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㈠ 博人傳卡卡西舊親愛戰術哪集

博人傳卡卡西舊親愛戰術哪集
博人傳 火影忍者新時代 用絕版的親熱戰術作為回報,卡卡西態度瞬間大轉變 - 動漫 - 高清完整正版視頻在線觀看 - 優酷
02:20
發布者：博人傳 火影忍者新時代

發布時間：2022-10-02

簡介：用絕版的親熱戰術作為回報,卡卡西態度瞬間大轉變

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2022-10-02
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㈡ 高考試卷難度大更公平還是難度小更公平

首先，我們要明白「公平」的定義是什麼。
我認為：在這里，
公平=讓對於試題范圍內的知識實際掌握程度更高的人取得更高的分數。
誠然，你說你讓所有人猜拳，把得分排列，贏的多的得分高，這也是一種公平。但對於高考的目的而言，高考的目的是盡量選拔對於考綱內容掌握深入的同學。因此，這種「公平」不符合高考的目的。真正的公平，則是盡量減少猜拳式隨機因素的影響，而僅憑對考綱內容的把握程度來決定誰該被錄取。
注意目的並不是對高考那張卷子的試題掌握程度越高得分越高。
我們做一個簡化模型，假設所有題都是知識點式的選擇題，對就是對，錯就是錯。
假設一個人對於某題難度下的考綱范圍內的知識掌握程度是p,那麼遇到一道具體的題目，他將會有p的幾率做出來，得分，1-p的幾率做不出來，不得分。
而所謂「公平」，假如只有兩個人，他們對知識的掌握程度是q>p,我們要使他們試卷得分q>p的幾率盡量大。這樣，知識掌握程度越高的同學得分就越高，這最公平。
如果是n人，他們對知識的掌握程度分別是1/n,2/n,3/n,4/n...1，那麼最公平的，則是使掌握程度排第n個人考試出來的成績，均值為第n名，且名次意義上的方差盡量小。
經過一些數學推導，可以推出在題目總量恆定的情況下，則這個意義下最公平的模式。
盡量使成績的均值為總分的1/2，且均勻分布在0分到滿分這個區間。
因此，現行的高考，作為選拔人才的考試，滿分150分，平均分高於75，絕對是過於簡單了！

㈢ 明天閨蜜考科目二想給她發個紅包可以嗎

為什麼不可以，給閨蜜一個紅包祝願她明天通過考試，有什麼不可以，只是看你們怎麼想的。

㈣ 日本語能力考試(jlpt)計分解析

    整篇讀完可能費時較長，可能會有的人想直接看重點，想直接看重點的話直接看 結論 部分

    前段時間考了12月的N2，考完之後感覺比想像中的要難一些。

    之前自己做真題，感覺閱讀聽力都不錯，有時候整個閱讀部分只錯2個題。按照真題練習冊上的那種計分方式自己大概估算了下，大概是在130分左右徘徊。

    不過考完試後才感覺，自己平時做真題跟正兒八經考試還是差別挺大的，哪怕是自己做真題的時候也卡著時間來做。因為考場的環境畢竟跟家裡不一樣，而且聽力是公放真的很容易走神，而且不得不吐槽下教室的隔音很差，旁邊還是籃球場，聽力聽得想狗帶。

    先不說自己的考試感受了，下面還是聊聊JLPT的計分吧。

    相信有不少考過JLPT的人對於JLPT的計分方式感到很迷。我因為是首次考，之前也曾天真的認為，就按照真題冊子上的那種計分方式來算分不就完了么，就算有那種一直流傳的簡單的題不能錯，算分高的說法存在，也大概就是在每個大的問題中將各個小題加權，然後權重再乘上這個題目本來的基礎分值。這樣計算也應該八九不離十了。

    可能有的人也不知道這個真題冊子上有每題多少分這個東西，我也是因為是做的朋友給我的題，我現在手頭上有的卷子正好都沒這個計分表。淘寶上找了一圈也沒找到有把這個東西放在詳情裡面的。好不容易找到一張這樣的圖，全損畫質，湊合著看看吧

