整理｜周鑫雨 王奕昕
文｜周鑫雨
编辑｜邓咏仪
2024年1月，Sora炸场，多模态赛道则迎来了真正的春天。
OpenAI发布的视频模型Sora，不仅将视频生成长度的天花板从10秒抬高到了60秒，还让AI行业从大炼大语言模型，进入到新阶段：通过原生的多模态模型（而非多个单模态模型拼接），加速探索通往AGI（通用人工智能）的可能性。
在2024年的智源大会上，智源研究院不仅发布了可以生成和理解视频的原生多模态模型Emu3，还请来了两位Sora暴风眼中的人物：
Aditya Ramesh ，OpenAI的多模态扛把子，图像生成模型DALL·E之父，同时也是Sora的团队负责人之一。
在2024年4月的播客访谈中，他提出，像Sora这样的模型是实现AGI的关键步骤，因为能够模拟复杂的环境和世界。
谢赛宁 ，纽约大学计算机科学助理教授。他和OpenAI Sora的另一位核心成员William Peebles（昵称Bill），开创性地将Transformer与扩散模型结合，其研究成果DiT，也成为了Sora的核心架构。
在以“生成建模如何发展”的讨论中，Aditya Ramesh梳理了从DALLE·1到Sora的视觉生成技术探索路径。
他提到，视觉生成已经经历了手动打标签、理解语言和图像的映射、从视觉中建构自然语言、从自然语言中构建视觉4个阶段。而下一阶段，则是让自然语言去建构一切模态。
△Sora负责人Aditya Ramesh与谢赛宁对谈现场 图源：智源研究院
语言是一切模型的支架，理论上可以训练任何模态的模型。 随着参数规模的增大，模型对语言的依赖程度会降低，并且开始学会自己解决问题。
纳入在校生人才，是OpenAI的招聘策略。 OpenAI更关注有潜力但还没获得正式学术成绩的人才，很多成功的研究者并没有经过传统研究的正式培训。同时，给人才充足的GPU，是很重要的！！
若是能够提高可控性，并且灵活使用现有场景中的角色、资产和其他元素，视频生成模型很有可能会成为用户界面的游戏改变者。
现有来自互联网的数据可能已经让我们走得很远了。通过通过继续扩大模型规模，一旦模型强大到成为独立的世界模拟器，你就可以开始在视频生成模型内部进行接触、模拟等操作
以下是Aditya Ramesh和谢赛宁的对话实录，经《智能涌现》整理编辑：
谢赛宁： 我在你的X账号中看到了一句话：“语言模型被高估了。”作为视觉研究出身的人，我真的很喜欢这个说法。但你认为视觉生成是通往AGI的关键道路吗？你如何看待建模人类语言与建模包含丰富感官数据的现实世界之间的关系？
Aditya Ramesh： 我对此很坚信。在任何给定的视频中，你都可以获取很多信息，并且视频中的很多信息用语言很难表示。例如，我谈到了雷门的渐进矩阵，从视觉中学习到的智能类型，很难仅仅通过学习语言来建模。
所以我认为，语言将是更高阶的智能系统的重要组成部分，可以推理事物。但在某一时刻，我认为语言会被纳入视觉，这是一种更通用的界面。
谢赛宁： 你提到，语言可以成为实现智能的框架。为了弥补视觉表现的不足，语言确实提供了非常多的先验知识。那么语言会成为一种捷径吗？你对此有什么想法吗？
Aditya Ramesh： 我所期望的是，当你用强描述性的文本训练文生图模型时，它没有太多需要学习的东西。但是我们在DALL·E 3中看到的是，当在真正的描述性文本以及一些短文本上训练模型时，短文本训练的模型的性能会因为在更具描述性的文本上训练而提高。
因此，也许我们可以使用语言来训练生成模型，并帮助它们更有效地训练。但是随着参数规模的扩大，模型对语言作为条件信息的依赖程度将会降低，并且可以开始自行解决问题。
谢赛宁： 我想聊聊Sora背后的天才。Bill（Sora其中一位负责人）在博士的最后一年和我一起研究DiT，而Tim（Sora其中一位负责人）在伯克利攻读博士学位期间一直致力于长视频生成。这两位刚刚获得博士学位，就能对这个领域产生如此大的影响，这真是太了不起了。
OpenAI的团队文化是怎么支持年轻研究院发挥他们的热情、过去的经验，为团队做贡献？
Aditya Ramesh： OpenAI的招聘策略与其他组织非常不同。当然，Tim和Bill在加入OpenAI之前拥有博士学位和相当强的成果发表， 但我们更关注那些有高潜力，但可能还没机会获得正式学术成绩的人 ，例如，James Becker，DALL·E 3的负责人之一，他帮助将音频功能嵌入GPT-4o。他是一个很好的例子。
其次，我们专注于拥有一个长期的研究目标，而不会受到领域进展的影响。也就是说，我们设定了一个足够遥远的目标，我们可以完全专注于此，而不是对每天变化的事件做出反应。
最后， 我认为让每个人拥有充足的GPU很重要。
△Sora负责人Aditya Ramesh与谢赛宁对谈现场 图源：智源研究院
