中學(xué)的教材分為很多個(gè)版本，版本不同自然篇目也不一樣的。我現(xiàn)在用的是部編版，我來介紹一下七年級(jí)的目錄。
部編版初中語文全冊(cè)目錄
七年級(jí)上冊(cè)目錄第一單元
閱讀
春/朱自清
濟(jì)南的 3.雨的四季/劉湛秋4.古代詩歌四首 觀滄海/曹操 聞王昌齡左遷龍標(biāo)遙有此寄/李白
|次北固山下/王灣
天凈沙·秋思/馬致遠(yuǎn)
寫作 熱愛生活，熱愛寫作
第二單元閱讀
秋天的懷念/史鐵|季|讀，品|清| |，
散步/莫懷戚
7.散文詩兩首金色花/泰戈?duì)柡扇~·母親/冰心
《世說新語》兩則詠雪
陳太丘與友期行寫作 學(xué)會(huì)記事
綜合性學(xué)習(xí) 有朋自遠(yuǎn)方來
第三單元閱讀
從百草園到三味書屋/魯迅
再塑生命的人/海倫·凱勒
《論語》十二章
寫作 寫人要抓住特點(diǎn)
名著導(dǎo)讀 《朝花夕拾》：消除與經(jīng)典的隔膜課外古詩詞誦讀
峨眉山月歌/李白 江南逢李龜年/杜甫
行軍九日思長安故園/岑參夜上受降城聞笛/李益
第四單元
閱讀
紀(jì)念白求恩毛澤東
植樹的牧羊人/讓·喬諾
走一步，再走一步/莫頓·亨特
誡子書/諸葛亮寫作 思路要清晰
綜合性學(xué)習(xí)一一少年正是讀書時(shí)
第五單元閱讀
16.貓/鄭振鐸
17.動(dòng)物笑談/康拉德·勞倫茲|突出
18.狼/蒲松齡
寫作 如何突出中心
第六單元閱讀
皇帝的新裝/安徒生
天上的街市/郭沫若21.女媧造人/袁珂 22.寓言四則
赫耳墨斯和雕像者/《伊索寓言》蚊子和獅子/《伊索寓言》
穿井得一人/《呂氏春秋》杞人憂天/《列子》
寫作 發(fā)揮聯(lián)想和想
綜合性學(xué)習(xí) 文學(xué)部落
名著導(dǎo)讀 《西游記》：精讀與跳讀課外古詩詞誦讀
秋詞（其一）/劉禹錫夜雨寄北/李商隱
十一月四日風(fēng)雨大作（其二）/陸游潼關(guān)/譚嗣同
七年級(jí)下冊(cè)目錄第一單元
閱讀
1.鄧家先/楊振寧|群|學(xué)習(xí)精||3.終身做科學(xué)實(shí)|寫出
2.說和做
聞一多先生言行片段/臧克家3.回憶魯迅先生（節(jié)選）/蕭紅
4.孫權(quán)勸學(xué)/《資治通鑒》寫作 寫出人物的精神
第二單元閱讀
5.黃河頌/光未然
6.最后一課/都德
7.土地的誓言/端木族良
8.木蘭詩
寫作 學(xué)習(xí)抒情
中學(xué)語文教學(xué)領(lǐng)域的核心期刊只有兩種，《語文建設(shè)》和《中學(xué)語文教學(xué)》?！墩Z文建設(shè)》排第一，《中學(xué)語文教學(xué)》排第二。
從這些核心期刊的封面和目錄當(dāng)中就可以窺見當(dāng)代語文教學(xué)領(lǐng)域語文學(xué)者和一線語文教師都在研究什么重視什么。
《中學(xué)語文教學(xué)參考》、《語文教學(xué)通訊》、《語文研究》 、《中學(xué)語文》、 《學(xué)語文》、 《語文建設(shè)》、 《語文教學(xué)與研究》、 《語文研究》、 《語文學(xué)習(xí)》、《語文學(xué)刊》、 《語文天地》、 《語文教學(xué)之友》 、 《中學(xué)語文教學(xué)》、《語文教學(xué)研究》等。哪一種最好?沒有定論，有編輯說:適合自己的就是最好的。這些雜志有的偏向于理論，有的偏向于教學(xué)實(shí)踐，更多的是兩者結(jié)合。個(gè)人曾經(jīng)閱讀過《中學(xué)語文教學(xué)參考》、《語文教學(xué)通訊》 、《中學(xué)語文》、 《語文學(xué)習(xí)》、《學(xué)語文》這幾種，感覺各有千秋，價(jià)格上也有差異。你如果要訂閱可以到郵局查一下價(jià)格，要不到圖書閱覽室看看也可以。
在眾多語文刊物中，下面這些雜志都很好，可供參考：
學(xué)術(shù)類：《語文建設(shè)》 《中學(xué)語文》 《語文教學(xué)與研究》《文學(xué)教育》
實(shí)踐知識(shí)類：《語文教學(xué)之友》《考試》
之前看了Mahout官方示例 20news 的調(diào)用實(shí)現(xiàn)；于是想根據(jù)示例的流程實(shí)現(xiàn)其他例子。網(wǎng)上看到了一個(gè)關(guān)于天氣適不適合打羽毛球的例子。
訓(xùn)練數(shù)據(jù)：
Day Outlook Temperature Humidity Wind PlayTennis
D1 Sunny Hot High Weak No
D2 Sunny Hot High Strong No
D3 Overcast Hot High Weak Yes
D4 Rain Mild High Weak Yes
D5 Rain Cool Normal Weak Yes
D6 Rain Cool Normal Strong No
D7 Overcast Cool Normal Strong Yes
D8 Sunny Mild High Weak No
D9 Sunny Cool Normal Weak Yes
D10 Rain Mild Normal Weak Yes
D11 Sunny Mild Normal Strong Yes
D12 Overcast Mild High Strong Yes
D13 Overcast Hot Normal Weak Yes
D14 Rain Mild High Strong No
檢測(cè)數(shù)據(jù)：
sunny，hot，high，weak
結(jié)果：
Yes=》 0.007039
No=》 0.027418
于是使用Java代碼調(diào)用Mahout的工具類實(shí)現(xiàn)分類。
基本思想：
1. 構(gòu)造分類數(shù)據(jù)。
2. 使用Mahout工具類進(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練模型。
