基于FelderSilverman學(xué)習(xí)風(fēng)格的自適應(yīng)elearning系統(tǒng)VIP

1、第 19 卷第 12 期電子設(shè)計(jì)工程2011 年 6 月 vol.19 no.12 electronic design engineering jun. 2011 基于 felder-silverman 學(xué)習(xí)風(fēng)格的自適應(yīng)e-learning 系統(tǒng)翟小可 1， 李懷亮 2， 崔春生 3（1. 北京理工大學(xué) 珠海學(xué)院管理與經(jīng)濟(jì)學(xué)院， 廣東 珠海 519085； 2. 首都師范大學(xué) 信息工程學(xué)院， 北京 100048；3. 河南財(cái)經(jīng)政法大學(xué) 計(jì)算機(jī)與信息工程學(xué)院， 河南 鄭州 450002）摘要： 傳統(tǒng) e-learning 系統(tǒng)缺乏學(xué)生個(gè)性化特征的定制功能， 學(xué)習(xí)風(fēng)格是學(xué)習(xí)過(guò)程中較為穩(wěn)定的學(xué)習(xí)策略

2、傾向個(gè)性特征。 將 felder-silverman 學(xué)習(xí)風(fēng)格引入 e-learning 系統(tǒng)，給出了基于 solomon 量化表的學(xué)習(xí)風(fēng)格生成算法，然后搭建 基于. net 分層架構(gòu)的自適應(yīng)性 e-learning 系統(tǒng)。 實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該系統(tǒng)能夠根據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)風(fēng)格進(jìn)行個(gè)性化的內(nèi)容 呈現(xiàn)和知識(shí)導(dǎo)航，具有自適應(yīng)的特征。關(guān)鍵詞： 學(xué)習(xí)風(fēng)格； solomon 量化表； 學(xué)習(xí)風(fēng)格生成算法； 自適應(yīng) e-learning文章編號(hào)：16746236（2011）12-0046-03中圖分類號(hào)： tp391文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： aadaptive e-learning system based on felder-

3、silverman learning stylezhai xiao-ke1， li huai-liang2， cui chun-sheng3（1. college of management and economy，zhuhai campus beijing institute of technology，zhuhai 519085，china；2. college of information engineering，capital normal university，beijing 100048，china；3. college of computer and information en

4、gineering，henan university of economics and law，zhengzhou 450002，china）abstract: traditional e-learning system lacked personalized customization function based on different students， learning styleis stable personality traits of learning strategies in the learning process. this paper introduce felde

5、r-silverman learning styles into e-learning system， we proposed learning style generation algorithm based on the solomon quantization table， and then build a adaptive e-learning system based on .net layered structure. the experimental results indicate that the system can makepersonalized contents of

6、 the course and knowledge navigation adaptive to adjust the learning styles of different students.key words: learning style； solomon quantization table； learning style generating algorithm； adaptive e-learning system隨著互聯(lián)網(wǎng)和教育信息化的發(fā)展，以學(xué)生為中心地位的e-learning 系統(tǒng)無(wú)疑是未來(lái)教學(xué)模式的方向。 目前的 e-learning 系統(tǒng)缺乏依據(jù)學(xué)生特征的個(gè)性化調(diào)整策略

7、，學(xué)習(xí)風(fēng)格是學(xué)習(xí) 情 境 中 個(gè)體 表 現(xiàn) 出來(lái) 的 比 較穩(wěn) 定 的 處理 方 式 和學(xué) 習(xí) 策 略 傾 向，反映了學(xué)生的個(gè)性類型特征 。 因此，針對(duì) e-learning 系統(tǒng) 的這一缺陷，設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)一個(gè)能夠根據(jù)學(xué)生學(xué)習(xí)風(fēng)格進(jìn)行動(dòng)態(tài) 調(diào)整的自適應(yīng) e-learning 系統(tǒng)顯得很有必要。1 felder-silverman 學(xué)習(xí)風(fēng)格模型學(xué)習(xí)風(fēng)格（learning style） 是 在 學(xué) 習(xí)情 境 中 個(gè)體 表 現(xiàn) 出來(lái) 的比較穩(wěn)定的處理方式和學(xué)習(xí)策略傾向。 簡(jiǎn)單地說(shuō)就是每個(gè) 人的主要學(xué)習(xí)方式、學(xué)習(xí)傾向、學(xué)習(xí)策略。心 理 學(xué) 家 felder 和 silverman 將 學(xué) 習(xí) 風(fēng) 格 分