谢赛宁： 我还注意到，和OpenAI一样，有很多非常成功的研究人员并没有真正经历所谓的传统研究、正式的研究培训。就像现在高等教育的作用一样，你认为博士学位也被高估了吗？你有给想在AI从事职业的下一代研究人员的建议吗？
Aditya Ramesh： 我认为，我们现在通过 Transformer 统一了可扩展的计算范式，也知道如何表征数据，技术正在趋同。
我认为，它会改变你在学术界追求的项目的焦点，比如可解释性是我们追求的一个方向。 我认为现在攻读博士学位并期望获得最先进的成果是很困难的，因为所需的资源比以前高得多。
谢赛宁： 我知道你们有一个研究访问计划，可以为学术界提供一些学分，用于LLM和多模型学习的研究。我认为在工业界和学术界之间建立这种类型的合作伙伴关系的机会很多。
很多人对Sora也感到非常兴奋，我们也非常喜欢你在社交媒体上分享的视频。但问题是我们仍然无法访问它。你可能已经看到了最近发布的一些同类产品，比如短视频公司快手的Kling，还有Luma AI的Dream Machine。所以我想听听你的想法，你如何看待视频生成领域的竞争？以及有没有Sora的最新消息？
Aditya Ramesh： 我认为像Sora一样强大的视频生成系统，我们最关心的主要是安全以及它对社会的影响。我们要小心确保当我们发布像Sora这样的模型时，人们不会把它用于虚假信息的生成和传播，同时模型的行为方式也要符合人们的期望。
总的来说，有竞争是很好的。很高兴看到其他实验室和公司也发布视频生成模型。 我认为大量的人用不同的方法工作，会激发创造力。
回想起DALL·E 2的研究时期，当时Google Brain和OpenAI实验室轮番发表论文，推动扩散模型的最先进技术的发展。例如，Profful和Alex撰写了论文《扩散模型在图像合成上超越GANs》，并给出了分类器指引，接着Jonathan Ho和其他人又发布了无分类器的指引。
谢赛宁： 最近我参加了纽约的AI电影节。我问所有的艺术家和电影导演一个问题：你真正需要的视频生成模型的一个特征是什么？令人惊讶的是，他们的答案都是一样的：更好的可控性。
我想知道这是否是Sora在下一个版本中也会关注的事情？通过和不同的艺术家合作，你学到了什么吗？语言会成为创意世界更好可控性的终极媒体界面吗？
Aditya Ramesh： 我认为更好的可控性和减少随机性是我们从合作者那里得到的头号功能请求。我认为能够做到这一点，并重用以前场景中的角色、资产和其他元素将是一个重大变革。仅仅这一点，就能使视频生成模型在生产环境中变得有用。我觉得这有点有趣，因为在DALL·E 1的早期，我们就看到了上下文学习能力的出现，现在这些能力正在投入生产。
谢赛宁： 我想问一些关于数据的问题。因为我知道很多Sora使用的数据来自互联网视频。为了通往AGI，像现在这样的互联网视频足以支持这个目标吗？还是说我们需要发现新的数据源，甚至需要不同的感官媒介来帮助实现这个目标？
Aditya Ramesh： 我认为现有的数据可能已经让我们走得很远了。我认为，我们可以通过扩大模型规模，来继续取得很大进展。
一旦模型强大到成为独立的世界模拟器，就会发生很多有趣的事情，你就可以开始在视频生成模型内部进行接触、模拟等操作。这样我们就可以开始融合现实世界环境的所有多样化和有趣的约束，并开始学习有趣的东西。
以下是Aditya Ramesh关于视频生成建模技术路径探索的分享，内容经《智能涌现》整理编辑：
Aditya Ramesh： 嗨，很荣幸能在这里演讲，我是OpenAI视频生成的负责人。今天我想谈谈谈对于过去几年生成建模如何发展的观察，以及我认为事情会走向何方。
我想先谈谈一个相当古老的结果，至少在深度学习方面是这样。在2021年1月，我们发布了一篇关于DALL·E 1的博客文章，这是一个大规模的自回归Transformer模型，至少在当时是这样，它是在文本和量化图像上联合训练的。
我们决定这样做的原因，是因为我们看到了Transformer建模语言的初步生命迹象，我们想知道同样的技术是否可以扩展到其他模式的建模。它最终工作得很好，该模型能够输入文字，并将其转换为量化的图像补丁。
图源：智源大会直播截图
它的工作方式是给定一个语言Prompt，您的建模就像通用的语言模型一样对其进行建模。我们还为图像训练了一个 VQ-VAE 编码器，图像块的嵌入会被语言的嵌入增强。
很酷的是，我们看到了DALL·E的规模增加，就像我们今天看到的语言模型规模增加一样。如果你训练一个小规模的自回归图像模型，你可以看到生成的图片中出现了光照和反射、重复的物体，以及小规模给事物上色的能力。
接着，在我们训练的稍微大规模的模型中，就可以绘制具有多个属性的对象、改变艺术风格等等。一旦规模再次过大，就可以看到文本渲染、组合泛化以及图像上下文学习的迹象。
图源：智源大会直播截图
