中考题型

摘要： 短文填空是一种常见的中考题型,是指从方框中选择恰当的单词,将其正确形式填入短文,使短文意思正确通顺。做短文填空时,同学们需要在具体的语境里灵活运用累积的语法知识、牢记的单词及短语;同时要厘清空格前后文的逻辑关系、内在联系和时间场景,以达到填写合适单词的正确形式或短语的目的。

摘要： 本学期的物理主要学习了力与运动、压强、浮力、简单机械、大宇宙和小粒子等几部分知识。每一个知识都是从学生熟悉的现象或应用出发,引导学生对这些现象或应用进行剖析,再通过实验探究升华、提炼、总结知识,让学生切实感受到了物理知识来源于自然和生活,又应用于生活。所以学生在学习这些内容时要注重物理知识与生活实际的联系,同时要能理解和分析物理知识在实际环境下的应用。从试题来说,本学期所学的知识从中考题型的选择题到综合应用题都可以进行考察,是中考考察学生能力的重要部分之一。本文将对本学期所学知识在各种题型中的考题进行分析和总结。

摘要： 溶液的形成是学习溶液知识的基础,也是初学者比较棘手的知识,为此,将其常见的中考题型及其解题方法进行例析,以期对读者有所帮助.

摘要： 在初中想要提高学生的语文成绩,就要重视学生阅读理解的做题水平与作文写作水平,因为阅读理解题与作文几乎占到考试中分的百分之八十。根据阅读与作文板块,要研究考情与学情,要培养初中学生的题型意识,让学生掌握阅读理解的答题技巧,领悟考场作文写法,培养科学的答题习惯,提高应考能力。

摘要： 初中英语教学应紧跟中招考试英语题型这根指挥棒，精研题型变化。实践证明，英语阅读教学的强化不但有利于学生英语成绩的提高，也有利于学生各项英语能力的培养形成。

摘要： 溶液的形成是学习溶液知识的基础,也是初学者比较棘手的知识,为此,将其常见的中考题型及其解题方法进行例析,以期对读者有所帮助.

摘要： 俗话说:工欲善其事,必先利其器。这个道理同样适用中考复习。随着中考题型的改革,中考英语压轴题——“书面表达”的形式也越来越灵活。很多考生畏惧书面表达,其实大可不必。认真研究中考试题书面表达,会让你的英语中考锦上添花。一、书面表达的命题趋势和特点笔者将2020年13个市区中考英语试卷的书面表达整理出来和大家共享一下。

摘要： 设计一份好的、质量高的复习案，是我们提高复习效率的关键。首先我们必须要了解我们的英语学科的特色。英语知识和技能不能分割。初中的知识点细而杂，学生要背的多，忘的快。学生需要了解外国文化，了解中国文化，传播中国文化。所以根据这些特点，我们必须要以文化语篇为载体，训练学生的听说读写能力，不断进行词汇，知识点的复现和运用。全面落实学生的核心素养。只有平时不断去根据人的遗忘规律进行词汇知识点的复现和运用，平时不断去训练学生的能力。老师和学生在期末考试才不会太累。下面我根据我市中考题型提出几点复习案设计的一些看法。

摘要： 众多的教育教学实践表明,在英语教学过程中,如果教师重视阅读教学,并教给学生正确的阅读方法,可以有效扩大学生的词汇量,丰富学生的语言积累,从而进一步提高学生的阅读能力和口语交际能力,为学生今后的英语学习打下坚实的基础。同时,纵观近几年的中考题型,阅读理解一直都是其中的重头戏。由此可见,在实际的英语教学过程中,广大英语教师一定要提高认识,积极引导学生从阅读过程中体验英语的乐趣,帮助学生树立学好英语的自信心,真正提升学生的阅读理解能力,进而为提高学生的学习成绩增砖添瓦。

摘要： 中考英语测试是中国各省市目前举行的规模较大的外语标准化测试之一,它对选拨学生进入高中阶段学习起着举足轻重的作用.随着基础英语教育的改革,中国中学英语测试的模式发生了较大的变化.20世纪80年代,中学英语测试试卷带有明显的语法翻译法教学的痕迹,这些考试项目主要考查的是学生的基本英语语法知识,较少考查学生的英语语言运用的能力.1993年教育部颁发新的中学英语教学大纲,其主要变化在于强调语言学习与语言运用能力培养相结合.之后1995年高考英语适时采取改革措施,语言运用类试题成为试卷重点:阅读、完形填空和写作占了67％,很明显的加强了对语言运用及交际能力的考查.

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。