数学填空题

摘要： 数学填空题是一种只要求写出结论,不要求解答过程的客观性试题,有“小巧灵活、覆盖面广、跨度大”等特点,突出考查准确、严谨、灵活运用知识的能力。由于填空题不像选择题那样有备选提示,不像解答题那样有步骤得分,所填结果必须准确、规范,因此得分率较低。

摘要： 本文探讨数学填空题的界定、功能、分类与解法。认为填空题承载着考查基础知识和解题速度的功能,高考还常常把填空题作为新题型的实验园地;认为解答填空题的要旨在于结论正确、方法合理、过程简洁、确保成功率;文章根据填空题的求解特点,并结合多空填空题的三类题型介绍了四个主要解法:直接法,特例法,图解法,猜测法。最后,提出两个需要注意的情况:答案可能多样,逆向问题容易发散。

摘要： 有些数学题,由于抽象、概括程度比较高,直接求解会比较困难.因而可以先研究对象的特殊情况,从中发现问题的规律与关键,从而快速找到解决办法,这就是特殊化.希尔伯特曾经说过:“在讨论数学问题时,我相信特殊化比一般化起着更为重要的作用”.在分秒必争的高考中,对于一些比较复杂而结论单一的填空题,如果能使用特殊化思想,则可以极大地简化解题过程,防止小题大做,节省宝贵的时间.特殊化思想有位置特殊化、形状特殊化、关系特殊化、数值特殊化等情况,下面举例说明.

摘要： 填空题作为小学数学试卷中不可或缺的命题形式,有其独特的存在价值。小学数学试卷填空题的一般形式是给出若干个条件,要求推断出一个结论,或者计算出一个结果：也有的是给出一个不完整的命题,要求补充条件或结论,以使之成为正确的完整的命题。数学试卷填空题的特点是只考查结果而不考查获得结果的过程。本文结合笔者多年的命题实践,聊聊数学试卷填空题的一些命题感悟。

摘要： 在江苏新课标数学高考中，填空题占70分．可谓失填空题者必失“天下”．填空题是一种只要求写出结论，不要求解答过程的客观性试题，有小巧灵活、覆盖面广、跨度大等特点，突出考查准确、严谨、灵活运用知识的能力．由于填空题不像选择题那样有备选提示，不像解答题那样有步骤得分，所填结果必须准确、规范，因此得分率较低．解答填空题的第一要求是“准”，然后才是“快”、“巧”，要合理灵活地运用恰当的方法，不可“小题大做”．

摘要： 高考数学填空题主要考查考生的基础知识、基本技能以及分析问题和解决问题的能力，具有小巧灵活、结构简单、概念性强、运算量不大、不需要写出求解过程而只需要写出结论等特点。

摘要： 数形结合，作为最重要的数学思想之一，历来是高考命题的考查目标，更是力破高考数学填空题的“神器”．在江苏新课标数学高考中，填空题几乎占近半壁江山，可谓“得填空题者得天下”．欲得“天下”，数形结合不可或缺．本文举例说明．

摘要： 江苏高考数学向来坚持立足于课本，一般出题都紧扣教材问题，在原问题基础上进行创新，并强调基础知识、基础理论和基础技能的考查，特别是近几年命题开始回归课本、回归基础，注重知识点的交叉和渗透。本文主要围绕填空题进行分析，结合近几年的填空题出题趋势分析应对措施，为日常教学以及学生高考复习提供参考。

摘要： 江苏高考数学向来坚持立足于课本，一般出题都紧扣教材问题，在原问题基础上进行创新，并强调基础知识、基础理论和基础技能的考查，特别是近几年命题开始回归课本、回归基础，注重知识点的交叉和渗透．本文主要围绕填空题进行分析，结合近几年的填空题出题趋势分析应对措施，为日常教学以及学生高考复习提供参考．

摘要： 人教版四年级上册数学第25页中注明计算器中AC键为清除键,而无CE键,但生活中接触的计算器往往有AC与CE等两种功能键。碰巧本次月考四年级数学试卷中有一道数学填空题如下：电子计算器的＂AC＂是（）键。

摘要： 本发明实施例提供一种填空题标准答案确定方法、装置、电子设备和存储介质，其中方法包括：基于考生作答文本，确定填空题目文本对应的多个备选答案；基于每一备选答案，以及填空题目文本对应的若干个参考答案，确定填空题目文本对应的标准答案；其中，若干个参考答案包括预设答案和/或预测答案，预测答案是基于填空题目文本的语义确定的。本发明实施例提供的填空题标准答案确定方法、装置、电子设备和存储介质，基于海量考生作答文本，确定填空题目文本对应的多个备选答案，提高了备选答案的覆盖率；然后将基于题目文本语义确定的预测答案和/或预设答案作为筛选正确答案的依据，降低了遗漏正确答案的可能性，从而提高了标准答案的完整性。

摘要： 本申请提供基于神经网络解答语法填空题的方法、装置和终端设备，通过根据英文文本，按照预设的语法规则生成候选答案，根据预先训练得出的神经网络模型，从候选答案中筛选出正确答案。本申请实施例利用人工智能技术完成原本由人脑智力才能解答的语法填空题目，填补了现有技术中一直通过使用人脑智力解答文本类的题目的缺陷和空白，同时也避免人脑解题过程中的出现准确率不稳定的技术问题。节省人工完成语法填空的解题成本，加快解题速度。

