关于面向半结构化文本的知识抽取研究

关于面向半结构化文本的知识抽取研究

半结构化文本是指以半结构化方式存储，凭借文本格式将其归纳成若干名词的集合，具有格式性和自由性相结合的特点，能兼顾风格统一和内容灵活。一方面，半结构化文本类别繁多，另一方面，半结构化文本广泛存在于现实生活中，各行各业中都能看到此类文本，不同的实际情况会产生不同形式的半结构化文本。这些文本都有相同的特点大量存在，更新速度快，存在对历史文本的分析和检索的需求等。为了更好地提高知识获取的效率，实现对半结构化文本的知识抽取、形成标准的格式并进行存储具有十分重要的现实意义。

半结构化文本与结构化文本(如主题词表、数据表)、非结构化文本(如微博、新闻报道)相比，半结构化文本的知识抽取受到结构与语义的双重约束。首先是结构不完备性，遵循的结构不足以直接解析相关内容，受文本载体形式制约较大;其次是语义相关性与复杂性，大量语义信息相关并隐含在句子级、篇章级文本中，内容表征复杂。

基于此，本文在梳理和总结众多学者研究的基础上，以半结构化文本知识抽取的载体类型、内容和技术方法为视角，对面向半结构化文本的知识抽取进行了研究，从而为更好地实现该类文本信息的有效抽取提供思路。

1半结构化文本知识抽取载体类型的划分及其相研究

半结构化文本中，由于数据源比较复杂，涉及的对象比较多，并且表达形式丰富多样，因此形成了不同的知识载体类型，这些不同的载

体存储内容的方式是不同的，导致对于不同的载体需要采用不同的抽取模式与技术方法。目前，已有许多学者从不同的视角对知识抽取载体的类型划分进行了论述，经过对先前研究的归纳与梳理，本文按照半结构化文本资源的表达形式将知识抽取载体类型划分为三大方面，即:科技文献、Web和其他类型。

1)科技文献。科技文献的表现形式多种多样，如作战文书方面，代表人物有郭忠伟、周献中和黄志同等人，他们构造各类作战文书的Schema库，利用Schema上的修辞谓词抽取相应的知识，最终构造文书内容自然语言问卷方面，苏牧、肖人彬等人提出神经网络识别方法和宽度优先法可以将聚类后的各个语句进行知识形式的转换，从而完成由自然语言问卷到面向对象知识体系的知识抽取过程。大百科全书方面，许勇、宋柔等人提出了一种基于隐马尔科夫模型的方法，即利用知识点在条目文本中的转移规律以及知识点的词特征分布来判断每个句子的知识点类别。在期刊方面，丁君军、郑彦宁、化柏林等人对学术期刊中的属性描述进行了数量关系和情感信息方面的分析，然后对学术概念属性抽取系统进行设计和实现，刘一宁、郑彦宁、化柏林等人针对学术期刊设计了一种学术定义抽取系统，通过混合使用模式规则、语法规则和词频统计以达到定义抽取的目的。

2) Webo Web的表现形式主要有Wikipedia, Web对象，Semantic; Web, Social Networks等，各个方面都得到相关学者的关注和研究。Wikipedia方面，K. Nakayama等人将Wiki作为Web语料库，详细揭示了其特点，并描述了锚文本链接在消除歧义和}可义词抽取中的重

要性。 Web对象方面，Nie Zaiqing等人认为W eb对象是一种有关某一Web信息的数据单元，可以用来收集、索引和排序。他们的项目从W eb数据源中，能自动地实现大规模产品对象的抽取。Semantic; Web方面，U. Shah等人设计了一种从包含自由文本和语义标记W eb 中检索文档的方法，并发现索引和语义标记的结合运用能提高检索效率。Sovial Network、方面，Tang Jie等人讨论了在ArnetMiner系统中的几个关键问题，目的是从学术社会网络中抽取和挖掘专家信息。

3)其他类型。主要有简历和表单等，简历方面，木百鹤等人通过对大量简历文本的分析，概括出了一种简历信息的本体模型，并提出了基于本体的知识抽取框架。表单方面，王振雷等人引人数据元字典和数据字典对报表业务逻辑进行了描述，同时还完成了对表单业务逻辑的描述。

2半结构化文本知识抽取内容的界定及其相关研究

内容是半结构化文本知识抽取的最终目标，是依附于载体而存在的，但同样内容的知识可以存储在不同形式的载体中。不同载体在表现形式上有一定的差异，但从知识内容表达的构成来看，知识抽取内容可以独立于知识抽取载体而存在。在载体分类的基础上，针对不同内容的构成进行相关知识抽取。因此，对知识内容进行界定与区分也是该领域重要的研究部分。综合现有的学术成果，关于知识抽取内容界定及相关研究主要集中在术语、定义、情感倾向性与属性4个方面。

2. 1术语抽取

术语是指在特定学科领域内用来表示概念称谓的集合。术语作为特

殊主题领域内对某特定概念的约定俗成的名称，具有意义单一、低歧义、高专指性、相对固定的上下文环境等特点，表述了领域内最重要的一些概念，并且构成了文献的语义特征。随着网络的飞速发展，新术语层出不穷，在此背景下术语抽取也越来越受到学者的关注。

目前，国内对于术语的研究主要集中在可比语料库构建、多语言抽取、规则过滤和自动、半自动术语抽取等方面。国外相关研究较为广泛和更为深人，主要集中于抽取模型、抽取算法研究等，这些都为术语抽取作出了重大贡献。

2. 2定义抽取

在知识内容表达中，定义是指对于一种事物的本质特征或一个概念的内涵和外延的确切而简要的说明与术语抽取相对应的是，定义抽取是抽取有关术语的说明。

国内较为成功的商业应用是CNKI，其提供对学术定义的快速查询，内容全部来源于CNKI全文库。使用学术定义搜索可以得到想要查询词汇的准确学术定义，并且可直接查询定义出处。不同于一般的网页和文献搜索等参考型搜索引擎系统，CNKI学术定义搜索是一部不断更新完善的学术定义词典，力求为用户提供最权威、最准确的学术定义。刘一宁等设计了一种定义抽取系统，详细介绍了系统中的各项关键技术，包括分词技术、抽取规则导人技术、句子抽取技术和加权词处理技术等，通过混合使用模式规则、语法规则和词频统计以达到定义抽取的目的困。

国外众多学者也展开了相关研究。N. Lavrac等使用形态句法模式、

自动术语识别和语义标注技术，提出了一种旨在从领域语料中抽取定义候选集的创新工作流，定义抽取工作能够被重复使用和向其他语言类型转换; P. Del(audio)等为自动定义抽取设计了一种完全依赖于机器学习的方法，探索了相关数据集不平衡的问题;Ferneda等以法律文书为载体，研究了法律定义词汇特定的规范性规则，建立一个新的词汇表，利用规模样本训练SVM分类器，最终在一个测试语料中对该方法进行评价。

