试题评价

摘要： “素养为本”的化学试题,是考查学生学业水平和核心素养的重要载体。文章指出教师应以化学课程标准为指导,依托真实的情境素材编制流程,利用实际问题考查核心素养,精心推敲,力求科学表达,由此确立工艺流程题的命制程序,构建“素养为本”的试题命制框架。

摘要： 本文基于2021年高考全国甲卷文综地理试题的分析,提出在地理课堂运用讲一个现实案例、抠一个阅读理解字眼、说一个自己脑子里的地理图式、辩一个形式逻辑议题、建一个模型、析一组景观美图的“六个一”微创新教学模式,指导学生学习必备的地理知识,培养学生关键的地理思维能力。

摘要： 对2021年高考全国乙卷生物学试题进行了分析,发现其命题坚持落实立德树人的根本任务,依托高考评价体系,对生物学科关键能力进行考查。试题贴近时代、贴近学生,关注课程改革和教学实际,能够突出生物学科特质,合理调控难度,较好地实现了高考育人选才、引领教学的核心功能。

摘要： 立德树人、服务选才、引导教学是高考的核心功能,而高考物理试题在发挥育人功能的同时对中学物理教育也具有积极的导向作用.精妙的高考题能从多角度考查学生的物理学科素养,对高中育人方式的改革、素质教育的发展起到积极的推进作用,对2021年高考全国新课标甲卷理综第33题加以分析,挖掘试题体会命题人的意图,以期为今后的教学提供参考.

摘要： 2022年高考数学试卷,坚持立德树人,体现高考的核心价值。试题设置反映我国优秀传统文化、科技发展成果的真实情境,深化基础性考查,注重数学的本质与创造性思维,深入考查核心素养和关键能力,发挥数学科考试的选拔功能。试题注重新课标、新教材、新高考要求的统一性,落实“一核”“四层”“四翼”的高考要求,加强教考衔接,发挥高考对课程教学改革的导向和推动作用。

摘要： 2022年高考英语全国卷命题落实立德树人根本任务,引导学生德智体美劳全面发展,依据高校人才选拔要求和普通高中英语课程标准,深化基础性,考查关键能力,正向引导高中英语教学,助力育人方式改革。试卷结构和难度保持稳定,加强教考衔接,助力“双减”政策落地,巩固高考综合改革和考试内容改革的成果。

摘要： 本研究应用密歇根州立大学的James T.Laverty等人开发的三维学习评估方案对2020年高考物理全国卷Ⅰ试题进行了多维评价.评估发现,2020年高考理综全国卷Ⅰ物理试题考查内容综合、全面,且相较于2019年更进一步.但存在各维度的考查力度不均、考查指标集中等现象,且该工具无法对立德树人方面进行评估.适合于我国高考的评估工具应开发评价立德树人的评估指标,以物理学科核心素养为基础,顺应高考特点;一线教学中,也应重视学生科学思维发展与情境创设.

摘要： 2022年高考语文全国卷命题坚定文化自信,充分挖掘中华优秀传统文化的当代价值,汲取革命文化和社会主义先进文化蕴藏的深厚力量。试题注重激发青年奋进潜力,鼓励青年热爱祖国、坚定信念、砥砺奋进、勇于创新,以实现中华民族伟大复兴的中国梦为使命;注重服务“双减”改革,强调深化基础,严格依据课标,着意关联教材,创新试题形式。

摘要： 2022年高考文科综合命题落实立德树人根本任务,彰显理想信念引领作用,生动展示时代新貌,全面融入体美劳考查,促进学生全面发展。试题助力落实“双减”政策,突出强基固本考查要求,优化情境设计,深化考查基础性及思维品质,引导课堂注重提质增效、教学减少机械刷题。试卷保持总体稳定,引领高中课程改革与教学改革稳步有序推进。

摘要： 2022年高考理科综合全国卷命题落实立德树人根本任务,丰富情境素材来源,加强价值导向作用,引导学生德智体美劳全面发展。命题依据国家课程标准,在考查中深化基础性、增强综合性,加强教考衔接,服务“双减”政策;彰显学科特质,加强实验探究能力和实践应用能力的考查,增强高考育人功能,助力基础教育提质增效。

摘要： 大学英语抽测属调研性质,目的在于了解北京地区高校大学英语教学质量的一般情况,通过抽测增进高校领导和教师的质量意识,重视学生语言实际应用能力的培养,推动学科教学改革和进一步促进整体教学质量的提高,而不是简单地按分数"排队".按《方案》(从略)确定的原则,5门课按统一规范操作,各抽一个年级,取学生人数的5％,集体抽样(以自然教学班为单位),统一命题,统一时间测试及阅卷,以求得较为公正、客观、准确与科学的调查结果.抽测对象定为已结束大学英语四级学习的97级本科生(不含涉外专业)。

