政治试题

摘要： 马克思主义中国化是指用马克思主义的立场、观点和方法,分析、研究和解决中国具体问题,得出符合中国实际的理论、方针和政策,也可以简单地理解为,其是马克思主义与中国的具体实际相结合。1917年,十月革命一声炮响,给中国送来了马克思主义。1921年,在马克思主义与中国工人运动的结合过程中,中国共产党应运而生。中国共产党的发展史就是马克思主义基本原理同中国具体实际相结合的历史。在高中政治试题中,同学们可以以下模板为例进行解答。

摘要： 知识的整合化是培养学科核心素养的重要途径,在新授课和复习课的教学中,教师比较注重知识结构的建构,但是试卷讲评课往往是“就题论题”,忽视知识整合。从试卷讲评的视角出发,可从以下几个方面进行知识整合:归纳任务问题,整合教材知识;归集主题事件,整合热点知识;拓展试题素材,整合情境知识。

摘要： 知识的整合化是培养学科核心素养的重要途径,在新授课和复习课的教学中,教师比较注重知识结构的建构,但是试卷讲评课往往是"就题论题",忽视知识整合.从试卷讲评的视角出发,可从以下几个方面进行知识整合:归纳任务问题,整合教材知识;归集主题事件,整合热点知识;拓展试题素材,整合情境知识.

摘要： 2020年山东新高考卷新增了撰写200字发言提纲等形式的开放性试题,且分值占据9分。由于山东省率先于2020年进行新高考改革,因此山东省2020年的政治试题对2021年进入新高考的8个省(市)具有导向参考价值,对传统高考地区的考生来说也有一定的借鉴意义,可以锻炼考生的材料解读能力和对知识的综合运用能力。因此考生在复习备考时须明确如何解答此类试题。大体来说,此类试题的解答步骤可分为四步。

摘要： 高考是检查和体现学生学科素养以及知识技能等方面的综合检验方式,但是各地区的高考试题存在着多样性的特点,而且教师生源也存在着比较大的差异.学生在复习的各个阶段存在着一定的矛盾,所以要求教师在日常教学过程当中,需要形成独特的命题和选题习惯.这就要求教师在进行命题和选题的过程当中进行变式训练,可以有效地增强习题训练的针对性,进一步发挥试题训练的效果和功能,也可以起到减负减压的作用.文章主要针对高考政治试题训练过程当中采用变式训练的方法具体作用以及措施进行了总结,以下为具体内容.

摘要： 2021年高考全国乙卷政治试题坚持以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导,坚持以《普通高中思想政治课程标准》(2017年版2020年修订)为依据,依托《中国高考评价体系》,落实“一核、四层、四翼”的高考评价导向,注重落实立德树人根本任务,聚焦学生的必备知识和关键能力,体现政治学科的思想性、政治性、时代性特征,促进学生核心素养的培育和发展。如果把高考试题命制的理念及其指导效应比作灯塔,那么对高考政治试题进行全面、深入的分析,就能为教学和复习备考指引航向。现以2021年高考全国乙卷政治试题(以下简称2021年高考政治试题)为例谈几点拙见。

摘要： 2021年高考北京市政治试题立足“两个一百年”历史交汇点和开启全面建设社会主义现代化国家新征程的时代背景,以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导,全面贯彻党的教育方针,落实立德树人根本任务,引导学生厚植爱国情怀。

摘要： 文章以2020年山东省高考政治试题和答案为例,采取倒推论证的方法,对"答案从哪里来?"这一问题进行了探究,以求更理性地评判高考试题的科学性,更清晰地把握高考试题"引导教学"的指向性.

摘要： 新高考考情分析逻辑推理类的试题已经成为近几年全国卷和各地方卷的常考题型,此类题型符合新高考的发展趋势,将学科核心素养的考查、理论知识的考查、时事政治的考查和逻辑思维能力的考查四者融为一体,具有很强的创新性、综合性、灵活性,对考生的学科核心素养和解决问题的能力提出较要求。

摘要： 新高考改革已经开始,并明确提出了“一核四层四翼”的高考评价体系,同时在高考试题中还要体现出政治科的核心素养要求。那么,我们在平时的试题命制中也应体现这种要求。通过试题培养学生的政治核心素养、并在试题中考查学生的核心素养,同时检验课堂教学效果。因此,命制一套合格的试题尤为重要,本文就试题的命制原则及方法进行了初探。

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。