简答题

摘要： 阅读理解和试题解答不仅是高中语文教学的重点,也是学生学习的难点。有观点认为,读懂一篇阅读理解试题,无非就是通过简单题来评价学生对文本阅读理解的深与浅。基于当前多种模板套路式的思维方式,笔者认为要从其他方面着手掌握其解答技巧。如对阅读理解现代文中的散文类型来进行阅读理解简答题解题思路的分析,从而帮助高中生理清思路,提高解题能力。

摘要： 纵观历届高考真题,有关《红楼梦》这一名著的考查不外乎选择题、简答题和微写作这三类。在这三类试题之中,简答题尤为值得关注。一则是因为简答题考查范围广,二则是因为这类试题分值较大,三则是有助于改革整本书阅读教学的设计,掌控阅读的质量。江苏卷有关《红楼梦》的解答极具特点,故而以其为例,在总结其命制特点的前提下,探讨与《红楼梦》相关的简答题设计及建议。

摘要： 第1期,选择题,①C②D③ABC④ABC,简答题1.①制作学习资源;②发布教学资源;③设计讨论主题;④分享个人经验。2.理论引入-实践应用-理论研发。第2期,选择题,①C②D③ABCD④ABCD简答题1.①实时测址记录;②文献回顾标准匸时结合实际测址;③按比例测算;④关联与推导测算,2.①营养评估;②血流动力学稳定性评估;③误吸风险评估。

摘要： 历年来,高考语文试题中的文言文得分率差异较大,语文积淀深、语感能力强的考生可以得到十七八分甚至满分,然而也有许多同学对此望而生畏,甚至放弃了对文言文的复习备考,在考场上全靠“运气”蒙,导致错漏百出,翻译题和简答题几乎拿零分。其实,只要我们掌握命题规律,加强针对性的演练,文言文还是可以突破的,下面我们从以下几个方面,以近3年全国新高考Ⅰ卷为例进行分析。

摘要： 考试是学生学习中不可或缺的一个环节。考试不仅可以全面检验学生对知识的掌握情况和分析问题、解答问题的能力,还能够较为客观地展现学生的阶段学习状态。通过考试,学生不仅能够看到自己近期的学习成效,还能够通过考试准确发现自己学习中的不足,以便在以后的学习中更具有针对性。下面笔者就道德与法治各种测试中选择题、简答题、情境分析题的解题方法,谈谈自己的看法,希望对同学们的备考有所帮助。

摘要： 文言文简答试题的命题思路可以为教师的备考提供习题的设计方向。故在此对2020年多个试卷里的文言文简答题的设计思路予以简略总结与归纳。

摘要： 如果把2020年全国新高考语文试题Ⅰ卷(山东卷)与2020年全国高考语文试题Ⅰ卷做对比,你会发现新高考语文Ⅰ卷(山东卷)增加了5道主观题,分别是第4题的下定义、第14题的文言文简答题、第19题的比喻相似性、第20题的句式比较、第21题的语病修改。为何新高考语文试卷要增加主观题的题量?增加主观题目意图是什么?增加主观题对考生答卷有何影响?因为新高考语文Ⅰ卷只有山东省一个省市使用,我们深度分析其主观题增加的利与弊,不管是对今后的新高考语文命题,还是对新高考实验区的正确引导,都很有意义与价值。

摘要： 高考生物试题常常选取与生产生活实际、科学技术进步等相关的内容为素材背景,通过设置真实的问题情境,考查学生灵活运用所学知识分析解决实际问题的能力,培养社会责任感.新高考试卷结构中简答题分值比例有所提高,考生应当加强简答题的准确性、规范性训练.本文精选了部分最新现实情境立意的简答题,供高三学生综合复习阶段进行针对性演练.

摘要： 初中物理简答题能直观反映学生的物理核心素养,但在测评中,由于学生的逻辑思维能力及学生的语言表达能力不足等原因,却是失分率很高的一种题型.为了能够有效实施初中物理简答题教学,应积极创新和优化教学内容及教学方式,通过选择好的教学素材,在课堂上设置一些活动环节,巧用精彩演示实验等方式,制造知识与现实的冲突,调动学生的学习积极性,强化理论的应用意识.

摘要： 随着人工智能技术的发展,客观题的评分工作已经完全交给计算机进行处理.然而,在主观题的评分过程中,往往会受到阅卷老师的主观影响,并且高强度的阅卷工作难以避免会出现纰漏.针对该问题,本文提出一种基于深度学习的手写简答题智能评分方法.利用基于大数据及神经网络的智能分析算法,快速地将学生的手写答案与正确答案进行比对,以实现对简答题的正确评阅和自动评分.