3。將要檢測(cè)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成vector數(shù)據(jù)。
4. 分類器對(duì)vector數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。
接下來貼下我的代碼實(shí)現(xiàn)=》
1. 構(gòu)造分類數(shù)據(jù)：
在hdfs主要?jiǎng)?chuàng)建一個(gè)文件夾路徑 /zhoujainfeng/playtennis/input 并將分類文件夾 no 和 yes 的數(shù)據(jù)傳到hdfs上面。
數(shù)據(jù)文件格式，如D1文件內(nèi)容： Sunny Hot High Weak
2. 使用Mahout工具類進(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練模型。
3。將要檢測(cè)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成vector數(shù)據(jù)。
4. 分類器對(duì)vector數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。
這三步，代碼我就一次全貼出來；主要是兩個(gè)類 PlayTennis1 和 BayesCheckData = =》
package myTesting.bayes;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.util.ToolRunner;
import org.apache.mahout.classifier.naivebayes.training.TrainNaiveBayesJob;
import org.apache.mahout.text.SequenceFilesFromDirectory;
import org.apache.mahout.vectorizer.SparseVectorsFromSequenceFiles;
public class PlayTennis1 {
private static final String WORK_DIR = "hdfs://192.168.9.72:9000/zhoujianfeng/playtennis";
/*
* 測(cè)試代碼
*/
public static void main(String[] args) {
//將訓(xùn)練數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成 vector數(shù)據(jù)
makeTrainVector();
//產(chǎn)生訓(xùn)練模型
makeModel(false);
//測(cè)試檢測(cè)數(shù)據(jù)
BayesCheckData.printResult();
}
public static void makeCheckVector(){
//將測(cè)試數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成序列化文件
try {
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"testinput";
String output = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-test-seq";
Path in = new Path(input);
Path out = new Path(output);
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
if(fs.exists(in)){
if(fs.exists(out)){
//boolean參數(shù)是，是否遞歸刪除的意思
fs.delete(out, true);
}
SequenceFilesFromDirectory sffd = new SequenceFilesFromDirectory();
String[] params = new String[]{"-i",input,"-o",output,"-ow"};
ToolRunner.run(sffd, params);
}
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("文件序列化失?。?#34;);
System.exit(1);
}
//將序列化文件轉(zhuǎn)換成向量文件
try {
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-test-seq";
String output = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-test-vectors";
Path in = new Path(input);
Path out = new Path(output);
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
if(fs.exists(in)){
if(fs.exists(out)){
//boolean參數(shù)是，是否遞歸刪除的意思
fs.delete(out, true);
}
SparseVectorsFromSequenceFiles svfsf = new SparseVectorsFromSequenceFiles();
String[] params = new String[]{"-i",input,"-o",output,"-lnorm","-nv","-wt","tfidf"};
