高考数学试题

摘要： 新定义型试题是指在试题中定义了教材中没有学过的新概念、新运算或新性质等,要求学生能够运用已经学过的知识和方法理解新定义、解决新问题的一种题型.新定义型问题能全面考查学生的阅读理解能力、知识迁移能力和创新能力等.下面从6个侧面探求这类问题的命题规律,揭示这类问题的一般解法.

摘要： 柯西不等式是不等式选讲部分的主要内容,也是历年高考数学试卷中的重要考点,常考常新,形式多样.高考数学试题中,经常借助柯西不等式来求解相关代数式的最值问题.而在实际利用柯西不等式时,要合理根据柯西不等式自身的结构,对题目条件或结论中的相关代数式进行适当的转化与变形,进而利用柯西不等式来分析与求解.具体求解过程中要熟练掌握柯西不等式的应用技巧策略,如凑项、拆项、分解、组合等.

摘要： 历年高考数学试题一方面着眼于对数学知识点的创新应用与巧妙组合,一方面着眼于对数学思想方法、数学思维与能力的综合考查.如果说数学知识是数学的内容,可用数学文字和数学符号来记录和描述,那么数学思想方法就是数学的意识与灵魂,属于思维与能力的范畴,重在合理领会、巧妙运用,用于对数学问题的认识、处理和解决等.

摘要： 本文在数学核心素养评价框架下,以2021年高考数学全国甲卷、全国乙卷、新高考Ⅰ卷和新高考Ⅱ卷为研究对象,进行数学核心素养测评研究.研究发现,该四套卷数学运算素养考查权重相对突出,新高考卷第二、第三水平的考查权重较全国卷更大,结论如下:素养考查强调基础,素养水平分布合理,且适应地区发展水平,并基于分析结果提出高考命题建议:强化命题技术,提升考查水平,构建完整体系.

摘要： 文章以2021年新高考全国Ⅰ卷第22题为例,对试题进行简评与溯源、多角度分析和多方法解答,并对试题进行推广与变式,同时给出对研究高考数学试题的思考。

摘要： 从近年来的高考数学试题可以看到,关于三角函数及其解三角形问题的难度在逐步增加,将作为解题工具的三角函数性质和正、余弦定理放在了特殊的位置,能否顺利地解决此问题就成了完成整个试卷答题的关键,为此,必须有充分的准备和完备的方案.其中一个重要方法,就是利用已给等式、正弦定理和余弦定理及三角形的面积公式构造方程、然后再设法解方程,从而解决三角形中的角、边长、面积等求值问题,如果此法能够得到熟练运用,就可能增添迅速破题的把握.本文从高考题及高考模拟题中选择几个典型问题,探讨运用方程在解三角形问题中的解题思路,旨在揭示解题规律,探究解题方法.

摘要： 在近年高考数学试题中,以抽象函数或具体函数为载体考查函数的对称性题型是常考和创新题型,此类题型突出对转化与化归思想、数形结合思想的考查与应用;要求学生具备独立分析问题,解决问题的重要能力;同时体现了对数学抽象,逻辑推理等数学核心素养考查.本文从关于轴对称的函数、关于点成中心对称的函数、关于直线y=x对称的两个函数、函数与导函数的对称性关系、利用函数的对称性找不等关系等五个方面的性质例析其应用.

摘要： 数学阅读是核心素养下的高考评价关注的重要能力之一.在各类高考模拟试题中已经广泛地出现多种数学阅读题,2022年合肥市第二次高考数学模拟题对数学阅读的考查颇有特点,对之的分析与思考有助于厘清数学阅读的考查要求.

摘要： 涉及函数零点的存在性问题是历年高考数学试题中的热点与难点问题之一,每年高考试卷上都有其熟悉的影子.巧妙地把函数零点与存在性这两个重点问题加以融合,创新新颖,变化多端,同时又可以很好融合其他相关的数学知识,有效考查考生的数学知识、数学思想方法与数学能力等,具有较好的高考区分度与选拔性,一直备受命题者青睐.

摘要： 数列作为一种特殊的函数,是反映自然规律的基本数学模型,是高考的必考内容。从近几年的高考数学试题来看,涉及选择题、填空题、解答题的所有题型;就难度而言,既可以作为容易题、中档题,也常常作为难题(某一题型的压轴题)出现。

摘要： 本发明提供一种数学试题难度类型的确定方法、系统、存储介质及设备，方法包括：根据每道历史使用的数学试题的得分率计算得到其初始难度值；结合数学试题的知识点、使用次数及初始难度值进行分析以确定每道历史使用的数学试题的最终难度值，并查询得到每道历史使用的数学试题的难度类型；实时获取待预测数学试题，并对待预测数学试题与每道历史使用的数学试题的相似度进行计算以得到待预测数学试题与每道历史使用的数学试题的相似值；根据待预测数学试题与每道历史使用的数学试题的相似值并基于难度类型传递算法将相似历史使用的数学试题的最终难度值及难度类型传递给待预测数学试题，能够得到更为准确可靠的待预测数学试题的难度类型。

摘要： 本发明提供一种简易高效的基于Django和LaTeX的数学试题组卷系统及方法。一种基于Django和LaTeX的数学试题组卷系统，包括相互连接的数据中心和输出平台，所述数据中心包括存储模块、管理模块、组卷模块、后台模块和访问接口模块，所述输出平台包括教师端输出模块和学生端输出模块。本发明充分利用Django框架的优势，结合Python脚本程序将Django与LaTeX联接起来，构建了一套合理性、规范性和科学性的数学试题组卷系统，实现对数学试题进行科学化存储、规范化显示、智能化组卷，使数学试题组卷实现过程更加简易，实现效果更加规范。

