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基于時(shí)間流的微課使用追蹤評(píng)價(jià)模型研究

2018-02-26 20:03葉紅霞郭儉
中國教育信息化·高教職教 2018年1期
關(guān)鍵詞:微課

葉紅霞+郭儉

摘 要:當(dāng)前,微課資源正逐漸從重建設(shè)的階段向應(yīng)用與建設(shè)并重的階段轉(zhuǎn)化,隨著資源越積越多,如何公正地評(píng)價(jià)資源、推動(dòng)資源的有效應(yīng)用與進(jìn)化成為當(dāng)前資源應(yīng)用的先決條件。本文分析了一段時(shí)間內(nèi)微課選擇并選用這一過程的行為數(shù)據(jù),提出了一種基于時(shí)間流的資源追蹤使用的新評(píng)價(jià)方法,可以和其他的基于數(shù)據(jù)分析的評(píng)價(jià)結(jié)合,形成對(duì)一個(gè)資源全面的評(píng)價(jià)。

關(guān)鍵詞:時(shí)間流;使用行為;微課;追蹤評(píng)價(jià)

中圖分類號(hào):G40-058.1 文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A 文章編號(hào):1673-8454(2018)01-0031-05

一、引言

1.課題的提出

微課(Micro Learning Resource),是指運(yùn)用信息技術(shù)按照認(rèn)知規(guī)律,呈現(xiàn)碎片化學(xué)習(xí)內(nèi)容、過程及擴(kuò)展素材的結(jié)構(gòu)化數(shù)字資源(摘自百度百科)。主要特點(diǎn)有:①教學(xué)時(shí)間較短,一般長度為5~8分鐘;②教學(xué)內(nèi)容較少,主題突出。微課概念提出以后,得到了各級(jí)教育機(jī)構(gòu)的大力追捧,并通過“微課大賽”等多種形式,成功建設(shè)了一大批微課資源。

根據(jù)網(wǎng)絡(luò)搜索,我們發(fā)現(xiàn)對(duì)微課資源的評(píng)價(jià)方法,主要有兩種,一種是專家評(píng)審的方法,多個(gè)專家分別對(duì)被評(píng)微課進(jìn)行打分,匯總以后根據(jù)總分排名,以此來判斷微課質(zhì)量的高低好壞,此種形式最為常見;一種是基于數(shù)據(jù)的判斷,即根據(jù)微課的點(diǎn)擊量、收藏量來進(jìn)行評(píng)價(jià)好壞,此方法在有平臺(tái)作為支撐載體的情況下較為常見。此兩種做法各有好壞,專家點(diǎn)評(píng)方法可能比較容易受到評(píng)委的主觀判斷影響;而基于點(diǎn)擊量收藏的方法,從規(guī)則上很難避免拉人式的非正常點(diǎn)擊或者收藏,進(jìn)而影響到評(píng)價(jià)的客觀公正性。

蘇州園區(qū)教育局組織區(qū)內(nèi)中小學(xué)教師在近5年的時(shí)間內(nèi)建設(shè)了大量原創(chuàng)微課資源,隨著承載平臺(tái)易加互動(dòng)學(xué)習(xí)平臺(tái)的大規(guī)模推廣使用,如何使用信息化的手段對(duì)微課資源進(jìn)行合理有效的客觀評(píng)價(jià),方便廣大教師的日常應(yīng)用,是當(dāng)務(wù)之急。使用大數(shù)據(jù)分析的方法,對(duì)平臺(tái)上各種用戶行為進(jìn)行分析,挖掘出其中隱含的對(duì)資源評(píng)價(jià)的行為數(shù)據(jù),并基于此進(jìn)行微課資源的評(píng)價(jià),成為一種較為可行的方法。

