阅读理解

摘要： 有效的问题设计会给学生的阅读理解和思维发展带来较大益处。本文提出从"点—线—面—体"多层级进行问题设计,并结合实际教学案例探讨了如何通过设问加深学生对所学内容的理解和思考,包括抓住学生兴趣点和教学重难点进行设问;设计激活学生已有知识及经验,有助于新知识建构的设问;通过设问,促进学生对文本结构和整体内容的思考;通过设问,发展学生的分析、评价、创新等高阶思维。本文旨在为一线教师设问提供参考建议。

摘要： 本文利用Bachman与Palmer提出的测试任务特征框架,参考内容效度的相关研究,同时结合《全日制高级中学英语教学大纲(试验修订版)》(2000)和《普通高等学校招生全国统一考试英语考试大纲》(2016-2020)的相关要求,对2016-2020年高考英语全国Ⅰ卷阅读理解试题进行内容效度分析。结果表明:这5年的阅读理解试题长度适中,符合《考试大纲》的要求;阅读速度和生词量符合《教学大纲》的要求,文章的难度除2018年外均保持平稳;体裁以说明文为主,题材以科普类居多;考查理解具体信息的题目居多,理解主旨要义和文章结构考查得较少。总体来说,这5年的阅读理解试题符合《考试大纲》和《教学大纲》的要求,具有较好的内容效度。基于研究结果,本文在最后就高考阅读理解试题的命制和英语教学提出了几点建议。

摘要： 近年名著考查都放在阅读理解部分,分值加大,对名著考查不再是简单识记。新的变化难度加大,同学们需在名著答题上研究如何答题才能拿高分、拿满分。一、识记辨析题这类题一般是选择题和填空题,主要考查作品名称、主人公或重要人物的名字、作家的朝代(国别)、作品的主要内容以及相关的基本常识积累。填空题要求能识记并写出名著人物、内容与情节。所以除了必须熟记与名著相关的作家、作品外,还应仔细阅读文段,然后展开联想,把相关的情节与我们熟悉的作品、人物相互联系,然后落笔,注意不要写错别字。

摘要： 在高中英语教学工作中,教师要想让学生掌握英语阅读技能,必须要强化对英语阅读理解教学的重视,并且要基于单元主题背景下开展窄式阅读教学,从中进一步提高高中生的英语口语表达能力和阅读能力,进而为他们提供更为丰富、多元化的语言学习材料,强化对所学英语知识的理解和记忆。文章基于单元主题下的窄式英语阅读在高中英语阅读理解教学中的运用进行探究,希望对提升高中生英语阅读理解学习提供一定的借鉴。

摘要： 高中英语阅读主要是培养学生提取信息,处理信息和传递信息的能力。学业水平考试及高考真题是考查阅读理解能力的主要途径。本文通过对历年高考四种常见题型的大量分析与研究,引导学习者学会总结主旨大意,找出细节信息,进行推理判断,学会猜测词义,并就其解题策略,以具体实例进行研究与分析。

摘要： 命题质量直接关系到学生数学学业评价是否得当,关系到教学反馈是否有效。好的命题可以聚焦内容效度,注重变式关联,通过考试杠杆调控教和学,达成通过命题评价指引课堂教学改革的目标。一类要求按照阅读材料提供范式解决新问题的阅读理解题持续升温。试题中的指定解法既关注考生现场学习的方法指导,彰显命题的人文关怀;按规定解法解决问题又明晰解决问题的方向,便于落实试题具体考查的知识能力目标。

摘要： 高中入学考试既可以有效地检验初中毕业生的学业水平,又对高中生的选拔起到至关重要的作用。阅读是每个语言学习者都必须掌握的一项基本技能,并占考试的很大一部分。文章对2020年长沙市SHSEE阅读理解的内容效度进行研究,旨在为考生提供一些数据,为初中师生提供一些建议。本研究运用定量研究和定性研究相结合的方法,从形式、篇幅、生词数量、可读性、题型、主题、体裁7个方面对长沙市SHSEE阅读理解测试的内容效度进行研究和分析。

摘要： 亲子共读是以书为媒介,以阅读为纽带,父母和孩子共同阅读及分享的过程。良好的家庭阅读环境对孩子的语言能力发展及思维认知等方面有着积极的促进作用。尤其是当孩子进入了小学阶段之后,亲子共读对孩子的快速阅读、阅读理解、思考和表达,甚至是未来的成长发展都有着极其重要的意义。