摘要： 本发明提供一种数学试题难度类型的确定方法、系统、存储介质及设备，方法包括：根据每道历史使用的数学试题的得分率计算得到其初始难度值；结合数学试题的知识点、使用次数及初始难度值进行分析以确定每道历史使用的数学试题的最终难度值，并查询得到每道历史使用的数学试题的难度类型；实时获取待预测数学试题，并对待预测数学试题与每道历史使用的数学试题的相似度进行计算以得到待预测数学试题与每道历史使用的数学试题的相似值；根据待预测数学试题与每道历史使用的数学试题的相似值并基于难度类型传递算法将相似历史使用的数学试题的最终难度值及难度类型传递给待预测数学试题，能够得到更为准确可靠的待预测数学试题的难度类型。

摘要： 本发明提供一种简易高效的基于Django和LaTeX的数学试题组卷系统及方法。一种基于Django和LaTeX的数学试题组卷系统，包括相互连接的数据中心和输出平台，所述数据中心包括存储模块、管理模块、组卷模块、后台模块和访问接口模块，所述输出平台包括教师端输出模块和学生端输出模块。本发明充分利用Django框架的优势，结合Python脚本程序将Django与LaTeX联接起来，构建了一套合理性、规范性和科学性的数学试题组卷系统，实现对数学试题进行科学化存储、规范化显示、智能化组卷，使数学试题组卷实现过程更加简易，实现效果更加规范。

摘要： 本发明涉及一种基于改进Seq2Seq模型的数学试题自动标注方法，该方法包括以下步骤：采集数学试题数据；对数据进行预处理；构建基于改进的Seq2Seq模型；训练模型网络参数，并对未标记数学试题进行知识点预测标注。本发明能解决现有的人工标注数学试题费时费力，而且对于知识点会存在漏标、误标等问题，改进了传统的Seq2Seq模型，使之在预测知识点标签时更加关注数学试题中的关键部分以及相关知识点标签信息，从而进一步提高模型预测数学试题多个知识点标签的正确率。

摘要： 一种数学试题知识点自动化标注方法，该标注方法基于深度学习模型，所述标注方法包括步骤：S1：数学试题文本进行预处理，包括分别进行标准化、分词和去停用词处理；S2：准备数学领域语料库，分别按字符级别，词级别训练数学领域词向量；S3：搭建两层TextCNN神经网络模型，输入有标注的数学试题训练样本集，训练该神经网络模型，利用该模型实现对新入题库的数学题目进行知识点自动化标注。

摘要： 本发明公开了教学技术领域的一种大学应用数学试题提取系统，包括登录系统，所述登录系统的输出端电性连接中央处理系统的输入端，所述中央处理系统的输出端分别电性连接系统管理单元和试卷提取单元的输入端，所述试卷提取单元的输出端电性连接试卷生成单元的输入端，所述试题库的输入端分别电性连接试题管理单元、试卷管理单元和试题更新单元的输出端，实现了对大学应用数学试题的系统化的管理，通过登录系统登录，保证了试题的安全性，通试题管理单元和试卷管理单元实现了试卷和试题的规范化管理，通过系统管理模块实现权限的设置，进一步提高了系统的安全性能，有效的减轻了教师的任务量，该发明使用方便，安全性能高。

摘要： 本发明公开了一种高等数学用线性代数考试题目筛选系统，涉及线性代数考试题目筛选技技术领域，本发明包括：题库范围确定存储模块：用于根据考试大纲进行搭建题库，并确定题库中每道试题的题目属性，其中，所述题目属性包括：类型属性、考点属性、难度属性和时间属性；线性代数关键词存储模块：用于存储线性代数关键词。本发明为一种高等数学用线性代数考试题目筛选系统，通过对比分析模块、重复筛选模块和线性模型对比模块可以对考试题目进行三次筛选，使得高等数学用线性代数考试题目筛选系统可以对考试题目的筛选进行层层细化，从而使得高等数学用线性代数考试题目的筛选效果更加良好。

摘要： 本发明涉及一种基于试题关键字相似性的试题库中的试题去重方法，首先对试题进行中文分词得到的分词结；判断分词结是否为关键词，若是则将其加入试题与关键字的关系数据库；然后采用内积计算试题与关键字的关系数据库中任意两个待检测试题之间的相似度；其次判断两个待检测试题是否为非相似试题，并将相似的试题加入重复试题关系数据库；再次根据相似度条件，从重复试题关系数据库中查找出重复试题列表；最后管理人员通过看重复试题列表进行重复试题确认，人为判断试题是否重复。本发明对试题的题干、试题候选项和试题答案进行中文分词，针对切词后的分词进行分析，从而深入分析试题，以便去重更加精准。因此，本发明可以广泛用于试题去重领域。

摘要： 本公开提供了一种试题生成方法、试题生成装置、电子设备以及存储介质，涉及人工智能技术领域，尤其涉及自然语言处理、知识图谱、深度学习和智能搜索技术领域。具体实现方案为：响应于试题生成请求，确定试题类型和考查内容；根据试题类型，确定试题处理策略；利用试题处理策略，生成与考查内容相关的至少一个试题。