2. 3情感倾向性抽取各种文本资料中都存在着两类混合在一起的信息:事实和观点。同时，在事实和观点中也大量充斥着个人的情感情境，如何从这些信息中分辨、识别、抽取情感倾向是知识抽取领域的一个研究热点，主要围绕着产品评论和科技文献而展开。

产品评论是用户对某种产品评价、使用感受的意见。N. Kobayashi 等从Web文档中实现

与微博情感倾向性研究类似，科技文献中隐含着作者对某一观点或事实的情感倾向性。丁君军等把此类情感信息划分为正面、负面和无态度的中性3种情感，但没有给出其评判标准和与微博、产品评论等其他类型的情感倾向性判别差异。

2. 4属性抽取

属性是指事物本身所固有的性质，是事物的一些基本特性，属性抽取可以帮助研究者更好地了解其特征、性质等，主要包括人物属性抽取、产品属性抽取和概念属性抽取等。

人物属性抽取可以抽取个人信息，如生日、爱好、职业等。王日芬

计算机半结构化数据源的数据挖掘技术研究_赵伟

│ Computer CD Software and Applications 120 计算机半结构化数据源的数据挖掘技术研究 赵伟 / 太原师范学院计算机中心，太原 030012 着因特网的发展，数据信息来源种类逐渐增 多，相应的信息复杂性也在增加，传统的数 据存储和处理方式已经不能很好的满足实际 使用与研究的需求，XML 作为一种半结构化数据标准，已 经开始被越来越广泛的应用，而对于此类结构化数据的挖 掘也为我们的日常研究提供了一个方向。 对于半结构化数据源的挖掘不同于传统的数据挖掘。 传统的数据库中的数据类型工整，数据结构性很强，为完 全的结构化数据，因此对于此类数据处理较为简单，只需 要按照其规律进行分析即可。而对于半结构化的数据则因 其表现形式的多样性，所以对其挖掘要比对于单个数据仓 库的数据挖掘要复杂。 1 半结构化数据 半结构化数据有两种，一种是指该数据在物理层面上 缺少结构，另外一种是指该数据在逻辑层上缺少结构。在 现有的Web 环境中，有一些结构化的数据，为了用于网页 页面显示而采用了与HTML 语言标记符号嵌套的方式，因 此就构成了第一种物理上的半结构化数据。另外网络中有 众多的Web 页面，页面上有着丰富的数据内容，这些数据 大多都以HTML 文件的方式存在，并没有严格的结构和类 型定义，这样的数据都属于第二类的逻辑层的半结构化数 据。网络页面上的数据与传统数据库中存储的数据不同， 传统数据库内的数据都有一定的数据模型，每个特定的数 据都可以根据模型来进行描述，而网络页面上的数据很复 杂，并且不能按照特定的模型进行描述，每一个站点的数 据都遵循其独立的设计规则，并且它的数据本身具有自我 描述的特性和动态的可变性。因此网络页面上的数据具有 一定的结构性，但是其因为具有自述层次的存在，因此属 于一种非完全结构化的数据，也称为半结构化数据。 2 半结构化数据的来源 （1）在Internet 上因为对所存储的数据没有严格模式 的限制而产生的半机构化数据，常见的有HTML 、XML 、 SGML 等类型的文件。 （2）在电子邮件、电子商务文件、文献资料等文件中， 由于没有严格的格式要求，所以存在着大量结构与内容不 固定的半结构化数据。 （3）在包含有异构信息源集成的情况下，由于信息源 集成范围广泛，对于信息源的存取范围包括各类数据库、 电子图书馆、知识库和文件系统等，因此也会产生半结构 化数据。 3 半结构化数据的几个特点 （1）包含有隐藏的模式信息。虽然说半结构化数据具 有一定的结构，但是由于数据和结构混合在一起，所以并 没有明显的模式定义。 （2）结构不规则。半结构化数据的一个数据集合可以由不同结构的元素组成，或者在某些情况下使用不同类型的数据来表示相同的信息。 （3）类型约束不严格。半结构化数据由于没有预先确定的表达模式，并且数据在结构上没有遵循相同的规则，因此会导致其缺乏对于数据的严格约束。 基于以上几个半结构化数据模型的特点可以看出半结构化数据缺乏严格、完整的数据结构，但是这类数据并非没有结构，但是它们的结构可能是隐藏的、并不完整的，并且可能是需要不断进行修改的。 半结构化数据的模式与以往的关系数据模式或者面向对象的数据模式最大的区别在于半结构化数据是现有数据然后再有模式。不对数据的结构进行强制性的约束，只需要描述出数据的结构信息，并且它只描述数据部分结构的非精确模式，在应用中随着数据对象的不断更新而动态修改其描述，据此分析半结构化数据的数据特点和它所产生的原因，半结构化数据源的挖掘是能够实现的。 半结构化数据源挖掘技术首先要解决的是数据远模型及其查询与集成的问题。要解决网页页面上的异构数据的集成与查询，就必须要有一个适当的模型来对这些数据进行清晰的描述，因此如何创建这个半结构化的数据模型就成为了解决问题的关键所在。首先我们需要定义一个半结构化数据模型，其次我们还需要一种适用于此模型的半结构化模型挖掘技术用来的从现有的数据中自动挖掘半结构化模型。对于网页页面数据的挖掘就必须以此半结构化数据模型和半结构化数据模型挖掘技术为手段来建立相应的数据库。 在针对多数据源的数据库进行半结构化数据提取、表示和查询的处理一般采用包装的方式来进行。首先把信息源的数据通过包装转换成为目标数据库所使用的格式和类型。同时处理过程中负责监视的部分将自动监测信息中的数据变化，如果发现数据有变化则将这些变化上报，这些变化经过分析发现有新的数据源连接仓库系统或者信息源发生变化时，那么系统就会把这些有变化的数据进行过滤、汇总，并把这些信息源进行汇总处理，并将收集到数据库中。 此系统对半结构化数据进行处理的过程中所面临的主要问题就是如何将其转化为更易于处理的结构化信息。但是对这些半结构化数据进行转换的目标是庞大的网页页面数据源，如果依靠人工手段针对每个数据源编写相应的转换方式的话工作量非常代价。因此，我们需要一种能够快速建造并且直至自动维护的转换工具。目前这类工具还不是很多，并且使用上并不十分完善。但是，随着近年来X ML 及其应用技术的发展为处理半结构化数据提供了很好的工具和方法。 随 中图分类号：TP311.13