ToolRunner.run(svfsf, params);
}
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("序列化文件轉(zhuǎn)換成向量失??！");
System.out.println(2);
}
}
public static void makeTrainVector(){
//將測(cè)試數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成序列化文件
try {
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"input";
String output = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-seq";
Path in = new Path(input);
Path out = new Path(output);
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
if(fs.exists(in)){
if(fs.exists(out)){
//boolean參數(shù)是，是否遞歸刪除的意思
fs.delete(out, true);
}
SequenceFilesFromDirectory sffd = new SequenceFilesFromDirectory();
String[] params = new String[]{"-i",input,"-o",output,"-ow"};
ToolRunner.run(sffd, params);
}
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("文件序列化失??！");
System.exit(1);
}
//將序列化文件轉(zhuǎn)換成向量文件
try {
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-seq";
String output = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-vectors";
Path in = new Path(input);
Path out = new Path(output);
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
if(fs.exists(in)){
if(fs.exists(out)){
//boolean參數(shù)是，是否遞歸刪除的意思
fs.delete(out, true);
}
SparseVectorsFromSequenceFiles svfsf = new SparseVectorsFromSequenceFiles();
String[] params = new String[]{"-i",input,"-o",output,"-lnorm","-nv","-wt","tfidf"};
ToolRunner.run(svfsf, params);
}
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("序列化文件轉(zhuǎn)換成向量失??！");
System.out.println(2);
}
}
public static void makeModel(boolean completelyNB){
try {
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-vectors"+Path.SEPARATOR+"tfidf-vectors";
String model = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"model";
String labelindex = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"labelindex";
Path in = new Path(input);
Path out = new Path(model);
Path label = new Path(labelindex);
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
if(fs.exists(in)){
if(fs.exists(out)){
//boolean參數(shù)是，是否遞歸刪除的意思
fs.delete(out, true);
}
if(fs.exists(label)){
//boolean參數(shù)是，是否遞歸刪除的意思
fs.delete(label, true);
}
TrainNaiveBayesJob tnbj = new TrainNaiveBayesJob();
String[] params =null;
if(completelyNB){
params = new String[]{"-i",input,"-el","-o",model,"-li",labelindex,"-ow","-c"};
}else{
params = new String[]{"-i",input,"-el","-o",model,"-li",labelindex,"-ow"};
}
ToolRunner.run(tnbj, params);
}
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("生成訓(xùn)練模型失??！");
System.exit(3);
}
}
}
package myTesting.bayes;
