2026年教师资格考试高级中学信息技术面试考试综合题附答案

2026年教师资格考试高级中学信息技术面试考试综合题附答案1.当前《普通高中信息技术课程标准（2017年版2020年修订）》明确要求以学科核心素养为导向开展教学，你在执教必修课程“数据与信息”单元第一课时时，计划结合当下热门的生成式AI数据训练场景设计教学活动，请你回答以下问题：（1）请结合本节课的教学目标，说明你如何设计情境导入环节落实信息意识核心素养？（2）学生在课堂探究过程中提出疑问：“生成式AI生成内容用到的数据都是网络公开的，为什么还会出现数据侵权问题？”请你设计一个课堂探究活动解答学生疑问，同时落实信息社会责任的培养目标？（3）请简述本节课的教学评价设计思路，说明如何体现新课标提出的过程性评价要求。参考答案：（1）本节课的核心教学目标设定为三点：一是能准确区分数据与信息的概念，说出数据到信息的转化过程；二是能判断不同信息来源的价值，形成对数据价值的正确认知；三是能初步感知数据在人工智能发展中的核心作用，树立合法使用数据的意识。为落实信息意识核心素养，我会设计贴近学生生活的真实情境导入：首先，我会在课堂导入阶段给学生展示两组同一提示词生成的AI作品，第一组是某AI绘图平台训练数据未获得授权画师作品的生成果，第二组是训练数据全部使用授权开源美术作品生成的同主题古风山水画，让学生直观观察两幅作品的风格差异，之后抛出三个递进的问题：“同样的描述词，为什么生成的作品风格差异这么大？差异的根源来自哪里？我们日常使用AI生成内容的时候，有没有关注过训练数据的来源？”，引导学生自由发言，多数学生都会快速得出“训练用的数据不同，所以结果不同”的结论，此时我再顺势引出本节课主题：“今天我们就从生成式AI背后的数据逻辑入手，学习数据与信息的核心概念，理解数据如何转化为有用的信息”。这个设计的核心优势在于，选择生成式AI这个学生日常高频接触的场景，比传统的天气预报、统计数据等情境更能调动学生的探究兴趣，不会产生距离感。而信息意识核心素养的本质就是培养学生对信息的敏感度和对信息价值的判断力，通过这个情境，学生不需要死记硬背概念，就能主动感知到不同数据来源会产生不同价值的信息，自然而然地建立起对数据价值的认知，主动关注信息来源的合理性，真正把信息意识的培养落实到导入环节，而不是停留在教学目标的文字表述上。（2）针对学生提出的疑问，我会设计“案例探究·思辨分享”活动落实教学目标，具体流程如下：第一步，提前分组，按照班级座位4人一组，给每组准备三份提前整理好的真实学习材料：分别是2024年某知名AI绘图平台被百位画师联合起诉侵权的案情介绍、我国《生成式人工智能服务管理暂行办法》中关于训练数据知识产权的条款摘编、某高校AI团队使用开源授权数据集训练模型的合规案例。第二步，给每组设计三个探究任务：①结合材料说一说，“网络公开数据”和“可免费授权使用数据”的区别是什么？②生成式AI使用公开数据训练，哪些行为会构成侵权？③如果你是AI产品开发团队的一员，你会采取哪些方法规避数据侵权风险？第三步，给学生10分钟的分组讨论时间，讨论过程中我会巡视各组，对讨论方向偏离的小组及时引导，鼓励每个学生都发言表达自己的看法。第四步，讨论结束后，邀请3-4组的代表分享本组的探究结论，之后我再做总结升华：首先澄清学生的认知误区，网络上公开的内容不等于可以无限制免费使用，原作者对公开在网络上的原创内容仍然享有著作权，生成式AI批量爬取原创内容用于商业训练，既没有获得原作者授权，也不符合著作权法中的“合理使用”范畴，自然就构成了侵权。在此基础上，我会进一步引导学生联系自身：我们日常做项目、收集网络素材做作业、甚至用AI生成学习内容的时候，也要树立数据版权意识，不能认为网上能搜到的内容就可以随便用，要尊重原作者的知识产权，养成合法合规使用数据的习惯。这个探究活动没有直接给学生灌输结论，而是让学生通过真实案例自己推导得出结论，不仅解答了学生的疑问，更把信息社会责任的培养融入到思辨过程中，让学生从自身出发建立版权意识，避免了空泛的道德说教。