摘要： 一种填空题试题的生成和判卷的方法及系统，旨在解决填空题的智能编辑、填空题试题的自动生成和填空题试卷的自动判卷等问题，特别是针对一道填空题包括至少两个填空项，并且每个填空项的正确答案的表述方式有多种的情况，所述填空题包括题干和嵌入其中的填空项，对于每个题干，通过定义数据源规则编辑填空项，对于每个填空项设置至少一个标准的正确答案和至少一个典型的错误答案，对于每个题干设置包括可编辑的属性信息的ID标识，每个填空项设置可编辑的属性信息的ID标识，在生成填空题试题时，根据设定的试题生成规则，通过与以上两种ID标识对比，生成具有至少一个填空项的填空题试题，至少一道填空题试题构成填空题试卷或者试卷的填空题试题部分，根据答案完成对试题的自动判卷，并且进行快速有效的统计，包括答对情况和答错情况。

摘要： 本发明公开了一种智能自适应填空题自动判题方法，包括以下步骤：获取应试者输入的答案、对答案进行预处理、粗粒度批改、精确批改、人工批复、再学习和模型迭代；该方法通过对应试者的答案以及标准答案的解析，然后在通过深层神经网络的特征模式学习，利用深层神经网络对解析后的数据进行粗粒度批改和精确批改，大大提高了填空题的批改效率和批改正确率，减少了老师的批改负担，而且还能够让学生和老师及时了解答题情况，对产生的问题及时进行归因分析。

摘要： 本发明公开了计算机课程填空题自动生成方法，包括从教材大纲中选择文本作为训练集；将训练集中的文本送入TextRank算法中提取关键句；从出题文本集中抽取若干条数据，并将其标记为三元组形式，将标记后的数据放入TPLinker模型中，采用Handshaking tagging scheme方法进行词汇标注，完成TPLinker模型训练；将关键句输入训练后的TPLinker模型中，将输出的实体关系依据TF‑IDF算法操作筛选出高频师徒关系，并依照特定规则生成出对应的问题。解决了人力从海量文本中寻找指定知识点出题的弊端，消除了出题人因各种因素而发生的出题的差异化，水平不一的情况。

摘要： 本发明属于计算机技术领域，公开了一种计算机考试填空题的命题和评阅方法。该方法包括：获取命题人基于填空题面输入的设定答案以及所述命题人选择的预设评阅策略；根据所述预设评阅策略以及所述设定答案生成答案正则表达式；在接收到基于所述填空题题面的考生答案时，将所述答案正则表达式与所述考生答案进行匹配；在匹配成功时，判定所述考生答案正确；在匹配失败时，判定所述考生答案错误。通过上述方式，基于命题人对题面设定的答案以及选择的评阅策略，可以生成基于设定答案生成的答案正则表达式，最后根据答案正则表达式评判考生答案是否正确，从而可以避免对考生答案的误判。

摘要： 本发明实施例公开了一种中文填空题自动评分方法及装置；所述方法包括：获取填空项数据基于预设的分类规则对该填空项数据进行分类得到词语级填空项和句子级填空项；根据词语级填空项划分成学科术语和通用词；基于预设的学科术语评分规则对学科术语进行评分基于预设的通用词评分规则对通用词进行评分；通过p‑means模型对句子级填空项进行训练使用p‑means模型在预训练词向量基础上生成标准句子与句子级填空项的句子向量再使用余弦相似度计算句子向量间的相似度对相似度值大于阈值的句子级填空项记分；实现了中文填空题的自动化评分根据不同的填空题粒度采用不同的方法进行评分提高了准确率能够满足实际应用。

摘要： 本发明实施例提供一种填空题标准答案确定方法、装置、电子设备和存储介质，其中方法包括：基于考生作答文本，确定填空题目文本对应的多个备选答案；基于每一备选答案，以及填空题目文本对应的若干个参考答案，确定填空题目文本对应的标准答案；其中，若干个参考答案包括预设答案和/或预测答案，预测答案是基于填空题目文本的语义确定的。本发明实施例提供的填空题标准答案确定方法、装置、电子设备和存储介质，基于海量考生作答文本，确定填空题目文本对应的多个备选答案，提高了备选答案的覆盖率；然后将基于题目文本语义确定的预测答案和/或预设答案作为筛选正确答案的依据，降低了遗漏正确答案的可能性，从而提高了标准答案的完整性。

摘要： 本发明提供了一种英语填空题自动生成方法和系统，用以灵活智能的生成英语填空题，提高试题库的更新速度。方法包括：获取已有的第一英语填空题；按照预设分割规则对所述第一英语填空题进行分割，获得第一英语填空题中包括的题干子部，所有的所述题干子部构成所述第一英语填空题；确定所述第一英语填空题中的至少N个待替换题干子部；N为等于或大于1的整数；从预设数据库中，查找每个待替换题干子部各自对应的相似题干子部；所述预设数据库中存储有各个题干子部所对应的相似题干子部；将所述第一英语填空题中的每个待替换题干子部替换为其对应的相似题干子部，获得第二英语填空题。

摘要： 本发明公开了一种端到端数学填空题手写体识别系统，包括：采集模块，通过终端采集图片，并对采集到的图片进行水平矫正旋转，畸变还原和锐化增强；训练模块，通过大量的样本对采集模块进行训练；识别模块，通过搭建深度学习框架，利用卷积神经网络和循环神经网络对采集模块采集到的中文公式进行混排识别；集成环境与部署模块，通过多GPU负载均衡模块，使得识别模块部署到多GPU的集群网络；该系统通过设置集成环境与部署模块能够实现对于大量高并发的批改服务处理，另外，通过识别模块实现中文公式混排识别，另外通过训练模块对采集模块进行训练，能够对多种手写风格和公式表达方式的混合识别以及对答题区域有效性进行验证。