结构化学习

龙源期刊网 https://www.sodocs.net/doc/283834845.html, 结构化学习 作者：赵凌燕 来源：《文理导航》2020年第03期 【摘要】在课程改革的进程中，碎片化的学习增加了学生建构立体知识体系的难度，导致学生的学习缺乏应有的深度，在回归数学学科本质的需求下，在迎合学生认知规律的需求下，结构化学习能使学生的“基础学力”更快地提升，能让学生的思维能力大幅增长，让学生学会学习、举一反三、触类旁通。教师自身要具备结构化学习的理念，找准学生的“最近发展区”，推动学生展开结构化的学习。 【关键词】结构化学习;课程改革;思维能力;核心素养 随着基础教育课程改革进入深水区，对之前二十年的课改工作的回顾和审视也逐渐增加，在以学生为主体的课堂教学中，三维目标体系的建立让教学从侧重知识的传授和技能的强化上升为重点关注学生学习能力的提升，关注学习者在学习过程中的体验、感悟和经验累积。但在教学过程中，学习碎片化的痕迹较重，不仅体现在课堂教学过程中，还体现在教材体系的编排中，更体现在教师的教学理念中、体现在学生的学习目的中。为此，结构化学习的需求就凸显出来，这也是数学回归学科本质的需求，是贴合学生认知规律的需求。 一、何为结构化学习 结构化学习是以数学知识体系为基础，从学生已有的知识体系出发，并加以改造、加以融合，以形成新知识体系的学习过程、方式和方法。在学生的学习过程中，数学知识中相联系的元素起到至关重要的作用，学生在动态建构知识结构时，需要观察、思考、假想、实践、验证、求索，需要找到知识间的关联，发现本质的数学规律，进而建构出全新的认知结构，这个过程对学生是有挑战的，是全新而充满趣味的，是顺应学生学习需求的，是真实体现学生自然发展状况的，因而这样的学习必定是真实的，有效的。 二、结构化学习的意义 结构化学习的发生会让学生对数学有全新的理解，让学生学会从联系的角度来看待学习，并让他们的学习过程变得“简单”起来。其一，学生可以抓住数学知识结构本身的关联来动态建构，让原本零散的知识碎片逐步链接起来，以网状结构甚至立体的數学模型保存下来，以便于他们随时重现、调用、再编辑。这样，随着学生的知识结构越来越丰富，接受的信息都能储存到相应的结构中。其二，伴随着数学学习的过程，学生的经验和感悟会逐渐形成数学学习的方法结构，举一反三时常发生，他们的学习不再局限于课堂和学科中，而是扩散到时时刻刻、方方面面。其三，结构化学习旨在推动学生的思维发展，在不断地强化和吸纳中，学生的

教师资格证结构化面试“教育理论知识”试题及解析(精选)

结构化面试“教育理论知识”试题及解析 (一)教师 1、反思型教师与经验型教师的区别？ 【参考答案】反思型教师和经验型教师的区别主要在于以下几点： 第一，在教育理念方面。反思型教师思想开放，思维活跃，善于吸收各种先进的教育理念，并结合自己的教学实践进行理论思考，不盲从、不迷信权威。而经验型教师思想保守，顺从权威又依赖于经验，不敢对理论提出任何意见，既不敢、不想超越前人，也不敢进行理论创新。 第二，在学生观方面。反思型教师非常重视教学民主，把学生当作学习的主人，尊重学生的主体地位，把自己看作是学习者中的一员，以平等的、合作的身份参与学生学习的过程。而经验型教师始终以权威自居，重知识的单向灌输，使学生处于被动的地位，师生缺乏合作与交流，缺乏研究与创新。 第三，在教学方法方面。反思型教师注重个体的差异性，善于因材施教，能够熟练运用现代教育技术，采用发现式、探究式等教学方法，设置问题情境，启发学生的思维，激发学生的学习积极性，着重培养学生的个性和创造能力。而经验型教师教学方法呆板，缺乏创新，多采用讲授、灌输的方法，课堂缺乏生机与活力，培养的学生也缺乏个性与创造力。 2、你最欣赏的班主任是哪一种类型？ 【参考答案】每一位班主任都有自己独到的管理班级的方法。常见的班主任有以下几种： 第一，母亲型。这种班主任就像妈妈一样对待学生，喜欢用感情来进行管理，容易感性超过理性。 第二，官员型。这种班主任主要靠“监督检查评比”来开展工作，各项工作井然有序，颇见成效，但学生过于被动。 第三，政治家型。这种班主任引领学生的情感和行动，使学生跟随他，听从他。

第四，领袖型。这种班主任主要靠活动来工作。通过不断地组织学生进行各种各样的活动，在活动中凝聚集体，在活动中形成正确舆论，在活动中解决存在的问题，用活动裹挟差生前进。他们领导的班级往往充满生机。 第五，导师型。这种班主任主要靠威信来工作。这种班主任一般有自己独立的教育思想，有特殊的思路，会用班干部。 第六，科学家型。他们主要靠科学来工作。对学生，第一是尊重，第二是爱，遇到问题，总是采取研究的态度，进行诊断，然后拿出解决方案。 我认为这六种类型都有各自的优势和特点，我更倾向于自己成为一名综合型的班主任。 3、如何适应教师这个行业？ 【参考答案】作为一名新老师，如果能够快速地适应岗位要求，较快地实现角色转变，对于工作的开展是有很大益处的。如果我能够成为一名教师，我打算从以下几个方面着手适应教师这个行业：首先，我会通过亲友中的教师来了解这个行业的特点，并虚心地向周围的老教师请教工作上的问题，如日常工作流程、学校的相关政策、备课和上课中需要注意的一些问题、如何与学生更好地沟通等。 其次，我会与学生保持沟通，多参加学生的集体活动，多和学生交流，了解他们的想法，吸收他们好的建议。另外，还要通过家长会的形式与家长建立联系，了解班里学生的家庭环境，以便后期更好地开展教学。 最后，我会积极参与学校组织的活动，多与同事们接触，增加沟通的机会，以便更快地了解组织，了解同事，了解行业特点。相信通过我的努力，一定能够很快地融入教师队伍。 4、教师如何提高驾驭课堂的能力？ 【参考答案】现在的课堂强调“双主体”教学，即学生是课堂的主体，教师是课堂的主导，教师对于课堂的驾驭直接影响到课堂的教学效果和质量，我认为教师提高课堂驾驭能力可以从以下几个方面入手：

