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        高等院校實驗研究的現(xiàn)狀和熱點
        ——基于中文核心期刊論文的知識圖譜分析

        2021-07-27 06:39:20孫小琪楊曉新
        實驗室研究與探索 2021年6期
        關(guān)鍵詞:實驗室期刊實驗教學(xué)

        孫小琪, 楊曉新

        (1.南通大學(xué)教育科學(xué)學(xué)院,江蘇南通226000;2.南京大學(xué)信息管理學(xué)院,南京210000)

        0 引 言

        高校的實驗體系不是孤立存在的,實驗室建設(shè)與管理、實驗教學(xué)、實驗技術(shù)、實驗環(huán)境與安全以及儀器設(shè)備使用管理等諸多方面都影響著高校的教學(xué)成果和人才培養(yǎng)質(zhì)量。因此其發(fā)展水平對高校的教育治理體系和治理能力起著關(guān)鍵性作用[1]。而且在建設(shè)“雙一流”高校的推動下,國家對高等教育的投入不斷加大,高校的實驗室工作已形成了較為完善的管理體系,吸引了相關(guān)學(xué)者的廣泛關(guān)注,并取得了可觀的研究成果[2-4]。雖然這些已經(jīng)發(fā)表的典型文獻資源能從整體上體現(xiàn)高校實驗體系的研究成果,卻無法實現(xiàn)深層次分析,即缺乏對這些成果進行直觀的量化分析和共性分析[4]。鑒于此,本文借助Bicomb、Ucinet和SPSS軟件分析工具,對《實驗技術(shù)與管理》和《實驗室研究與發(fā)展》兩大中文核心期刊2015~2019年的發(fā)文進行科學(xué)化地整理分析,將這些成果進行直觀地可視化展示,以精準化掌握當(dāng)前高校實驗體系的發(fā)展動態(tài)和研究熱點,從而推動高校實驗體系的高質(zhì)量發(fā)展,為高校教師、科研人員、實驗技術(shù)與管理人員提供多元化的參考。

        1 研究方法

        1.1 數(shù)據(jù)來源

        《實驗技術(shù)與管理》和《實驗室研究與探索》兩大期刊是高校實驗研究中具有廣泛影響力的高水平中文核心刊物,其發(fā)表的論文聚焦了近年來高校實驗室工作中的最新前沿,能夠充分地體現(xiàn)當(dāng)前各大院校實驗體系的研究現(xiàn)狀、熱點以及趨勢等。因此研究這兩大期刊上發(fā)表的文章對于分析高校實驗體系的建設(shè)發(fā)展具有重要作用。通過在CNKI數(shù)據(jù)庫中檢索以上兩大期刊于2015~2019年間的發(fā)文量。檢索項:來源期刊實驗技術(shù)與管理和實驗室研究與探索,時間跨度:2015

        ~2019,共檢索到8 872篇。除去刊物征稿、名人訪談、實驗室宣傳以及特約專欄等與本文研究無關(guān)的文章,最后得到有效文章8494篇作為研究對象,其中前者4 237篇,后者4 257篇。

        1.2 研究工具與方法

        針對從中國知網(wǎng)論文數(shù)據(jù)庫中導(dǎo)出的8 494篇有效文章,本文采用Bicomb、Ucinet和SPSS軟件對這些研究成果進行分析。具體研究過程和方法如下:

        (1)設(shè)置檢索條件,從中國知網(wǎng)數(shù)據(jù)庫中導(dǎo)出符合條件的文獻數(shù)據(jù),包括標題、作者、單位、期刊、摘要、關(guān)鍵詞和時間,保存為NoteFirst格式。采用NoteFirst格式導(dǎo)出文獻時按照系統(tǒng)默認設(shè)置即可。

        (2)分別將兩大期刊導(dǎo)出的文獻數(shù)據(jù)導(dǎo)入Bicomb軟件進行關(guān)鍵詞的標準化處理,對同義詞、非實義詞等關(guān)鍵詞進行轉(zhuǎn)換修正,如關(guān)鍵詞“虛擬仿真”“虛擬仿真技術(shù)”以及“虛擬仿真系統(tǒng)”等均是同義詞,都表示實現(xiàn)虛擬仿真的技術(shù)手段,因此可以進行同義詞轉(zhuǎn)化。然后利用Bicomb軟件分別以作者、第一作者、作者單位以及關(guān)鍵詞等為關(guān)鍵字段,對發(fā)表文獻進行統(tǒng)計分析。

