以上对情感态度价值观目标的分析是综合各个学科的内容进行的,从单个学科来看,大部分学科《课程标准》所设定的情感态度价值观目标都缺乏良好的结构,主要存在以下三个方面的问题:(1)一些学科对情感态度价值观目标的陈述过于笼统,如“培养爱祖国、爱家乡的情感”,“树立正确的世界观、人生观和价值观”等;(2)一些学科设定的情感态度价值观目标集中于学科学习,忽略了学科的研究对象以及学科知识体系等,并在内容上与学习方法和策略交叉重叠;(3)一些学科没有处理好情感、态度和价值观目标之间的关系,要么过于强调情感态度目标,使目标流于行为说教;要么过于强调价值观目标,使目标流于知识灌输。
本文将介绍情感教育目标体系的系统建构和情感态度价值观的概念辨析,并从个体与对象关系的视角对情感态度价值观目标的内容进行系统分析。
一、对情感教育目标体系的系统建构
在《情感教育论纲》(人民出版社,2007年)一书中,朱小蔓从结构、时相、关系三个方面,对情感教育的目标建构进行了细致的分析,建立了一个完整的情感教育目标系统。下面,对这一目标系统加以简要介绍。
1结构--建构法
结构—建构法将情感教育的目标分析为一个由内容、形式、功能组成的三维结构,并分别从不同的维度对情感的发展提出要求,旨在克服传统建构目标只从内容一维考虑的简单化、笼统化的倾向。其中,内容维度主要包括道德感、理智感和美感三个方面;形式维度指特定内容在情感反应方式和表现方式上的特征,如:情感状态—情感特质—性格泛化,感觉水平—概念水平—反思概念水平,形象加工—具象加工—抽象加工等;功能维度指情感能力,主要有移情能力、情绪辨认能力、情感调控能力、体验理解能力、自我愿望能力等。
2时相—建构法
时相—建构法依据时间运行轨迹和人的生命成长轨迹构建目标体系,旨在尊重人的情感发展的内在时相运动规律,科学地区分教育的不同阶段,把握住教育的关键期。具体说,可以按照儿童期、少年期、青年前期三大年龄段,对情感教育的目标进行系统设计。
3关系—建构法
世界是一个处在多种联系中的文化世界,而一切的联系都与个人相联系,因此,情感教育目标的关系--建构原则就是要找出个人在世界中的基本关系系列。按照辨证唯物主义的世界观,可以将个体与世界的关系分为五大系列,即:人与自然、人与操作对象、人与他人、人与社会、人与自我,并根据这五个系列建构情感教育目标。
从结构、时相、关系三个角度建构情感教育的目标体系,极大地拓展了人们对情感教育目标的认识,对理清情感态度价值观目标的内涵与外延具有重要的参考价值。
二、对情感态度价值观的概念辨析
情感态度价值观目标整合了情感、态度和价值观三个方面的因素,在内容上更加丰富、在结构上更加复杂。为了全面、系统地认识情感态度价值观目标的内涵与外延,需要准确理解“情感”、“态度”、“价值观”的含义和它们之间的关系,并从整体上把握情感态度价值观目标。
“情感”是一个内涵非常丰富的概念。在《情感教育论纲》一书中,朱小蔓指出:“本书所使用的‘情感’术语,相当于情绪心理学的‘感情’(affect)术语,即人的区别于认识活动、有特定的主观体验和外显表情、同人的特定需要(自然的或社会的)相联系的感情反映,它包含着情绪和情感的综合过程,既有情绪的含义,也有情感的含义。” 根据这一界定,情感不仅包括主要基于自然需要的各种基本情绪,如喜、怒、哀、恶、惧等;而且也包括主要基于社会需要各种社会情感,如道德感、理智感、审美感等。从情感教育的角度来看,重点关注基于社会需要的各种社会情感。
在心理学理论中,态度由认知、情感和行为三种心理成分构成有机整体。其中,认知成分是指个体对特定的人、事物或观念的认识和信念;情感成分是个体对特定的人、事物或观念的感情或情绪反应;行为成分是个体对特定的人、事物或观念的反应倾向。
从认知成分的角度来看,态度并不是个体对特定的人、事物或观念的临时认识,而是个体对特定对象的一种较为持久而又一致的稳定认识,这种认识的总和,就构成一个人的价值观,表现为个体的自我意识或信念,并形成稳定的人格特征。从知识类型的角度看,价值观建立在个人关于自我的知识的基础之上,因此,价值观具有元认知知识的特性。作为个性心理结构的核心因素,价值观是个体在生命成长历程中逐步建构起来的,并表现出明显的阶段性。