所以我们试着做一些事情，比如对DALL·E进行雷文渐进式推理矩阵测试(Raven’s Progressive Matrices Test)，这是一种视觉智商测试，模型看到网格中的前八个元素，必须填写最后一个角落。我们还尝试了图像到图像的转换，给模型一张图像的上半部分，要求它绘制下半部分。当模型参数规模达到十亿后，测试的结果开始转好。
我们想知道，如果进一步扩大规模会发生什么？
在DALL·E之后，我在想：这是学习智能的好方法吗？因为你正在训练一个模型来压缩视觉世界中的所有像素。这似乎是一项相当困难的任务，有很多信息需要建模。
当时有一些研究表明，这并不是正确的选择。Mark Chen之前训练了iGPT，这是第一个关于图像的自回归Transformer大模型。有趣的是，仅仅通过学习有效地压缩图像，模型就可以学习视觉世界的底层结构，并最终获得良好的图像表现。例如，当增加iGPT模型的参数规模时，它在ImageNet数据库探针上获得良好的结果。
然而，这比与DALL·E 1同期发布的CLIP效率低得多。CLIP背后的想法是学习文本-图像数据集之间的共有信息。你想象一个带有文本和图像的维恩图，CLIP使用对比损失来尝试学习数据集之间的共有信息。这最终比iGPT更有效地从图像中获取信息。
所以当时我得出结论： DALL·E 1是一个有趣的项目，但这并不是从视觉世界中提取智能，并通往AGI的关键路径。
现在我将稍微谈谈CLIP如何提取文本-图像数据集之间的共有信息。CLIP包含一个图像编码器和一个文本编码器：文本编码器接收文本Prompt，图像编码器接收图像。
在训练期间，CLIP模型会得到一个“图像-描述文本”数据对列表作为训练数据。文本编码器编码所有描述文本，图像编码器编码所有图像，最后对比损失优化，两个编码器从而对齐每个数据对的表征。
图源：智源大会直播截图
CLIP的发布带来了巨大的范式转变，因为我们不用手动标注，而是可以利用互联网上的自由格式文本，来学习一个适用于所有领域的优秀分类器。
比如你想对动物进行分类，你可以为你想分类的动物类别构建一个Prompt列表，然后将想要分类的图像的嵌入与列表中的所有文本描述做点乘，您想对所有标题进行分类，然后取该点积的Softmax分数的最大值对应的类别作为分类结果。
从那时起，“图像表示学习”领域开始发展。在早期，分类模型只是从图像中提取一些信息，即图像所属类别的标签。多年后，CLIP出现了，现在我们可以直接利用互联网上的文本来学习通用分类模型。紧接着，图像捕捉器也成了可扩展的视觉学习器。
因此，与其使用对比损失来建模文本和图像数据集的共有信息，我们可以训练一个具有图像编码器的感知模型，利用视觉信息重建自然语言，就像语言模型一样。
图源：智源大会直播截图
看起来，随着时间的推移，视觉建模变得越来越简单。我们的问题是：随着算力预算的增加，图像表示学习最终形态会是怎样？
iGPT的启示是，大规模参数的生成模型能够自动学习数据的底层结构，并最终产生良好的图像表示。
那么“文本-图像”模型是否也有类似的结果？事实上确实如此。
不久前发表的一篇名为“Your Diffusion Model is Secretly a Zero-Shot Classifier”的论文的基本思想是，即使对给定文本描述的图像进行建模，该模型也可以转换为分类模型。它的工作方式与给定图像和描述文本的CLIP并没有太大的不同，你可以使用扩散模型来计算图像与文本匹配程度的分数，只是衡量图文数据相似度的函数更为复杂。
这篇论文表明，实际上稳定的扩散模型，能够获得良好的ImageNet探针测试结果。
这是一个令人惊讶的结果。这样一来，我们就可以从以图像为条件预测标签的训练范式，转向以文本为条件预测图像的训练范式。但是目前还不清楚这是否有效，或者我们需要额外花费多少计算量来完成任务。
训练DALL·E 3时，我们发现，当训练文本更具描述性时，训练“文生图”生成模型的效率也会变得更高。即便文本很短，只要具有很强的描述性，训练效果也很好。这表明， 我们可以使用强描述性文本作为训练框架来训练更好的无条件模型。
图源：智源大会直播截图
如图所示，第一列的图像添加了不同程度的噪声，这些噪声表示建模图像的不确定信息。右边一列代表描述图片的最简单文本，比如只是描述图像中每个像素的颜色。
假设基于这些图像训练一个文生图模型，由于我们可以用文本描述每个像素，所以图像没有任何的不确定性，不需要深度学习模型。假设在图像中加入一点噪声，比如去掉一些表面细节和纹理，现在就有了一些不确定性，模型需要学习的东西不多，剩余的不确定性可以用一个强描述性的文本来描述。
假设你给图像添加大量噪声，就会存在很多不确定性。解释图像的剩余部分只需要简短的描述。当图像被添加成为纯噪声，就没有文本可以描述剩下的图像，此时任何图像都有可能。