8、為 4 個(gè) 維 度，分別是感知，輸入，處理和理解。 其中每個(gè)維度又分為兩 種風(fēng)格，分別是感 知型-直 覺(jué) 型（ 感 知 維 度）、 視 覺(jué) 型-言語(yǔ) 型（輸入維度）、主動(dòng)性-反思型（處理維度），全局型-序列型（理解維度）。 該模型一般稱為 felder-silverman 學(xué)習(xí)風(fēng)格模型1，包括 4 個(gè)維度和 8 種學(xué)習(xí)風(fēng)格。 前兩個(gè)維度表示學(xué)生如何在 學(xué)習(xí)過(guò)程中接受知識(shí)和信息的風(fēng)格，后兩種維度表示學(xué)生在 學(xué)習(xí)過(guò)程中喜歡如何加工知識(shí)和信息，這 4 個(gè)維度不是截然 分開(kāi)的， 每一個(gè)學(xué)生的學(xué)習(xí)風(fēng)格都是這 4 個(gè)維度的組合，我 們只能認(rèn)為學(xué)生更傾向于那個(gè)學(xué)習(xí)風(fēng)格。根據(jù) felder-silverman

9、 學(xué)習(xí)風(fēng)格模型理論，學(xué)生的學(xué)習(xí)風(fēng) 格可以用一個(gè)四元組進(jìn)行形式化的表示2，ls 表 示 學(xué) 習(xí)風(fēng) 格（learning style）的公式如下：ls=（t1，e1），（t2，e2），（t3，e3），（t4，e4）（1）其中， （ti，ei） （1i4） 依 次 為 felder-silverman 學(xué)習(xí) 風(fēng)格的 4 個(gè)維度的取值， 這里 ti 表示該 felder-silverman 學(xué)習(xí)風(fēng)格分類的 4 個(gè)類型（ti“感知型-直覺(jué)型”，“視覺(jué)型-言語(yǔ) 型 ”， “ 主 動(dòng) 性- 反 思 型 ”， “ 全 局 型- 序 列 型 ”），ei 為 模 糊 取 值（ei0，1），它代表學(xué)習(xí)風(fēng)格在 ti

10、維度的取值。舉 例 說(shuō) 明 ， 某 一 個(gè) 學(xué) 生 longer lee 的 學(xué) 習(xí) 風(fēng) 格 為 ：ls （longer lee） = （感知型-直覺(jué)型，0.8），（視覺(jué)型-言語(yǔ)型，0.2），收稿日期：2011-04-24稿件編號(hào)：201104116作者簡(jiǎn)介：翟小可（1983 ），女，河南鄧州人，碩士研究生，助教。 研究方向：信息管理，網(wǎng)絡(luò)教學(xué)系統(tǒng)，計(jì)算機(jī)系統(tǒng)仿真。在處理維度上偏向于反思性，在理解維度上偏向于序列型。烈。 例如：在活躍型/沉思型量表中得到“8a”，表明測(cè)試者屬于主動(dòng)型的學(xué)習(xí)風(fēng)格，且程度很強(qiáng)烈。 在視覺(jué)型/言語(yǔ)型量表中 得 到 “a”， 表 明 測(cè) 試 者 屬 于 視 覺(jué) 型 的

11、 學(xué) 習(xí) 風(fēng) 格 ， 且 程 度 非 常 弱；如果得到“3b”，則表明測(cè)試者屬于言語(yǔ)型的學(xué)習(xí)風(fēng)格 ，且 程度較弱。3） 公式 （1） 表 示學(xué) 生 的 學(xué)習(xí) 風(fēng) 格 ， 而取 之 ei 為 模 糊 取 值（ei0，1）。 為便于分類表示，根據(jù)步驟 1）得到的取值，定義 公式（3）如下：學(xué)習(xí)風(fēng)格生成算法雖然 教 育者 早 就 注意 到 學(xué) 生們 在 學(xué) 習(xí) 風(fēng) 格 方 面 有 很 大 差異，但苦于沒(méi)有很好的測(cè)試方法，由于不能預(yù)測(cè)和量化 ，也 不能很好地應(yīng)用在教學(xué)策略的推 理 上 。 所羅 門 （barbara a. solomon）學(xué)習(xí)風(fēng)格量化表具有很強(qiáng)的操作性 ，可 以 進(jìn)行 較 好 的學(xué)習(xí)風(fēng)