    不過多少有些出入，比如問題9的完型填空應該是1個2分的，然後閱讀的問題11,3個中篇閱讀，應該是每個的前2個小問是2分，第3問是3分的。

    （有同學說這個圖實在太糊了，我還是拖朋友給照了一下N2試卷上的原版）

    但是這都不重要了，因為一會都是要把這套東西推翻的/doge( 假裝可以發表情 )。

    而且當初自己還覺得，180分的題目，90分及格，假如運氣足夠好，亂蒙正好無差別的對一半以上，也都能過。所算一算只需要對60分的題目有足夠的把握能做對，其他120分的題，按照1/4的概率亂蒙，正好湊夠30分也就壓線飄過了。

    直到後來在學習群里跟其他群員討論這個算分方式，因為我的理論說服不了別人，別人的理論（ 簡單題錯得多就完完了，亂蒙不給你算分之類的理論 ）也說服不了我，便決定自己去看看官方給出的解釋（ 維基網路的介紹 ）之後，才發現自己當初的想法還是太稚嫩了。

    下面就是通過看官方給出的解釋得出的關於JPLT計分方式的理解了。（ 之前也網路過，不過都是很不詳細且比較籠統的說法，跟被大家所流傳的那樣詭異的計分方式不太匹配 ）

    首先先放上維基的官方說明，這里有個坑就是中文的介紹是沒有算分方式這一項的，英文的才有。

    也就是下面這個頁面，可能有的朋友打不開，或許是被牆掉了吧。所以乾脆把圖也放出來，有興趣的朋友可以通過鏈接去看看，畢竟我的理解也不一定全對。

    來看上圖中標紅的這個計分方式一項。

    這里我們不看下面的pass marks那一項，這個其實要考試的同學應該都比較清楚了吧，比如分為3個部分，每部分60分，每項不得低於19分，總分90分及格blablabla。。。

    我們還是關注scoring這一段的內容。

    這一段，其實第一句就是最為重點的內容，說的是這個考試對於通過還是不通過的分數計算是基於一個叫做 item-response theory ( 下面簡稱IRT )理論的東西。原始的分數是 不用來決定你通過與否，以及顯示在最後的分數報告中的。 最後決定你能不能通過的分數，也就是你看到的報告的分數，都是通過這個IRT的演算法進行過縮放的！！

    讀到這里，我就隱約感受到，傳說中的玄學的計分方式，包括這個考試的改卷還能判斷你是不是蒙的，應該就是這個IRT的東西搞的鬼。

    沒辦法，要揭開這個神秘的面紗就必須再點開這個 item-response theory 去看看了。

    這個東西打開之後可以切換到中文，雖然中文的詞條沒有英文的詳盡，不過內容已經夠我們大概了解一下這個東西是怎麼左右JLPT的算分方式的了。

    上面是中文的WIKI鏈接，有興趣的也可以自己去看看。

    同樣考慮到可能有的同學打不開，這里還是截圖來說下這個玩意兒大概是講了個什麼東西。

    上圖是對這個翻譯過來叫項目反應理論--也就是IRT的東西的一些介紹。看看圖中的介紹應該就能明白，總之就是為了讓考試/測試能更為准確的去貼合這個測試想要反應的被測試人的某項特徵的程度而被研究出來的一個神奇的玩意兒。

    而在這里，就是為了讓JLPT這個考試的計分方式，能夠更為准確的反應參加考試的人真實的日語水平。

    下面是這個東西的數學模型。

    可能字有點小，不過沒關系，估計沒多少人想仔細的去看這個。

    這個東西的重點其實就是這個下面這個公式

    第一個模型不討論了，官方已經說了「在實際應用中，人們出於數值處理的簡便，更傾向於使用「 3參數Logistic模型 （ 簡稱3PL模型，3-parameter Logistic model ）」也就是上面的這個。

    然後其a,b,c三個參數決定了這個函數的圖像

    這里貼上官方的解釋一個參數一個參數的解釋一下，可能會有不正確的地方，只是我個人的理解，如果有錯誤，還望指正。

    橫坐標θ值，這里是用來表示「被測試者能力」，取值區間是負無窮到正無窮，縱坐標p，表示做對這個題的概率，取值范圍是0-1。

    對於這個我的理解是這樣的。假設有一個英國人叫Ronnie O'Sullivan( 後面簡稱火箭 )，不懂漢字，也不懂假名，那麼他去做一到JLPT的試題，可以假定他的能力值為0，而題目都是選擇題，假設是4個選項，那麼他能做對這個題的概率就跟不看題用投骰子的方法做題的人做對的概率是一致的，就是25%。