摘要： 随着人们教育观念的转变,很多小学在教育方面确定了以培养学生核心素养为基本的教学目标。学生核心素养的培养以提升和发展学生思维为主要内容,因此,在小学教育过程中学校一定要重视学生思维方面的提升和发展。小学语文阅读教学的主要内容就是提升学生的指向思维,通过一定的语文阅读教学让小学生掌握丰富的思维方法,锻炼学生在解决问题的基础上具有提出问题的能力,进而提高小学生在语文学科方面的综合素养。

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： 阅读理解是基于给定文章自动回答相关问题,是人工智能及自然语言处理领域的一个研究热点.目前已提出许多基于深度学习的阅读理解方法,但是这些方法对问题理解及篇章建模不充分,导致模型获取答案准确率不高.为了解决上述问题,该文提出一个基于外部知识和层级篇章表示的阅读理解方法.该方法特点有:通过引入问题重要词的字典释义、Hownet义原并结合问题类型,加强问题理解;使用层级篇章表示,提升模型对篇章的理解;在一个框架下联合优化问题类型预测与答案预测两个子任务.在DuReader数据集上的实验结果表明,所提方法与基线系统性能相比最大提升了8％.

摘要： 针对阅读理解选择题中因果关系类选项,提出了基于因果关系网的因果关系支持度分析方法.首先通过线索短语从阅读材料中抽取因果事件对,并计算事件对之间因果关联强度,综合利用抽取到的因果事件对与其对应的因果关联强度构成因果关系网;然后综合考虑了选项中的每个词在文档中的重要性和整个文档中的区分能力,采用TF-IDF方法分别从原文中检索与选项中因事件和果事件相关的句子;最后基于因果关系网和抽取到的相关句计算选项的因果关系支持度.为了验证该方法,实验采用了769篇模拟材料和13篇北京高考语文试卷材料(包括原文与选择题)作为测试数据集,实验结果表明本文方法的准确率相比于Baseline方法提高了近11个百分点.

摘要： 语言风格是高考阅读理解中的重要考察内容,然而,不同考察方式所需的分类层次不尽相同,本文将语言风格鉴赏转化为层次分类问题.在类别标签指导下,利用图分割算法,获取与特定类别相对应的原始簇.基于原始簇,利用层次聚类获取语言风格类别层次结构,之后结合层次结构训练SVM层次分类器.在解答语言风格鉴赏题过程中,依据阅读理解题干确定所需分类层次,利用SVM层次分类器完成对阅读材料语言风格判别,最后结合知识库生成语言风格鉴赏题答案.实验结果表明,基于层次结构的语言风格判别方法,可以为高考鉴赏问题的解答提供技术支撑.

摘要： 本文从词汇广度与深度知识的角度,探索华语二语学习者词汇知识与阅读理解的关系.华语词汇知识测试主要以英语词汇知识测试为参考而设计的测试工具,阅读理解则按照TOCFL阅读成绩来判定.本研究结果发现:(1)学习者之词汇广度与词汇深度知识间存在着高度相关,且词汇广度对其词汇深度具有高度预测力;(2)学习者之词汇知识与阅读理解间呈现中度相关,而词汇知识对阅读理解具有相当程度的预测力.整体而言,此结果显示华语教师可透过提升词汇深度达成阅读理解的目标,而词汇深度的提升则必须以习得大量新词汇为基础.

摘要： 阅读理解监控策略是阅读理解策略的重要组成部分.阅读理解监控策略的教学,有助于将学生培养成为成熟的阅读者.参与2009年PISA测试的自我报告表明,上海初中学生阅读理解监控策略运用水平明显偏低.为探析这一原因,论文以新课改以来上海市8位初中优秀语文教师的20节课例为分析对象,并重点访谈上海市浦东新区A学校初中部六、七年级的5位语文教师、调查了上海市浦东新区的一所示范性初级中学的228名学生,了解他们在实际的教与学的过程中采用的阅读理解监控策略,以探析上海市初中语文教师阅读理解监控策略教学的现状.结果发现:上海市初中语文教师的阅读理解监控策略教学意识整体较弱,在教学中也很少注重对学生这方面的培养;学生未能较好地掌握阅读理解监控的具体策略,仍需要教师在教学中给予重视.

摘要： 本研究旨在探讨科技如何辅助学生学习中文阅读理解课程.研究的科技应用为(1)辅助学生阅读中文文学作品时绘制心智图(2)在学生绘图阐述阅读理解时提供反覆指导.Popplet与EverCam为主要应用的两项科技工具.本研究采质性研究法,透过课堂观察和学生晤谈了解科技辅助学生的发展与学习成效.研究对象为台湾19位实施国际文凭组织小学阶段课程的六年级学生.研究发现,科技在提升学生学习动机与促进高层次思考过程中扮演极为重要的角色,透过心智图绘制与反覆指导,学生在对文章进行评估和分析时能建构思考逻辑,而该历程即能对中文阅读有更深入的理解.

