基于大语言模型的体检总检结论自动生成研究

本文研究了基于大语言模型自动生成体检总检结论的方法.与常规文本摘要生成任务不同,体检总检结论的生成特别关注体检异常检查结果,要求生成结论不仅准确,还需遵循医学领域的专业知识和标准.为此,本文基于经医疗知识问答数据微调的大型预训练语言模型,提出了一个体检总检结论自动生成方法.该方法包括两个关键模块:1)异常信息抽取模块,利用少量标注数据增强模型在抽取科室小结中异常检查结果识别能力;2)结论项排序模块,使得生成内容符合体检总检结论的顺序规范.在真实体检数据集上的实验表明,这两个核心模块有效提升了总检结论生成质量.本文为医疗文档自动生成技术提供了新思路,展现了大语言模型在医疗人工智能应用中的前瞻性.

基于特征项权重评估模型的英语试题关键词抽取算法研究

为提高英语试题数字资源的检索效率,提出一项基于特征项权重评估模型的英语试题关键词抽取算法。该算法主要由词同现因子、词长因子、位置因子、词频因子和特征项权重调节系数所组成。为提高该算法的通用性水平,研究还通过遗传算法对该模型的权重调节系数进行训练,并将权值优化后的算法应用于全国大学生英语四级考试试题的关键词抽取实验中。实验研究发现,研究所提出的特征项权重评估模型算法在各类英语试题的关键词抽取中均取得了良好的应用效果,平均准确率、平均召回率和平均F-measure三个方面的指标均高于TF-IDF算法和KEA算法,具有一定的应用价值。

基于综合难度系数模型的高考数学试题评析——以2021—2023年全国甲卷为例

试题综合难度是评价试题质量的重要指标。基于数学试题综合难度系数模型,从情境、参数、运算水平、推理能力、思维方向、知识含量、认知水平、阅读量8个因素,对2021—2023年高考全国甲卷6套数学试题进行编码统计与分析,结果发现:在情境、参数、思维方向、知识含量4个因素上,6套试题难度一致性较好;在认知水平、推理能力、运算水平和阅读量4个因素上,6套试题难度有所波动;文科卷各难度因素水平整体低于理科卷;高考数学试题对认知水平、运算水平和阅读量提出了较高要求,对思维方向、情境的考查有待进一步加强。建议重视数学思维素养的考查,提升设问的可操作性;适当增加现实情境和科学情境的考查,创新情境呈现方式;重视数学阅读能力的考查,丰富试题结构。

阅读测试中题目类型、策略与分数的关系——TEM4考试阅读项目的答题效度研究

在1993年至1996年期间,TEM考试(高等院校英语专业等级考试)效度研究项目组对该考试进行了效度评估工作,并修订了阅读项目的考试规范.本研究的目的是探讨根据该考试规范设计的TEM4考试中阅读项目的答题效度.通过探讨题目类型(按照考试规范设计)、调查对象采用的阅读策略以及考试分数之间的关系.来进一步论证TEM4阅读测试的效度.研究结果表明在不同的题目类型、阅读策略和考试分数之间的确存在着一定的关系模式.

申报科研项目面临若干问题的思考

申报科研项目时,申请人应认真思考以下8个问题:你想做什么?你为什么要做?你要做的与别人有何不同?你怎么去做?你准备由谁来做?你什么时候、在什么地方做?你做需要多少经费?你已经做过什么?在申请书中对上述8个问题表述清楚,以赢得评审专家的好评,使自己申报的科研项目获得立项。

现行高校英语测试:问题与思考

目前我国有几种大型英语测试,如大学英语四、六级考试,英语专业四、八级考试,公共英语等级考试等,这些考试不可避免地存在一些共同的问题,即:考试制度不合理、信度和效度低、考试题型单一、阅卷评分有误差等。就上述问题提出了几点改革的设想。

英语疑问句探析

疑问句语法嬗变主要有四种:升调转降调、语序改变、用疑问词进行弱发问和省略句。疑问句语法嬗变的同时,其语用功能也由探询信息转变为其它多种语用功能,它们包括问候功能、表请求、提供帮助、征求意见和邀请等以言行事功能、表否定、讽刺、挖苦、责难、批评等情感意义、加强语气和检测功能。而且,在特定的语境中,标准疑问句的功能也会发生变化。

试卷难度评估体系与控制模型

给出了试题难度和试卷难度的一种评估指标体系,讨论了试题、试卷难度的控制方法,并给出了试卷难度的一种控制模型和实现思路,以及该难度控制技术在智能型试卷自动生成系统中的实现,为智能型试卷自动生成系统中试卷难度的控制提供了理论依据。

