训练题

摘要： 训练题作为复习课的重要内容历来受到老师们高度重视.每位老师总能尽自己所能选取更多更广的题目供学生训练.当然让学生有更多机会、更多时间题目训练,一定程度上能提升成绩,但这未必能达到老师们的预期值.在毕业年级复习课上如何选题、所选题量如何把控等问题成为老师们不可回避的话题.笔者以“科学记数法的复习”为例,谈谈训练题的选取.

摘要： 每当到中考语文复习,老师总感觉语文知识太多太杂,无从下手。其实复习教学的功能在于对已学知识和能力的检测、巩固和提高。有的教师对学生复习训练的结果不予重视,不加反馈,训练题的讲评只对答案,不究过程。学生解答正确,教师便心满意足,不去追究和指导学生怎样得出这个结论,舍弃了最有价值的“怎样”(即解决问题的思路和方法),复习教学达不到“使学生掌握规律、方法”的高度。

摘要： 2020年新春来临之际,一场新冠疫情突然来袭,霎时间,湖北,特别是武汉成了全世界瞩目的焦点。从武汉"封城",到全国医护人员驰援湖北,再到武汉解封,历经76天。这场战"疫",涌现了无数可歌可泣的故事。作为语文教师,我们可以把这些故事加以利用,转化成阅读教学资源。一则让学生阅读感人事迹,从中受到教育;二则完成训练题,提高阅读理解能力,可谓一举两得。下面我就结合案例谈谈将战"疫"故事转化成阅读教学资源的步骤和方法。

摘要： 两个图形运动的过程中,求重叠面积随某个量变化的函数关系,是近几年中考数学的热点问题,其复杂性和难度可想而知.在此类动态图形重叠面积的计算探究中,先计算出图形面积和相对运动变量的分界点,画出"界点图",然后从中寻找重叠面积的动态变化规律,画出"过程图",本文将结合实际重叠面积训练题,对此类问题展开探究.

摘要： 巩固训练是课堂教学的重要组成部分,其担负着固化新知、建构网络的重任.因而,巩固训练题的设计也应是大有讲究的,我们应随着学生对知识认知的不断加深,而呈现难度递增的配套练习以及时巩固新知,提升学生的应用能力.然而,在近期的一节随堂课观摩中,教者所设计的练习只有深度,没有梯度,让学生解答交流的热度降低,课堂应有的温度下降,教学效果并不理想.现呈现这节课的部分练习,并谈一些个人看法,不妥之处,敬请批评指正.

摘要： 先看这样一道数学竞赛训练题:已知立方和公式a^3+b^3=(a+b)(a^2-ab+b^2)和立方差公式a^3-b^3=(a-b)(a^2+ab+b^2).求^√3√5+2-^√3-√5-2的值.已知条件中给出两个公式,结合待求式的特点,首先我们应该肯定的是,要求待求式的值,应该选择立方差公式.即便如此,我们仍然看不出待求式与立方差公式有什么联系.

摘要： 中考关乎学生的升学问题,是家长们很看重的一个考试,中考成绩的好坏,间接决定了学生的未来求学之路.因此,中考是学生人生中的一个重要转折点.在中考的几门考试科目中,数学永远是家长和孩子的心头病.

摘要： 限于既有的认知水平,高中生在写作中往往存在着对物理、事理、情理等看不清、悟不透、辨不明的思维瓶颈,以致写出来的作文有意思但思想深度不够,有看头但立意高度不够。但＂明理＂之功不可能一蹴而就,需要涵泳濡养、潜移默化。有鉴于此,笔者编辑了三组＂明理＂思维训练题,希望帮助考生在揣摩、领悟、思辨中能够有所得。

摘要： 本发明公开一种选择题生成模型训练方法、选择题生成方法、设备及介质。该方法包括：获取目标应用领域对应的训练文档、标准题目信息和标准干扰选项；根据标准题目信息对训练文档进行关键段落提取，获取与标准题目信息相对应的关键段落；获取FinBert‑UniLM模型，配置FinBert‑UniLM模型对应的模型参数；将关键段落和标准题目信息输入到FinBert‑UniLM模型进行模型训练，获取目标应用领域对应的题目生成模型；将关键段落、标准题目信息和标准干扰选项输入到FinBert‑UniLM模型进行模型训练，获取与题目生成模型相对应的干扰项生成模型。该方法可保障选择题生成模型生成的选择题具有语言组织方式多样性、干扰选项与题干的顺畅性、选项长度满足业务需求以及知识点覆盖的全面性。

摘要： 本申请提出一种检测模型训练、判题方法、装置、电子设备及存储介质。其中，所述检测模型训练方法包括：将待批改样本图像输入检测模型，得到待批改样本图像的版面分析检测结果和目标文本检测结果；基于待批改样本图像的版面分析检测结果，确定第一损失函数；基于待批改样本图像的目标文本检测结果，确定第二损失函数；基于第一损失函数、第二损失函数以及预设调整系数，确定检测模型的总损失函数，其中，预设调整系数是根据检测模型中用于对题目进行版面分析的第一文本框的类别数量和用于对题目中目标文本进行检测的第二文本框的类别数量得到的；基于总损失函数，对检测模型进行训练。检测模型的准确性和效率得到了提升。

