2025年人工智能教育与培训师职业指导师(高级)专业能力试卷（附答案）

2025年人工智能教育与培训师职业指导师(高级)专业能力试卷（附答案）一、单项选择题（每题2分，共20分）1.生成式AI在教育场景中实现“个性化学习路径推荐”的核心技术支撑是（）。A.自然语言处理（NLP）B.计算机视觉（CV）C.强化学习（RL）D.知识图谱（KG）2.大模型训练中，若需提升教育类对话系统的“情感适配性”，关键优化方向是（）。A.增加训练数据量B.引入情感标注的细粒度语料C.提高模型参数量D.优化损失函数的正则化系数3.根据《2025年人工智能教育服务质量标准》，AI培训师在设计企业AI应用课程时，需优先满足的伦理原则是（）。A.技术中立性B.最小必要原则C.结果可解释性D.用户自主权4.职业指导师运用AI工具进行“职业发展路径模拟”时，需重点验证模型的（）。A.计算速度B.数据覆盖度C.因果推理能力D.多模态交互能力5.某企业开展“AI+制造业”培训后，员工反馈“内容脱离实际操作场景”，最可能的问题是（）。A.课程理论占比过高B.未进行岗位任务分析C.师资缺乏行业经验D.评估方式单一6.在AI教育中，“认知负荷理论”主要用于指导（）。A.教学内容的难度分级B.教学工具的选择C.学生情绪的识别D.学习进度的调整7.职业指导师为“数字原生代”（Z世代）设计职业规划方案时，需重点关注其（）。A.对稳定收入的需求B.对工作意义的追求C.对技能更新的焦虑D.对权威指导的依赖8.评估AI培训课程“迁移效果”的关键指标是（）。A.课堂测试通过率B.培训后3个月内工作效率提升率C.学员满意度评分D.课程内容的完整性9.当AI培训中出现“算法偏见导致学员分类错误”时，培训师应优先采取的措施是（）。A.更换AI工具供应商B.人工复核分类结果并修正模型C.暂停使用该AI功能D.向学员解释技术局限性10.职业指导师运用“职业锚理论”时，需通过AI工具分析的核心数据是（）。A.学历背景B.过往工作绩效C.价值观偏好D.行业趋势数据二、多项选择题（每题3分，共15分，少选、错选均不得分）1.人工智能教育培训师需具备的核心能力包括（）。A.大模型微调与适配能力B.教育心理学理论应用能力C.行业场景需求洞察能力D.数据隐私保护合规能力2.职业指导中，AI工具可辅助完成的任务有（）。A.职业兴趣测评的信效度验证B.跨行业技能迁移路径分析C.企业岗位需求的实时抓取与分析D.职业心理障碍的诊断与干预3.设计“AI+职业技能”培训课程时，需遵循的原则有（）。A.技术原理与应用场景结合B.通用能力与岗位特定能力并重C.短期速成与长期发展衔接D.学员主导与教师引导平衡4.评估AI培训项目的“社会效益”需关注（）。A.学员家庭收入提升幅度B.企业AI应用成本降低比例C.区域技能人才结构优化程度D.学员职业安全感提升水平5.职业指导师在“AI伦理培训”中需重点讲解的内容包括（）。A.算法歧视的识别方法B.个人数据的使用边界C.AI决策的法律责任归属D.大模型训练的技术细节三、案例分析题（25分）背景：某制造企业为推进“智能工厂”转型，委托培训团队开展“一线工人AI操作技能培训”。项目周期3个月，覆盖120名工人。培训内容包括：AI质检系统操作、设备异常预警算法理解、人机协作规范。问题：培训结束后，企业反馈：①60%工人表示“操作时仍依赖老经验，不敢用AI建议”；②20%工人认为“理论部分太抽象，与实际设备不匹配”；③车间主管反映“培训后操作效率未显著提升”。要求：结合人工智能教育与职业指导理论，分析问题成因并提出改进方案。四、方案设计题（40分）任务：为某区域“数字经济人才基地”设计“AI应用培训师（中级）”能力提升项目方案。要求：1.包含需求分析、目标设定、课程体系、实施流程、评估方法5个核心模块；2.结合2025年AI教育技术趋势（如多模态大模型、个性化学习系统等）；3.