创新试题

摘要： 纵观近年来全国各地中考试题,一类以角为背景的创新试题愈来愈得到中考命题者的青睐,既能考查学生分析问题的能力,又能考查学生思维品质.这类问题看似知识单一,知识的关联度较小,但若能结合条件和图形特征,合理添加辅助线,便能快速获得解决问题的途径.

摘要： 随着教育改革的不断推进,中考数学试题创新层出不穷.创新试题的“新”主要体现在形式“新”、考法“新”、情境“新”、文化“新”、定义“新”、阅读“新”.下面我们就从“数和式”“方程与不等式”的角度领略试题的“新意”.一、新形式【例1】(2018·河北)老师设计了接力游戏,用合作的方式完成分式化简,规则是:每人只能看到前一人给的式子,并进行一步计算,再将结果传递给下一人,最后完成化简,过程如图1所示.

摘要： 一、办刊宗旨《中学政史地》(高中文综)面向广大高中学生,以关注高考、指导备考为办刊宗旨,融科学性、针对性、权威性、适用性于一体,形成学科内综合和学科间综合的办刊特色。二、具体栏目设置※固定栏目每月时政:当月国内要闻、国际要闻、中外关系要闻等。热点聚焦:重点时政、热点话题或重大事件的分析与阐述,对学生有指导与启发意义。可分三部分(背景材料、考点链接、创新试题)进行撰写。

摘要： —、办刊宗旨《中学政史地》(高中文综)面向广大高中学生,以关注高考、指导备考为办刊宗旨,融科学性、针对性、权威性、适用性于一体,形成学科内综合和学科间综合的办刊特色。二、具体栏目设置※固定栏目每月时政:当月国内要闻、国际要闻、中外关系要闻等。热点聚焦:重点时政、热点话题或重大事件的分析与阐述,对学生有指导与启发意义。可分三部分(背景材料、考点链接、创新试题)进行撰写。

摘要： 2021年全国新高考Ⅰ卷第16题以“新、巧、活”的特征引起广泛关注.针对这道“材料在外、考点在内、考查思维、体现能力”的数列创新题,以“读—探—猜—定—求”五步,探究其建模、解模的过程,并结合学生在答题中的困境,评析试题考查的重点与难点,提出相应的教学建议.

摘要： —、办刊宗旨,《中学政史地》(高中文综)面向广大高中学生,以关注高考、指导备考为办刊宗旨,融科学性、针对性、权威性、适用性于—体,形成学科内综合和学科间综合的办刊特色。二、具体栏目设置※固定栏目每月时政:当月国内要闻、国际要闻、中外关系要闻等。热点聚焦:重点时政、热点话题或重大事件的分析与阐述,对学生有指导与启发意义。可分三部分(背景材料、考点链接、创新试题)进行撰写。

摘要： 一、办刊宗旨《中学政史地》(高中文综)面向广大高中学生,以关注高考、指导备考为办刊宗旨,融科学性、针对性、权威性、适用性于一体,形成学科内综合和学科间综合的办刊特色。二、具体栏目设置※固定栏目每月时政:当月国内要闻、国际要闻、中外关系要闻等。热点聚焦:重点时政、热点话题或重大事件的分析与阐述,对学生有指导与启发意义。可分三部分(背景材料、考点链接、创新试题)进行撰写。

摘要： 中考创新试题形式新颖、解法别致,能很好地考查考生的观察、分析、比较、概括和创新能力,是近年中考热点题型.本文撷取2021年的几道创新试题,并就其解法及题型规律予以探析.一、新定义试题新定义试题,主要是指通过定义一些新概念、新运算、新符号、新性质、新法则等,要求考生读懂题意,用已有的知识、能力进行理解,并根据新的定义进行运算、推理、迁移、分析、探索,创造性地解决问题.这类问题构思巧妙、题意新颖,具有启发性、深刻性、挑战性和隐蔽性等特点,能很好地考查考生的阅读理解能力、数学语言转换能力和探究能力,是考查考生数学素养、挖掘考生潜能的良好素材.

