知识难度

摘要： 我校是刚刚整合成立的学校,生源来自三所不同的学校,学生的学习基础参差不齐。其中相当一部分是进城务工人员子女,还有少数留守儿童。这部分学生的家庭教育和课后辅导几乎为零,同时伴随着学习习惯差、学习态度不端正等问题。随着初中数学知识难度的增加,他们开始跟不上教学,成为数学学困生。如何转变是我们数学课堂教学中迫在眉睫的问题。下面结合我自己的教学实践谈谈如何利用诗境数学教学策略转化初中数学学困生。

摘要： 在江苏省无锡市东林小学“百草园中队”里,生长着48株独一无二的“小草”(队员),他们学着爱自己、爱生活、爱他人,逐渐具有了坚强不屈、团结友爱的优秀品质。队课上,队员小茜说:“现在学的知识难度增大,我对自己越来越没有信心了。”她的话,引起了不少队员的共鸣。队员小鲍表示:“我就像一棵可怜的小草,只能仰望参天大树。”

摘要： 小学数学是数学学习的基础,中学数学是在小学数学基础上的延伸与拓展,它们之间既有联系,也有区别。很多学生在小学阶段数学成绩较好,但是升入中学后数学成绩却变差了,除了有学习方法不当、数学知识难度加深的原因外,也有小学教师没有做好中小学数学学习衔接的问题。因此,教师应该将中小学数学学习衔接的教学重视起来,帮助小学生更好地过渡到初中的数学学习。

摘要： 高中化学是高中理科关键科目,革新教学模式尤为必要。由于高中化学理论知识难度大、教学困难,导致高中化学教学存在诸多弊端,学生无法从真正意义上理解化学知识,因此需站在学生视角创新教学模式,推进自主学习。《有机化学(高中化学)》(以下简称《有机化学》)一书以化学新课程标准为依据,以化学学科核心素养为目标,深度应用可动态交互的AR、互动微件、三维建模、CG动画等新媒体技术,融入教育性、艺术性、探究性、互动性、趣味性,可辅助搭建高中化学教学自主学习模式,站在科技视角改革高中化学教学。

摘要： 新一轮高考要求课堂教学生态系统必须不断进行革命性的变革。在深度学习视域下,教师应通过课堂教学改革实践,优化教学管理流程,改变传统的粗浅层次教学状态,从现象到本质,从具体到抽象,顺应教育教学规律和学生身心成长规律,不断提升学生的学科核心素养。深度学习并不是指知识难度超出学生可以理解的范围,而是指学生的学习任务应达到触及学生创新思维最近发展区的程度,让学生具有强烈的探究欲望。深度学习强调在教师指导下的学生积极参与,强调学生的独立、批判、创新和合作精神。

摘要： 随着新课程改革的全面实施,各学科教师都将激发学生学习兴趣和培养学生核心素养作为重要教学任务.毫无疑问,传统灌输式教学已不适用于现代教育,更无法满足学生探究知识的需求.应用生活化教学能降低知识难度,激发学生学习兴趣,提高化学教学质量.

摘要： 每年中考季,有一些同学学习成绩差,考不上好高中。这时候,就面临一个选择,是去差点的高中,还是去中职学校?一些家长认为,孩子去中职学校,一是家长没面子,二是怕孩子在中职学校学到一些坏习惯。但事实上,中考分数太低的同学已经透露出一个信息,那就是,他们不适合读高中,高中跟初中相比,知识难度会成倍增加。同学如果听不明白课,高中三年也是很难熬过去的,选择学习一门技术是很好的选择。

摘要： 当前,许多教师会感慨初中阶段的学生存在"初一不相上下、初二两极分化、初三天上地下"的现象。与小学阶段相比,学生的成绩有了明显的差异,好多学生虽然刻苦学习,但是成绩始终不甚理想。造成这种现象的原因是多方面的,首先是因为初中阶段的知识难度明显提升了,但更重要的是,好多学生还在用小学阶段的思维和学习模式去应对初中、高中的知识,这显然是行不通的。