12、格測(cè)試3。 solomon 學(xué)習(xí)風(fēng)格量化表共有 44 個(gè)題目， 而且每個(gè)題目的設(shè)計(jì)針對(duì)不同的學(xué)習(xí)風(fēng)格維度。 學(xué)習(xí)風(fēng)格分 為 4 個(gè)維度，每個(gè)維度 11 個(gè)問(wèn)題，每一個(gè)問(wèn)題有兩個(gè)答案供 用戶選擇。由于基于 solomon 量化表的操作性強(qiáng)， 我們結(jié)合本系統(tǒng) 的需要提出了基于 solomon 量化表的學(xué)習(xí)風(fēng)格 生成 算 法 ， 步 驟如下：1） 將 solomon 量化表的答案填入統(tǒng)計(jì)表，并按照學(xué)習(xí)風(fēng) 格維度統(tǒng)計(jì)選項(xiàng)的總計(jì)個(gè)數(shù) ，如表 1 所示。21趨向該學(xué)習(xí)風(fēng)格較弱，1，3111ei 1趨向該學(xué)習(xí)風(fēng)格一般，5，7（3）111趨向該學(xué)習(xí)風(fēng)格較強(qiáng)，9，111于 是 ， 將 ei 量 化 到 區(qū) 間0

13、，1 內(nèi) 。 為 了 計(jì) 算 和 推 理 的 方便 ， 我 們簡(jiǎn) 單 處 理， 將 趨 向 學(xué)習(xí) 風(fēng) 格 較弱 的 視 為 0.3， 趨 向 該 學(xué)習(xí)風(fēng)格一般視為 0.6，趨向該學(xué)習(xí)風(fēng)格較強(qiáng)者視為 0.9。 使 其按照 0.3 的步長(zhǎng)遞增。 表 1 是一個(gè)基于該算法的一個(gè)部分 實(shí) 例 ， 那 么 該 學(xué) 生 的 學(xué) 習(xí) 風(fēng) 格 可 以 表 示 為 ：ls =（t1，0.6），（t2，0.3），（t3，0.6），（t4，0.9）。表 1 一個(gè)基于 solomon 量化表的學(xué)習(xí)風(fēng)格生成算法示例tab. 1 an example of learning style generation algori

14、thm based on solomon quantization table系統(tǒng)設(shè)計(jì)根據(jù) felder-silverman 的學(xué)習(xí)風(fēng)格分類，不同的學(xué)習(xí)風(fēng)格 對(duì)應(yīng)著不同的學(xué)習(xí)特征傾向和教學(xué)策略，個(gè)性的差異在一定 程度上影響著學(xué)生學(xué)習(xí)的效果和效率。 這意味著在 e-learning 教學(xué)的環(huán)境下根據(jù)學(xué)習(xí)風(fēng)格制定一定的網(wǎng)絡(luò)教學(xué)策略 ，系統(tǒng) 促進(jìn)學(xué)生按照自己的個(gè)性特點(diǎn)去學(xué)習(xí)， 從而提高學(xué)習(xí)效率 。 felder-silverman 分 類 中 8 種 學(xué) 習(xí) 風(fēng) 格 的 學(xué) 習(xí) 趨 向 和 偏 好 特 征如表 2 所示4。3主動(dòng)型 沉思型感知型 直覺(jué)型問(wèn)題1591317212529333741總計(jì)a

15、b問(wèn)題26101418222630343842總計(jì)ab表 2tab. 2felder-silverman 學(xué)習(xí)風(fēng)格趨向和偏好特征表felder-silverman learning style trend and preference characteristic table學(xué)習(xí)風(fēng)格維度學(xué)習(xí)風(fēng)格學(xué)習(xí)趨向和偏好特征趨向具體和實(shí)際的， 面向事實(shí)和過(guò)程，常常重復(fù)同一種方法。 趨向概念與創(chuàng)新， 面向理論和 意義。趨 向 視 覺(jué) 表 示 ： 圖 片 ， 圖 標(biāo) ， 流 程圖等多媒體形式。趨向書(shū)面和口語(yǔ)解釋， 書(shū)寫學(xué) 習(xí)心得，通過(guò)解釋加深理解。趨向邊做邊學(xué)，協(xié)作學(xué)習(xí)，通過(guò) 活動(dòng)，討論交流。趨向獨(dú)立思考，自

