SmartKG在高職計算機課程教學(xué)中的應(yīng)用探究

摘 要：SmartKG是一款開源的知識圖譜構(gòu)建工具，以選取節(jié)點式架構(gòu)方式，引入語義發(fā)現(xiàn)、解析、建模、推理等操作。SmartKG的核心功能與教育優(yōu)勢在于多層次語義解析和知識節(jié)點聯(lián)結(jié)并以此構(gòu)建知識生態(tài)系統(tǒng)，以Python編程中的“函數(shù)的定義與使用”一節(jié)為例，從課程設(shè)計階段、教學(xué)實施階段、教學(xué)評估階段闡述SmartKG在高職計算機教學(xué)中的應(yīng)用，并針對SmartKG平臺在技術(shù)、培訓(xùn)、教學(xué)效能等方面遇到的問題，提出建立動態(tài)調(diào)適機制，以推進認知素養(yǎng)與實踐能力轉(zhuǎn)型再構(gòu)的建議。

關(guān)鍵詞：SmartKG；高職；計算機教學(xué)；Python編程基礎(chǔ)；函數(shù)

中圖分類號：G64 文獻標識碼：A 文章編號：0450-9889（2024）33-0147-04

SmartKG（Smart Knowledge Graph，基于深度學(xué)習(xí)的知識圖譜）是一款開源的知識圖譜構(gòu)建工具（平臺），旨在通過簡化和可視化的操作，幫助用戶快速創(chuàng)建知識圖譜，以實現(xiàn)基于知識圖譜的問答操作［1］。平臺依托語義網(wǎng)絡(luò)和知識圖譜的深度融合，實現(xiàn)數(shù)據(jù)與信息的智能關(guān)聯(lián)與推理，既重構(gòu)了信息的獲取方式，又賦予了受教者更深的語義理解層次。在教學(xué)中借助SmartKG平臺可方便高效地構(gòu)建知識圖譜；整合關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)、實時更新教學(xué)內(nèi)容、智能升級分析引擎、定制學(xué)習(xí)路徑。

高職計算機教育是一種深度嵌入產(chǎn)業(yè)鏈與技術(shù)生態(tài)系統(tǒng)的教育形態(tài)，兼具技術(shù)技能與職業(yè)思維的雙重塑造屬性［2］。與傳統(tǒng)學(xué)術(shù)教育的單一理論導(dǎo)向不同，現(xiàn)代高職教育的核心是以技術(shù)更新為脈絡(luò)，緊密圍繞產(chǎn)業(yè)需求的動態(tài)變化，以技能迭代為驅(qū)動，具有實踐性強、知識體系開闊的綜合特征。其強調(diào)在真實項目和復(fù)雜情境中完成學(xué)習(xí)和創(chuàng)造，塑造了一種直接面向技術(shù)變革和市場需求的學(xué)習(xí)體系，注重提升學(xué)生在迅速變化的科技環(huán)境中的敏感性和應(yīng)變力。這一知識圖譜工具既回應(yīng)了高職計算機課程集成的訴求，也為教育教學(xué)帶來了深刻變革。現(xiàn)以Python編程基礎(chǔ)課程中“函數(shù)的定義與使用”一節(jié)為例進行教學(xué)設(shè)計，并對平臺架構(gòu)、教學(xué)實效及推廣應(yīng)用進行反思求索。

一、SmartKG在高職計算機教學(xué)中的應(yīng)用優(yōu)勢

（一）構(gòu)建知識圖譜，整合關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)

知識圖譜能為受教者建構(gòu)“學(xué)習(xí)—評價—再學(xué)習(xí)”的循環(huán)式機制，推進知識擴充增長［3］。在計算機專業(yè)中，SmartKG的核心功能在于高效集成數(shù)據(jù)與創(chuàng)建語義網(wǎng)絡(luò)。首先，在數(shù)據(jù)集成層面，SmartKG通過分布式計算架構(gòu)和并行處理技術(shù)，能夠從異構(gòu)數(shù)據(jù)源中高效地收集和整合大規(guī)模數(shù)據(jù)，并對數(shù)據(jù)進行預(yù)處理；其次，在數(shù)據(jù)語義化過程中，SmartKG借助深度學(xué)習(xí)算法和自然語言處理技術(shù)，能開展語義解析與建模，提升了圖譜的存儲與檢索效能；最后，SmartKG也具有高度的語義推理與知識發(fā)現(xiàn)能力，使得系統(tǒng)能夠進行高度抽象的思維模擬，實現(xiàn)了從數(shù)據(jù)到知識的全鏈路轉(zhuǎn)化，為智能應(yīng)用提供了堅實的技術(shù)基礎(chǔ)。

