阅读理解试题

摘要： 文章以2021年高考英语全国卷阅读理解试题为研究对象,依据测试任务特征框架,从语篇输入和预期回答两方面进行内容效度研究。研究发现:2021年高考英语全国卷阅读理解试题符合《课程标准》和《考试大纲》的要求,内容效度较高。但也存在一些不足,如阅读文本的选材不够多样、文章难度不够稳定等。基于上述问题,笔者提出:命题者应拓宽文本选材,丰富考查形式;稳定试题难度,提升命题质量;丰富考查技能,评估综合能力。在日常英语教学中,教师应以学科育人为导向,融入立德树人理念;以广泛阅读为途径,注重综合素质培养。

摘要： 阅读理解一直是高考英语试题中的重头戏,特别是新高考英语试题把阅读理解的分值提高到每小题2.5分,命题者通过提高阅读理解试题的分值占比,进一步强化对阅读理解能力的考查,引导中学英语教学关注和重视阅读理解能力的培养。综合历年的高考英语阅读理解语篇来看,题材涵盖人与自我、人与社会、人与自然三大主题,体裁主要包括应用文、记叙文和说明文,偶尔考查议论文。本文结合高考试题,从阅读理解的文章体裁入手分析不同文体的设题特点,并给出相应的解题策略。

摘要： 阅读测评是对学生阅读理解能力的评估,基于思维认知层次的阅读理解试题是检测读者阅读素养和发展学生思维品质的关键。依据思维认知层次评价框架,对2016-2020年高考英语全国卷II阅读理解试题的思维认知层次进行统计分析发现:一是阅读理解试题存在考点分布不均,低层次思维考点试题多于高层次思维考点试题;二是试题主要考查理解和分析两个思维认知层次,较少关注评价和创造两个思维认知层次的考查。因此,为了提升高考英语试题质量,建议命题者应重视考试反拨效应,合理修订考试大纲;灵活选择命题题型,加强高阶思维考查。高中英语教师在教学中,应合理设置阅读教学目标,优化阅读教学模式;关注学生阅读素养的提升,推动思维品质的发展。

摘要： 一、前言思维和语言的关系可谓密不可分。人类具有深刻、复杂的思维能力,其主要原因是人类具有非常系统和完善的语言符号(梅德明、王蔷,2020)。语言是思维的工具,而语言学习反过来又能促进思维的发展。鉴于语言和思维发展之间的重要关系,《普通高中英语课程标准(2017年版2020年修订)》(教育部,2020;以下简称《课标》)突出了发展学生思维品质的重要性,并将其列为英语学科核心素养之一。

摘要： 一,引言在新媒体和新技术的环境下,“读图”已成为信息时代的重要语言能力(刘晓斌,2019)。《普通高中英语课程标准(2017年版)》在传统的语言技能(听、说、读、写)中增加了“看(viewing)”的能力要求,这是信息时代发展的必然结果。将长期以来的“听、说、读、写”四个字概括的语言能力改为“听、说、读、看、写”,虽只是一字之差,却拓展了语言能力的范畴,凸显了“改革”的精神(陈琳,2019)。

摘要： 出版社:贵州人民出版社内容简介:《给孩子的心灵成长书》精选季羡林先生所写的适合孩子阅读的散文佳作,共48篇。这些散文或描绘自然万物,或追忆亲友故人,或抒发人生感悟,语言平实,充满哲思。其中,《清塘荷韵》《幽径悲剧》《月是故乡明》等文章被选入中、小学语文教材,《雾》《海棠花》等文章被选作中、高考语文阅读理解试题,《在敦煌》入选央视《朗读者》朗读篇目。

摘要： 阅读理解主要考查学生的语言能力和思维品质,尤其是理解、分析和解决问题的能力。然而,学生不能透彻分析句子的结构、缺乏必要的解题技能是其阅读理解能力不足的两个主要原因。这类学生虽然每天都在练习阅读理解试题,但却对语篇内容似懂非懂,答题全靠运气。因此,笔者认为,要提高考生的阅读理解能力,教师除了要引导考生学会厘清长难句、复杂句的句子结构外,还应辅以各种阅读技巧加以点拨。