        (3)利用Ucinet和SPSS軟件對研究文獻的高頻關(guān)鍵詞進行共詞分析和聚類分析。①通過分析文獻中關(guān)鍵詞共同出現(xiàn)的頻次來判斷所研究主題的熱點及彼此之間的關(guān)系。②通過聚類分析對研究對象的關(guān)鍵詞進行歸類,進一步判斷文獻研究主題的內(nèi)部聯(lián)系以及與其他主題之間的相互關(guān)系,從而揭示該主題的現(xiàn)狀、熱點及發(fā)展趨勢[5-6]。

        2 研究現(xiàn)狀與熱點分析

        2.1 文獻研究的特征

        (1)作者。利用Bicomb軟件分別對《實驗技術(shù)與管理》和《實驗室研究與探索》近5年的發(fā)文成果按照第一作者進行頻次統(tǒng)計分析。以“第一作者”為關(guān)鍵字段,將“頻次閾值”設(shè)置為5,即導(dǎo)出了2015~2019年期間以第一作者身份在兩大期刊發(fā)表論文在5篇以上(包括5篇)的作者頻次信息。統(tǒng)計結(jié)果如圖1所示。在《實驗技術(shù)與管理》期刊上,發(fā)文量在5篇以上的共有24位作者。其中陳功貴和張磊的發(fā)文量名列前茅,分別發(fā)表9篇和8篇文章。張建良、趙玉紅、劉艷等4位作者出現(xiàn)了7次,張海峰、呂淑平等5位作者出現(xiàn)了6次,黃開勝、楊亮等13位作者出現(xiàn)了5次。在《實驗室研究與探索》期刊上,以第一作者身份發(fā)表5篇以上文章的有14位。其中劉艷發(fā)文量最多,出現(xiàn)10次。其次陳功貴發(fā)表了8篇文章。張建良、趙玉紅等4位作者出現(xiàn)了6次,王杰、趙海濱等8位作者出現(xiàn)了5次。他們在高校實驗研究工作中取得的成果具有顯著的代表性。例如張海峰關(guān)于實驗室建設(shè)的研究論文單篇共被引達82次。

        圖1 第一作者出現(xiàn)的頻次

        此外,以“作者”為關(guān)鍵字段,借助Bicomb軟件構(gòu)建高頻作者的共現(xiàn)矩陣。分析發(fā)現(xiàn)在兩大期刊上,兩兩作者共同出現(xiàn)的頻次較少,即說明作者之間缺乏緊密聯(lián)系,彼此之間的相互合作比較零散,大都以校內(nèi)或者機構(gòu)內(nèi)合作為主。

        (2)研究機構(gòu)。利用Bicomb軟件對研究成果的單位機構(gòu)進行了統(tǒng)計分析。結(jié)果顯示,2015-2019年期間,在《實驗技術(shù)與管理》上出現(xiàn)頻次在50次以上(包括50)的單位共有20個,位居前5的單位分別為中國石油大學(xué)(華東)、清華大學(xué)、四川大學(xué)、中國礦業(yè)大學(xué)和吉林大學(xué),出現(xiàn)頻次均在100次以上,其中中國石油大學(xué)(華東)出現(xiàn)頻次203次。在《實驗室研究與探索》期刊上出現(xiàn)頻次在50次以上的單位共有18個,位居前5的分別為上海交通大學(xué)、中國石油大學(xué)(華東)、吉林大學(xué)、浙江大學(xué)和同濟大學(xué)??傮w上看發(fā)文量較多的主要集中在國內(nèi)知名院校或者研究機構(gòu),主要以高等院校為主。這也側(cè)面說明高等院校,特別是雙一流、國家級、省級示范中心等相對更加重視實驗研究工作,并引領(lǐng)我國實驗體系的建設(shè)發(fā)展。表2列出了兩大期刊一級單位出現(xiàn)頻次Top10的數(shù)據(jù)統(tǒng)計。此外,進一步利用Citespace生成了排名前TOP20的研究機構(gòu)合作圖譜,以探索研究機構(gòu)之間的合作情況。分析圖譜發(fā)現(xiàn),與作者之間的合作情況相似,研究機構(gòu)之間連線也較少。說明在實驗研究方面,機構(gòu)之間也缺乏相互溝通交流,沒有形成一定規(guī)模的研究共同體。這可能由于高等院校的獨特性以及數(shù)據(jù)隱私等原因,很難實現(xiàn)資源的充分共享。

