大家好，今天小编来为大家解答中专学校信息技术教材这个问题，全国中等职业技术学校通用教材很多人还不知道，现在让我们一起来看看吧！
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一、选哪款统计学教材比较好
经典教材这里就不推荐了，来看看这本统计学新书。近日，斯坦福大学心理学教授RussellA.Poldrack公开了他为斯坦福大学统计学本科教程准备的教材。这本书引入了一些实用的新理念和新方法。Russell教授在序言中称自己并未接受过统计学家的培训，但是在过去20年的脑成像研究中他掌握了多种复杂统计和计算工具，对哪些统计方法有助于科研有自己独到的见解。
该课程要求使用R语言，课程涉及数据、概率、模型与数据的拟合、数据可视化、采样、假设验证、贝叶斯统计学、通用线性模型、统计建模过程、如何进行可复现研究等概念和方法。
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2018年，我开始在斯坦福给本科生上一门统计学课程。此前我从未教过统计学，所以这是一个改变现状的机会。我对心理学专业的本科统计学教育越来越不满意，因此想带来一些新的想法和方法，尤其是21世纪实际统计实践中广泛使用的方法。这些方法利用当今日益增长的算力来解决统计问题，其方式远远超出了心理学学生在统计学课程中所学到的标准方法。
教这门课的第一年，我用的教材是AndyField的《AnAdventureinStatstics》。这本书中有很多我非常喜欢的地方，比如它围绕模型构建来介绍统计实践，并且非常谨慎地对待零假设检验。但我大部分学生却讨厌此书，因为它需要涉猎大量的故事来获得统计知识。我也发现了其中的不足，因为有很多我想要讲的主题（特别是人工智能领域的机器学习等）书中没有讨论。最终，我觉得如果能有一本与我的讲课内容比较接近的书，学生们会非常受益。这也是我编写这本书的初衷。它的框架和Field的书大致相同，因为我的课程最初很大程度上是基于那本书的内容，但本书内容与他的书大相径庭（也没那么有趣）。
统计思维是用一些相对简单的术语来描述复杂的世界，捕捉其结构的本质，进而帮助我们理解世界的一种方式。同时，它还帮我们认识到我们对于自己的知识有多么不确定。统计思维最早起源于数学和统计学，以及计算机科学、心理学及其它学科。
与统计思维相比，其它形式的思维描述世界的方式都没那么准确。人类通常会用直觉去尝试回答那些可以使用统计思维回答的问题，但答案通常是错的。例如，多数美国人都认为近几年的暴力犯罪率比往年要高，但数据分析显示，这一比率自20世纪90年代以来就开始平稳下降。直觉败给了统计，这是因为我们依赖于常常导致错误答案的最佳猜测（bestguesses，心理学家称之为启发式方法）。人们进行判断时常依赖最先想到的经验和信息，并将其作为判断的依据。我们很容易想到暴力犯罪的例子，因此觉得这种事件非常普遍。基于此，我们关于犯罪率日益增长的判断可能源于新闻报道的增加，尽管实际犯罪率是下降的。统计学为我们提供了一种更加准确地认识世界的工具，帮助我们克服由直觉带来的错误。
统计学可以在三个方面为我们提供帮助：
描述：用一种大家能理解的简单方式来描述这个复杂的世界。
决策：在面对不确定性时，通常需要基于数据做出决策。
预测：基于对过去状况的知识对新情况做出预测。
我们来看一个实例，关于我们都很关心的问题：如何决定健康的食物？这个话题太宽泛，我们将其细化为一个具体问题：食物中的饱和脂肪是糟糕的东西吗？
如果我们吃饱含脂肪的东西，这些脂肪会直接转化为体内的脂肪，对吗？
我们都看过脂肪堵塞动脉的照片，所以吃脂肪会堵塞我们的动脉，对吗？