摘要： 大学英语抽测属调研性质,目的在于了解北京地区高校大学英语教学质量的一般情况,通过抽测增进高校领导和教师的质量意识,重视学生语言实际应用能力的培养,推动学科教学改革和进一步促进整体教学质量的提高,而不是简单地按分数"排队".按《方案》(从略)确定的原则,5门课按统一规范操作,各抽一个年级,取学生人数的5％,集体抽样(以自然教学班为单位),统一命题,统一时间测试及阅卷,以求得较为公正、客观、准确与科学的调查结果.抽测对象定为已结束大学英语四级学习的97级本科生(不含涉外专业)。

摘要： 大学英语抽测属调研性质,目的在于了解北京地区高校大学英语教学质量的一般情况,通过抽测增进高校领导和教师的质量意识,重视学生语言实际应用能力的培养,推动学科教学改革和进一步促进整体教学质量的提高,而不是简单地按分数"排队".按《方案》(从略)确定的原则,5门课按统一规范操作,各抽一个年级,取学生人数的5％,集体抽样(以自然教学班为单位),统一命题,统一时间测试及阅卷,以求得较为公正、客观、准确与科学的调查结果.抽测对象定为已结束大学英语四级学习的97级本科生(不含涉外专业)。

摘要： 大学英语抽测属调研性质,目的在于了解北京地区高校大学英语教学质量的一般情况,通过抽测增进高校领导和教师的质量意识,重视学生语言实际应用能力的培养,推动学科教学改革和进一步促进整体教学质量的提高,而不是简单地按分数"排队".按《方案》(从略)确定的原则,5门课按统一规范操作,各抽一个年级,取学生人数的5％,集体抽样(以自然教学班为单位),统一命题,统一时间测试及阅卷,以求得较为公正、客观、准确与科学的调查结果.抽测对象定为已结束大学英语四级学习的97级本科生(不含涉外专业)。

摘要： 大学英语抽测属调研性质,目的在于了解北京地区高校大学英语教学质量的一般情况,通过抽测增进高校领导和教师的质量意识,重视学生语言实际应用能力的培养,推动学科教学改革和进一步促进整体教学质量的提高,而不是简单地按分数"排队".按《方案》(从略)确定的原则,5门课按统一规范操作,各抽一个年级,取学生人数的5％,集体抽样(以自然教学班为单位),统一命题,统一时间测试及阅卷,以求得较为公正、客观、准确与科学的调查结果.抽测对象定为已结束大学英语四级学习的97级本科生(不含涉外专业)。

摘要： 大学英语抽测属调研性质,目的在于了解北京地区高校大学英语教学质量的一般情况,通过抽测增进高校领导和教师的质量意识,重视学生语言实际应用能力的培养,推动学科教学改革和进一步促进整体教学质量的提高,而不是简单地按分数"排队".按《方案》(从略)确定的原则,5门课按统一规范操作,各抽一个年级,取学生人数的5％,集体抽样(以自然教学班为单位),统一命题,统一时间测试及阅卷,以求得较为公正、客观、准确与科学的调查结果.抽测对象定为已结束大学英语四级学习的97级本科生(不含涉外专业)。

摘要： 本公开提供了一种试题生成方法、试题生成装置、电子设备以及存储介质，涉及人工智能技术领域，尤其涉及自然语言处理、知识图谱、深度学习和智能搜索技术领域。具体实现方案为：响应于试题生成请求，确定试题类型和考查内容；根据试题类型，确定试题处理策略；利用试题处理策略，生成与考查内容相关的至少一个试题。

摘要： 一种试题匹配及试题拆分方法、装置和计算机存储介质，包括划分目标文本获得文本区块序列，执行分区步骤以生成覆盖文本区块序列中的初始文本区块的数据分区，并根据数据分区从多个预设标准试题中确定当前匹配试题以及数据分区的文本相似度值，执行区块匹配步骤以基于数据分区的文本相似度值判断文本区块序列中位于数据分区之后的待识别文本区块是否与当前匹配试题相匹配，若匹配，则将待识别文本区块并入数据分区并继续执行区块匹配步骤，若不匹配，则将待识别文本区块作为初始文本区块并继续执行分区步骤。本申请实施例通过动态规划方式匹配并拆分试题，可以提高试题匹配及拆分的准确度并能降低算法复杂度以降低设备运行负载。

摘要： 本发明公开了一种试题校验方法，试题校验装置及电子设备，其中，所述试题检验方法包括：获取待校验试题的试题内容及试题属性；将所述试题内容与预设的识别库中的试题关键词进行语义匹配，其中，各个试题关键词均有对应的试题属性；若存在目标试题关键词，则检测所述待校验试题的试题属性与所述目标试题关键词对应的试题属性是否匹配，其中，所述目标试题关键词为与所述试题内容语义匹配成功的试题关键词；若所述待校验试题的试题属性与所述目标试题关键词对应的试题属性匹配成功，则将所述待校验试题保存至试题库。本发明方案节约了试题属性的校验成本，提高了试题属性的校验效率。

