Проверочное слово к слову прЕвратить

прачитайте текст. как бы вы его озаглавите? найдите фрагмент, в котором говорится о вкладе древнегреческих учёных​

4. Как был сбит немецкий ас из знаменитой дивизии?5. Почему победил Мересьев?6. Почему Мересьев ругал себя?. Как вы думаете, доберётся ли Алексей на о … статках горючего до аэродрома?8. Как автор относится к своему герою?Какое впечатление произвел на вас прочитанный отрывок из повести? Какиеэпизоды особенно запомнились?10. Каких ещё героев Великой Отечественной войны вы знаете?​

5 класс помогите разумовская 2 часть упражнение 681 помогите​

синтаксический разбор предложения с исступлении весны дни становятся длиннее​

Найдите в предложениях обособленные определения, приложения. Расставьте недостающие знаки препинания. 1. Впереди всех быстро шёл небольшой сухонький … старичок в чёрном длинном одеянии с рыжей бородкой с птичьим носом и зелёными глазками. 2. Мне гораздо больше нравился малозаметный увалень Саша Михайлов мальчик тихий с печальными глазами и хорошей улыбкой очень похожий на свою кроткую мать. 3. Меня учила тихая пугливая тётка Наталья женщина с детским личиком и прозрачными глазами. 4. Он узнал жену Шевцова Ефросинью Миронову и вышел ей навстречу. 5. Ах, будь она эта война проклята. 6. Ровесники годами близкие родственники они почти никогда не разлучались. 7. Он всем по сердцу приходился сразу красавец, балагур и острослов. 8. Мне как механику выполнить это ничего не стоит. 9. В таинственном храме весенних теней мечтатель он встретился с грёзой своей. 10. Выручал его велосипед единственное богатство накопленное за последние три года работы.

10. Задание 10 No 440Определите, какой тип речи представлен в предложениях 6-9 текста. Запишите ответ.​

Помогите пожалуйста срочно, умоляю с 681 управление по русскому ❤️​

1.Цель урока: на этом уроке ты закрепишь сведения о деепричастии и практическое умение находить деепричастия и деепричастные обороты, обособлять их.2. … Тезисный конспект урока.Для того, чтобы выполнить задания по теме «Знаки препинания при деепричастном обороте», давай мы сначала вспомним, что такое деепричастный оборот.Деепричастный оборот – это речевая конструкция, состоящая из деепричастия и зависимых от него слов. Деепричастный оборот указывает на дополнительное действие, которое выполняется существительным или местоимением (представленным в предложении подлежащим), и обычно относится к глаголу (сказуемому). Отвечает на вопросы «Что делая? Что сделав?». Пример предложения: Не открывая глаз, я наслаждался утренним пением птиц.Зелёной линией выделен деепричастный оборот, а красной — глагол-сказуемое, к которому он относится.В предложениях деепричастный оборот выделяется запятыми с двух сторон (обособляется) независимо от того, в какой позиции относительно глагола-сказуемого он находится. Кроме того, деепричастные обороты в предложении всегда отделяются от союзов запятыми.Примеры:Я взял книгу, подойдя к шкафу.Выпив воды, я утолил жажду.Мы долго трудились и, закончив с делами, решили отдохнуть.Исключение. Если деепричастный оборот представляет собой фразеологизм, то в предложении он не выделяется запятыми. Примеры: Я бежал сломя голову. Они работают спустя рукава.Далее, пройдя по данной ссылке https://ds04.infourok.ru/uploads/ex/063e/00097c1d-5ffd1a97/img14.jpg , ты познакомишься с правилом «Как найти деепричастный оборот». Данная таблица поможет тебе выполнить упражнения.3. На основе правила выполни упражнение.Перепиши предложения, расставляя недостающие знаки препинания. Подчеркни деепричастные обороты.1. Раздетый лес потемнел просматриваясь насквозь.2. Не стойте на месте а преодолевая одну трудность за другой всегда стремитесь вперёд.3. Сосна погибая в схватке с бурей напоминает мужественного солдата павшего в атаке от рук врага.4. Любуясь на цветущую черёмуху сам невольно начинаешь улыбаться.5. Птицы отражаясь в неподвижном зеркале воды чинно идут друг за дружкой.6. Сосна обессилев от шквального ветра плавно раскачивается наклоняясь всё ниже и ниже к земле.4.Домашнее задание. Спиши текст, образуя от глаголов в скобках деепричастия. Расставь знаки препинания, вставь пропущенные буквы.По ясному небу н..слись ( не закрыть) со..нца низкие дымчатые тучи. ( Запыхаться) мчится вдоль дороги мартовский ветерок. ( Извиниться) за майскую погоду черёмуха пригласила всех знакомых на чаепитие. ( Думать)о звёздах мы думаем и о земном.5.Обратная связь. И классную, и домашнюю работу пришли для проверки.помагите, быстрее, пожалуйста​

435. Прочитайте предложения. Выпишите выделенные на-речия. Изменяются ли они? Есть ли у них окончания? На какиевопросы они отвечают? Каким членом пред … ложения являются?1. Жарко утром, жарко днем, влезть быв речку, в водоем. (А. Барто) 2. Я солнцепил, как люди воду, ступая по нагорьямлет навстречу красному восходу, закату красному вoслeд.(По Р. Гамзатову) 3. Из голубой небесной чаши я жадно воздухпил сладчайший, настоянный на облаках. (По Р. Гамзатову)4. Горбатая радуга наискосок перепоясала дождик летучий.(А. А. Сурков) 5. Красавица-земля! Сегодня ты была б везде пре-105 СРОООЧНОООООО ​

Почему мне никто не хочет помочь?(Нужно написать сочинение рассуждение на тему «Если книги исчезнут из нашей жизни….»Ответить на вопрос в форме сочи … нения-рассуждения: тезис, доказательство, вывод. До 10 предложений​

Коварная «ё»: 22 слова, в которых мы делаем ошибки

Слова, в которых о «ё» забывают

1. Бечёвка

Не «бичо́вка», не «бечо́вка» и не «бичёвка». Запомните единственный верный вариант.

2. Включённый

Некоторые современные словари уже допускают варианты «вклю́ченный» и «вклю́чен», но литературной нормой считаются «включённый» и «включён».

3. Гвоздём

Тут никаких поблажек. Если что‑то прибиваем, то только гвоздём.

4. Жёлоб

Хотя во множественном числе будут «желоба́», в единственном правильно говорить «жёлоб». То же самое со словами «жёрнов» — «жернова́».

5. Забытьё

Варианты «забытье́» и «забытие́» неверны. Правильно: «впадать в забытьё» и «лежать в забытьи».

6. Манёвренный

Тут всё просто: проверочное слово — «манёвр».

7. Заворожённый

Часто можно слышать «заворо́женный» или «заворо́жен». Но если бы вместо «е» писали «ё» там, где она должна быть, проблем с ударениями бы не возникало.

8. Заглушённый

С толку сбивает «заглу́шка» и «глу́хо», но по правилам причастие «заглушённый» и его краткая форма «заглушён» пишутся с «ё».

9. Новорождённый

Ещё одна невинная жертва неправильного ударения. Верно говорить не «новоро́жденный», а «новорождённый».

10. Оговорённый

В каком бы значении вы ни употребляли это слово, в нём будет «ё». «Обговорённый» используется реже, но ударение также ставится на предпоследний слог.

11. Остриё

Не путайте: «на острие́ ножа» — винительный падеж, «остриё ножа» — именительный.

12. Осуждённый

На неверное произношение слова «осу́жденный», вероятно, влияет слово «суд». Но грамотного человека это смущать не должно.

13. Углублённый

Говоря «углу́бленный», люди, скорее всего, вспоминают «глубь». А лучше бы помнили про букву «ё», которая есть в этом слове.

14. Посеребрённый

Непонятки со словом «серебряный» начинаются ещё со школьной скамьи. Если говорим о чём‑то, покрытым слоем серебра, то произносим «посеребрённый».

15. Свёкла

Суп свеко́льный, но овощ — свёкла. Это же просто.

16. Чёрно‑бурый

Хотя лисицу мы называем чернобуркой, по правилам говорить и писать нужно «чёрно‑бурый».

Слова, в которых «ё» не нужна

1. Многоже́нец

Человек, который имеет много жён, — многоже́нец. Но называется это многожёнством. Иногда в правилах логика не прослеживается, но таков уж русский язык.

2. Гололе́дица

Мы привыкли к «гололёду», поэтому некоторые произносят «гололёдица». Но словари говорят: никакой «ё» тут нет.

3. Житие́

«Житьё-бытьё» — вариант разговорный и не относится к литературной норме. Правильно говорить «житие́», так же, как «бытие́».

4. Афе́ра

Почему начали говорить и даже иногда писать «афёра» — непонятно, ведь слово было заимствовано из французского (affaire) и изначально писалось через «е». Но неправильная форма с «ё» всё ещё встречается очень часто.

5. Опе́ка

Просто запомните: это слово пишется и произносится без «ё».

6. Мелочо́вка

Изначально слова типа «речёвка», «плащёвка» и «мелочёвка» писали через «ё». Однако правило было пересмотрено, и теперь рекомендуют писать через «о».

Читайте также 📖

25 самых частых ошибок в русском языке, которые не перестают раздражать

Этот список слов мы с любовью собрали в комментариях соцсетей. При желании его можно превратить в орудие пыток для филологов. Просто садитесь напротив человека, похожего на граммар-наци, и зачитываете неправильные варианты. Но если без шуток, то иногда ошибаться — это нормально. В этих словах могут запутаться даже самые грамотные люди.

Рассылка «Мела»

Мы отправляем нашу интересную и очень полезную рассылку два раза в неделю: во вторник и пятницу

Правильно: поначалу все молчали

Поначалу научитесь отличать одну часть речи от другой. Как только освоите эту магию, так сразу минус одна неловкая ошибка. «Поначалу» — это наречие (когда? — поначалу все молчали), а «по началу» — существительное с предлогом (по чему? — по началу текста я не понял, о чём эта статья). Поодиночке эти слова не распознаешь, но по контексту легко догадаться, как писать правильно. Имейте в виду, что «поначалу» — это разговорный вариант наречий «вначале» и «сначала». Не злоупотребляйте.

