结合实践说说怎样批改作文才更有效

本文介绍了一套有效的作文批改方法,分为六步:学生互批、评选优秀作文、听读优秀作文、师生共评、自我评改及教师复批。此方法有助于学生快速反馈,提高写作水平。
结合实践说说怎样批改作文才更有效
2010年03月22日
   首先,让学生对照题目,看自己写的内容是否切题。如不切题,找出原因,选择好切题的内容。这是关键,因为文不对题,下面的工作就没有做的必要了。其次,要学生检查文章的条理,详略的处理,最能表现中心的材料是否充实具体互改是培养学生学会改作文的好办法。 通过互相修改,学生们可以更多地发现别人习作中的新颖观点、优秀立意、好词佳段等,更可以通过自我比较,发现自己习作中的问题和不足,从而提高了学生自已批改习作的能力,更提高了学生写作的能力。,如有不足,立即补充作文批改,分六步走:
  第一步,让学生互批作文。教师要教给学生批改作文的方法。批改作文前,教师列出要求批改的几方面,学生只要按要求做就行了。如:一看文中有无错字或标点错误。若有,用圆圈标出,并在旁边画出方框(以便改正)。二看语句是否通顺或用词是否贴切。若语句不通顺或用词不当,用括号标出。三看内容是否具体或突出重点,是否详略得当。四看中心是否明确。五看构思是否新颖,等等。每项可记20分。学生看完作文,针对以上几方面写出批语和分数就行了。每次批改作文教师都列出五条批改要求。
  第二步,评选优秀作文。学生批改完作文后,已知道所看作文的好坏,选出优秀作文即可。
  第三步,听读优秀作文。教师将选出的优秀作文发到作者手中,让作者自己在班内读,师生共听。
  第四步,师生共评优秀作文。听完优秀作文后,先让学生充分发表自己的看法或建议。如:某作文哪些地方还需要改进?哪些地方不符合要求?或某作文好在哪里等,然后教师做评价总结。
  第五步,自我评改作文。将作文发到每人手中,把错字、标点、不通顺语句等加以修改,并自己再写出一个评语和分数。
  第六步,教师复批作文。复批作文,主要是针对优秀作文之外的其他作文进行复批。复批数量,可选择不同水平程度的作文自己决定。复批结果在下次写作指导前公布。
  这种批改方法的优点是:一反馈快。二能有效的提高学生的写作水平。学生在看别人作文时,能发现别人的优点而知道自己的不足,对别人的缺点自己写作时会加以避免,即所谓“扬长避短”。因此,有效的提高了学生的写作水平。三激发了学生的写作兴趣。作文质量会不断提高,好作文的数量也会逐步增加。
  。再次,检查否有病句和错别字,发现问题,立即纠正。
基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究,重点介绍了一种结合遗传算法的新颖优化方法,并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例,展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外,文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系与实际应用场景,强调“借力”工具与创新思维在科研中的重要性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员,尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者; 使用场景及目标:①学习遗传算法及其他智能优化算法(如粒子群、蜣螂优化、NSGA等)在任务调度中的设计与实现;②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用;③获取多领域(如微电网、无人机、车间调度)的算法复现与创新思路; 阅读建议:建议按目录顺序系统浏览,重点关注算法原理与代码实现的对应关系,结合提供的网盘资源下载完整代码进行调试与复现,同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法与创新路径。
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO),用于求解微电网多目标优化调度问题。该方法结合非支配排序机制,提升了传统蜣螂优化算法在处理多目标问题时的收敛性和分布性,有效解决了微电网调度中经济成本、碳排放、能源利用率等多个相互冲突目标的优化难题。研究构建了包含风、光、储能等多种分布式能源的微电网模型,并通过Matlab代码实现算法仿真,验证了NSDBO在寻找帕累托最优解集方面的优越性能,相较于其他多目标优化算法表现出强的搜索能力和稳定性。; 适合人群:具备一定电力系统或优化算法基础,从事新能源、微电网、智能优化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于微电网能量管理系统的多目标优化调度设计;②作为新型智能优化算法的研究与改进基础,用于解决复杂的多目标工程优化问题;③帮助理解非支配排序机制在进化算法中的集成方法及其在实际系统中的仿真实现。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注非支配排序、拥挤度计算和蜣螂行为模拟的结合方式,并可通过替换目标函数或系统参数进行扩展实验,以掌握算法的适应性与调参技巧。