16、主學(xué)習(xí)，思考 一段進(jìn)行總結(jié)。趨向宏觀藍(lán)圖，跳躍式學(xué)習(xí)，把 握整體概念。趨向明細(xì)步驟，漸進(jìn)式學(xué)習(xí)，有 順序按邏輯進(jìn)行。感知維度（抽象信息）感知性8a4a3b7b直覺(jué)型規(guī)則：（較大數(shù)-較小數(shù)）+較大數(shù)的字母5a量化區(qū)間0.6a學(xué)習(xí)風(fēng)格判別結(jié)論 中度主動(dòng)型3b輸入維度（表現(xiàn)信息）視覺(jué)型0.3b言語(yǔ)型低度直覺(jué)型處理維度（處理信息）主動(dòng)型2）按照“（較大數(shù)-較小數(shù)）+較大數(shù)的字母”的規(guī)則，生成4 個(gè)維度上的分值。 表示為：反思型ti=e（2）理解維度（理解信息）全局型其中 取值為 11、9、7、5、3、1，e 取值為 a，b。 因此為每一種量 表 ti 的取 值 可 能 為 11a、9a、7a、5a、3

17、a、a、11b、9b、7b、5b、3b、b 中的一種。 若得到字母“a”，表示屬于前者學(xué)習(xí)風(fēng)格，且序列型電子設(shè)計(jì)工程2011 年第 12 期針對(duì) 8 種學(xué)習(xí)風(fēng)格的不同學(xué)習(xí)偏好特征 ，系統(tǒng)依據(jù)學(xué)生學(xué)習(xí)風(fēng)格自動(dòng)調(diào)整界面教學(xué)內(nèi)容呈現(xiàn)和知識(shí)結(jié)構(gòu)導(dǎo)航，基于 學(xué)習(xí)風(fēng)格的 e-learning 學(xué)習(xí)流程如圖 1 所示。圖 1 基于學(xué)習(xí)風(fēng)格的 e-learning 學(xué)習(xí)流程fig. 1 learning process of e-learning based on learning style系統(tǒng)主要功能實(shí)現(xiàn)基 于 felder-silverman 學(xué) 習(xí) 風(fēng) 格 模 型 的 自 適 應(yīng) 性 e-learni

18、ng 系 統(tǒng) 采用.net 分 層 架構(gòu) ， 開(kāi) 發(fā) 平臺(tái) 為 visual studio2008， 開(kāi)發(fā)語(yǔ)言為 c#、asp.net， 數(shù)據(jù) 庫(kù) 采 用 sql server2005，學(xué)習(xí)課程內(nèi)容選用人工智能5-6。4.1 登錄模塊系統(tǒng)包括 3 個(gè)角色：管理員，教師和學(xué)習(xí)者。管理員主要 功能是對(duì)系統(tǒng)權(quán)限管理，數(shù)據(jù)管理，消息管理等；教師主要功 能是課程管理，試題管理，成績(jī)管理等；學(xué)生主要功能是個(gè)人 信息管理，在線學(xué)習(xí)，在線交流等，如圖 2 所示。4圖 3學(xué)生的學(xué)習(xí)風(fēng)格生成界面圖fig. 3 interface of the learning style generation點(diǎn)的學(xué)生的學(xué)習(xí)中心主

