衡阳分校

遴选考场需要特别注意的事项

2025-08-27


一、注意审准身份

遴选命题,一般都会有身份的限定。比如,你是市委办,你是政府办,这种身份,主要侧重于全局性思考。如果涉及具体部门,就要注意了,比如卫健委、省政务处、省文旅厅等,就是适当注意部门属性背后工作内容有侧重点

比如,围绕“深入实施‘三高四新’战略推动高质量发展”这一主题制定工作措施。住建厅与知识产权局就不同。

住建厅主要从:强化“三高四新”重大项目工程建设保障服务;提升城镇服务先进制造业、科技创新、改革开放的功能和品质、建设适应宜居宜业宜商宜游的现代化市政公用设施体系;建立完善保障人才集聚、创新创业、产业发展的住房制度;积极推进村镇建设与乡村振兴有效衔接;加快打造科技引领、智能创新、绿色低碳的开放型建筑业;持续提升城市综合管理水平;推进住建领域治理体系和治理能力现代化……等方面来安排工作。

知识产权局主要从:加强知识产权强省顶层设计;推动知识产权区域协同发展;夯实知识产权强省建设基础;强化产业集群专利导航服务;培育壮大产业集群创新主体;优化产业集群创新生态;加强自主知识产权创造储备;激发高校院所知识产权转化运用活力;推动知识产权价值充分实现;打造国际一流营商环境;护航助航“湘品出湘”“湘品出境”等方面来安排工作。

希望大家结合工作实际,适当注意身份背后的工作要求。

 

二、注意审准作答限定事项

比如,请对A区教育局施教区划分的行政行为进行合法性分析。材料略。

这道题,不是一般性的行政行为分析,而是“合法性”分析

由此作答的角度应该为: 1.作为区级教育行政部门,行政行为主体是合法的;2.调整为区域内,行政主体的权限合法;3.调整的是施教范围,行政行为内容合法;4.调查摸底、召开研讨会、召开专家论证会、网上公示,行政行为程序合法;5.不存在超越职权、未滥用职权、未存在明显不当。

 

比如:协调会后,M市政府责成古城开发指挥部尽快拿出问题解决方案。请你写出下一步工作重点。材料略。

这道题,古城开发部解决问题方案的内容重点。我的指导是:


 三、注意审准题眼

题眼,主要在大作文写作中。所谓题眼,就是命题句中的中心工作。

比如,假如你是省直某部门的副处长,请联系实际,以“深入打造内陆地区改革开放高地”为主题,自选角度,自拟题目,撰写一篇对策性论文,供领导参阅。

这道题,就要特别注意“开放高地”这个题眼。

材料有:尽管湖南全方位、多层次、宽领域的全面开放大格局正在形成,但同时也必须看到,在深入打造内陆地区改革开放高地中,湖南还存在开放意识较弱,通关、退税、融资、物流等外向型环境不优,国家级园区等开放平台作用发挥不够,统筹国际国内两个市场、两种资源的能力不强,还不太善于用世界眼光、国际视野审视形势、谋划工作等主要问题。

从材料分析看,开放意识、外向型环境、开放平台、国内国际市场资源、世界视野五个方面,这五个方面,都是围绕“开放”来分析问题的。并由此,提出策论文的对策建议。

如果我不是摘选材料,考场上,我们很难看到这些材料的都是指向“开放”。

 

四、注意读准材料

命题材料总有暗示信息的地方。对于材料的阅读,我们不仅要善于从逻辑上梳理,还要善于通过材料的细节来分析材料信息。考场上,注意圈点批注

以热点为例:

在“机器管招投标”试点工作调研工作后你作为领导做一个针对性的发言。材料有:推行“机器管招投标”对于提升透明度、遏制腐败作用显著,提高了评标效率与公平性,也激发企业尤其是本地中小企业投标的积极性。各方主体对最低价中标法仍各有担忧,“机器管招投标”部分系统设置还待完善,此外,经营主体反映的问题还有后续监管乏力等。

发言就应该涵盖这些方面:

要建立健全配套制度和政策措施,对在实践中探索形成的信用管理、负面清单管理等行之有效的制度机制要继续坚持好、完善好,确保制度执行规范化、数字化、刚性化。

要加强宣传引导和政策解读,让各方面都能理解、支持、参与和拥护改革。

要压紧压实各方工作责任,强化统筹协调和监测调度,联动形成齐抓共管的合力。

要出台全省统一工程建设项目招标投标信用评价体系,全流程监管工程质量

 

以真题为例:

假如你是H省政务服务局的一名副处长,请联系实际,就优化“互联网+政务服务”一体化平台谈谈下一步应重点做好哪些工作。

材料有:

某市领导A反映,该市电子政务建设起步晚,投入不足,与其他先进兄弟市的建设水平有差距,政府工作人员不懂技术,技术型人才不熟悉政务服务,要跟上省里的建设步伐难度不小。→这里反映的是建设水平问题,主要表现为:起步晚,投入不足,人才不足

某互联网技术公司代表C说,政府部门众多,数据归口不一,数据质量参差不齐,不同部门之间内容不能完全共享,存在着众多的“信息孤岛”或“信息烟囱”。同时技术支持单位众多,各行其是,进行技术整合的成本很高。→这里反映的是数据质量的问题,主要原因为:数据标准不一,数据归口不一,数据壁垒问题

来源:微信公众号    考德上研究院

 

 

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