摘要： 近年来,对阅读教学及阅读理解能力的考查越来越受重视,但是学生在阅读记叙文时仍有一些困难.因此笔者希望在学生阅读记叙文时提供鹰架支持,以此来提高学生阅读理解的能力.该准实验研究共进行三轮教学.针对伸展、评鉴和创意三种高层次阅读能力分别进行教学,过程遵循"扶、放、收"三循环教学的原则.结果表明,学生的阅读能力整体上有了明显进步.

摘要： 英语阅读能力是英语综合运用能力中极为重要的组成部分.阅读能力的水平从某种程度上制约着英语听、说、写三项技能的提高.阅读理解题在三校生高考英语卷面总分100分中占有35分的分值.本文主要对目前学生阅读理解中存在的主要问题进行了对策梳理,以期能帮助学生提升阅读理解的解题能力.

摘要： 语言是文化的载体,文化通过语言得到传播,语言与文化相辅相成,互为依存,要理解一篇文章必须具备一定的文化背景知识.本文指出在外语教学中,文化背景知识对提高学生阅读理解能力有重要的教学价值并且提出相应补偿策略.通过从阅读理解对文化背景知识的依赖性出发,分析其在英语教学中的重要性并探讨提出相应解决方案.研究表明英语教师应该采取适当的方法加强文化背景知识的传授,扫除文化上的障碍,从而更好的引领协助学生的学习,提高学生的阅读水平.

摘要： 初中生的数学学习能力,很大程度上表现在对数学语言的理解方面,而语言的理解离不开阅读.数学语言的特殊性,决定了对数学语言的阅读理解与一般文字性语言有很大不同.本研究选择了几个数学对象,分别用数学语言的三种不同形式——文字语言、符号语言和图形语言加以表述,并制成测试卷.对解题成绩的分析显示:学生对符号语言的理解明显难于其他语言形式,而文字语言又略难于图形语言.因此,加强阅读方法的指导,并学会不同语言形式的转换,对提高学习者的数学阅读理解能力会有一定帮助.

摘要： 本申请提供一种阅读理解模型的训练方法及装置、阅读理解方法及装置，其中阅读理解模型的训练方法包括：通过阅读理解模型的图构建网络层构建样本文本片段和样本答案的初始第一图网络，以及构建样本问题和样本答案的初始第二图网络；将所述样本文本片段、所述样本问题和所述样本答案输入所述阅读理解模型的文本处理层，分别为所述初始第一图网络和所述初始第二图网络包括的节点和边添加注意力值，得到第一图网络和第二图网络；将第一图网络和第二图网络输入阅读理解模型的图卷积网络层中，得到预测答案；基于预测答案与样本答案间的差值对阅读理解模型进行训练，直至达到训练停止条件。

摘要： 本发明公开了一种阅读机器人进行阅读理解的答案选择方法及系统，为了提高机器人在进行阅读理解的答案选择时的正确率而设计。本发明阅读机器人进行阅读理解的答案选择方法，包括定位包含与题干相关的段落；采用词袋模型，抽取和选项有最多匹配词数的句子作为证据材料；分析选项与证据材料语义一致性；根据一致性分析结果，选取问题的最佳答案。本发明能够应用于阅读机器人，通过自动分析、推理，实现答案选择题目智能解答。

摘要： 一种机器阅读理解方法、机器阅读理解装置及非暂态计算机可读取媒体,机器阅读理解方法包含以下步骤：由处理器对至少一历史对话数据以及现在问题数据分别执行关联扩增自注意特征撷取处理以取得至少一历史对话特征以及现在问题特征；以及由处理器依据至少一历史对话特征以及现在问题特征执行机器阅读理解分析以取得回应输出。本实施能有效校正单句无法理解的情况，提升对话式人工智能的体验，并提高机器阅读理解的准确度。

摘要： 本申请提供一种阅读理解模型的训练方法及装置、阅读理解方法及装置。其中，训练方法包括：获取语义训练样本，其中，语义训练样本包括第一样本词语、第二样本词语以及与第一样本词语和第二样本词语对应的语义关系标签；将语义训练样本输入至预训练的阅读理解模型中进行迭代训练，直至达到训练停止条件，获得语义训练的阅读理解模型；获取文本训练样本，其中，文本训练样本包括样本文本、样本问题和样本答案；将文本训练样本输入至语义训练的阅读理解模型中进行迭代训练，直至达到训练停止条件，获得目标阅读理解模型。本申请所述的训练方法及装置，可以有效提升答案的准确率，提高模型训练效果。

