典型题目

摘要： 圆锥曲线中直线过定点问题是高考重点考查内容之一,该类题目形式灵活多变,同学们在解决这一类问题时觉得无从着手,本文针对一道圆锥曲线中直线过定点的典型题目进行多解探讨,希望给同学们今后在解决同类问题时提供帮助。

摘要： 对一些典型题目进行深度“思考”,进行“二次创作”,挖掘出所潜在的教育功能、拓展功能和应用功能,让学生做一道题会一类题、会一串题,对于提高学生举一反三、触类旁通的数学素养是十分有意义的.本文以两道抛物线模考题为例说明.

摘要： 用基本不等式解决某些含有多元等式条件的最大值或最小值问题是一种常见的策略,但有些题目的条件隐、式子晦.结构复杂,需要有扎实的基本功和一定的解题技巧.这些能力的来源是接受规范的解题方法指导和一定量的典型题目训练.本文通过具体例题介绍一些常用的解题方法,以期给读者一些帮助.

摘要： “双减”背景下,要减轻学生的课业负担,提高教学效率,就要精选典型题目、提炼类型方法、落实小组学习、及时检测评价,从而让学生的学习有效且深入。

摘要： 南开大学顾沛教授指出,数学文化,从狭义方面说,指数学的思想、精神、方法、观点、语言,以及它们的形成和发展.从广义上说,还包含数学家、数学史、数学美、数学教育、数学发展中的人文成分、数学与社会的联系、数学与各种文化的关系等.在2020年各地中考中,出现了一些蕴含数学文化的试题,现从中精选部分典型题目与同学们共同赏析.

摘要： 随着教育现代化的不断普及,培养学生的核心素养成为初中学科教育的重中之重。现代数学课应该用联系的、发展的眼光来看待数学问题,用"一题多变"的方式来培养学生的开放性思维,提升学生的数学核心素养。一、拓宽思路,培养思维的开放性日常数学教学中,教师可以适当精选一些一题多变的典型题目。

摘要： 不等式恒成立问题是一类常考的题目,此类问题的综合性较强,不仅考查了不等式、方程、导数、函数的图象和性质,还考查了数形结合思想与转化思想,是一类难度较大的问题.解答此类问题的常用方法是分离常数法、主元变换法、数形结合法等.本文以一道典型题目为例,谈一谈解答不等式恒成立问题的另外两种方法:换元法与同构法,以帮助同学们拓宽解答不等式恒成立问题的思路.

摘要： 为了提高学生的解题能力和知识的应用能力,我们经常需要对一些经典题目或者教材中的典型题目进行改编,借助一些变式题来开展教学,引导学生一步一步从非本质属性中把题目、知识的本质属性挖掘出来.这就需要在不改变题目本质的情况下,变换题目的条件、结论、形式、内容等,从而突出题目中的那些隐蔽的关键要素、规律,让学生通过变式训练掌握问题、知识的本质和规律.本文以一道教材中的习题为例,来探讨一下如何改编题目.

摘要： 排列组合一直是高中数学中的难点,主要是因为排列组合知识比较抽象,要考虑的情况比较多.对此,本文结合典型题目来分析归纳解答排列组合问题的常用方法,希望对读者有所启迪.一、分组法分组法常用来解答需要进行分组处理的问题,一般包含两种类型,一是均匀分组,二是不均匀分组.若出现均匀分组的情况,在解题时要注意重复的次数是均匀分组的阶乘数,即若有m组元素的个数相等,则分组时应除以m!.分组的过程中有几个匀分的组就要除以几个这样的全排列数.无论分成几组.

摘要： 统计案例是理科选修2-3第三章(文科选修2-2第一章)的内容,具有很强的现实背景和较强的实践性,重点考查基础知识、基本概念及其简单的应用.即使与其他考点综合,也少有繁琐的运算,无需记忆相关公式(主要公式在试卷数据栏有提示),但了解独立性检验、回归分析的基本思想和方法,运用所学知识解决实际问题应当引起重视.本文从近几年高考的统计案例试题中选取典型题目,剖析独立性检验思想,希望对同学们有所帮助.

摘要： 本发明公开了一种基于典型度和难度的题目推荐方法，方法包括：计算每个目标用户在每一类型题目上的做题情况，包括：题目的数量、难度以及目标用户在此类型题目上的通过率；根据目标用户特征向量，计算任意目标用户特征向量之间的相似性，并对每个目标用户，选择若干相似度最高的用户作为最近邻；依据最近邻用户的做题情况，预测目标用户对未做题目的评分；对目标用户，选择若干评分最高的目标题目作为目标用户的推荐结果。装置包括：计算模块、第一选择模块、评分模块和第二选择模块，本发明实现利用题目具有“难度”的特点来改进传统推荐方法，获得了较好的效果。本发明将来可以应用到学习网站中，帮助用户选择学习内容，制定个性化学习方案。

摘要： 本公开提供一种题目拆分模型训练方法、题目拆分方法及相关装置，题目拆分模型训练方法包括：获取训练待拆分题目图片，所述训练待拆分题目图片的各个文本行均标注有文本行基准类别；根据所述训练待拆分题目图片，获取训练待拆分题目的文本行坐标的文本行坐标特征、所述训练待拆分题目的文本行内容的文本行内容特征和与各个所述文本行对应的文本行图片特征；根据所述文本行图片特征、所述文本行坐标特征、所述文本行内容特征及所述文本行基准类别，训练所述题目拆分模型，得到训练完成的所述题目拆分模型。利用本公开所提供的题目拆分模型训练方法训练完成的题目拆分模型拆分题目，可以提高题目拆分的准确性。