Правильно: уплачено

Можно подумать, что именно так проявляется диалектное «оканье», но нет. Первое правило: ни в коем случае не писать и не говорить «уплОчено». Второе правило — не путать глаголы-паронимы «оплатить» и «уплатить», у которых один корень «плат». Глагол «оплатить» употребляем, когда говорим о том, за что платят (но без предлогов!): оплатить учёбу, проезд, товар. «Уплатить» вступает в игру, когда собираемся сказать о том, что именно платят: уплатить налоги, штраф.

Правильно: вместо

Разница в две (одну?) букву, а результат налицо. «Заместо» и «вместо» соседствуют в словарях и означают одно и то же, то есть они синонимы. Дело в стилистике: «заместо» — просторечие, которое не рекомендуется употреблять даже в разговорной речи. Но его легко превратить в литературное слово: просто говорите «вместо». Профит!

Правильно: кладут

Боль граммар-наци и всех неравнодушных. Можно класть, можно положить, а ложить — нельзя. Глагол «ложить» употребляется только с приставками («положить», «доложить», «уложить»), а «класть», наоборот, без приставок. Если решите «покласть» — так тоже не стоит, пожалуйста.

Правильно: течёт

От создателей «плакает», «пекёт», «помахай» и «выйграть» (полный список несуществующих глаголов по ссылке). Спряжение глаголов — не такая сложная штука, как кажется. Но именно в этом правиле стабильно ошибаются. В общем-то, глаголов, которые оканчиваются на -ечь, не так много: жечь, печь, лечь, течь. И в спряжении у них происходит чередование в суффиксе: «г» и «к» на «ж» и «ч». Например: я теку, ты течёшь, он течёт, мы течём, вы течёте, они текут.

Правильно: их, его

Если говорить об общепринятых правилах, то никакого «ихнего», «евонного» и даже «ейнного», конечно, нет. Для обозначения принадлежности к третьему лицу в единственном и множественном числах правильно употреблять местоимения «их», «его» и «её». А если кто-то пытается убедить вас, что даже классики использовали такую форму, — кивните. Действительно использовали, но язык-то меняется. Сегодня «ихний» и «евонный» — просторечные формы и грубые ошибки.

Правильно: в общем, вообще

«Вообщем» встречается так часто, что уже нет сил беситься и пытаться объяснять: такого слова в русском языке не существует. Да-да, вам не показалось: нет такого слова — «вообщем». Вместо него есть два похожих наречия «в общем» и «вообще», которые некоторые любят соединять. Об этом же свидетельствуют более 20 миллионов (!) запросов по слову «вообщем» в гугле. И ловите хорошую шпаргалку — спасибо за неё хорошим людям.

Правильно: мой день рождения

День рождения — в самом деле грустный праздник. Как только над ним не издеваются! И «день рожденЬЯ», и «день рожденИЕ», и «с днём рождениЕМ», и даже «с днёмрожденьем». Всё неправильно. «День рождения» — устойчивое выражение, в котором склоняется главное слово «день», а зависимое — «рождения» — остаётся неизменным: пойдём на день рождения, поздравляю с днём твоего рождения, папин день рождения. И забудьте про средний род.

Правильно: до свидания

Научитесь правильно поздравлять с днём рождения, а потом сразу же беритесь за грамотное прощание. Досвидание, до свидание, досвиданья, до свидания. Проблема идентичная, и решение такое же: к главному слову нужно правильно задать вопрос. До — чего? — свидания. Другой вопрос, честно говоря, и не задашь. А если встретите вариант «до свиданья», скорую лингвистическую помощь вызывать рано: такое окончание допустимо, но в разговорной речи.

Правильно: спросонья

Спросонья можно написать что угодно. Лучше как следует взбодриться перед важными письмами и сообщениями в мессенджерах. А потом уже открывайте орфографический словарь и ищите, что там с наречиями. С ними правда всё неоднозначно: одни хотят, чтобы их писали исключительно слитно, другие предпочитают раздельно, а третьи требуют себе дефис. Большинство наречий надо просто запомнить. Сегодня пусть этим наречием будет «спросонья» (остальные тут).

Правильно: типа

Излюбленное слово-паразит, которое очень (ОЧЕНЬ) многие пишут неправильно — «типо». Доказывает соцсеть «ВКонтакте», которая даже изобрела к прошлогоднему «Тотальному диктанту» алгоритм слов-паразитов и частых ошибок. Слово «типа» может выступать в роли междометия, частицы (синонима «вроде») и даже бессмысленного слова-паразита. Например: «Ты граммар-наци?» — «Да, типа того». То есть похож на граммар-наци, но до конца не понял.

Правильно: сгибать

У грамотного человека не должно быть сомнений. Правильный вариант один — «нагибаться», без каких-либо исключений или стилевых помет. Так что любой сустав вы «сгибаете», а не «сгинаете», даже если ортопед, фитнес-тренер или ваша бабушка говорят иначе.

Правильно: будущие

Следущий, будующий… Ой, кажется, мы всё перепутали. В «следующем» не хватает буквы «ю», а в «будущем», наоборот, она не нужна. Запомнить можно так: «следую» — «следующий», «буду» — «будущий». Запомнили? Отлично, едем дальше.

Правильно: вряд ли

Хватит сомневаться. И не только в написании частицы, но и вообще во всём. Чтобы стать немного увереннее (хотя бы в русском языке), запомните: «вряд ли» и «навряд ли» всегда пишутся раздельно. Даже если в интернете на каждом шагу «вряд-ли», «врятли», «наврядли» и ещё десяток разнообразных вариантов. Если не можете запомнить — вспоминайте Брюса Ли. Его имя подскажет. А его вид намекнёт, что ошибаться не стоит. Будьте как Ли.

Правильно: в смысле, в принципе

Почти 2 миллиона (!) результатов в гугле по запросу «всмысле». И это ещё не всё! Больше пяти миллионов (!) результатов по запросу «впринципе». Чтобы усилить эффект, скажем, что оба этих наречия пишутся раздельно. Всегда. При любых условиях. В разных предложениях.

Правильно: прийти

Мы пишем «идти», но когда дело доходит до слова «прийти», всё меняется. Всё потому, что глагол «идти» ещё давным-давно писался как «итти». Да что там давно — ещё в 50-х годах по старым правилам слово «прийти» как только не писали: «придти», «итти», «притти». Теперь, к счастью, осталась одна форма. Аллилуйя!

Правильно: мороженое

Коварное лакомство, которое ловит на ошибке даже по-настоящему грамотных людей. Проговаривая слово про себя, мы будто произносим двойную «н», но на письме такого быть не должно. «Мороженое» — существительное, образованное от глагола несовершенного вида «морозить», пишется с одной «н». Появление «нн» возможно только в случае, если глагол «морозить» превращается в прилагательное с зависимыми словами или причастие. Например, «замороженный Вестерос».

Правильно: участвовать

Принять учавствие, учавстник, учавствовать — что-то не то и немного режет глаз, да? Всё потому, что в слове «участвовать» две «в», а не три. Не пытайтесь поставить рекорд. Тут же можно вспомнить «чувствовать», которое некоторые пишут как «чуствовать». Эффект обратный: буква не произносилась, поэтому и не нужна.

Правильно: чересчур

Раздельно или слитно? «С» или «з»? К этому наречию вопросов слишком много. Возможно, потому что оно означает степень и меру. В теории «через Чур» может употребляться в таком виде, если вы кому-то рассказываете о своих увлекательных приключениях, связанных с переходом речки Чур в Удмуртии. Если нет, во всех остальных случаях пишите «чересчур».

Правильно: девчонки

«Мальчишки и девчонки, а также их родители! Весёлые истории увидеть не хотите ли?» Пока вы вовсю ностальгируете по «Ералашу» (почитайте вот этот текст), мы разберём ещё одну частую ошибку. Девочка превращается в девчонку с помощью суффикса «онк». Ещё одна подсказка со школы: под ударением пишите «о», без ударения — «е». Третьего варианта быть не может.

Правильно: созвонИмся?

Чудовищная ошибка, которая крепко-накрепко засела в нашей речи. Особенно в речи тех, кто живёт в маленьких городах и посёлках. Казалось бы, всё очень просто. Есть проверочное слово — «звонить». Попробуйте произнести его с ударением на «о». Получилось? Вот и в слове «созвонимся» двух мнений быть не может.

Правильно: в течение часа

Если вам кто-то пообещал ответить в «течении дня» — дело плохо. Можно точно не ждать ответа в этот день. И заранее подготовиться, что в письме будут орфографические ошибки, а по ним судить письмо не совсем правильно (точнее, зависит от цели письма). «В течении» — сочетание предлога с существительным «течение» (ручья или реки). «В течение» — целиком предлог, связанный с временными промежутками. Чтобы больше не ошибаться, научитесь подбирать правильные вопросы: если к словам «в течении/в течение» нельзя задать вопрос «где?», тогда точно пишем на конце -е. Например: «Маша уронила в реку яблоко, и оно скрылось в течении реки». Скрылось — где? В течении реки. «В течение трёх дней я отвечу вам на письмо». Три дня — промежуток времени, значит, пишем «в течение».

Правильно: надень шапку!

Конечно, вы знаете, в каких случаях нужно говорить «надевать», а в каких — «одевать». Но на всякий случай повторим: первый вариант употребляем, когда говорим о неодушевленных предметах («надеть куртку»), а второй вариант — когда о людях или предметах, их обозначающих («одеть куклу»). Да-да, тут в вашей голове начнёт всплывать что-то про Надежду и одежду. Продолжайте вспоминать — всё правильно!

TRANSFORMATION so’zining sinov so’zi nima?

  • Xo’sh, prefiksni o’zi tanlash, bu holda uning semantik yo’nalishiga bog’liq, -PRE-, bu erda so’zning o’zi ma’noga ega ekanligi pere, ya’ni normadan tashqarida.

    Ikkinchi unli, ya’ni -A- yoki -O-, uning ildiz morfemasida tekshirilmaydi, lekin lug’atning sobit variantidir, shuning uchun boshqa yo’l yo’q, uning imlosi, eslash kerak.

  • So’zini yozishda quot; transformationquot; imloda siz xato qilishingiz mumkin bo’lgan bir nechta imlo: E harfi, shuningdek ildizidagi A harfi.

    Afsuski, unlini ildizidan tekshirish uchun test so’zini topish mumkin emas.

    Shuningdek, biz E harfining yozilishini eslaymiz.