        表2 一級單位出現(xiàn)的頻次(Top10)

        2.2 高頻關(guān)鍵詞

        (1)高頻關(guān)鍵詞頻次。利用Bicomb系統(tǒng)對研究成果的關(guān)鍵詞進行數(shù)據(jù)清洗和篩選后,分別提取出有效主題關(guān)鍵詞。然后利用Bicomb的統(tǒng)計功能,確定前30個高頻關(guān)鍵詞為主要研究對象,部分統(tǒng)計結(jié)果如表3所示。

        分析表3中的數(shù)據(jù)可以發(fā)現(xiàn),“實驗教學(xué)”和“實踐教學(xué)”是在兩大期刊上出現(xiàn)頻率最高的兩個關(guān)鍵詞,是當(dāng)前高校實驗研究的熱點。這也意味著在高校實驗教學(xué)中,以技能實訓(xùn)為主、應(yīng)用為主的教學(xué)研究取向。其次,“虛擬仿真”“仿真實驗”“仿真”“實驗平臺”“LabVIEW”“MATLAB”等高頻關(guān)鍵詞,代表了不同的技術(shù)手段和工具,體現(xiàn)了研究人員在研究實驗教學(xué)或者實踐教學(xué)的同時,融合多種先進技術(shù)。這側(cè)面反映了技術(shù),特別是新興技術(shù)將不斷推動實驗教學(xué)改革研究。此外,“實驗室管理”“實驗室建設(shè)”“安全管理”以及“實驗室安全”等關(guān)鍵詞的高頻出現(xiàn),反映了實驗室建設(shè)與管理工作的重要性,是開展正常實驗教學(xué)的基礎(chǔ)保障?!案咝!焙汀案咝嶒炇摇钡汝P(guān)鍵詞體現(xiàn)了具體實驗研究工作的層次和范疇。

        表3 高頻次關(guān)鍵詞出現(xiàn)頻次(部分)

        (2)高頻關(guān)鍵詞社會網(wǎng)絡(luò)。為了研究當(dāng)前高校實驗室工作中的研究熱點及彼此之間的關(guān)系,進一步利用Bicomb書目共現(xiàn)分析系統(tǒng)和Ucinet軟件繪制高頻關(guān)鍵詞的社會網(wǎng)絡(luò)。首先利用Bicomb軟件構(gòu)建了前30個高頻關(guān)鍵詞共現(xiàn)矩陣,矩陣大小為30×30(見表4、表5)。矩陣中的數(shù)值表示兩兩關(guān)鍵詞同時出現(xiàn)的頻次,數(shù)值越大它們之間的聯(lián)系越親密。然后根據(jù)得到的共現(xiàn)矩陣,計算Ochiia系數(shù),轉(zhuǎn)換成對應(yīng)的相關(guān)矩陣。將相關(guān)矩陣導(dǎo)入Ucinet進行再次處理,并保存為.##h和.##d文件,以用于NetDraw繪制關(guān)鍵詞的社會網(wǎng)絡(luò),并選擇“degree”為條件對繪制的高頻關(guān)鍵詞社會網(wǎng)絡(luò)進行中心度分析,如圖2和圖3所示。

        表4 《實驗技術(shù)與管理》高頻關(guān)鍵詞的共現(xiàn)矩陣(部分)

        表5 《實驗室研究與探索》高頻關(guān)鍵詞的共現(xiàn)矩陣(部分)