摘要： [课题]有效地提高被训练者的文章阅读理解能力。[解决方案]本发明的训练系统具有数据存储单元1、数据读出单元2、数据输出定时控制单元3、显示单元4、训练内容设定输入单元5、声音输出单元6作为其主要部分的结构，向被训练者提供具有如下的4个训练阶段的训练方法：(1)第1训练阶段：以游戏感觉来锻炼右脑的对文字的变换力的阶段。(2)第2训练阶段：对针对单词/短语的脑内图像唤起力进行锻炼的阶段。(3)第3训练阶段：将汇总后的文章进行“右脑阅读”的更实践性的阶段。(4)第4训练阶段：通过手写来输出所阅读理解的文章的内容的阶段。

摘要： 本申请提供一种阅读理解模型的训练方法及装置、阅读理解方法及装置，其中阅读理解模型的训练方法包括：通过阅读理解模型的图构建网络层构建样本文本片段和样本答案的初始第一图网络，以及构建样本问题和样本答案的初始第二图网络；将所述样本文本片段、所述样本问题和所述样本答案输入所述阅读理解模型的文本处理层，分别为所述初始第一图网络和所述初始第二图网络包括的节点和边添加注意力值，得到第一图网络和第二图网络；将第一图网络和第二图网络输入阅读理解模型的图卷积网络层中，得到预测答案；基于预测答案与样本答案间的差值对阅读理解模型进行训练，直至达到训练停止条件。

摘要： 本申请提供一种阅读理解模型的训练方法及装置、阅读理解方法及装置，其中阅读理解模型的训练方法包括：通过阅读理解模型的图构建网络层构建样本文本片段和样本答案的初始第一图网络，以及构建样本问题和样本答案的初始第二图网络；将所述样本文本片段、所述样本问题和所述样本答案输入所述阅读理解模型的文本处理层，分别为所述初始第一图网络和所述初始第二图网络包括的节点和边添加注意力值，得到第一图网络和第二图网络；将第一图网络和第二图网络输入阅读理解模型的图卷积网络层中，得到预测答案；基于预测答案与样本答案间的差值对阅读理解模型进行训练，直至达到训练停止条件。

摘要： 本公开公开了建立阅读理解模型的方法、阅读理解方法及对应装置，涉及自然语言处理和深度学习等人工智能技术。获取训练样本，训练样本包括问题样本、段落样本以及对段落样本中标注的问题样本对应的答案标签；利用训练样本训练阅读理解模型，其中，将同一训练样本中的问题样本和段落样本进行拼接后得到的拼接文本输入预训练子模型，由预训练子模型输出拼接文本中各元素的隐向量构成的隐向量序列；第一分类子模型利用隐向量序列，输出答案在段落样本中的位置区间信息；第二分类子模型利用隐向量序列，基于自注意力机制得到语义交互向量序列，并利用语义交互向量序列输出段落样本中答案所在句的信息。本公开自动、高效地实现了对段落的阅读理解。

摘要： 本申请公开了阅读理解模型的训练方法及阅读理解处理方法，涉及自然语言处理、深度学习技术领域。具体实现方案为：将参考领域的第一训练样本分别输入参考领域的参考阅读理解模型和目标领域的目标阅读理解模型，以得到参考阅读理解模型输出的第一输出数据，以及目标阅读理解模型输出的第二输出数据，根据第一输出数据和第二输出数据之间的差异，对目标阅读理解模型执行第一训练过程，从而使得该目标阅读理解模型能够直接学习得到参考阅读理解模型已学习到的参考领域知识，避免了目标阅读理解模型从该参考领域的第一训练样本中学习参考领域知识的过程，使得模型训练更加高效，能够得到优于单纯依赖于该参考领域的第一训练样本得到的训练结果。

摘要： 本发明公开了一种阅读机器人进行阅读理解的答案选择方法及系统，为了提高机器人在进行阅读理解的答案选择时的正确率而设计。本发明阅读机器人进行阅读理解的答案选择方法，包括定位与题干相关的段落；采用词袋模型，抽取和选项有最多匹配词数的句子作为证据材料；分析选项与证据材料语义一致性；根据一致性分析结果，选取问题的最佳答案。本发明能够应用于阅读机器人，通过自动分析、推理，实现答案选择题目智能解答。