试题评析

摘要： 本文从传统文化的视角,对2021年中考数学试题进行评析,挖掘传统文化试题的考查特色和育人价值,可以发现以下命题特征:以名著典籍为依托,展示内在原理;以人文典故为素材,重现古人智慧;以科技成就为载体,坚定民族自信;以传统工艺为媒介,彰显文化底蕴;以文化遗址为平台,根植爱国情怀.

摘要： 高考对热学知识点的考查总是常考常新,它是最好的热学复习样例,一道好的试题总能够给我们很多有益的启发,值得玩味和欣赏.2021年高考理综甲卷第33题在继承中有亮点,在常规中蕴含着非常规.从试题研究与考试备考的角度审视该题,有利于理解核心素养的表现形式.

摘要： 2021年广东省初中学业水平考试中的物理命题遵循课标,注重学科必备知识考查,突出生活情境设置,体现对学生实验探究能力、运用知识分析和解决问题能力的评价,命题体现能力和素养立意,对初中物理教学起到良好的导向作用.

摘要： 2020年是山东和海南进入新高考的第一年,与新高考的其他省份(浙江、上海、北京、天津)不同的地方在于不是自主命题,山东和海南采用的是全国卷.这应该可以认为2020年高考数学的山东卷和海南卷就是以后其他省份采用全国卷的一个风向标,具有很大的研究价值.由于山东卷和海南卷基本上没有什么区别,本文将对山东卷的特点进行分析,为参加新高考的考生提供复习建议.

摘要： SOLO分类理论是一种以等级描述为特征的质性评价方法,借助该方法可以评析试卷的科学性。基于SOLO分类理论分析2021年湖南省普通高中学业水平选择性考试思想政治试题,发现湖南新高考思想政治卷以关联结构、扩展抽象结构水平试题为主,试题SOLO层次分布科学合理,命题突出价值引领性、体现学科知识整合性、筛选关键行为表现指标、注重试题情境典型性,符合课程标准的考查要求。湖南新高考思想政治卷启示命题者,应以真实情境为载体,彰显思想政治学科铸魂育人价值;以学科大概念为基础,梳理学科知识考查的内在逻辑;以核心素养为导向,重视思想政治学科关键能力的考核。

摘要： 依据创造性思维的横向内容维度和纵向水平层次维度对2021年全国15套高考化学试题进行比较分析,探查试题在创造性思维考查方面的特点和规律。研究发现:各套试卷均从不同内容维度考查了创造性思维,其中“视觉表达”和“科学问题解决”占比较高,体现了试题的时代性和学科特质;从水平层次来看,“产生多样化想法”占比最高,试题考查整体比例基本合理,既注意整体难度的把控,又注意区分度的调控。为了进一步优化课堂教学,促进学生创造性思维的发展,中学化学教师可从以下4个方面着手:重视有效信息与学科必备知识的系统关联,提升文字表达能力;关注体验与过程,培育视觉表达能力;积极开展社会性科学议题项目化学习,提升社会问题解决能力;积极开展探究性教学,提升科学问题解决能力。

摘要： 中考命题对教育教学起着至关重要的作用,命题立意则决定着试卷的格局与质量。多年来,语文学科命题走过了知识立意、技能立意的阶段,正走向素养立意的层面。2021年江苏省中考语文学科试卷中的优秀试题即反映了这种改变。在素养测评理念的指引下,中考语文学科命题还将不断改进,以取得更大的成绩。

摘要： 本文通过对2021年武汉市中考物理综合题进行分析,从物理学科核心素养的四个维度出发,试图解构武汉中考综合题的命题特点,客观诊断在教学中存在的相关问题,以期思考解决办法,提升课堂效率,发展学生核心素养.

摘要： 对第17届国际地理奥林匹克竞赛试题进行了全面介绍与分析,并总结了本次奥赛中出现的新特点,特别是线上比赛方式对奥赛试题和举办方式带来的影响。

摘要： 2021年辽宁省高中生物学选择性考试以学科知识为载体,基于“情境—问题”导向,重视学科能力与学生核心素养考查。试题立意新颖,考查角度多样,难度适中,较好发挥了人才选拔功能。考试引导教学,高中生物学教学应加强对学生学科核心素养的培养,让学生领悟学科本质,发挥学科的育人功能。

摘要： 检验系99级《分析化学》试卷由二位任课教师命题的.为了解本套试卷是否反映教学大纲要求,能否反映出教师教学质量和学生的掌握程度,笔者根据统计学原理对这套试卷进行了质量评估.认为本套试卷覆盖面较宽,信度、效度、区分离较高,难度适中偏易,是一套基本上可以认可的试卷.

摘要： 检验系99级《分析化学》试卷由二位任课教师命题的.为了解本套试卷是否反映教学大纲要求,能否反映出教师教学质量和学生的掌握程度,笔者根据统计学原理对这套试卷进行了质量评估.认为本套试卷覆盖面较宽,信度、效度、区分离较高,难度适中偏易,是一套基本上可以认可的试卷.

摘要： 检验系99级《分析化学》试卷由二位任课教师命题的.为了解本套试卷是否反映教学大纲要求,能否反映出教师教学质量和学生的掌握程度,笔者根据统计学原理对这套试卷进行了质量评估.认为本套试卷覆盖面较宽,信度、效度、区分离较高,难度适中偏易,是一套基本上可以认可的试卷.

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。