概述

纷极指数(FR值)是有效量化文本与阅读水平的单位,通过自然语言处理(NLP)技术,将阅读能力与文本难度相结合,形成一套分级标准,划分成200FR-2600FR。这两项体系的结合可以为孩子针对性推荐符合其阅读能力的内容。不同的FR值对应不同的文本难度,FR值越高,文本难度相对越大。

首先,纷极阅读产品将部编本教材的每篇文章依其字、词、句、段、篇章结构等维度,构建一个坐标系。然后将教材的以外文章经语义分析,自动识别定位到该坐标系上某个点。一旦读者经过阅读能力测评,那么系统就能判断出读者当前的适读文本,并向该读者推送其可能存在缺陷方面的阅读材料,从而达到帮助其逐步提高阅读能力的目的。

FR Framework通过人工智能算法拟合中文教材难度,覆盖中小学语文主要版本教材,锚定教材中文分级标准,为孩子进行阅读能力测评,根据结果推荐符合其能力和兴趣的内容。同时针对阅读过程进行监测和管理,精准获知孩子实时的阅读反馈和结果评价。

同时,纷极阅读通过大数据实时分析孩子的用户行为,如屏幕停留时长、触摸滑动操作、文章阅读时长、答题情况等数据,为读者精准、高效推荐适宜内容。孩子一旦完成对某篇材料阅读,家长便可随时了解到自己孩子累计阅读的时长、字数,尤其是了解到自己孩子在 6 大考察要素各维度上的具体表现。





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文章内容

是昨夜梦中的经历吧,我刚刚梦醒!

朦胧中,父亲和母亲在半夜起来给蚕宝宝添桑......每年卖茧子的时候,我总跟在父亲身后,卖了茧子,父亲便给我买枇杷吃......

我又见到了姑爹那只小渔船。父亲送我离开家乡去报考学校和上学,总是要借用姑爹那只小渔船。他同姑爹一起摇船送我。 带了米在船上做饭,晚上就睡在船上,这样可以节省饭钱和旅店钱。我们不肯轻易上岸,花钱住旅店的教训太深了。有一次,父亲同我住了一间最便宜的小客栈,半夜我被臭虫咬醒,身上都是被咬的大红疙瘩。父亲心疼极了,叫来茶房,掀开席子让他看满床乱爬的臭虫和我身上的疙瘩。茶房说没办法,要么加点儿钱换个较好的房间。父亲动心了,但我年纪虽小却早已深深体会到父亲挣钱的艰难。他平时节省到极点,自己是一分冤枉钱也不肯花的,我反正已被咬了半夜,只剩下后半夜,就不肯再加钱换房子。

恍恍惚惚我又置身于两年一度的庙会中,能去看看这盛大的节日的确是无比的快乐,我高兴极了。我看各样彩排着的戏人边走边唱。看踩高跷走路,看虾兵、蚌精、牛头、马面......人山人海,卖小吃的挤得密密层层,各式各样的糖果点心、鸡鸭鱼肉都有。我和父亲都饿了,我多馋啊!但不敢,也不忍心叫父亲买。父亲从家里带了粽子,找个偏僻的地方父子俩坐下吃凉粽子。吃完粽子,父亲觉得我太委屈了,领我到小摊上吃了碗热豆腐脑,我叫他也吃,他就是不吃。卖玩意儿的也不少,彩色的纸风车、布老虎、泥人、竹制的花蛇.....虽然不可能花钱买玩意儿,但父亲很理解我那恋恋不舍的心思,回家后他用几片玻璃和彩色纸屑等糊了一个万花筒,这便是我童年唯一的也是最珍贵的玩具了。万花筒里那千变万化的图案花样,是我最早的抽象美的启迪者吧!