回答这个问题的另一种方式是听取权威人士的意见。美国食品药品监督管理局（USFoodandDrugAdministration）的饮食指南中有一条重要建议：「健康的饮食应当限制饱和脂肪的摄入」。你也许期待这些指南基于科学，在某些情况下它们的确如此。但正如NinaTeicholz在《BigFatSurprise》中所概括的，该建议似乎更多基于营养学研究人员的教条，而不是实际证据。
最后，我们还是得看实际的科学研究。首先我们可以从一项名为PURE的大型研究开始，这项研究对来自18个国家135000多人的饮食和健康结果（包括死亡）进行了调查。对该数据的一项分析（发表在《TheLancet》2017;Dehghanetal.(2017)）显示，PURE调查人员分析了不同种类的宏营养素（包括饱和脂肪和碳水化合物）的摄入与研究追踪期间人们死亡可能性之间的关系。该研究追踪期的时间中位数为7.4年，也就是说有一半人被追踪的时间少于7.4年，而另一半人则超过7.4年。下图绘制了研究中的一些数据（从论文中摘取），展示了饱和脂肪和碳水化合物的摄入与任何死亡风险之间的关系。
图1.1：来自PURE研究的数据图表，展示了任何死亡风险与饱和脂肪和碳水化合物的相对摄入量之间的关系。
上图基于十个数字。为了获得这些数字，研究人员根据参与者（即样本）对这两种营养的摄入量进行排序，然后把135,335位参与者分成了五组（quintiles）。第一组是摄入量最少的五分之一参与者；第五组是摄入量最高的五分之一。接下来研究人员计算了研究追踪期间每组的死亡率。该数字是与摄入量最少的小组相比的死亡相对风险：如果数字大于1，则意味着这组的参与者死亡率要大于摄入量最少的组；如果它小于1，则结果相反。结果很清楚：那些摄入更多饱和脂肪的人们在研究期间死亡率更低，他们摄入脂肪越多，这个效应越明显。与之相反的是碳水化合物，人们摄入的碳水化合物越多，在研究期间死亡率越高。这个例子展示了如何利用统计学用一组较为简单的数字描述复杂的数据集。如果我们同时观察每个参与者的数据，我们将会被数据淹没，很难发现以更简单的方式描述数据时所呈现的模式。
表1.1显示随着饱和脂肪摄入量的增加，死亡率降低；而摄入碳水化合物越多则死亡率更高，但我们也知道数据中必然存在很多不确定性。有些人即使摄入很少的碳水化合物，仍然较早去世，同样，有些人食用了大量碳水化合物却仍长命百岁。鉴于这种可变性，我们想确定在数据中看到的这种关系是否足够强大，如果饮食和长寿之间没有真正的关系，我们不认为这种情况会随机发生。统计学给我们提供了确定这些关系的工具，而外界的人通常将此视为统计学的主要目的。但通过全书，我们将会发现这种基于模糊证据的黑白决策需求经常导致研究人员误入歧途。
基于数据，我们还能预测未来结果。例如，保险公司可能会基于特定人群摄入脂肪和碳水化合物的数据来预测他们的寿命长短。预测的一个重要方面是，它要求我们把从已有数据中得到的关系泛化到其它情况；如果我们的结论限于特定时期的特定人群，则研究结果用处不大。一般来说，研究人员必须假设样本代表的是大量人群，这就要求他们以无偏的方式获得样本。例如，如果PURE研究招募的所有参与者都是践行素食主义的宗教人员，那我们就没法把研究结果泛化到遵循不同饮食标准的人身上。
有些非常基本的概念几乎贯穿了统计学的所有方面。其中有些是Stigler2016年在《TheSevenPillarsofStatisticalWisdom》一书中提出的，我在这里对此进行了补充。
看待统计学的一种方式是将其作为从数据中学习的工具。在任何情况下，我们要了解情况总是需要从一系列假设或者猜想开始。在PURE研究中，研究人员可能就会猜测吃更多饱含脂肪的食物会导致更高的死亡率，因为饱和脂肪本身传递的就是一种负面信息。在后面的课程中，我们会介绍先验知识（priorknowledge）的概念，它反映了我们对情况的已有知识。这种先验知识的力量可能会有所不同，通常要基于我们的经验。如果我去一家从未去过的餐馆吃饭，我可能不会对其抱有太高的期望，但如果去一家我已经去过十次的餐馆吃饭，我的期望会高得多。类似地，如果我查看一个餐馆的评论网站，发现其平均四星评论仅基于三条评论，那我对它的期望不会太高，但如果它的四星评论是基于300条评论，那结果就不一样了。