（3）本节课的教学评价严格落实新课标“教-学-评一体化”的要求，全程贯穿过程性评价，具体设计思路如下：第一，课堂即时评价，针对导入环节学生的发言，我会对学生的观察和思考进行即时点评，比如学生提出“数据是AI的粮食，不同的粮食长出不同的果子”，我会肯定这个生动的表述，引导其他学生补充思考，同时记录每个学生的课堂参与度，作为过程性评价的依据。第二，探究活动过程评价，巡视过程中，我会记录每个小组的讨论情况，对提出独到见解的学生及时鼓励，比如有学生提出“可以用开源数据集训练，从源头避免侵权”，我会把这个观点分享给全班，肯定学生的思考深度。第三，任务单评价，给每个学生设计课堂学习任务单，要求学生在任务单上写下自己对数据与信息概念的理解，以及对数据侵权问题的个人看法，课后收齐批改，把学生的思考深度纳入评价，不追求答案的标准化，只要观点正确、思考深入就可以给高分。第四，拓展任务多元评价，设计分层课后拓展任务，基础任务是整理本节课的核心知识点，提升任务是查找一个最新的AI数据侵权案例，整理出自己的观点，上传到班级学习平台，之后组织学生互评，每个学生点评2个同学的作业，我再对每个学生的作业进行一对一点评，最终把课堂参与、任务单完成情况、拓展作业情况结合起来，形成本节课的过程性评价成绩，全程关注学生核心素养的发展，而不是只考察知识点的记忆。2.你在执教选择性必修《数据与数据结构》模块“线性表及其应用”一课时，发现班级学生的基础差异极大：有近三分之一的学生是信息学奥赛参赛选手，已经熟练掌握线性表的存储结构和基本操作，还有三分之二的学生从来没有接触过算法进阶内容，对抽象的数据结构概念接受较慢。请你回答以下问题：（1）针对这种学生差异明显的情况，你会采用什么教学组织策略？请结合本节课内容具体说明。（2）请设计一个分层教学的课堂任务，满足不同层次学生的学习需求。（3）有学生课下问你：“学了线性表这些数据结构，除了参加信息学竞赛，平时生活和学习中能用到什么地方？”请你结合学生的真实生活场景回答这个问题，体现信息技术学科的应用价值。参考答案：（1）针对班级学生差异大的情况，我会采用“前置测评+自主分层+异质分组+差异化辅导”的教学组织策略，具体落实如下：首先，课前开展前置测评，给学生发送一份包含三个问题的前置小测试：①请你用自己的话说一说什么是线性表？②请你说出线性表的两种常见存储方式？③你能写出线性表插入操作的基本步骤吗？让学生根据自己的完成情况，自主选择进入基础层或提升层学习，不对学生强制分层，避免给学生贴标签，保护基础薄弱学生的自尊心。其次，采用异质分组的方式组织课堂学习，每个4人小组安排1-2名提升层学生，2-3名基础层学生，让提升层学生担任小组的“小讲师”，协助基础层学生解决学习过程中遇到的问题，既锻炼提升层学生的表达能力，也帮助基础层学生获得更及时的辅导。第三，差异化授课，讲解线性表的核心概念时，我会从生活实例入手，给基础层学生建立直观认知，比如用排队买奶茶、手机通讯录、班级点名册这些学生熟悉的场景，类比线性表的逻辑结构，让学生快速理解“线性表是由零个或多个数据元素组成的有限序列”这个核心概念，而对于提升层学生，我会布置提前设计好的自主探究任务，让他们先探究不同存储方式下线性表插入删除操作的时间复杂度差异，遇到问题再找我单独辅导，避免优生等待浪费时间。最后，课后针对性辅导，对于基础层学生有理解困难的内容，我会利用课后服务时间进行答疑，对于提升层学生，我会给他们推荐进阶学习资料，满足他们深度学习的需求。这种策略既保证所有学生都能达到课程标准的基本要求，也给学有余力的学生留出了发展空间，解决了学生差异大带来的教学难题。（2）我设计的分层课堂任务如下，分为基础必做任务和提升选做任务两个部分：基础必做任务（全体学生完成）：校园核酸抽检需要按照班级排序排队，现有20名待检测学生的学号组成排队序列，请你用线性表存储这个序列，完成三个操作：①将迟到的学号为202403的学生插入到队伍的第3个位置；②删除学号为202412，已经提前检测完的学生；③输出调整后的完整排队序列。任务要求：基础层学生可以用自然语言描述操作步骤，也可以用伪代码写出流程，只要能体现对线性表基本操作的理解即可，不要求写出可运行的代码。