简介:实用汉语水平认定考试(简称C.TEST)是用来测试母语非汉语的外籍人士在国际环境下社会生活以及日常工作中实际运用汉语能力的考试。由于C.TEST的考试题目公开,题库数量较小,所以通过一般标准化考试采用的在部分目标被试中实施预测(fieldtest)的方法来获取考试题目的难度参数存在困难。然而,人工神经网络技术作为现代人工智能研究的成果,在预测(prediction)领域发挥了很大作用。本文选取C.TEST(A—D级)的阅读理解题目作为研究材料,运用人工神经网络技术对其难度进行预测,得到了网络预测难度值与实际考试难度值显著相关的研究结果。这一结果表明,利用人工神经网络模型对语言测验的题目难度等参数进行预测是可行的。
简介:摘要语文的教学对于学生来说是十分重要的,而对于中等职业学校的学生来说,其语文学习仍然处于基础阶段,所以在教学过程中需要应用合理的策略来保证有效性。大部分中职学生都将学习的重点放在专业知识与技能上,认为语文在日常生活中能应用的地方较少,所以不会对此抱有太大重视。同时语文学习对于中职学生来说也较为困难,所以教学的效果很难得到保证。语文的学习虽然看似在生活中很难被应用,但是可以对学生的思考方式产生潜移默化的影响,对于学生未来发展有很大的益处,故而应对此抱有足够的重视。