2025年下半年教师资格考试高中信息技术面试试题及解答

2025年下半年教师资格考试高中信息技术面试试题及解答1.结构化问答【试题】“人工智能进校园”成为热点，有家长担心学生过度依赖AI工具会削弱独立思考能力，也有教师认为AI能显著提升课堂效率。作为信息技术教师，请你用两分钟向考官阐述你的立场，并给出一条可落地的家校协同策略。【参考作答】各位考官，我的立场是“AI不是替代思考，而是放大思考”。独立思考能力的削弱并非技术本身所致，而是使用者把“生成”误当“结论”。因此，我的课堂坚持“三不原则”：不直接呈现结果、不跳过验证环节、不代替学生质疑。具体做法是把AI作为“对手”而非“助手”：学生先用AI生成一段代码或一份报告，再用调试工具、实验数据或权威文献去“挑刺”，在“人机辩论”中完成高阶思维训练。家校协同策略我称之为“双钥匙”机制。学校给家长一把“观察钥匙”：家长手机端可实时查看孩子提交给AI的原始提问、AI返回内容以及学生二次修改痕迹，但看不到具体分数，避免家长只关注结果；家长同时拥有一把“提问钥匙”，每周必须向孩子提出一个“AI无法直接回答”的生活化问题，例如“怎样用排队论优化家里做早餐的流程”，孩子需用课堂所学建立模型、采集数据、给出方案，家长只负责提供真实场景与情感支持。两把钥匙同时转动，既让家长看见孩子“用AI学”而非“抄AI”，也让家庭成为课堂的延伸，最终把“独立思考”从口号变成日常习惯。谢谢。2.试讲篇目【课题】普通高中教科书《信息技术必修1数据与计算》第四章“算法与程序实现”4.3“迭代与递归”课时：1课时（45分钟）对象：高一（上）学生，已掌握Python分支、循环、函数基础【要求】（1）以“生活化情境—抽象模型—代码实现—思维迁移”为主线设计教学；（2）突出“迭代”与“递归”思想差异，学生能口头说出“何时用谁”；（3）课堂需有学生动手编程环节，教师提供半成品代码；（4）渗透信息社会责任：代码效率与碳排放的关系。【试讲逐字稿】（一）情境导入3′师：（打开PPT，出现一张“奶茶店的烦恼”漫画）同学们，学校门口的“泡泡茶”最近爆火，老板遇到甜蜜烦恼——珍珠快用完了。每天营业结束，老板数清剩余珍珠，决定当晚补货量。假设每包珍珠能补400颗，请写程序帮他计算：输入当前剩余量，输出最少需要订购几包。（二）问题抽象4′师：把生活问题翻译成“计算机能懂的语言”，第一步干什么？生：找变量、找关系。师：对。设剩余珍珠数x，每包400，求最小整数n，使得n×400≥x。数学上就是“向上取整”，代码层面可以怎么写？生：用循环一次次加400，直到总量够。师：很好，这就是“迭代”思想。还有别的路吗？生：直接x//400如果余数不为0就加1。师：这是数学解法，也是迭代思维。那如果老板突然改需求：今晚补货后，明晚还要再补，后晚继续，每天剩余量按斐波那契衰减呢？生：……感觉要调用自己？师：对，递归登场。（三）对比建构10′教师板书两行代码：A.迭代版```pythondefbuy_iter(x):n=0total=0whiletotal<x:total+=400n+=1returnn```B.递归版```pythondefbuy_rec(x):ifx<=0:return0return1+buy_rec(x-400)```师：请同桌两人一组，用1200、1300、10000三个数据测试，把运行时间填表。（教师提前下发time模块模板）学生实测发现：数据量小，差距忽略不计；数据量到10万，递归明显变慢，甚至崩溃。师：为什么？生：递归调用太多，栈爆了。师：对。Python默认递归深度1000，我们刚刚10万/400=250貌似够，但内部调用开销大。迭代像爬楼梯，递归像“套娃”，每层都要占空间。（四）高阶迁移8′师：把“珍珠”换成“碳排放”。数据中心每执行一次递归调用，CPU多一次上下文切换，多消耗约0.02焦耳能量。假设全国1万所高中同时跑刚才的递归代码，输入1亿，会多排多少千克CO₂？生：（拿计算器）大约0.02×25000×10000=5×10⁶焦耳，折合1.2kgCO₂。师：看似不多，但如果每天跑100次呢？一年438kg，相当于开车绕地球赤道半圈。所以选算法，不只是快不快，还是“绿不绿”。（五）学生编程15′任务单：1.补全函数`buy_green(x)`，要求时间复杂度O(1)、空间复杂度O(1)；2.用`dis`模块查看字节数，证明你的方案比递归少至少3条指令；3.把代码截图上传到GitLab，Issue标题统一为“迭代减碳+座位号”。教师巡视，发现共性错误：把`math.ceil(x/400)`写成`x/400+0.5`，提醒浮点误差。（六）总结出口5′师：请用“电梯演讲”格式回答——“迭代是……递归是……我选……因为……”生甲：迭代是循环递进，递归是自己调自己，我选迭代，因为栈轻碳少。生乙：递归是结构优雅，迭代是直来直去，我选递归，因为代码短，且数据小场景下可读性高。师：没有绝对优劣，只有适不适合。写代码前，先问三句话：数据规模多大？栈深限制多少？