2011历年真题解析及押题试卷·中学语文 下载 pdf 电子版 epub 免费 txt 2025

教师招聘考试(教师入编考试)，简称招教，是我国*门依据“凡进必考”原则，公开招聘教师的选拔性考试，其目的是为教育行政部门录用教师提供参考。各地依据考生的考试成绩，结合面试情况，按已确定的招聘计划，从教师应有的职业素养、专业水平、教育技能等方面进行全面考核，择优录取。

就目前情况来看，教师招聘考试主要是各地(市、区、县)*门或人事部门组织的考试聘用机制。具体程序包括招聘简章发布、报名与资格审查、笔试、面试、基本功考核、体检、录用签约等。考试内容依地区不同而有所差异，但其主线内容是清晰的，一般有以下两种形式：

一种注重考查考生对教育理论基础知识与学科专业知识的掌握程度，有的地区也会单考教育理论基础知识。其中教育理论基础知识包括教育学、心理学、教育心理学、教育政策法规、教材教法、教育教学技能、新课程改革理念等。

另一种考试形式注重考查考生对公共基础知识与学科专业知识的掌握程度。其中有的地区公共基础知识指的就是教育理论基础知识，有的地区则是指文史、科技、法律、政治、写作、时事等综合知识或职业能力测试知识。

为配合各省市教师招聘考试的积极进行，帮助广大有志于投身教师行业的考生能在短时间内，高效通过此类考试，我们特组织相关专家学者在认真研究分析全国各地历年教师招聘考试真题的基础上，本着为考生负责的态度，精心编写了这套教师招聘考试历年真题解析及押题试卷，期望能为广大考生的复习带来实质性的帮助。

真题汇编

全国各省市教师招聘考试真题汇编试卷(一)

2005年郑州市教师招聘考试真题试卷(二)

2008年河南省浚县教师招聘考试真题试卷(三)

2008年郑州市郑东新区教师招聘考试真题试卷(四)

押题试卷

教师招聘考试押题试卷(五)

教师招聘考试押题试卷(六)

教师招聘考试押题试卷(七)

教师招聘考试押题试卷(八)

教师招聘考试押题试卷(九)

教师招聘考试押题试卷(十)

教师招聘考试押题试卷(十一)

教师招聘考试押题试卷(十二)

教师招聘考试押题试卷(十三)

教师招聘考试押题试卷(十四)

教师招聘考试押题试卷(十五)

参考答案及解析

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书摘插图

书籍介绍

2009年教师招聘考试中学教育理论高分题库精编：历年真题解析及押题试卷（新理念AA版），ISBN：9787811196573，作者：伍新春，蒋丽珠 主编，张军，杨三成 分册主编

• 作者：猫子 发布时间：2007-03-06 10:13:23

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  大数据俨然是当下热门的概念。和前些年“云计算”把人搞得云里雾里一样，围绕大数据也产生了无数迷惑人心的说法。归纳起来，各种说法都在强调大数据的“大”——规模庞大，计算复杂，等等。可惜说来说去，大数据到底是干嘛的，对工作有什么实际作用，能举出来的就只有干巴巴的几个例子而已。

  怀着对各种“大数据”书籍的失望，我翻开了车品觉的《决战大数据》。让我意外的是，书名里虽然包含“大数据”，通篇讲的却是“数据”，而没有多少篇幅来强调“大”的神奇。我相信，这样一本基于经验而没有太多神奇理论的书，反而能帮很多人真正树立对“大数据”的准确认识。

  《决战大数据》提到，大数据不只是规模大，更要求大家能驾驭数据。传统方式能应对数据的规模不大，可以挖掘出数据中的价值，很多时候靠的是基础直观的经验，比如经典的点击率、转化率等等数据，理解起来毫无门槛。这背后所掩盖的，是数据思维的断层：收集数据的人不知道数据会运用在什么地方，会怎么运用；运用数据的人不知道从哪里收集数据，收集什么数据。所以即便大家都在喊着“大数据时代”，思维方式却还停留在小数据的时代。怎样填充收集数据和运用数据的鸿沟，这是每家公司都需要思考的问题。

  先看收集数据的方面。传统的思维模式下，因为数据收集和应用之间的关系简单直观，很多时候可以直接从结果倒退过程。要算转化率，很容易想到去收集点击率和购买率。相应的，点击率和购买率的数据收集，也有直接的目的，就是计算转化率。但是在大数据时代，背靠海量的存储和分析能力，再简单收集这两个数据，就显得非常原始了。

