2025年人工智能教育培训师教学素养评价试题及答案

2025年人工智能教育培训师教学素养评价试题及答案一、单项选择题（每题2分，共20分）1.人工智能教育培训中，教师需明确“AI+教育”的核心目标是：A.培养学生熟练使用AI工具的操作技能B.帮助学生掌握AI算法的数学推导能力C.提升学生利用AI解决复杂问题的综合素养D.确保学生了解AI技术的发展历史与现状2.针对中小学生的AI启蒙课程设计，教师需优先关注的教学原则是：A.深度覆盖机器学习算法原理B.结合生活场景降低抽象概念理解门槛C.强调编程代码编写的规范性D.要求学生完成完整AI项目开发3.当学生在使用生成式AI工具（如智能写作助手）时出现“内容抄袭”问题，教师最合理的干预策略是：A.直接禁止学生使用该工具B.引导学生理解AI生成内容的版权归属与原创性界定C.要求学生手动重写所有生成内容D.联系平台关闭学生账号权限4.以下哪项不属于AI教育培训师需掌握的“技术-教育”融合能力？A.分析AI工具的功能边界与局限性B.利用AI学情分析系统优化教学策略C.独立开发高精度图像识别模型D.设计AI驱动的个性化学习路径5.在“AI伦理与安全”模块教学中，教师需重点引导学生关注的核心问题是：A.AI芯片的制造工艺B.算法偏见对社会公平的影响C.神经网络层数与模型性能的关系D.自然语言处理的分词技术6.评价AI课程教学效果时，最能反映学生核心素养提升的指标是：A.学生提交的代码行数B.学生完成AI任务的速度C.学生对AI技术局限性的批判性思考能力D.学生记忆的AI术语数量7.针对“智能机器人”主题的项目式学习（PBL），教师设计的关键步骤是：A.直接提供机器人组装说明书B.引导学生自主定义问题（如“如何用机器人帮助老人取物”）C.要求学生背诵机器人传感器类型D.统一规定机器人的功能参数8.当AI教学工具（如智能测评系统）出现数据误判（如将学生正确答案标记为错误）时，教师应首先：A.向学生解释“AI也会犯错”，忽略该问题B.立即停用该工具并更换其他平台C.与技术团队核对数据逻辑，引导学生参与验证过程D.批评学生因操作失误导致结果错误9.以下哪项最能体现AI教育培训师的“跨学科整合”能力？A.在数学课中讲解线性回归模型B.在语文课中结合AI文本分析工具开展文本情感分类活动C.在物理课中演示AI模拟实验D.在美术课中使用AI绘图工具生成作品10.为评估学生“AI创新应用”能力，教师设计的最佳考核方式是：A.闭卷考试：默写AI算法公式B.实践任务：基于给定需求设计AI解决方案并阐述可行性C.课堂问答：复述教材中的AI案例D.小组竞赛：比较不同AI工具的运行速度二、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专业知识包括：A.基础AI技术原理（如机器学习、自然语言处理）B.教育心理学理论（如最近发展区、认知负荷理论）C.数据隐私与算法伦理相关法律法规D.编程语言精通（如Python、C++）2.设计AI课程时，符合“学生中心”理念的做法有：A.预先设定所有教学环节的标准答案B.提供分层任务（如基础版、挑战版）满足不同能力学生需求C.鼓励学生提出“AI可能解决的新问题”D.仅以教师演示为主，减少学生动手操作3.关于“AI教学中的师生角色转型”，正确的理解是：A.教师从“知识传授者”转变为“学习引导者”B.学生需完全依赖AI工具完成学习任务C.教师需具备“AI工具使用效果评估”能力D.学生的核心任务是模仿教师的操作步骤4.以下属于AI教学中“伦理风险”的场景有：A.学生利用AI工具伪造实验数据B.教师使用AI分析学生课堂表情判断学习状态C.教学平台未经授权收集学生生物信息（如人脸识别数据）D.学生通过AI工具快速解答作业题并理解解题思路5.提升AI教学互动性的有效策略包括：A.设计“AI辩论”活动（学生与AI就某一议题展开讨论）B.组织“AI功能改进”小组讨论（如“如何优化智能批改系统”）C.仅采用单向讲授，减少学生提问D.利用AI生成个性化学习提示（如“你可能需要复习的知识点”）三、案例分析题（每题15分，共30分）案例1：某教师在“图像识别AI”课程中，采用“讲解-演示-练习”的传统模式：首先讲解卷积神经网络（CNN）的基本结构，然后演示用Python调用预训练模型识别动物图片，最后要求学生重复操作并提交识别结果截图。课后调查显示，70%的学生表示“操作不难，但不清楚为什么CNN能识别图像”“不知道学这个有什么用”。问题：（1）分析该教学过程存在的主要问题。（7分）（2）提出3条针对性改进建议。（8分）案例2：某初中生使用AI作文生成工具完成语文作业，内容逻辑清晰但缺乏个人情感。教师发现后，在班级公开批评该生“投机取巧”，并要求重写。此后，该生对AI工具产生抵触情绪，甚至拒绝参与AI相关课程活动。问题：（1）教师的处理方式存在哪些不足？