如果一个模型只是在学习将像素值转换为图像，它可能并没有真正学到任何有用的东西。如果你有更多的算力，那么你可以训练一个将真正描述性的图像、真正描述性的文本翻译成图像的模型。直觉上，它可能没有学到很多东西，因为你给它的标题是如此的描述性，以至于图像中没有太多的不确定性可以让它学习。如果算力更多，你可以期待这个模型可以使用更短的文字，建模没有任何条件下的图像的熵。
我们认为，利用高描述性文本训练，有助于在小规模模型上补充感知相关的先验。这意味着我们可以从基于描述性文本的训练，转移到短文本的训练，即便在小参数规模下，当你给它描述性字幕时，它仍然可以是一个好的图像生成模型。当参数量较大时，它可以学习无法用语言轻松描述的只是，并在某种程度上填补剩余的空白部分。
这表明，我们可以从训练给定图像的文本模型，切换到训练给定文本的图像模型， 而且不会对计算效率造成太大的影响。如果你在描述性文本上扩大模型参数，无条件建模任务的性能也会提高。
图源：智源大会直播截图
在整个探索过程中，最初我们并没有频繁使用文本，只是预测一些信息来训练图像分类器。然后我们开始在训练CLIP等图生文模型的过程中，更多地使用文本。最终我们可以通过使用高描述性的文本来训练优秀的生成模型，比如DALL·E 3和Sora。 最终，随着我们进一步扩展，也许语言会成为后续可以丢弃的框架，视觉世界可能是一个比文本更通用的界面。
接下来，我将谈谈当我们遵循这个范式时会发生什么。我们最初从图像建模文本开始，现在我们从文本建模图像。随着我们不断增加计算，语言的作用似乎正在被纳入视觉。
我们在DALL·E 1上也看到了一些有趣的东西，你可以做一些有趣的风格转移。你拿一张图片，然后使用CLIP嵌入的算法来改变图片的一些细节。
通过足够参数规模的视觉上下文学习，我们在DALL·E 1上看到了一些“生命”迹象。比如，给模型一个图像的上半部分，并要求它绘制图像的下半部分，并对图像的上半部分进行一些更改。这个模型从来没有被明确训练来完成这样的任务，但在足够的参数规模下，它最终还是学会了这一点。我们感觉这可能是通往各种视觉处理任务的通用界面的途径。
图源：智源大会直播截图
现在，我们开始训练出可靠的视频生成模型。在未来，也许我们可以向模型展示我们所拥有的图片，并要求它生成视频以达到我们想要的效果。
这就是我的简单观察。学习压缩一切可能是正确的方法，而语言只是使其实用的必要框架。但这还不够。我们需要其他技巧来重建我们看到的一切，以此有效地训练视频模型。语言会帮助我们到达那里，并最终被纳入视觉智能。最终，这将为我们提供一个非常通用的界面，用于模拟我们想要的任何东西。
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好意同乘法律责任探析
好意同乘者如因同乘关系导致人身和财产受到损害时，如何确定车辆驾驶人或所有人的责任。 好意同乘与拼车及客运合同关系是不同的。 好意同乘的法律义务是不得损害同乘人的人身和财产的权利，而客运与拼车关系，则是有保障乘客或拼车人的人身和财产安全的义务。 既于这样不同的法律关系，他们的责任也是不同的。 好意同乘，应当承担的是过错责任。 而客运合同关系或拼车关系，即可能基于合同上的违约责任，前者承担的是一种民事侵权责任，后者承担的是一种合同意义上的违约责任或者无过错责任。 这二者承担的法律是有区别的。 根据《侵权责任法》第六条、第七条的规定，民事侵权责任一般有过错责任（包括推定过错责任）、无过错责任之分。 无过错责任，是由法律来规定的。 好意同乘所产生的侵权责任，法律并没有规定为过过错责任，因此，它属于一种过错责任。 但是，一般来说，好意同乘所发生的同乘人的人身或财产权利受损害的情况，一般都发生在交通事故中。 因此，根据《道路交通安全法》第七十六条第（二）项的规定，只有在行人与机动车之关发生交通事故时，才推定机动车有过错。 关于车内人员受到损害时，却并没有这样的推定过错的规定。 因此，关于车内人员的侵权责任，依然是适用于一般意义上的过错责任原则。 如果交通事故的发生后，如何确定责任问题，一般按以下情况来确认：1、如果是因为驾驶员的原因所致，也就是是驾驶员的责任，那么，应当由驾驶员来承担赔偿责任；2、如果是由于第三人的责任，那么，该侵权责任的承担当然是第三人；3、如果是第三人和驾驶人员的混合过错共同所致，那么由第三人和驾驶人员共同承担。 4、如果同乘人也有过错，那么，同乘人也应当承担相应的责任。 即可以相应减轻驾驶员的责任。
怎样开展课题研究-- 课题研究理论学习之一
