题型特点

摘要： 随着现代信息技术在教育领域的广泛应用,国内外的各种语料库智能学习在线平台已在中小学英语教学中发挥了重要作用。例如,"iWrite写作教学与评阅系统"(爱写作平台)专门针对中学生写作题型特点、评价标准及关键能力,研发了一批读后续写和概要写作教学资源与多维度自动评价工具。又如,VersaText可对师生上传的单个文本即时进行词语层面的自动展示与统计分析。

摘要： 漫画类试题是道德与法治中考中常见的题型。此类试题主要考查学生的阅读、理解和运用所学知识解决实际问题的能力,以及透过现象看本质的能力。一、题型特点漫画具有形象生动的特点,它或对一些思想、行为进行辛辣、幽默的讽刺、批判,或对一些思想、行为加以肯定、表扬,从而给人以启迪和教育。

摘要： 近年来,中考语文试卷文学类文本阅读中情境创设类题型逐渐成为常考题型。2019年南京卷率先尝试,2021年苏州、盐城、徐州卷中也纷纷出现。本文将探讨该类题型的基本样态和解题策略。一、题型特点【例1】(2020·江苏南京)看到文中汉字与植物的关系时,米豆(是2021年南京卷中假设的一个人物,贯穿全卷)和你都很兴奋,你们不禁聊了起来。米豆:真有意思,用文字打扮的“芋”是什么样的呢?

摘要： 美国AP课程英语语言与写作考试主观题在评估学生对修辞情境、论点与论据、推理与组织和写作风格的掌握上有独特的优势。它依托社会生活情境设计与真实生活相关的写作题目,以各具特色的综合写作、文学评论和议论文写作评估学生的逻辑思维和论证能力。借鉴AP英语语言与写作主观题的写作任务特点,我国语言类考试设计可更加凸显课程理念,重视阅读能力,培育高阶思维,根据现实情境设计真实写作任务。

摘要： 当前教师教学过程中,忽视过程的教与忽视过程的评并存。所谓忽视过程的教,是指教师“承包”了所有问题的探究过程,把题型特点、快捷解法、探究模式直接“喂给”学生,要求学生记题型套解法,快速得到正确答案,以求在考试中得高分。长期机械刷题,剥夺了学生探究未知的权力,学生逐渐丧失了探究的欲望;高分非但没有带来学习的愉悦,反而使学生产生厌学情绪。所谓忽视过程的评,是指教师对学生的评价过分倚重以分数为标志的学业成绩,分数之外,学生的积极情感、“火热”思考、与众不同的探索等过程表现都被漠视;分数面前人人平等。

摘要： 相切体现了曲线间的一种特殊位置关系.两条曲线相切,既可以通过代数知识进行描述,也可以通过几何图形进行刻画;既可以考查学生的数学抽象素养,也可考查学生的直观想象、数形结合思想等.在近年高考试题中,涉及两条曲线的公切线问题的题目屡见不鲜.本文结合相关高考试题对此类问题进行分类剖析,力求揭示此类试题的考查形式,探索它们的题型特点,归纳其求解策略,以期帮助读者启迪思维,提升解决此类问题的能力.

摘要： “诗话”是指人们对诗词作品或诗人的论述评价以及对诗词理论的表达阐释。“诗话题”是命题人将某个诗话嵌入题干,以此来引领学生理解、鉴赏、解析诗歌的一种题型。由于诗话的陌生化、理论性及其与所阅读诗歌的高度关联性,诗话题给广大考生提出了不小的挑战,不妨从题型特点、诗话特征以及教学备考等方面来梳理、透视这种题型。

摘要： 在高考英语试卷中,深层阅读理解题型所占的比例越来越大。这类题型的特点是,其答案大都是阅读材料本身没有明确表示出来的,不能直接从阅读文章中获得,学生须根据所给材料的语言环境、行文逻辑来推理和判断才能得出正确答案。这就要求学生不仅要有足够的词汇积累、语法知识等英语基础,而且还要懂得一些阅读文章以外的背景知识和其他学科方面的知识。文章针对不同的深层理解题型提出了不同的解题对策。