  • So’zi; transformatsiya kvotasi; tasdiqlanmagan (lug’at) so’zlarga ishora qiladi. Unda savollar ikkita harfdan kelib chiqadi: prefiksdagi E va ildizdagi A. Prefiksga kelsak, uning imlosi PRE- va PRI- qoidalariga bo’ysunadi: agar prefiksning qiymati quot qiymatiga yaqin bo’lsa; re-quot; yoki Quot; judaquot; va shuningdek, agar so’z ma’no soyasiga ega bo’lsa Quot; changequot; (transformatsiya, transformatsiya), keyin biz E harfini yozamiz.

    Ildizda biz tugallanmagan -ra- kombinatsiyasini ko’ramiz. Qoidaga ko’ra, bilan to’liq bo’lmagan kelishuv -oro- bilan to’liq bog’liq bo’lgan so’z bo’lsa, yoziladi. Bizning holatlarimizda bunday so’z bor: konvertatsiya — bu to’ntarish, tashlab yuborish. Demak, bu aniq -ra- va biz yozamiz.

  • Transformatsiya so’zi -E tugashi bilan ikkinchi pasayish va neytral jinsning ismiga aylanadi: Transformation-Transformation-Transformation.

    Undagi stress uchinchi bo’g’inga to’g’ri keladi: transformatsiya.

    So’zning ildizi TRANSFORM-: Transform-Transform morfemasi bo’lib chiqadi. Ushbu korteksda biz SC / T undoshlarining o’zgarishini ko’rmoqdamiz.

    E’tibor bering, bu ildizda unsiz E va unsiz A tovushlari mavjud va so’zning o’zi xato bilan xulosa sifatida yozilishi mumkin.

    Ushbu unlilarni bitta ildizli so’zlar bilan tekshirish mumkin emas va biz ularning yozilishini eslaymiz. Ammo bu so’zning etimologiyasi bizga Remake-Reverse ma’nosida PRE prefiksini aytadi, ammo bu tekshirishning norasmiy usuli.

  • Ha, rus tili chiroyli va boy, ayniqsa, ma’lumotlar oqimi rus tilining so’zlarning ildizlari imlosi to’g’risidagi qoidalarini unutganda, ularni ko’paytirish jadvali sifatida ham zarur. Demak, transformatsiya so’zida prefiks va root rot mavjud.

    Shunday qilib, men ushbu so’z uchun sinov so’zi sifatida rotatsiya so’zini keltirgan bo’lardim.

    Ammo bu so’zda biz yana o’sish, o’sish va o’sish ildizlarini yozish qoidalariga qaytamiz.

    Va ularda stress ostida O yoziladi, aks holda A.

    Bundan tashqari, pre va pri prefiksining to’g’riligiga qaytish kerak.

    Bu holda u oldindan, shuning uchun u prefiks qalamiga mos keladi.

    Shunday qilib, yozish uchun to’g’ri bo’lgan transformatsiya.

  • Transformatsiya — stress uchinchi bo’g’inga tushadi.Transformatsiya qilish, o’zgartirish, teskari yo’naltirish uchun bitta ildizli undoshlarni oling.Haqiqat shundaki, etimologik tahlil yordamida biz ushbu so’zning eshik bilan bog’liqligini qo’shimcha tushunamiz. Va -per- prefiksi -per- ma’nosini anglatadi.

  • Bugungi kunda savodxonlik eng muhim ko’rsatkichlardan biridir. Darhaqiqat, aslida, ozgina odamlar xatolar bilan yozgan yoki ikki so’zni birlashtira olmaydigan odam bilan muloqot qilishdan (suhbatlashishdan) zavqlanadilar.

    Bizning buyuk va qudratli rus tilimizda vaziyat tez-tez paydo bo’lganda, so’zni talaffuz qilishda tovushlar eshitilganda yo’qoladigan yoki eshitilmaydigan harflar mavjud. Va talaffuz yoki imloda savodli bo’lish uchun siz test so’zini to’g’ri tanlashingiz kerak. Ammo so’z hech qanday qoidalarga bo’ysunmasa, istisnolar mavjud, bunday so’zlar lug’at so’zlari deb nomlanadi.

    Bu so’z transformatsiya ushbu toifaga tegishli — lug’at so’zlari, imlo va talaffuz zarur eslayman va to’g’ri qo’llang.

  • Xayrli kun, bir so’z bilan transformatsiya siz ikkita xato qilishingiz mumkin, xatni prefiksda noto’g’ri yozishingiz, harflar orasida adashib qolishingiz mumkin е и и, shuningdek, harf so’zning tagida eshitiladi о, lekin siz yozishingiz kerak а, so’zni tekshirish mumkin emas, chunki bunday so’z yo’q, eslash kerak, biz yozamiz: transformatsiya.

    • Участвовать или учавствовать: как правильно пишется слово?

    Как часто русский язык любит подсовывать нам «обманки»! Нередко это касается непроизносимых согласных в корне слов, таких, например, как «грусТный», «соЛнце», «прелесТница». Твердо запомнив, что такие согласные существуют, мы порой начинаем вставлять их где надо и где не надо – на всякий случай. Однако русский язык не то место, где лучше «перебдеть»: он требует четких формулировок. Поэтому сегодня мы разберемся, как правильно пишется: участвовать или учавствовать. Нужна ли согласная буква В в корне слова?

    Правописание слова

    Вообще, сочетание букв «вств» и «ств» часто вызывает затруднения в правописании. Например, слова «здравствовать» и «властвовать» по звучанию похожи, но в одном из них буква В пишется, а в другом – нет.

    Для начала определимся, как вообще появляются в словах эти непроизносимые согласные, откуда они берутся. А берутся они из других форм слова, тех, где отчётливо слышны, например:

    • В существительном «соЛнце» согласная Л проверяется прилагательным «соЛнечный».
    • Согласная Т в прилагательном «прелесТный» проверяется однокоренным существительным «прелесТь».
    • Проверочное слово для прилагательного «грусТный» – глагол «грусТить».
    • Глагол «здраВствовать» проверяем существительным «здраВие», то есть «здоровье», а «властвовать» – «власть».

    По этому же правилу нужно изменить форму слова участвовать, чтобы проверить наличие или отсутствие сомнительной согласной. А именно – превратить этот глагол несовершенной формы в существительное «участие».

    Как видим, никакой буквы В в нем нет, следовательно, ее нет ни в инфинитиве участвовать, ни в других формах:

    • участвую;
    • участвовал;
    • участвующий.

    И так далее.

    Примеры предложений

    1. Танюшка так боялась участвовать в конкурсе, что не спала целую ночь.
    2. Павел с усилием закончил год без единой тройки, лишь бы родители не запретили ему участвовать в соревновании.
    3. Во всем мире, кажется, не осталось страны, которая бы хоть раз не участвовала в войне.
    4. Чтобы успеть поучаствовать в торгах, Илья Ильич досрочно вернулся из отпуска.

    Ошибочное написание

    Неправильные варианты написания глагола: «учавствовать», «учавствавать», «участвавать».

    Синонимы

    Синонимичные слова и словосочетания: «принимать участие», «фигурировать», «вносить лепту», «входить в долю», «приложить руку».

    Заключение

    Итак, чтобы определиться, как правильно – участвовать или учавствовать, нужно изменить часть речи и превратить глагол в существительное «участие», в котором сразу станет понятно, что никакой В в корне не пишется.

    Правильно/неправильно пишется

    Как научить ИИ превращать дизайн-макеты в HTML и CSS. Часть 3 | by NOP | NOP::Nuances of Programming

    Перевод статьи Emil Wallner: How you can train an AI to convert your design mockups into HTML and CSS

    Предыдущие части: Часть 1, Часть 2

    В первых двух частях статьи мы поговорили о базовых принципах обучения нейронных сетей генерированию разметки на основании скриншотов, а также потренировались на Hello World и HTML-моделях.

    Далее создадим итоговую версию Bootstrap.

    В последней версии мы будем использовать набор данных со сгенерированных bootstrap сайтов, руководствуясь статьей о pix2code. Bootstrap Твиттера позволяет объединить HTML с CSS и сократить объем словаря.

    Это очень пригодится при создании разметки на основании новых для алгоритма скриншотов. Также разберемся в процедуре «накапливания знания» о скриншоте и разметке.

    Вместо стандартного обучения на разметке bootstrap будем использовать 17 упрощенных токенов, которые затем переведем в HTML и CSS. Набор данных включает в себя 1500 текстовых скриншотов и 250 проверочных изображений. Для каждого скриншота образуется порядка 65 токенов, в результате чего получается 96 925 тренировочных примеров.

    Оптимизация алгоритма из pix2code документа позволяет модели предсказывать веб-компоненты с 97%-ной точностью (алгоритм BLEU с 4-х N-гранным жадным поиском. Дальше еще поговорим о нем).

    Извлечение признаков из предобученных алгоритмов хорошо подходит для моделей с захватом изображений. Но после пары экспериментов я понял, что для этих целей лучше использовать сквозной метод pix2code. Предобученные модели не тренировались на веб-данных и изначально настроены для разных классификаций.

    В данном примере мы заменим признаки уже изученных изображений небольшой сверточной сетью. И предельное объединение мы будем использовать не для повышения интенсивности потока информации, а для увеличения величины шага. Это позволит сохранить расположение и цвет элементов во фронтенде.

    Здесь нам подойдут сразу две базовые модели: сверточная (CNN) и рекуррентная (RNN) нейронная сеть. Последняя наиболее часто используется в долгой кратковременной памяти (LSTM), поэтому я выбираю именно ее.

    Существует множество подробных уроков по сверточным сетям (небольшой пример). Но в этой статье я буду говорить именно о LSTM.

    Пожалуй, самым трудным разделом LSTM являются временные шаги. Нейронную сеть Vanilla можно представить в виде двух таких шагов. Если сеть видит “Hello”, то она предсказывает “World”. Но предугадать большее количество шагов ей будет достаточно трудно. В примере ниже входное значение имеет целых четыре временных шага для каждого слова.

    LSTM состоит их входных значений с временными шагами. По сути, эта та же нейронная сеть, но настроенная на показ информации в определенном порядке. Если развернуть нашу модель, то получим следующее. Для каждого ниспадающего шага сохраняется одинаковое весовое значение. Для предыдущего выходного результата и нового входного значения берутся разные наборы весовых параметров.

    Входные и выходные весовые значения объединяются и добавляются с помощью активации. Это выходное значение для данного временного шага. А поскольку весовые коэффициенты используются по нескольку раз, то они берут информацию из разных входных значений и создают свое знание о последовательности.

    Ниже приведена упрощенная версия процессов в LSTM для каждого временного шага.