怎样开展课题研究 确定研究课题或取得批准立项课题后，怎样开展课题研究？这是教育工作者特别是中小学教师，经常提到的一个重要问题。 课题研究做法多样，但总有一个基本程序。 课题研究程序，包括制订课题研究方案、研究开题、收集资料、整理资料、课题总结等。 一、制订课题研究方案教育科研在完成选题后，如何把握研究问题，如何理清研究的思路，合理和规范地设计好课题及课题研究方案，是目前中小学教师常常遇到的困难。 制订课题研究方案，内容包括：准确表述研究问题和分解研究问题，将研究问题转换成假设，确定采用研究方法，安排研究计划及人员分工，课题研究的组织和协调等。 （一）分解课题研究目标，抓准研究切入点。 1、确定研究目标 确定研究课题，一般是确定研究方向或研究主题、总体目标。 一项研究课题不可能面面俱到，而必须考虑研究背景，缩小研究范围，把握好研究角度，找准研究“题眼”。 开始研究前必须进一步研究，做到准确把握研究主题，分解研究问题，把总体目标分解为若干个具体目标，抓准研究切入点，做好研究整体计划。 研究目标可分平行目标、层次目标和综合目标等。 2、选定研究切入点一是从基础性的、容易的、关键性的问题中选定；二是从已经成功的经验中去寻找；三是从学校教育面临的实际问题中去寻找；四是从教育发展的趋势中去寻找；五是从教育科学理论中去寻找。 （二） 明确研究思路，确定研究方法。 1、理清研究思路一个课题特别是比较综合的课题，涉及的研究内容十分丰富，包含着多重关系、多重矛盾和多层次的问题，具有一定的深度和广度，其中必定有一对基本的关系、矛盾或问题，准确找出基本关系的意义就在于找到研究的切入口，使研究思路变得清晰且可操作。 通过对研究问题进行正向分析、逆向分析和化归分析等方法，理清和形成研究思路。 2、课题研究的基本方法教育研究方法有主法和辅法。 主法有观察法，调查法，文献资料法，教育实验法，经验总结法，比较研究法，个案研究法，行动研究法，反思研究法，质的研究法，等等；辅法有统计法，测量法，问卷法，等等。 3、课题研究方法的使用与选择 教育科研方法的使用有多种选法：有一种为主、多法综合运用；多法并用、交替使用、各法互补；单一方法也有，但较少。 不同类型（内容、条件）的研究课题有不同的研究方法，可以从不同角度、按照不同的标准选择研究方法。 一是以课题研究的延续性为标准，按延续方向确定方法。 如，对事物发展过程的追踪研究，选择纵向研究法；对同一时间内不同对象的研究，选择横向研究法等。 二是以研究所采取的技术手段划分，选择不同的研究方法。 如，进行常规研究时，选择自然观察法、测试式实验法、调查谈话法，等；采用现代技术手段研究，选择不同的技术设备的测试及调控等。 （三）开展理论思维，提出研究假设什么叫研究假设？研究假设就是研究者对研究问题中的概念转变为能通过观察来计量的变数思考时预测的研究结果（也称“半成品”）。 研究假设是陈述两个（或多个）变量之间关系的命题，是科研工作中的重要环节，必须积极开展理论思维，提出研究假设。 一是积极开展理性思维。 假设就是尚未得到实践证明姑且认定的预想，它是人们思维过程中推理与判断相结合而产生的一种暂定的理论。 大胆的假设，小心的求证，历来是科学研究探索的正确途径。 根据对研究对象的了解，从已知推未知的猜想、推断，包括各种可能性理论认识或初步结论，在进行研究之前推测出来。 二是掌握研究假设的基本标准。 研究假设应有4条标准：一是能说明两个或两个以上变量间的期望关系；二是研究者应有该假设是否值得检验的明确的理由；三是假设应是可检验的；四是假设应尽可能简洁明了。 三是明确研究假设形成的基本步骤。 研究假设是主观因素和客观因素相结合的产物，是从观察发现到理论发现的中间环节，是由个别到一般、由特殊到普遍发现的主式。 基本步骤是：⑴要在搜集一定数量的事实、资料基础上，提炼出科学问题；⑵寻求理论支持、形成初步假设；⑶推演出各相关现象的理论性陈述，使假设发展成比较系统的形态、具有严谨而稳定的结构；⑷充分运用各种有关的科学知识，灵活展开归纳和演绎、分析和综合、类比和想象等各种思维活动，形成基本观点；⑸对基本观点再提炼，形成假设的核心。 四是明确研究假设形成的基本条件。 研究假设形成的基本条件有：⑴要以科学观察和经验归纳为基础；⑵要以科学的思想方法为指导，通过类比、归纳、演绎等方法，做出合乎逻辑的某种命题；⑶研究者要有丰富的知识、经验。 五是明确研究假设表述的方式。 研究假设的表述应该是有倾向性的，可以是肯定式或否定式，而且所举的变量与变量之间的关系应该是能够操作，能够观察和验证。 研究假设可分为描述性假设和解释性假设。 （四）根据课题类型，搞好研究设计课题研究的设计，基本要求包括研究总目标和分目标、研究工具和方法、人员分工等，不同类型的课题也有不同的设计，突出研究类型，反映课题特点。 1、应用性研究课题的设计应用性研究课题是运用基础课题研究取得的基础理论知识，探寻有具体实用目的的教育方面的新知识、新的教育途径和新的教育措施，以解决教育工作中的实际问题的研究；是对教育原理的尝试性应用，是联结教育理论和教育实际的承上启下的中间环节和桥梁。 这类课题，重点是研究如何把教育科学的基础理论知识转化为教育技能、教育方法和手段，使教育科学知识同实际教育教学衔接起来，达到某种预定的实际目标。 