（二）實時更新內(nèi)容，對接實踐訴求

SmartKG具備實時更新內(nèi)容的能力。一方面，它采用了“事件驅(qū)動架構(gòu)”，該架構(gòu)不同于傳統(tǒng)的處理方式，它不需要等待定時任務(wù)來檢查和更新數(shù)據(jù)，而是能夠在數(shù)據(jù)產(chǎn)生的瞬間做出反應(yīng)，顯著提升了響應(yīng)速度和數(shù)據(jù)的時效性；另一方面，SmartKG具有“圖數(shù)據(jù)庫”的結(jié)構(gòu)優(yōu)勢。“圖數(shù)據(jù)庫”采用節(jié)點式的存儲模型，更適合存儲和操作高度互聯(lián)的數(shù)據(jù)，可以毫秒計的速度完成復(fù)雜關(guān)系的查詢和更新操作。因此，當有新數(shù)據(jù)或關(guān)系需要添加到圖譜中時，SmartKG可以直接在圖結(jié)構(gòu)中插入或修改節(jié)點，而無需重構(gòu)整個數(shù)據(jù)庫，大大減少更新的延遲。這種方式能使SmartKG迅捷地處理文本、圖像、音頻、視頻等大量異構(gòu)數(shù)據(jù)源，更高效地處理超大規(guī)模的數(shù)據(jù)集和高并發(fā)的查詢請求。

（三）智能分析引擎，分析學(xué)習(xí)習(xí)慣

SmartKG的智能推理能力是其作為分析引擎的核心特性之一。通過知識圖譜的構(gòu)建，SmartKG能夠進行復(fù)雜的邏輯推理并求解問題。它不僅能分析學(xué)生的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)其知識盲點，而且能根據(jù)這些盲點推理出可能的學(xué)習(xí)障礙，并自動推送具針對性的學(xué)習(xí)資源。SmartKG擅長處理各種概念、理論和實踐技能之間的關(guān)系。SmartKG能夠細化拆解知識點以捕捉學(xué)生在不同主題和子領(lǐng)域上的掌握程度，為個性化學(xué)習(xí)路徑的設(shè)計提供了結(jié)構(gòu)化的基礎(chǔ)。同時，SmartKG借助深度學(xué)習(xí)和機器學(xué)習(xí)技術(shù)，能對學(xué)生的學(xué)習(xí)速度、錯誤率、重復(fù)學(xué)習(xí)次數(shù)、解題思路等數(shù)據(jù)進行實時跟蹤處理，更快識別出學(xué)生在哪些知識點上表現(xiàn)出學(xué)習(xí)障礙，哪些領(lǐng)域表現(xiàn)優(yōu)異，以深入挖掘?qū)W生的認知模式和學(xué)習(xí)習(xí)慣。

二、SmartKG在高職計算機教學(xué)改革中的應(yīng)用

Python編程因具有強大語法體系而成為計算機專業(yè)中關(guān)鍵的教學(xué)語言［4］。依據(jù)“新工科、信息化3.0”核心課改理念，現(xiàn)以Python編程基礎(chǔ)課程中“函數(shù)的定義與使用”一節(jié)為例，闡述引入SmartKG平臺輔助課程改革的流程。