摘要： 高中英语阅读教学不仅要帮助学生对语言(词汇和结构)和信息(文本的主旨大意和细节)进行表层的理解,还要帮助学生对文本进行深层次的理解,关注作者的观点、情感态度、写作意图,把握文本的脉络层次和结构特点,了解文本中遣词造句和谋篇布局等方面的技巧,鉴赏语言文化。显而易见,语篇结构,尤其是各种文体的语篇主题的引出手法,对于解答各种阅读理解试题至关重要,下面笔者将具体讲述语篇主题的引出手法在解答主旨概括类阅读理解试题的应用。

摘要： 说到"推敲"二字,大家一定会想到唐朝诗人贾岛"鸟宿池边树,僧敲月下门"的典故。的确,写诗需要"推敲"用词,做阅读理解试题也需要"推敲"文中的一些生词或关键词,这样才能准确地把握其词性词义,更好地理解阅读材料的内涵和外延,从而获得理想的分数。"词义猜测"就是为了培养考生这样的"推敲"能力,从而逐步形成良好的英语语言素养和文化品格的一种重要的考查方式.

摘要： 英语作为中学生英语学习的一部分,它在英语考试题目当中所占分数比例非常高,能学好学生当然稳操胜券,没有掌握技巧的学生当然觉得极其头疼可怕,当然其学习内容并不枯燥乏味,反而生动有趣,但是这也是在学生们能读懂的前提下才能达到其效果,教师要循循善诱的,打好学生的基础,教学方法创新提高教学的效率，总结出了克服惧难心理，保持良好的学习状态方面的英语阅读理解题解题技巧。

摘要： 英语作为中学生英语学习的一部分,它在英语考试题目当中所占分数比例非常高,能学好学生当然稳操胜券,没有掌握技巧的学生当然觉得极其头疼可怕,当然其学习内容并不枯燥乏味,反而生动有趣,但是这也是在学生们能读懂的前提下才能达到其效果,教师要循循善诱的,打好学生的基础,教学方法创新提高教学的效率，总结出了克服惧难心理，保持良好的学习状态方面的英语阅读理解题解题技巧。

摘要： 英语作为中学生英语学习的一部分,它在英语考试题目当中所占分数比例非常高,能学好学生当然稳操胜券,没有掌握技巧的学生当然觉得极其头疼可怕,当然其学习内容并不枯燥乏味,反而生动有趣,但是这也是在学生们能读懂的前提下才能达到其效果,教师要循循善诱的,打好学生的基础,教学方法创新提高教学的效率，总结出了克服惧难心理，保持良好的学习状态方面的英语阅读理解题解题技巧。

摘要： 英语作为中学生英语学习的一部分,它在英语考试题目当中所占分数比例非常高,能学好学生当然稳操胜券,没有掌握技巧的学生当然觉得极其头疼可怕,当然其学习内容并不枯燥乏味,反而生动有趣,但是这也是在学生们能读懂的前提下才能达到其效果,教师要循循善诱的,打好学生的基础,教学方法创新提高教学的效率，总结出了克服惧难心理，保持良好的学习状态方面的英语阅读理解题解题技巧。

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： 本发明公开了一种基于规则的试题类自动问答系统中的试题理解方法，首先基于正则表达式的试题预处理，删除套话等无用文本，添加被省略标点，完善句子，并对完善后的句子进行分词，词性标注，成分句法分析等基本自然语言处理，然后设计一套基于类型‑论元模板的问题理解中间形式，运用通过人工预先标注的数据总结出的触发词与试题模板转换规则，并利用知识库对生成结果进一步验证，得到合理完善的试题逻辑表达形式。本发明能针对试题文本设计中间逻辑形式，提取出问题的关键点，合理有效地给问题求解提供合适的输入，提高问题解答的正确性。

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： 本发明公开了一种引入多重文本关系的阅读理解试题难度自动预测方法，涉及试题难度自动预测技术领域，包括：建立基于多视角注意力的MACNN模型，包括输入层、编码层、交互层、融合层和预测层，获取输入文本，包括问题文本qi、对应文档di及问题的候选选项oi；将获取的输入文本作为MACNN模型的输入；利用编码层对输入文本进行卷积操作，提取输入文本的上下文表示；通过交互层分别获取问题文本与对应文档、问题文本与候选选项、候选选项与候选选项间的交互关系信息；利用融合层将交互层获取的交互关系信息进行整合，并通过预测层预测试题难度。本发明可自动预测试题难度，辅助或替代传统人工试题难度评估工作，减少人力和财力资源的消耗。