    Чтобы понять базовую логику всего этого, я советую создать рекуррентную нейронную сеть с нуля, используя отличное руководство Эндрю Траска.

    Определение уровней в слоях LSTM

    Количество уровней в каждом слое LSTM определяет ее способность к запоминанию. Оно также зависит от размера каждого выходного признака. Напомню: признак — это длинный список цифр, которые используются для передачи информации между слоями.

    Каждый уровень в слое LSTM учится отслеживать различные части синтаксиса. Ниже приведена визуализация уровня, которые отслеживает информацию в строке div. Это упрощенная разметка — ее мы используем для обучения модели с bootstrap.

    Каждый уровень LSTM поддерживает состояние ячейки (т.е. память). Для изменения данного состояния используются активации и весовые значения. Это позволяет LSTM-слоям «фильтровать» информацию для каждого входного значения на нужную и ненужную.

    Помимо прохождения через выходной признак для каждого входа ведется передача состояний ячейки — по одному значению для каждого уровня в LSTM. Более подробно о способах взаимодействия компонентов внутри LSTM можно ознакомиться в статье Кола, Реализации NumPy от Джаясири, в лекции Карфая и рецензии к ней.

    dir_name = 'resources/eval_light/'
    # Чтение файла и возвращение строки
    def load_doc(filename):
    file = open(filename, 'r')
    text = file.read()
    file.close()
    return text
    def load_data(data_dir):
    text = []
    images = []
    # Загрузка всех файлов и их сортировка
    all_filenames = listdir(data_dir)
    all_filenames.sort()
    for filename in (all_filenames):
    if filename[-3:] == "npz":
    # загружает уже подготовленные изображения в массивы
    image = np.load(data_dir+filename)
    images.append(image['features'])
    else:
    # загружает токены boostrap, помещает их в начальный и конечный тег
    syntax = '<START> ' + load_doc(data_dir+filename) + ' <END>'
    # отделяет все слова единичным пробелом
    syntax = ' '.join(syntax.split())
    # добавляет пробел после каждой точки
    syntax = syntax.replace(',', ' ,')
    text.append(syntax)
    images = np.array(images, dtype=float)
    return images, text
    train_features, texts = load_data(dir_name)
    # Инициирование функции для создания словаря
    tokenizer = Tokenizer(filters='', split=" ", lower=False)
    # Создание словаря
    tokenizer.fit_on_texts([load_doc('bootstrap.vocab')])
    # Резервирование места в словаре для пустого слова
    vocab_size = len(tokenizer.word_index) + 1
    # Преобразование входных предложений в индексы словаря
    train_sequences = tokenizer.texts_to_sequences(texts)
    # Самый длинный набор boostrap-токенов
    max_sequence = max(len(s) for s in train_sequences)
    # Определение количества токенов в каждом входном предложении
    max_length = 48
    def preprocess_data(sequences, features):
    X, y, image_data = list(), list(), list()
    for img_no, seq in enumerate(sequences):
    for i in range(1, len(seq)):
    # добавляет предложение до текущего счетчика (i) и включает это значение для выхода
    in_seq, out_seq = seq[:i], seq[i]
    # заполняет все входные токены предложений в max_sequence
    in_seq = pad_sequences([in_seq], maxlen=max_sequence)[0]
    # переводит выход на прямое кодирование
    out_seq = to_categorical([out_seq], num_classes=vocab_size)[0]
    # добавляет соответствующую картинку в файл boostrap-токена
    image_data.append(features[img_no])
    # разбивает входное предложение на 48 токенов и добавляет его
    X.append(in_seq[-48:])
    y.append(out_seq)
    return np.array(X), np.array(y), np.array(image_data)
    X, y, image_data = preprocess_data(train_sequences, train_features)
    # Создание энкодера
    image_model = Sequential()
    image_model.add(Conv2D(16, (3, 3), padding='valid', activation='relu', input_shape=(256, 256, 3,)))
    image_model.add(Conv2D(16, (3,3), activation='relu', padding='same', strides=2))
    image_model.add(Conv2D(32, (3,3), activation='relu', padding='same'))
    image_model.add(Conv2D(32, (3,3), activation='relu', padding='same', strides=2))
    image_model.add(Conv2D(64, (3,3), activation='relu', padding='same'))
    image_model.add(Conv2D(64, (3,3), activation='relu', padding='same', strides=2))
    image_model.add(Conv2D(128, (3,3), activation='relu', padding='same'))
    image_model.add(Flatten())
    image_model.add(Dense(1024, activation='relu'))
    image_model.add(Dropout(0.3))
    image_model.add(Dense(1024, activation='relu'))
    image_model.add(Dropout(0.3))
    image_model.add(RepeatVector(max_length))
    visual_input = Input(shape=(256, 256, 3,))
    encoded_image = image_model(visual_input)
    language_input = Input(shape=(max_length,))
    language_model = Embedding(vocab_size, 50, input_length=max_length, mask_zero=True)(language_input)
    language_model = LSTM(128, return_sequences=True)(language_model)
    language_model = LSTM(128, return_sequences=True)(language_model)
    # Создание декодера
    decoder = concatenate([encoded_image, language_model])
    decoder = LSTM(512, return_sequences=True)(decoder)
    decoder = LSTM(512, return_sequences=False)(decoder)
    decoder = Dense(vocab_size, activation='softmax')(decoder)
    # Компиляция модели
    model = Model(inputs=[visual_input, language_input], outputs=decoder)
    optimizer = RMSprop(lr=0.0001, clipvalue=1.0)
    model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=optimizer)
    # Сохранение модели для каждой второй эпохи
    filepath="org-weights-epoch-{epoch:04d}--val_loss-{val_loss:.4f}--loss-{loss:.4f}.hdf5"
    checkpoint = ModelCheckpoint(filepath, monitor='val_loss', verbose=1, save_weights_only=True, period=2)
    callbacks_list = [checkpoint]
    # Обучение модели
    model.fit([image_data, X], y, batch_size=64, shuffle=False, validation_split=0.1, callbacks=callbacks_list, verbose=1, epochs=50)

    Не так просто найти подходящий способ для оценки точности информации. Допустим, вы сравниваете слова по порядку. Если предсказанное слово нарушает последовательность, то точность такого тестирования равна нулю. Если же в предсказании забывается одно слово из правильной последовательности, то точность теста — 99/100.

    Я предпочитаю пользоваться оценками BLEU — самой популярной методики для оценки моделей в машинном переводе и захвате изображений. BLEU разбивает предложение на четыре N-граммы, т.е. последовательности в 1–4 слова. В предсказании ниже «кот» должен был быть «кодом».

    Для получения результата умножаем каждый балл на 25%, (4/5) * 0.25 + (2/4) * 0.25 + (1/3) * 0.25 + (0/2) * 0.25 = 0.2 + 0.125 + 0.083 + 0 = 0.408 . Затем эта сумма умножается на штраф за длину предложения. А раз у нас в примере выбрана правильная длина предложения, то мы сразу же получаем итоговый результат.

    Для усложнения процесса вы можете увеличить количество N-грамм. Четырех N-граммная модель больше всего похожа на «человеческий» перевод. Я бы посоветовал пробежаться по нескольким примерам со следующим кодом и почитать Википедию.

    # Создание функции для чтения файла и возвращения его содержимого
    def load_doc(filename):
    file = open(filename, 'r')
    text = file.read()
    file.close()
    return text
    def load_data(data_dir):
    text = []
    images = []
    files_in_folder = os.listdir(data_dir)
    files_in_folder.sort()
    for filename in tqdm(files_in_folder):
    # Добавление изображения
    if filename[-3:] == "npz":
    image = np.load(data_dir+filename)
    images.append(image['features'])
    else:
    # добавление текста, заключение его в начальный и конечный теги
    syntax = '<START> ' + load_doc(data_dir+filename) + ' <END>'
    # разделение слов через пробел
    syntax = ' '.join(syntax.split())
    # добавление пробела между каждой точкой
    syntax = syntax.replace(',', ' ,')
    text.append(syntax)
    images = np.array(images, dtype=float)
    return images, text
    # Инициирование функции для создания словаря
    tokenizer = Tokenizer(filters='', split=" ", lower=False)
    # Создание упорядоченного словаря
    tokenizer.fit_on_texts([load_doc('bootstrap.vocab')])
    dir_name = '../../../../eval/'
    train_features, texts = load_data(dir_name)
    # Загрузка модели и весовых значений
    json_file = open('../../../../model.json', 'r')
    loaded_model_json = json_file.read()
    json_file.close()
    loaded_model = model_from_json(loaded_model_json)
    # Загрузка весовых значений в новую модель
    loaded_model.load_weights("../../../../weights.hdf5")
    print("Loaded model from disk")
    # Преобразование целого числа в слово
    def word_for_id(integer, tokenizer):
    for word, index in tokenizer.word_index.items():
    if index == integer:
    return word
    return None
    print(word_for_id(17, tokenizer))
    # Создание описания для изображения
    def generate_desc(model, tokenizer, photo, max_length):
    photo = np.array([photo])
    # начало процесса создания
    in_text = '<START> '
    # пошаговое выполнение по всей длине последовательности
    print('\nPrediction---->\n\n<START> ', end='')
    for i in range(150):
    # перевод входной последовательности в целые числа
    sequence = tokenizer.texts_to_sequences([in_text])[0]
    # заполнение входа
    sequence = pad_sequences([sequence], maxlen=max_length)
    # предсказание следующего слова
    yhat = loaded_model.predict([photo, sequence], verbose=0)
    # преобразование вероятности в целое число
    yhat = argmax(yhat)
    # преобразование целого числа в слово
    word = word_for_id(yhat, tokenizer)
    # остановка, если преобразование слова невозможно
    if word is None:
    break
    # добавление на вход при генерации следующего слова
    in_text += word + ' '
    # остановка при предсказании окончания последовательности
    print(word + ' ', end='')
    if word == '<END>':
    break
    return in_text
    max_length = 48
    # Оценка способности(навыка) модели
    def evaluate_model(model, descriptions, photos, tokenizer, max_length):
    actual, predicted = list(), list()
    # пройтись по блоку
    for i in range(len(texts)):
    yhat = generate_desc(model, tokenizer, photos[i], max_length)
    # сохранить фактическое и предсказанное
    print('\n\nReal---->\n\n' + texts[i])
    actual.append([texts[i].split()])
    predicted.append(yhat.split())
    # рассчитать оценку BLEU
    bleu = corpus_bleu(actual, predicted)
    return bleu, actual, predicted
    bleu, actual, predicted = evaluate_model(loaded_model, texts, train_features, tokenizer, max_length)
    #Компиляция токенов в HTML/CSS
    dsl_path = "compiler/assets/web-dsl-mapping.json"
    compiler = Compiler(dsl_path)
    compiled_website = compiler.compile(predicted[0], 'index.html')
    print(compiled_website )
    print(bleu)

    Ссылки на примеры:

    · Сгенерированный сайт 1 — Оригинал 1

    · Сгенерированный сайт 2 — Оригинал 2

    · Сгенерированный сайт 3 — Оригинал 3

    · Сгенерированный сайт 4 — Оригинал 4

    · Сгенерированный сайт 5 — Оригинал 5

    · Разбирался в слабых сторонах одного алгоритма вместо тестирования случайных моделей. Поначалу я старался научить сеть внимательности с помощью разных примочек (батч-нормализация, двунаправленные сети и т.д.). При сравнении тестовых данных и предсказаний стало ясно, что модель не могла с высокой точностью предугадывать цвет и расположение элемента. Так я обнаружил слабое место сверточных нейронных сетей. Это натолкнуло меня на мысль о том, чтобы заменить предельное объединение значений увеличением шага. Тогда потери при проверке сократились с 0,12 до 0,02. Параллельно выросла оценка BLUE с 85% до 97%.