（一）課程設(shè)計階段：架構(gòu)模塊化知識體系

盡管高職一年級學(xué)生大多具備一定的數(shù)學(xué)和邏輯思維能力，但對編程語言的語法和結(jié)構(gòu)編程基礎(chǔ)的了解不深，缺乏系統(tǒng)性的編程經(jīng)驗，因此對Python語言的了解多限于簡單的語法和基本操作。故教學(xué)時需注重教學(xué)內(nèi)容的模塊化、系統(tǒng)化建設(shè)，要加強實際操作和應(yīng)用，幫助學(xué)生迅速而系統(tǒng)地積累編程經(jīng)驗。依據(jù)“新工科、信息化3.0”核心課改理念，本節(jié)的教學(xué)目標可分為知識目標、技能目標和情感與態(tài)度三個目標：知識目標方面，通過SmartKG平臺，學(xué)生能夠理解函數(shù)的定義、用途、結(jié)構(gòu)（包括函數(shù)名、參數(shù)列表、函數(shù)體、返回值等），以及函數(shù)如何在編程中通過模塊化代碼實現(xiàn)重構(gòu)。學(xué)生能夠通過SmartKG平臺上的實例庫，學(xué)習(xí)函數(shù)在數(shù)學(xué)計算、數(shù)據(jù)處理和邏輯控制等不同編程問題中的應(yīng)用；技能目標方面，學(xué)生能夠利用SmartKG平臺進行交互式編程練習(xí)，熟練掌握如何在Python中定義函數(shù)、傳遞參數(shù)以及調(diào)用函數(shù)來解決實際問題。同時，通過SmartKG平臺的可視化工具，學(xué)生能夠理解遞歸函數(shù)的執(zhí)行流程和調(diào)用棧變化，掌握遞歸和嵌套函數(shù)的實現(xiàn)方法，能夠設(shè)計簡單的遞歸算法；情感與態(tài)度目標方面，利用SmartKG平臺的游戲化學(xué)習(xí)模式，學(xué)生能夠在小組項目中分享代碼、交流經(jīng)驗，增強團隊合作精神和溝通能力。

同時，針對學(xué)生對編程的理解和接受存在能力差異，教師可借助SmartKG平臺的個性化學(xué)習(xí)優(yōu)勢，對學(xué)生開展更為精細的教學(xué)策略：對編程基礎(chǔ)薄弱的學(xué)生，讓平臺推薦基礎(chǔ)函數(shù)定義的教程和簡單練習(xí)；而對有一定編程經(jīng)驗的學(xué)生，則推薦更具挑戰(zhàn)性的遞歸和嵌套函數(shù)練習(xí)。

（二）教學(xué)實施階段：智能輔助實踐性教學(xué)

教學(xué)實施階段一般可劃分為引入、講授、課堂練習(xí)及小組討論三個環(huán)節(jié)。

首先是引入環(huán)節(jié)。教師在課堂上提出與課程高度相關(guān)的問題，如：“你們在編程中遇到過哪些重復(fù)的任務(wù)，如何更有效地管理這些重復(fù)的任務(wù)？”引發(fā)學(xué)生對函數(shù)概念的初步思考。然后，教師利用SmartKG平臺展示一個Python編程中常見操作（如數(shù)據(jù)處理、數(shù)學(xué)計算等）及其相關(guān)函數(shù)的知識圖譜，點擊圖譜中的各個節(jié)點，探索不同函數(shù)的定義和用法。學(xué)生可以看到不同編程任務(wù)通過函數(shù)進行模塊化處理的過程，對即將學(xué)習(xí)的內(nèi)容形成基本概念。

其次是講授環(huán)節(jié)。教師解釋函數(shù)的定義，強調(diào)函數(shù)通過封裝代碼塊來實現(xiàn)重復(fù)代碼的過程。隨后，教師講解Python函數(shù)的基本結(jié)構(gòu)，解釋函數(shù)如何接收參數(shù)并返回結(jié)果，討論不同類型的參數(shù)（位置參數(shù)、關(guān)鍵字參數(shù)、默認參數(shù)）及其作用。完成授課后，教師使用SmartKG平臺的動態(tài)演示功能，現(xiàn)場展示定義一個簡單的Python函數(shù)的流程。教師使用平臺的代碼編輯器逐步輸入函數(shù)代碼，通過自動生成代碼的執(zhí)行流程圖，幫助學(xué)生更加直觀理解函數(shù)的定義和調(diào)用過程，更為形象化地展示函數(shù)與其他Python語法（如變量、控制流）的關(guān)系，幫助學(xué)生建立函數(shù)的知識體系。在此過程中，學(xué)生可以使用SmartKG平臺在線編程環(huán)境來編寫和測試遞歸代碼，平臺會實時分析學(xué)生的代碼，并提供反饋和優(yōu)化建議。