    所以我們根據上面這個圖像，可以看到在能力值為0的時候，做對的概率是50%，也就是所測試的題目只有兩個選項，瞎蒙的正確率才會是50%。

    所以能力值越高（ 對應日語水平越高 ），能做對題的概率就越大，這個很符合我們的直覺。

    可是能力值低到一個低於0的數又是怎麼回事，可能一下子有點懵。我是這樣去理解的，假設有一個日語很好的人，本來能力值應該是挺高的，但是他在考試的時候就故意反著選，就是不選正確的答案，爭取考出0分試卷（ 如果所有題都只有2個選項，且把每個題都選上選項，要考出0分也挺難的 ）。可是這樣的情況下，他依舊有概率做對這個題，而對於他本來的打算來說就是他其實選錯了。

    所以哪怕一個人的能力值接近負無窮，也是有一定概率做對題的。這樣解釋不知道大家有沒有明白一點。

    那搞清楚了這個圖和模型的XY坐標是用來表示什麼的，我們下面就來看看他的3個參數是如何影響他的圖像的。

    這是官方對參數c的解釋，我們直接來看，c的值的變化會怎樣對這個圖像產生影響。

    其實我個人感覺這個c就是對這個圖像的做對概率的取值區間做一個限制，不僅僅是只代表下限，官方說到的是這個c的直觀意義為這個人的能力接近負無窮，但是仍然有可能做對這個題目的概率。那我其實覺得那如果這個被測試者的能力接近正無窮的時候，他能做對這個題的概率應該是1-c。

    這個地方官方沒有特別說到，有可能我的理解有誤，不過我覺得這樣理解也能說得過去。因為一般情況這個c估計都是取0（ 其實是一個無限接近於0的數 ），所以在圖像上看這個圖的Y坐標的取值范圍都是在c-（1-c）中間取值，因為c接近0，所以取值范圍還是0-1之間。

    接下來看下一個參數。

    看著感覺好像又是很難理解的樣子，還是打個比方來解釋。還是剛才的那個沒學過日語漢語的火箭，剛剛做了一道2個選項的題，感覺良好，起碼還有一半的概率能對嘛。現在做下一道題，發現題目下面的選項變成4個了！！反正看也看不懂題和選項，還是瞎選吧，不過現在這個題火箭做對的概率就只有25%了。

    而官方給出的對於b參數的意義解釋是，b所對應的是概率為0.5的測試者能力值。也就是同樣是這道選項是4個的選擇題，要達到50%的正確率的話，得先具備排除兩個錯誤答案的能力值，假設這個時候的題目是一個這樣的選擇題：

    這種題大家仔細研究應該就知道，是比較典型的2-2組合選項的題目。

    1和3都是聞いて，而2和4都是聞かせて，這是第一組2個不同區分一組選項

    然後1和2都是てくださる一方で，3和4又都是ていただく中で。

    首先這個題的正確答案是4，要能選出4，需要掌握這個題的對於上述兩個不同的知識點，如果只掌握其一，另一個不知道的話，就只能排出2個選項，然後又是50%的概率去蒙了。

    而要掌握這兩個知識點其中之一，就需要一定的能力值。這個能力值也就是JLPT考試想要知道的被測試者的日語水平。

    同樣的，如果這個題的4個選項不是這種兩兩搭配的，而是4個完全不同的東西，讓你去選，你要能有50%的正確率，有一種情況是你知道兩個選項不能選，另外兩個不確定。不過這種題也有一種情況就是被測試者正好只知道一個選項的意思，且能選入題中符合題目的意思。哪怕其他三個都不知道，這時候被測試者也能做對這個題。

    所以這個決定一個題目的難度，這里是項目難度，也就是b參數的值的具體的大小，讓人去界定的話，可能界定范圍不會太清晰。

    但是如果將所有的被測試者 （wiki上記載的2010年--2016年每年參加N2考試的人大約在10-15W，包括在日本本地參加考試的考生） 的結果作為一個訓練數據集去對一個機器學習模型進行訓練。那最後會得出一個結果就是在這一年的這次考試中，這個題的難度大概是多少。這可比人去界定的准確多了。