import java.io.IOException;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import org.apache.commons.lang.StringUtils;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.fs.PathFilter;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.mahout.classifier.naivebayes.BayesUtils;
import org.apache.mahout.classifier.naivebayes.NaiveBayesModel;
import org.apache.mahout.classifier.naivebayes.StandardNaiveBayesClassifier;
import org.apache.mahout.common.Pair;
import org.apache.mahout.common.iterator.sequencefile.PathType;
import org.apache.mahout.common.iterator.sequencefile.SequenceFileDirIterable;
import org.apache.mahout.math.RandomAccessSparseVector;
import org.apache.mahout.math.Vector;
import org.apache.mahout.math.Vector.Element;
import org.apache.mahout.vectorizer.TFIDF;
import com.google.common.collect.ConcurrentHashMultiset;
import com.google.common.collect.Multiset;
public class BayesCheckData {
private static StandardNaiveBayesClassifier classifier;
private static Map<String, Integer> dictionary;
private static Map<Integer, Long> documentFrequency;
private static Map<Integer, String> labelIndex;
public void init(Configuration conf){
try {
String modelPath = "/zhoujianfeng/playtennis/model";
String dictionaryPath = "/zhoujianfeng/playtennis/tennis-vectors/dictionary.file-0";
String documentFrequencyPath = "/zhoujianfeng/playtennis/tennis-vectors/df-count";
String labelIndexPath = "/zhoujianfeng/playtennis/labelindex";
dictionary = readDictionnary(conf, new Path(dictionaryPath));
documentFrequency = readDocumentFrequency(conf, new Path(documentFrequencyPath));
labelIndex = BayesUtils.readLabelIndex(conf, new Path(labelIndexPath));
NaiveBayesModel model = NaiveBayesModel.materialize(new Path(modelPath), conf);
classifier = new StandardNaiveBayesClassifier(model);
} catch (IOException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("檢測(cè)數(shù)據(jù)構(gòu)造成vectors初始化時(shí)報(bào)錯(cuò)。。。。");
System.exit(4);
}
}
/**
* 加載字典文件，Key: TermValue； Value：TermID
* @param conf
* @param dictionnaryDir
* @return
*/
private static Map<String, Integer> readDictionnary(Configuration conf, Path dictionnaryDir) {
Map<String, Integer> dictionnary = new HashMap<String, Integer>();
PathFilter filter = new PathFilter() {
@Override
public boolean accept(Path path) {
String name = path.getName();
return name.startsWith("dictionary.file");
}
};
for (Pair<Text, IntWritable> pair : new SequenceFileDirIterable<Text, IntWritable>(dictionnaryDir, PathType.LIST, filter, conf)) {
dictionnary.put(pair.getFirst().toString(), pair.getSecond().get());
}
return dictionnary;
}
/**
* 加載df-count目錄下TermDoc頻率文件，Key: TermID； Value：DocFreq