结构化试题

1.结构化面试题：请你解释一下“师傅领进门，修行在个人”这句话。 参考答案： “师父领进门，修行在个人”是指教师教会学生学习的方法后，学生是否能学好，还要靠自身的努力。这句话原本是用来强调学生在学习时的能动因素在成功中的关键作用的，如今却被一些教师拿来做推卸责任的挡箭牌，每当学生成绩滑坡或品德不良时，他们便认为这与自己没有关系。首先，学生的“个人修行”也须有个前提条件——“师父领进门”。要想把学生真正“领进门”，教师首先得“进门”。倘若当老师对于所教学科知识尚不能精通，自己尚站在知识大门的外边，又怎么可能把学生“领进门”呢?不能“深入”，焉能“浅出”?不能“居高”，岂能“临下”?倘若一个教师仅仅是知道知识的皮毛，课堂上最多只能是照本宣科，只有“招架之功”，并无“还手之力”，这样的“师父”根本没有资格去教别人。 其次，教师要具备将学生领进门的本领。有的教师寒窗苦读、博览群书，可说是满腹经纶。但在学生面前却口齿木讷，所学所想、所感所悟，难以言表。因此，教师要提高教学技能，掌握将学生领进知识大门的教学艺术和科学方法。 再次，“师父”将“徒弟”“领进门”后，还要授以“修行”的方法。教会学生学习的方法即“授人以渔”，会使学生在学习中取得事半功倍的效果。 “师父领进门”其实是很不易的。倘使真正地做到了这一点，那么“修行”便是水到渠成、顺理成章的事情了。 我的回答完毕!谢谢! 2.结构化面试题：请问你是怎样看待“教师要衣着得体，不穿奇装异服进课堂”这个规定的? 参考答案： 教师作为传播文明的使者，为人师表是教师职业道德最基本的要求。教师的着装在学生的视野之下，自然而然也影响着学生。教育部印发的《中小学教师职业道德规范》第五条中有关于为人师表的规定：衣着得体、语言规范、举止文明。我认为这一规定的设立是十分有必要的。 随着社会的发展，人们的穿着观念已经发生了翻天覆地的变化，对千篇一律的着装方式已有所厌倦。一个人有选择自己着装的权利，但教师由于其职业特殊性，在面对学生时应该着装得体。如果教师穿奇装异服，无疑会对学生的穿着观念带来冲击。“己身不正，焉能正人”，教师的一言一行都在潜移默化地影响着学生。所以，教育部要求教师衣着得体，不穿奇装异服是合理的，也是必要的。 当然，穿着得体不一定是千篇一律。教师可以有自己的穿衣风格，这无可厚非，但也应该做到衣着“忌脏、忌露、忌透、忌短、忌紧、忌异”。只有这样，才能给学生树立良好的榜样，让学生形成正确的穿衣观念和审美标准。 我的回答完毕!谢谢! 结构化面试题：你打算如何培养职业院校学生的创新能力? 【参考答案】 创新是对人才素质的核心要求，只有树立了新的教育观，创新人才的培养才有明确的思想保证。作为一个职业教育院校的老师，提高学生的职业技能，培养学生的创新能力势在必行： 第一：在教学过程中要把加强学生创造性思维意识的培养放在首位，提倡独立思考，探索新知识，学会利用发散思维去发明创造，学会利用抽象思维捕捉创意，拓展思考的自由度，摆脱思维定势，倡导逆向思维，让学生通过这种教学，体会

知识库功能

知识库功能 1.非结构化知识处理能力。可将现存在大量的文档和历史知识，这部分非结构化的文档，需要能够进行快速的导入和管理起来，并能够进行全文、附件内容的检索。 2.结构化知识处理能力。对日常工作运行中产生的结构化数据，能够进行自定义发布为知识，搜索引擎可对结构化知识进行全文检索。 3.便捷的引导解答应用。可自定义问题分解步骤，可关联子问题关系，可以预设问题答案，为有效利用知识库内已有知识提供便利工具。 4.完善的文档及内容管理。支持对知识的管理需要进行数据分析、批量导入、版本管理，建立知识发布、管理、应用及审核处理等流程定义。 5.权限管理。能够定义用户的角色，并对角色进行权限设定，不同用户拥有不同的权限，保证系统的文件安全性。 6.知识维度的自由设定。支持有权限的应用者自行设定部门或板块的知识结构。 7.个人知识门户。支持对每个用户建立个人知识结构，知识文集，知识收藏等，便于知识的传承与管理。 8.知识地图。支持能够全局预览本企业知识架构的知识地图和不同职位具有不同知识结构的岗位知识地图。 9.知识统计。支持对知识库的库存、使用率的统计表现。 10.版本管理。支持知识从发布起便记录其历史版本，能够查询每个修改过的版本情况。 全面精准的知识搜索引擎。 1. 支持对知识标题、正文、关键字附件文件名的搜索。 2. 支持对附件文档内容的搜索。 3. 支持全文与附件的组合关键字搜索。 4. 支持搜索结果的相关度排序和知识访问率排序。 5经组合关键字测试，需要的知识在正文搜索结果中前十名命中概率在98%以上，在附件搜索结果中前十名命中概率在95%以上。 6. 经单组关键字测试，需要的知识在正文搜索结果中前五名命中概率在98%以上，在附件搜索结果中前五名命中概率在95%以上。

简述结构化数据、非结构化数据、半结构化数据

在数据分析中，我们会接触到很多的数据，而这些数据都是有类别之分的。这些数据根据结构分类被划分为三种，它们分别是结构化数据、非结构化数据、半结构化数据。在这篇文章中我们就简单地给大家介绍一下这三种数据的相关知识。 首先我们说一下结构化数据，结构化的数据是指可以使用关系型数据库表示和存储，表现为二维形式的数据。一般特点是：数据以行为单位，一行数据表示一个实体的信息，每一行数据的属性是相同的。能够用数据或统一的结构加以表示，我们称之为结构化数据，如数字、符号。传统的关系数据模型、行数据，存储于数据库，可用二维表结构表示。而结构化的数据的存储和排列是很有规律的，这对查询和修改等操作很有帮助。 然后我们说一下半结构化数据，半结构化数据是结构化数据的一种形式，它并不符合关系型数据库或其他数据表的形式关联起来的数据模型结构，但包含相关标记，用来分隔语义元素以及对记录和字段进行分层。因此，它也被称为自描述的结构。半结构化数据，属于同一类实体可以有不同的属性，即使他们被组合在一起，这些属性的顺序并不重要。所谓半结构化数据，就是介于完全结构化数据和完全无结构的数据之间的数据，XML、HTML文档就属于半结构化数据。它一般是自描述的，数据的结构和内容混在一起，没有明显的区分。而不同的半结构化数据的属性的个数是不一定一样的。有些人说半结构化数据是以树或者图的数据结构存储的数据，怎么理解呢？

最后我们给大家介绍一下非结构化数据，非结构化数据顾名思义，就是没有固定结构的数据。各种文档、图片、视频、音频等都属于非结构化数据。对于这类数据，我们一般直接整体进 行存储，而且一般存储为二进制的数据格式。非结构化数据库是指其字段长度可变，并且每 个字段的记录又可以由可重复或不可重复的子字段构成的数据库，用它不仅可以处理结构化 数据而且更适合处理非结构化数据。 在这篇文章中我们简单地给大家介绍了结构化数据、非结构化数据以及半结构化数据的知识，其实现在很多的数据分析师都开始加大对非结构化数据的研究。由此可见，非结构化数据的 前景还是十分明朗的。

结构化数据、半结构化数据、非结构化数据

结构化数据、半结构化数据和非结构化数据 结构化数据 结构化的数据是指可以使用关系型数据库表示和存储，表现为二维形式的数据。一般特点是：数据以行为单位，一行数据表示一个实体的信息，每一行数据的属性是相同的。举一个例子： idname age gender 1lyh12 male 2liangyh13 female 3liang18 male 所以，结构化的数据的存储和排列是很有规律的，这对查询和修改等操作很有帮助。但是，显然，它的扩展性不好（比如，我希望增加一个字段，怎么办？）。 半结构化数据 半结构化数据是结构化数据的一种形式，它并不符合关系型数据库或其他数据表的形式关联起来的数据模型结构，但包含相关标记，用来分隔语义元素以及对记录和字段进行分层。因此，它也被称为自描述的结构。 半结构化数据，属于同一类实体可以有不同的属性，即使他们被组合在一起，这些属性的顺序并不重要。 常见的半结构数据有XML和JSON，对于对于两个XML文件，第一个可能有 A 13 female 第二个可能为：