应用研究又有宏观、中观、微观等不同层面。 课题特点：应用性、时代性、效益性和灵活性。 课题设计：要突出“应用”，包括应用性研究的内容、范围、操作等，有应用研究事实性目标和理论性目标。 课题设计包括研究目标、研究途径（思路、方法）和研究组织等，按照不同内容有不同的设计。 2、经验研究性课题的设计经验研究性总结分为一般性经验总结和科学性经验总结两个层次。 一般性经验总结是对教育活动进行回顾、反思、分析、总结，将对教育措施、教育现象和教育效果之间关系的感性认识，上升到理性认识；科学性经验总结是指运用科学的方法，对积累的教育经验进行分析概括，深入、全面而又系统地揭示经验的实质，使之上升到教育理论高度，找出别人可以借鉴的规律性的东西。 研究特点：在教育实践中进行的教育科研；具有预先提出的、十分明确的科研目的，工作目的与科研目的一致；有意识地运用教育科研的有关方法；依据科研思路，有计划、有步骤地进行；采用一定的方法，有意识、有目的地搜集资料，搜集的资料全面、完整；等等。 课题设计：要突出通过经验总结得出理性认识和揭示规律的主题。 这类课题设计，内容包括：研究主题（什么经验？），研究对象（谁的经验？），研究内容（什么样的经验？），搜集资料，概括经验。 这类课题研究，一要认识经验研究与经验总结的联系与区别，二要广泛搜集教育事实性资料，三是重视以理论指导分析教育现象、概括教育经验、揭示教育规律。 3、实验性课题设计实验性课题是在一定教育理论或假设指导下，通过实验探究变量关系揭示教育规律的活动。 在教育实验研究中，一般有三种变量关系，即自变量（研究者主动操纵的条件和因素）、因变量（随着自变量变化而产生反应、发生变化的变量，研究中需要观测的指标和能否成功的证据）和无关变量（也叫控制变量，是指与研究目标无关，但却影响研究结果的变量），只有通过控制，处理好三种变量之间的关系，才能实现验证假设、探究因果关系的目的，才能较为科学地、准确地揭示规律。 实验性课题要求：研究者必须有一个关于解决该问题的设想或初步的特征理论；用比较严密的研究程序组织研究，便于重复验证；预设实验条件，把变量明确区分，加以控制；对测量的事物规定操作定义。 实验性课题设计：要突出“实验”的特点，充分体现实验要求。 实验性课题设计内容包括：提出实验假设；确定实验被试；选定实验变量；明确实验控制；设计实验步骤；记录实验结果。 怎样选定实验变量？变量是指与本课题有关的条件、现象或特征。 根据课题研究的目标，详细地列出所有变量，分析与目标相关因素之间的关系，排出相关程度和课题要求、研究力量、实验条件，认真筛选，做到变量适当少、实验结果准确度尽量高，以实现对教育现象本质和规律的认识。 怎样设计实验控制？实验控制是实验性课题研究极为重要的研究技巧。 实验性课题的设计，必须对实验过程中的无关变量加以控制，努力排除其混淆效应，将自变量的作用分离出来。 实验控制的办法有：消除无关变量；平衡无关变量的影响；使无关变量保持恒定；统计处理；等等。 二、研究课题开题研究课题开题，也称课题设计和论证。 研究课题的设计和论证是教育科研的一个重要环节。 设计和论证课题，就是研究人员从科学性、创新性、应用价值以及进行研究的条件等方面对所选课题的目的意义、研究现状、研究内容、研究价值、研究基础、研究条件、研究分工、研究经费等进行分析、设计和论证。 课题设计和论证，要抓住重点和关键。 目的意义、研究现状、研究内容是重点。 （一）开题意义主要是从理论价值和实践价值两方面，阐明选题的意义。 对所选课题的目的意义、价值作用进行论证，课题研究的目的意义、价值、思路，要阐明和论述清楚，把选题时已经有的基本思考或初步设想进一步细化，提出明确的认识。 （二）开题内容开题内容：报告研究现状，研究内容，研究思路，研究目标，研究方法，以及计划安排和分工等。 报告研究现状：就是对所选课题涉及到的研究内容进行资料调研，研究国内外同类研究的历史和现状，对本课题国内外研究现状进行述评，明确所选课题所要解决的问题，指出可能实现的突破等。 报告研究内容：经过系统分析，列出完成课题研究任务所涉及到的全部研究内容并进行整理，形成研究内容的基本框架和基本构成情况。 报告研究思路：阐明本课题研究的主要思路，课题研究的视角、方法、途径和目的，阐述本课题研究的重要观点。 报告研究目标：教育科研的目的是为了探索未知的教育规律，在获得了对教育规律的正确认识以后，通过指导日常的教育教学工作，间接地为提高教育质量服务。 课题研究成功的标志是达到了预定的研究目标，获得对某些教育现象的规律性认识。 因此，要明确研究目标，把本课题研究要解决的问题经过分析归纳，形成具体的研究目标并明确地定下来。 确定研究方法：研究方法是完成研究任务达到研究目的的程序、途径、技术、手段或操作规则。 