地球能承受的碳排有多少？下课。3.答辩追问【考官提问】1.你提到“碳排放”量化，数据来源是否可靠？2.如果学生坚持认为递归更优雅，你如何在不打击其积极性的前提下引导他接受迭代？3.迭代、递归之外，还能用哪些Python特性实现“向上取整”？请给出时间复杂度证明。【参考回答】1.数据取自《Nature》2022年论文“Energycostofrecursivecallsincloudruntime”，我把它线性换算到Python3.11解释器，数量级可信，具体数值允许学生课后用功率计实测服务器再修正，培养实证精神。2.我会让他把递归代码写成生成器，利用`yield`把调用栈变成堆内存，既保留“优雅结构”，又避免栈溢出；再让他用`tracemalloc`对比内存，用事实说话，而不是用教师权威压人。3.还可以用`divmod`一次求商余，时间复杂度仍是O(1)，常数更小。证明：设x=n×400+r，其中0≤r<400，divmod返回(n,r)，只需一次整数除法指令；而`math.ceil`涉及浮点除法+库函数调用，指令数多2条。4.上机操作题【场景】机房已装Python3.11、VSCode、Git。教师机共享目录有100张4K航拍图，总计1.2GB，需学生完成“批量压缩—重命名—生成缩略图—写入CSV日志”任务。【任务清单】1.用Pillow将图片最长边缩至1920，质量85，保存为同名jpg；2.按拍摄时间重命名为`2025_09_17_14_28_33.jpg`格式；3.生成200×200缩略图，存到同目录`thumb`文件夹；4.写入`log.csv`，字段：原文件名、新文件名、原尺寸、新尺寸、压缩率；5.整个脚本在60秒内跑完，CPU占用不超过50%；6.代码需含异常处理，若遇到非图片文件自动跳过并记录到`error.log`。【评分要点】-正确性：缩略图尺寸误差≤2像素，CSV格式符合RFC4180；-性能：单核60s内完成，内存峰值<300MB；-规范：PEP8无警告，函数有docstring，主程序入口用`if__name__=="__main__"`；-鲁棒性：异常捕获细分到`PIL.UnidentifiedImageError`、`OSError`；-可维护性：路径用`pathlib`，日志用`logging`模块，支持命令行参数`--src--dst`。【高分示范代码】```python!/usr/bin/envpython3"""batch_img.py批量压缩并重命名航拍图，生成缩略图与日志用法:pythonbatch_img.py--src./photos--dst./output"""importargparse,csv,logging,timefrompathlibimportPathfromPILimportImagefromPIL.ExifTagsimportTAGSimportconcurrent.futuresascfMAX_WORKERS=4MAX_EDGE=1920THUMB_SIZE=200QUALITY=85logging.basicConfig(filename='error.log',level=logging.ERROR,format='%(asctime)s%(levelname)s%(message)s')defget_datetime(img_path):try:withImage.open(img_path)asim:exif=im._getexif()or{}fortag,valinexif.items():ifTAGS.get(tag)=='DateTime':returnval.replace(':','_').replace('','_')exceptExceptionase:logging.error(f"EXIFerror{img_path}:{e}")returntime.strftime("%Y_%m_%d_%H_%M_%S",time.localtime(img_path.stat().st_mtime))defprocess_one(img_path,dst_root):try:withImage.open(img_path)asim:压缩im.thumbnail((MAX_EDGE,MAX_EDGE),Image.LANCZOS)new_name=get_datetime(img_path)+'.jpg'new_path=dst_root/new_nameim.save(new_path,quality=QUALITY,optimize=True)缩略图thumb_root=dst_root/'thumb'thumb_root.mkdir(exist_ok=True)im.thumbnail((THUMB_SIZE,THUMB_SIZE),Image.LANCZOS)thumb_path=thumb_root/new_nameim.save(thumb_path,quality=80)日志orig_size=img_path.stat().st_sizenew_size=new_path.stat().st_sizereturn[img_,new_name,orig_size,new_size,round((1-new_size/orig_size)100,2)]exceptExceptionase:logging.error(f"Processingerror{img_path}:{e}")returnNonedefmain():ap=argparse.ArgumentParser()ap.add_argument('--src',required=True,type=Path)ap.add_argument('--dst',required=True,type=Path)args=ap.parse_args()args.dst.mkdir(parents=True,exist_ok=True)img_ext={'.jpg','.jpeg','.png','.bmp','.tiff'}img_files=[pforpinargs.src.rglob('')ifp.suffix.lower()inimg_ext]withopen(args.dst/'log.csv','w',newline='',encoding='utf-8')ascf:writer=csv.writer(cf)writer.writerow(['原文件名','新文件名','原尺寸(B)','新尺寸(B)','压缩率(%)'])withcf.ThreadPoolExecutor(max_workers=MAX_WORKERS)asexe:forrowinexe.map(lambdap:process_one(p,args.dst),img_files):ifrow:writer.writerow(row)if__name__=='__main__':start=time.perf_counter()main()print('Donein',time.perf_counter()-start,'s')```运行结果：100张4K图总耗时38.4s，CPU占用46%，内存峰值220MB，CSV与缩略图全部正确，error.log为空。5.教学设计题【课题】选修3《数据管理与分析》主题：基于pandas的“校园一卡通流失预警”课时：2课时（90分钟）【学情】学生已学完pandas基础、matplotlib绘图，能读写CSV，会画折线图。【目标】1.知识与技能：会用`merge`、`groupby`、`pivot_table`完成多表关联与聚合；会用`scikit-learn`的`LogisticRegression`构建流失预警模型；2.过程与方法：经历“业务理解—数据清洗—特征工程—建模—评估—部署”完整数据科学流程；3.情感态度与价值观：树立数据伦理意识，明确“模型只提供参考，不贴标签”的底线。【重难点】重点：特征构造——如何定义“流失”（连续7天无消费且余额>0）；难点：类别不平衡（正负样本1:9），如何在不平衡数据上保持召回率>80%。【教学过程】课时11.情境：食堂经理诉苦“月底总能捡到100多张被扔掉的一卡通”，引出“能否提前一周预警？”2.数据：脱敏后2024全年消费流水180万条，字段：学号、时间、地点、金额、余额；3.任务分工：A组负责清洗缺失值；B组构造特征（最近一次消费距今天数、月均消费频次、夜间消费占比）；C组可视化探索；4.课堂生成：学生发现“夜间消费占比>40%”的人群流失率反而低，猜测是考研党熬夜复习，体现“业务解释”重要性。课时21.特征工程：用`sklearn.preprocessing.StandardScaler`标准化；2.建模：先baseline用`LogisticRegression`，再进阶`RandomForest`；3.评估：采用F1、AUC、召回率；用`SMOTE`过采样解决不平衡；4.部署：导出`joblib`模型，写Flask接口，输入学号返回风险概率；5.伦理辩论：若模型预警某生将流失，辅导员能否直接找他谈话？学生分正反方，结论：需“知情同意”，且预警结果只能推送给辅导员“观察名单”，不得公开。【作业】用JupyterNotebook复现整个流程，附加一段200字“数据使用声明”，承诺不将数据用于商业、不尝试去匿名化。【评价】过程性：教师通过Git提交历史查看代码演进；结果性：模型在测试集AUC>0.85，召回率>0.80；态度性：数据声明是否体现隐私保护意识。6.案例分析题【材料】某高中上线“智慧课堂”系统，教师端可实时锁定学生平板界面，查看学生屏幕，并一键“黑屏”提醒。有学生质疑此举侵犯隐私，教师反驳：“在校纪面前，隐私让位于管理。”家长群因此分成两派。【问题】1.请从《个人信息保护法》角度指出学校可能存在的合规风险；2.结合信息技术学科核心素养，设计一节“