摘要： 本发明公开了一种基于典型度和难度的题目推荐方法，方法包括：计算每个目标用户在每一类型题目上的做题情况，包括：题目的数量、难度以及目标用户在此类型题目上的通过率；根据目标用户特征向量，计算任意目标用户特征向量之间的相似性，并对每个目标用户，选择若干相似度最高的用户作为最近邻；依据最近邻用户的做题情况，预测目标用户对未做题目的评分；对目标用户，选择若干评分最高的目标题目作为目标用户的推荐结果。装置包括：计算模块、第一选择模块、评分模块和第二选择模块，本发明实现利用题目具有“难度”的特点来改进传统推荐方法，获得了较好的效果。本发明将来可以应用到学习网站中，帮助用户选择学习内容，制定个性化学习方案。

摘要： 本公开涉及一种题目辅助方法、题目辅助装置和题目辅助系统，该题目辅助方法包括：获取用户对题目的第一解题过程，其中，第一解题过程包括一个或多个第一解题步骤；从与题目相应的所有解题过程中选择与第一解题过程最接近的第二解题过程，其中，第二解题过程包括一个或多个第二解题步骤；分别比较一个或多个第一解题步骤中的每个第一解题步骤与一个或多个第二解题步骤中的相应的第二解题步骤；以及根据第一解题步骤与相应的第二解题步骤的比较结果，产生对题目的批改结果。

摘要： 本发明的实施例提出了一种题目知识点关联方法、题目知识点关联系统和存储介质。题目知识点关联方法包括：获取题目样本群和题目样本群对应的知识点样本群；利用题目特征参数、知识点特征参数和被样本标注的知识点样本群进行机器学习模型的训练，以得到知识点关联模型；将任一待处理的题目信息的题目特征参数和与题目信息对应的知识点信息的知识点特征参数输入知识点关联模型，以输出与题目关联的知识点数据。通过将题目特征参数与知识点特征参数组合后确定与题目关联的知识点数据，不仅考虑了题目信息的特征参数，还考虑了题目特征参数和知识点特征参数之间的关系，能够提高题目知识点的关联精度。

摘要： 本发明提供的题目录入方法包括以下步骤：S1，获取初始图片；S2，获取第一图片中的题目位置信息，得到题目图片；S3，获得题目字符信息；S4，判断题库中是否有匹配题目字符信息的题目；S5，对题目文本进行结构化文本解析以获得题型描述特征，对所述题目图片进行识别以获得排版格式特征与试题特征，所述题型描述特征、所述排版格式特征与所述试题特征为所述题目结构化数据；S6，发送题目结构化数据至智能终端以使其录入题目结构化数据。老师或学生均可在发现优质题目时通过对其拍摄以获得初始图片，上传初始图片至服务器以进行题目录入，无需通过打字而逐步输入题型、题干等内容，便于随时进行录题。

摘要： 本发明属于在线教育技术领域，提供一种题目生产方法、题目管理系统及电子设备，所述方法包括：配置各个题目类型的题型模板，所述题型模板包括各题目类型的数据存储样式和前端展现样式；接收用户录入的题目及题目类型，并根据所述题目类型对应的题型模板的数据存储样式存储该题目，根据所述题目类型对应的题型模板的前端展现样式对该题目进行展示。本发明通过配置题型模板将相同题目类型题目的数据结构统一起来，能有效避免对相同题目类型进行重复定义的情况，提高了题目数据的可读性和扩展性，提高开发效率。

摘要： 本公开提供一种题目拆分模型训练方法、题目拆分方法及相关装置，题目拆分模型训练方法包括：获取训练待拆分题目图片，所述训练待拆分题目图片的各个文本行均标注有文本行基准类别；根据所述训练待拆分题目图片，获取训练待拆分题目的文本行坐标的文本行坐标特征、所述训练待拆分题目的文本行内容的文本行内容特征和与各个所述文本行对应的文本行图片特征；根据所述文本行图片特征、所述文本行坐标特征、所述文本行内容特征及所述文本行基准类别，训练所述题目拆分模型，得到训练完成的所述题目拆分模型。利用本公开所提供的题目拆分模型训练方法训练完成的题目拆分模型拆分题目，可以提高题目拆分的准确性。

摘要： 本发明提供了一种题目读取方法、装置、题目录入装置和计算机存储介质，其中，题目读取方法包括：识别题目的图像的结构和内容；根据识别结构和内容的过程对应的经验模型，生成题目分析经验库；以题目分析经验库作为经验执行识别；根据识别出的题目生成结构化数据。通过本发明的技术方案，利用人工智能(机器学习)技术进行题目分析，通过建立的经验库指导题目识别过程，进行识别的过程中还能够不断积累新的经验对经验库进行训练，能够显著提高题目分析(识别)速度，减少题目识别/录入所需要的时间，提升题目录入过程的效率与准确度。

摘要： 本发明公开了一种基于短文本的OJ题目分类器构建方法及题目模拟方法，该构建方法先获取OJ竞赛的现场提交数据，再从各OJ资源平台中获取竞赛题目对应的海量题解报告，对题解报告进行分词和空间向量提取后，将获得的空间向量集划分为训练集和测试集，通过训练集对预设的弱学习算法的参数进行训练优化，并根据训练后得到的最优参数和预设的弱学习算法，构建OJ题目分类器，最后利用测试集检验OJ题目分类器的分类效果。采用本发明技术方案不依赖知识库和专家库的情况下实现了ACM算法分类，不用时刻维护和重复进行多次实验以更新输出结果。