摘要： 本申请提出一种模型训练方法、判题方法及装置、设备、存储介质；其中，该方法包括：获取第一训练数据，第一训练数据包括第一初始文本图像及对应的第一旋转文本图像；构建第一初始模型，第一初始模型中包括未训练的编码器和反卷积层；根据第一训练数据训练第一初始模型，得到第一图像旋转校正模型；构建第二初始模型，第二初始模型中包括第一图像旋转校正模型中的编码器；根据第一训练数据训练第二初始模型，得到文本行检测模型，文本行检测模型用于检测出第一待处理文本图像中的文本行所在的位置。这样可以有效改善或解决判题过程中的拍照图像旋转问题，并可以提升模型训练效率，提高判题准确性。

摘要： 本发明公开一种选择题生成模型训练方法、选择题生成方法、设备及介质。该方法包括：获取目标应用领域对应的训练文档、标准题目信息和标准干扰选项；根据标准题目信息对训练文档进行关键段落提取，获取与标准题目信息相对应的关键段落；获取FinBert‑UniLM模型，配置FinBert‑UniLM模型对应的模型参数；将关键段落和标准题目信息输入到FinBert‑UniLM模型进行模型训练，获取目标应用领域对应的题目生成模型；将关键段落、标准题目信息和标准干扰选项输入到FinBert‑UniLM模型进行模型训练，获取与题目生成模型相对应的干扰项生成模型。该方法可保障选择题生成模型生成的选择题具有语言组织方式多样性、干扰选项与题干的顺畅性、选项长度满足业务需求以及知识点覆盖的全面性。

摘要： 本申请实施例提供了一种主观题评分方法、模型的训练方法、计算机设备及存储介质，评分方法包括：获取标准答案中的若干要点文本和每个要点文本的要点满分分值；获取考生作答文本；对要点文本和考生作答文本进行匹配处理，得到考生作答文本与要点文本的匹配程度；根据每个要点文本的要点满分分值，及考生作答文本与每个要点文本的匹配程度，确定考生作答文本对应的作答分值。对要点文本和考生作答文本进行匹配处理，确定考生作答文本与要点文本的匹配程度，根据匹配程度确定考生作答文本对应的作答分值；可以在评分过程中利用标准答案中每个要点所占分值之间的分值关系这一有效信息，因此评分的准确性较高，可以降低与人工评分之间的误差。

摘要： 本申请提出一种检测模型训练、判题方法、装置、电子设备及存储介质。其中，所述检测模型训练方法包括：将待批改样本图像输入检测模型，得到待批改样本图像的版面分析检测结果和目标文本检测结果；基于待批改样本图像的版面分析检测结果，确定第一损失函数；基于待批改样本图像的目标文本检测结果，确定第二损失函数；基于第一损失函数、第二损失函数以及预设调整系数，确定检测模型的总损失函数，其中，预设调整系数是根据检测模型中用于对题目进行版面分析的第一文本框的类别数量和用于对题目中目标文本进行检测的第二文本框的类别数量得到的；基于总损失函数，对检测模型进行训练。检测模型的准确性和效率得到了提升。

摘要： 本申请提出一种模型训练方法、判题方法及装置、设备、存储介质；其中，该方法包括：获取第一训练数据，第一训练数据包括第一初始文本图像及对应的第一旋转文本图像；构建第一初始模型，第一初始模型中包括未训练的编码器和反卷积层；根据第一训练数据训练第一初始模型，得到第一图像旋转校正模型；构建第二初始模型，第二初始模型中包括第一图像旋转校正模型中的编码器；根据第一训练数据训练第二初始模型，得到文本行检测模型，文本行检测模型用于检测出第一待处理文本图像中的文本行所在的位置。这样可以有效改善或解决判题过程中的拍照图像旋转问题，并可以提升模型训练效率，提高判题准确性。

摘要： 本发明公开了一种人力资源资格认证真题模拟训练系统，管理人员在试题管理后台设置试题；该试题正式建立；学员通过账号登录模拟考试系统之后，学员通过账号密码登录系统，并选择考试模式或者学习模式。本发明在学员点击提交后，可立即看到考试结果，并可以看到题目讲解，帮助学员知道自己错在哪里，改正错误，通过保持记录，可对比多次模拟的结果，知道自己的弱点在哪，很实用，使用方便，登录安全，另外可通过历史备注和自己的备注，学习到更多的知识，帮助很大。

摘要： 本实用新型涉及选题板技术领域，具体为一种法考模拟训练选择题选题板，包括支架以及安装在支架表面的横梁杆，所述横梁杆的外侧套设有转盘，转盘的表面开设有安装槽口用于摆放转动式选题组件，横梁杆的表面设置有指针，转动转盘停止后，指针指示选择的转动式选题组件，翻转转动式选题组件即可观看题目内容；有益效果为：本实用新型提出的法考模拟训练选择题选题板在转盘表面开设安装槽口装载转动式选题板，转盘停止后，转动指针所指示的选题板，使得选题板表面的题目详板展现出来，操作简单便捷，其便于题目的再次利用。

摘要： 一种数学变式训练题关联方法，该关联方法包括：规范获得的数学试题，所述数学试题包括已经手工标注关联的和没有关联标注的数学试题；建立深度学习模型，根据已有的训练样本对所述深度学习模型进行训练，获得变式训练题数据库。本发明通过深度学习模型利用教师已经关联标注的数学试题进行训练建模，解决了变式训练中数学试题自动关联和推荐推送问题，极大提高了教学的效率，降低了相关教学成本。