学生阅读理解

摘要： 在初中阶段的语文课程中,阅读占有十分关键的地位。教师做好语文阅读教学工作,不但可以促进学生语文成绩的提高,还可以带动学生阅读理解、语言表达能力等的提高。然而,“强扭的瓜不甜”,如果学生不主动去学,教师再努力也难以取得好的效果。“少教多学”模式作为新课改下的产物,将其应用到初中语文阅读教学中,可以使学生从传统被动学习的束缚中挣脱出来。

摘要： 低年级学生阅读理解具有一定的难度,如何减小阅读教学的难度,是阅读教学环节教师应思考的问题。在低年级语文阅读教学中,教材的内涵和形式非常丰富,教材的题材源自于生活,具有很强的教育性,体现了时代特征。因此,在低年级语文阅读教学环节中,教师应采用多种形式的教学模式,提升语文阅读教学的实效性。

摘要： 阅读是高中生进行英语学习的时候,不能轻视的问题,考验着学生向内吸收知识的能力,有助于教师分析学生的学习情况,为学生提供科学的指导。高中英语教师立足阅读对学生进行培育,可以取得良好的效果。部分高中生在英语阅读中存在理解薄弱的问题,难以完整消化阅读知识。这就需要教师针对学生的情况来进行专项指导,促进学生阅读理解能力的发展。教师经实践后发现利用幻灯片课件、微课视频和信息技术网站,能够优化学生的阅读学习。

摘要： 教材中选编的插图种类众多,有国画、油画、水彩画,也有漫画、版画、宣传画等。这些插图作为助学系统的重要组成部分,不仅在激发学生学习兴趣、促进学生阅读理解方面有着重要作用,还是对学生进行审美能力培养的有效素材。在教学中,教师要能够依据这些插图的类型特点,对学生进行审美能力的培养,以提升学生的审美鉴赏能力,促进学生语文核心素养的提升。

摘要： 阅读是英语教学当中影响学生综合素质培养的重要内容,虽然阅读教学一直都备受重视,但是过去的阅读教学更加关注的是学生阅读理解与答题能力的发展。这样的做法和安排与当下的核心素养教育目标相背离,也会造成学生综合能力发展受阻,无法培养出符合社会需求的合格人才。为了解决这样的问题,高中英语教师要在阅读教学当中进行积极改进传统的教学方案,根据学生的核心素养发展层次设计教学活动,帮助学生完成综合性的学习任务,以推动学生英语核心素养的发展。

摘要： 统编本教材在不同学段都选编了一些长课文,这给学生阅读理解带来了一定的困难,同时也给学生素养发展带来了新的空间。阅读是运用语言文字获取信息、认识世界、发展思维、获得审美体验的重要途径。长课文在培养学生思维能力方面具有十分重要的教学价值,教好长课文是培养学生思维能力的重要途径。

摘要： 小学中年级的学生正处于身心发展的关键时期,教师应在这一阶段加强阅读教学,强化对学生阅读理解能力的培养,激发学生的阅读热情,更好地调动学生的学习积极性。在小学语文阅读教学中,教师要为学生制订科学有效的阅读计划,从多个方面引导学生深入分析文本内容,强化学生的阅读理解能力,促进学生语文水平的提升。

摘要： 在初中想要提高学生的语文成绩,就要重视学生阅读理解的做题水平与作文写作水平,因为阅读理解题与作文几乎占到考试中分的百分之八十。根据阅读与作文板块,要研究考情与学情,要培养初中学生的题型意识,让学生掌握阅读理解的答题技巧,领悟考场作文写法,培养科学的答题习惯,提高应考能力。

摘要： 在新课改背景下,各学校都十分重视对学生阅读理解能力的培养和考查。对于数学学习来说,阅读理解能力也至关重要,它关系到学生是否能读懂题目,继而抓住主要信息来解题。本文作者分析了数学阅读的特点、培养阅读能力的意义和策略。一、数学阅读的特点1.语言抽象,内容丰富数学语言十分抽象,并且也具有简洁明了的特点,在进行阅读的过程中,读者应当充分认识到与教材相关的数学符号、图像符号等,感受数学的语言艺术。

摘要： 提问交际策略对课堂师生互动至关重要.基于对阅读课堂提问交流案例的微观分析,探讨英语阅读课中教师的提问交际策略对学生阅读理解的影响.语料分析表明,在不同阅读阶段教师采用不同的提问交际策略,尤其是追问策略对学生产生了积极影响:读前教师的提问交际策略启发学生思考主题,增强其阅读动机;读中教师的提问交际策略促进学生对文本信息的梳理和整合,促进学生阅读思维的发展;读后教师的提问交际策略支持学生表达对主题的理解与反思.

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。