  拿点击-购买来说，客户到底是用的什么浏览器，在什么网络进行的购买？在商品详情页是否执行了滚屏操作？如果执行了滚屏操作，是滚动到什么位置才下的订单？这样的数据如果不收集，事后也就无法复原。如果收集了，则可以相当精确地分析客户的购买行为，对商品详情页的排版起到非常好的指导作用，有效提高购买量。所以《决战大数据》提出，企业的数据部门应当从“根据需求被动收集数据”转向“主动养数据催生需求”，持续思考可以收集的数据，创造业务价值。

  “养数据”的观点我是非常认可的，虽然我之前没有专门做过数据部门的工作，但经验已经无数次证明，在没有现实业务需求的情况下，有意识地收集运行和业务数据，未来需要分析和决策时就可以起到非常重要的作用。

  数据养起来之后，无可避免地发现很多有意思的现象，甚至和简单直觉相违背，由此加深大家对数据的思考和理解。

  很多网站都喜欢在用户注册时让用户填一些基本信息，比如性别、年龄等等。通常，大家会觉得性别是一成不变的固定属性。但是分析用户的购买行为，却可以发现用户的性别经常会变化。比如用户性别分明是男性，收货地址也不变，但只有晚上购买男性用品，早上和深夜的购买行为都体现出女性的特点。原因很简单，是全家人共用一个帐号（这种情况也很普遍）。掌握了这一点，在规划业务时就能更加细致，也找到更多的机会。车品觉说，淘宝的用户有8个性别，原因就在这里——2个性别很可能是常识的结果，但忽略了用户的实际使用情况；8个性别看起来违背常理，却是符合实际的。

  车品觉进一步提出，大数据时代提供了海量数据的收集、存储、处理能力，其中要价值之一就是让数据符合实际，或者说，能最大限度地还原现实。

  举个例子：某人早上上班，他在地铁里看到了某件商品在淘宝上的广告。到公司之后，因为时间还早，他打开电脑登录淘宝，找到了这件商品，经过比较选定了商铺准备下单。不凑巧，单还没下，他被领导叫去开会了。因为会议很无聊，他掏出手机上淘宝，直接购买了之前已经确定的产品。

  在传统业务里，这个过程产生的数据会分配到三个领域：广告投放到购买，淘宝网站搜索购买行为，手机淘宝搜索购买行为。而且这三个领域是彼此孤立的：从广告端来看，投放广告的人不知道具体哪些购买是广告直接带来的，所以业务非常粗疏；从网站端来看，这个用户搜索比价之后却没有下单，所以打算去分析到底页面应该如何优化；从手机端来看，用户没有任何比较，直接购买了某件产品，毫无征兆可言。

  不得不承认，这种数据割裂的情形虽然怪异，却是普遍存在的，很多怪异的结果也正是来自于此。比如在很多公司，销售和售后的数据是分开的，所以冲销量的时候当然可以冲得很猛，超额完成任务，却看不到背后是退货率的急剧上升。

  针对这种情况，《决战大数据》指出，大数据的发展方向之一，就是增强对现实的还原能力。在上面的第一个例子中，如果我们能还原出用户的购买行为与之前广告展示的直接联系，以及手机端“延续”了电脑端购买过程的信息，就可以从整体上把握整个购买过程，不必为各种怪异的结论大费脑筋。在上面第二个例子中，如果我们可以把“冲销量”所产生的结果全面集中展现出来，当然就可以避免退货率急剧上升的尴尬。

  当然，要实现准确的还原能力，还有很长的路要走，但这个方向是没有错的。业界普遍认为，淘宝的广告投放效果比较好。但真的如此吗？就我所见，不光互联网媒体，甚至许多平媒的广告效果都不输于淘宝。不幸的是，其它媒体的广告投放，没有完整的数据追踪链条，也就无法准确还原广告产生影响的真实情况。结果就是，在淘宝投广告或许真实效果不一定最好，但能够完整追踪、有的放矢，自然更受广告主的青睐。

  增强数据对真实场景的还原能力，这是《决战大数据》反复提到的“大数据”的价值。仔细想想，它强调更多的其实是“数据”，而不是“大”。这个观点我非常认可，在我看来，让大数据回归数据，是打破“大数据”的魔咒，让大数据真正发挥价值的有效途径——要知道，企业的经营行为，很多时候无非是基于过去和现在的情况，对未来做出判断和决策而已。