    · Используйте только релевантные предобученные модели. Мне казалось, что при небольшом наборе данных предобученная на изображениях модель покажет лучшие результаты. Однако на практике выяснилось, что модели end-to-end учатся намного дольше и тратят куда больше памяти. Тем не менее, их результаты на 30% точнее.

    · При запуске модели на удаленном сервере готовьтесь к небольшим расхождениям. На Маке файлы читаются в алфавитном порядке. Но на сервере все расположено хаотично. Это и создает расхождения данных между скриншотом и кодом. Достоверность, конечно же, присутствует, однако при проверке результат оказывается на 50% хуже, чем при заданном порядке показа/запоминания.

    · Разберитесь в функциях библиотек. Зарезервируйте в словаре место для пустого токена. Как-то я забыл это сделать, и один из токенов не попал в словарь. Обнаружилось все только после многократной проверки выходного значения — система попросту не предсказала «единичный» токен. При проверке словаря оказалось, что такого токена там даже не было. Важный нюанс: при обучении и тестировании используйте одинаковый порядок сортировки.

    · Для экспериментальных целей выбирайте облегченные модели. Если взять управляемые рекуррентные нейроны (GRU) вместо LSTM, то цикл эпохи сократится на 30%. Причем, какие-либо значимые изменения в производительности отмечаться не будут.

    Фронтенд-разработка — идеальная среда для использования глубокого обучения. В нейронных сетях легко сгенерировать данные, а существующие алгоритмы обучения способы преобразовать почти любую логику.

    Большой интерес вызывает обучение вниманию LSTM. Оно не просто улучшает достоверность результатов, но и наглядно показывает, где именно сверточная нейронная сеть уделяла максимум внимания при генерировании разметки.

    Помимо прочего, внимание — это связующий ключ между разметкой, таблицами стилей, скриптами и, в дальнейшем, бэкендом. Уровни внимания отслеживают переменные и позволяют сети общаться на разных языках программирования.

    Но в ближайшем будущем главный акцент будет стоять на создании масштабируемых способов синтезирования данных. Тогда мы сможем последовательно добавлять шрифты, цвета, слова и анимацию.

    Пока что наибольший КПД получается при создании эскизов и превращении их в шаблонные приложения. Года через два мы сможем отрисовывать приложение на бумаге и за секунды получать уже готовый фронтенд. Уже сейчас есть два рабочих прототипа, созданных дизайнерами Airbnb и Uizard.

    Ниже приведены некоторые базовые эксперименты по работе с сейтью.

    Начало

    · Запуск всех моделей

    · Проверка различных гиперпараметров

    · Тестирование всевозможных архитектур сверточных сетей

    · Добавление двунаправленных LSTM моделей

    · Внедрение модели с отличающимся набором данных. (Можете легко установить этот набор данных во FloydHub через метку — data emilwallner/datasets/100k-html:data)

    Продолжение

    • Создание работающего веб-генератора/приложения для случайных чисел с соответствующим синтаксисом.
    • Трансформация данных с эскиза до модели приложения. Авто-преобразование скриншотов (веб/приложения) в эскизы и использование генеративно-состязательной сети (GAN) для создания множества значений.
    • Использование уровня внимания для визуализации работы сети над изображением каждого предсказания. Например, как тут.
    • Создание фреймворка для модульного подхода. Допустим, сделать модели энкодеров для шрифтов (по одному на цвет) и шаблона, а затем соединить их в одном декодере. Отлично подойдут устойчивые (сплошные) признаки изображений.
    • Скормить сети простые HTML-компоненты и научить ее генерировать анимацию в CSS. Самый смак — добавить сюда подход с научением вниманию и визуализацией работы сети над всеми входными значениями.

    проверочное слово к букве «Е»

    Традиционно о напи­са­нии бук­вы «е» в корне суще­стви­тель­но­го «дерев­ня» и всех одно­ко­рен­ных слов сле­ду­ет справ­лять­ся в сло­ва­ре, но все же, если обра­тить­ся к про­ис­хож­де­нию это­го сло­ва, то …

    При про­из­не­се­нии суще­стви­тель­но­го «дерев­ня» уда­ре­ние пада­ет на вто­рой слог сло­ва. Гласный в пер­вом сло­ге остал­ся без ударения

    дере́вня  [д’ и р’ э в н’ а]

    Как пра­виль­но пишет­ся, «дере́вня» или «дире́вня»?

    Проверяем букву «е» в слове «деревня»

    Чтобы узнать, какую бук­ву, «е» или «и», сле­ду­ет писать в корне ана­ли­зи­ру­е­мо­го суще­стви­тель­но­го, поищем про­ве­роч­ное сло­во сре­ди род­ствен­ных лек­сем или изме­ним его фор­му с целью, что­бы глас­ный в пер­вом сло­ге ока­зал­ся под ударением:

    • дере́вня — дереве́нька, дереву́шка, дереве́нский, дереве́нщина
    • дере́вня — нет дере́вни, дереве́нь; дере́вне, деревня́м и т. п.

    Понаблюдав, как уда­ре­ние ухо­дит с глас­ных зву­ков кор­ня в род­ствен­ных сло­вах и фор­мах суще­стви­тель­но­го, убе­дим­ся, что ни род­ствен­ные сло­ва, ни падеж­ные фор­мы суще­стви­тель­но­го не про­ве­ри­ли без­удар­ный глас­ный в его корне.

    Следовательно, о напи­са­нии бук­вы «е» в пер­вом сло­ге суще­стви­тель­но­го и род­ствен­ных слов справ­ля­ем­ся в словаре.

    Вывод

    «Деревня» — это сло­вар­ное сло­во, в корне кото­ро­го пишет­ся бук­ва «е».

    Происхождение слова «деревня»

    НО, если обра­тить­ся к про­ис­хож­де­нию лек­се­мы «дерев­ня», то ока­жет­ся, что это сло­во и суще­стви­тель­ное «дере­во» (дере­вья) одно­го кор­ня. Изначально суще­ство­вал гла­гол «драть» и его фор­ма «деру», что и дало назва­ние месту посе­ле­ния людей — «дерев­ня». Древние люди дра­ли дере­вья, руби­ли их, что­бы отво­е­вать у дре­му­че­го леса «место под солн­цем» — рас­чи­щен­ную пло­щад­ку для построй­ки изб.

    В искон­но рус­ских сло­вах «дерев­ня», «дере­во», «бере­за» суще­ству­ет пол­но­гла­сие -ере-, зная о кото­ром мож­но пра­виль­но напи­сать эти слова.

    Также исхо­дя из выше­ска­зан­но­го, что­бы пра­виль­но напи­сать сло­во «дере́вня», вспом­ним эти­мо­ло­ги­че­ски род­ствен­ное сло­во «де́рево», в кото­ром глас­ный пер­во­го сло­га явля­ет­ся ударным.

    Скачать ста­тью: PDF

    Blackboard — Импорт контрольных вопросов из файла Word — База знаний ETS

    Генераторы тестов

    позволяют создавать тестовые вопросы и ответы в Word, а затем сразу загружать их в пул Blackboard. Это может сэкономить время, поскольку вам не нужно выполнять несколько утомительный процесс Blackboard по созданию одного вопроса за раз в инструменте тестирования.

    Чтобы использовать генератор тестов, вы создаете свой тест в Word, следя за тем, чтобы он был точно отформатирован — без лишних пробелов, строк или символов.Затем вы копируете и вставляете результат в генератор тестов, и он создает файл для загрузки в Blackboard.

    Этот файл представляет собой набор вопросов для загрузки — не импортируемый тест или пул

    Вы должны сначала создать пул вопросов или тест, прежде чем вы сможете загружать эти вопросы.

    После загрузки ваши вопросы будут в пуле, готовом для использования в новом тесте. Затем вы можете назначить баллы за вопросы и использовать обычный тест.

    Генератор викторины может создавать следующие типы вопросов Blackboard: «Множественный выбор», «Множественный ответ», «Верно / неверно», «Эссе», «Заполнить пробел», «Соответствие». Если вам нужны другие типы вопросов, такие как «Горячая точка», «Изображение» или «Уравнение», вам нужно будет создать эти вопросы непосредственно на холсте теста Blackboard после того, как вы загрузите вопросы, созданные генератором тестов.

    * Важное примечание: Генератор Western Sydney создает вопрос на доске Пул , из которого можно создать тест.

    При желании вы можете продолжать использовать старый генератор тестов Blackboard Test Generator Христианского университета Оклахомы или преобразователь экзаменов Нью-Йоркского технологического института. Однако они стареют и имеют некоторые проблемы.

    Другие способы создания тестов

    Respondus Test Editor — похожая программа, но доступна только для Windows. Как и веб-сайты, которые мы рекомендуем выше, вы форматируете и загружаете документ Word с вашими вопросами. Однако использовать его сложнее.Редактор тестов Respondus можно загрузить с сайта программного обеспечения UVM, инструкции находятся здесь.