* @param conf
* @param dictionnaryDir
* @return
*/
private static Map<Integer, Long> readDocumentFrequency(Configuration conf, Path documentFrequencyDir) {
Map<Integer, Long> documentFrequency = new HashMap<Integer, Long>();
PathFilter filter = new PathFilter() {
@Override
public boolean accept(Path path) {
return path.getName().startsWith("part-r");
}
};
for (Pair<IntWritable, LongWritable> pair : new SequenceFileDirIterable<IntWritable, LongWritable>(documentFrequencyDir, PathType.LIST, filter, conf)) {
documentFrequency.put(pair.getFirst().get(), pair.getSecond().get());
}
return documentFrequency;
}
public static String getCheckResult(){
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String classify = "NaN";
BayesCheckData cdv = new BayesCheckData();
cdv.init(conf);
System.out.println("init done...............");
Vector vector = new RandomAccessSparseVector(10000);
TFIDF tfidf = new TFIDF();
//sunny，hot，high，weak
Multiset<String> words = ConcurrentHashMultiset.create();
words.add("sunny",1);
words.add("hot",1);
words.add("high",1);
words.add("weak",1);
int documentCount = documentFrequency.get(-1).intValue(); // key=-1時(shí)表示總文檔數(shù)
for (Multiset.Entry<String> entry : words.entrySet()) {
String word = entry.getElement();
int count = entry.getCount();
Integer wordId = dictionary.get(word); // 需要從dictionary.file-0文件（tf-vector）下得到wordID，
if (StringUtils.isEmpty(wordId.toString())){
continue;
}
if (documentFrequency.get(wordId) == null){
continue;
}
Long freq = documentFrequency.get(wordId);
double tfIdfValue = tfidf.calculate(count, freq.intValue(), 1, documentCount);
vector.setQuick(wordId, tfIdfValue);
}
// 利用貝葉斯算法開始分類,并提取得分最好的分類label
Vector resultVector = classifier.classifyFull(vector);
double bestScore = -Double.MAX_VALUE;
int bestCategoryId = -1;
for(Element element: resultVector.all()) {
int categoryId = element.index();
double score = element.get();
System.out.println("categoryId:"+categoryId+" score:"+score);
if (score > bestScore) {
bestScore = score;
bestCategoryId = categoryId;
}
}
classify = labelIndex.get(bestCategoryId)+"(categoryId="+bestCategoryId+")";
return classify;
}
public static void printResult(){
System.out.println("檢測(cè)所屬類別是："+getCheckResult());
}
}
1. 請(qǐng)介紹一下WebGIS的概念和作用，以及在實(shí)際應(yīng)用中的優(yōu)勢(shì)和挑戰(zhàn)。
WebGIS是一種基于Web技術(shù)的地理信息系統(tǒng)，通過將地理數(shù)據(jù)和功能以可視化的方式呈現(xiàn)在Web瀏覽器中，實(shí)現(xiàn)地理空間數(shù)據(jù)的共享和分析。它可以用于地圖瀏覽、空間查詢、地理分析等多種應(yīng)用場(chǎng)景。WebGIS的優(yōu)勢(shì)包括易于訪問、跨平臺(tái)、實(shí)時(shí)更新、可定制性強(qiáng)等，但也面臨著數(shù)據(jù)安全性、性能優(yōu)化、用戶體驗(yàn)等挑戰(zhàn)。