    這個項目難度值（ 也就是題目難度值 ），是一個非常非常非常重要的指標。這個東西很大程度的左右了我們最後的能力考分數。不過這個我一會兒把最後一個參數a講解完之後再來詳細說明。

    現在我們先來看看最後一個參數a是什麼意思。

    照舊，貼上官方的原版說明

    是不是感覺比剛才的那兩個參數的官方解釋要更復雜一點。不要方張，我們還是一點點的來看他最後表達了什麼。

    對於官方給出的解釋，我們去關注這個a/4是ICC（ 圖像 ）曲線拐點處的斜率，即斜率的最大值。可能有的同學已經忘記了數學上對於拐點的定義是啥了，這里我要是說什麼就是函數的凹凸區分點，2階導數為0的點啥啥啥的，估計又得把人繞蒙了。

    簡單粗暴，就是你憑直覺也能找到的。這個圖像坡度最大的那個地方，就是它的拐點。

    在官方的那個圖上就是這個點了。不過實際上某一個題的ICC（ 圖像 ）不會長得這么標准。

    我大概的畫了一個圖像，可能會是長這樣的。

    繪制這個圖像的想法是按照我之前的假設，被測試者能力值為0的時候，比如英國人火箭（ 真實的火老師可能還是會一些中文的吧/doge ）。能正確做對題的概率應該是在25%的。

    然後考慮到某些情況的某些題，ICC圖像的拐點不一定是在能力值為0的時候，所以稍微把圖像的拐點放在了0-1之間的某一點。當然這個能力值也是個抽象的，不能說能力值為1具體代表了一個什麼水平。

    有點扯遠了，我們還是回到正題來聊這個參數a。

    根據官方的解釋，圖像的拐點處的斜率等於a/4。所以我們知道當a的值越大的時候，拐點處的斜率也就越大，整個圖像從低點到高點就越陡峭。

    而當a的值越小的時候，相反的拐點處的斜率越小，整個圖像呈現的從低點到高點的曲線就越平緩。

    這個被稱為該項目的最大區分度的參數a。我們舉個例子來說一下可能要更明白一點。

    就好比詞彙語法的問題1中的題，比如這個：

    跟問題6的題來比較下，比如這個：

    同樣是考察詞彙，問題1的題型就是a的值很大，圖像很陡峭的，問題6的題型就是a的值較小些，所呈現的圖像會更加平緩。

    這里可能有的同學會覺得這個a不也是跟參數b一樣是表示項目的難度的么。其實不然，同樣是問題1的題，如果一個題考的是單詞青い（あおい）和單詞瀬戸際（せとぎわ），其實難度參數b相差很大，但是參數a的項目最大區分度是沒什麼變化的，因為就是一個單詞，你知道就是知道，不知道就不知道了。

    所以這里的參數a，我們可以認為是這個題目的綜合難度，a的值越大，則是曲線越陡峭，相對的綜合難度越小，考察的能力緯度越少，你或許正好只需要知道某個很小的知識點，就能做對。比如單詞讀音題。而a的值越小，曲線越陡峭，相對的綜合難度就更大，考察的能力緯度越多，比如問題6的詞彙正確使用題，要做對這個題除了你對這個詞的意思明確之外，還需要你對他的適用場合也很清楚，另外的，還需要你能讀懂選項的意思，這也需要你會這個選項裡面出現的單詞和語法了。然而像問題1的題目，我認為沒人回去鳥那個題目的題乾的句子是啥意思吧，都是看到畫線的詞直接選假名。

    那麼現在這個所謂的IRT的常用數學模型的3個相關參數，還有它的圖像的數學意義都已經解釋完了。接下來，就是探討下這個玩意兒是怎麼左右我們的能力考分數了。

    通過剛才的分析，我們假設能力考試的機構可以通過把本次所有的試卷收集之後作為訓練數據，通過機器學習演算法，標定每個題的難度和項目區分度（ 題目綜合難度 ）。

    那現在機構可以再通過每道題目的難度，和被測試者做各種難度的題的正確狀況，通過一套演算法，標定每個被測試者的能力。

    比如之前所述，題目難度低的題，被測試者的正確率在7-80%，題目難度約高，被測試者的正確率線性下降，則此被測試者的能力值和做出各種難度的題的概率期望是相符合的。

    而現在我們考慮一個情況，還是火箭火老師吧，他這次運氣不錯，雖然不會日語，但是亂蒙一通之後出來對答案，發現自己居然對了一半還多一點的題。感覺自己應該能過，然而最後分數出來發現根本沒到90分，還是沒過！這是為啥？