本项目是一个以经典51系列单片机——STC89C52为核心,设计实现的一款高性价比数字频率计。它集成了信号输入处理、频率测量及直观显示的功能,专为电子爱好者、学生及工程师设计,旨在提供一种简单高效的频率测量解决方案。 系统组成 核心控制器:STC89C52单片机,负责整体的运算和控制。 信号输入:兼容多种波形(如正弦波、三角波、方波)的输入接口。 整形电路:采用74HC14施密特触发器,确保输入信号的稳定性和精确性。 分频电路:利用74HC390双十进制计数器/分频器,帮助进行频率的准确测量。 显示模块:LCD1602液晶显示屏,清晰展示当前测量的频率值(单位:Hz)。 电源:支持标准电源输入,保证系统的稳定运行。 功能特点 宽频率测量范围:1Hz至12MHz,覆盖了从低频到高频的广泛需求。 高灵敏度:能够识别并测量幅度小至1Vpp的信号,适合各类微弱信号的频率测试。 直观显示:通过LCD1602液晶屏实时显示频率值,最多显示8位数字,便于读取。 扩展性设计:基础版本提供了丰富的可能性,用户可根据需要添加多功能,如数据记录、报警提示等。 资源包含 原理图:详细的电路连接示意图,帮助快速理解系统架构。 PCB设计文件:用于制作电路板。 单片机程序源码:用C语言编写,适用于Keil等开发环境。 使用说明:指导如何搭建系统,以及基本的操作方法。 设计报告:分析设计思路,性能评估和技术细节。
### 三、批量批改作文的智能系统实现方法 在实现能够批量批改作文的人工智能系统时,需要结合自然语言处理(NLP)、深度学习模型、API调用以及自动化流程设计等多方面技术。以下是该系统实现的主要方法和步骤: #### 1. 选择合适的大语言模型 目前主流的AI大语言模型如 GPT-3.5、文心一言(ERNIE Bot)、讯飞星火等,均具备较强的文本理解和生成能力,能够胜任作文批改任务。这些模型通过大规模语料训练,具备语法分析、语义理解、逻辑推理等功能,可识别文章结构、用词准确性、逻辑连贯性等要素[^3]。 #### 2. 构建批改流程与接口调用 系统可以设计为通过调用预训练模型的API接口来实现批量处理。例如,使用Python脚本循环读取作文文本,构建请求体,并通过HTTP请求将内容发送至文心一言或讯飞星火的API端点,获取AI返回的批改结果[^3]。以下是一个调用百度文心一言API的示例代码: ```python import requests import json API_KEY = "your_api_key" SECRET_KEY = "your_secret_key" def get_access_token(): url = "https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token" params = { "grant_type": "client_credentials", "client_id": API_KEY, "client_secret": SECRET_KEY } response = requests.post(url, params=params).json() return response.get("access_token") def generate_essay(title): access_token = get_access_token() url = f"https://aip.baidubce.com/rpc/2.0/ai_custom/v1/wenxinworkshop/chat/ernie-3.5-8k?access_token={access_token}" payload = json.dumps({ "messages": [ { "role": "user", "content": title } ], "temperature": 0.8, "top_p": 0.8, "penalty_score": 1, "disable_search": False, "enable_citation": False, "response_format": "text" }) headers = {'Content-Type': 'application/json'} response = requests.post(url, headers=headers, data=payload) return response.json().get('result') ``` #### 3. 自动化批量处理 系统可以设计为读取指定目录下的多个作文文件(如TXT、DOCX等格式),逐个调用模型API,将结果保存为结构化数据(如JSON、CSV)或生成PDF报告。此过程可通过Python的`os`、`pandas`、`docx2txt`等库实现自动化[^2]。 #### 4. 批改维度与反馈生成 AI系统可以针对以下维度进行评估并生成反馈: - **语法与拼写错误**:利用NLP技术识别语法错误并提出修改建议。 - **逻辑结构**:判断文章是否有清晰的引言、论点、论据和结论。 - **词汇丰富度**:评估词汇使用是否多样、准确。 - **连贯性与衔接**:检查段落之间是否自然过渡。 - **创意与深度**:对内容的原创性和思想深度进行定性分析。 这些维度可以通过预设评分规则和Prompt引导模型输出结构化反馈[^1]。 #### 5. 用户交互与可视化界面 为提升用户体验,系统可集成Web界面(如使用Flask或Django框架),允许教师上传作文文件、查看批改结果,并导出评分与评语。此外,可支持Excel格式批量导入和导出[^4]。 #### 6. 模型优化与个性化调教 通过提示工程(Prompt Engineering)和指令调优(Instruction Tuning),可以对模型进行微调或定制,使其符合特定教学场景。例如,针对小学、中学或大学作文评分标准进行适配,提升评分一致性与准确性[^2]。 --- ###
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