B male 从上面的例子中，属性的顺序是不重要的，不同的半结构化数据的属性的个数是不一定一样的。有些人说半结构化数据是以树或者图的数据结构存储的数据，怎么理解呢？上面的例子中，标签是树的根节点，和标签是子节点。通过这样的数据格式，可以自由地表达很多有用的信息，包括自我描述信息（元数据）。所以，半结构化数据的扩展性是很好的。 非结构化数据 顾名思义，就是没有固定结构的数据。各种文档、图片、视频/音频等都属于非结构化数据。对于这类数据，我们一般直接整体进行存储，而且一般存储为二进制的数据格式。

信息和能源知识总结 文档

信息的传递 1、电话的结构：贝尔发明了电话 电话组成：话筒、听筒 话筒：把声信号转化为电信号，结构与麦克风相同听筒：把电信号转化为声信号，结构象喇叭 电话线：传递信号 电话工作的流程图为： 2、电话交换机： 结果：利用电话交换机可以大量减少线路。 电话交换机之间可以连接 简述电话交换机的发展过程（见课本）。 分析：占线的现象（见课本） 3、模拟信号与数字信号：模拟信号：信号电流的频率、振幅变化情况与声音的频率、振幅变化情况完全一样，模仿声信号的电信号。 缺点：在传输、放大、加工的过程中易失真，从而使传递的信息发生变化。 数字信号：利用数字的组合来代表信息的信号。 特点：一般只有两个数字，在传输、放大、加工的过程中很稳定，容易编辑。 4、电磁波的产生：变化的电流产生电磁波 5、电磁波的传播：在很多介质中可以传播，在真空中也能传播；在真空中的传播速度最大，用c表示： c＝3×108m/s （这是宇宙中最大的速度） ①波长：用λ表示，单位是m ②频率：1秒钟变化的次数，用f表示，单位Hz （1MHz＝1000kHz ＝1000000Hz） 它们的关系：c＝λf 6、电磁波的分类：无线电波：长波、中波、短波、微波

光波：红外线、可见光、紫外线、X射线、γ射线 7、无线电广播：大致过程： 声信号→电信号→电磁波→发射→接收机→声信号 但有两个问题：①信号弱；②频率低，传递性差 解决方法：①放大；②加一载波，接收后再去掉 8、电视的发射和接收：传播过程与无线电广播基本相同，但多了图像信号，必须把图像转换为电信号，与声音一起发射 9、移动电话：即有发射功能，又有接收功能。（可以看做是广播电台与收音机的组合） 10、微波通信： 微波：波长在10m~1mm之间，频率在30MHz~300000MHz之间的电磁波。 优点：频率高，信息传递的效率高，可以同时开通大量的频道，穿透性好。 缺点：传播近似直线，不能沿地球表面传播，在地面的传播距离短。改进方式：需要大量的中继站，约50km一个。结论：不能用月球做中继站，但可以用卫星做中继站。 11、卫星通信：利用卫星做中继站的微波通信方式。 同步卫星的优点：覆盖范围广，只要三个卫星就可以让信号覆盖全球。 12、光纤通信：利用频率更高的光波进行信息传递。 优点：频率高，信息传递的效率高，可以同时开通大量的频道，穿透性好。但普通的光不可以：发散性，不单一 激光：频率单一、方向集中，可以用来传递信息。光导纤维：13、网络通信：把计算机连在一起，实现信息共享。

结构化表述(精编文档).doc

【最新整理，下载后即可编辑】 结构化表述 ? 1.(易)（）是从结论出发，阐明主要观点，论述基本事实，然后用数据来作支撑。（单选题6分）得分：6分 o A.结构化分析 o B.结构化思维 o C.结构化表达 o D.结构化展示 ? 2.(易)“先从结论说起，说明问题的全貌，即直接说明中心思想。” 这是结构化表达（）原则。（单选题6分）得分：6分 o A.自上而下 o B.层次清晰 o C.结构简单 o D.重点突出 ? 3.(易)最简单、最容易记忆的结构是（）。（单选题6分）得分：6分 o A.“二” o B.“三” o C.“四” o D.“五” ? 4.(易)（）结构化语言表达是从问题出发，遵循“是什么——为什么——怎么做”的逻辑方式。（单选题6分）得分：6分 o A.问题导向型 o B.思维导向型 o C.目标导向型 o D.分析导向型

? 5.(易)（）结构化语言表达是从目标入手，遵循“是什么——怎么做——有什么”的逻辑方式。（单选题6分）得分：6分 o A.问题导向型 o B.思维导向型 o C.目标导向型 o D.分析导向型 ? 6.(中)结构化表达的基本原则包括（）。（多选题8分）得分：8分 o A.自上而下原则 o B.层次清晰原则 o C.结构简单原则 o D.重点突出原则 ?7.(中)“重点突出原则”提示我们要关注“关键的少数”，即抓住问题的关键，做到（）。（多选题8分）得分：8分 o A.重点突出 o B.面面俱到 o C.断其一指 o D.伤其十指 ?8.(中)问题导向型的结构化语言表达考虑的问题主要包括（）。 （多选题8分）得分：8分 o A.目标是什么 o B.目前的主要问题是什么 o C.问题的重要性和紧迫性 o D.应采取哪些措施来解决问题 ?9.(中)结构化语言表达可以分为（）。（多选题8分）得分：8分 o A.问题导向型

教师资格证结构化面试“各学科专业知识”试题及解析(精编)

结构化面试“各学科专业知识”试题及解析 (一)语文学科 你认为该如何指导学生进行朗读？ 【参考答案】朗读能力的培养是循序渐进的，不可能一步到位。目前中学语文新课程标准对朗读教学总的要求是能用普通话正确、流利、有感情地朗读课文。所以指导学生进行朗读主要分为以下几个步骤：第一步就是扫清生字障碍，熟悉课文，这是正确朗读课文的前提。 第二步教师范读，提出要求。新课标要求教师经常组织学生听朗读，包括教师的范读和录音范读。范读有助于培养学生对朗读的兴趣，唤起学生的感情，丰富学生的词汇，这是提高学生朗读水平的重要方面。 第三步创设情境，渲染氛围。朗读训练，要想方设法调动学生，让其全身心地投入，尤其是低年级的学生，单调的阅读会使学生读得口干舌燥，昏昏欲睡，所以营造趣、情、美的愉快气氛，可以提高学生阅读的兴趣。 第四步体悟情感，渐入意境。叶圣陶先生把有感情地朗读叫“美读”，引导学生边读边用心体会文章。真情实感的表达是最好的，真情实感的流露不仅体现在写作文时，也体现在读课文时，这对学生来说是终身受益的。 (二)数学学科 作为数学教师，你认为让学生学好数学的前提是什么？ 【参考答案】我认为必须深入钻研教材，准确地理解教材，驾驭教材。 因为呈现在学生面前的教科书不同于一般参考材料或其他一些课外读物，它是按照学科系统性要求，结合学生认知规律，以简练的语言呈现数学知识的。知识结构虽存在，但思维过程被压缩。学生看到的往往都是思维的结果，看不到思维活动的过程，思想、方法更是难以体现。这就需要教师对教材内容的呈现进行精心设计和加工，通过教学实践，体现数学本身丰富的内容，体现思维过程和思想方法。