最后是課堂練習(xí)及小組討論環(huán)節(jié)。教師布置一個編寫簡單的遞歸函數(shù)的課堂練習(xí)任務(wù)，如計算某列表中所有元素的和及階乘。根據(jù)學(xué)生的練習(xí)表現(xiàn)，由SmartKG平臺自動推薦相應(yīng)難度的后續(xù)練習(xí)題目。學(xué)生利用SmartKG平臺的在線協(xié)作工具，共享代碼和思路，討論遞歸算法的設(shè)計和優(yōu)化。每個小組成員可以在平臺上實時編輯和查看代碼，平臺會記錄每個成員的貢獻情況，以提升學(xué)生的合作能力和編程思維。

（三）教學(xué)評估階段：動態(tài)學(xué)習(xí)反饋，個性化效果分析

SmartKG平臺的介入，讓評價方式在本質(zhì)上轉(zhuǎn)變?yōu)閿?shù)據(jù)驅(qū)動的實時動態(tài)評估，提供了個性化的精準反饋，使得評價從單一的結(jié)果測量轉(zhuǎn)向全方位的過程監(jiān)控與學(xué)習(xí)支持，實現(xiàn)了對學(xué)習(xí)過程的深度洞察和個性化指導(dǎo)，避免了傳統(tǒng)教學(xué)評價的靜態(tài)性和滯后性。本節(jié)課的教學(xué)評價分為三個方面。

一是評價“函數(shù)的基本概念、定義和調(diào)用，參數(shù)傳遞方式，函數(shù)的嵌套調(diào)用和遞歸實現(xiàn)”等內(nèi)容的掌握方法。在每個知識點講解結(jié)束后，SmartKG平臺自動生成相關(guān)測試題目（如選擇題、填空題、判斷題），學(xué)生即時完成測試并獲得反饋。這種即時測試可以幫助教師快速評估學(xué)生的知識掌握情況，同時學(xué)生通過自評了解學(xué)習(xí)進度。同時，SmartKG平臺通過知識圖譜功能，跟蹤學(xué)生在圖譜上的學(xué)習(xí)軌跡，記錄每個知識點的學(xué)習(xí)時間、瀏覽次數(shù)、測試成績等，生成個人知識掌握度報告。這些數(shù)據(jù)都有利于教師分析學(xué)生在哪些知識點上存在理解困難，方便后續(xù)開展個性化輔導(dǎo)。

二是評價編程實踐能力，即評估學(xué)生在函數(shù)編程練習(xí)和項目中的表現(xiàn)，重點評估代碼的正確性、效率、可讀性及優(yōu)化能力。依托SmartKG平臺提供的在線編程環(huán)境，學(xué)生在此提交的代碼被自動分析，其中的語法錯誤、邏輯錯誤和性能問題將被標注，最終的詳細的反饋報告將包括錯誤類型、建議改進措施、代碼效率評估等內(nèi)容，供師生參考。

三是評價學(xué)習(xí)進程與學(xué)習(xí)行為。SmartKG平臺記錄學(xué)生在平臺上的所有學(xué)習(xí)行為，包括視頻觀看時間、知識圖譜瀏覽軌跡、練習(xí)題目完成情況、討論區(qū)參與度等。平臺通過大數(shù)據(jù)分析，生成學(xué)習(xí)進程報告，識別學(xué)習(xí)中的共性問題和個體差異。四是評價教師教學(xué)方法的實效性。SmartKG平臺擁有教師端反饋功能，教師可以根據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)表現(xiàn)和教學(xué)反饋，評估教學(xué)工具的適用性和改進空間。如果發(fā)現(xiàn)學(xué)生在某些知識點上掌握不夠，可以增加相關(guān)的互動演示和即時測試，優(yōu)化教學(xué)工具的使用。

三、SmartKG平臺優(yōu)化與教學(xué)推廣的思考

SmartKG平臺作為智能知識圖譜教學(xué)工具的創(chuàng)新載體，盡管在初期應(yīng)用中顯現(xiàn)了諸多優(yōu)勢，但在后續(xù)教育推廣過程中仍需深入優(yōu)化。現(xiàn)有的技術(shù)架構(gòu)難以完全匹配實際課堂的多樣性和個性化需求，且平臺在技術(shù)架構(gòu)、教學(xué)效能以及教師認知應(yīng)用等方面存在一定困難，亟待持續(xù)的優(yōu)化和改進。