    Используйте файлы Excel или Word , сохраненные как текст. Этот метод можно использовать для создания вопросов Blackboard любого типа. Однако мы рекомендуем последний, потому что это наиболее сложный процесс: вопросы должны быть отформатированы с высокой точностью — каждая часть вопроса и ответы должны быть разделены одной вкладкой, поэтому внимание к деталям имеет решающее значение. Если есть какие-либо ошибки, Blackboard просто не учитывает вопрос, поэтому вам необходимо тщательно проверить их на наличие ошибок.Однако, если вы предпочитаете работать в Excel, а не в Word, или любите Word и являетесь приверженцем точности, это может быть для вас хорошим вариантом. Узнайте больше о том, как это сделать, на веб-сайте Blackboard. Или загрузите инструкции в формате PDF из Калифорнийского государственного университета в Станиславе.

    Преобразование документов Word в тесты Blackboard (2) — Learning Technologies at COD

    Если вы использовали Word для написания тестов, которые распечатываете для своего класса, и теперь вы хотите перенести тесты в Blackboard, приведенные ниже инструкции покажут вам, как Бесплатный онлайн-генератор тестов Blackboard Test Generator поможет вам выполнить эту, в остальном, очень утомительную задачу.

    Заявление об ограничении ответственности: этот бесплатный онлайн-инструмент создан Христианским университетом Оклахомы. Хотя он был доступен для всех в течение многих лет, его можно было удалить в любой момент. Он работает с 6 типами тестовых вопросов. Это:

    Множественный выбор, Множественные ответы, Верно / Неверно, Вопрос-эссе, Заполните пробел, и Соответствие. Если в вашем тесте больше вопросов для заказа, чем вопросов для заполнения пустого поля, просмотрите эту статью , чтобы найти генератор тестов, который включает тип вопросов для заказа.

    Вот как вкратце работает этот инструмент. Вы будете:

    • Измените документ Word так, чтобы вопросы теста были отформатированы в соответствии с правилами, установленными Генератором.
    • Скопируйте и вставьте вопросы в текстовое поле Генератора.
    • Загрузите сгенерированный файл и загрузите его в Blackboard.

    Пошаговая инструкция

    A. Преобразование документа Word с контрольными вопросами в документ .TXT или файл .zip.

    1. Щелкните по этой ссылке: https: // ed.oc.edu/blackboardquizgenerator/ .
    2. Внимательно прочтите раздел Основная информация .
    3. Введите имя теста.
    4. Выберите тип вопроса из раскрывающегося списка под Создать образец вопроса .
    5. Щелкните ОК . Образец вопроса создается и отображается в поле теста.
    6. Выберите другой тип вопроса, чтобы просмотреть образец. Продолжайте, пока не изучите требования к формату для всех типов вопросов, которые вы хотите видеть.
    7. Отредактируйте тестовый документ в Word, чтобы он соответствовал форматам, требуемым генератором, как показано ниже. Тщательно следуйте правилам форматирования . Затем скопируйте все вопросы теста и ответы из измененного документа Word и вставьте их в текстовое поле на странице генератора. Щелкните Создать контрольные вопросы .
    8. Щелкните Загрузить вопросы теста , чтобы получить .TXT (необязательно. Вы можете выбрать Загрузить набор вопросов , чтобы получить .Zip-архив , который можно импортировать в пулы тестов вашего курса Blackboard. Пошаговые инструкции см. В разделе Импорт пулов вопросов.)
    9. Сохраненный файл — файл .TXT. Найдите загруженный файл в папке загрузок вашего компьютера. При необходимости переименуйте его. Вы можете открыть файл в Блокноте, чтобы проверить, все ли в порядке, прежде чем загружать его в Blackboard. (MC = множественный выбор; MA = несколько ответов; TF = истина / ложь; ESS = эссе; FIB = заполнение пустого поля; MAT = соответствие)

    Б.Создайте тест, используя сгенерированный файл

    Вы можете создать новый тест с файлом .TXT или добавить вопросы из файла .TXT к существующему, но не развернутому тесту.

    1. Войдите в свою учетную запись Blackboard и перейдите к курсу, который вы хотите использовать в этом тесте. На странице содержания, чтобы учащиеся могли получить доступ к тесту, наведите указатель мыши на Assessations .

    2. Щелкните Test.

    3. Щелкните Create (или выберите существующий тест из списка и щелкните Submit.Пропустите шаги 4 и 5 ниже, если вы выбираете существующий тест).

    4. Введите имя теста. Введите описания и инструкции.

    5. Щелкните Отправить .

    6. Щелкните Загрузить вопросы .

    7. Щелкните Обзор , чтобы получить тестовый файл .TXT с вашего компьютера.

    8. Файл прикреплен. Щелкните Отправить .

    9. Загрузка прошла успешно.Теперь вы переместили свои тестовые вопросы из документа Word в тест Blackboard.

    Преобразование теста Word Doc с несколькими вариантами ответов в викторину Moodle

    Викторины — это эффективный инструмент обучения, позволяющий повысить вовлеченность студентов и оценить их участие. Частые викторины с небольшими ставками, особенно для онлайн или гибридных студентов, предоставляют студентам инструмент для самооценки и внешний мотиватор для продолжения участия в курсе.У многих преподавателей есть тесты с несколькими вариантами ответов в формате документа Word, которые они использовали в классах f2f. Эти викторины можно преобразовать в банки вопросов и викторин Moodle, чтобы их можно было администрировать (и автоматически оценивать) в режиме онлайн. Процесс многоступенчатый и на первый взгляд может показаться сложным, но это относительно простая процедура. В этой статье приведены пошаговые инструкции для:

    A. Преобразование викторины Word в текстовый формат, совместимый с Moodle

    Б.Импорт текстовой викторины в банк вопросов Moodle

    C. Создание викторины Moodle из банка вопросов

    A. Преобразование викторины Word в текстовый формат, совместимый с Moodle
    1. Вопросы викторины, возможные ответы и правильный ответ должны быть переформатированы в соответствии со следующей моделью в вашем документе Word (без нумерации вопросов, одинарный интервал, заглавные буквы, за которыми следует точка, слово «ОТВЕТ» (заглавными буквами) с последующим двоеточием и буквой правильного ответа и дополнительным пробелом между вопросами).

    2. После того, как вы правильно отформатировали все вопросы и ответы викторины в Word, вам нужно будет преобразовать их в неформатированный текстовый документ с кодировкой UTF-8. Для этого в поле «Сохранить как» в разделе «Тип файла» выберите «Текстовый» (.txt) документ

      .
    3. Нажмите кнопку «Сохранить», откроется новое окно «Преобразование файлов». Щелкните переключатель «Другая кодировка» и в раскрывающемся меню справа выберите Unicode (UTF-8) и «ОК».»Этот файл теперь имеет формат, который можно импортировать в банк вопросов Moodle.

    B. Импорт текстовой викторины в банк вопросов Moodle
    1. Перед импортом вашей викторины в Moodle создайте новую категорию для викторины. В блоке «Администрирование» щелкните раскрывающееся меню рядом с «Банк вопросов» и выберите «Категория».

    2. На открывшейся странице прокрутите вниз до «Добавить категорию». Оставьте значение по умолчанию «Родительская категория» (это категория вашего курса), а затем создайте новую категорию для своей викторины (она, вероятно, будет идентична названию викторины).Затем нажмите «Добавить категорию».

    3. Теперь вы можете импортировать текстовый документ Блокнота в новую категорию банка вопросов Moodle курса. В блоке «Администрирование» из раскрывающегося меню рядом с «Банк вопросов» выберите «Импорт».

    4. В открывшемся окне в разделе «Формат файла» выберите «Айкен», щелкните стрелку слева от «Общие», чтобы открыть этот раздел, и выберите категорию, которую вы только что создали для своей викторины, из раскрывающегося меню в разделе «Импорт». категория.«Затем перетащите (или выберите) файл и нажмите« Импорт ».

    5. В открывшемся окне нажмите «Продолжить».

    6. Теперь ваши вопросы находятся в банке вопросов Moodle, и с их помощью вы можете создать викторину.

    C. Создание викторины Moodle из банка вопросов
    1. Чтобы создать тест, вернитесь на домашнюю страницу курса, включите редактирование, выберите «Добавить действие или ресурс» в блоке сеанса, в котором вы хотите разместить тест.Затем выберите «Викторина» и «Добавить».

    2. В открывшемся окне назовите викторину и укажите направления. Вы также можете установить период времени, в течение которого викторина будет доступна учащимся, и ограничение по времени для прохождения викторины. Если вы уже создали категорию для тестов в журнале успеваемости, вы можете выбрать ее здесь и определить количество разрешенных попыток. Есть дополнительные параметры, которые вы можете рассмотреть при создании викторины (см. Следующий шаг).

    3. Один из способов защитить академическую честность при использовании онлайн-викторин — это перемешать порядок вопросов для каждого учащегося (в разделе «Схема»).Moodle также может изменять порядок списка возможных ответов в каждом вопросе (в разделе «Поведение в вопросе»). Когда вы выбрали все свои настройки, нажмите «Сохранить и отобразить».

    4. Теперь у вас есть викторина, но чтобы добавить вопросы из ранее созданного банка (обратите внимание, что «Вопросы не добавлены»), нажмите «Изменить викторину».

    5. В открывшемся окне выберите категорию, которую вы только что создали для викторины, затем установите все флажки рядом с вопросами и выберите «Добавить в викторину».»

    6. В открывшемся окне выберите банк вопросов, который вы только что создали, с вопросами для этой викторины. Затем выберите все вопросы и нажмите «Добавить вопросы в викторину».

    7. Теперь ваша викторина готова к использованию!

    (ключевые слова: moodle, word, doc, document, quiz)

    http://go.augsburg.edu/doctoquiz

    Последнее изменение: 10.09.2019

    Технический совет: импорт файлов Word с помощью Respondus 4.0

    Respondus 4.0 содержит множество функций, поэтому вы никогда не знаете, какие из них найдут отклик у нового пользователя. Но то, что вызывает у большинства людей улыбку, — это задача «Импорт вопросов». Здесь тест уже в формате MS Word может быть импортирован в Respondus 4.0.

    Посмотрим правде в глаза, никому не нравится копировать и вставлять контрольные вопросы из текстового процессора в систему управления обучением.

    Этот процесс отнимает еще больше времени, если вопросы содержат таблицы, изображения, уравнения и другие типы форматирования.Но с минимальными изменениями в файле Word, Respondus 4.0 может импортировать эти вопросы и большую часть расширенного форматирования, содержащегося в вопросах. Тогда вы всего в нескольких щелчках мыши от публикации оценки в системе управления обучением.

