中考数学试题

摘要： 随着教育改革的不断推进,中考数学试题创新层出不穷.创新试题的“新”主要体现在形式“新”、考法“新”、情境“新”、文化“新”、定义“新”、阅读“新”.下面我们就从“数和式”“方程与不等式”的角度领略试题的“新意”.一、新形式【例1】(2018·河北)老师设计了接力游戏,用合作的方式完成分式化简,规则是:每人只能看到前一人给的式子,并进行一步计算,再将结果传递给下一人,最后完成化简,过程如图1所示.

摘要： 数学教育家波利亚曾说过,假如你想从解题中得到最大的收获,你就应当在所做的题目中找出它的特征,那些特征在你以后求解其他问题时能起到指引作用.因此,本文结合笔者所在中考模拟试卷中的一道题为例,谈谈利用圆的特征构造辅助圆的模型,然后对需要论证的问题提出几个解决的思路.

摘要： 基于核心素养的新课改在如火如荼地进行中,中考数学试题背景具有多样化的特点,但是这在教学中容易被师生忽视。其实,研究中考数学试题的背景很有价值。文章基于综合难度模型,以2015—2020年大庆市中考数学试题为例,分析中考数学试题背景的变化及其趋势,并根据其变化规律给正在备考的学生提出复习建议。

摘要： 纵观近几年的中考数学试题,不难发现题目均构思精巧且思维含金量高,因而引起了一线数学教师的广泛关注.中考前的一轮复习是整个初中数学教学的重要环节,可以让学生对初中阶段的数学知识有一个系统、全面的梳理,可以巩固核心知识,为中考做好知识、方法、技能和思维上的充分准备.想要通过一轮复习让学生跳出“书山题海”,提升复习效率,科学地选编复习题显得尤为重要.

摘要： 《义务教育数学新课程标准(2021年版)》明确地将“综合应用”作为一个独立的教学板块,这体现了教育部门对应用性问题教学的重视,表明了新课标对培养学生综合运用知识解决实际问题能力的关注,这也使得应用性问题成为近些年中考试题的热点.本文结合笔者自身的实践教学经验,对中考数学试题中的应用性问题与解题技巧做出了相关探索研究.

摘要： 要让学优生会做中考数学压轴题,教师首先就应该跳进题海,反复揣摩、总结、归纳、提炼,形成适合自己所教学生的策略与方法.教师们在平时教学中,应该把重要的数学思想、方法、策略有意识地进行渗透,要让七、八年级的学生熟悉中考数学试题的一些思想和方法,也要让数学核心素养在课堂中得到有效的落实.下面以重庆市2021年初中学业暨高中招生考试数学试题(B卷)26题为例进行分析,并结合阅卷后对典型错误的收集。

摘要： 由动点产生的线段之和最小问题,是中学数学中的常见问题,这类问题在中考数学试题中也经常出现,形式变化多样,解法灵活.解题的思想主要是运用两点之间线段最短或垂线段最短,主要手段是化折为直.现从今年的中考试题中!选择几道试题进行说明.

摘要： 素养导向下的中考试题应凸显以学生发展为本的育人理念,具备考查学业表现能力的特点,注重考查数学本质、数学思维、探究能力和实践能力,注重试题的情境化、要素多样化和结构整体化。素养导向下的试题往往从真实情境、知识本质、探究实践、学会学习等方面入手进行设计。

摘要： 中考是九年义务教育阶段最重要的一次考试,各地教育主管部门纷纷组织区域内最优秀的教师及教研人员参与试题命制.因此,多数中考数学试题立意深刻、背景公平、构思巧妙、设问灵活,具有典型性、示范性和权威性.但在初三复习中,许多一线教师对中考数学试题重视程度不够,使得对中考数学试题的使用不够充分,甚至有些教师几乎没有使用过中考数学试题,其根源是没有真正认识中考数学试题的功能.

摘要： 运用三角函数解决与直角三角形有关的实际问题是中考数学试题中的必考题型,该试题以三角函数和解直角三角形为知识栽体,以实际问題为背景,命题过程呈现出完整的数学建模过程,尽管问题起点低,但是考试中存在部分学生无法下手的情况。面对似乎无法下手的问題,想清楚了问题背后不变的模型或规律,解题的思路会很简单。

摘要： 本发明提供一种数学试题难度类型的确定方法、系统、存储介质及设备，方法包括：根据每道历史使用的数学试题的得分率计算得到其初始难度值；结合数学试题的知识点、使用次数及初始难度值进行分析以确定每道历史使用的数学试题的最终难度值，并查询得到每道历史使用的数学试题的难度类型；实时获取待预测数学试题，并对待预测数学试题与每道历史使用的数学试题的相似度进行计算以得到待预测数学试题与每道历史使用的数学试题的相似值；根据待预测数学试题与每道历史使用的数学试题的相似值并基于难度类型传递算法将相似历史使用的数学试题的最终难度值及难度类型传递给待预测数学试题，能够得到更为准确可靠的待预测数学试题的难度类型。