（一）平臺存在技術(shù)瓶頸，應(yīng)調(diào)整系統(tǒng)以突破數(shù)據(jù)處理局限

現(xiàn)有的SmartKG平臺采用的是傳統(tǒng)的單機計算架構(gòu)，這種架構(gòu)在處理海量教學(xué)數(shù)據(jù)時存在明顯的瓶頸。單機計算系統(tǒng)雖然能在數(shù)據(jù)量相對較小、需求不頻繁的場景下正常運行，但當數(shù)據(jù)量急劇增加時，系統(tǒng)的響應(yīng)時間將呈現(xiàn)指數(shù)級的增長。在面臨需要實時處理大量學(xué)生輸入、反饋和錯誤調(diào)試等場景時，單機架構(gòu)的處理能力已經(jīng)無法滿足需求，容易出現(xiàn)教學(xué)互動滯后與個性化推送缺失的情況。如在Python編程基礎(chǔ)一節(jié)教學(xué)中，平臺對學(xué)生實時代碼解析與運行結(jié)果反饋的延時，直接制約了學(xué)生對錯誤的即時識別與修正，阻斷了平臺向真正智能化、個性化教育工具轉(zhuǎn)型的進程。為破解這一瓶頸，必須從系統(tǒng)架構(gòu)的最根本層面進行重構(gòu)。一方面，引入分布式計算與云平臺技術(shù)，將計算與存儲進行有效分離，突破單機計算的負載極限，以提高系統(tǒng)的并發(fā)處理能力；另一方面，構(gòu)建基于人工智能和大數(shù)據(jù)的智能化分析引擎，對學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)進行實時采集與即時處理，實現(xiàn)對每一位學(xué)生學(xué)習(xí)進程的深度洞察與定制化指導(dǎo)。

（二）教學(xué)效能存在失衡困境，應(yīng)建立動態(tài)學(xué)習(xí)路徑優(yōu)化機制

SmartKG平臺的教學(xué)效能通常指用于量化在學(xué)習(xí)過程中學(xué)生能夠獲得的知識和技能指標，該指標涉及學(xué)習(xí)活動的深度、互動的及時性、學(xué)習(xí)資源的個性化適配以及學(xué)習(xí)行為與反饋之間的有機聯(lián)動。在教學(xué)實踐中發(fā)現(xiàn)，平臺存在一定程度的數(shù)據(jù)缺失與誤用問題。平臺基于大數(shù)據(jù)的“推薦引擎”假設(shè)，是基于學(xué)生在同一課程體系中擁有類似的學(xué)習(xí)軌跡，即將學(xué)生的學(xué)習(xí)看作一個可以量化的線性過程，但實際上，每個學(xué)生在知識掌握、錯誤識別與糾正的速度和方式上都存在顯著差異，需不斷進行動態(tài)調(diào)配；另一方面，存在教育目標與技術(shù)功能的割裂問題。SmartKG平臺目前更多側(cè)重于數(shù)據(jù)驅(qū)動、結(jié)果導(dǎo)向的“效率優(yōu)化”，即通過實時反饋、個性化推薦等技術(shù)手段提高學(xué)習(xí)的“可操作性”與“響應(yīng)速度”，這種設(shè)計雖然能夠解決表層的反饋和糾錯問題，但未能觸及教育的深層目標——培養(yǎng)學(xué)生批判性思維、創(chuàng)造性思維以及自主學(xué)習(xí)能力。由此，技術(shù)應(yīng)當服務(wù)于教育的根本需求，推動學(xué)生從知識的接受者轉(zhuǎn)變?yōu)橹R的主動構(gòu)建者和批判性思維的踐行者。平臺的使用者應(yīng)從認知結(jié)構(gòu)和思維發(fā)展的角度，深度洞察學(xué)習(xí)過程中潛在的認知差異和個體需求，力求跳出機械化執(zhí)行的“知識傳遞—錯誤反饋—改正”的循環(huán)中，以提升教學(xué)效能。