        觀察圖2和圖3可以發(fā)現(xiàn),當(dāng)前高校實驗體系中的主要研究主題的分布情況:兩大期刊中,以“教學(xué)改革”“實驗教學(xué)”為核心研究內(nèi)容,周邊環(huán)繞著“實驗平臺”“實驗室管理”“教學(xué)模式”“校企合作”“虛擬仿真”等主題。分析圖2可以看出,“教學(xué)改革”處于社會網(wǎng)絡(luò)的中心位置,體現(xiàn)了大部分發(fā)表文章的地位和核心,是當(dāng)前實驗體系研究工作的熱點?!皩嶒炂脚_”“實驗教學(xué)”“校企合作”“教學(xué)模式”“創(chuàng)新能力”“LabVIEW”“虛擬仿真”處于網(wǎng)絡(luò)的中部位置,是連接核心主題和邊緣主題的樞紐,側(cè)面反映當(dāng)前高校實驗研究的落腳點,意味著未來的研究趨勢和方向。而“安全管理”“實驗室安全”“開放共享”“實驗裝置”“實驗設(shè)計”等處于網(wǎng)絡(luò)的最外圍,代表了實驗體系中的一些邊緣研究,有待進一步展開深入探討。分析圖3可以發(fā)現(xiàn)同樣的規(guī)律,只是有些關(guān)鍵詞主題有些區(qū)別。

        圖2 《實驗技術(shù)與管理》高頻關(guān)鍵詞的社會網(wǎng)絡(luò)

        圖3 《實驗室研究與探索》高頻關(guān)鍵詞的社會網(wǎng)絡(luò)

        (3)高頻關(guān)鍵詞聚類圖譜。將高頻關(guān)鍵詞相關(guān)矩陣轉(zhuǎn)換成相異矩陣并導(dǎo)入SPSS進行多維標度分析,得到兩大期刊2015~2019年研究成果的高頻關(guān)鍵詞的聚類圖譜,分別為圖4和圖5所示。其中《實驗技術(shù)與管理》聚類圖譜中的Sterss=0.24,RSQ=0.80。《實驗室研究與探索》聚類圖譜中的Stress=0.19,RSQ=0.

        圖4 《實驗技術(shù)與管理》高頻關(guān)鍵詞聚類圖譜

        圖5 《實驗室研究與探索》高頻關(guān)鍵詞聚類圖譜

        83。說明《實驗室研究與探索》聚類圖譜與源數(shù)據(jù)擬合度更好,能夠清楚地揭示關(guān)鍵詞之間的關(guān)系。

        鑒于擬合度的原因,本文主要根據(jù)圖5中關(guān)鍵詞的坐標位置以及和彼此之間的疏密程度,將它們劃分為三大研究主題:①實驗室建設(shè)與管理。關(guān)鍵詞包括實驗室管理、實驗室建設(shè)、實驗室、高校、實驗室安全、安全管理、儀器設(shè)備以及物聯(lián)網(wǎng)。高校實驗室作為人才培養(yǎng)的第一陣地,是學(xué)生進行自主學(xué)習(xí)和創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)等能力訓(xùn)練的重要平臺,是高校人才培養(yǎng)體系中的不可或缺的組成部分[7]。針對“實驗室的建設(shè)與管理”這一主題的研究是實驗體系工作的立足點,是其他各個環(huán)節(jié)的奠基石。因此各大院校及實驗研究人員都高度重視實驗室的建設(shè)研究。特別是在以人工智能為代表的新興技術(shù)的助推下,必將驅(qū)動實驗室建設(shè)、管理以及運行等方面都產(chǎn)生巨大變革,而這種變革正在顯現(xiàn)。例如以“智慧”+“實驗室”“人工智能”+“實驗室”“大數(shù)據(jù)”+“實驗室”“互聯(lián)網(wǎng)”+“實驗室”為主題進行檢索,兩大期刊共檢索到87篇相關(guān)文章,而且發(fā)文章呈逐漸增長的趨勢。這說明在人工智能技術(shù)的引領(lǐng)下,各大高等院校紛紛加快建設(shè)步伐,積極構(gòu)建與現(xiàn)代信息化技術(shù)相結(jié)合的智慧型實驗室成為高等院校深化教學(xué)改革、推進新工科建設(shè)的必然趨勢。②實驗教學(xué)改革研究。關(guān)鍵詞包括:實驗教學(xué)、實踐教學(xué)、教學(xué)模式、創(chuàng)新能力、教學(xué)改革、實驗教學(xué)示范中心等。如上所述,“實驗教學(xué)”在圖3中處于中心位置,是高校實驗體系的研究熱點。實驗室的建設(shè)與管理、儀器設(shè)備、實驗室安全、實驗技術(shù)與方法等流程的研究都是為了更好地服務(wù)實驗教學(xué)。實驗教學(xué)水平的高低對培養(yǎng)學(xué)生的實踐操作能力、創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)能力起著至關(guān)重要的作用,因此學(xué)者們也針對這一主題開展了一系列的探究。這些研究涉及了醫(yī)學(xué)、護理學(xué)、教育學(xué)、心理學(xué)、電力學(xué)、計算機科學(xué)等等[8-10],涵蓋了我國人才培養(yǎng)體系的絕大部分學(xué)科。例如陳功貴[11]針對電力系統(tǒng)的仿真實驗教學(xué)進行了大量的研究,以加深學(xué)生對實驗算法和原理的認識與理解,提高學(xué)生的實踐操作能力?!敖虒W(xué)模式”“教學(xué)改革”和“創(chuàng)新能力”等這些關(guān)鍵詞