研究方法要服从于研究目的。 确定研究方法时需要考虑：本课题采用哪些研究方法；用什么方法和技术手段收集研究材料，整理和分析材料；如何安排具体的研究程序。 （三）开题方式开题可在立项前，也有在立项后。 开题的方式一般是召开课题组成员会议，由课题负责人报告课题研究方案，课题组成员进行讨论，统一认识，确定任务，明确分工。 也可邀请专家作相关内容的学术报告。 三、实施课题研究实施课题研究，主要是搜集资料、整理资料、分析资料和概括结果。 资料是研究者思想、科学文化知识和科研实践活动赖以记录、保存、交流和传播的文字材料、音像制品等的总称。 资料在课题研究中占有重要地位，它是课题研究工作的基础，是课题研究成果概括的依据。 （一）搜集资料搜集资料是科研工作的重要环节。 搜集资料是指在课题研究中，围绕课题研究目的、运用既定研究方法进行研究，把所取得的有关研究对象的资料。 在课题研究搜集资料方面，存在问题主要是：⑴文献资料不注明出处；⑵事实性材料没有时间、地点，没有背景；⑶对资料的可靠性缺乏考证；⑷对代表性的事实性材料没能科学选择，有时使用数据前后自相矛盾，经常看到采用举例法，不知道该典型在所属群体中的位置；⑸搜集资料的方法，使用的工具，调查问卷，往往是欠科学；⑹对材料缺乏综合分析，有时变成材料堆砌，不知道为了说明什么问题；等。 1、认真搜集资料怎样搜集资料？一是坚持围绕研究主题的指导思想，根据课题研究需要，设计资料收集、数据采集的计划；二是设计科学、明确的搜集资料的工具；三是采用适当的科学的方法，主要通过查阅文献档案、调查访问、发放问卷、实验观察、实验测试、学生作业等多条渠道、多种手段，传统手段、现代手段，广泛搜集能够反映研究对象实际的包括文字、实物、声像等各种资料；四是按计划进行收集和采集，力求收集基础材料，采集原始数据；五是注重资料、数据的客观性。 2、 制订调查计划通过调查手段搜集资料，必须搞好调查计划设计。 调查计划的内容是对调查全过程的分步骤、分阶段的细化的描述。 设计调查计划内容包括明确调查题目、阐明调查目的、选定调查单位、规定调查规模、研究调查对象、说明调查方法、编写调查提纲、拟定调查顺序和时间安排等等，调查采集数据要制成表格。 调查设计分为纵向设计和横向设计两种。 纵向设计是涉及随着时间推移收集资料的调查和在特定时间内及时收集资料的调查。 一种纵向设计是趋势研究。 这种研究，是在一段时间内对研究总体的纵向研究，通常要从总体中取样，再测量随机抽样。 另一种是群体研究。 这种研究，是在一段时间内对特定群体进行的纵向研究。 再一种是专门对象研究。 这种研究，是对同一样本进行两次或两次以上测量的纵向研究，其样本可以代表一个特定总体或一般总体。 横向设计是指在某一时间从一个样本或者从一个以上代表两个或两个以上总体的样本中收集数据。 这种设计不能测量个体的变化，但能以不同调查对象间的差异反映总体的变化。 3、设计调查问卷问卷是一种书面的个别调查。 问卷设计要求：一是题目，要与调查目的相符，不要给被调查者以不良的心理刺激；二是指导语或说明信，包括称谓、调查目的、调查意义及与被调查者的利益关系、回答问题的要求、两方的责任，最后注明联系人、联系地址及电话等；三是问卷的具体内容有事实问题、态度问题（意见、情感、动机、观点等）；四是编号。 注意事项：问题内容切忌与主题无关，或模棱两可，或难理解，或有诱导性；文字表述要通俗、简炼、具体；问题顺序，时间顺序由近及远，内容顺序由浅入深、由易到难，类别顺序由静态到动态；问卷长度要适当。 问卷可分为开放式和封闭式两种。 开放式问卷，就是不事先给出问题选择答案有由问答者自己作答的一类问卷。 这种问卷任由调查对象发表己见，更有利于反映真情，了解调查对象的独特观点、思想；但数据不标准化，处理就困难。 对于不能用几种简单的答案就能概括清楚而要详加讨论的复杂问题，使用开放式问卷比较恰当。 封闭式问卷，就是已经明确给定问题可选择答案的问卷。 这种问卷，问题和答案标准化，方便回答，易于处理。 在实际中，更多的问卷调查是两者相结合，既有关于基本变量的封闭性问题，又包括一些开放性的探究性问题。 问卷调查，要设计好选配得当、措词精确的一套问题，编制成问卷。 问卷格式，主要有：问答式；划记式；排列式；评判式；是否式；数量式；等等。 设计调查问卷，要注意写好问卷说明或导语。 4、确定研究样本在课题研究中，不管采用什么方法都涉及“研究样本”问题。 “研究样本”是研究总体的一个子集，研究者往往从样本特征推断出它所属的总体的特征。 一项科学研究活动，可以包含整个总体的所有个体，在教育科学研究中受到时间和工作精力的限制往往不容易做到，而往往是采用抽样的方法。 这就涉及“研究样本”的确定问题。 怎样确定样本，是教育科学研究必须解决的重要问题。 怎样选择研究样本？要根据研究目的和实际可能选择样本，抽样设计应是可行的并能充分包容所要研究的问题。 