2.資源評(píng)價(jià)方法簡述

當(dāng)前,在線學(xué)習(xí)平臺(tái)對(duì)資源的使用,主要的幾種行為有觀看、點(diǎn)贊、收藏、引用、下載、評(píng)論、投訴等。傳統(tǒng)的基于用戶行為的資源評(píng)價(jià)通常會(huì)聚焦在用戶孤立的行為中,但我們發(fā)現(xiàn),在一定的場景下,將用戶的連續(xù)行為進(jìn)行意義分析,將有助于我們更深度地挖掘蘊(yùn)涵在用戶行為中的資源評(píng)價(jià)意義,因此,我們提出了一種基于時(shí)間流的資源追蹤關(guān)聯(lián)性評(píng)價(jià)方法模型。時(shí)間流,按時(shí)間排序;基于時(shí)間流的資源追蹤評(píng)價(jià)是指將使用者在某一段時(shí)間內(nèi)對(duì)多個(gè)資源的所有操作行為按時(shí)間排序,分析出其中操作動(dòng)作所隱含的評(píng)價(jià)傾向,并將傾向評(píng)價(jià)進(jìn)行數(shù)字化處理,形成對(duì)資源客觀評(píng)價(jià)的方法。

二、資源追蹤評(píng)價(jià)模型算法

1.場景分析

基于時(shí)間流的資源追蹤評(píng)價(jià)模型的建立基于如下典型場景:

某校四年級(jí)三班數(shù)學(xué)任課王老師明天要上《加法運(yùn)算律及其簡便計(jì)算》的課,現(xiàn)在要尋找一節(jié)合適的微課,加入到翻轉(zhuǎn)課堂課前任務(wù)單中去。打開資源素材庫,發(fā)現(xiàn)該章節(jié)下面有7個(gè)微課,僅從標(biāo)題看,無法做判斷。為了選擇自己需要的,王老師跳著觀看了這七個(gè)微課,幾經(jīng)對(duì)比,認(rèn)為其中《應(yīng)用加法運(yùn)算律進(jìn)行簡便計(jì)算》是最符合當(dāng)前所教班級(jí)具體情況的一個(gè),所以王老師引用該資源到自己的課時(shí)中,并發(fā)布給學(xué)生課前先學(xué)。

在上述場景中,有幾個(gè)明顯的特點(diǎn):①目的性,明確的目的,尋找自己需要的資源;②明確性,基于明確的主題,某一章節(jié)的課前先學(xué);③結(jié)果性,最終結(jié)果是形成了對(duì)資源的引用。

我們進(jìn)一步分析,可以發(fā)現(xiàn)幾個(gè)隱藏的點(diǎn):①選擇是一個(gè)過程,會(huì)查看較多的同類資源;②整個(gè)過程是時(shí)間流式的,看完一個(gè)再看另外一個(gè),看到滿意的會(huì)進(jìn)行引用、收藏等操作;③選擇可能有幾輪,每一輪都是前一輪的精選,直到最后選定一個(gè);④在一個(gè)限定的時(shí)間內(nèi)完成,在半個(gè)小時(shí)之內(nèi)結(jié)束的實(shí)際可能性很大;⑤結(jié)論是一個(gè)被選中的微課視頻。

2.指標(biāo)提煉

我們先整理一下選擇過程中所發(fā)生的動(dòng)作:(見表1)

平臺(tái)從觀看開始,固定在素材每6秒的時(shí)刻記錄一次播放行為,形成一維觀看序列數(shù)組,保存形式如{1,1,1,0,0,1…},1為觀看,0為未觀看。

覆蓋率= ,如系統(tǒng)總長為8分13秒,每6秒為一個(gè)計(jì)數(shù)點(diǎn),則視頻總長度計(jì)算點(diǎn)數(shù)為83,若系統(tǒng)記錄到了用戶觀看了其中的13個(gè)點(diǎn)的值為1,則覆蓋率 == 0.157。一個(gè)點(diǎn)被記錄兩次(觀看兩次),在覆蓋率計(jì)算時(shí)作為一次計(jì)算。

下降率=1-(不包含18秒),用于區(qū)別只觀看了前面幾秒就關(guān)掉的情況,值為0時(shí),觀看了全部視頻;值為1時(shí),18秒以后無觀看記錄。(見圖1)

如圖1所示:視頻A在24秒以后共有17個(gè)記錄點(diǎn),觀看數(shù)據(jù)總共記錄了12個(gè)點(diǎn),其下降率為0.29;視頻B同樣有17個(gè)點(diǎn),觀看數(shù)據(jù)總共記錄了2個(gè)點(diǎn),其下降率為0.88。下降率越大,則說明后半部分未看的比例越大。