19、界面顯示， 采用了知識(shí)點(diǎn)結(jié)構(gòu)導(dǎo)航 ，flash 動(dòng)畫和圖片的媒體表現(xiàn)。圖 4 符合學(xué)習(xí)風(fēng)格的學(xué)習(xí)內(nèi)容呈現(xiàn)界面圖fig. 4 interface of present study conternt to meet learning style結(jié)束語(yǔ)符合學(xué)生個(gè)性化特征的自適應(yīng)7e-learning 系統(tǒng)能夠自動(dòng) 調(diào)整網(wǎng)絡(luò)教學(xué)策略 ， 并且能充分利用 e-learning 系統(tǒng)的豐富 教學(xué)媒體和友好交互模式，極大保證網(wǎng)絡(luò)教學(xué)質(zhì)量。 本文開(kāi) 發(fā)的基于 felder-silverman 學(xué)習(xí)風(fēng)格的自適應(yīng)性 e-learning 系 統(tǒng) 能 夠?qū)W 生 的 學(xué)習(xí) 風(fēng) 格 自動(dòng) 調(diào) 整 界面 的 內(nèi) 容呈 現(xiàn)

20、 方 式 和 知 識(shí)結(jié)構(gòu)導(dǎo)航，符合個(gè)性化的 e-learning 趨勢(shì)，系統(tǒng)發(fā)布后運(yùn)行 穩(wěn)定，學(xué)生反饋良好。參考文獻(xiàn)：1 felder r m ，silverman l k. learning and teaching styles in engineering educationj. engineering education，1988，78 （7）:674-681.2 alfonseca e，rosa m. carro， martin e， et al. the impact of learning styles on student grouping for collaborative

21、learning: a case studyj. user modelling and user-adapted interaction ，（下轉(zhuǎn)第 51 頁(yè)）5圖 2 自適應(yīng) e-learning 系統(tǒng)登錄界面圖fig. 2 login interface of the adaptive e-learning system學(xué)習(xí)風(fēng)格生成模塊作為系統(tǒng)的首次使用者，系統(tǒng)需要分析學(xué)生的學(xué)習(xí)風(fēng)格 進(jìn) 一 步 來(lái) 設(shè) 定 個(gè) 性 化 的 教 學(xué) 風(fēng) 格 ， 學(xué) 習(xí) 風(fēng) 格 獲 取 采 用 的 solomon 的學(xué)習(xí)風(fēng)格量化表和本文給 出的 solomon 量 化 表的 學(xué)習(xí)風(fēng)格生成算法。 學(xué)生在認(rèn)真作答

22、問(wèn)卷提交之后 ，就可以 得到該學(xué)生的四維學(xué)習(xí)風(fēng)格，如圖 3 所示。 系統(tǒng)根據(jù)學(xué)習(xí)風(fēng) 格的各自特點(diǎn)，設(shè)計(jì)符合學(xué)習(xí)風(fēng)格特點(diǎn)的個(gè)性化的內(nèi)容呈現(xiàn) 機(jī)制。4.2自適應(yīng)學(xué)習(xí)風(fēng)格的學(xué)習(xí)界面系統(tǒng)根據(jù)學(xué)習(xí)風(fēng)格記錄中學(xué)習(xí)風(fēng)格類型 ，選擇符合學(xué)習(xí) 風(fēng)格的學(xué)習(xí)導(dǎo)航和學(xué)習(xí)媒體內(nèi)容呈現(xiàn)，系統(tǒng)具有適應(yīng)學(xué)生學(xué) 習(xí)風(fēng)格的特點(diǎn)，這便于激發(fā)學(xué)習(xí)興趣和學(xué)習(xí)熱情。 如圖 4 所 示， 對(duì) 于 趨 向于 感 知 型， 視 覺(jué) 型 ， 思考 性 ， 全 局型 學(xué) 習(xí) 風(fēng)格 特4.3此 方案 的 授 權(quán)過(guò) 程 在 隨機(jī) 語(yǔ) 言 模型 下 可 以抵 御 適 應(yīng) 性 選 擇消息攻擊模式的存在性和 id 攻擊。 又因?yàn)?sw=da+xah1 是由

23、原 始 簽名 者 a 使 用 kgc 為 其 生 成的 部 分 私鑰 da 和 自 己 自 行 選取的私鑰 xa 以及 哈 希 值 h1=h1（mw，xapc）產(chǎn) 生 的 ， 除了 原 始 簽名人本身，就算是包括的任何攻擊者都無(wú)法獲得 sw 的值。另外 ，sp=sw+db+xbh1 是 由 代理 簽 名 人 b聯(lián) 合 代 理 衍 生 密 鑰 sw 和 b 本身的私鑰對(duì)（xb，db）產(chǎn)生的。 同 樣，db 是 由 kgc 為代理簽名人產(chǎn)生的，而 xa 又是由 b自己隨機(jī)選取的。 所以，出的方案只有指定驗(yàn)證者能夠?qū)ζ浜灻桨高M(jìn)行驗(yàn)證 ，這保護(hù) 了 代 理簽 名 人 的合 法 權(quán) 益和 隱 私 安全