基于以上分析,在构成情感态度价值观目标的三个要素中,“情感”主要涉及内心体验的性质和心理基础,与个体的各种需要密切相关;“态度”主要涉及个体与世界的关系,并以认知因素和情感因素为基础,表现为特定的行为倾向;“价值观”则是在生命成长历程中发展起来的对各类对象的稳定的价值判断,与态度中的认知因素相关联。由此看来,情感态度价值观目标是以个体与世界的关系为基础,围绕态度的三种成分整合起来的,其中,“情感”通过情感成分被整合进来,“价值观”通过认知成分被整合进来,而“态度”自身则在情感和价值观的综合引导下,通过具体的行为倾向表现出来。
在前面的两篇文章中,作者从教育目标分类学的“知识类型-认知过程”二维结构模型解读了“知识与技能目标”和“过程与方法目标”。具体说,“知识与技能目标”被解读为“个体对事实性知识、概念性知识、程序性知识进行记忆、理解、应用等刚性加工的能力”;“过程与方法目标”被解读为“个体利用分析、评价和创造等柔性过程对各种知识进行加工的能力,以及影响自身的认识、理解、应用等刚性过程的能力”。那么,对于根据以上定义界定的情感态度价值观目标,又如何从利用教育目标分类学的二维结构模型来解读呢?
在知识与技能目标、过程与方法目标的解读中,只考虑了知识类型和个体对知识的认知过程,既没有考虑知识所涉及的对象,也没有考虑个体对这些对象及相关任务的价值判断、情感反映和行为倾向,而这正是情感态度价值观目标所考虑的内容。根据以上分析,各学科的知识所涉及的对象包括自然事物、人造事物、他人、社会、自我五个方面,而个体对这些对象的价值判断、情感反应和行为倾向是围绕个体与这些对象之间的关系发展起来的。
根据以上分析,可以针对自然事物、人造事物、他人、社会、自我五类对象,围绕态度的三种成分(情感成分、认知成分、行为成为)来解释情感态度价值观,即:以个体、社会需要为基础,在处理与外部世界的各种关系的过程中形成的,并反过来对这种关系产生影响的动力系统,是由情感(情感成分)、价值观(认知成分)、态度(行为成分)三个要素构成的有机整体(图1)。
三、情感态度价值观目标的具体内容
根据情感目标体系的结构和情感态度价值观的定义,可以从“关系”和“内容”两个维度对情感态度价值观目标的内容进行分析。在关系维度上,包括个体与自然(N)、个体与人造事物(A)、个体与他人(O)、个体与社会(S)、个体与自我(E)五个方面的关系;在内容维度上,包括情绪与情感(S)、价值判断(V)、行为倾向(P)三个方面的内容。
按照“关系—内容”模型,可以根据5类关系将情感态度价值观目标分解为5种类型,每种类型的目标又可以根据内容从情感、价值观、态度3个角度进行分。这样,就可以将5种关系对象与3种情感内容相结合,建立起一个情感态度价值观目标的“关系-内容”二维分类系统(表2)。
表2 情感态度价值观目标的“关系-内容”二维分类系统
情感体验(S)
价值判断(V)
行为倾向(P)
个体与自然物(N)
个体与人造物(A)
个体与他人(O)
个体与社会(S)
个体与自我(E)
下面,以朱小蔓利用“关系--建构法”建构的情感教育的目标为参考,并结合新课程各学科《课程标准》对情感态度价值观目标的界定,分别对这15种分目标的要求简要说明如下(表3)。
表3 情感态度价值观目标要求
关系
内容
具体说明
个体与自然物(N)
情感体验(S)
爱护自然界中人以外的一切生物,把人-生物和人-自然作为道德共同体而倾注关心、怜惜与爱的情感。
热爱大自然,培养与自然美好的一体感、协调感与眷念之情。
价值判断(V)
欣赏自然界中优美、和谐与崇高的事物。
尊重生命,对自然界及其生物具有感谢之心。
行为倾向(P)
爱护环境,与自然和谐相处。
树立资源保护意识和可持续发展的意识,反对对自然的破坏、掠夺与征服。
个体与人造物(A)
情感体验(S)
培养对人造事物的认识、探索的兴趣。
培养对美好事物的挚爱之情。
价值判断(V)
对人造事物的特征、秩序具有尊重甚至敬畏之情。
挖掘人造事物的多方面的意义,把握和拥有存在的具体性、多样性。
认识到科学技术是双刃剑,既对人类社会发展有积极的推动作用,也可能产生消极的影响。
行为倾向(P)
在操作过程中严肃、认真、细致、不草率行事,不急功近利。
具有坚强的意志,能够克服困难,执著、顽强地进行操作。
个体与他人(O)
情感体验(S)
以正确的情感应答方式建立对他人的依恋感、安全感和信赖感。