摘要： 随着新课标改革的深入,高中英语教学质量有了明显的改善和提升,先进教学方法的融入更是为英语课堂教学提供了新的思路。其中思维导图教学法在高中英语阅读教学中的有效应用能够大大提高学生课堂学习效率,引导学生形成结构化的英语思维使学生更容易对英语单词及语法知识形成长期的记忆。高中阶段英语学科知识难度有了明显提升,对学生的英语单词词汇储备和逻辑思维要求更高。教师在开展英语教学时既要向学生传授新的词汇和技巧,又要注重学生英语核心素质的培养从而实现学生英语能力水平的突破和提升。通过对思维导图教学法的应用,学生在英语课堂中的自主性将会得到大大加强,并且通过思维导图学习还能帮助学生形成具有个人特色的英语技巧降低了高中英语学习难度。思维导图在阅读教学中的有效应用需要教师从思维导图教学方法的特点及应用意义探究出发,从而在实践教学中将其有益效果得到充分发挥。

摘要： 近年来情境教学法已经被广泛地应用于各种学科的教学工作中,将这种教学方法与小学英语教学有效的融合起来,能够在一定程度上降低知识难度,培养学生的学习兴趣,而且还可以密切师生之间的互动关系,让课堂氛围更加的轻松愉悦,进而保证教学质量的提高,最终推动高效英语课堂的建立与发展。那么在实际教学过程中,教师该从哪些方面有效地应用情境教学法呢?

摘要： 本发明涉及一种综合学习过程及题目知识点难度特征的知识追踪方法，属于教育信息挖掘技术领域。首先收集学习者答题数据，保留数据中每道题的做题起始时间、做题用时、学习者标识、题目涉及的知识点、题目标识、正误标签等信息，并对数据进行预处理操作，然后依据对应知识点计算出每个题目的相对难度，然后生成答题情况数据序列并存储，最后将存储的数据序列输入到深度神经网络模型中，预测学习者后续答题的情况，即预测学习者对题目涉及知识点的掌握情况。

摘要： 本发明公开了基于大数据的知识点难度定级方法，属于大数据技术领域，包括如下步骤：通过大数据对于开放性题目获取，对于题目涉及领域进行分类，形成不同领域的题目类型；本发明创造性地引入了所有答题者在答题后可获得别人的答案的方法，使答题者既是测试者，又是检验者，可得到一个预测分数，同时又可通过大数据算法，对于题目知识点进行大数据分析判别，得到一个分数，二者进行综合得出平均值而得到最后的分数，此方法有效地结合了人判与大数据分析判别过程，大大提高了对于知识点进行难度定级的准确度，同时又可解决大数据分析不好判别的一些开放性题目的问题，将二者的优势结合，最终通过大数据判定最终的难度定级，具有良好的应用效果。

摘要： 本发明涉及一种综合学习过程及题目知识点难度特征的知识追踪方法，属于教育信息挖掘技术领域。首先收集学习者答题数据，保留数据中每道题的做题起始时间、做题用时、学习者标识、题目涉及的知识点、题目标识、正误标签等信息，并对数据进行预处理操作，然后依据对应知识点计算出每个题目的相对难度，然后生成答题情况数据序列并存储，最后将存储的数据序列输入到深度神经网络模型中，预测学习者后续答题的情况，即预测学习者对题目涉及知识点的掌握情况。

摘要： 本发明为一种基于大数据的知识点难度定级方法，其先确定目标知识点，获取所述目标知识点下对应的所有试题信息及作答数据，而后根据所述试题信息及作答数据计算出所述目标知识点的难度指数，再根据得到的难度指数给所述目标知识点进行难度定级，周期性地更新所述目标知识点的试题信息及作答数据，动态调节所述目标知识点的难度定级，本发明通过在目标知识点所有题目的用户答题正确率与所有用户整体做题的正确率两个维度进行加权计算目标知识点的难度指数，从而根据难度指数进行知识点难度分级，本发明的更新知识点难度定级方式，能够结合知识点最新的出题情况进行动态调整，能够克服系统因为缺少数据更新变得落后、数据有效性不够等缺点。

