作文题型

摘要： 话题作文是通过一段导引材料进行想象激发、思考启发,并以话题对写作范围进行限定的一种作文题型。小学语文开展话题作文主要是提供话题,也就是明确规定表达的内容,不限定写作素材选取的范围以及表达方式,将话题作为主要内容的开放性命题和传统的命题作文不同,其主要是给予学生充足的写作空间,促进学生的发挥。

摘要： 在英语课程的内容体系中,作文不仅分值占比较高,在整个英语学习的内容结构中,也属于难度较大的内容。学生写作能力的训练不仅要依托具体的能力训练目标进行,在一定程度上也要参考高考题型的要求对学生进行针对性训练。在高考英语作文出现读后续写的新题型后,相应的写作训练也要同步进行。基于高考英语题型在教学中提出读后续写的教学策略非常必要。

摘要： 作为江苏英语高考作文题型之一,"读后续写"题越来越受到教师的重视。对于"读后续写"的教学,部分教师让学生参考"读后续写"题目的范文,要求学生模仿和借鉴范文的写作方法。这种教学方式收效甚微。那么如何在高中英语写作教学中进行"读后续写"的训练呢?本文就从一节英语课堂实践课来谈谈怎么进行"读后续写"教学。

摘要： 话题作文是用一段导引材料启发学生思考、想象,用话题限定写作范围的作文题型。以所给的话题为中心,并围绕这个中心而进行选材写出的文章就是“话题”作文。话题作文的选题要灵活多变。话题作文的选材问题一直是初中作文教学的重点和难点。学生也时常感到困惑,最明显的案例就是一个话题包含的内容较多.

摘要： 读后续写是高考改革中出现的一种新的作文题型,体现了新课程标准中"实践英语学习活动观"这一基本理念。即学生通过学习理解、应用实践、创新迁移等一系列活动,最终获取语篇意义和表达个人观点态度的能力。高效的读后续写教学可以将阅读与写作教学进行合理的融和,通过反复训练提升学生重组信息、建构信息的能力。下面让我们探讨一下读后续写的教学策略。

摘要： 如今,任务驱动型作文是高考最常考的一类作文题型。试题增加了任务驱动指令,往往会创设一个常见的生活情境或呈现某个社会热点事件,提出相关的问题,让考生以某一身份提出解决或处理问题的方案。简言之,任务驱动型作文题要求学生分析产生每件(类)事的原因,并提出合理化的建议,以此考查他们的思维能力和写作能力。接下来,我们就以任务驱动型作文"你平安归来,我包一年家务"为例谈谈如何开展高中作文教学。

摘要： 高考语文学科的总分是150分,其中写作为60分。可见,写作是非常重要的。本文就分享几个提升写作能力的方法。一、关注时事热点目前,新材料作文是高考常考的作文题型。题目会给定材料,要求考生阅读材料,自拟题目,表达自己的观点。同学们在课下应当多关注时事热点,接触一些新思想、新理念,为写作文准确立意作好准备。大家可以每周观看一期《新闻周刊》。《新闻周刊》是中央电视台新闻频道的一个周播新闻专题杂志节目,由中央电视台新闻评论部制作。

摘要： 一、细读深思若从深层内在特点来考察,迄今为止高考常见的材料作文题型其实不外乎两种:一种是“寓意领航型”,材料中有寓意(可能是一个也可能是多个),审题立意关键在准确把握寓意,意在笔先,行文自然以阐述为主,辅以逻辑推演论证;一种则是“问题驱动型”,在给定材料中蕴含问题,以“问题驱动”推动理性思辨,具体分析。

摘要： 近几年来,在高考考查中,任务驱动型作文题型显示出长久的生命力。2019年高考即将到来,全面把握这一作文题型,无疑具有十分重要的意义。一、任务驱动型作文特点展示1.指令性。指令性就是作文题目的写作任务是明确而具体的.能够引导考生就某一个要求来写,写作的针对性比较强,导向性也十分清晰。

摘要： 从本质上看,任务驱动型作文是指向明确、有明确任务的新材料作文,是针对材料下达一个或多个指令性任务,让考生更好地围绕材料的内容及含意,选择最好的角度来切入写作,写作目的和要求都十分明确的作文题型。一般情况下,任务驱动型作文都呈现以下一些特点。

摘要： 本发明公开了一种题型识别方法及装置，其中，题型识别方法包括：采集用户的语音信息；判断语音信息是否是识别触发信息；当判定语音信息为识别触发信息时，获取用户的动作信息；根据用户的动作信息，获取待识别的题型图像；对待识别的题型图像进行图像处理，得到题型图像中的题型文字信息；将题型文字信息输入训练好的题型识别模型，识别输出题型对应的考查意图。通过本发明解决了用户对于不认识字词或无法把握考查的内容时，无法准确用语音来表达或不知如何表达，导致语音产品在解析语义过程中使用受限，无法准确获取题型考查意图的技术问题。

摘要： 本发明公开了一种用于复杂题型在HTML上的样式渲染和事件绑定的方法，该方法定义一套多功能题目表达式，将具体题目在作答时的渲染效果和需绑定的事件匹配对应到所述表达式中。该表达式主要是将特殊字符按约定组合，把一些复杂的题型(如：田字格手写题，匹配题等)的作答效果和渲染方式进行归纳，将题目结构改造为符合表达式结构的题目。HTML页面在渲染题目时通过解析题目中的表达式，为每道题目绑定展示特效和作答事件。本发明兼容性强，扩展性好，可良好的处理各种定制化的题目渲染和作答场景。

