实验试题

摘要： 生物学实验能力是高考重点考查的学生能力之一。通过对生物学高考实验试题分析发现,在生物学试题的实验设计、实验分析、实验探究和实验创新中,均存在加减法原理的运用,应在测评解析中予以关注。

摘要： SOLO分类理论把学生思维结构由浅到深分为前结构层次、单点结构层次、多点结构层次、关联结构层次、抽象扩展结构层次,其中前三个层次体现“量”的积累,后两个层次追求“质”的提升。在SOLO分类理论指导下,构建SOLO层次与科学探究水平的对应关系,分析“2021年全国甲卷物理实验试题”,并提出四点教学策略,即用“一量多选”突破单点结构试题,用“原理为本”突破多点结构试题,用“以点带面”突破关联结构试题,用“方法中心”突破抽象扩展结构试题。

摘要： 新高考下,高中化学的实验试题占比愈来愈重,更关注学生的实践力考查,鉴于此,本文结合新高考下化学实验教学要求,结合一定的化学实验题目,对具体的实验解题思路进行了分析.

摘要： 分析了2016~2021年高考物理全国卷Ⅲ实验试题的题型分布、考查能力和解答方法,为高中物理实验教学提供参考。

摘要： 以2020年全国化学Ⅱ卷27题为例进行研究,归纳内容分布,总结试题特点,拓展试题外延.结合对近四年全国卷实验题部分设问的分析,发现全国卷实验题与"实验-性质-原理"三元整合策略的具体内涵与认知方式存在关联.使用该策略指导教学设计,以"基于铁元素的三元整合教学"为例,探讨三元整合策略在高三专题复习教学中的应用,并提出若干教学建议.

摘要： 化学实验题主要是将实验作为基础,其不仅可以使学生充分掌握相关化学原理,而且还能促进学生自身创新与实践力的提高,且对探究性教学开展也有着激励功能、导向功能以及评价功能.基于此,主要对高中化学高考实验题的解题策略进行了探究.

摘要： 分析近五年江苏高考物理实验试题,其特点为:重视基础知识的考查,重视数据处理能力的考查,重视实验创新能力的考查。从而得出教学启示:注重科学探究过程;强化数据处理能力;培养实验创新意识。

摘要： 高考作为高等教育与初等教育衔接的桥梁,是我国现阶段最受关注的考试,其内容的每一丝细微变化都会影响到高中教学方式与复习策略。基于此,本文立足高中化学学科,通过对"实验试题"特点与变化的分析,探讨其考查趋势,以期从中得到教学启示,推动高中化学实验教学的发展,希望对相关教育工作者有所帮助。

摘要： 以"2021年广东高考物理实验试题"为例,探索基于SOLO分类理论的试题分析与教学策略.科学探究水平与SOLO层次对应:水平1对应单点结构;水平2和水平3对应多点结构;水平4对应关联结构;水平5对应抽象拓展结构.基于SOLO分类理论的教学策略:用"器材发散"突破单点结构试题;用"原理中心"突破多点结构试题;用"知识整合"突破关联结构试题;用"方法迁移"突破抽象拓展结构试题.

摘要： 物理实验探究能力是物理学科的关键能力之一,从物理实验设计、物理实验操作、物理实验论证三个方面建构了物理实验探究能力结构模型和指标体系,并对2021年高考物理全国甲、乙卷实验试题进行分析,发现高考物理实验试题在考查学生实验原理理解能力、实验数据处理能力方面具有优势,在实验方案设计、实验操作能力等方面具有局限性.

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： 本发明公开了一种基于规则的试题类自动问答系统中的试题理解方法，首先基于正则表达式的试题预处理，删除套话等无用文本，添加被省略标点，完善句子，并对完善后的句子进行分词，词性标注，成分句法分析等基本自然语言处理，然后设计一套基于类型‑论元模板的问题理解中间形式，运用通过人工预先标注的数据总结出的触发词与试题模板转换规则，并利用知识库对生成结果进一步验证，得到合理完善的试题逻辑表达形式。本发明能针对试题文本设计中间逻辑形式，提取出问题的关键点，合理有效地给问题求解提供合适的输入，提高问题解答的正确性。

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： 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。