统计学给我们提供了一种方式来描述如何用新数据来更新我们的想法，这样统计学和心理学之间就有了深刻的联系。实际上，从心理学当中学到的关于人类和动物学习的很多理论都与机器学习领域密切相关。机器学习是统计学和计算机科学的交叉领域，它关注如何构建能够从经验中学习的计算机算法。虽然统计学和机器学习经常尝试解决同样的问题，但来自这两个领域的研究人员总是采用不同的方法，著名统计学家LeoBreiman曾将二者称为「两种文化」，以此来反映二者的方法有多不同（Breiman2001）。在本书中，我将把这两种文化糅合到一起，因为它们都为思考数据提供了有用的工具。
对统计学的另一种理解是「扔掉数据的科学」。在上面提到的PURE研究案例中，我们取了10万多个数字，并将其浓缩到10个。这种aggregation是统计学中最重要的概念之一。当它第一次被提出时，在当时是革命性的：如果抛弃了每个参与者的所有细节，我们该如何确保没有遗漏重要的东西呢？
正如我们将看到的，统计学提供了表征数据集合结构的方法，以及为什么这种方法通常有效的理论基础。然而，还有一点也很重要：aggregation可能会走得过于远。稍后我们会遇到这种案例，其中根据数据总结出来的结论可能会产生误导性。
世界是不确定的。我们知道抽烟会导致肺癌，但这个因果关系是概率性的：一位68岁的老人近五十年来每天抽两盒烟，并且还会继续这样下去，他得肺癌的风险是15%，比不抽烟的人得肺癌的几率高。但是，这也意味着也有很多人虽然抽烟但并不会得肺癌。统计学提供了一些工具来概括不确定性，让我们在不确定性的前提下做决策，并做出可以量化其不确定性的决策。
我们常看到记者写科学研究人员「证明」了一些假设。但是统计分析不会「证明」假设。统计学提供的是证据，但它通常受限于现实世界中的不确定性。
aggregation的概念表示我们可以从数据崩溃中得到有用的见解，但是我们需要多少数据呢？采样即表明我们可以基于来自所有数据的少数样本来总结整体数据的特征，前提是样本的获取方式正确。例如，PURE研究一共收集了135000多人的样本，但该研究的目标是提供样本来源群体这数十亿人的特征。如上所述，该研究获取样本的方式非常关键，这决定了结果的可泛化性。另一个关于采样的基本洞见是：尽管样本量越大越好（就其代表整个群体的能力而言），但是样本量变大会出现回报减小的情况。事实上，样本量增加所带来的回报率递减遵循一个简单的数学规则，即样本量的平方根。
二、有高中信息技术教师资格证好就业吗面试难不难
一、先说一下我经历的面试大致流程：
①进入考场②有老师带我们到一个大教室③老师会点名将科目相同的考生分到一组④点到名的到一个地方抽题（当时我们是在走廊上，很多学生排队）⑤抽到题会有老师带我们到备考教室（这段路上你可以开始审题，带路老师很亲和）⑥开始备考20分钟⑦老师念名字进到另一个教室开始面试（我没按网上的流程写，好像稍微有点不一样，看各个地方）
面试就是：结构化两个问题→试讲→答辩（很多人都只到了试讲环节，老师就叫停下了，没不要担心，很可能是老师觉得你OK了。答主就是这样，试讲到一半老师就给放行条出来了，所以感觉结构化的回答很重要。因为在结构化时，我回答了以后看到老师在向我点头。尽管我的试讲不是那么好，因为紧张关系声音都在抖。。。很怂，不愿回想）
二、关于面试前大家可能会担心的问题：
1：面试老师会不会很严肃，死盯着你？
2：着装要怎么办？一定要小西装？
3：只试讲了导入部分老师就喊停，是不是就不过了？
4：专业知识掌握不牢固试讲没底气怎么破？
5：备考时写的教案是不是要很仔细？
我暂时就想到这些我面试之前担心的问题吧...