摘要： 本发明公开了一种基于答题时长的基础学科简答题的选题方法，属于数据的选择与处理技术。该方法首先获得专业编号、测验时长和期望得分区间，根据专业编号调用该专业的熟练度表。然后根据测验时长与题目总时长确定题量系数。根据熟练度表、题量系数生成预选简档的每一问答条目的问答得分表。再根据期望得分区间确定处理预选简档。最后从题库中选择该预选简档对应的题目。本发明考虑题量对得分的影响，更为准确的估计预期得分，并且考虑专业学习熟练度对预期得分的影响，根据期望得分区间调整不同问答条目的分值。不因预期得分的细微偏差重新选择题目，提高选题范围。

摘要： 本申请涉及试卷评阅，公开了一种简答题的机器智能评阅方法及系统，避免对于通过堆砌词语来获得高分的行为的误判，评分结果更加客观、准确。该方法包括：预先基于学科语料获取该学科的学科关键词和普通关键词，并获取各学科关键词的关联词集合，构建该学科的关键词库；获取目标试题的作答信息和标准答案；基于关键词库，提取该标准答案中的学科关键词集合和普通关键词集合，并确定各学科关键词的关联词集合以拓展学科关键词集合；基于拓展后的学科关键词集合识别作答信息中的学科关键词、关联词，基于普通关键词集合识别作答信息中的普通关键词；计算作答信息的句子合理度；根据评分公式计算该作答信息的评分。

摘要： 本发明公开了一种基于答题时长的基础学科简答题的选题方法，属于数据的选择与处理技术。该方法首先获得专业编号、测验时长和期望得分区间，根据专业编号调用该专业的熟练度表。然后根据测验时长与题目总时长确定题量系数。根据熟练度表、题量系数生成预选简档的每一问答条目的问答得分表。再根据期望得分区间确定处理预选简档。最后从题库中选择该预选简档对应的题目。本发明考虑题量对得分的影响，更为准确的估计预期得分，并且考虑专业学习熟练度对预期得分的影响，根据期望得分区间调整不同问答条目的分值。不因预期得分的细微偏差重新选择题目，提高选题范围。

摘要： 本发明涉及一种基于多神经网络与知识图谱的简答题评分方法及系统，该方法包括：根据原始学科知识点图谱中知识点及知识点关系得到多个初始三元组，对知识点关系进行聚类；将目标学科知识语料作为样本，将聚类后知识点及其关系三元组作为标签对神经网络模型进行训练，得到知识点关系提取网络模型；根据目标学科知识语料得到当前学科知识点关系图神经网络；根据题目、标答和应试者作答内容分别生成题目、标答和作答内容知识点关系图谱借助图神经网络进行区域匹配，进行综合评分；根据题目类型选择评分策略，得到评分结果。本发明综合考虑题目类型、标答评分点匹配和相关学科知识的内在逻辑关系，评分结果更准确。

摘要： 本发明公开了一种基于关键字分词的简答题评分方法、终端及可读存储介质，所述方法包括：获取待评分简答题的作答答案，并对所述作答答案基于预设分词算法进行分词处理，获得多个答案关键词；将多个所述答案关键词均转换为关键词向量，并将各所述关键词向量与参考向量集对比，确定各所述答案关键词的正确率；根据各所述答案关键词的正确率，确定所述作答答案的总正确率，并根据所述作答答案的总正确率，对所述待评分简答题进行评分。本发明通过预设分词算法依据长词优先的原则进行分词，有利于分词效率和准确性的提高；同时，还实现从多个关键字的角度，综合多方面的信息进行评分，提高评分准确性。

摘要： 本申请涉及试卷评阅，公开了一种简答题的机器智能评阅方法及系统，避免对于通过堆砌词语来获得高分的行为的误判，评分结果更加客观、准确。该方法包括：预先基于学科语料获取该学科的学科关键词和普通关键词，并获取各学科关键词的关联词集合，构建该学科的关键词库；获取目标试题的作答信息和标准答案；基于关键词库，提取该标准答案中的学科关键词集合和普通关键词集合，并确定各学科关键词的关联词集合以拓展学科关键词集合；基于拓展后的学科关键词集合识别作答信息中的学科关键词、关联词，基于普通关键词集合识别作答信息中的普通关键词；计算作答信息的句子合理度；根据评分公式计算该作答信息的评分。

摘要： 实施包括计算机实现的方法、计算机可读介质和/或用于简答题评分预测的系统。

摘要： 本发明涉及一种开放式简答题自动评分的方法和系统，包括：S1、识别待评分答案的关键词，并计算关键词评分；S2、识别待评分答案的无关词，并计算无关词评分；S3、计算语义评分；S4、计算待评分答案的得分；优选的，得分＝[关键词评分+(1‑无关词评分)+语义评分]/3*简答题分值。本发明首先利用关键词和无关词计算的方法筛选出部分评分信息，结合基于深度神经网络语义计算的方法，共同对简答题进行自动评分，从而获得准确率更高的评分结果。此发明可应用于在线网络学习平台和智能导学系统中，为用户提供自动评分服务，从而提高用户学习效率，增强系统智能性。

摘要： 本发明公开了一种通过修正简答题得分预测学习成果的方法。该方法根据得分清单确定作答集，调用第一题库中的第一简档，调用第二题库中的第二简档，确定每一试题的试题调整系数以及每一问答标识的修正得分。最后，根据问答分值与修正得分确定每一知识点编码的学习成果。本发明通过修正后的试卷得分确定答题者对每一问答知识点的掌握程度，可以更为精确的预测学习成果。汇总统一班级或同一专业的多个学生的学习成果，可以评价教学质量。

摘要： 本公开涉及没有参考标准的简答题评分。描述了用于使用未标记的数据来确定目标学生答案的分数的系统、方法和计算机可读介质。目标答案是由学生对没有参考标准答案数据的问题给出的。一组学生答案用作一组伪参考答案，分类器用于基于每个其他答案对每个答案进行评分。以这种方式，每个学生答案作为每个其他学生答案的伪参考答案。也可以使用聚类方法将一组学生答案聚集成多个聚类。聚类的质心则可以作为所述一组伪参考答案。聚类提高了为目标学生答案确定的分数的鲁棒性和效率。