【2025年】专业技术人员继续教育试题及答案

【2025年】专业技术人员继续教育试题及答案一、单项选择题（共20题，每题1分，共20分）1.根据2024年修订的《专业技术人员继续教育规定》，高级、中级、初级专业技术人员每年参加继续教育的总学时应分别不少于（）。A.120学时、90学时、60学时B.100学时、80学时、60学时C.90学时、72学时、60学时D.80学时、60学时、40学时2.下列关于提供式人工智能（AIGC）伦理审查的表述中，错误的是（）。A.需对训练数据的来源合法性进行审查B.需评估模型输出内容的偏见风险C.个人开发者可自主决定是否进行伦理审查D.企业需建立AIGC内容发布前的审核机制3.在“双碳”目标下，制造业绿色转型的核心指标不包括（）。A.单位产值碳排放量B.工业用水重复利用率C.产品市场占有率D.可再生能源使用比例4.依据《数据安全法》及配套法规，关键信息基础设施运营者在数据跨境流动时，应当（）。A.自行评估数据出境风险后直接传输B.通过国家网信部门组织的数据出境安全评估C.仅需向行业主管部门备案D.与境外接收方签订简单的数据传输协议即可5.下列不属于专业技术人员职业道德基本要求的是（）。A.保守职业秘密B.优先考虑个人业绩增长C.坚持技术创新与社会责任统一D.抵制学术不端行为6.关于区块链技术在供应链管理中的应用，下列描述正确的是（）。A.主要用于替代传统物流运输工具B.通过分布式账本实现数据不可篡改C.仅适用于大型企业的封闭供应链D.核心价值是降低技术开发成本7.2024年发布的《新型研发机构管理暂行办法》明确，新型研发机构的主要特征是（）。A.以政府财政拨款为主要资金来源B.聚焦基础研究，不参与产业转化C.实行“市场化运作、多元化投入”D.人员编制纳入事业单位管理8.某工程师在研发过程中发现实验数据与预期结果不符，正确的处理方式是（）。A.调整实验参数直至得到理想数据B.记录原始数据并分析偏差原因C.参考同领域论文修改数据D.隐瞒数据异常以推进项目结题9.下列关于数字经济时代专业技术人员能力要求的表述，错误的是（）。A.需具备数据挖掘与分析能力B.只需掌握单一领域的专业知识C.需理解数字技术与传统产业的融合逻辑D.需关注数据安全与隐私保护问题10.根据《专利法》最新修订内容，外观设计专利的保护期限延长至（）。A.10年B.15年C.20年D.25年11.在人工智能产品开发中，“可解释性”要求的核心目的是（）。A.降低算法复杂度B.确保用户能理解模型决策逻辑C.减少计算资源消耗D.提高模型训练速度12.下列属于专业技术人员继续教育公需科目的是（）。A.半导体材料制备技术B.工程伦理与职业素养C.数控机床编程实操D.生物医药临床试验设计13.某企业拟将研发的环保技术申请国际专利，需优先考虑（）。A.《巴黎公约》的专利优先权原则B.《伯尔尼公约》的著作权保护规则C.《与贸易有关的知识产权协定》（TRIPS）的最低标准D.《马德里协定》的商标国际注册程序14.关于绿色技术创新，下列表述错误的是（）。A.包括污染治理技术、资源循环利用技术等B.需平衡技术可行性与经济成本C.仅需关注技术本身的先进性D.需考虑全生命周期的环境影响15.专业技术人员在参与科技成果转化时，应重点关注（）。A.成果的理论创新性B.市场需求与产业化条件C.论文发表的期刊影响因子D.项目申报时的预算规模16.依据《网络安全法》，关键信息基础设施的运营者应当（）。A.每年至少进行一次网络安全检测和风险评估B.仅需对核心设备进行物理隔离C.无需向用户告知数据收集目的D.可以将用户个人信息出售给第三方盈利17.下列关于跨学科研究的表述，正确的是（）。A.仅需整合两个学科的知识即可B.目标是解决单一学科无法应对的复杂问题C.对专业技术人员的知识广度要求较低D.通常不需要团队协作18.在应对技术伦理冲突时，专业技术人员应遵循的首要原则是（）。A.个人利益最大化B.企业经济效益优先C.不伤害原则（Non-maleficence）D.技术创新速度优先19.2024年国家重点研发计划“绿色低碳”重点专项中，优先支持的方向不包括（）。A.碳捕集、利用与封存（CCUS）技术B.传统燃油汽车发动机升级C.可再生能源大规模储能技术D.工业流程低碳化改造技术20.专业技术人员继续教育的本质是（）。A.完成政府规定的考核任务B.持续提升专业能力以适应技术变革C.获得更高的职称评审加分D.扩大个人社交网络二、多项选择题（共10题，每题2分，共20分。每题至少有2个正确选项，多选、错选、漏选均不得分）1.专业技术人员继续教育的内容体系应包括（）。A.公需科目（如政策法规、职业道德）B.专业科目（如行业前沿技术）C.实践操作（如技能培训、案例研讨）D.学历提升课程（如硕士研究生学历教育）2.人工智能伦理的核心原则包括（）。