（三）教師認知應(yīng)用存在障礙，應(yīng)增加平臺運用的調(diào)適性與共生性

在之前的教學(xué)過程中，教師通常依賴于經(jīng)驗、直覺和課堂互動來評估學(xué)生學(xué)習(xí)狀態(tài)，而平臺的智能功能則依賴于大數(shù)據(jù)分析、算法推薦和實時反饋來設(shè)置個性化的學(xué)習(xí)路徑。當前，教師在SmartKG平臺上的認知實踐障礙主要有兩個方面。一方面，教師面臨數(shù)據(jù)解讀認知障礙。平臺提供的大量數(shù)據(jù)和反饋信息呈現(xiàn)的方式通常是高度抽象和符號化的，而部分教師在面對這些數(shù)據(jù)時，未能充分洞悉這些信息的深層含義，進一步限制了平臺在教學(xué)決策中的應(yīng)用實效。另一方面，教學(xué)本質(zhì)上是一個情境化、層次化的活動，依賴于教師的情感判斷、經(jīng)驗積累和學(xué)生個體的即時反應(yīng)。平臺提供的數(shù)據(jù)雖然可以高度量化和標準化，但無法模擬教師在復(fù)雜課堂環(huán)境中基于實時情境做出的判斷和決策。此時，教師拿到的是一個由抽象數(shù)據(jù)和算法推導(dǎo)出的建議，往往有“脫離實際”之感。因此，應(yīng)提升教師的數(shù)據(jù)解讀能力與技術(shù)素養(yǎng)，切實推進教師認知轉(zhuǎn)型。一是推進教師認知從“直覺驅(qū)動”到“數(shù)據(jù)驅(qū)動”的轉(zhuǎn)型。教師應(yīng)當突破“經(jīng)驗至上”的教學(xué)局限，深刻洞察數(shù)據(jù)背后的教育“故事”，并從數(shù)據(jù)中汲取出有價值的教育啟示；二是平臺反饋機制要建立從數(shù)據(jù)抽象到教學(xué)智慧的深度鏈接，打造“數(shù)據(jù)+經(jīng)驗”的雙循環(huán)的反饋閉環(huán)。教師不再是單純的技術(shù)應(yīng)用者，而是反饋鏈條中的關(guān)鍵節(jié)點，承擔(dān)著從數(shù)據(jù)到經(jīng)驗再到創(chuàng)新優(yōu)化的動態(tài)角色轉(zhuǎn)變。教師在使用SmartKG過程中所生成的所有操作痕跡、學(xué)生的學(xué)習(xí)軌跡與交互行為等數(shù)據(jù)，必須通過量化處理后形成反饋矩陣，提升教學(xué)數(shù)據(jù)及技法的可推廣性，以為后續(xù)的技術(shù)修正與教學(xué)調(diào)整提供有益指導(dǎo)。

人機協(xié)同逐步成為教學(xué)新常態(tài)［5］。在數(shù)字化時代，高職計算機課程應(yīng)注重培養(yǎng)學(xué)生的數(shù)字素養(yǎng)和信息素養(yǎng)，即側(cè)重于培養(yǎng)學(xué)生在數(shù)字環(huán)境中有效獲取、評價、整合和交流信息的能力。由此，課程應(yīng)強調(diào)“信息意識、信息知識、信息能力和信息道德”四大要素，使學(xué)生能夠在數(shù)字環(huán)境中具備科學(xué)技能與文化素養(yǎng)。當前知識圖譜構(gòu)建面臨的一個重大挑戰(zhàn)是如何高效處理大規(guī)模的異構(gòu)數(shù)據(jù)。SmartKG需要在大數(shù)據(jù)處理和存儲方面進行優(yōu)化，從而提高大規(guī)模圖譜構(gòu)建的效率和可擴展性。以后，高職計算機教學(xué)應(yīng)利用SmartKG平臺嘗試新的突破，聚焦于多模態(tài)數(shù)據(jù)融合和跨學(xué)科知識圖譜的構(gòu)建，培養(yǎng)學(xué)生在實際項目中利用自然語言處理、計算機視覺和數(shù)據(jù)挖掘等多種技術(shù)整合構(gòu)建復(fù)雜知識圖譜的能力，從而成為能夠適應(yīng)和引領(lǐng)未來人工智能與大數(shù)據(jù)時代的綜合型技術(shù)人才。

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