1：老师很和蔼，我进去的时候告诉老师我紧张，他们安慰我说没关系，放轻松，现在还记得那些老师的温柔的眼神，两男一女，很谢谢他们。可是自己可能天生很怂，还是紧张。（也会可能遇到很严肃的老师，不要怂）
2：着装正常即可，我考试的时候穿的一件休闲的小西装，配了个毛呢裙配黑长袜（那时候挺冷的）去考试的时候，也有看到一整套黑色西装的，也有运动外套配牛仔裤的。其实得体即可，不用过于纠结。别染色。。染指甲什么的。。。对了，当时自己搭配了还觉得挺好看，发到淘宝上有了2.4万浏览量。嘚瑟~~·~~
3:面试老师其实很疲惫了，看了一天不专业的试讲，所以听了开头就能大概为你打分了。不要太担心（网上有说，被打断的有不过的情况，所以酌情分析）
4：我总感觉，试讲看的是台风，其实知识点不重要。说话流畅，台风要稳会胜过掌握很多知识点（因为抽到的知识点不难）
5：教案每个点都要答到，但是简答即可。
详细的计划答主就不为你们拟啦。我只告诉你们要看些什么。
①三观要正，三观要正，三观要正！要符合笔试时老师的师德，理念等等各种三观。
②没有标准答案，表现你三观即可。网上很多结构化的问题和答案，自己搜一下多看看即可。
①要过一遍高中信息技术的课本（小学、初中同），做到心中有数。版本不同的，问你们朋友同学的哥哥弟弟妹妹在读的学校，借信息技术这门课本来看（很好借，偏门科都被他们来压箱底的T.T）
②再就是在网上搜教案，看别人的讲课方式。最好是搜到往年真题，自己写一遍教案，再对着镜子讲出来，再网上给的真题答案，对比自己的授课方式加以改进。待会给大家分享一些教案
④资料很多，不用都看完，抓住自己薄弱环节重点看（薄弱环节怎么找？对着镜子试讲一遍就知道）。
差不多就是这些吧，对于专业基础较差的同学一定一定过一遍课本，因为可能你抽到的题你自己也看不懂。怎么讲？虽然题本上都会有解释，20分钟的备课时间，要留更多的时间给自己梳理试讲流程，而不是研究知识点。
三、湖北省的小学教材是哪个版的
小学现阶段开设的课程有：语文、数学、品德与生活（1、2年级）、品德与社会（3—6年级）、科学（3—6年级）、音乐、体育、美术、信息技术、综合实践。
其中语文和数学采用的是人教版教材，综合实践是校本教材，其它科目教材五花八门。
今年用这个版本，不知道明年用哪个版本。
这要看教育主管部门看好哪家出版商了。
国家允许教材多样化，地方教材泛滥，质量又差，人教版的好教材被抵制。
四、计算机本科专业有哪些教材
1、大学计算机专业课程：电子技术、离散数学、程序设计、数据结构、操作系统、计算机组成原理、微机系统、计算机系统结构、编译原理、计算机网络、数据库系统、软件工程、人工智能、计算机图形学、数字图像处理、计算机通讯原理、多媒体信息处理技术、数字信号处理、计算机控制、网络计算、算法设计与分析、信息安全、应用密码学基础、信息对抗、移动计算、数论与有限域基础、人机界面设计、面向对象程序设计等。
2、大学计算机专业是计算机硬件与软件相结合、面向系统、侧重应用的宽口径专业。计算机学科的特色主要体现在：理论性强，实践性强，发展迅速。
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