24、 ， 在 電 子投 票 、 網(wǎng) 上 招標(biāo)以及軟件許可等方面有極廣泛的應(yīng)用。 此外，無(wú)證書(shū)公 鑰 密 碼 體制 能 有 效解 決 基 于證 書(shū) 密 碼體 制 的 證 書(shū) 管 理 問(wèn) 題 和基于身份密碼體制的密鑰托管問(wèn)題。 所以結(jié)合指定認(rèn)證的無(wú) 證書(shū)代理簽名方案在某些電子商務(wù)中的應(yīng)用前景及其廣闊。 參考文獻(xiàn)：1 al-riyami s， paterson k . certificateless public key cryptography c/lecture notes in computer science 2894: advances in cryptology proceeding of

25、asiacrypt，2003:452-473.2 du h， wen q. efficient and provably-secure certificatelessshort signature scheme from bilinear pairingsj. computerstandards & interfaces，2009（31）：390-394.3 harn l， ren j， lin c. design of dl-based certificateless digital signature j. the journal of systems and software2009（8

26、2）：789-793.4 mambo m， usuda k， okamoto e. proxy signatures for delegating signing operation c / proc of the 3rd acm conference on computer and communications security，1996: 48-57.5 jacobson m， sako k， mpacli azzo r， designated verifierproofs and their applications: proc of the eurocrypt & 96 c. s.1.

27、: springer， 1996: 142-154.6 樊睿，王彩芬，藍(lán)才會(huì)，等. 新的無(wú)認(rèn)證的代理簽名方案j.計(jì)算機(jī)工程，2008，28（4）：195-197.fan rui， wang cai-fen， la cai-hui，et al. a new就算 kgc 和原始簽名人彼此勾結(jié) ，名私鑰 sp。他們也無(wú)法得到代理簽強(qiáng)不可否認(rèn)性首先 原 始 簽名 人 和 指定 驗(yàn) 證 者都 不 能 對(duì) 自 己 的 授 權(quán) 和 代理身份進(jìn)行否認(rèn)。 因?yàn)?，在完整的代理簽名生成過(guò)程中一 直在使用 mw，代理簽名人無(wú)法更改授權(quán)證書(shū)。 而授權(quán)證書(shū) mw中包括原始簽名人和代理簽名人的身份信息，所以代理簽名人一旦產(chǎn)

28、生了合法的代理簽名， 就不能否認(rèn)自己的簽名 ，同 時(shí)原始簽名人也不能否認(rèn)自己的授權(quán)身份。另外，指定驗(yàn)證者也不能否認(rèn)自己的指定驗(yàn)證身份。 因 為在簽名階段 u=vsp+apc 的產(chǎn)生中， 使用了指定驗(yàn)證者的公 鑰。 所以，指定驗(yàn)證者 c 也無(wú)法否認(rèn)自己的指定驗(yàn)證身份。4.4 防止惡意的 kgc 攻擊和公鑰替換攻擊基于 申 君 偉等 人 的 方案 ， 本 方 案中 原 始 簽 名 人 、 代 理 簽 名人和指定驗(yàn)證人先為自己選擇了秘密值 xa、xb 和 xc， 計(jì)算 出各自的公鑰 pa、pb 和 pc。 然后將 a、b 和 c 各自的身份和公 鑰聯(lián)合起來(lái)，嵌入 kgc 到為 a、b 和 c 生成的部分私鑰里。 而且本方案的部分私鑰和秘密值是公開(kāi)使用的。 所以，這樣可 以有效的防止惡意的 kgc攻擊和公鑰替換攻擊。4.5 指定驗(yàn)證性4.3certificateless proxy2008，28（4）：195-197.signaturej.computer engineering，7 申君偉，楊曉元，梁中銀，等. 一種新的無(wú)證書(shū)代理簽名方案的分析和改進(jìn)j. 計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用，2010，46（8）：96-98. shen jun-wei， yang xiao-yuan， liang zhong-yin，