        體現(xiàn)了在新工科背景下,傳統(tǒng)的實驗理論驗證、培養(yǎng)學(xué)生技能的教學(xué)理念也面臨著挑戰(zhàn),高校在人才培養(yǎng)過程中開始聚焦對學(xué)生創(chuàng)新實踐能力的培養(yǎng),以積極適應(yīng)新時代對創(chuàng)新型人才的需求。張建良等[12]堅持以創(chuàng)新型人才培養(yǎng)為導(dǎo)向,對實驗教學(xué)平臺的開發(fā)設(shè)計進行了大量的研究。例如他們提出的基于學(xué)科交叉的創(chuàng)新性實驗平臺建設(shè)與實施方法,對推動實驗教學(xué)改革起到積極的影響。該篇文章單篇下載次數(shù)達505次,共被引23次。這些研究側(cè)面反映了越來越多的高校及學(xué)者們開始轉(zhuǎn)變實驗教學(xué)理念,特別是在先進的教學(xué)技術(shù)的推動下,教學(xué)模式也在發(fā)生變革,要把握以學(xué)生為主體不動搖,積極推動實驗教學(xué)改革,從而更好地為社會培養(yǎng)兼具創(chuàng)新能力和實踐操作能力的復(fù)合型人才服務(wù)。③實驗技術(shù)與方法的應(yīng)用研究,關(guān)鍵詞包括虛擬現(xiàn)實、翻轉(zhuǎn)課堂、虛擬仿真、Matlab、單片機、LabVIEW以及開放共享等。技術(shù)是推進高校實驗體系建設(shè)的關(guān)鍵性要素之一,也是未來一段時間的研究方向和趨勢。特別是在教學(xué)信息化的大背景下,針對實驗技術(shù)與方法的應(yīng)用研究也逐漸增多。分析兩大期刊的研究成果來看,可歸納為:①以技術(shù)分析為主的綜述性研究。探索技術(shù)在實驗體系中某個環(huán)節(jié)的應(yīng)用及其產(chǎn)生的影響等。例如趙玉紅等[13]對MOOC與生物實驗教學(xué)的融合進行了探索。他們結(jié)合翻轉(zhuǎn)課堂的開展方式,將傳統(tǒng)的線下實驗教學(xué)與線上平臺相結(jié)合,探索"微視頻+探究式預(yù)實驗"的實驗教學(xué)新模式,以激發(fā)學(xué)生的科研興趣,培養(yǎng)學(xué)生的科研能力和綜合素質(zhì)。②基于數(shù)據(jù)的實證研究。利用相關(guān)的實驗教學(xué)平臺、教學(xué)軟件等,采集實驗數(shù)據(jù),并對實驗數(shù)據(jù)進行分析,對教學(xué)效果或者實驗效果進行反思等。例如劉立等[14]學(xué)者自主設(shè)計了一種啟發(fā)式翻轉(zhuǎn)課堂教學(xué)模式并將其應(yīng)用于實際教學(xué)中,并對其效果進行了實證研究和分析。③基于實驗技術(shù)或者方法的設(shè)計開發(fā)研究。針對某一學(xué)科領(lǐng)域,借助虛擬仿真、VR等技術(shù),設(shè)計開發(fā)一些新的實驗平臺,以提高實驗教學(xué)效果。例如廣東醫(yī)科大學(xué)的王萍等[15]為了避免醫(yī)學(xué)實驗教學(xué)中的倫理問題,他們借助虛擬現(xiàn)實技術(shù),自主研發(fā)了護理學(xué)實驗教學(xué)軟件。

