教甄申論【口試/自介】全國唯一專攻

大家都說網路上的人都很假。講的好像現實中的人都很真一樣；就像不知情的人，都以為學校很單純、同事都是好人、家長都配合、學生都很乖..＃虛擬實境教學

我本來打算退休
把地王房子賣掉
再去環遊全世界
但是房東不願意

#龍年開工幻想
祝大家開工大吉

上岸並不是為了金錢，
也不是為了穩定工作。

而是熱愛教學的我們，
希望能對世界有貢獻！

全國老師們請永遠要記得：
有時你比自己想像的脆弱；
但也比自己想像的更強大！
因為【心是最大的戰場】。

【你不是你的自介】
你的自介是多層次的創新，
引發評審好奇幫助你上岸。
自介就是自我超越的展現！
#創客教育 #自造者時代

每個人，活在這個世界上，都承受著一份苦難，

沒有誰的成長是容易的（貧苦出身的世穎也是）

請你勇敢地面對教甄這個苦難，才能幸福上岸！

#教甄之苦

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教師【情緒成本 3 題 #教甄申論、口試】前導組體：擺開 #教甄停辦 不說。

其實，教師是一種情緒成本很高的職業。只是沒當過老師的外人，不了解真相，

還以為學校是養老的天堂。更別說還有 #年金改革

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情緒成本是一種「最昂貴而無形的隱藏成本」，
是用教師本人的青春及一點一滴的生命換來的。
更不用說年年落榜的血淚了！

沒有考上教甄，連明年還會不會在同一間學校都不知道了！
《 #老師你會不會回來》 其實連老師本人也不知道？要怎麼回答學生？
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★ 相關 3 題教甄申論（含口試）歷屆熱門考題：

1.你如何因應自己的「教師專業耗竭」

2.如何提升「教師工作滿意度」？

3.如何降低教師流動率？（ #校長主任甄試 熱門考題）
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#情緒勒索

#中小幼教甄自介

過去的你和今天的你，是什麼並不重要；
未來你成為什麼樣的人，才是最重要的。
現在的代理身分只是一時，只是個起點。
待今年上岸後，終將成為回憶。奮起吧！
#教甄中小幼

只有經歷了、和正身處在「好的愛情中」的人，才會懂得：好的愛情，就是很順利就能得到的，好的愛情，就是不讓你哭乾淚、四處碰壁的。而那些令你痛苦的、執著的愛，都是各有各的不堪。參見《愛情劊子手》《 #歐文亞隆 存在心理治療文學》2020.9.初版

中小幼教甄「決策樹」機器學習【RF 隨機森林 4 大優缺點/新興教育統計理論】考古題如下：

有關隨機森林(Random Forests)之敘述，下列何者正確？ （ #教育新興議題）
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（A)採用 Boosting 方法。
（B)使用多個淺層決策樹 (Decision Stump) 構建整個森林。
（C)是一種重抽樣(Re-sampling)技術的應用。
（D)模型訓練的運算較難平行化

答案 C。（重抽樣又稱重採樣）

獨家剖析 #教甄檢考古題擴充 如下：
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《隨機森林》顧名思義，是用隨機的方式建立一個森林。

「隨機森林的用途」主要是處理分類與回歸問題，並且在沒有提高運算量的情況下提高了精確度。

簡單的說，隨機森林可以視為「決策樹」（Decision Tree)的延伸在機器學習中，

隨機森林是一個包含「多個決策樹的分類器」並且其輸出的類別是由「個別樹」輸出的類別的眾數而定。

Leo Breiman和 Adele Cutler發展出推論出隨機森林的演算法。

＃心理與教育統計學
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【優缺點】優點如下：

1.有效的處理缺失值，並且填補缺失值，即使有大量數據缺失仍然可以維持高精確度.

2.有效的處理少量資料。

3.對於數據挖掘、檢測離群點和數據可視化非常有用。

4.「缺點」：在某些雜訊較大的分類和回歸問題上會過擬合（overfitting）
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參見：
1. #教育研究院 2020 等網路資訊
2.心理與教育 2020 學術研討會
3.教甄自介人設 2020 部落格

#區塊鏈機器學習

#人工智慧大數據

為了未來美一點，現在必須苦一點。

「低頭不算認輸，放棄才是懦夫。」

且待明年110教甄上岸後！一切苦難就如過往雲煙了 #自我實現

一個人若是缺少了受苦，
他的生命便是不完整的。
意義治療法之父法蘭克。
＃教甄之苦，讓你生命更完整
只要心中還有人生的夢想，就能感受到存在的意義。David Kessler《意義的追尋》2020.10.初版 ＃意義治療法

口試自介最重要的，不是贏過別人的事蹟，而是向評審展現你個人的「不可替代性」～
沒有錄取你，是教育界的損失，甚至是口委的罪惡。如何達到這個效果呢？最重要的是《 #迎向藍海》找出個人特色、不斷創新、融入 #教育新興議題⋯
很多人每次跟我講的都不一樣，而且是越來越好、與時俱進（ #教甄個人化 自介） #很多人卡複試多年 #教甄口試「國慶連假」就要開始準備