体现“培训师能力”的针对性（如课程设计、AI工具应用、学员指导等）。参考答案一、单项选择题1.D（知识图谱可构建学员知识水平与学习资源的关联，支撑个性化路径推荐）2.B（情感适配需模型理解情感语义，依赖情感标注语料）3.B（教育场景需避免过度收集学员数据，遵循最小必要原则）4.C（职业路径模拟需分析“选择-结果”因果关系，而非简单关联）5.B（岗位任务分析缺失会导致内容与实际操作脱节）6.A（认知负荷理论指导教学内容的难度分级，避免学员信息过载）7.B（Z世代更关注工作与个人价值观的匹配）8.B（迁移效果需验证知识技能在实际工作中的应用）9.B（优先修正错误并优化模型，而非直接停用或更换工具）10.C（职业锚核心是价值观、动机与能力的匹配）二、多项选择题1.BCD（大模型微调通常由技术团队完成，非培训师核心能力）2.ABC（心理障碍诊断需专业资质，AI仅辅助测评）3.ABCD（均为场景化、系统化培训的关键原则）4.CD（社会效益关注人才结构与职业幸福感，非直接经济指标）5.ABC（技术细节非伦理培训重点）三、案例分析题问题成因：1.心理层面：缺乏“人机信任”建立环节，工人对AI决策的可靠性存疑；2.内容层面：理论与企业实际设备（如不同品牌的质检系统）脱节，导致知识迁移困难；3.效果层面：未设计“培训后跟进”环节（如导师带教、阶段性复盘），操作习惯未改变。改进方案：1.增加“人机协作信任训练”模块：通过历史案例对比（AI与人工质检结果的准确率）、模拟故障场景下AI辅助决策演练，建立工人对AI的信任；2.优化课程内容：采集企业现有设备的操作日志与故障数据，定制“设备-算法-操作”三位一体的案例库，替代通用理论讲解；3.实施“30天跟岗计划”：培训后1个月内，由技术骨干与培训师组成小组，每日记录工人操作数据，针对“依赖老经验”的场景（如轻微异常判断）进行针对性指导，逐步替换旧习惯。四、方案设计题“AI应用培训师（中级）”能力提升项目方案1.需求分析-企业调研：访谈10家AI应用重点企业（制造、医疗、教育），收集“培训师需具备的场景化课程设计能力”需求；-行业标准：对标《人工智能培训师国家职业技能标准（2025版）》，明确中级需掌握“多模态课程开发、AI工具适配、学员认知诊断”能力；-学员画像：目标学员为3-5年培训经验者，痛点为“AI技术理解不深”“个性化教学工具使用不足”。2.目标设定-知识目标：掌握大模型在教育中的微调方法、多模态课程设计理论；-技能目标：能独立开发“AI+行业”场景化课程（如“医疗影像AI辅助诊断培训”），熟练使用个性化学习系统（如基于学习分析的进度推送工具）；-素养目标：具备AI伦理风险识别能力（如避免算法偏见影响学员分类）、跨领域沟通能力（与技术团队、企业需求方对接）。3.课程体系-核心模块1：AI教育技术前沿（24课时）：-多模态大模型在教学中的应用（如文本+视频+交互的课程设计）；-个性化学习系统的原理与操作（基于学习行为数据的动态路径调整）。-核心模块2：场景化课程设计（32课时）：-行业需求分析（通过企业岗位任务分解工具，如AI驱动的任务分析法）；-课程内容与AI工具的适配（例：为制造业设计“设备预警算法”课程时，需结合企业实际设备的参数特征）。-核心模块3：学员指导与评估（16课时）：-基于AI的学员认知诊断（如通过答题轨迹分析知识薄弱点）；-人机协同指导策略（如何时由AI提供即时反馈、何时由培训师介入深度辅导）。4.实施流程-阶段1（线上预习，1周）：通过个性化学习系统推送“AI基础概念”“教育心理学”微课程，学员完成前测（如AI工具操作测试），系统生成学习路径；-阶段2（线下工作坊，4周）：-每周2天集中学习（案例研讨+实操演练）：例如，分组完成“医疗行业AI培训课程”设计，使用大模型生成课程大纲并优化；-每周1天企业跟岗：到合作企业观察真实培训场景，记录“培训师-学员-AI工具”的交互问题；-阶段3（项目实践，2周）：以小组为单位为某企