    Обдумайте этот вопрос:

    1) Определите площадь заштрихованной части на диаграмме ниже.

    • ABCD представляет собой квадрат
    • ABCD касается круга в 4 точках
    • Длина одной стороны квадрата ABCD составляет 2 см

    а.№ 4
    б. 2π — 4
    с. 3π 2 -4
    д. 4π 3 -4
    эл. 5π — 4

    С помощью Respondus 4.0 вы можете импортировать десятки подобных вопросов за секунды. Если это звучит как преувеличение, попробуйте сами. Загрузите этот файл Word 2007 (.docx), который содержит 10 вопросов и различные таблицы, изображения и уравнения:

    Скачать образец файла

    Затем запустите Respondus 4 и выполните следующие действия. (Если у вас нет копии Respondus 4, вы можете загрузить бесплатную 30-дневную пробную версию.)

    1. Если вы открывали файл в Word, закройте его сейчас. (Windows не позволяет двум программам одновременно обращаться к файлу.)

    2. Запустите Respondus 4 и выберите «Импортировать вопросы» на вкладке «Пуск».

    3. В разделе «Тип файла» выберите «Microsoft Word 2007 [DOCX]»

    4. Найдите файл Word и выберите его.

    5. Укажите имя файла, создаваемого в Respondus 4.

    6. Нажмите кнопку «Предварительный просмотр», чтобы проверить наличие ошибок (с этим файлом их не будет!).Затем нажмите «Готово».

    Теперь файл импортирован и готов к публикации в системе управления обучением.

    Попробуйте. А еще лучше попросите кого-нибудь попробовать это. И наблюдайте, как улыбка появляется на их лицах.

    Как конвертировать PDF-файлы в документы Word и файлы изображений

    PDF (Portable Document Format) — это открытый стандарт, созданный Adobe в 1990-х годах для представления документов, чтобы они выглядели единообразно для всех платформ и программного обеспечения. DOC (или DOCX) — это формат / расширение файла, которое в основном используется Microsoft Office для своих текстовых документов.Эти два несовместимы.

    Проблема в том, что вы не можете открыть файл DOC с помощью Adobe Reader (или любого другого бесплатного средства чтения PDF, такого как FoxIt и Sumatra). Но для преобразования PDF-файлов в формат Word — что на самом деле означает просто редактирование PDF-файла в Word — связанный процесс прост.

    Начиная с Word 2013 (выпущенного в 2012 году) Microsoft предлагает функцию под названием PDF Reflow. Он делает то, что вы ожидаете. В Word вы переходите на вкладку «Файл», выбираете «Открыть», выбираете любой PDF-файл и открываете его для редактирования, как если бы это был файл Word DOCX.

    Однако есть ограничения. PDF-файл, который вы открываете в Word, будет содержать все содержимое, но, вероятно, он будет выглядеть не совсем правильно. Это потому, что PDF-файлы «фиксированы» — пока данные есть, файл не сохраняет взаимосвязь между данными (например, положение на странице). Все документы Word требуют такого размещения.

    Вот список от Microsoft того, что именно может не преобразовать правильно:

    • Таблицы с расстоянием между ячейками
    • Цвета страницы и границы страницы
    • Отслеживаемые изменения
    • Рамки
    • Сноски, охватывающие более одной страницы
    • Примечания
    • Активные элементы аудио, видео и PDF
    • Закладки PDF
    • Теги PDF
    • Комментарии в формате PDF
    • Эффекты шрифта, такие как свечение или тень (в файле Word эффекты представлены графикой)

    При открытии PDF-файла в Word появляется следующее предупреждение:

    «Word теперь преобразует ваш PDF-файл в редактируемый документ Word», — говорится в нем.«Это может занять некоторое время. Полученный документ Word будет оптимизирован, чтобы вы могли редактировать текст, поэтому он может выглядеть не так, как исходный PDF, особенно если исходный файл содержал много графики».

    Тем не менее, графика втягивается; они также легко редактируются.

    Сохранить файл из Word 2013 в PDF так же просто, как выполнить «Сохранить как» на вкладке «Файл». Вы должны установить флажки в диалоговом окне сохранения с надписью «Открыть файл после публикации», чтобы сразу просмотреть его.

    Преобразование

    также работает в Word Online, которое можно найти в Office Online. Вы открываете PDF-файл в Word Online, и его можно просмотреть, но щелкните ссылку «Редактировать в Word», и вы увидите следующее:

    За этим следует еще одно предупреждение об изменениях в макете и т. Д. Но контент будет там и доступен для редактирования, даже если внешний вид будет нестабильным. Попробуйте.

    Вот и все, у вас все готово для использования PDF-файлов в Word. Если у вас нет более старой версии Microsoft Word.

    PDF Использование со старыми версиями Word

    Не удалось открыть PDF-файл непосредственно в Word 2010 или более ранней версии.Сначала вам нужно преобразовать файл.

    Есть множество способов сделать это. Такие сайты, как Nitro’s Converter, легко выполнят однократное преобразование в любом направлении и отправят вам результат по электронной почте. Конечно, Nitro предпочтет продать вам какое-нибудь программное обеспечение, что удобно, если у вас есть сотни или тысячи PDF-файлов, требующих преобразования.

    Другие включают: Word.net, имеющий аналогичные функции; doc2pdf, возможно, самый красивый сайт, конвертирующий PDF-файлы в Word и обратно; Возможность PDFPro конвертировать до трех файлов PDF в Word в месяц; и PDF Converter, который также конвертирует PDF в Excel, PowerPoint или изображение, или наоборот.Фактически, вы можете отправить любое вложение по электронной почте на адрес [электронная почта защищена] и получить PDF-файл.

    Для настольного программного обеспечения — который является самым быстрым способом превратить PDF в документ Word — нет недостатка в опциях. PDFMate или конвертер WPS Office — отличные варианты для пользователей Windows. Если вы используете Mac, есть Lighten или iPubsoft, но у каждого есть только бесплатная пробная версия, поэтому они не полностью бесплатны.

    Smallpdf продает инструмент Windows за 99 долларов под названием Solid PDF Converter, который делает гораздо больше, чем просто вывод в Word, а также обрабатывает пакетные преобразования и OCR для преобразования отсканированного текста в редактируемый текст; он также предлагает услугу за 6 долларов в месяц для неограниченных онлайн-конверсий.

    В конечном итоге, однако, Word делает довольно ужасный редактор для файлов PDF. Вам будет намного лучше найти полноценный редактор PDF, и вам не придется платить большие деньги за получение Adobe Acrobat Pro DC.

    FoxIt PhantomPDF, например, стоит 109 долларов; Стандартный PDF Studio от Qoopa стоит 89 долларов; а CutePDF — всего 49,95 доллара. У всех них есть бесплатные пробные версии, поэтому, если у вас есть серьезное редактирование PDF в будущем, попробуйте их, прежде чем соглашаться на преобразование Word.

    Экспорт PDF в JPEG или другой формат изображения

    Если вам нужно преобразовать PDF в файл изображения, это будет намного проще на Mac, чем на ПК.На Mac просто откройте PDF-файл в режиме предварительного просмотра. Используйте меню «Файл»> «Экспорт» и выберите нужный формат изображения и параметры, которые вы предпочитаете, и у вас есть файл изображения.

    В Windows лучший бесплатный метод — открыть бесплатную учетную запись Adobe и войти на https://cloud.acrobat.com/exportpdf. Перетащите PDF-файл в окно; в меню «Преобразовать в:» выберите «Изображение», затем «Формат изображения» (JPEG, PNG или TIFF) и используйте ползунок для выбора качества изображения. Многостраничные PDF-файлы преобразуются в отдельные файлы изображений.Затем вы можете загрузить ZIP-архив с файлами изображений.

    Если вас беспокоят вопросы конфиденциальности и вы не хотите делиться своими данными с Adobe, вы можете использовать множество редакторов изображений для экспорта PDF в файлы изображений. Наш фаворит — XnViewMP (www.xnview.com), бесплатный для личного и образовательного использования. Когда вы открываете PDF-файл в XnViewMP, вам, вероятно, потребуется следовать инструкциям, чтобы установить приложение GhostScript с открытым исходным кодом для работы с файлами PDF и PostScript, но затем вы можете использовать XnViewMP для экспорта PDF в любой стандартный формат изображения.Имейте в виду, что все шрифты будут преобразованы из масштабируемого формата TrueType в растровое изображение, а мелкий текст будет выглядеть «блочно».

    Если вам нужны точные параметры экспорта, любой коммерческий редактор PDF может экспортировать в файлы изображений. Мы использовали FineReader, Acrobat и PDF-Xchange Editor с отличными результатами, включая возможности для создания небольших файлов, подходящих для отображения в Интернете, вставки в документы или использования в любом другом месте, где PDF-файлы не поддерживаются или не удобны.

    Импорт / экспорт файлов Microsoft Word (формат вопросов)

    Moodle2Word — это плагин, который позволяет импортировать вопросы викторины из файла Word в Moodle.Вы можете быстро создавать большое количество вопросов в структурированных таблицах Word гораздо проще, чем в Moodle напрямую. Плагин также довольно аккуратно импортирует изображения, а уравнения, созданные с помощью редактора формул Microsoft Office Equation Editor, при импорте преобразуются в MathML и отображаются с использованием MathJax.

    Moodle2Word также поддерживает экспорт вопросов из банка вопросов Moodle в структурированные таблицы Word. В таблицах поддерживаются все компоненты вопроса (основа, варианты ответов, конкретные и общие отзывы, подсказки, теги и метаданные вопросов, такие как оценки штрафов и другие варианты), а также встроенные изображения.Полностью поддерживаются все основные типы вопросов, кроме числовых и вычисляемых. Числовые и вычисляемые вопросы экспортируются, но не могут быть импортированы.

    Некоторые типы вопросов OU, добавленные в ядро ​​в Moodle 3.0, также поддерживаются: перетаскивание на изображение, перетаскивание маркеров, перетаскивание в текст и выбор отсутствующих слов. Также поддерживается множественный выбор типа «все или ничего». Однако все эти дополнительные типы вопросов требуют, чтобы были установлены пользовательские версии вопросов, чтобы заменить значения по умолчанию.

    Синтаксис вопросов Cloze особенно полезен, поскольку он не требует каких-либо знаний о тайном синтаксисе Moodle; вместо этого используйте полужирный шрифт для пунктов раскрывающегося меню и курсив для заполнения текстовых полей. См. Прилагаемый снимок экрана для примера.

