阅读题型

摘要： 一、小说阅读教学探究缘起小说阅读,在高三备考中占据比较重要的地位。从2018年全国卷的小说阅读出题方向看,小说阅读题型呈现出稳定中有创新的态势。2019年,高考语文的全国卷中,文学类文本阅读,全部选用了小说体裁的文本,不仅涵盖了中国现代小说、当代小说及外国小说等范畴,还在选文、删节及命题等方面,都有了一些新的探索,体现了语文学科核心素养基础上,小说文本阅读命题的新格局,值得进一步深究,并寻找出应对之策。

摘要： 一、引言主旨大意题是难度较大的阅读题型,也是每年高考的必考题。该题型之所以得分率低,大概有三方面原因:(1)词汇储备不足。这通常出现在英语基础较差的考生群体身上,加上说明文和议论文长难句较多,考生缺乏相应的词汇、不懂得拆分长句,就对这一题型无可奈何。

摘要： 随着新时代的来临,新课改的不断深化,在高中英语阅读教学中,传统的教学模式已经无法满足新式的教学以及学生的发展需求。因此,教师应该在实际的教学过程中,加强创新,为学生提供优质的英语阅读教学方法,帮助学生增强阅读能力,解决语言学科中阅读题型存在的实际问题和困惑。在最新的高考大纲中,强调了语言类学科的阅读能力。

摘要： 高中英语阅读七选五(Gap-filling)是一种新型的阅读题型,要求同学们从所给7个选项中选出与所设空格准确匹配的5个选项。错一道,往往还会错另外一道或几道,形成"连错",对此,不少同学觉得棘手。其实,该题型的解题方法也是有章可寻、有招可用的。熟练掌握一些有效的解题策略,可以大大提高我们的解题效率和准确性。首先,我们需要快速浏览全文和选项,初步了解文章的主题大意。在此基础上,再利用以下三个策略去扫清障碍,快、准、狠地解题:策略一:篇章结构(Text structure)了解文章的篇章结构,然后看空格所处的位置.

摘要： 本文对2020年上海市徐汇区一模英语试卷的阅读题型进行了分析,认为该试卷命题着重文本理解,难度调整合理,注重思维品质,并围绕这些特点提出了富有针对性的教学建议。

摘要： 随着近年来苏州市地区英语中考阅读题型的不断变化,由原来的完型填空和阅读理解,变成现在的“完型和阅读”加上“阅读表达和信息还原”两个新题型。阅读方面的题型越来越多样,分值占比也在不断加大,对学生的阅读能力要求也越来越高,需要学生在理解的基础上不单能识别干扰选项,还要能组织语句来表达自己的想法,语言的实际运用功能在不断提升。

摘要： 阅读理解是中考英语考试的重点考核内容。近几年青岛中考英语阅读理解的考核内容和形式逐渐多样化,所选的短文内容丰富,文体多样。阅读题型也丰富多样,包括阅读理解、完型填空、阅读表达等。阅读量大,阅读理解的数量多达8篇,分值达六七十分,所阅读理解答得如何,将直接影响中考英语总成绩。本文根据一线教师的教学实践经验,对阅读理解的命题特点作一个初步的介绍,同时也提出一些解题技巧,希望能给师生一定的启发和帮助。

摘要： 一、科学导入绘本,在字母教学中强化语感由于受到年龄的限制,小学英语注重基础读音的拼读,因此,教学中主要以认识跟理解为主,并不会出现深层的阅读题型.因此在教学中就需要强化学生对于字母基础知识的理解.小学生学习英语的初期,教师为了引导学生学习字母大小写,就会在其中引入英语发音系统.不过由于学生从未学习过英语,对于英语理解上存在问题,因此在教学中就可以以设计情境教学,并将绘本听读导入其中,这样可以提高学生的积极性也可以增加学生的学习效果.让学生学字母的同时,帮助学生理解字母的"形",这样学生可以更加容易读出字母的"音",强化对于英语的理解.

摘要： "七选五"是高考英语中一个全新的阅读题型,旨在对学生的英语阅读综合能力进行考查。具体来说,"七选五"的题目主要是从短文后的完整句子选项中,选择出五个可以填入文章的最佳选项。通过这一题目,使得学生对文章的内容、结构、逻辑关系进行了清晰的理解和掌握。针对这一题目,多数学生在练习中常常面临无从下手的现状。因此,教师在开展高中英语阅读教学的时候,要有意识地围绕"七选五"题目,优化课堂教学策略,提升"七选五"题目的解题效率。

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。

摘要： 本发明属于教育领域，提供一种多题型识别方法、装置和计算机设备，该方法包括：识别所述图像中的题目区域，使各题目区域包含一种题型的题目；对所述题目区域进行结构特征提取，得到题目类型特征；使用训练好的基于神经网络的识别模型，对所述各题目区域分别进行题目题型的识别，得到各题目区域的题型。本发明通过识别待处理图像中的题目区域，能够更精确地确定出待处理图像中的各题目区域；对各题目区域进行结构特征提取，能够精确得到各题型所对应的题目类型特征，以为如题型识别和题型分类等后续处理提供更精确的数据；能够更精确地确定与各题目区域的题型，能够提高题型识别的精确度，能够提高题型分类的准确度，能够整体优化题型识别方法。