杨强教授指导的AI技术与托福考试改革解析

"修辞题目公益课1，涉及机器学习、数据挖掘、迁移学习以及人工智能等领域的知识，由知名学者杨强教授的弟子讲解，旨在帮助学生理解和解答相关的学术问题。课程针对考试进行了改革，减少了试题数量和时长，同时对不同类型的题目进行了调整。课程还讨论了托福考试中的‘拼分’政策及其影响。" 本文主要围绕修辞题目公益课的内容展开，该课程可能由一位在HKUST（香港科技大学）攻读CSE（计算机科学与工程）本科和IT（信息技术）研究生的专业人士主讲。讲师专注于pattern recognition（模式识别）、machine learning（机器学习）、data mining（数据挖掘）以及transfer learning（迁移学习）等领域，这些都属于人工智能的重要分支。他有幸师从杨强教授，一位在国际人工智能领域享有盛誉的学者，拥有多个院士头衔，并在华为诺亚方舟实验室担任主任。 课程在教学上积累了丰富的经验，累计为12000多名学生提供了答疑解惑。近期，课程进行了考试改革，自8月起，文章的题目数量和考试时长都有所减少，具体调整如下： - 每篇文章的题目数量减少 - 考试总时长缩短 - 词汇题数量及每篇文章的题目数量调整 - 事实信息题数量及每篇文章的题目数量调整 - 修辞目的题数量及每篇文章的题目数量调整 考试改革的另一重点是关于托福考试中的“拼分”政策。自2019年8月开始，ETS引入了MyBestScores，允许考生选择过往考试中的最佳部分成绩组合成新的总分，以更全面地展示自己的英语能力。这一政策鼓励考生理性对待每次考试的表现，不必过于焦虑于单次考试的成绩，而是可以从多次考试中选出最好的部分来体现自身的实力。 结论是，教育者和学生都需要适应这种变化，理解并利用好新的评分机制，以提升学术成就。托福的“拼分”政策无疑为考生提供了更大的灵活性，有助于他们更好地展示自己的语言水平。