理解课文

摘要： 在三年级的单元语文要素目标中,统编教材的编者对如何引导学生读懂和理解课文提出了明确的学习目标要求——词句意思的理解、一段话的理解与概括、文章主要内容的理解与把握。在教学中,教师要紧扣这些要求引导学生开展阅读活动,指导学生在阅读实践中掌握读懂和理解课文的方法。

摘要： 在阅读教学中,写字一般是集中安排或随文安排,只与学词、学句有一些关联,结果往往游离于理解课文内容和形式之外。特别是中高年级的识字、写字多数是以学生自主学习为主,课堂上怎样有机落实写字着实让人纠结。贾志敏老师教学《母亲的鼓励》时对写字教学的安排设计,让人眼前一亮。

摘要： 教材注释是以师生为阅读对象,对课文中的重要或疑难字词加以解释说明,为师生正确、深入理解课文内容提供帮助的重要文字。好的注释可以使人对课文的疑难之处一目了然,从而加深对文本的理解。但众所周知,注释并非易事。教材注释虽几经修订,依然存在多多少少的问题。注释之所以难以精当,主要有三个原因:一,注释有时涉及文字、音韵、训诂等方面的复杂知识,容易使人误判。

摘要： 内容简介:本书是何捷老师所著的“课堂教学过关清单”系列6本的理论卷,配合各个年级的“课堂教学过关清单·一课一课教学自测”分册来进行使用。和每个年级的分册不同,这本理论卷从为什么研制、如何研制、遇到了什么问题,基于什么理论和标准、教师们如何使用、如何利用“课堂教学过关清单”来高效落实语文课堂中的核心素养等问题,来一一展开。从源头来帮教师理清清单的使用逻辑和使用方法。本书直观详尽地使教师理解课文教学的方方面面;内容紧扣小学1-6年级语文新课标,能帮助教师快速理解新课标在教什么又该怎么教。

摘要： 单元语文要素:带着问题默读,理解课文的意思。教学目标:1.认识“棒、恩”等13个生字,读准多音字“斗、大”,准确书写“术、斗”等10个生字,会写“手术台、阵地”等17个词语。2.能带着问题默读课文,理解课文的意思,找出描写战斗激烈的语句。3.结合课文内容,运用联系生活经验、关注关键词语、联系上下文等方法品析词句,感受白求恩的品质,理解“手术台就是阵地”的含义。教学重点:能带着问题默读课文,理解课文的意思,找出描写战斗激烈的语句。

摘要： 小学语文写作教学是小学语文教学的基础内容,也是重点内容。开展随文练笔的意义在于,确保学生可以更好地理解课文内容,并以此提升学生的文章分析能力及对事物的观察能力,弥补语文教学中作文训练量的不足。一、赏析重点,开展随文练笔小学语文教材内容丰富多彩,课文中的所有内容都是学生可以进行借鉴的。

摘要： 一、说教材《蟋蟀的住宅》是一篇说明性的科学小品文,在理解课文内容的同时,注意体会作者表达的思想感情,体会课文不同的表达方法,并注意把这些方法运用到看书的习作实践中去。

摘要： 初中阶段的语文教学重要性较强,它关系到学生的语文知识分析和理解能力,这是提高学生语文学习能力的基础。而语文阅读教学,是学生学习语文知识基础中的基础,学生只有通过阅读,才能充分理解课文内容,以此对课文的内涵进行深入思考。

摘要： 统整融合的视野下,“阅读链接”已成为教科书的有机组成部分,提示我们要整体关照“阅读链接”和“正文”的关系,揣摩“阅读链接”的编写意图,要用新的视角去寻求正文与阅读链接的知识结合点,使其“物尽其用”,让“阅读链接”成为深度解读文本的辅助手段。为了更好地理解课文内容,把握文章主旨,资料的借助已经成为深度解读文本的重要手段。

摘要： 单元语文要素学习是统编教材编写体例上的一大亮点,也是语文教学的重要着力点。如三年级上册第八单元安排学习的语文要素学习目标有“学习带着问题默读,理解课文的意思”。很显然,在本单元阅读教学中,“带着问题默读”是贯穿整个单元的语文要素。默读与朗读一样,都是常用的语文教学方法,在本单元与“带着问题”一起被提出来,就要求学生一边默读一边思考,一边默读一边圈画,目的自然是理解课文内容。那么,教师如何在阅读教学中有效落实本单元语文要素学习目标呢?

摘要： 本发明提供了一种备课文档的创建方法、一种备课文档的创建系统和一种服务器，其中，所述备课文档的创建方法，包括：接收导入的用于生成备课文档的备课资源；创建包括标记指令的备课模板；判断所述标记指令的类型；根据所述标记指令的类型进行备课文档的创建。根据本发明的技术方案，实现了备课文档的便捷创建，节省了用户创建备课文档的时间、精力以及创建成本，提高了备课效率，提升了用户体验。

摘要： 本申请提供了一种自然语言理解模型训练方法、自然语言理解方法及装置，涉及人机对话技术领域，其中，自然语言理解模型训练方法包括：获取模型训练语料，抽取每种自然语言理解任务的训练语料的特征，根据每种自然语言理解任务的训练语料的特征，分别对预设的多层感知机模型进行模型训练，得到每种自然语言理解任务对应的自然语言理解子模型，根据自然语言理解子模型，获取自然语言理解模型。本申请通过抽取每种自然语言理解任务的训练语料的特征，根据每种自然语言理解任务的训练语料的特征，分别对预设的多层感知机模型进行模型训练，从而减小模型整体规模，大大减少了GPU资源的需求，提升了资源利用率，并且缩短了系统响应时间。