摘要： 本发明公开了一种基于特征值的电力居民APP多题型问卷得分分类方法，本发明获取多个用户数据样本，为每个参考用户数据样本分配分类标签并提取特征值；对分类标签和特征值进行归一化处理并转化为统一格式，获得训练数据；配置分类器训练参数；利用训练数据对分类器进行训练，训练中不断优化训练参数，直到分类器输出精度达到预设精度后，输出模型文件，完成分类器建立。用户数据分类器建立快速、运算量少，训练数据中对分类标签和特征值进行归一化处理并转化为统一格式，有利于提高分类器的训练速度。快速对用户数据进行分类并输出分类标签，便于处理人员选择用户数据做进一步分析，减少了工作量。

摘要： 本发明涉及语言教学技术领域，特别是指一种语块重组题型的自动命题的方法及装置，方法包括：获取待切分语句以及切分块数K；通过预设的分词算法对待切分语句进行分词，得到待切分语句对应的M个词语；分别计算每两个词语之间的前链接概率以及后链接概率，计算每个切分位对应的切分合理性得分；将M‑1个切分位分别对应的切分合理性得分进行降序排列，选取前N个切分合理性得分对应的切分位，其中，N大于K‑1；在N个切分合理性得分对应的切分位中选取K‑1个切分位作为最终切分位组合；根据最终切分位组合，对待切分语句进行切分，并将切分后得到的K个语块按乱序程度分取最高得分输出。采用本发明，可以高效率地生成难度可控的、合理的题目。

摘要： 本发明涉及教育技术领域，具体涉及一种作文题目的推送方法及电子设备，包括：获取用户在预设时间段内的历史网页访问轨迹；根据历史网页访问轨迹，确定用于描述用户兴趣特征的若干个兴趣关键词，并根据若干个兴趣关键词确定兴趣关键词集合；检测是否接收到用户触发的写作练习指令；如果接收到写作练习指令，基于兴趣关键词集合，向用户推送用于写作练习的作文题目。实施本发明实施例，能够引起用户的写作兴趣，进而提高用户的学习效率。

摘要： 本发明适用于数据处理技术领域，尤其涉及一种基于题型素养大数据的作业错题收集分析的方法，所述方法包括：对错题数据进行收集；对错题数据进行内容识别，根据内容识别结果查询习题库，调取相应的待分析习题；对待分析习题进行内容分析，确定关联知识点信息；对待分析习题和错题数据进行统计，生成易错知识点和易错题，并将其进行针对性推送。本发明对错题进行主动收集，并根据错题查询习题库，从而根据错题的收集情况对习题库中的习题进行错误率统计，并根据错题确定知识点，据此确定知识点的掌握情况，对重点知识点和错题进行统计，针对不同用户的学习情况进行针对性推送，从而提高习题的练习有效性，提高学习效率。

摘要： 本发明公开了一种基于GBRT的PSC命题说话题型评分算法，涉及信息技术领域，该基于GBRT的PSC命题说话题型评分算法包括用于获得评测参考文本的语音识别子系统与在此基础上通过参考文本相关方法实现发音错误检测的发音错误检测子系统，通过按照一定的规则解析子系统的输出，即可获得命题说话评分模型的评分特征，在进行研究时，语音识别子系统采用百度智能云提供的普通话语音识别公开接口服务，而发音错误检测子系统采用云知声提供的普通话语音评测公开接口服务。

摘要： 本发明涉及数据推送技术领域，具体公开了一种基于错题所属题型素养数据精准推送系统及方法，所述方法包括接收错题图像和答案信息；对所述错题图像进行内容识别，根据内容识别结果确定错题文本；遍历所述错题文本，对所述错题文件进行词性识别，根据词性识别结果确定错题架构及错题类型；根据所述答案信息遍历匹配答案数据库，得到匹配度；根据匹配度查询相应的习题，得到目标题型库。本发明根据预设的信息获取模板获取错题信息，确定错题文本，根据所述错题文本确定错题类型，根据答案信息在与所述错题类型对应的答案数据库中查询习题，得到目标题型库，准确度极高，便于推广使用。

摘要： 本发明实施例公开了一种基于题型素养数据库的作业、考试错题推送方法，bert模型将每个学生的错题与公司的题型数据库进行比对分析，判断错题所属的题型，然后为每个学生生成错题分析数据，包括错题所属题型名称、题型在所在考区近10年中考或高考出现的频率、题型识别的方法、此类错题所属题型的解题思路和方法，之后再针对作业错题确认所属题型后，通过分析每个学生本次作业的作答情况，调取题型数据库内符合该学生情况的个性化精准练习题目。能够准确的对作业题目进行大数据分析，为作业题目生成所属题型内容、题型中高考频率、题型如何识别、题型的解题思路和方法、个性精准的同题型的作业练习，做到作业学习的“减负增效”的效果。

摘要： 本发明适用于题目分析技术领域，提供一种题目的题型素养属性准确提取分析系统，包括：数据收集模块，所述数据手机模块用于收集建库题目数据和待查题目数据；数据分类模块，所述数据分类模块用于将题目数据按照素养属性数量分类；数据储存模块，所述数据储存模块用于讲题目分类后数据储存建立不同素养属性题型库；关键信息拆解模块，用于将题型库中的题目进行拆解提炼关键信息；通过数据收集模块、数据分析模块建立数据库，配合数据收集模块采集题目信息，并通过关键信息拆解模块拆解题目信息在通过对比模块进行对比的方式，可对涉及到不同的素养测试的题目进行分析，且将题目信息拆解分析建库并系统分析的模式有利于对题目的快速分析。