    我想這個時候不少同學應該已經知道其中的原由了。有的同學估計還沒反應過來上述的這套理論是怎麼作用在分數上的。那我還是繼續打個比方來解釋吧。

    我們假設火老師這次對了55道題，試卷一共有105道題目，正確率是52.38%。如果在看完這篇文章之前，這種亂蒙的結果，我們憑直覺來看，應該是過了對吧，畢竟滿分180，蒙對一半以上的題能過是沒毛病的啊。

    因為全是蒙，加之無論題目難度如何，分值如何，都差不多是無差別的占據52.38%的正確率。如果沒有這套IRC模型加持的話，火老師就真的過了啊。

    可是有了這套IRC加持之後，亂蒙想過哪有那麼簡單。

    因為是對所有難度的題都占據了52.38%左右的正確率。所以在機器分析之後，判定你的能力基點是以簡單題為上限的，正常人都應該是在難題上的正確率要遠小於簡單題的正確率的。也就是機器分析被測試者的能力值，最根本的依據是通過簡單的題來標定的。只有簡單的題能做對，往後做難題也保持教高的正確率，機器判定的能力值才會高。而簡單的題的正確率就不怎麼樣，哪怕難題正確率還不錯（ 相對於一般情況 ），也會被判定為蒙的！

    這個是很符合邏輯的事情。

    ①1+1=？，②16+85=？，③32*5=？④(sin(π/2) + 5)*8=? ⑤y=e^x,y'=?

    就像上面的5個題，難度是遞增的，而被測試者能做出第幾個題是取決於他的數學能力的。

    總不能說這個人連1+1都算不對，還能算對後面的4個題吧。

    所以在簡單題上的表現是低於一般人的火老師，被系統判定為能力值低，在簡單題的正確率表現為52.38%，那系統會認為火老師在難題上能做對的概率可能僅在30%左右，就算實際的正確率是在52.38%，但是系統認為火老師在難題部分只能得到30%分的不能再多了。

    如此這般，我們簡單粗暴的假設簡單題的分數佔70%（ 大約126分 ），難題佔30%(54分)。最後火老師的成績就變成了

    126 * 52.38% + 54 * 30% = 82.1988

    火老師就這么本來滿心歡喜的以為自己過了，卻被最後的結果給打擊到了。表示這尼瑪是什麼蜜汁評分系統，是不是改錯了，自己明明是對了一半以上的題，辣雞玩意兒，再也不考日語能力考了。

    到這里，關於JLPT的評分規則，也就大致的介紹完了。下面就總結一下結論吧。

    JLPT的計分是有一套復雜且科學的數學模型去對最後實際的分數進行重新標定的。

    如果在簡單題上表現不好，可能哪怕你難題蒙對了不少，最後的成績也不會理想！

    系統真的可以知道你做難題的時候是不是靠蒙蒙對的。所以燒香拜佛求蒙的題多對一點的同學，不如更有針對性的求在不會的簡單題上能蒙的都對。

    如果你一題不會全篇蒙（ 或者大范圍蒙 ），最後正確率在50%以上，但是最後沒過，不要吃驚，如果想知道為什麼改卷的能知道你是不是蒙的，那就再回頭讀讀本文的 正篇 部分吧 。

    感謝各位能讀到這里。如果有機會以後還寫點啥，還會再見的。

    1.文中出現的真題其實是N1的題，因為我手上沒有N2的電子版的題。N1題是18年7月的題。

    2.文中一直用來打比方的火箭火老師，是我最喜愛的斯諾克選手， 憨豆 奧沙利文。估計有的同學是知道的。

    3.由於社畜每天的可支配時間有限，這篇文章不是一天寫完的，斷斷續續還是寫了好多天，所以可能有邏輯不連貫的地方，還望見諒。