基于上述簡單的分析以后,我們可以進(jìn)一步分析上述場景中隱含的對(duì)資源進(jìn)行評(píng)價(jià)的過程:王老師按照系統(tǒng)的默認(rèn)排序,大致瀏覽了每個(gè)素材微課,有了初步的判斷,篩選出其中的2個(gè)(微課2和微課6)為備選,然后又對(duì)這兩個(gè)素材微課看得更加仔細(xì)一點(diǎn),最后選擇了素材2,并將其引用到了自己的翻轉(zhuǎn)課堂課前學(xué)習(xí)任務(wù)單中。

現(xiàn)在,我們可以發(fā)現(xiàn)一系列動(dòng)作所蘊(yùn)涵的資源評(píng)價(jià)意義了:

相對(duì)于其他,微課2和微課6有較高的使用價(jià)值;最后選中的微課2,其價(jià)值最大。

我們將王老師觀看視頻的覆蓋率、下降率以圖表(見圖2)進(jìn)行顯示:

從圖2可以清晰地看出,在大致看完一遍以后,王老師仔細(xì)地觀看了微課2 和微課6,第二遍看微課2、微課6和第一遍觀看比,有明顯的目的性。再結(jié)合他最終的選擇為微課2,我們可以據(jù)此推斷,在選擇確定以后固然表達(dá)了王老師對(duì)微課2的欣賞態(tài)度,其實(shí)選擇過程中對(duì)多個(gè)視頻的觀看根據(jù)前述數(shù)據(jù)分析已經(jīng)可以知道他的傾向了。endprint

通過以時(shí)間序列的觀看行為數(shù)據(jù)分析,我們可以得出一個(gè)較為明確的結(jié)論:在王老師心目中,他認(rèn)為微課2是好的,微課6是次好的,其他的都是可以忽略的。

作為系統(tǒng)處理的結(jié)果來講,預(yù)期是把微課1、3、4、5、7的好評(píng)度下降一點(diǎn),把微課6的好評(píng)度提高一點(diǎn),把微課2的好評(píng)度提得更高一點(diǎn)。

3.評(píng)價(jià)模型

基于時(shí)間流的資源追蹤使用行為對(duì)資源有效性評(píng)價(jià),需要考慮如下因素:

(1)資源使用行為的類型

不同的使用場景,會(huì)有不同的資源最終使用行為。用于時(shí)間流資源追蹤評(píng)價(jià)的使用行為有資源的引用、資源的下載。

資源的引用:是指將資源使用到具體的教學(xué)場景中去,如將微課視頻放到課前先學(xué)任務(wù)單中去,將多題組成一份練習(xí)或者測試卷,發(fā)給學(xué)生進(jìn)行答題或者測試。引用是對(duì)資源最大程度的認(rèn)可,具有最高的追蹤評(píng)價(jià)級(jí)別。

資源的下載:易加互動(dòng)除了提供互動(dòng)學(xué)習(xí)平臺(tái)之外,也提供了海量的微課資源,但發(fā)現(xiàn)有多名教師僅在平臺(tái)上下載,下載前的操作也有明顯的比對(duì)、選擇過程,但是沒有發(fā)生期待的引用動(dòng)作,經(jīng)過跟蹤與詢問,發(fā)現(xiàn)教師的回答有點(diǎn)啼笑皆非,沒有引用是因?yàn)椴皇煜て脚_(tái)的使用,不知道怎么用;下載是因?yàn)橘Y源的確比較優(yōu)質(zhì),相比自己制作能夠節(jié)省大量精力,所以把資源下載下來以后,以自己所習(xí)慣的方式共享到QQ群等,來進(jìn)行系統(tǒng)外的發(fā)布與點(diǎn)播處理。

未參與資源使用追蹤評(píng)價(jià)的有:

資源的收藏:資源收藏也是表達(dá)資源欣賞的一種方式,由于資源收藏場景的時(shí)間流特性不是特別明顯,不能進(jìn)行較為準(zhǔn)確的計(jì)算與評(píng)價(jià),故收藏行為不參與追蹤評(píng)價(jià)。

資源的點(diǎn)贊:點(diǎn)贊操作也是能夠表達(dá)用戶欣賞的一種行為,相比其他類型的操作,點(diǎn)贊操作更為隨意,時(shí)間流連續(xù)追蹤使用數(shù)據(jù)分析的價(jià)值沒有其他三類準(zhǔn)確,精度較低,價(jià)值不大,故在本模型中不作分析與計(jì)算。