摘要： 本申请提供一种阅读理解模型的训练方法及装置、阅读理解方法及装置，其中阅读理解模型的训练方法包括：通过阅读理解模型的图构建网络层构建样本文本片段和样本答案的初始第一图网络，以及构建样本问题和样本答案的初始第二图网络；将所述样本文本片段、所述样本问题和所述样本答案输入所述阅读理解模型的文本处理层，分别为所述初始第一图网络和所述初始第二图网络包括的节点和边添加注意力值，得到第一图网络和第二图网络；将第一图网络和第二图网络输入阅读理解模型的图卷积网络层中，得到预测答案；基于预测答案与样本答案间的差值对阅读理解模型进行训练，直至达到训练停止条件。

摘要： 本发明提供了一种备课文档的创建方法、一种备课文档的创建系统和一种服务器，其中，所述备课文档的创建方法，包括：接收导入的用于生成备课文档的备课资源；创建包括标记指令的备课模板；判断所述标记指令的类型；根据所述标记指令的类型进行备课文档的创建。根据本发明的技术方案，实现了备课文档的便捷创建，节省了用户创建备课文档的时间、精力以及创建成本，提高了备课效率，提升了用户体验。

摘要： 理解辅助系统(10)辅助享受记笔记服务的有听力障碍的人理解。理解辅助系统(10)包括：理解辅助服务器(1)；客户端(2)，其供笔记员使用；客户端(4)，其供检查笔记员记下的笔记的检查者使用；客户端(3)，供有听力障碍的人使用。理解辅助服务器装置(1)包括：文本接收单元(11)，其被构造成从客户端(2)接收通过笔记员的笔记而得到的文本数据；文本发送单元(17)，其被构造成将接收到的文本数据发送到客户端(4)；和数据通信单元(16)，其被构造成从客户端(4)接收已检查完成的文本数据并且将已检查完成的文本数据发送到客户端(3)。

摘要： 一种机器阅读理解方法、机器阅读理解装置及非暂态计算机可读取媒体,机器阅读理解方法包含以下步骤：由处理器对至少一历史对话数据以及现在问题数据分别执行关联扩增自注意特征撷取处理以取得至少一历史对话特征以及现在问题特征；以及由处理器依据至少一历史对话特征以及现在问题特征执行机器阅读理解分析以取得回应输出。本实施能有效校正单句无法理解的情况，提升对话式人工智能的体验，并提高机器阅读理解的准确度。

摘要： 具有多个语音理解引擎的智能语音理解系统和智能语音交互方法。智能语音理解系统包括：非采用转写的方式处理语音的第一语音理解引擎，采用转写的方式处理语音的第二语音理解引擎，以及理解结果判定单元，第一语音理解引擎的语音处理单元对语音进行处理，获得编码序列形式的语音数据，自然语言理解单元通过自然语言理解模型基于编码序列形式的语音数据来获得与语音对应的意图；第二语音理解引擎的语音处理单元对语音进行转写处理，获得文本形式的语音数据，自然语言理解单元通过自然语言理解模型基于文本形式的语音数据来获得与语音对应的意图；理解结果判定单元根据两个语音理解引擎的理解结果来判断与语音对应的意图。

摘要： 本申请提供一种阅读理解模型的训练方法及装置、阅读理解方法及装置。其中，训练方法包括：获取语义训练样本，其中，语义训练样本包括第一样本词语、第二样本词语以及与第一样本词语和第二样本词语对应的语义关系标签；将语义训练样本输入至预训练的阅读理解模型中进行迭代训练，直至达到训练停止条件，获得语义训练的阅读理解模型；获取文本训练样本，其中，文本训练样本包括样本文本、样本问题和样本答案；将文本训练样本输入至语义训练的阅读理解模型中进行迭代训练，直至达到训练停止条件，获得目标阅读理解模型。本申请所述的训练方法及装置，可以有效提升答案的准确率，提高模型训练效果。

摘要： [课题]有效地提高被训练者的文章阅读理解能力。[解决方案]本发明的训练系统具有数据存储单元1、数据读出单元2、数据输出定时控制单元3、显示单元4、训练内容设定输入单元5、声音输出单元6作为其主要部分的结构，向被训练者提供具有如下的4个训练阶段的训练方法：(1)第1训练阶段：以游戏感觉来锻炼右脑的对文字的变换力的阶段。(2)第2训练阶段：对针对单词/短语的脑内图像唤起力进行锻炼的阶段。(3)第3训练阶段：将汇总后的文章进行“右脑阅读”的更实践性的阶段。(4)第4训练阶段：通过手写来输出所阅读理解的文章的内容的阶段。

摘要： 本申请提供一种阅读理解模型的训练方法及装置、阅读理解方法及装置，其中阅读理解模型的训练方法包括：通过阅读理解模型的图构建网络层构建样本文本片段和样本答案的初始第一图网络，以及构建样本问题和样本答案的初始第二图网络；将所述样本文本片段、所述样本问题和所述样本答案输入所述阅读理解模型的文本处理层，分别为所述初始第一图网络和所述初始第二图网络包括的节点和边添加注意力值，得到第一图网络和第二图网络；将第一图网络和第二图网络输入阅读理解模型的图卷积网络层中，得到预测答案；基于预测答案与样本答案间的差值对阅读理解模型进行训练，直至达到训练停止条件。