摘要： 化学实验一直是高考命题的热点,题型有选择题和非选择题,选择题主要以拼盘、图表等形式呈现。考查内容涉及常用仪器的使用,试剂的贮存和取用,化学实验基本操作,物质的制备、分离和提纯,实验安全,实验设计与评价等。题型1:图示细节型近年来高考中常出现以物质的制备、实验装置为背景设计的化学实验原理和操作类的选择题,考查考生对装置图的识别、实验原理的理解、实验操作的认识和实验条件的控制等。

摘要： 一、题型特点1.从题型结构来看,图表题主要由"题干"、"图表"和"问题"三部分组成。从试题内容看,该类试题常反映一组或多组内容的数据或信息,题干和图表相互补充,题干是图表的解释说明,图表是题干的直观表现。

摘要： 本发明公开了一种题型识别方法及装置，其中，题型识别方法包括：采集用户的语音信息；判断语音信息是否是识别触发信息；当判定语音信息为识别触发信息时，获取用户的动作信息；根据用户的动作信息，获取待识别的题型图像；对待识别的题型图像进行图像处理，得到题型图像中的题型文字信息；将题型文字信息输入训练好的题型识别模型，识别输出题型对应的考查意图。通过本发明解决了用户对于不认识字词或无法把握考查的内容时，无法准确用语音来表达或不知如何表达，导致语音产品在解析语义过程中使用受限，无法准确获取题型考查意图的技术问题。

摘要： 本发明公开了一种用于复杂题型在HTML上的样式渲染和事件绑定的方法，该方法定义一套多功能题目表达式，将具体题目在作答时的渲染效果和需绑定的事件匹配对应到所述表达式中。该表达式主要是将特殊字符按约定组合，把一些复杂的题型(如：田字格手写题，匹配题等)的作答效果和渲染方式进行归纳，将题目结构改造为符合表达式结构的题目。HTML页面在渲染题目时通过解析题目中的表达式，为每道题目绑定展示特效和作答事件。本发明兼容性强，扩展性好，可良好的处理各种定制化的题目渲染和作答场景。

摘要： 本发明公开了一种基于特征值的电力居民APP多题型问卷得分分类方法，本发明获取多个用户数据样本，为每个参考用户数据样本分配分类标签并提取特征值；对分类标签和特征值进行归一化处理并转化为统一格式，获得训练数据；配置分类器训练参数；利用训练数据对分类器进行训练，训练中不断优化训练参数，直到分类器输出精度达到预设精度后，输出模型文件，完成分类器建立。用户数据分类器建立快速、运算量少，训练数据中对分类标签和特征值进行归一化处理并转化为统一格式，有利于提高分类器的训练速度。快速对用户数据进行分类并输出分类标签，便于处理人员选择用户数据做进一步分析，减少了工作量。

摘要： 本发明涉及语言教学技术领域，特别是指一种语块重组题型的自动命题的方法及装置，方法包括：获取待切分语句以及切分块数K；通过预设的分词算法对待切分语句进行分词，得到待切分语句对应的M个词语；分别计算每两个词语之间的前链接概率以及后链接概率，计算每个切分位对应的切分合理性得分；将M‑1个切分位分别对应的切分合理性得分进行降序排列，选取前N个切分合理性得分对应的切分位，其中，N大于K‑1；在N个切分合理性得分对应的切分位中选取K‑1个切分位作为最终切分位组合；根据最终切分位组合，对待切分语句进行切分，并将切分后得到的K个语块按乱序程度分取最高得分输出。采用本发明，可以高效率地生成难度可控的、合理的题目。