因此，教师熟练地掌握教材，把教材教活，是使数学教学成为思维活动教学的前提，也是提高我们教学水平的前提。 (三)英语学科 作为初中英话老师，你认为如何给学生上好阅读课？ 阅读课是训练学生阅读理解能力的主要途径，也是学生学习新知识和巩固旧知识的主要载体，同时阅读能力也是考试的重中之重。我们必须高度重视阅读课，充分开发阅读课的潜力，有效地利用阅读课的资源，通过各种方法来提高学生的阅读能力。上好初中英语阅读课，我认为应该从以下几个方面入手：第一，选好合适的阅读材料。课堂教学时间较短，因此阅读单词容量要适中，难易要结合学生的实际情况，不可高估学生的水平，太难会挫伤学生学习英语的主动性和积极性。另外，文章要贴近现实，符合学生的爱好。要有趣味性、科学性、知识性。 第二，掌握关键词，抓住中心意思。默读抓住主要的信息；大声朗读形成语感，更深刻地理解文章内涵；找出重点词汇，理解并运用；抓住文章的中心意思，形成完整印象。并运用自己的语言概括大意，思考后展示学生成果。 第三，换位思考，仔细研读出“门道”。不同时间、不同地点、不同环境，会有不同的意义。深挖下去，才能深刻理解。 第四，虽然是阅读文章，但如果仅仅是将它单纯地作为阅读文章来教学，不免有些枯燥。而如果将其转化为现实教学的形式就可向学生展示真实的语言环境，充分调动学生的眼、耳、脑、口对语言信息的综合反应，使学生有身临其境之感，从而激发其学习兴趣与主动参与的愿望。 第五，在阅读教学中充分利用多媒体技术。因为多媒体技术具有集图像、声音、动画、文字于一体等多种信息功能，而电脑接入因特网后，具有信息量大，信息变化速度快，信息资源高度共享等特点，是过去任何一种传媒无法比拟的。充分发挥多媒体课件的优势，从而改变学生怕上阅读课的通病。 (四)物理学科

视频结构化数据的查询及信息挖掘

视频结构化数据的查询及信息挖掘 领域的大数据应用，主要体现在两方面：视频录像的集群和视频结构化数据的查询及信息挖掘。 1．视频录像的集群存储 在面向大数据的架构中，可根据实际现场的部署需要，设立一个或多个集群组成，采集的流数据会被划分成段，并分布于数据集群节点，因为集群节点有内部进行多副本备份等机制，可以由软件技术来保证整体系统的高可靠性和高稳定性。这些数据节点可以采用廉价通用型的硬件，避免采用传统高端硬件的模式，能极大地降低投资成本。 录像文件的集群存储，国内云储存厂家多采用CEPH技术和HDFS技术的方式。以HDFS 的方式举例，思路为：通过HADOOP提供的API结构，实现将接收到的视频流文件从本地上传到HDFS中。在这一过程中，把接收到的视频文件不断地存储到一个指定的本地临时文件夹中，而这个本地文件夹是在不断动态变换的，可以将该文件夹当成是一个缓冲区，把缓冲区中的文件以流的方式将上传到HDFS中。 2．视频结构化数据的查询及信息挖掘 原始的视频图像是一种非结构化数据，它不能直接被计算机和上层应用软件读取和识别，为了让视频图像更好的应用，就必须对视频图像进行结构化的处理，提取出关键信息，并进行文本的语义描述，也就是视频结构化。 一段视频里面，需要提取的关键信息主要有两类：第一类是运动目标的识别，也就是画面中运动对象的识别，是人还是机动车或者非机动车；第二类是运动目标特征的识别，也就是画面中运动的人、车、物有什么特征，行人特征主要有：是否带眼镜、围巾、上衣、裤子、是否带口罩、是否背包，性别分类等；机动车主要特征有：车牌号码、车身颜色、车型等；物体特征主要有：大小尺寸、颜色、方向等。 一个案件的审看需要更为广泛地查看相关的摄像机视频，所审看的视频量时常达到数百上千小时。视频结构化提取技术对视频中运动的物体等进行提取，再通过软件进行检索和排

海量结构化数据分析平台解决方案

曙光海量结构化数据分析平台解决方案 曙光信息产业(北京)有限公司 2012-05

导言 在数据爆炸的今天，从海量结构化数据中提取并挖掘出有用的信息逐渐成为众多行业的新的应用热点。而海量数据的分析中呈现出的高并发加载数据，海量存储，低并发查询，但每次查询的规模都非常高的特点。使得如何将数据库操作有效并行化成为海量数据分析首要需要解决的问题。虽然目前流行的Hadoop的map-reduce并行计算框架在很多互联网企业中得到了广泛的应用，但却由于其不支持SQL语句，使得难以与现有的基于SQL的关系型数据库的应用场景进行结合。 曙光在海量数据分析和挖掘领域积累了多年的经验，和计算所智能中心合作研发出专门针对海量关系型数据库应用特点的关系型数据库系统DRAC，为海量数据分析系统提供高性能，高可扩展性的并行数据库系统，并且已成功部署在多个国家大型项目中。其底层采用无共享（shared-nothing）的oracle数据库节点作为数据节点，具有较好的扩展性和系统可靠性。DRAC软件将用户的操作透明地转化成对底层数据库的操作，而对用户呈现为单一的数据库系统。DRAC系统可根据数据的访问频度和重要性实施多级存储的方案，以降低整个系统的成本，提高系统的性价比。 技术特点 曙光集群并行数据库DRAC(Dawning’s Real Application Cluster)是一种无共享（shared- nothing）结构的并行数据库管理系统。DRAC原是专为分析网络监控数据设计的并行数据库系统，现已部署在国家某大型项目、某市大型项目等多个系统中。它具有如下技术特点： DRAC采取目前主流的集群设计方法，具有性价比高、扩展性好等诸多优点。 它直接将任意查询分解成操作于分区数据的子查询和汇总中间结果的后处理查询，用成熟的DBMS来实现两种查询的执行，从而避免了一般的分布式查询处理器为了 通用而引入的复杂性。配合针对特定应用的分区策略，DRAC的方法能保证查询执 行的效率。 大任务全并行处理。DRAC采用单机数据库作为基本数据处理单元，将数据并行地写入这些单元数据库，查询时并行地从各个数据库中读取和处理这些数据。这种完 全并行的处理极大地提高了系统存储数据的能力并缩短单个查询的完成时间。DDL 操作也在各数据库节点上并行地执行。 DRAC对外提供单一系统映像，用户使用类似ODBC或JDBC的接口提交SQL语句。 这些操作被服务节点自动地并行执行。 DRAC采取了功能分离的设计思路，像加载、查询等功能均可按需要配置，满足在线扩展的高可用要求。 和Oracle RAC等并行数据库不同，DRAC不需要光纤交换机和较高端的盘阵，硬件成本低。配合灵活部署和简易管理的工具，DRAC在大规模部署时有较高的性能价 格比。

Word 2007 文档 多级列表、大纲及文档结构图 的综合操作!

