2025年教师资格考试《高中信息技术学科知识与教学能力》试题附答案

2025年教师资格考试《高中信息技术学科知识与教学能力》试题附答案一、单项选择题（本大题共15小题，每小题3分，共45分）1.某算法在处理规模为n的数据时，执行次数为n²+2n+1，则其时间复杂度为（）A.O(1)B.O(n)C.O(n²)D.O(n³)2.以下关于栈（Stack）和队列（Queue）的描述中，正确的是（）A.栈支持头部插入和尾部删除，队列支持尾部插入和头部删除B.栈是“先进先出”结构，队列是“后进先出”结构C.函数调用时的参数传递通常使用栈实现D.循环队列的存储空间必须是连续的数组3.某学校机房通过交换机连接多台计算机，所有计算机的网络流量均需经过交换机转发。该网络的拓扑结构属于（）A.总线型B.星型C.环型D.网状型4.以下加密算法中，属于对称加密的是（）A.RSAB.AESC.SHA-256D.ECC5.用Python编写程序时，执行以下代码后，输出结果为（）```pythonlist1=[i2foriinrange(3)ifi%2==0]print(list1)```A.[0,2]B.[0,4]C.[0,2,4]D.[0,1,2]6.位图与矢量图的本质区别在于（）A.位图放大后模糊，矢量图放大后清晰B.位图存储的是像素点信息，矢量图存储的是绘图指令C.位图支持透明背景，矢量图不支持D.位图文件格式多为JPG，矢量图多为PNG7.以下属于监督学习的机器学习任务是（）A.聚类分析B.关联规则挖掘C.图像分类（带标签数据）D.异常检测8.在关系型数据库中，若要保证“学生表”中“学号”字段的唯一性且非空，应设置（）A.外键约束B.主键约束C.检查约束D.默认约束9.信息系统开发的生命周期模型中，强调“分阶段逐步完成，前一阶段成果经确认后进入下一阶段”的是（）A.螺旋模型B.瀑布模型C.敏捷开发模型D.快速原型模型10.下列行为中，最符合“信息社会责任”核心素养要求的是（）A.利用编程技术破解他人Wi-Fi密码B.制作并传播“某明星隐私”的不实短视频C.参与社区“老年人智能手机使用”公益培训D.为提高游戏胜率，购买第三方辅助软件11.ASCII码中，字符“a”的十进制编码为97，则字符“d”的编码为（）A.98B.99C.100D.10112.以下Python函数中，能实现递归调用的是（）A.```pythondeffact(n):ifn==0:return1returnnfact(n-1)```B.```pythondefsum(n):total=0foriinrange(n+1):total+=ireturntotal```C.```pythondefreverse(s):returns[::-1]```D.```pythondeffib(n):a,b=0,1for_inrange(n):a,b=b,a+breturna```13.HTTP协议默认使用的端口号是（）A.21B.23C.80D.44314.在数据清洗过程中，处理“某学提供绩表中数学成绩为-5分”的问题，属于（）A.缺失值处理B.异常值处理C.重复值处理D.格式转换15.某教师在“算法与程序设计”教学中，通过“校园图书管理系统”项目引导学生综合运用顺序、选择、循环结构。该教学方法体现了（）A.讲授法B.任务驱动法C.演示法D.实验法二、简答题（本大题共5小题，每小题8分，共40分）16.简述栈和队列的核心区别，并各举一个实际应用场景。17.列举信息安全策略的主要内容（至少4项），并说明其作用。18.项目式学习（PBL）是高中信息技术教学的重要方法。请简述在“多媒体作品设计”单元中实施PBL的基本步骤。19.Python中异常处理（ExceptionHandling）的作用是什么？常用的异常处理语句有哪些？请举例说明。20.请从“计算思维”核心素养的角度，分析“用Python编写冒泡排序程序”这一学习任务的设计意图。三、案例分析题（本大题共1小题，共20分）21.以下是某教师在“Python循环结构”课上的教学片段：教学目标：-知识与技能：掌握for循环的语法结构，能编写简单的循环程序。-过程与方法：通过分析问题→设计算法→编写代码→调试运行的流程，提升程序设计能力。-情感态度与价值观：感受循环结构在解决重复问题中的高效性，增强学习兴趣。教学过程：教师首先通过“计算1到100的和”案例，讲解for循环的基本语法（for变量in序列:循环体）。随后提出问题链：①“如果要计算1到n的和，n由用户输入，该如何修改代码？”②“如果要计算1到100中所有偶数的和，需要添加什么条件？”③“如果要同时输出每一步的累加结果，代码应如何调整？”学生分组完成练习，教师巡视指导。最后，学生展示代码并总结循环结构的关键要素。问题：（1）结合新课标核心素养，分析该教学目标的合理性与不足。（10分）（2）评价问题链设计的优点，并提出1条改进建议。（10分）四、教学设计题（本大题共1小题，共45分）22.