识别、判断、体察他人的情绪、情感,对他人有感情移入,有同感和同情心。
减少攻击心理,有仁慈、宽容和体谅之心。
价值判断(V)
保留和珍惜人类本性上与他人相关联的自然感受。
尊重他人的权利,尊重他人的隐私权和内心世界。
对本人违背道德的行为有羞耻心,对伤害他人有内疚感。
行为倾向(P)
培养与人友好、合作共事的和谐、圆融与豁达的性情。
善于识别、判断他人通过情绪、情感反映出来的对自己的需求、期望与评价,从而调整自己的态度与行为。
个体与社会(S)
情感体验(S)
热爱养育自己的故乡、教育和培养自己的学校、班级、各种非正式的群体以及职业单位,培养集体(群体)荣誉感、亲和力和凝聚力。
对民族内外、国家内外一切不合理、不公平的现象有愤恨之心、忧虑之情。
价值判断(V)
对集体委托的事宜有义务感、责任心,信守诺言,热情务实,并常常从为集体服务和履行职责中感受到生存的意义与乐趣。
关心政府决策,关心民族命运,关心祖国的利益与荣誉。
关心世界和平,关心种族平等、人类公正。
行为倾向(P)
在处理人际关系中与社会事务时培养正直感、正义感,对社会公正抱有信念。
增进与不同文化背景下的其他阶层、其他民族和其他个体的沟通与理解。
个体与自我(E)
情感体验(S)
善于识别、体察自己的情绪感受,学会合理、有度地控制情绪,对自己的情感做出适宜的表达。
热爱生活,享受生命,幽默、旷达、悠然而自得其乐。
对自我崇高感持审美态度。
有现实感和胜任自如的愉悦感。
价值判断(V)
谦和、自知,自我评价符实,能正确地对待自己的错误。
自尊、自爱、自强、自立。
欣赏人自身战胜困难的力量。
行为倾向(P)
学会控制由挫折引起的矛盾,善于调节现代生活造成的紧张感、压力感和恐惧感,适应不断变化的生存环境。
进行自我管理,依靠自己的勤奋努力,以及与他人的相互学习和友好的合作而获得进步与成功。
围绕本期文章所探讨的情感态度价值观目标,希望读者思考的问题是:如何看待情感态度价值观目标的含义、性质与价值?以下的观点供参考:
1情感态度价值观目标可以分为情感、态度、价值观三个组成部分,这三个组成部分是围绕特定对象组织起来的有机整体。
2在分析情感态度价值观目标时,首先要确定具体的对象,可以分为自然物、人造物、他人、社会、自我五个方面。
3按照“关系-内容”二维结构,可以对情感态度价值观目标的内容作出细致的阐述,有利于在教学中有效落实这些目标。
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;想要做好舆情信息工作主要分为以下几方面:
(一)、建立组织保障机制
网络舆情和网络信息安全工作一样,都应实行属地管理和一把手负责制,采取“谁运营谁负责、谁主管谁负责、谁使用谁负责”的办法实行责任追究制。要在进一步提高认识的基础上,把网络舆情信息工作纳入宣传思想工作总体安排,精心部署,狠抓落实。要制定各种规章制度规范网络行为。要明确一位领导同志具体分管网络舆情信息工作,同时确定一名同志为舆情信息员负责网络舆情的日常监测,每天或每周按部门对网络舆情进行分类整理,针对各部门的情况,提供简单的舆情监测分析报告,及时向各职能部门进行反馈。
(二)、建立技术保障机制
网络技术手段是实现网络舆论管理的一个有效措施,常用的网络技术手段包括对IP地址的监测、跟踪、封杀;网管的全天候值班监测,对负面消息进行及时清除;运用智能型软件进行敏感词组的自动过滤;对论坛发帖的延时审查及发布;对国外敏感网站浏览限制;论坛、博客、播客实行实名认证制度等。各个网站和互联网运营商都要严格按照国家有关互联网信息安全的相关法律法规建立技术保障措施,确保网络信息安全。
(三)、建立日常工作机制
1、网络信息发布
“互联网让每一个人都变成了信息的发布者,而且可以不经过审查。”一位传媒研究者称,“一方面,这可以让信息更加公开透明;同时,由于鱼龙混杂,你无法分辨它的真假。而对那些年轻的网民来说,情绪非常容易被煽动。” 正是如此,网站一定要严把信息发布关,要建立网络信息发布的审核制度,规范信息审核流程,实行专人负责。网站开办的BBS论坛、博客、播客等交互栏目,必须实行“实名注册”并落实专人管理,严格执行先审后贴制度。
2、网络舆情引导