Word 2007 文档多级列表、大纲及文档结构图的综合操作！ SY个人总结-20140118 1点击【多级列表】- 选择列表库中需要的（个人认为“无”后面的第一个比较好）。 2设置编号格式：一般正规文件设置：先拖动标尺块到4-6中间，再拖动标尺块上半块回到0，下半块留在4-6间，（方便多级列表需要醒目地显示，如4、5 级的列表） 3点击序号，调整字号、加粗等。 4【右键】-【段落】-在【缩进和间距】标签中，设置“大纲级别”、间距-段前、行距等。设置好后回车，下一行的编号格式相同：

5如需要2级列表，按一下【Tab】键（增加缩进量）。 5.12级、3级等序号需要调整的，也是：先拖动标尺块到4-6中间，再拖动标尺块 上半块回到0，下半块留在4-6间。 5.2如在2级列表或更多级列表，想要转为上一级列表，则按住【Shift】+【Tab】（减 少缩进量）。 5.32级列表的大纲级别等设置，同样是：【右键】-【段落】-在【缩进和间距】标 签中，设置“大纲级别”、间距-段前、行距等。 5.4在同一编号序列中（指从1开始往后排：1，1.1、1.2，2，3…右键序号，选 择【重新开始于1】后，为另一个编号序列 ），同级别的需要可以用【格式刷】统一格式，如用【格式刷】选取【1】的格式，

然后刷一下【3】，则序号【3】的格式与【1】相同了。 不同编号序列的序号不能用格式刷复制一样的格式。 5.5不同级别的序号为了方便，也可借鉴其它级别的序号。用了格式刷后，再结合 增加/减少缩进量来改变序号级别。同时需要相应调整大纲级别。 6【文档结构图】的应用。选择【视图】-勾选【文档结构图】，在左侧出现文档结构图窗口。 ●【文档结构图】可以方便查看编号、大纲级别。前提是要设置好个个级别编号的设 置级大纲级别的设置。在这过程中充分利用【格式刷】可以大大提高效率。 ●上图是没有设置好大纲级别的文档视图。 ●下图是设置好大纲级别的文档视图，可见相比上一张图，文档结构清晰。同一级别 的编号垂直方向对应整齐。同一大编号项下的各级编号有+ / -号小按钮。这样在文 档结构复杂的情况下，使用【文档结构图】查阅十分方便。也能更容易看出来文档 的结构、层级划分是否科学合理。

结构化理论知识

一、班主任工作 （1）小学班主任的常规工作：①了解学生：前提和基础②组织和培养良好的班集体：中心工作③建立学生档案④组织班会活动⑤协调各种教育影响⑥操行评定⑦班主任工作计划与总结（2）个别教育工作★★（如何培养先后中？）：①先进生工作：心理特征→自尊心强、充满自信、有强烈的荣誉感、较强的超群愿望和竞争意识教育→Ⅰ严格要求，防止自满Ⅱ不断激励，弥补挫折Ⅲ消除嫉妒，公平竞争Ⅳ发挥优势，全班进步②后进生工作★：心理特征→不适度的自尊心、学习动机不强、意志力薄弱、有的甚至是非观念模糊教育→Ⅰ关心爱护后进生，尊重他们的人格Ⅱ培养和激发学习动机Ⅲ提供范例，增强是非观念Ⅳ根据个别差异，采取不同的教育措施，因材施教③中等生工作：心理特征→信心不足、竞争欲望不强、表现欲不强教育→Ⅰ重视对中等生的教育Ⅱ根据中等生的不同特点有的放矢地进行个别教育Ⅲ给中等生创造充分展示自己才能机会，增强他们的自信心 二、班级管理 （1）概念：教师、手段、组织协调（2）功能：教学目标、秩序、学生能力（3）内容：①班级组织建设②班级日常管理③班级活动管理④班级教育力量管理⑤良好班风的建立和维护（4）方法：①调查研究法②目标管理法：分解目标③榜样示范法④情境感染法：创设教育情境（挂名人画像）⑤规范制约法：利用规范，约束学生⑥舆论影响法⑦心理疏导法：给学生排解压力⑧行为训练法：活动 三、教学原则与方法 1.（1）科学性与教育性相结合原则：教师要保证教学的科学性，结合教学内容的特点进行思想品德教育，要通过对各个环节对学生进行思想品德教育，不断提高自己的业务能力和思想水平（2）理论联系实际教学原则：学以致用，重视培养学生运用知识的能力（3）直观性教学原则Ⅰ正确选择直观教具和现代化的教学手段Ⅱ直观教具的演示要与语言讲解结合

计算机二级公共基础知识—结构化设计.doc

结构化设计 ?软件设计概述 在需求分析阶段,利用数据流图和数据字典解决了做什么的问题，软件设计阶段则是解决怎么做的问题. 工程管理角度:软件设计分概要设曲详细设计 技术观点角度:软件设计分软件结构设计、数据设计、接口设计、过程设计 ?软件设计的基本原理和原则 (1 )?模块化：解决问题时候自顶向下逐层把软件系统划分为若干 个模块,降低问题的复杂性，减少工作量,最终目的是提高软件的生产率。 在软件的体系结构中,模块是可组合、分解和更换的单元, 具有以下几种基本属性: 接口：指模块的输入输岀 功能：模块实现的功能逻辑:内部如何实现以及所需数据 状态：模块的运行环境，调用与被调用的关系 (2).抽象：最强有力的思维工具，抽出实物的本质特性,将 (3).信息隐蔽：一个模块内包含的信息对于不需要这些信 相似的方面集中和概括起来 息的其他模块来说是不可访问的 ⑷.模块独立性：内聚性和耦合性 模块之间松散程度——低耦合 模块内元素之间紧密程度——高内聚

?概要设计 1.概要设计的基本任务 (1) .设计软件系统结构 BJ ? rwMiR■祕tt+EIlf (2) .数据结构及数据库设计 实现要求定义和规格说明中提出的数据对象的逻辑表示 (3) .编写概要设计文档 概要设计说明书、数据库设计说明书、集成测试计划 (4) ?概要设计文档评审 在文档编写完成后，要对设计部分是否完整地实现了需求中 规定的功能、性能等要求，设计方案的可行性,关键的处理及 内外部接口定义正确性、有效性,各部分之间的一致性等进行 评审