摘要： 本发明公开了一种试题难度值的置信度评价方法、装置及存储介质，所述试题难度值的置信度评价方法，包括：抽取试题库中的一定数量的试题，两两组成试题对；获取试题对中试题的试题难度值，并进行试题难度值大小比较，汇总得到系统评价结果数据；针对试题对中试题的难度大小关系进行人工评价，获取人工评价结果数据；以所述人工评价结果数据为评价标准，与所述系统评价结果数据进行结果比对，统计计算比对相同的试题对占比，得到用于评价试题库中试题难度值信息的置信度。本发明不再关注具体每道试题的试题难度值，通过针对试题对难度值大小关系比较结果，统计计算人工评价结果数据与系统评价结果数据相一致的占比，实现对试题难度值的置信度评价。

摘要： 本发明涉及一种基于试题关键字相似性的试题库中的试题去重方法，首先对试题进行中文分词得到的分词结；判断分词结是否为关键词，若是则将其加入试题与关键字的关系数据库；然后采用内积计算试题与关键字的关系数据库中任意两个待检测试题之间的相似度；其次判断两个待检测试题是否为非相似试题，并将相似的试题加入重复试题关系数据库；再次根据相似度条件，从重复试题关系数据库中查找出重复试题列表；最后管理人员通过看重复试题列表进行重复试题确认，人为判断试题是否重复。本发明对试题的题干、试题候选项和试题答案进行中文分词，针对切词后的分词进行分析，从而深入分析试题，以便去重更加精准。因此，本发明可以广泛用于试题去重领域。

摘要： 本公开提供了一种试题生成方法、试题生成装置、电子设备以及存储介质，涉及人工智能技术领域，尤其涉及自然语言处理、知识图谱、深度学习和智能搜索技术领域。具体实现方案为：响应于试题生成请求，确定试题类型和考查内容；根据试题类型，确定试题处理策略；利用试题处理策略，生成与考查内容相关的至少一个试题。

摘要： 本发明属于教育数据挖掘技术领域，公开一种基于属性探索的试题隐含知识属性关联挖掘及相关试题推送方法及系统，该方法包括：构建学生对错误题目集合的形式背景：对学生题目作答记录源数据进行预处理，之后结合标注的题目中所包含的知识属性集合，过滤出学生的错误应答信息；使用属性探索知识属性挖掘算法对当前形式背景进行探索，得到通过任一学生错误应答信息得出的知识属性蕴含关联集合与非冗余试题集合；利用概念格相似度分析计算试题之间的相似度，寻找含有与练习错题相似知识点的题目，选择满足阈值最近似的若干个相关试题进行推送。本发明解决了传统分析模式中学生模糊判断缺失属性带来的弊端，能够为学生提供针对性试题推荐。

摘要： 本申请披露了一种训练试题评分模型的方法、试题评分方法及装置。该方法包括：获取题库内试题对应的学生答卷，学生答卷包括题库内试题对应的答题结果；根据答题结果，利用第二试题评分模型确定学生答卷的评分，其中第二试题评分模型是通过在保持第一试题评分模型的参数不变的情况下，利用题库内样本试题的评分数据对嵌入第一试题评分模型的第二神经网络模型进行训练得到的，第一试题评分模型是利用题库外样本试题的评分数据对第一神经网络模型进行预训练得到的。本申请能够保证评分模型针对特定试题进行评分的有效性，并且降低了训练成本、维护成本和部署成本。

摘要： 本发明公开了一种基于试题配图的试题搜索方法、系统、存储介质及设备，该方法包括：获取当前试题中的配图图像，并将配图图像输入至预训练的分类模型当中，以判断配图图像是否为坐标系图像；若是，则将配图图像分别输入至预训练的分割识别模型及特征提取模型当中，以得到当前试题配图的配图特征以及坐标符号；根据坐标符号查找与坐标符号相似的目标图像特征库，并获取配图特征与目标图像特征库中的各个图像特征之间的相似度；若否，获取当前试题配图的配图特征；并获取配图特征与预设的非坐标系图像特征库的各个图像特征之间的相似度；根据相似度确定与当前试题相关的推荐试题。本发明解决了现有技术中在为当前试题推荐类似试题时不准确的问题。

摘要： 本申请实施例提供一种试题评价模型的训练方法及装置，涉及数据处理技术领域，该试题评价模型的训练方法包括:获取学生答题语料和教师评价语料；对学生答题语料和教师评价语料进行预处理，得到答题数据和评价数据；对答题数据和评价数据进行特征提取，得到答题特征和评价特征；对评价特征进行加权聚类，得到聚类特征；对答题特征和聚类特征进行匹配，得到特征组合；根据特征组合进行人工智能训练，得到试题评价模型，能够通过训练好的试题评价模型进行试题评价，从而避免了教师资源的大量消耗，进而能够避免过多等待时间导致降低学生的整体学习效率的情况出现。