摘要： 广东省2021年高考地理试题创新性的主要动力源泉是科研论文。研究科研论文的来源期刊、主办单位、期刊影响力,并深度分析试题的基础性、创新性、德育性等因素,在研究成果的基础上,采取可行性的研发策略,详细分析两类科研论文研发创新试题,深化一核四层四翼的核心素养考查,可为高考命题和中学教学提供参考。

摘要： 机械能相关内容是高中物理知识体系中的重点,也是高考考查的热点。功与功率、重力势能、动能与动能定理、机械能守恒定律等知识点广泛应用于高中物理的其他模块中。下面赏析涉及机械能的四类创新试题,总结此类问题的分析原则,供同学们参考。

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。

摘要： 一种试题匹配及试题拆分方法、装置和计算机存储介质，包括划分目标文本获得文本区块序列，执行分区步骤以生成覆盖文本区块序列中的初始文本区块的数据分区，并根据数据分区从多个预设标准试题中确定当前匹配试题以及数据分区的文本相似度值，执行区块匹配步骤以基于数据分区的文本相似度值判断文本区块序列中位于数据分区之后的待识别文本区块是否与当前匹配试题相匹配，若匹配，则将待识别文本区块并入数据分区并继续执行区块匹配步骤，若不匹配，则将待识别文本区块作为初始文本区块并继续执行分区步骤。本申请实施例通过动态规划方式匹配并拆分试题，可以提高试题匹配及拆分的准确度并能降低算法复杂度以降低设备运行负载。

摘要： 本发明公开了一种试题校验方法，试题校验装置及电子设备，其中，所述试题检验方法包括：获取待校验试题的试题内容及试题属性；将所述试题内容与预设的识别库中的试题关键词进行语义匹配，其中，各个试题关键词均有对应的试题属性；若存在目标试题关键词，则检测所述待校验试题的试题属性与所述目标试题关键词对应的试题属性是否匹配，其中，所述目标试题关键词为与所述试题内容语义匹配成功的试题关键词；若所述待校验试题的试题属性与所述目标试题关键词对应的试题属性匹配成功，则将所述待校验试题保存至试题库。本发明方案节约了试题属性的校验成本，提高了试题属性的校验效率。

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： 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。

摘要： 本发明属于教育数据挖掘技术领域，公开一种基于属性探索的试题隐含知识属性关联挖掘及相关试题推送方法及系统，该方法包括：构建学生对错误题目集合的形式背景：对学生题目作答记录源数据进行预处理，之后结合标注的题目中所包含的知识属性集合，过滤出学生的错误应答信息；使用属性探索知识属性挖掘算法对当前形式背景进行探索，得到通过任一学生错误应答信息得出的知识属性蕴含关联集合与非冗余试题集合；利用概念格相似度分析计算试题之间的相似度，寻找含有与练习错题相似知识点的题目，选择满足阈值最近似的若干个相关试题进行推送。本发明解决了传统分析模式中学生模糊判断缺失属性带来的弊端，能够为学生提供针对性试题推荐。

摘要： 本申请披露了一种训练试题评分模型的方法、试题评分方法及装置。该方法包括：获取题库内试题对应的学生答卷，学生答卷包括题库内试题对应的答题结果；根据答题结果，利用第二试题评分模型确定学生答卷的评分，其中第二试题评分模型是通过在保持第一试题评分模型的参数不变的情况下，利用题库内样本试题的评分数据对嵌入第一试题评分模型的第二神经网络模型进行训练得到的，第一试题评分模型是利用题库外样本试题的评分数据对第一神经网络模型进行预训练得到的。本申请能够保证评分模型针对特定试题进行评分的有效性，并且降低了训练成本、维护成本和部署成本。

摘要： 本发明公开了一种基于试题配图的试题搜索方法、系统、存储介质及设备，该方法包括：获取当前试题中的配图图像，并将配图图像输入至预训练的分类模型当中，以判断配图图像是否为坐标系图像；若是，则将配图图像分别输入至预训练的分割识别模型及特征提取模型当中，以得到当前试题配图的配图特征以及坐标符号；根据坐标符号查找与坐标符号相似的目标图像特征库，并获取配图特征与目标图像特征库中的各个图像特征之间的相似度；若否，获取当前试题配图的配图特征；并获取配图特征与预设的非坐标系图像特征库的各个图像特征之间的相似度；根据相似度确定与当前试题相关的推荐试题。本发明解决了现有技术中在为当前试题推荐类似试题时不准确的问题。

摘要： 一种试题匹配及试题拆分方法、装置和计算机存储介质，包括划分目标文本获得文本区块序列，执行分区步骤以生成覆盖文本区块序列中的初始文本区块的数据分区，并根据数据分区从多个预设标准试题中确定当前匹配试题以及数据分区的文本相似度值，执行区块匹配步骤以基于数据分区的文本相似度值判断文本区块序列中位于数据分区之后的待识别文本区块是否与当前匹配试题相匹配，若匹配，则将待识别文本区块并入数据分区并继续执行区块匹配步骤，若不匹配，则将待识别文本区块作为初始文本区块并继续执行分区步骤。本申请实施例通过动态规划方式匹配并拆分试题，可以提高试题匹配及拆分的准确度并能降低算法复杂度以降低设备运行负载。