槪軟设计 ■设计软件系统结构 谏计（设计数据结构和數据库 文档｛ 编写紙整设计文档 评审 圈3-6槪要设计的任务 2.结构图也称程序结构图（SC ） 三种结构类型：顺序形式、选择形式、垂复形式 A 1 1?1M (a)（b） 3-7结构图的图形表示

高段位学习者的秘密,是擅长将学到的知识结构化

国际象棋大师都具有非凡的记忆能力。心理学家De Groot研究证明，国际象棋大师在观看棋盘5-10秒之后，几乎能准确无误的复盘，而新手只能回忆3-4个棋子的位置。但是对于棋盘上没有规律的棋子，象棋大师和普通人的记忆基本上没什么差别。也就是说象棋大师的客观记忆力并不突出，其他的心理研究也证明这些大师并没有任何智力方面的优势。那为什么象棋大师，对于有规律的棋局有这种“过目不忘”的能力？研究结果证明，象棋大师不是去记忆单个棋子，而是将棋盘按照一块一块的“棋形”去记忆。在心理学上，这种方式被称为“组块理论”，也就是把多个信息按照一定的规则组合成一个模块，方便存取。 跟象棋大师一样，其它领域的高手们之所以记忆力强，是因为他们的知识是结构化的模块，当他们想到一个知识点，调取的是一个模块，一个套路。而你的知识是零散孤立，无结构的信息，想到一个点，就是只有一个知识点而已。学习领域知名专家斯科特?扬在他的《如何高效学习》一书中提出了整体性学习法，他的核心观点是：在知识之间创造联系，形成结构，会记得越牢、理解得越好，也越容易掌握并应用这些知识。提高学习效能的一个关键途径就是将知识结构化。 一、什么是知识结构化 所谓知识结构化，就是将学到的知识，加以归纳和整理，使之有一定的秩序和结构。通俗来讲，也就是让知识与知识间产生关联，让知识之间通过一定的关系结合在一起，用基本知识点组成小结构，小结构组成大结构，形成知识结构体系。

二、知识结构化的作用 1、结构化的知识，能增强知识记忆能力 人的大脑天生对有组织有结构的信息比较敏感，我们很难记住那些孤立零散的信息，所以将信息结构化能大大提高我们的记忆力。最典型例子的就是星座，满天的星星，无法识别和记忆，但是当我们划分了星座，用线来连起来，形成“猎户星座”，“仙女座”，我们就一下子记住了这些星星，因为这些星座是结构化的信息。再比如随机的11位数字我们可能很难记住，但是如果把它变成一个手机号码，变成一个整体的模块后后，我们则很容易记住。那些记忆力超群的人，都是以结构化模块的方式储存信息，像开篇提到的象棋大师们就是如此。 2、提高我们的判断力 模块化的知识更容易调用，这有助于增强我们的分析判断能力。国际象棋大师参加“车轮大战”时，在每张棋桌前只能停留两三秒钟，便要下出棋子。心理学家发现，象棋大师们在做判断时，通常依靠的不是理性分析，而是自己所积累的特有的知识结构。曾有一名棋艺很差的初学者，经过9年训练后，成为了加拿大国际象棋大师。心理学家经过研究发现，他对棋局的分析能力并没有比从前进步多少，只是在记忆棋局和相关策略方面有了很大进步。心理学家估计，一名棋手要记住约5万～10万个关于棋局的“组块”信息，才能达到大师水平。达到这个水平，他们只要看一眼棋局，就可以回想起任何一个“组块”的信息，并快速

结构化面试——学科专业知识

（一）语文学科 你认为该如何指导学生进行朗读? 【参考答案】朗读能力的培养是循序渐进的，不可能一步到位。目前中学语文新课程标准对朗读教学总的要求是能用普通话正确、流利、有感情地朗读课文。所以指导学生进行朗读主要分为以下几个步骤： 第一步就是扫清生字障碍，熟悉课文，这是正确朗读课文的前提。 第二步教师范读，提出要求。新课标要求教师经常组织学生听朗读，包括教师的范读和录音范读。范读有助于培养学生对朗读的兴趣，唤起学生的感情，丰富学生的词汇，这是提高学生朗读水平的重要方面。 第三步创设情境，渲染氛围。朗读训练，要想方设法调动学生，让其全身心地投入，尤其是低年级的学生，单调的阅读会使学生读得口干舌燥，昏昏欲睡，所以营造趣、情、美的愉快气氛，可以提高学生阅读的兴趣。 第四步体悟情感，渐入意境。叶圣陶先生把有感情地朗读叫“美读”，引导学生边读边用心体会文章。真情实感的表达是最好的，真情实感的流露不仅体现在写作文时，也体现在读课文时，这对学生来说是终身受益的。 （二）数学学科 作为数学教师，你认为让学生学好数学的前提是什么? 【参考答案】我认为必须深入钻研教材，准确地理解教材，驾驭教材。 因为呈现在学生面前的教科书不同于一般参考材料或其他一些课外读物，它是按照学科系统性要求，结合学生认知规律，以简练的语言呈现数学知识的。知识结构虽存在，但思维过程被压缩。学生看到的往往都是思维的结果，看不到思维活动的过程，思想、方法更是难以体现。这就需要教师对教材内容的呈现进行精心设计和加工，通过教学实践，体现数学本身丰富的内容，体现思维过程和思想方法。 因此，教师熟练地掌握教材，把教材教活，是使数学教学成为思维活动教学的前提，也是提高我们教学水平的前提。 （三）英语学科 作为初中英话老师，你认为如何给学生上好阅读课? 阅读课是训练学生阅读理解能力的主要途径，也是学生学习新知识和巩固旧知识的主要载体，同时阅读能力也是考试的重中之重。我们必须高度重视阅读课，充分开发阅读课的潜力，有效地利用阅读课的资源，通过各种方法来提高学生的阅读能力。上好初中英语阅读课，我认为应该从以下几个方面入手：第一，选好合适的阅读材料。课堂教学时间较短，因此阅读单词容量要适中，难易要结合学生的实际情况，不可高估学生的水平，太难会挫伤学生学习英语的主动性和积极性。另外，文章要贴近现实，符合学生的爱好。要有趣味性、科学性、知识性。 第二，掌握关键词，抓住中心意思。默读抓住主要的信息;大声朗读形成语感，更深刻地理解文章内涵;找出重点词汇，理解并运用;抓住文章的中心意思，形成完整印象。并运用自己的语言概括大意，思考后展示学生成果。 第三，换位思考，仔细研读出“门道”。不同时间、不同地点、不同环境，会有不同的意义。深挖下去，才能深刻理解。 第四，虽然是阅读文章，但如果仅仅是将它单纯地作为阅读文章来教学，不免有些枯燥。而如果将其转化为现实教学的形式就可向学生展示真实的语言环境，充分调动学生的眼、耳、脑、口对语言信息的综合反应，使学生有身临其境之感，