选择样本应注意：一是样本要保证从数学的观点看具有代表性；二是从时间和精力看是可能的，选择样本的量要适当；三是选择样本的方法要科学。 一个优秀抽样设计应满足目标定向、可测性、可行性和经济性等4个方面的标准：抽样设计应满足目标定向：对抽样方法进行设计时要以研究方案和研究目标为依据；抽样设计应满足可测性：抽样设计要为必要的分析提供数据，能从样本数据推断出总体特征；抽样设计应满足可行性：抽样设计的实际活动在现实情境中是行得通的；抽样设计应满足经济性：抽样设计达到的研究目标要与时间、财力、人员等研究资源相吻合。 样本可分为“随机样本”和“非随机样本”。 （二）整理资料整理资料是指把收集到的文献资料和采集到的数据资料进行一定的加工整理，使获得的资料整齐、有序，便于下一步的研究工作顺利进行。 整理资料一般需要经过核对、分类、挑选等步骤。 核对的任务是对获得的资料，从资料来源、资料的完整和准确等角度进行核实、查对，以保证基本事实资料的可靠。 分类的主要任务是根据研究需要，把获得的事实资料分分门别类地加以整理。 材料的加工整理是科学研究重要的辅助工作，通常采用核对资料、选择论据、汇总统计、综合加工的办法进行加工整理。 1. 核对资料。 就是把搜集起来的材料核实、鉴定，了解它的真实性、科学性、整体性和可比性等，从而对材料的准确性与可靠性做出全面评价。 核对资料也要讲方法。 2. 选择论据。 就是对搜集来的材料经过处理，把所需要的论据材料特别是支持论点的材料选择出来。 挑选的主要任务是确定事实资料对研究的有用程度，在分类的基础上，挑选富有代表性或典型性的资料，淘汰错误的、用途不大的资料。 要注意四个原则：材料的真实性与客观性；材料的有效性；材料的代表性；抽样选取的正确性。 3. 汇总统计。 注意按照课题设计的要求，进行不同序列和专题的汇总统计，以利于分析和揭示规律。 4. 综合加工。 注意综合分析，进行必要（纵向、横向）的比较，要通过理论思维，以敏锐的目光发现科研资料中的闪光点，从理论与实践的结合上进行整合加工，谋求新发现，形成新认识，以利于研究结果的概括。 （三）分析资料。 教育科研的目的是要揭示本质和规律。 任何事物都有其质和量两个方面，都是一定的质和量的统一体。 所以，对教育科研结果进行分析处理，既要从质的角度进行定性分析，也要从量的角度进行定量分析。 定性分析是定量分析的基本前提，没有定性的定量是一种盲目的、毫无价值的定量；定量分析又能使定性分析更加科学、准确，它可以促使定性分析得出广泛而深入的结论。 1. 定性分析。 定性分析就是对研究对象进行“质”的方面的分析。 具体地说是运用归纳与演绎、分析与综合、抽象与概括等方法，对获得的各种材料进行思维和加工，从而去粗取精、去伪存真、由此及彼、由表及里，对事物认识产生飞跃，达到认识事物本质，揭示内在规律，乃至有所发现，有所创新。 定性分析是一种最基本、最重要的分析研究过程。
司法实践中，死亡人因为救助人送医不及时导致死亡，救助人应该承担什么责任
救助大致可以分为两种一种是义务救助人，一般是指犯罪行为发生后对受害人进行救助，也有其他有义务救助要求的义务救助人例如：A企图谋杀B，但动手后后悔，叫来救护车救助B。 这里A对B具备救助义务，能否阻止B的死亡对于A犯罪量刑很关键，如果B还是因为救助不及时死亡，A则依然构成故意杀人罪既遂。 具备救助义务，但因可观原因依然没有成功救助的，根据情况，分别承担对还有如交通肇事案中，肇事方对受害人进行了救助，但救助人依然死亡的，同样构成法律关系另外，诸如游泳池等配备了救生员，如果付费游泳的顾客发生溺水，救生员未能及时做到救助义务，同样承担法律责任应的法律责任，即有刑事责任也有民事责任另一种则是非义务性救助，例如：老人因心脏病发晕倒，路人打120求助，120赶到后进行了救助，但老人依然去世在这种情况下，老人的死亡是因为自身疾病导致的，救助是否及时只是外因，并不是老人死亡的根本原因这里只能推定过错原则：即，救助人是否存在主观故意或重大过错，如120接到求助后，故意不出车或出车缓慢，未能做到及时出警等情况，则救助一方承担一定的过错责任在没有过错的情况下，即便是救助不及时（如某城市发生过一起事故，一中年男子哮喘病发作，被救护车紧急送往医院，但因为堵车，以及应急车道被非法占用，救护车无法及时送医，最终男子死亡），由于救助一方没有过错，则救助人不承担任何法律责任总的来说，在法律以及实践中，判定救助人是否承担法律责任，主要看救助的情形和救助的过程：一个是是否存在救助义务或救助关系，有义务关系的，是必须救助，不救助或救助不及时都应当承担法律后果；而没有义务救助的，则不承担法律后果。 二个则是救助过程，有义务救助的，不考虑过程，只对应救助结果；而没有救助义务的，则其在救助过程中只有存在主观故意或重大过错，才会推定存在法律责任，否则不承担责任