        3 建議及思考

        (1)加強合作交流,實現(xiàn)資源交互和共享。人工智能時代開放共享的精神,客觀上要求高等院校要積極加強彼此之間的合作交流,這對于高校實驗體系工作的開展具有極大的推動作用。對于高校而言,通過將高品質(zhì)的實驗教學(xué)資源上傳到云平臺,有助于實現(xiàn)優(yōu)質(zhì)資源的交互和共享。對教師個人而言,借助在線云平臺能夠?qū)崿F(xiàn)高校教師之間的相互連接,讓大規(guī)模地在線協(xié)作、跨團隊、跨學(xué)科研究成為可能。在這種情況下,教師們可以相互交流、學(xué)習(xí)和協(xié)作,不斷豐富各自的實驗教學(xué)經(jīng)驗,提高教學(xué)水平,快速響應(yīng)不斷變化的實驗教學(xué)需求。為此,各大高等院校要把握時機,緊跟時代步伐,秉承開放共享的時代精神,加強合作交流,相互取長補短,積極借助智能化的教學(xué)平臺以及云網(wǎng)端等技術(shù),實現(xiàn)資源的整合和云化。

        (2)關(guān)注新興技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用。當(dāng)前虛擬仿真、虛擬現(xiàn)實、MOOC、創(chuàng)客等技術(shù)大都還處于高校實驗體系研究的邊緣地帶,具有廣泛的研究空間和價值。特別是人工智能、增強現(xiàn)實、體感技術(shù)以及云計算等新興技術(shù)地不斷涌現(xiàn),并逐漸在高校的實驗室建設(shè)與管理、實驗教學(xué)等一系列環(huán)節(jié)中得到廣泛應(yīng)用,這些技術(shù)將為高校的實驗體系建設(shè)與發(fā)展持續(xù)注入新的活力。在智能化信息時代,新興技術(shù)作為助推創(chuàng)新的重要引擎之一,其對高校的實驗體系建設(shè)的影響已初見端倪,如實驗教學(xué)環(huán)境多樣化:從面對面教學(xué)到平臺教學(xué),有助于激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣,提高教學(xué)效果;實驗室管理自動化:從復(fù)雜的人工管理到自動化的管理,有助于提高管理效率,實現(xiàn)精細化管理;實驗室建設(shè)科學(xué)化:從經(jīng)驗判斷到實證測量,有助于滿足實驗教學(xué)需求的精準投入。高校應(yīng)該與時俱進,積極關(guān)注新興技術(shù)與實驗體系的融合發(fā)展,用這些先進的技術(shù)為高等院校實驗體系的深入發(fā)展創(chuàng)造條件,為實驗室管理、教學(xué)、環(huán)境以及儀器設(shè)備提供智慧化服務(wù)[16],最終為推動新工科人才培養(yǎng)向智能化、自動化和精準化的方向發(fā)展提供更好的服務(wù)。

        (3)豐富高校實驗室工作的深度研究。當(dāng)前,我國的高校實驗室發(fā)展迅速,已逐漸形成了較為完善的實驗室體系,涌現(xiàn)了一大批的國家級或者省級示范中心,該體系的改革發(fā)展將對提升我國的人才培養(yǎng)質(zhì)量和科研水平起著至關(guān)重要的作用。但如前所述,當(dāng)前高校的實驗室體系研究大都以理論研究為主,缺乏基于問題學(xué)習(xí)或者項目學(xué)習(xí)的實證研究和實踐研究,但一些學(xué)者已經(jīng)開始進行了一些探索。如張芬娜等[4]利用知識圖譜技術(shù),通過定量化、可視化已有文獻的研究熱點,對高校教學(xué)實驗室綜合改革模型進行分析。因此高校學(xué)者們可以借鑒國內(nèi)外已有的研究經(jīng)驗,不斷豐富高校實驗體系的深度研究,從而為實驗體系改革提供全面化、科學(xué)化的指導(dǎo)。

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