课文题目

摘要： 每一节语文课都可以有一个比较完美的切入点,如果教师可以找到这个切入点,不仅可以实现高效教学,还能让学生品味阅读的精彩。一、凝神课文题目,激发阅读兴趣在学习课文之前,学生最先看到的就是课文的标题。标题就像文章的眼睛,透过这双"眼睛",可以了解文章的内容、体裁甚至宗旨,实现"见微知著"的效果。而在以往的教学中,教师很少在题目上下功夫,也很少将题目作为教学的突破点。事实上,任何一篇文章都不是随意完成的,标题的拟定同样需要花费作者的一番心思。

摘要： 复述课文是语文教学中的一项持续时间很长的训练,统编教材从二年级到五年级都安排了学习任务。以四年级为例,编者在四年级上册第八单元提出“了解故事情节”作为简要复述的前提,教师在具体指导时,如何将精准把握故事情节与简要复述有机结合呢?一、扩展课文题目在教学中,教师可以抓住课文题目进行适当地扩展,让学生借助文本中的关键词把课文主要内容转化为主要情节,为简要复述课文打基础。

摘要： 教学实录一、抓关键问题,概括“写了什么”师:今天我们要讲一篇与青山有关的课文,课文题目是——青山不老。我想知道怎样的山才是“青山”?生:就是长满绿树的山。师:“不老”,是什么意思?生:“不若”就是不会老的意思。师:那我就奇怪了,青山本来就不会老,它原本就是四季常青、千年不变的呀!这不是废话吗?

摘要： 教学目标:1.随文认识“栈、冤”等14个生字。通过联系上下文和借助资料理解“高小”“粜稻”等词语。2.运用边默读边、批注、边想象画面的阅读策略,概括出“我”梦中出现的难忘场景,感受到父亲对儿子的爱以及儿子对父亲的感激、崇敬之情。3.体会作者描写的场景、细节中蕴含的感情。理解课文题目和句子的含义,领悟通过小事来反映人物情感的写法。教学重点:把握课文的主要内容,并从中体会父亲对儿子的爱以及儿子对父亲的感激、崇敬之情。教学难点:领悟文章以小见大以及通过小事来反映人物情感的写法。

摘要： 今天学习的课文题目叫《秋天》,长颈鹿老师上完课以后问小动物们:“现在正是秋高气爽的季节,学了这篇课文,你们最想去看看秋天的什么?”“我想去看看秋天的山坡。”小山羊说。“我想去看看秋天的果园。”小灰兔说。“我想去看看秋天的田野。”小老鼠说。……大家议论纷纷,只有小猴一声不吭地坐在那里,若有所思地朝窗外望着。

摘要： 【教学目标】1.认识“葬、腮”等12个生字。1.默读课文,能用概括的语言说出课文写了夕卜祖父的哪几件事,表达了外祖父怎样的情感。2.能结合课文内容,说出自己对课文题目的理解。

摘要： 文章以几篇教材为例,从三个角度分析如何钻研教材的题目,让学生悟出课题的情感味道,从而迅速理解课文所表达的情感主旨,达到事半功倍的学习效果.

摘要： 一、课堂再现师:今天,我们学习《神的一滴》。读了课文题目,请用"神"组词,你会组哪些词语?生:神奇、神圣、神秘……师(边听边板书):好,但这些都是形容词。能不能组成名词呢?譬如描写人的时候,我们可以描写人的什么?生:神情、神态。师:对。请大家读第一小节,看看文章写了什么?生(读课文,略)师:文章第一句:"湖是自然风景中最美、最有表情的姿容。"这句话起什么作用呢?请大家讨论。师(学生讨论后):这句话是对湖的一个总的概括与评价。行文采用的是总分的写法,先总说,再用比喻来详细描写,给人极其深刻的印象。

摘要： 理论和实践充分表明,只有切实把握课程教学的"诱发点"和"实际生长点",才能有针对性、有目的性、有情趣性地组织并引导学生进行学习,从根本上赢得善教乐学、教学相长的良好发展局势。就小学语文阅读教学来说,如何把握蕴藏其中的基本"诱发点"呢?一、善于把握"课文题目"这一有效诱发点课题就像人的眼睛,从某种意义上来说,往往能透视文章主要内容,充分发挥凝练中心的正能量作用。课文的命题方式很多,如名称命题。

摘要： 一日课上,板书完课文题目“他像一棵挺脱的树”后,我向学生提问:“他是谁?”班内孩子竟一时无人应答,这样的表现有点出乎我的意料。难道孩子们没有预习吗?这是我在教学统编语文教材五年级下册《人物描写一组》之《他像一棵挺脱的树》的开头一幕。

摘要： 本公开提供一种题目拆分模型训练方法、题目拆分方法及相关装置，题目拆分模型训练方法包括：获取训练待拆分题目图片，所述训练待拆分题目图片的各个文本行均标注有文本行基准类别；根据所述训练待拆分题目图片，获取训练待拆分题目的文本行坐标的文本行坐标特征、所述训练待拆分题目的文本行内容的文本行内容特征和与各个所述文本行对应的文本行图片特征；根据所述文本行图片特征、所述文本行坐标特征、所述文本行内容特征及所述文本行基准类别，训练所述题目拆分模型，得到训练完成的所述题目拆分模型。利用本公开所提供的题目拆分模型训练方法训练完成的题目拆分模型拆分题目，可以提高题目拆分的准确性。