摘要： 本发明提供一种简易高效的基于Django和LaTeX的数学试题组卷系统及方法。一种基于Django和LaTeX的数学试题组卷系统，包括相互连接的数据中心和输出平台，所述数据中心包括存储模块、管理模块、组卷模块、后台模块和访问接口模块，所述输出平台包括教师端输出模块和学生端输出模块。本发明充分利用Django框架的优势，结合Python脚本程序将Django与LaTeX联接起来，构建了一套合理性、规范性和科学性的数学试题组卷系统，实现对数学试题进行科学化存储、规范化显示、智能化组卷，使数学试题组卷实现过程更加简易，实现效果更加规范。

摘要： 本发明提供一种数学试题难度类型的确定方法、系统、存储介质及设备，方法包括：根据每道历史使用的数学试题的得分率计算得到其初始难度值；结合数学试题的知识点、使用次数及初始难度值进行分析以确定每道历史使用的数学试题的最终难度值，并查询得到每道历史使用的数学试题的难度类型；实时获取待预测数学试题，并对待预测数学试题与每道历史使用的数学试题的相似度进行计算以得到待预测数学试题与每道历史使用的数学试题的相似值；根据待预测数学试题与每道历史使用的数学试题的相似值并基于难度类型传递算法将相似历史使用的数学试题的最终难度值及难度类型传递给待预测数学试题，能够得到更为准确可靠的待预测数学试题的难度类型。

摘要： 本发明提供一种简易高效的基于Django和LaTeX的数学试题组卷系统及方法。一种基于Django和LaTeX的数学试题组卷系统，包括相互连接的数据中心和输出平台，所述数据中心包括存储模块、管理模块、组卷模块、后台模块和访问接口模块，所述输出平台包括教师端输出模块和学生端输出模块。本发明充分利用Django框架的优势，结合Python脚本程序将Django与LaTeX联接起来，构建了一套合理性、规范性和科学性的数学试题组卷系统，实现对数学试题进行科学化存储、规范化显示、智能化组卷，使数学试题组卷实现过程更加简易，实现效果更加规范。

摘要： 本发明涉及一种基于改进Seq2Seq模型的数学试题自动标注方法，该方法包括以下步骤：采集数学试题数据；对数据进行预处理；构建基于改进的Seq2Seq模型；训练模型网络参数，并对未标记数学试题进行知识点预测标注。本发明能解决现有的人工标注数学试题费时费力，而且对于知识点会存在漏标、误标等问题，改进了传统的Seq2Seq模型，使之在预测知识点标签时更加关注数学试题中的关键部分以及相关知识点标签信息，从而进一步提高模型预测数学试题多个知识点标签的正确率。

摘要： 一种数学试题知识点自动化标注方法，该标注方法基于深度学习模型，所述标注方法包括步骤：S1：数学试题文本进行预处理，包括分别进行标准化、分词和去停用词处理；S2：准备数学领域语料库，分别按字符级别，词级别训练数学领域词向量；S3：搭建两层TextCNN神经网络模型，输入有标注的数学试题训练样本集，训练该神经网络模型，利用该模型实现对新入题库的数学题目进行知识点自动化标注。

摘要： 本发明公开了教学技术领域的一种大学应用数学试题提取系统，包括登录系统，所述登录系统的输出端电性连接中央处理系统的输入端，所述中央处理系统的输出端分别电性连接系统管理单元和试卷提取单元的输入端，所述试卷提取单元的输出端电性连接试卷生成单元的输入端，所述试题库的输入端分别电性连接试题管理单元、试卷管理单元和试题更新单元的输出端，实现了对大学应用数学试题的系统化的管理，通过登录系统登录，保证了试题的安全性，通试题管理单元和试卷管理单元实现了试卷和试题的规范化管理，通过系统管理模块实现权限的设置，进一步提高了系统的安全性能，有效的减轻了教师的任务量，该发明使用方便，安全性能高。

摘要： 本发明公开了一种高等数学用线性代数考试题目筛选系统，涉及线性代数考试题目筛选技技术领域，本发明包括：题库范围确定存储模块：用于根据考试大纲进行搭建题库，并确定题库中每道试题的题目属性，其中，所述题目属性包括：类型属性、考点属性、难度属性和时间属性；线性代数关键词存储模块：用于存储线性代数关键词。本发明为一种高等数学用线性代数考试题目筛选系统，通过对比分析模块、重复筛选模块和线性模型对比模块可以对考试题目进行三次筛选，使得高等数学用线性代数考试题目筛选系统可以对考试题目的筛选进行层层细化，从而使得高等数学用线性代数考试题目的筛选效果更加良好。

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。