    Поддержка языков

    Экспортированные вопросы помечаются на языке текущего пользовательского интерфейса Moodle, и язык проверки орфографии также установлен на правильный язык. Точно так же можно импортировать вопросы на том же языке, а не только на английском.Поддерживаются языки с письмом слева направо и справа налево (например, арабский и иврит).

    Поддержка формул (только импорт)

    Уравнения, написанные с помощью редактора Microsoft Equation Editor в Word, можно импортировать в Moodle как MathML. Затем этот MathML можно отобразить в Moodle с помощью подключаемого модуля MathJax, если вы используете Moodle 2.7 или новее. Вероятно, можно настроить MathJax в более ранних версиях Moodle для поддержки рендеринга MathML, но я не знаю, как это сделать.

    Обратите внимание, что начиная с версии 3.4.3. Уравнения MathML в вопросах не экспортируются в удобном для использования виде.

    Вспомогательные шаблоны Word
    Шаблоны

    Word для плагина можно загрузить с демонстрационного веб-сайта www.Moodle2Word.net, они доступны для Word 2007 и 2010 (Windows) и Word 2011 (MacOSX). Шаблоны Windows также поддерживают простой предварительный просмотр вопросов и возможность загрузки вопросов из Word.

    Если вопросы содержат изображения, необходимо установить шаблон Word, чтобы иметь возможность преобразовывать изображения из экспортированных вопросов во встроенные изображения в Word, поскольку они не отображаются автоматически.

    Установка

    Плагин может быть установлен администратором Moodle с использованием стандартного процесса установки плагина Moodle.

    Предварительные требования

    • Убедитесь, что ваша установка Moodle поддерживает XSLT и, в идеале, HTMLTidy. Войдите в систему как администратор, перейдите в раздел «Администрирование сайта» -> «Сервер» -> «Информация о PHP» и просмотрите конфигурацию PHP. Ищите сведения о пакете «xsl». Если их нет, вам нужно будет заново настроить PHP и перезапустить сервер.
    • Чтобы включить XSLT и HTMLTidy на сервере Windows Moodle, откройте файл конфигурации PHP (например, d: \ winmoodle2 \ server \ php \ php.ini в Windows) и раскомментируйте строки, содержащие «extension = php_xsl.dll». и «extension = php_tidy.dll», удалив точку с запятой перед ними, если они есть.
    • На платформах Linux вам может потребоваться создать символическую ссылку из файла /etc/php5/apache2/mods-available/xsl.ini на или /etc/php5/apache2/conf.d/20 -xsl.ini .Измените каталог на /etc/php5/apache2/conf.d/ и используйте команду sudo ln -s ../../mods-available/xsl.ini 20-xsl.ini. В качестве альтернативы создайте файл /etc/php5/apache2/conf.d/xsl.ini , содержащий строку
      extension = xsl.so

    Инструкции по настройке

    1. Зайдите в любой банк вопросов курса, который содержит хотя бы 1 вопрос, и выберите опцию «Экспорт».
    2. Список форматов файлов должен содержать новую опцию «Формат таблицы Microsoft Word».Выберите этот элемент и выберите любую категорию вопросов, содержащую несколько вопросов.
    3. Вам будет предложено сохранить или открыть файл Word. Сохрани это. По умолчанию он должен иметь суффикс .doc . Если суффикс не указан, вы должны добавить его в себя, чтобы Word распознал формат файла.
    4. Если вы видите сообщение об ошибке «Для сохранения этого файла Word вам нужна библиотека XSLT, установленная в PHP» (xsltunavailable в установках, отличных от английского), значит ваша установка Moodle не настроена для поддержки экспорта в формат Word, и вам необходимо обновите его.См. Эту ветку форума.
    5. Чтобы импортировать вопросы из файла Word, откройте только что экспортированный файл и сохраните его в формате Word 2010 ( .docx ). Затем перейдите к форме импорта вопросов, и вы должны увидеть новый элемент в списке форматов файлов «Формат таблицы Microsoft Word». Выберите этот элемент, выберите сохраненный файл Word и импортируйте его.
    6. Если все пойдет хорошо, ваши вопросы из файла должны быть импортированы в ваш курс. Если нет, напишите мне по адресу help @ moodle2word.net, и я постараюсь вам помочь.

    Ограничения

    • Если экспортированные вопросы содержат изображения, они изначально сохраняются в файле Word в виде табличных данных. После открытия файла Word необходимо запустить настраиваемый макрос Word, чтобы преобразовать их обратно в изображения в нужных местах. Для доступа к этому макросу вам необходимо установить шаблон Word на свой компьютер.
    • Количество вопросов, которые вы можете импортировать в один файл Word, ограничено объемом памяти, выделенной для процессов на вашем сервере Moodle.Вам нужно будет поэкспериментировать, чтобы найти это ограничение на вашем собственном сайте.

    Использование шаблона Word для создания и редактирования вопросов

    Чтобы изменить существующие вопросы с помощью Word, сначала экспортируйте их в Word. Если они содержат изображения или если вы хотите создать новые вопросы, вам следует установить собственный шаблон Word на свой компьютер, чтобы помочь вам. Вы можете скачать этот шаблон с тестового сайта www.Moodle2Word.net. Этот шаблон содержит команды для создания новых вопросов, импорта вопросов в Moodle, форматирования вопросов для печатных тестов и преобразования изображений в экспортированные вопросы.

    Преобразование теста / викторины в оценки курса — Schoology Support

    Если в вашем учебном заведении используется тест Assessments , вы можете преобразовать любой тест / викторину в разделе «Ресурсы» в оценку с помощью инструмента преобразования теста / викторины. При преобразовании теста / викторины в оценку создается оценка в указанном месте назначения.

    Вновь созданное задание представляет собой копию исходного теста / викторины со следующей информацией:

    Важные примечания:
    • Все попытки оценивания возобновляются и позволяют учащимся проверить ответы перед отправкой.
    • Все экзамены отображают по одному вопросу на странице. Если тест / викторина с разрывами страниц преобразовывается в экзамен, эти разрывы страниц будут удалены в экзамене.
    • Оценки не поддерживают языковую клавиатуру. Если тест / викторина с языковой клавиатурой преобразован в экзамен, в экзамене не будет языковой клавиатуры.
    • Оценки не поддерживают неограниченное количество попыток. Если тест / викторина с неограниченным количеством попыток преобразован в оценку, для оценки будет установлено 20 попыток.
    • Если тест / викторина содержит набор случайных вопросов из банка вопросов, эти вопросы не включаются в преобразованное оценивание.
    • Информацию о преобразовании банка вопросов теста / викторины в банк заданий оценивания курса см. В этой статье .
    Вопрос с несколькими вариантами ответов в тесте / викторине. Вопрос с несколькими вариантами ответов в экзамене, преобразованном из теста / викторины.

    Преобразование существующих шаблонов школьных тестов / викторин в шаблоны оценки курса:

    Чтобы преобразовать конкретный тест / викторину в оценку, найдите тест / викторину в своих ресурсах и выполните следующие действия:

    1. Щелкните значок шестеренки справа от нужного теста / викторины.
    2. В раскрывающемся меню выберите Преобразовать в оценку .
    3. Выберите целевую коллекцию и / или папку для экзамена в своих ресурсах.
    4. Щелкните Преобразовать.
    5. Для более крупных тестов вы можете просмотреть прогресс в Transfer History.
    6. Щелкните заголовок экзамена в области истории переводов, чтобы перейти к новому шаблону экзамена в выбранной коллекции и папке ресурсов.

    Чтобы преобразовать более одного теста / викторины в оценку одновременно, найдите тест / викторины в разделе «Ресурсы» и выполните следующие действия:

    1. Установите флажок, чтобы выбрать один или несколько тестов / викторин.

      Примечание: Выбор папки не приведет к преобразованию всех тестов / викторин в этой папке. Чтобы преобразовать несколько тестов / викторин в папке, откройте папку и установите флажок вверху, чтобы выбрать все материалы в папке. Любые выбранные материалы, не относящиеся к тестам / викторинам, будут пропущены. Перед преобразованием их не нужно снимать.

    2. Щелкните Изменить вверху.
    3. В раскрывающемся меню выберите Преобразовать в оценку .
    4. Выберите целевую коллекцию или папку для оценок в Ресурсах.

      Примечание: Все тесты / викторины, преобразованные в одной операции, должны иметь одно и то же место назначения. Если вы хотите преобразовать группу тестов / викторин и разместить их в нескольких местах назначения, сгруппируйте тесты / викторины по месту назначения или переместите оценки после их создания.

    5. Щелкните Преобразовать.
    6. Вы можете просмотреть прогресс в Transfer History.
    7. При преобразовании нескольких тестов / викторин в рамках одной операции вы получите уведомление по электронной почте, когда все тесты / викторины будут успешно преобразованы в оценки.
    8. Щелкните папку в области истории передач, чтобы перейти к новым шаблонам экзаменов в выбранной коллекции и папке ресурсов.

    Сравнение настроек тестового уровня

    Тест / викторина Оценка Банкноты
    Инструкции Инструкции Преобразованный экзамен содержит те же инструкции, что и исходный тест / викторина, включая изображения и все загруженные аудио / видео файлы.
    Срок Оценка ограничена по времени Преобразованный экзамен имеет те же временные рамки, что и исходный тест / викторина.
    Предел попыток Количество попыток, которые может подать учащийся

    Преобразованный тест имеет тот же предел попыток, что и исходный тест / викторина, если исходный тест / викторина не имеет неограниченного количества попыток. Для оценки, преобразованной из теста / викторины с неограниченным количеством попыток, по умолчанию будет 20 попыток.

    Оценка по Итоговая оценка определяется по Преобразованный экзамен имеет ту же настройку оценки, что и исходный тест / викторина, если для теста / викторины задано значение «Оценка по наивысшему баллу» или «Оценка по последнему баллу». Если для теста / викторины задано значение «Оценка по среднему баллу», преобразованная оценка по умолчанию будет «Оценка по наивысшему баллу».
    Пейджинг НЕТ В преобразованном экзамене будет отображаться один вопрос на странице независимо от настроек исходного теста / викторины.
    Языковая клавиатура НЕТ Преобразованный экзамен не будет отображать языковую клавиатуру, независимо от настройки исходного теста / викторины.
    Произвольный порядок Контрольные вопросы расположены в случайном порядке Преобразованный тест имеет те же настройки рандомизации, что и исходный тест / викторина.

    Related Posts

    Leave A Comment