中考题

摘要： 压强的大小比较考题形式灵活多变,很多同学都感觉题目难、公式多,做题时不知如何选择.其实此类题目规律很强,现以有关固体液体压强的中考题为例,介绍比较压强大小的方法.一、 固体压强的比较1. 一般固体压强比较,根据压强公式p=FS直接比较.【例1】 (2021·江苏常州)新冠疫情期间,下班时,某企业要求员工利用戳孔器把口罩打孔破坏后再丢弃.确保废弃口罩不会被重复使用,如图1所示.双手共同作用对口罩施加竖直向下、等大的力.口罩受到钉子的压强最大的是()

摘要： 以2021年江苏省各市中考题为例,通过分析高质量探究题,总结具有"探究味"的探究题特点,即注重探究问题的适切性、数据分析的合理性、评估证据的可靠性、实验方案的创新性,并基于这些特点提供能够提升学生科学探究能力的教学启示,即让学生充分经历探究、重视探究实验后的再探究、加强教师对探究题的设计或改编等.

摘要： 文章针对一道中考试题,结合阅卷情况分析了三种典型的解法,指出原题数据设计方面存在瑕疵,导致试题效度不高,并基于学生现实,从提升试题效度进行思考,微调数据,对试题加以改进.

摘要： 涂荣豹教授在文[1]中提到:教学生学会思考就是教“解题思路是怎样想到的”,也就是说要“让学生自己想到”.但是,解题思路的教学一直是数学解题教学的难题.本文就一道2021年上海中考题为例,谈谈解题教学的设计及其思考.

摘要： “双减”不仅赋予了课堂教学新的课题,而且为进一步课堂改革和发展提出了新机遇和新挑战。翻开2022年全国各地的道德与法治中考试卷,以“双减”这一时政热点为依托的试题呈现出百花齐放的格局。或许,以一个时事热点为依托呈现多面开花的命题趋势值得我们思考。现选取部分典型中考题进行分析,为2023届学子的中考备考助力。

摘要： 以一道中考试题为例,尝试对“平行四边形”一章内容进行复习,以帮助学生建立平行四边形一章的知识体系,提高学生综合应用知识的能力,进而实现复习的目标.

摘要： 六月是中高考的考试月,是广大学子向自己的学习生活提交答卷的日子,也是充满收获和期待的季节。每年的中考试题也是我们最为关心的,其中语文试卷中的内容有不少都与书法有关。目前,2022年全国中考已经落下惟幕。让我们一起来看一看,今年各地的中考语文试题中又出现了哪些有关书法的题目吧!我们能否答对这些题目呢?

摘要： 研究考题,不仅能提高学生的解题能力,而且可以丰富他们的数学知识,有助于学生拓宽解题思路,积累解题经验,完善知识结构,为复习备考奠定扎实的基础。

摘要： 在生活中,我们常常会将一种习惯性思维、固化性思维的人,称为“死脑筋”.这些人主要是思维停留在原地,被自己设置的思维框架所僵化,不能展开想象、联想等,没有跳跃性思维和发散性思维,由此可见,培养一个人的发散性思维多么重要.那么如何培养让学生养成发散性思维的习惯呢?在平时的学习过程中要学会多角度地思考问题,将所遇未知的难题转化为已知的,复杂的难题转化为简单的,抽象的难题转化为直观的,一般向特殊转化,正面向反面转化等,通过更多不同思维方式之间的相互转化,拓宽思维空间的广度与深度,从而寻求到解决问题的最优途径.

摘要： 文中指出2022年四川遂宁中考几何题的背景是人教版数学教材九年级上册94页例4的变式,由此提炼出一个一般性结论,同时给出该结论的五个证法和五个变式,最后又提炼出三个命题及三个变式.

摘要： 本申请提供的一种基于文本AI学习的考题自动生成方法包括：获取考题素材的文本；对所述文本进行特征提取，生成文本特征向量；利用预先训练的向量匹配模型根据所述文本特征向量将所述文本与样本库中的样本进行匹配，其中，所述样本包括样本考题以及与样本考题对应的样本考题素材；利用预先训练的出题规律模式确定模型根据所述目标样本考题素材与对应的目标样本考题之间的文本特征差异，确定出题规律模式；根据所述出题规律模式，将所述考题素材的文本转换成考题。本申请还提供了基于文本AI学习的考题自动生成装置。本申请通过人工智能来生成考题，节约了人力成本和时间成本，降低了生成考题的成本，可以适用于互联网测试的海量题库自动构造。

摘要： 本发明公开一种用于电力岗位评价的考题管理系统、平台、终端及方法，其中，用于电力专业岗位评价的考题管理系统，包括：构建模块，用于根据岗评信息脚本文档及考评分值计算表分别构建岗评标准题库及评分标准库；筛选模块，用于根据考核专业和考评等级从构建的标准题库中自动筛选试题；生成模块，用于根据考生信息及筛选出的试题，自动生成考卷及评分卷；考试模块，用于识别考卷，并根据识别结果进入到不同的虚拟考试作业场景，同时记录考生的考评过程文件；评分模块，用于根据考评过程文件和评分标准库进行评分，并在评分卷上输出分数。

