2025全国中小学信息技术创新与实践大赛（NOC）AI专项真题

2025全国中小学信息技术创新与实践大赛（NOC）专项真题一、选择题A.计算能力B.存储能力C.智能行为D.显示能力A.依赖人工编程B.从数据中学习规律C.固定算法执行D.单一任务处理3.深度学习属于机器学习的哪个分支？A.监督学习B.无监督学习C.强化学习D.机器学习的子领域4.自然语言处理技术主要解决什么问题？A.图像识别B.语音合成C.人机语言交互D.数据存储5.计算机视觉技术的核心应用是什么？A.文本处理B.图像理解和分析C.声音处理D.数据计算二、判断题3.神经网络是受生物神经系统启发而设计的计算模型。5.强化学习是通过试错和奖励机制来优化决策策略的学习方法。三、填空题2.监督学习中，训练数据通常包含输入特征和对应的______。3.卷积神经网络在______领域取得了突破性进展。4.自然语言处理中的词嵌入技术可以将词语转换为______表示。四、简答题2.说明机器学习与深度学习之间的关系和区别。3.描述监督学习的基本工作原理和应用场景。4.解释计算机视觉技术的主要应用领域。五、应用题1.设计一个简单的图像分类系统，说明其基本工作流程。2.描述如何利用自然语言处理技术构建一个智能客服系统。3.分析机器学习在医疗诊断中的具体应用方法和优势。4.设计一个基于强化学习的简单游戏策略。六、分析题七、实践操作题1.设计并实现一个简单的手写数字识别系统，要求描述数据准备、模型训练和测试验证的完整流程。2.基给定的学绩数据集，设计一个智能学习推荐系统，包括数据处理、特征工程和推荐算法的选择与实现。八、专业设计题1.设计一个基于深度学习的智能垃圾分类系统，要求包括图像采集、特征提取、分类算法和用户交互界面四个模块，并说明各模块的技术实现方案。2.构建一个面向中小学生的个性化学习路径推荐系统，需要考虑学生学习能力、兴趣偏好和知识掌握情况，设计推荐算法架构和评估指标。3.设计一个智能校园安全监控系统，集成人脸识别、异常行为检测和实时报警功能，要求说明系统架构、数据流程和隐私保护措施。4.开发一个基于自然语言处理的智能作文批改系统，包括语法检查、词汇丰富度评估和内容相关性分析三个核心功能模块。九、概念解释题1.解释神经网络中的反向传播算法原理及其在深度学习中的重要作用。2.阐述机器学习中的过拟合现象及其产生原因，并说明常用的防止过拟合的方法。3.解释自然语言处理中的注意力机制概念及其在序列到序列模型中的应用。4.说明强化学习中的Qlearning算法基本原理和状态动作价值函数的更新规则。5.阐述卷积神经网络中的池化层作用及其对特征图的影响机制。十、思考题十一、社会扩展题一、选择题答案：1.C2.B3.D4.C5.B二、判断题答案：1.×2.√3.√4.×5.√三、填空题答案：1.行为主义2.标签3.计算机视觉4.向量5.可解释性四、简答题答案：3.监督学习通过带标签数据训练模型，建立输入到输出的映射关系，应用于分类、回归等场景。4.计算机视觉应用于图像识别、目标检测、人脸识别、医学影像分析、自动驾驶等领域。5.在教育中可实现个性化学习、智能评测、学习分析、虚拟助教等，提升教学效率和学习效果。五、应用题答案：1.图像分类系统包括数据采集、预处理、特征提取、模型训练、预测输出等步骤，使用CNN等算法实现。2.智能客服系统通过NLP技术理解用户意图，结合知识库和对话管理实现自然语言交互。3.机器学习在医疗中用于疾病诊断、影像分析、药物研发，提高诊断准确率和效率。4.强化学习游戏通过状态观察、动作选择、奖励反馈循环优化策略，实现智能决策。5.智慧校园应用包括智能考勤、学习分析、资源调度、安全管理等，提升校园管理智能化水平。六、分析题答案：1.将改变就业结构，部分工作被自动化取代，同时创造新岗位。应对策略包括技能培训、终身学习、社会保障体系完善。2.教育伦理挑战包括数据隐私、算法偏见、过度依赖等。解决方案包括建立伦理准则、加强监管、提高透明度。七、实践操作题答案：1.手写数字识别系统：使用MNIST数据集，构建CNN模型，通过卷积层、池化层、全连接层实现特征提取和分类。2.学习推荐系统：收集学生学习数据，进行特征工程，选择协同过滤或深度学习推荐算法，实现个性化内容推荐。2.发展历程：符号主义、连接主义、行为主义三阶段3.技术分支：机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉4.应用领域：教育、医疗、交通、金融等各行业智能化二、机器学习核心概念1.学习类型：监督学习、无监督学习、强化学习、半监督学习2.算法原理：决策树、神经网络、支持向量机、聚类算法3.模型评估：准确率、精确率、召回率、F1分数、ROC曲线4.实际问题：过拟合、欠拟合、特征选择、超参数调优三、深度学习技术体系1.神经网络基础：感知器、多层感知器、激活函数、损失函数2.卷积神经网络：卷积层、池化层、全连接层、反向传播3.循环神经网络：RNN、LSTM、GRU、序列建模4.深度学习框架：TensorFlow、PyTorch、Keras等工具应用四、自然语言处理技术1.文本预处理：分词、词性标注、命名实体识别、句法分析2.表示学习：词嵌入、Word2Vec、GloVe、BERT等预训练模型3.任务类型：文本分类、情感分析、机器翻译、问答系统4.应用场景：智能客服、机器翻译、文本摘要、对话系统五、计算机视觉技术1.图像基础：像素处理、色彩空间、图像变换、特征提取2.识别技术：目标检测、图像分割、人脸识别、姿态估计3.深度学习应用：CNN架构、迁移学习、数据增强、模型优化4.实际应用：自动驾驶、医学影像、安防监控、工业检测各题型考察知识点详解：选择题考察要点：基础概念理解：定义、机器学习特征、技术分类技术关系辨析：深度学习与机器学习关系、各分支应用领域核心原理掌握：学习算法特点、应用场景匹配示例：第1题考察核心目标，第3题考察技术层级关系判断题考察要点：概念准确性：技术定义、原理描述的精确性实际应用认知：技术限制、适用条件、发展现状常见误区识别：过度夸大、技术误解等示例：第1题考察能力边界认知，第4题考察技术依赖条件填空题考察要点：术语掌握：专业术语、技术名词的准确记忆概念完整性：理论框架、发展历程的完整理解技术细节：算法参数、模型结构的具体内容示例：第1题考察发展阶段，第4题考察技术表示方法简答题考察要点：理论阐述：基本概念、核心原理的系统性说明关系分析：技术间联系、发展脉络的逻辑梳理应用理解：实际场景、价值意义的深度认知示例：第2题要求分析机器学习与深度学习关系应用题考察要点：系统设计：完整架构、模块功能的设计能力技术实现：具体方法、实现路径的详细描述实际应用：场景适配、问题解决的实践思维示例：第1题要求设计完整图像分类系统分析题考察要点：深度思考：社会影响、发展趋势