如何做好题库建设——来自英美考试机构的启示

题库建设是维护考试安全、促进考试公平的需要,是开展考试评价等工作的基础,是建设专业化考试机构的必然。本文从英国剑桥评价和美国ACT两个考试机构的试卷生成过程谈起,结合教育部考试中心题库建设的经验,提出应该树立题库建设是一个长期过程、是一个动态维护过程,是一个绿色使用过程的三大理念才能保证题库命题方式有效运转;同时,阐释了建立日常命题工作机制、加强命题专业化队伍建设、制定工作制度和标准,扩大试题来源、加强试测以及开发题库软件系统等工作对于题库建设的重要性。

关于题库建设若干问题的思考

题库建设是考试命题工作由传统方式向现代方式的转型,是考试机构专业化的必然选择。本文结合教育部考试中心多年来题库建设的经验,阐释了我们对题库建设几个常见问题的认识与体会,并对开展题库建设工作提出了几条建议。教育部考试中心将按照教育规划纲要的有关要求进一步完善题库建设,为我国教育考试改革做出应有的贡献。

项目反应理论在构建标准化考试题库系统中的应用

用项目反应理论编制标准化考试题库系统,旨在探究教育测量的新理论应用,为学科教育评价提供辅助工具。题库以四年级数学为测验内容,按标准化编制项目施测、评分、分析,其中选用三参数的逻辑斯蒂克模型,并用贝佳法检验了测验的单纬性,利用ANOTE软件估计项目参数,用基于题目分类下的经验判断法建立一个划界分数,接合项目信息量组成题库,最后讨论了能力估计方法、抽题策略、结束控制等题库编制的关键技术。

列项选择问中的三种管控现象

本文以“小句中枢”中的“句管控”理论为指导,从三个不同角度探讨汉语列项选择问的三种管控现象:从结构角度看,列项选择问中的成分焦点选择问,其A、B选择肢须满足核同质、层同类、核层同构的要求;从语义角度看,列项选择问中的命题焦点选择问,其A、B选择肢须具有共同的论域;从语用角度看,列项选择问中的探疑选择问和反诘选择问,说话人在使用它们的时候须具备不同的心态特征。

对公路隧道施工监测的几点探讨

结合工程实例介绍了公路隧道施工监测的主要内容及其作用,并对施工监测中存在的一些问题进行了探讨,对提高公路隧道施工监控量测的质量具有一定的指导作用。

智能型试卷自动生成系统中试卷难度控制技术的研究

本文给出了试题难度和试卷难度的一种评估指标体系,讨论了试题、试卷难度的控制方法,并给出了试卷难度的一种控制模型和实现思路,以及该难度控制技术在智能型试卷自动生成系统中的实现,为智能1型试卷自动生成系统中试卷难度的控制提供了理论依据。

项目反应理论(IRT)甄选试题方法研究

主要研究项目反应理论(IRT)方法并使用该方法对一组真实考试成绩进行分析,探索如何使用IRT理论甄选试题的一般方法.

元代汉语的“(不)VP那怎么/什么”问句

从结构上观察,元代的“(不)VP那怎么/什么”问句仍属于列项选择问范畴,只不过其后选肢是开放的,由疑问代词“怎么”、“什么”充当。这种句式由唐五代的“那?作摩?”句式发展演化而来,用来对译蒙古语里一类特殊的反诘问句,即以“不”对译’ülu’u,以“那甚么”来传达句子所表达的反诘语气。

基于随机抽题策略的算法改进

组卷策略是考试系统的重点和难点,合理设置试题库和组卷参数是组卷策略的关键.本文基于传统随机抽题算法提出了“数据结构+分类分段随机抽取”的方法,能够使题库系统更符合教师的习惯和实际需求,组卷更灵活.

一种用于大学信息技术基础课的适应性考试系统

基于IRT的适应性考试模型是依据项目反应理论(IRT),对计算机适应性考试中的试题参数估计、试题筛选、考生能力估算和适应性考试等核心问题进行深入研究的基础上提出的。基于IRT的适应性考试模型解决了《大学信息技术基础》课程学习中知识测评费时、低效以及学习与测评不连贯等问题,具有一定的现实意义和应用价值。

基于核心素养的语文开放性试题多维评量模型的设计与探索

语文考试中,学生在开放性试题上的作答表现往往呈现出交互性、多层次性等复杂特点,尤其是在鼓励学生独立思考和个性表达的当下,传统的评分方式在标准精细、评分界定清晰以及分数可解释等方面的表现越来越弱。本文拟尝试构建一种多维评量模型,通过评量等级的细化,从不同维度对学生在开放性试题中反映出的认知层次与策略,以及表现出来的语文核心素养进行更为有效的区分和评价,并为实现试题评分的可解释性提供新思路。

战略环评和项目环评

当前,开展交通战略环境影响评价技术的研究,建立适合于中国的交通战略环评体系,为国家的宏观决策提供科学的理论依据,进而从源头上避免公路建设带来的生态环境破坏,这是实现交通可持续发展的重要保证。