依据《普通高中信息技术课程标准（2017年版2020年修订）》，针对高中信息技术必修模块“数据与计算”中的“人工智能的应用与影响”内容（建议课时：2课时），完成以下教学设计：（1）教学目标（应包含信息意识、计算思维、数字化学习与创新、信息社会责任四个核心素养维度）；（15分）（2）教学重难点；（10分）（3）教学过程（需包含导入、新知探究、实践应用、总结提升、作业布置环节，要求具体可操作，体现学生主体地位）。（20分）参考答案一、单项选择题1-5:CCBBA6-10:BCBBC11-15:CACBB二、简答题16.核心区别：栈是“后进先出”（LIFO）结构，仅允许在栈顶插入和删除；队列是“先进先出”（FIFO）结构，允许在队尾插入、队头删除。（4分）应用场景：栈可用于函数调用的调用栈、浏览器的后退功能；队列可用于操作系统的任务调度、打印机的打印任务队列。（4分）17.主要内容及作用：①访问控制策略（如设置用户权限）：防止未授权用户访问系统资源；（2分）②数据加密策略（如传输数据时使用SSL）：保护数据在存储和传输中的机密性；（2分）③安全审计策略（记录用户操作日志）：追踪安全事件，便于问题排查；（2分）④员工安全培训（定期开展信息安全讲座）：提升人员安全意识，减少人为失误。（2分）18.实施步骤：①确定项目主题（如“校园文化宣传短视频”），明确任务要求（时长、内容、技术工具）；（2分）②规划分工（分组，明确脚本编写、素材采集、剪辑、特效制作等角色）；（2分）③实施开发（收集图片/视频素材，使用剪映/Pr剪辑，添加字幕/音乐）；（2分）④展示评价（课堂播放作品，从内容完整性、技术运用、创意性等维度自评/互评）；（2分）19.作用：处理程序运行时的异常（如文件不存在、数值错误），避免程序崩溃，提升鲁棒性。（2分）常用语句：try-except（捕获异常）、try-finally（无论是否异常都执行清理代码）、raise（主动抛出异常）。（3分）示例：```pythontry:num=int(input("输入整数："))print(10/num)exceptZeroDivisionError:print("不能输入0！")exceptValueError:print("请输入有效整数！")```（3分）20.设计意图：①抽象与建模：引导学生将“排序问题”抽象为“比较相邻元素，交换位置”的算法模型；（2分）②算法分析：通过分析冒泡排序的时间复杂度（最好O(n)，最坏O(n²)），理解算法效率的影响因素；（2分）③程序实现：将算法转化为Python代码，培养利用计算工具解决问题的能力；（2分）④优化思维：通过“设置标记位提前终止”等优化方法，提升算法设计的严谨性。（2分）三、案例分析题21.（1）合理性：知识与技能目标明确（掌握for循环语法），过程与方法目标体现了程序设计的一般流程，情感目标关注兴趣培养，符合基础要求。（3分）不足：未明确关联核心素养。如“计算思维”维度可增加“通过循环结构抽象重复操作，培养算法设计能力”；“信息社会责任”维度缺失（如引导学生思考循环结构在实际场景中的合理应用）。（7分）（2）优点：问题链由易到难（从固定n到用户输入，再到添加条件、输出中间结果），逐步深化对循环结构的理解；结合具体任务，体现“做中学”。（5分）改进建议：增加开放性问题，如“生活中还有哪些场景需要用循环解决？尝试设计一个新问题并编写代码”，引导学生联系实际，提升创新能力。（5分）四、教学设计题22.（1）教学目标：①信息意识：能识别生活中人工智能的典型应用（如智能语音助手、图像识别），感知其数据驱动的特点。（3分）②计算思维：通过分析“图像分类”等AI任务的处理流程，理解“数据→模型→应用”的核心逻辑。（3分）③数字化学习与创新：能使用简单AI工具（如腾讯云图像识别API）完成实际任务（如校园植物识别），体验技术创新。（3分）④信息社会责任：讨论AI的伦理问题（如隐私保护、就业影响），形成合理使用AI技术的责任意识。（6分）（2）教学重难点：重点：人工智能的典型应用场景及核心原理（数据、算法、计算能力）；（5分）难点：理解AI技术的局限性（如偏见、可解释性），形成辩证看待AI的思维。（5分）（3）教学过程：导入（5分钟）：播放视频“AI的一天”（早晨智能闹钟、上班人脸识别、购物推荐），提问：“这些场景中AI是如何工作的？”引发兴趣。（3分）新知探究（25分钟）：①案例分析（10分钟）：分组讨论“智能语音助手”“自动驾驶”“医疗影像诊断”的应用场景，填写表格（应用场景、使用数据、核心算法、优缺点）。②原理讲解（10分钟）：通过“图像分类”示例，演示“收集图片数据→训练模型→测试模型”流程，强调数据质量对AI效果的影响。③伦理讨论（5分钟）：展示“AI换脸诈骗”“算法歧视”案例，小组辩论“AI是否应该有‘道德准则’”。（6分）实践应用（20分钟）：任务：使用“百度飞桨PaddleHub”的图像分类