摘要： 本发明提供了一种融合遗忘因素和习题难度的深度知识追踪方法及智能终端，通过习题向量、习题嵌入矩阵和知识点嵌入矩阵，得到习题与对应知识点之间的相关权重，然后获取影响知识追踪的遗忘因素，再利用动态键值存储网络模型对上一次学习结束后的知识掌握状态进行遗忘处理，得到本次学习开始前的知识掌握状态。利用长短期记忆网络对学生的历史知识状态进行融合处理，更新学生的知识掌握状态。然后应用项目反映理论分析习题难度，并综合习题难度和学生的知识掌握状态预测学生未来的学习情况。最后针对学生的知识掌握状态，提取学生对各个知识点的掌握水平情况。本发明具有可解释性强、预测准确率高等优点，能提高学生知识状态追踪结果的准确性。

摘要： 本发明公开了基于大数据的知识点难度定级方法，属于大数据技术领域，包括如下步骤：通过大数据对于开放性题目获取，对于题目涉及领域进行分类，形成不同领域的题目类型；本发明创造性地引入了所有答题者在答题后可获得别人的答案的方法，使答题者既是测试者，又是检验者，可得到一个预测分数，同时又可通过大数据算法，对于题目知识点进行大数据分析判别，得到一个分数，二者进行综合得出平均值而得到最后的分数，此方法有效地结合了人判与大数据分析判别过程，大大提高了对于知识点进行难度定级的准确度，同时又可解决大数据分析不好判别的一些开放性题目的问题，将二者的优势结合，最终通过大数据判定最终的难度定级，具有良好的应用效果。

摘要： 本发明公开了一种融合题目难度的知识追踪方法及系统。该方法包括步骤：获取t时刻学习者回答的题目qt、答案rt和学习者在回答该问题时的交互信息；获取概念矩阵Mk和t时刻的概念掌握矩阵根据交互信息计算题目难度dt；获得题目qt与第i个概念的相关度wt(i)；计算获得学习者对题目qt相关的概念的总体掌握程度kst；输出学习者回答题目qt的预测正确率prt以及题目qt对学习者的预测难度pdt；训练预测模型，训练目标是最小化预测正确率prt和答案rt间的差异以及预测难度pdt和题目难度dt间的差异；更新下一个时间步长的概念掌握矩阵本发明在预测学习者正确率的同时，还预测题目对学习者的难度，增强了模型在学习者知识掌握状态方面的表示。

摘要： 本发明属于知识追踪领域，公开了一种基于习题难度和学生能力的深度嵌入知识追踪方法，包括S1构建深度知识追踪模型：在所述的深度知识追踪模型中还融入习题难度特征和学生能力特征；S2预测学生表现：融合注意力机制，利用步骤一构建的深度知识追踪模型对学生表现进行预测。本发明相比传统知识追踪方法，考虑到了习题难度和学生能力的不同对学生答题情况的影响，并通过注意力机制使模型将更多的注意力放在具有相似习题难度和学生能力的答题记录上，提高了预测的准确性。本发明不仅提升了知识追踪的准确性，同时还可以在后续习题推荐应用中使用，提高了应用的效果。

摘要： 本发明涉及一种试题知识点难度的分析方法，所述方法包括：服务器接收用户终端发送的解析指令；统计指令包括知识点数据；根据解析指令从试题数据库中获取与知识点数据对应的一个或多个试题内容数据；解析一个或多个试题内容数据和知识点数据，得到一个或多个第一解析参数；从试题评判数据库中获取与试题内容数据相对应的试题评判数据，并根据试题内容数据确定知识点数据对应的试题评判数据；根据知识点数据和知识点数据对应的试题评判数据得到第二解析参数；根据第一解析参数和第二解析参数得到知识点数据的难度系数数据；将知识点数据和知识点数据的难度系数数据发送至用户终端，用以用户终端显示知识点数据和知识点数据的难度系数数据。

摘要： 本申请公开了一种适用于学习管理系统的知识点难度赋值处理方法及装置。方法包括：接收用户发送的评估请求；根据评估请求生成试题集；接收用户解答试题集中每个试题的题目信息生成的答案信息，并生成答案信息与试题之间的第二对应关系；根据第一对应关系及第二对应关系逐一将每个试题的答案信息与正确答案信息进行比对，确定所有答案信息中正确的答案信息；确定每个正确的答案信息对应的第一试题；确定每个第一试题对应的级别信息；根据所有第一试题的级别信息以及试题集，得到用户的评估结果。达到了对学习风格、认知水平进行语义诊断，使学习资源和教学策略根据用户模型动态呈现，实现了资源共享、重用和个性化推荐的目的。