(2)資源主題特性

使用追蹤評(píng)價(jià),針對(duì)的是從某個(gè)角度可以歸為一類的資源,即資源的某個(gè)屬性具有相似值,甚至相等值。如資源屬于同學(xué)科的同一個(gè)教材章節(jié)或者知識(shí)點(diǎn);資源屬于同一個(gè)主題,比如,都是講描寫人物作文技巧的微課資源。

注:在實(shí)際分析過程中,經(jīng)常發(fā)現(xiàn)一個(gè)教材章節(jié)下面有多個(gè)課時(shí)的資源,而這些資源在使用時(shí)具有先后關(guān)系(某幾個(gè)為第一課時(shí),某幾個(gè)為第二課時(shí),或者分為課前課后),針對(duì)此類情況,還需要結(jié)合資源的關(guān)聯(lián)關(guān)系分析中的前置后續(xù)關(guān)系進(jìn)行評(píng)價(jià),在此不做過多敘述。

(3)選擇目的性

基于時(shí)間流的追蹤評(píng)價(jià),在觀看了多個(gè)資源以后,最終都是選擇了其中的一個(gè)。僅僅查看而沒有最終的引用,系統(tǒng)不認(rèn)為滿足追蹤評(píng)價(jià)的要求。實(shí)際處理時(shí),其實(shí)是先去找到這個(gè)目的資源,然后才去反推尋找其他被評(píng)價(jià)資源。

(4)時(shí)間范圍性

基于時(shí)間流的追蹤評(píng)價(jià),有明確的時(shí)間范圍特性。圍繞著一個(gè)主題,相類似的資源會(huì)被檢索并觀看,教師觀看并選擇的動(dòng)作,是在一定時(shí)間內(nèi)發(fā)生的?;趲追N常見的場景,我們目前將時(shí)間范圍限定在48小時(shí)之內(nèi),在搜索到一個(gè)明確的資源應(yīng)用行為以后,系統(tǒng)往前推48小時(shí),查找該段時(shí)間內(nèi)相同用戶、相同主題、相同類型資源的查看記錄,進(jìn)行分析。

(5)場景特性

找到目的資源是相對(duì)較易的事情,而將與該目的資源進(jìn)行追蹤比較的被評(píng)價(jià)資源的選擇,則是相對(duì)較為復(fù)雜的事情。當(dāng)前,我們采用的是尋找相同用戶、相同主題的所有同類型資源以后進(jìn)行覆蓋度與下降度比對(duì)的方式進(jìn)行。在當(dāng)前學(xué)習(xí)平臺(tái)上,圍繞在線教與學(xué)這一中心,有以下幾種值得進(jìn)行追蹤評(píng)價(jià)的場景:①微課資源的選取與使用;②題庫題目的選取與組卷。

(6)處理前的噪音去除

通過前面的處理,我們已經(jīng)能夠選出一個(gè)目標(biāo)資源和多個(gè)被評(píng)價(jià)資源。在正式處理之前,我們需要將不合適進(jìn)行追蹤評(píng)價(jià)的數(shù)據(jù)記錄去除,即對(duì)噪音數(shù)據(jù)或者不能判斷的數(shù)據(jù)進(jìn)行過濾。去除作者自己的微課,因利益相關(guān),用戶自己的資源不做任何評(píng)價(jià)。①覆蓋度過低的觀看行為。在實(shí)際查看比較過程中,有些微課教師根本沒有細(xì)看就跳過了,原因很多,如可能是與自己所需要尋找的主題不一致,或者純粹個(gè)人喜好等,由于很難推算出具體的原因,故系統(tǒng)將覆蓋度小于0.05的微課直接忽略,不作任何比對(duì)處理。②雖有選擇過程,但所選擇的目標(biāo)微課為第一輪即選定,并且作者是與當(dāng)前用戶同一機(jī)構(gòu)的。由于可能有明確的傾向性,故此類數(shù)據(jù)也將不適合作任何分析與評(píng)價(jià)。

(7)分析與評(píng)價(jià)算法模型

去除業(yè)務(wù)上不宜分析的數(shù)據(jù)后,我們接下來可以對(duì)剩余的數(shù)據(jù)進(jìn)行比對(duì)。我們重新整理一下,如表2所示:

根據(jù)表2,我們可以把王老師看的7個(gè)資源分為三種級(jí)別:(見表3)

如果備選資源較多,可能會(huì)有選擇分三批、四批的情況,為簡化起見,系統(tǒng)處理僅分為上述三種資源類型。

(8)主要計(jì)算公式模型

對(duì)于資源的追蹤使用評(píng)價(jià),我們采用了三個(gè)維度來進(jìn)行衡量:(見表4)

追蹤評(píng)價(jià)次數(shù):Trace Evaluate Count,簡寫為tec,本資源被本行為所評(píng)價(jià)的次數(shù)總計(jì)。

本次追蹤評(píng)價(jià)值:Current Trace Evaluate Value,簡寫為ctev,本次追蹤評(píng)價(jià)的值,按照前述例子而言,在第一輪即遭淘汰的,取值-1,對(duì)資源評(píng)價(jià)是負(fù)面的;成為候選而沒有被選中的,取值0.5,對(duì)資源評(píng)價(jià)是正面的;最終被選中的,取值為1.0,對(duì)資源評(píng)價(jià)是最正面的。追蹤評(píng)價(jià),根據(jù)備選的資源數(shù)多少以及價(jià)值的多少,可能會(huì)有1到多個(gè)資源為負(fù)評(píng)價(jià)(-1.0);可能有0到多個(gè)為正面較好評(píng)價(jià)(+0.5);僅有一個(gè)為正面最好評(píng)價(jià)(+1.0)。

追蹤評(píng)價(jià)值:Trace Evaluate Value,簡寫為tev,是資源所有被追蹤評(píng)價(jià)后的累計(jì)值,取值范圍-∞~+∞。值越小,同類中價(jià)值越低;值越大,同類中價(jià)值越大。endprint

追蹤評(píng)價(jià)指數(shù):Trace Evaluate Index,簡寫為tei,追蹤使用評(píng)價(jià)的綜合性指數(shù),是一個(gè)歸一化的指數(shù)(取值范圍:0~1.0),計(jì)算公式如下:

公式說明:①基于當(dāng)前易加互動(dòng)學(xué)習(xí)平臺(tái)追蹤使用數(shù)據(jù)特性,以線性方式計(jì)算出來的指數(shù)值已經(jīng)比較符合預(yù)期。②追蹤評(píng)價(jià)指數(shù)為以學(xué)段學(xué)科為單位進(jìn)行計(jì)算與評(píng)價(jià),小學(xué)數(shù)學(xué)和小學(xué)語文的資源在各自的體系中進(jìn)行評(píng)價(jià);小學(xué)語文和初中語文的計(jì)算與評(píng)價(jià),也各為不同的評(píng)價(jià)體系。

三、數(shù)據(jù)的初步驗(yàn)證

模型和算法出來以后,我們拿實(shí)際數(shù)據(jù)來進(jìn)行驗(yàn)證。

場景:現(xiàn)有3位教師,分別是A校的王老師、B校的李老師和C校的張老師,他們因?yàn)榻虒W(xué)需求,需要讓學(xué)生在家進(jìn)行《平行四邊形面積計(jì)算》的課前預(yù)習(xí)。A校的王老師和C校的張老師是通過易加互動(dòng)進(jìn)行布置的,而B校李老師通過微課下載與共享的方式進(jìn)行了預(yù)習(xí)作業(yè)的布置。

基于后臺(tái)數(shù)據(jù),我們得到了如下三張表:

A校王老師的如表5所示:

B校李老師的表6所示:

C校張老師的表7所示:

李老師的使用是發(fā)生最早的,她在做了對(duì)比以后,下載了其中的第一個(gè)資源。在此之前,沒有有效的資源追蹤使用行為數(shù)據(jù),即所有初始值為零。(見表8)

接下來是張老師的對(duì)比與引用,如表9所示。

最后,是王老師的對(duì)比與引用,如表10所示。

通過這三個(gè)表指數(shù)的對(duì)比,我們可以得出tei與預(yù)期一致的結(jié)果:

《星港-平行四邊形面積計(jì)算》一開始被選中以后,即以tei=1.0的高分被評(píng)為最佳;第二輪的張老師對(duì)比引用時(shí),該資源繼續(xù)被教師認(rèn)為是候選,最終結(jié)果仍然被選為最佳;第三輪,王老師對(duì)比引用以后,《方洲-平行四邊形的面積》這一資源因兩次均被直接采用,進(jìn)入了最高推薦榜位,而一開始的榜首漸漸降落到了第二的位置。在該章節(jié)下面,該兩個(gè)資源處于膠著狀態(tài)。

另一方面,總共的6個(gè)資源里面的另外四個(gè),經(jīng)過三輪的選擇以后,tei值均為0.0,表明了資源沒有得到足夠的認(rèn)可。

四、本模型的實(shí)際運(yùn)用與意義

通過追蹤指數(shù)的使用,系統(tǒng)能夠辨別在同一主題下多個(gè)資源孰優(yōu)孰劣,在資源列表式的展示時(shí),能夠基于此數(shù)值進(jìn)行資源的先后順序顯示,改進(jìn)當(dāng)前諸如僅基于點(diǎn)擊熱度、收藏?zé)岫鹊鹊慕敌蚺帕械乃惴ǎ醪竭_(dá)到優(yōu)先推薦優(yōu)質(zhì)資源的目的。

同時(shí),對(duì)于追蹤指數(shù)低的資源,由于原因有多方面,資源運(yùn)營管理者可以定期查看低指數(shù),尤其是零的資源,進(jìn)行必要的分析以后采取必要的措施。比如,在前述實(shí)例中,有一個(gè)資源,叫做《三角形面積的秘密》,雖然在同一個(gè)章節(jié)下面,但是其幾乎不被引用,在參與的資源追蹤比較序列中,也因?yàn)榉浅5偷挠^看覆蓋度,實(shí)質(zhì)上是第一個(gè)被淘汰的資源,其實(shí)簡單分析就可以知道這個(gè)資源的教材章節(jié)標(biāo)注錯(cuò)誤了。

通過本模型的運(yùn)用,能夠自動(dòng)計(jì)算出資源的優(yōu)劣好壞,隨著時(shí)間的積累,其后表達(dá)優(yōu)劣好壞的意義也更大,有如下幾方面的顯示意義:①更加科學(xué)公正地對(duì)資源進(jìn)行評(píng)價(jià),具有客觀性;②結(jié)合學(xué)習(xí)平臺(tái),優(yōu)先推薦優(yōu)質(zhì)資源,能夠節(jié)省教師寶貴的備課時(shí)間;③優(yōu)質(zhì)資源的使用,能夠促進(jìn)學(xué)生學(xué)習(xí)效率的提高,學(xué)習(xí)更加易懂、快樂;④隨著微課資源的更進(jìn)一步展開,通過此方法,能夠促進(jìn)資源的優(yōu)勝劣汰,促進(jìn)資源建設(shè)共享者花費(fèi)更多的精力,制作出更加優(yōu)質(zhì)的資源。

五、本模型的拓展

本模型主要對(duì)同一主題下面的多個(gè)資源進(jìn)行了關(guān)聯(lián)性的客觀評(píng)價(jià),評(píng)價(jià)雖然客觀,但只是微課資源評(píng)價(jià)的一個(gè)維度,在實(shí)際使用時(shí),需要結(jié)合多個(gè)評(píng)價(jià)指數(shù)進(jìn)行綜合性的比較與分析。

實(shí)際的資源比對(duì)選擇過程,判斷依據(jù)還有其他因素,如難度(基礎(chǔ)、鞏固、提高)、場景(課前、課中、課后)等等,為了評(píng)價(jià)盡可能準(zhǔn)確,也需考慮此類因素。

為方便,模型介紹省去了若干因素,簡化了模型,在實(shí)際使用時(shí),還需要對(duì)無關(guān)的、噪音的行為數(shù)據(jù)進(jìn)行更多標(biāo)準(zhǔn)的清洗。如當(dāng)前評(píng)價(jià)模型所依賴的資源引用行為,僅以引用行為的發(fā)生進(jìn)行判斷,實(shí)際可能有引用但不發(fā)給學(xué)生學(xué)習(xí)的場景,此類數(shù)據(jù)也應(yīng)作清洗處理。

參考文獻(xiàn):

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(編輯:王天鵬)endprint

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