A.透明性（Transparency）B.公平性（Fairness）C.责任可追溯（Accountability）D.技术无限制发展（UnrestrictedInnovation）3.根据《科学技术进步法》，科研活动中禁止的行为包括（）。A.伪造、篡改实验数据B.抄袭他人科研成果C.合理引用已发表的文献D.未经同意使用他人实验材料4.数字孪生技术在制造业中的应用价值包括（）。A.模拟生产流程以优化效率B.预测设备故障并提前维护C.完全替代实际生产线D.降低产品研发周期和成本5.专业技术人员职业道德建设的重点包括（）。A.强化责任意识，避免技术滥用B.遵守学术规范，抵制抄袭造假C.仅关注个人职业发展，无需考虑社会影响D.保守企业商业秘密和技术秘密6.下列属于“新质生产力”关键领域的是（）。A.量子信息B.基因与生物技术C.传统钢铁冶炼D.人工智能7.依据《数据安全法》，数据处理者的义务包括（）。A.制定数据安全管理制度B.采取技术措施保障数据安全C.向社会公开所有数据处理活动D.对重要数据进行备份和加密8.绿色供应链管理的要求包括（）。A.选择环境友好的供应商B.减少产品包装材料的使用C.仅关注生产环节的污染控制D.推动产品回收与再利用9.专业技术人员在参与国际科技合作时，需注意（）。A.遵守所在国的法律法规B.保护国家核心技术秘密C.仅与发达国家开展合作D.尊重合作方的文化差异10.下列关于继续教育学分管理的表述，正确的是（）。A.公需科目和专业科目学分需分别达标B.参加学术会议可折算为继续教育学分C.学分仅在当年有效，不可结转D.企业自主开展的培训可申请认定学分三、判断题（共10题，每题1分，共10分。正确的打“√”，错误的打“×”）1.专业技术人员继续教育仅针对企事业单位在职人员，自由职业者无需参与。（）2.提供式人工智能模型的训练数据可以随意使用互联网公开内容，无需考虑版权问题。（）3.科研团队负责人对团队成员的学术不端行为不承担责任。（）4.数据安全等级保护（等保2.0）要求根据数据重要程度采取不同的保护措施。（）5.绿色技术创新的目标是完全消除所有环境影响，无需考虑经济成本。（）6.专业技术人员在发表论文时，需对实验数据的真实性和完整性负责。（）7.区块链技术的“去中心化”特性意味着无需任何管理机构参与。（）8.继续教育的培训方式可以是线上、线下或混合式，不限于面授。（）9.技术研发中若遇到伦理争议，应优先考虑技术突破，再处理伦理问题。（）10.国际专利申请中，通过PCT途径可在多个国家获得统一的专利保护。（）四、案例分析题（共2题，每题25分，共50分）案例1：某生物医药公司研发团队在开发一款新型抗癌药物时，发现早期临床试验中部分患者出现了严重的副作用，但后续调整剂量后副作用缓解。为加快上市进程，项目负责人提议在申报材料中仅提及“可控的轻微副作用”，并要求团队成员签署保密协议，禁止对外透露真实情况。问题：（1）该项目负责人的行为违反了哪些职业道德规范？（10分）（2）如果你是团队中的一名研发人员，应如何处理？请说明依据。（15分）案例2：某制造企业拟引入人工智能质量检测系统，替代原有的人工检测流程。系统上线后，检测效率提升50%，但部分员工因担心失业而抵制，且系统在检测某些复杂缺陷时出现误判。企业管理层计划强制推广系统，并要求技术部门优化算法。问题：（1）从技术伦理和管理角度分析，企业的做法存在哪些问题？（10分）（2）提出改进建议，需结合技术、伦理和员工权益保护。（15分）答案一、单项选择题1-5：CCCBB6-10：BCBBB11-15：BBACB16-20：ABCBB二、多项选择题1.ABC2.ABC3.ABD4.ABD5.ABD6.ABD7.ABD8.ABD9.ABD10.ABD三、判断题1.×2.×3.×4.√5.×6.√7.×8.√9.×10.×四、案例分析题案例1答案要点：（1）违反的职业道德规范：①违背诚实原则，故意隐瞒临床试验真实数据；②忽视患者权益，未履行风险告知义务；③压制团队成员的知情权和监督权；④违反科研诚信要求，存在数据造假嫌疑。（2）处理方式及依据：①拒绝签署保密协议，依据《科学技术进步法》第59条“科研人员应当遵守学术规范，不得伪造、篡改数据”；②向团队内部伦理委员会或公司合规部门报告，依据《生物医药研发伦理指南》关于“临床试验风险必须全面披露”的规定；③若内部渠道无效，可向监管部门（如国家药监局）举报，依据《药品管理法》第12条“任何单位和个人有权举报药品违法行为”；④保留原始实验记录作为证据，确保自身行为符合科研人员的职业责任要求。案例2答案要点：（1）存在的问题：①伦理层面：未充分评估AI系统对员工权益的影响（如失业风险），忽视人机协作的伦理边界；②管理层面：强制推广引发员工抵触，缺乏沟通和过渡方案；③技术层面