2. 請(qǐng)談?wù)勀赪ebGIS開發(fā)方面的經(jīng)驗(yàn)和技能。
我在WebGIS開發(fā)方面有豐富的經(jīng)驗(yàn)和技能。我熟悉常用的WebGIS開發(fā)框架和工具，如ArcGIS API for JavaScript、Leaflet、OpenLayers等。我能夠使用HTML、CSS和JavaScript等前端技術(shù)進(jìn)行地圖展示和交互設(shè)計(jì)，并能夠使用后端技術(shù)如Python、Java等進(jìn)行地理數(shù)據(jù)處理和分析。我還具備數(shù)據(jù)庫管理和地理空間數(shù)據(jù)建模的能力，能夠設(shè)計(jì)和優(yōu)化WebGIS系統(tǒng)的架構(gòu)。
3. 請(qǐng)描述一下您在以往項(xiàng)目中使用WebGIS解決的具體問題和取得的成果。
在以往的項(xiàng)目中，我使用WebGIS解決了許多具體問題并取得了顯著的成果。例如，在一次城市規(guī)劃項(xiàng)目中，我開發(fā)了一個(gè)基于WebGIS的交通流量分析系統(tǒng)，幫助規(guī)劃師們?cè)u(píng)估不同交通方案的效果。另外，在一次環(huán)境監(jiān)測(cè)項(xiàng)目中，我使用WebGIS技術(shù)實(shí)現(xiàn)了實(shí)時(shí)的空氣質(zhì)量監(jiān)測(cè)和預(yù)警系統(tǒng)，提供了準(zhǔn)確的空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)和可視化的分析結(jié)果，幫助政府和公眾做出相應(yīng)的決策。
4. 請(qǐng)談?wù)勀鷮?duì)WebGIS未來發(fā)展的看法和期望。
我認(rèn)為WebGIS在未來會(huì)繼續(xù)發(fā)展壯大。隨著云計(jì)算、大數(shù)據(jù)和人工智能等技術(shù)的不斷進(jìn)步，WebGIS將能夠處理更大規(guī)模的地理數(shù)據(jù)、提供更豐富的地理分析功能，并與其他領(lǐng)域的技術(shù)進(jìn)行深度融合。我期望未來的WebGIS能夠更加智能化、個(gè)性化，為用戶提供更好的地理信息服務(wù)，助力各行各業(yè)的決策和發(fā)展。
這塊您需要了解下stm32等單片機(jī)的基本編程和簡(jiǎn)單的硬件設(shè)計(jì)，最好能夠了解模電和數(shù)電相關(guān)的知識(shí)更好，還有能夠會(huì)做操作系統(tǒng)，簡(jiǎn)單的有ucos，freeRTOS等等。最好能夠使用PCB畫圖軟件以及keil4等軟件。希望對(duì)您能夠有用。
古詩詞課堂教學(xué)目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計(jì)原則
原則一，主體性。作為新課改理念下第一設(shè)計(jì)教學(xué)目標(biāo)，主題性原則可謂是對(duì)教學(xué)目標(biāo)的精準(zhǔn)表達(dá)，以學(xué)生為主體。在一定程度上，體現(xiàn)了教學(xué)角色的轉(zhuǎn)變，我們從灌輸掌控者向引導(dǎo)輔助者的轉(zhuǎn)變。課堂教學(xué)目標(biāo)設(shè)計(jì)過程當(dāng)中，古詩詞部分的教學(xué)因遵循主題性原則是體現(xiàn)在以初中生為主導(dǎo)的理念下與實(shí)踐教學(xué)相結(jié)合。教學(xué)過程中以引導(dǎo)、啟發(fā)、鼓勵(lì)等方式來進(jìn)行有效的主體性課程設(shè)計(jì)，在激發(fā)初中生學(xué)習(xí)興趣的同時(shí)，調(diào)動(dòng)大家的自主學(xué)習(xí)動(dòng)能。
原則二，整體性。對(duì)于大多數(shù)初中語文古詩詞課堂教學(xué)來看，主要問題表現(xiàn)在一線從教者對(duì)三維目標(biāo)認(rèn)識(shí)不清，我們的整體性原則的提出就是三維目標(biāo)的關(guān)系來呈現(xiàn)。其三個(gè)角度相互影響、相互滲透、層層遞進(jìn)，來實(shí)現(xiàn)最終教學(xué)目標(biāo)。所以說，在實(shí)踐教學(xué)過程中，我們需要一線從教者在了解三維目標(biāo)基本含義的前提下，意識(shí)到三維目標(biāo)之間的聯(lián)系后，有一個(gè)相對(duì)全面綜合的了解來設(shè)計(jì)出符合當(dāng)下初中生客觀發(fā)展的、行之有效的教學(xué)目標(biāo)。讓初中生在這一目標(biāo)學(xué)習(xí)過程中，達(dá)到訓(xùn)練技能，掌握知識(shí)，在情感與態(tài)度上進(jìn)行真正的轉(zhuǎn)變。不僅達(dá)到傳授知識(shí)的基礎(chǔ)培養(yǎng)，同時(shí)實(shí)現(xiàn)育人的素質(zhì)教育。
語文面試板書可以這樣寫，首先寫出面試的內(nèi)容以及面試所要達(dá)到的目標(biāo)和目的，不至于，內(nèi)容可以以條目的方式進(jìn)行列舉出來，讓參加面試的人員一看，非常明了，其次，老師，可以收集一些關(guān)于面試板書這方面的資料，看看如何做得更好，結(jié)合自己的想法，把最后的面試板書寫出來，以達(dá)到更好的效果
《中學(xué)語文》不是核心期刊。
《中學(xué)語文》雜志創(chuàng)刊于1958年，由湖北省教育廳主管，湖北大學(xué)主辦?，F(xiàn)代文學(xué)先驅(qū)茅盾題寫刊名，語文大師葉圣陶題詞，最先傳播出"教是為了達(dá)到不需要教"的教育思想。她一貫以提高教師素質(zhì)，培養(yǎng)學(xué)生能力為宗旨，被評(píng)為湖北省優(yōu)秀期刊。是我國最早的優(yōu)秀語文期刊之一。