父亲经常说要我念好书,最好将来到外面当个教员,所以我从来不缺课,不逃学。读初小的时候,遇上大雨大雪天,路滑难走,父亲便背着我上学。我背着书包伏在他背上,双手撑起一把结结实实的大黄油布雨伞。他扎紧裤脚,穿一双深筒钉鞋,将棉袍的下半截撩起扎在腰里,腰里那条极长的粉绿色丝绸汗巾可以围腰两三圈,那还是母亲出嫁时的陪嫁呢。

初小毕业时,我考取了鹅山高小。要住在鹅山当寄宿生,就要缴饭费、宿费、学杂费,书本费也贵了,于是家里粜稻、卖猪,每学期开学要凑一笔不少的钱。钱很紧,但家里愿意把钱都花在我身上。我拿着凑来的钱去缴学费,感到十分心酸。父亲送我到学校,替我铺好床,他回家时,我偷偷哭了。这是我第一次真正心酸的哭,与在家里撒娇的哭、发脾气的哭、打架的哭都大不一样,是人生道路中品尝到的新滋味了。

我唯一的法宝就是考试,从未落过榜。我又要去报考无锡师范了。

为了节省路费,父亲又向姑爹借了他家的小渔船,同姑爹两人摇船送我到无锡。时值暑天,为避免炎热,夜晚便开船,父亲和姑爹轮换摇櫓,让我在小舱里睡觉。但我也睡不好,因为确确实实已意识到考不取的严重性,自然更未能领略到满天星斗、小河里孤舟缓缓夜行的诗画意境。船上备一只泥灶,自己煮饭吃,小船兼做宿店和饭店,节省了旅费。只是我们的船不敢停到无锡师范附近,怕被别的考生及家长见了嘲笑。

老天不负苦心人,他的儿子考取了。送我去入学的时候,依旧是那只小船,依旧是姑爹和父亲轮换摇船。不过父亲不摇橹的时候,便抓紧时间为我缝补棉被,因我那长期卧病的母亲未能给我备齐行装。我从舱里往外看,父亲那弯腰低头缝补的背影挡住了我的视线,但这个船舱里的背影也就分外明显,永难磨灭了!不仅是背影时时在我眼前显现,鲁迅笔底的乌篷船对我也永远是那么亲切。虽然姑爹小船上盖的只是破旧的篷,远比不上绍兴的乌篷船精致,但姑爹的小渔船仍然是那么亲切,那么难忘......我什么时候能够用自己手中的笔,把那只载着父爱的小船画出来就好了!

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系统评分机器评级
机器评分:10(推荐五年级)
总分:975分
结构稍复杂的小短句
卖玩意儿的也不少,彩色的纸风车、布老虎、泥人、竹制的花蛇.....虽然不可能花钱买玩意儿,但父亲很理解我那恋恋不舍的心思,回家后他用几片玻璃和彩色纸屑等糊了一个万花筒,这便是我童年唯一的也是最珍贵的玩具了。
他扎紧裤脚,穿一双深筒钉鞋,将棉袍的下半截撩起扎在腰里,腰里那条极长的粉绿色丝绸汗巾可以围腰两三圈,那还是母亲出嫁时的陪嫁呢。
但我也睡不好,因为确确实实已意识到考不取的严重性,自然更未能领略到满天星斗、小河里孤舟缓缓夜行的诗画意境。
较难文字分数
674.00
372.73
438.22
548.23
786.22
451.89
634.00
370.78
较难词汇分数
满天星斗678.00
诗情画意577.12
摇船453.00
密密层层876.40
夜行389.73
钉鞋629.38
踩高跷504.00
蚕宝宝441.72

我们为什么需要分级阅读?

• 量化阅读教育,全世界都在使用的“分级教学法”

分级阅读的思想最早是由美国的教育学家提出的,作为阅读分级的发源地,阅读分级在美国至今己有100多年的历史,美国历届政府都非常重视阅读教育,为提高学生的阅读成绩进行了大量的研究与投入。阅读分级便是其中一种十分有效的提高阅读成绩的干预方式。多年的实践中,阅读分级的有效性已被无数次的证明。阅读分级是差异化教学,与孔子所提出的“因材施教”有着异曲同工之妙。

• 突破技术难点,原创纷极中文测评体系

在纷极阅读科研人员以及资深语文教研人员的通力合作下,利用最先进的深度学习技术,依托于教育局课程大纲,将衡量阅读能力的标准绑定在中国教育体系之上。经过不懈的努力和语料、算法的精进,在中文分级阅读难度的评定上,达到了较高的正确率。

• 数据驱动,用科技为阅读教育赋能

纷极阅读为学生制定个性化的方案,让学生更好地学习和更多地吸引他们感兴趣的内容;辅助并升华教科书单一的内容,为中文教育步入数字课堂时代引路;为教师减轻批改作业等机械性工作的负担、为教师提供有针对性的指导方案;让各个地区的学生都能平等的享有最优质的内容,改善地区、群体间教育资源分配失衡情况。