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115年 - 115 國立嘉科實驗高級中學_教師甄選試題_高中部:國文科#138391(29題)
115年 - 115 桃園市_中壢商業高級中等學校教師甄選試題:國文科#138390(20題)
115年 - 115 國立嘉科實驗高級中學_教師甄選試題_國中部:國文科#138389(17題)
115年 - 115-1 臺北市立松山高級商業家事職業學校_教師甄選試題:英文科#138387(41題)
115年 - 115 高雄醫學大學_學士後醫學系招生筆試﹕英文#138386(51題)
115年 - 115-1 臺北市立松山家商_教師甄選初試試題(術科)_廣告設計科:基礎圖學(專業一)#138385(1題)
115年 - 115-1 臺北市立松山家商_教師甄選初試試題(術科)_廣告設計科:電腦繪圖#138384(1題)
115年 - 115-1 臺北市立松山家商_教師甄選初試試題(術科)_廣告設計科:設計繪畫#138383(1題)
115年 - 115 臺北市立中山女子高級中學_正式教師甄試試題:音樂科#138382(12題)
115年 - 115-1 臺北市立松山家商_教師甄選初試試題:國文科#138381(10題)
最新試題
80. 個案研討會中特教老師希望透過前事調整策略,以防止或降低小沈問題行為發生的頻率,試問下列哪一項建議最符合前事調整? (A)在小沈拍桌時,立刻剝奪其下課時間 (B)只要小沈半天沒出現行為問題,就給予獎勵 (C)在分派難度較高的任務前,先給予預告,並提供學生必要之鷹架 (D)當小沈的問題行為影響到班級同儕,於冷靜後教導小沈向全班同學道歉
79. 若教師們再進行該生的行為功能評量,根據小沈「遇到挫折或不公平對待時會尖叫、搥牆」的情境表現,其情緒行為問題最主要的「行為功能」可能為何? (A)逃避外在刺激 (B)逃避內在刺激 (C)獲得外在刺激 (D)獲得內在刺激
78. 試問上述四位老師所運用的「區別性增強」策略,下列哪些敘述完全正確? (甲)布可老師使用區別性增強替代行為(DRA) (乙)布可老師使用區別性增強其他 行為(DRO) (丙)老賴老師使用區別性增強替代行為(DRA) (丁)老賴老師使用區別性增強不相容行為(DRI) (戊)青三老師使用區別性增強低頻率行為(DRL) (己) 青三老師使用區別性增強其他行為(DRO) (庚)易芳老師使用區別性增強高頻率行為(DRH) (辛)易芳老師使用區別性增強低頻率行為(DRL) (A)甲、丁、己、辛 (B)乙、丙、戊、庚 (C)乙、丙、戊、辛 (D)甲、丙、己、庚
最新申論題
籤號 7主題名稱:H. 競爭類型運動次項目:d. 守備/跑分性球類運動學習內容:Hd-IV-1 守備/跑分性球類運動動作組合及團隊戰術試教項目:壘球-跑壘
籤號 6主題名稱:H. 競爭類型運動次項目:a. 網/牆性球類運動學習內容:Ha-IV-1 網/牆性球類運動動作組合及團隊試教項目:桌球-正反手擊球
籤號 5主題名稱:H. 競爭類型運動次項目:b. 陣地攻守性球類運動學習內容:Hb-IV-1 陣地攻守性球類運動動作組合及團隊試教項目:足球-傳接球
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AI初級-科目1-L11101 AI的定義與分類
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ABEL WANG
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iPAS◆AI應用規劃師◆初級課程主要分為科目1:L11人工智慧基礎概論(9個單元),科目2:生成式 AI應用與規劃(7個...
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延續 108 課綱規劃,聚焦於更進一步的核心主題,包括 原子結構與週期表趨勢、化學鍵與分子形狀、化學平衡與...
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本課程將結合筆者的考試經驗,將以條列式的方式幫您整理每個法條的重點所在,也會利用歷屆試題幫考生快速複...
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女性主義社會工作(學派理論)
描述:
簡單架構,點出重點
功能學派
描述:
簡單架構,點出重點
問題解決學派
描述:
簡單架構,點出重點
最新討論
24 有關肩胛棘附近相關解剖之敘述,下列何者正確? (A)肩胛上肌與肩胛下肌為其分別附著之肌群 (B)棘上肌與棘下肌同為肩胛下神經支配 (C)棘上肌與棘下肌同為腋神經支配 (D)棘上肌與棘下肌同終於肱骨大結節附近
37 6 歲 A 男童活潑好動、上課坐不住,午睡時間走來走去,回家時媽媽發現右耳及臉頰紅腫瘀青,立刻帶至醫院驗傷。調閱幼兒園監視器畫面,顯示 B 教師拉傷其耳朵及用手掌打臉。B 教師可能違反下列何種法律? (A)性別平等教育法 (B)兒童及少年福利與權益保障法 (C)兒童及少年性剝削防制條例 (D)性騷擾防治法
12. 若有4家供應商提供原料,欲檢定此4家原料平均數是否相等,可用下列何種檢定?(A) F 檢定 (B) t 檢定 (C) Z 檢定 (D)卡方檢定
23. 檢定母體平均數時,若母體為常態分布且小樣本,下列敘述何者正確?(A)母體變異數已知時用Z檢定 (B)母體偏離常態時用 t 檢定(C)小樣本時用 t 檢定 (D)母體為常態分布用 F 檢定
15. 某醫療院所建置病患再住院風險預測模型,特徵包含「年齡」、「體重」、「血壓 數值」及「診斷類別代碼」等,資料科學家考慮是否需對數值特徵進行標準化 (Standardization)處理。下列何種模型對特徵尺度最不敏感、最適合在不進行 標準化的情況下直接使用上述特徵進行訓練? (A)線性迴歸(Linear Regression); (B)支援向量機(Support Vector Machine); (C)K 近鄰演算法(K-Nearest Neighbors); (D)決策樹(Decision Tree)
(e) Michael addition