（7分）（2）设计一套更合理的干预方案（需包含沟通、引导、评价环节）。（8分）四、论述题（共35分）1.（20分）随着多模态大模型（如GPT-4V、Gemini）的普及，AI教育培训师需在“技术理解”“教学方法”“素养培养”三个维度提升哪些核心能力？请结合具体教学场景展开论述。2.（15分）请从“学生核心素养发展”角度，论述AI教育培训中“知识传授”与“能力培养”的关系，并举例说明如何实现二者的平衡。参考答案及解析一、单项选择题1.答案：C解析：AI教育的核心是培养学生利用技术解决问题的综合素养（如批判性思维、创新能力），而非单纯技能或知识记忆。2.答案：B解析：中小学生认知特点决定了需通过生活场景（如智能垃圾分类）降低AI抽象概念的理解难度，避免过早深入技术细节。3.答案：B解析：禁止或惩罚无法解决根本问题，引导学生理解版权与原创性（如“AI生成内容是否算原创？如何标注来源？”）才能培养责任意识。4.答案：C解析：教师需掌握AI工具的应用能力，而非独立开发高精度模型（属于技术专家范畴）。5.答案：B解析：AI伦理的核心是技术对社会的影响（如算法偏见可能导致招聘、司法中的不公平），而非技术细节。6.答案：C解析：批判性思考能力（如“AI在哪些场景可能出错？如何验证其结论？”）是核心素养的体现，而非操作速度或知识记忆。7.答案：B解析：PBL的关键是学生自主定义问题，而非执行预设任务，以培养问题解决能力。8.答案：C解析：引导学生参与验证（如“我们一起检查数据输入是否正确”）既能解决问题，又能培养科学态度。9.答案：B解析：跨学科整合需将AI与其他学科内容深度融合（如语文中的情感分析），而非简单工具使用。10.答案：B解析：设计并阐述解决方案能综合考察创新、逻辑、表达等能力，优于机械记忆或速度比较。二、多项选择题1.答案：ABC解析：教师需掌握AI基础原理、教育理论及伦理法规，但无需精通所有编程语言（能指导学生使用即可）。2.答案：BC解析：分层任务和鼓励提问体现学生中心，预设答案和减少操作属于教师中心。3.答案：AC解析：教师转型为引导者，需评估AI工具效果；学生应主动探索，而非依赖或机械模仿。4.答案：AC解析：伪造数据和未经授权收集信息涉及伦理风险；合理使用AI分析学习状态（如表情识别辅助关注学生情绪）、通过工具理解思路属于正向应用。5.答案：ABD解析：辩论、讨论和个性化提示能提升互动性，单向讲授会降低参与度。三、案例分析题案例1参考答案：（1）主要问题：①教学目标偏离：重操作轻原理，学生未理解技术本质；②情境缺失：未联系实际应用（如医疗影像识别、自动驾驶），学生不知“为何学”；③参与度低：被动重复操作，缺乏主动探索。（7分）（2）改进建议：①增加“现象-原理”关联：通过“为什么猫的轮廓能被识别？”等问题引导学生观察CNN的特征提取过程（如展示中间层特征图）；②设计真实任务：如“为社区设计宠物识别系统，减少流浪动物误伤”，让学生讨论应用价值；③融入探究环节：提供不同模型（如ResNet、VGG），让学生对比识别准确率并分析原因。（8分）案例2参考答案：（1）不足：①沟通方式不当：公开批评伤害学生自尊，易引发抵触；②引导缺位：未帮助学生理解AI工具的合理使用边界（如“AI可辅助构思，但情感表达需自己完成”）；③评价单一：仅关注“是否原创”，未肯定AI在逻辑梳理上的价值。（7分）（2）干预方案：-沟通环节：私下与学生对话：“我注意到你用AI整理了作文结构，这说明你会高效利用工具，很有智慧！但作文的独特情感需要你自己表达，我们可以一起修改。”（2分）-引导环节：设计“AI辅助写作”活动：学生用AI生成框架，再添加个人经历、感受，对比修改前后的作文，讨论“AI的优势与局限”。（3分）-评价环节：采用分层评价：基础层（结构完整）、提升层（情感真实），肯定学生“工具使用+自主创作”的复合能力。（3分）四、论述题1.参考答案（要点）：（1）技术理解维度：需掌握多模态大模型的核心特点（如图文音视频融合、上下文理解），例如在“AI绘画”教学中，能解释“为什么输入‘秋日森林+水彩风格’可生成对应图像”，而非仅演示操作。（6分）（2）教学方法维度：需设计“大模型驱动的探究式学习”，如引导学生用GPT-4V分析“不同历史照片中的服饰变化”，并验证模型结论的准确性（如对比史料），培养“技术批判”能力。（7分）（3）素养培养维度：重点提升学生“人机协作”能力，例如在“小组报告”任务中，要求学生分工：部分人用AI收集资料，部分人分析数据，部分人设计展示，最终由学生整合并阐述观点，避免“AI代劳”。（7分）2.参考答案（要点）：关系：知识传授是基础（如AI的基本概念、工具使用），能力培养是目标（如利用AI分析问题、创新应用），二者需融合而非割裂。例如，在“智能客服”教学中，既需讲解自然语言处理（NLP）的知识（如意图识