摘要： 本发明适用计算机技术领域，提供了一种题目搜索方法、题目搜索装置及学习设备，所述方法包括：接收用户输入的题目；在预设的数据库中检索所述题目的解题步骤，得到与所述用户输入的题目匹配的解题步骤；根据用户设置输出与所述用户输入的题目匹配的解题步骤，从而降低了搜题系统的软、硬件资源消耗，提高了搜题的响应速率，另外采用输出解题步骤而非答案，可以对用户学习起到启发式辅导的作用，提高了用户的学习效率。

摘要： 本发明提出一种题目推荐方法和题目推荐装置，该题目推荐方法包括接收检索题目；获取所述检索题目的题目属性信息，并根据所述题目属性信息获取初步检索结果；获取用户的用户描述信息，并根据所述用户描述信息对所述初步检索结果进行排序，得到排序后的结果；从所述排序后的结果后选择预设个数的结果，确定为推荐题目。该题目推荐方法能够提供推荐题目与检索题目的相关性，提高推荐效果。

摘要： 本公开涉及一种题目辅助方法、题目辅助装置和题目辅助系统，该题目辅助方法包括：获取用户对题目的第一解题过程，其中，第一解题过程包括一个或多个第一解题步骤；从与题目相应的所有解题过程中选择与第一解题过程最接近的第二解题过程，其中，第二解题过程包括一个或多个第二解题步骤；分别比较一个或多个第一解题步骤中的每个第一解题步骤与一个或多个第二解题步骤中的相应的第二解题步骤；以及根据第一解题步骤与相应的第二解题步骤的比较结果，产生对题目的批改结果。

摘要： 本发明的实施例提出了一种题目知识点关联方法、题目知识点关联系统和存储介质。题目知识点关联方法包括：获取题目样本群和题目样本群对应的知识点样本群；利用题目特征参数、知识点特征参数和被样本标注的知识点样本群进行机器学习模型的训练，以得到知识点关联模型；将任一待处理的题目信息的题目特征参数和与题目信息对应的知识点信息的知识点特征参数输入知识点关联模型，以输出与题目关联的知识点数据。通过将题目特征参数与知识点特征参数组合后确定与题目关联的知识点数据，不仅考虑了题目信息的特征参数，还考虑了题目特征参数和知识点特征参数之间的关系，能够提高题目知识点的关联精度。

摘要： 本发明提供的题目录入方法包括以下步骤：S1，获取初始图片；S2，获取第一图片中的题目位置信息，得到题目图片；S3，获得题目字符信息；S4，判断题库中是否有匹配题目字符信息的题目；S5，对题目文本进行结构化文本解析以获得题型描述特征，对所述题目图片进行识别以获得排版格式特征与试题特征，所述题型描述特征、所述排版格式特征与所述试题特征为所述题目结构化数据；S6，发送题目结构化数据至智能终端以使其录入题目结构化数据。老师或学生均可在发现优质题目时通过对其拍摄以获得初始图片，上传初始图片至服务器以进行题目录入，无需通过打字而逐步输入题型、题干等内容，便于随时进行录题。

摘要： 本发明属于在线教育技术领域，提供一种题目生产方法、题目管理系统及电子设备，所述方法包括：配置各个题目类型的题型模板，所述题型模板包括各题目类型的数据存储样式和前端展现样式；接收用户录入的题目及题目类型，并根据所述题目类型对应的题型模板的数据存储样式存储该题目，根据所述题目类型对应的题型模板的前端展现样式对该题目进行展示。本发明通过配置题型模板将相同题目类型题目的数据结构统一起来，能有效避免对相同题目类型进行重复定义的情况，提高了题目数据的可读性和扩展性，提高开发效率。

摘要： 本公开提供一种题目拆分模型训练方法、题目拆分方法及相关装置，题目拆分模型训练方法包括：获取训练待拆分题目图片，所述训练待拆分题目图片的各个文本行均标注有文本行基准类别；根据所述训练待拆分题目图片，获取训练待拆分题目的文本行坐标的文本行坐标特征、所述训练待拆分题目的文本行内容的文本行内容特征和与各个所述文本行对应的文本行图片特征；根据所述文本行图片特征、所述文本行坐标特征、所述文本行内容特征及所述文本行基准类别，训练所述题目拆分模型，得到训练完成的所述题目拆分模型。利用本公开所提供的题目拆分模型训练方法训练完成的题目拆分模型拆分题目，可以提高题目拆分的准确性。

摘要： 本发明提供了一种题目读取方法、装置、题目录入装置和计算机存储介质，其中，题目读取方法包括：识别题目的图像的结构和内容；根据识别结构和内容的过程对应的经验模型，生成题目分析经验库；以题目分析经验库作为经验执行识别；根据识别出的题目生成结构化数据。通过本发明的技术方案，利用人工智能(机器学习)技术进行题目分析，通过建立的经验库指导题目识别过程，进行识别的过程中还能够不断积累新的经验对经验库进行训练，能够显著提高题目分析(识别)速度，减少题目识别/录入所需要的时间，提升题目录入过程的效率与准确度。

摘要： 本发明公开了一种基于短文本的OJ题目分类器构建方法及题目模拟方法，该构建方法先获取OJ竞赛的现场提交数据，再从各OJ资源平台中获取竞赛题目对应的海量题解报告，对题解报告进行分词和空间向量提取后，将获得的空间向量集划分为训练集和测试集，通过训练集对预设的弱学习算法的参数进行训练优化，并根据训练后得到的最优参数和预设的弱学习算法，构建OJ题目分类器，最后利用测试集检验OJ题目分类器的分类效果。采用本发明技术方案不依赖知识库和专家库的情况下实现了ACM算法分类，不用时刻维护和重复进行多次实验以更新输出结果。