摘要： 本申请公开了一种基于知识图谱的问答生成方法，包括：接收增加题目的组题要求；使用出题模型，从当前知识图谱中，按照所述组题要求所需要的知识点，选择相应的知识样本；将所述知识样本进行题型处理和组织化，获得初选题目。本申请通过使用出题模型，从当前知识图谱中，按照组题要求所需要的知识点，选择相应的知识样本，并将知识样本进行题型处理和组织化，获得初选题目。由于是使用出题模型自动生成考题，其相对人工手动出题的效率得到明显的提升。且使得所生成的题目的准确度得以提升。

摘要： 本发明公开了一种基于非结构化文本的考题自动生成设计方法，将本地文档和内部数据进行数据处理；段落数据抽取并只保留文本数据；以内部数据为基础抽取考题时查询获取具有相同关联数据作为抽取干扰项的待处理数据；调用干扰项抽取模型抽取干扰项数据；基于段落数据调用考题抽取模型执行抽取动作生成考题；将相似干扰项、干扰项数据和考题抽取模型抽取的考题进行考题的组装；人工审核校验编辑后存储入库。该基于非结构化文本的考题自动生成设计方法，可实现上传非结构化文本，自动化抽取文本段落，并生成单选题、多选题、填空题、判断题、简答题等不同类型的考题，极大程度上提高了考题创建效率，节省了大量的人力物力，节约成本。

摘要： 本发明提供一种基于知识引导的地理考题生成方法，包括以下步骤：S1：获取非结构化的地理知识文本语料构建地理文本语料库；S2：设置句法模板，从地理文本语料库识别得到相应的事理句子；S3：从事理句子中抽取地理事件；S4：对地理事件进行泛化，并根据泛化后的地理事件构建结构化的地理知识图谱；S5：根据结构化的地理知识图谱构建图知识引导的序列模型；S6：基于图知识引导的序列模型生成地理考题。本发明还提供一种基于知识引导的地理考题生成装置，用于实现所述的一种基于知识引导的地理考题生成方法。本发明提供一种基于知识引导的地理考题生成方法和装置，解决了目前的机器自动命题技术只能生成简单的地理考题的问题。

摘要： 本公开的实施例公开了考题信息发送方法、装置、设备、介质和计算机程序产品。该方法的一具体实施方式包括：接收教师详情信息集合、选题详情信息集合和选题年级对应信息集合；根据教师详情信息集合，生成题目标题集合；根据选题详情信息集合和选题年级对应信息集合，生成考题信息集合；响应于接收到抽题请求，根据教师抽题信息集合和教师用户标识，确定教师抽题信息集合中是否存在对应教师用户标识的教师抽题信息；响应于确定教师抽题信息集合中不存在对应教师用户标识的教师抽题信息，生成对应教师用户标识的考题信息；根据考题信息，更新教师抽题信息集合；将考题信息发送至教师端，以供教师端对考题信息进行显示。该实施方式提高了抽题效率。

摘要： 本发明公开了一种生成不重复考题的方法、终端及可读存储介质，所述方法包括：根据试卷配置参数，确定知识点试题库，以及从知识点试题库抽取试题的试题类型、难度系数和试题数量；基于预设算法从知识点试题库中抽取不重复的待定试题，并判断待定试题是否与试题类型以及难度系数同时匹配；若与试题类型以及难度系数同时匹配，则将待定试题确定为目标考题，并在目标考题的数量与试题数量匹配后，完成不重复考题的生成。本发明通过试卷配置参数抽取的试题满足知识点、题型和难度要求；同时，通过预设算法来确保所抽取的试题不重复，有利于出题效率的提高。达到了结合知识点、题型和难度系数，快速高效的生成不重复考题的目的。

摘要： 本发明实施例提供一种人机对话考题实现方法、装置及电子设备。本发明提供的人机对话考题实现方法，根据预设考题的题型配置构件获取人机对话考题模型；解析人机对话考题模型获取人机对话题型；根据人机对话题型获取人机对话考题。本发明实施例通过定义构件，以配置替代开发和测试，提高了实现人机对话考题的效率。

摘要： 本发明涉及一种绘图编程类考题自动评测方式，包括：S1：通过命令行参数的形式获取待评测代码、考题答案、得分权重和及格分数线；S2：在Python环境中标记评测点；S3：在标记后的环境运行评测代码，得到标记的数据，并处理数据，生成用户答案；S4：将用户答案与标准答案比较，并根据权重和分数，计算出用户的得分。

摘要： 本发明实施例公开的一种考题选取方法及系统，方法包括：从目标人员的信息表中抽取用于评价目标人员水平等级的至少两个技术水平特征信息；根据预设评级规则，确定每一个技术水平特征信息对应的级别特征；确定每一个技术水平特征信息对应的试题抽取量；根据级别特征，确定每一个技术水平特征信息所对应的抽题比例组合；按照试题数量和抽题比例，从各个备选题库中抽取出每个技术水平特征信息对应的试题；生成包含试题的试卷。本发明的方法简单，不需要采用复杂的方法来确定技术人员应有的技术水平等级，另外，生成的试卷中包含每个技术水平特征信息对应的试题，能够准确的反应技术人员应有的技术水平等级。