摘要： 本发明适用于数据处理技术领域，尤其涉及一种基于题型素养大数据的作业错题收集分析的方法，所述方法包括：对错题数据进行收集；对错题数据进行内容识别，根据内容识别结果查询习题库，调取相应的待分析习题；对待分析习题进行内容分析，确定关联知识点信息；对待分析习题和错题数据进行统计，生成易错知识点和易错题，并将其进行针对性推送。本发明对错题进行主动收集，并根据错题查询习题库，从而根据错题的收集情况对习题库中的习题进行错误率统计，并根据错题确定知识点，据此确定知识点的掌握情况，对重点知识点和错题进行统计，针对不同用户的学习情况进行针对性推送，从而提高习题的练习有效性，提高学习效率。

摘要： 本发明公开了一种基于GBRT的PSC命题说话题型评分算法，涉及信息技术领域，该基于GBRT的PSC命题说话题型评分算法包括用于获得评测参考文本的语音识别子系统与在此基础上通过参考文本相关方法实现发音错误检测的发音错误检测子系统，通过按照一定的规则解析子系统的输出，即可获得命题说话评分模型的评分特征，在进行研究时，语音识别子系统采用百度智能云提供的普通话语音识别公开接口服务，而发音错误检测子系统采用云知声提供的普通话语音评测公开接口服务。

摘要： 本发明涉及数据推送技术领域，具体公开了一种基于错题所属题型素养数据精准推送系统及方法，所述方法包括接收错题图像和答案信息；对所述错题图像进行内容识别，根据内容识别结果确定错题文本；遍历所述错题文本，对所述错题文件进行词性识别，根据词性识别结果确定错题架构及错题类型；根据所述答案信息遍历匹配答案数据库，得到匹配度；根据匹配度查询相应的习题，得到目标题型库。本发明根据预设的信息获取模板获取错题信息，确定错题文本，根据所述错题文本确定错题类型，根据答案信息在与所述错题类型对应的答案数据库中查询习题，得到目标题型库，准确度极高，便于推广使用。

摘要： 本发明实施例公开了一种基于题型素养数据库的作业、考试错题推送方法，bert模型将每个学生的错题与公司的题型数据库进行比对分析，判断错题所属的题型，然后为每个学生生成错题分析数据，包括错题所属题型名称、题型在所在考区近10年中考或高考出现的频率、题型识别的方法、此类错题所属题型的解题思路和方法，之后再针对作业错题确认所属题型后，通过分析每个学生本次作业的作答情况，调取题型数据库内符合该学生情况的个性化精准练习题目。能够准确的对作业题目进行大数据分析，为作业题目生成所属题型内容、题型中高考频率、题型如何识别、题型的解题思路和方法、个性精准的同题型的作业练习，做到作业学习的“减负增效”的效果。

摘要： 本发明适用于题目分析技术领域，提供一种题目的题型素养属性准确提取分析系统，包括：数据收集模块，所述数据手机模块用于收集建库题目数据和待查题目数据；数据分类模块，所述数据分类模块用于将题目数据按照素养属性数量分类；数据储存模块，所述数据储存模块用于讲题目分类后数据储存建立不同素养属性题型库；关键信息拆解模块，用于将题型库中的题目进行拆解提炼关键信息；通过数据收集模块、数据分析模块建立数据库，配合数据收集模块采集题目信息，并通过关键信息拆解模块拆解题目信息在通过对比模块进行对比的方式，可对涉及到不同的素养测试的题目进行分析，且将题目信息拆解分析建库并系统分析的模式有利于对题目的快速分析。

摘要： 本发明属于教育领域，提供一种多题型识别方法、装置和计算机设备，该方法包括：识别所述图像中的题目区域，使各题目区域包含一种题型的题目；对所述题目区域进行结构特征提取，得到题目类型特征；使用训练好的基于神经网络的识别模型，对所述各题目区域分别进行题目题型的识别，得到各题目区域的题型。本发明通过识别待处理图像中的题目区域，能够更精确地确定出待处理图像中的各题目区域；对各题目区域进行结构特征提取，能够精确得到各题型所对应的题目类型特征，以为如题型识别和题型分类等后续处理提供更精确的数据；能够更精确地确定与各题目区域的题型，能够提高题型识别的精确度，能够提高题型分类的准确度，能够整体优化题型识别方法。