网络舆情引导就是对监测到的网络舆情动向,通过网络信息评论员进行网络舆论导向,发挥“舆论领袖”的积极作用,对日常舆情进行引导。一方面可以开展即时性评论,及时跟帖批驳反面声音;另一方面可以通过发帖、跟帖发表引导性评论,发布正面观点。根据传播学规律,“舆论领袖”在影响受众的态度方面作用明显,尤其当网络出现海量信息时,网民往往会无所适从
乐思舆情:在正面引导的同时,各版主还要严格审核有关信息,对恶意信息立即删除,对情绪偏激的帖子作缓冲处理。在把关中,切忌简单粗暴地删帖,要注重运用动之以情、晓之以理的引导艺术,使网民产生理性和情感上的认同与共鸣,从而形成网上正面言论强势。
大数据技术,就是从各种类型的数据中快速获得有价值信息的技术。大数据领域已经涌现出了大量新的技术,它们成为大数据采集、存储、处理和呈现的有力武器。
大数据处理关键技术一般包括:大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用(大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等)。
一、大数据采集技术
数据是指通过RFID射频数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得的各种类型的结构化、半结构化(或称之为弱结构化)及非结构化的海量数据,是大数据知识服务模型的根本。重点要突破分布式高速高可靠数据爬取或采集、高速数据全映像等大数据收集技术;突破高速数据解析、转换与装载等大数据整合技术;设计质量评估模型,开发数据质量技术。
互联网是个神奇的大网,大数据开发和软件定制也是一种模式,这里提供最详细的报价,如果你真的想做,可以来这里,这个手技的开始数字是一八七中间的是三儿零最后的是一四二五零,按照顺序组合起来就可以找到,我想说的是,除非你想做或者了解这方面的内容,如果只是凑热闹的话,就不要来了。
大数据采集一般分为大数据智能感知层:主要包括数据传感体系、网络通信体系、传感适配体系、智能识别体系及软硬件资源接入系统,实现对结构化、半结构化、非结构化的海量数据的智能化识别、定位、跟踪、接入、传输、信号转换、监控、初步处理和管理等。必须着重攻克针对大数据源的智能识别、感知、适配、传输、接入等技术。基础支撑层:提供大数据服务平台所需的虚拟服务器,结构化、半结构化及非结构化数据的数据库及物联网络资源等基础支撑环境。重点攻克分布式虚拟存储技术,大数据获取、存储、组织、分析和决策操作的可视化接口技术,大数据的网络传输与压缩技术,大数据隐私保护技术等。
二、大数据预处理技术
主要完成对已接收数据的辨析、抽取、清洗等操作。1)抽取:因获取的数据可能具有多种结构和类型,数据抽取过程可以帮助我们将这些复杂的数据转化为单一的或者便于处理的构型,以达到快速分析处理的目的。2)清洗:对于大数据,并不全是有价值的,有些数据并不是我们所关心的内容,而另一些数据则是完全错误的干扰项,因此要对数据通过过滤“去噪”从而提取出有效数据。
三、大数据存储及管理技术
大数据存储与管理要用存储器把采集到的数据存储起来,建立相应的数据库,并进行管理和调用。重点解决复杂结构化、半结构化和非结构化大数据管理与处理技术。主要解决大数据的可存储、可表示、可处理、可靠性及有效传输等几个关键问题。开发可靠的分布式文件系统(DFS)、能效优化的存储、计算融入存储、大数据的去冗余及高效低成本的大数据存储技术;突破分布式非关系型大数据管理与处理技术,异构数据的数据融合技术,数据组织技术,研究大数据建模技术;突破大数据索引技术;突破大数据移动、备份、复制等技术;开发大数据可视化技术。
开发新型数据库技术,数据库分为关系型数据库、非关系型数据库以及数据库缓存系统。其中,非关系型数据库主要指的是NoSQL数据库,分为:键值数据库、列存数据库、图存数据库以及文档数据库等类型。关系型数据库包含了传统关系数据库系统以及NewSQL数据库。
开发大数据安全技术。改进数据销毁、透明加解密、分布式访问控制、数据审计等技术;突破隐私保护和推理控制、数据真伪识别和取证、数据持有完整性验证等技术。
四、大数据分析及挖掘技术
大数据分析技术。改进已有数据挖掘和机器学习技术;开发数据网络挖掘、特异群组挖掘、图挖掘等新型数据挖掘技术;突破基于对象的数据连接、相似性连接等大数据融合技术;突破用户兴趣分析、网络行为分析、情感语义分析等面向领域的大数据挖掘技术。
数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中,提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘涉及的技术方法很多,有多种分类法。根据挖掘任务可分为分类或预测模型发现、数据总结、聚类、关联规则发现、序列模式发现、依赖关系或依赖模型发现、异常和趋势发现等等;根据挖掘对象可分为关系数据库、面向对象数据库、空间数据库、时态数据库、文本数据源、多媒体数据库、异质数据库、遗产数据库以及环球网Web;根据挖掘方法分,可粗分为:机器学习方法、统计方法、神经网络方法和数据库方法。机器学习中,可细分为:归纳学习方法(决策树、规则归纳等)、基于范例学习、遗传算法等。统计方法中,可细分为:回归分析(多元回归、自回归等)、判别分析(贝叶斯判别、费歇尔判别、非参数判别等)、聚类分析
(系统聚类、动态聚类等)、探索性分析(主元分析法、相关分析法等)等。神经网络方法中,可细分为:前向神经网络(BP算法等)、自组织神经网络(自组织特征映射、竞争学习等)等。数据库方法主要是多维数据分析或OLAP方法,另外还有面向属性的归纳方法。
从挖掘任务和挖掘方法的角度,着重突破:
1可视化分析。数据可视化无论对于普通用户或是数据分析专家,都是最基本的功能。数据图像化可以让数据自己说话,让用户直观的感受到结果。
2数据挖掘算法。图像化是将机器语言翻译给人看,而数据挖掘就是机器的母语。分割、集群、孤立点分析还有各种各样五花八门的算法让我们精炼数据,挖掘价值。这些算法一定要能够应付大数据的量,同时还具有很高的处理速度。
3预测性分析。预测性分析可以让分析师根据图像化分析和数据挖掘的结果做出一些前瞻性判断。
4语义引擎。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。语言处理技术包括机器翻译、情感分析、舆情分析、智能输入、问答系统等。
5数据质量和数据管理。数据质量与管理是管理的最佳实践,透过标准化流程和机器对数据进行处理可以确保获得一个预设质量的分析结果。
六、大数据展现与应用技术
大数据技术能够将隐藏于海量数据中的信息和知识挖掘出来,为人类的社会经济活动提供依据,从而提高各个领域的运行效率,大大提高整个社会经济的集约化程度。在我国,大数据将重点应用于以下三大领域:商业智能、政府决策、公共服务。例如:商业智能技术,政府决策技术,电信数据信息处理与挖掘技术,电网数据信息处理与挖掘技术,气象信息分析技术,环境监测技术,警务云应用系统(道路监控、视频监控、网络监控、智能交通、反电信诈骗、指挥调度等公安信息系统),大规模基因序列分析比对技术,Web信息挖掘技术,多媒体数据并行化处理技术,影视制作渲染技术,其他各种行业的云计算和海量数据处理应用技术等。
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人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)是一种模拟人类智能的技术,它是通过计算机程序和算法来模拟人类认知和智能行为的。目前的人工智能系统可以实现一些看似具有感情和看法的行为,如语音助手可以回答我们的问题、智能机器人可以识别我们的情绪等。但是,人工智能本质上是一种程序,它没有真正的感情和看法。
人工智能系统的“感情”和“看法”是通过程序和算法的设计来实现的,这些程序和算法通过分析和处理大量数据,来模拟人类的认知和情感反应。但是,这种“感情”和“看法”只是表面上的行为,它们并没有真正的情感体验和主观意识,也无法像人类一样具有真正的自我意识和社交能力。
因此,虽然人工智能系统可以模拟人类的行为和反应,但是它并不具有真正的感情和看法。人工智能系统只是通过程序和算法来模拟这些行为,它们缺乏真正的主观意识和情感体验。此外,人工智能系统也缺乏人类的价值观和道德标准,无法像人类一样进行道德判断和决策。因此,在使用人工智能技术时,我们需要注意其局限性和潜在危险,避免过度依赖和滥用。
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