这个任务紧扣课程标准的基本要求，所有学生都能完成，确保基础薄弱的学生也能获得成就感。提升选做任务（适合提升层学生完成）：校园运动会领物处需要管理参赛选手的排队队列，选手可以随时插队到队首提前领物，也可以随时退出排队，请你基于链式存储结构设计这个排队队列，实现队首插队、退出队列、遍历输出三个功能，有编程基础的学生可以直接写出Python可运行代码。任务完成后，鼓励提升层学生给本组基础层学生讲解自己的设计思路，锻炼表达能力。评价规则：基础任务完成即可获得本节课任务的满分，提升任务完成可以获得额外的过程性评价加分，计入学期总成绩，这种设计既保证了全体学生达到课标要求，也满足了学有余力学生的深度学习需求，符合分层教学的理念。（3）针对这个问题，我会结合学生熟悉的真实生活场景解答，不会只讲抽象的学科价值：首先，线性表其实就在我们每天的生活里，你手机里的通讯录就是最典型的线性表，你新增联系人就是线性表的插入操作，删除拉黑联系人就是删除操作，你按照拼音排序联系人就是线性表的排序操作，我们每天都在用，只是看不到底层的结构而已。你平时点外卖，商家后台的待处理订单序列就是线性表，按照接单顺序安排出餐，背后就是线性表的逻辑；你听歌软件里的顺序播放歌单，也是线性表，按照你排列的顺序依次播放，调整歌单顺序就是修改线性表元素的位置，这些都是我们每天都会接触到的应用。哪怕你不做开发，不参加竞赛，整理班级活动的参会名单，做Excel表格的人员排序，背后的逻辑都是线性表的逻辑，学习线性表能帮你更清晰地理解这些操作背后的规律，锻炼你的逻辑思维能力。其次，线性表是所有数据结构的基础，如果你以后想做软件开发，想做人工智能算法，甚至想做自己的小程序，线性表都是你必须掌握的基础底层结构，不管是做社交APP还是训练大模型，都需要合理的结构存储和处理数据，线性表就是最基础也最常用的结构。哪怕你以后不从事信息技术相关的工作，学习数据结构培养出来的拆解问题、逻辑化整理信息的能力，对你做任何工作都有帮助，比如你做一个活动策划，把整个活动拆解成多个环节，按顺序排列安排，本质就是线性化整理信息的思维，所以学习线性表不止是为了竞赛，更是培养我们解决问题的思维方式，提升我们的学科核心素养。3.新课标要求普通高中信息技术课程要大力推进项目式学习，你学校要求高一年级开展为期一个月的“智慧校园”主题项目式学习，你指导的项目方向是“校园垃圾分类智能提示系统”设计，请你回答以下问题：（1）请结合项目式学习的实施流程，设计该项目的整体实施步骤。（2）项目开展过程中，部分小组出现分工不均、部分学生全程摸鱼不参与的情况，你作为指导老师会如何处理？（3）请说明该项目如何落实信息技术学科的四个核心素养培养。参考答案：（1）我会按照“项目准备-项目实施-成果交流-评价反思”四个流程设计项目实施步骤：第一步，项目准备阶段，首先我会带领全体学生到校园各个垃圾投放点实地观察，让学生自己发现问题：很多同学扔垃圾的时候分不清垃圾类别，错投率很高，清洁工人的工作量很大，因此共同确定“设计校园垃圾分类智能提示系统，帮助同学快速识别垃圾类别”的项目主题，之后明确项目目标：掌握数据采集、数据标注、简单AI模型训练的方法，能合作完成一个可演示的作品，提升问题解决能力。接下来，学生5-6人自由分组，推选组长，共同制定项目时间表，明确每个阶段的任务和分工，我会帮助各组调整不合理的分工，确保每个学生都有适合自己的任务。第二步，项目实施阶段，分为三个小环节：①需求调研与数据采集，各组设计问卷调研本校学生垃圾分类的痛点，采集校园常见垃圾的图片数据，比如矿泉水瓶、草稿纸、奶茶杯、废电池等等，给每个垃圾图片做好类别标注；②方案设计，各组根据本组的技术基础确定实现方案，基础薄弱的小组可以依托现成的小程序模板开发，基础好的小组可以自己训练一个简单的图像分类模型，实现拍照识别功能；③开发调试，各组按照方案开发作品，我每周固定时间给各组答疑，帮助解决数据标注不规范、模型训练准确率低、部署失败等问题。第三步，成果交流阶段，各组整理项目成果，制作展示PPT，在年级项目成果展示会上进行展示，接受其他小组和老师的提问，优秀作品会放到校园开放日进行展示，给来校参观的人员演示。第四步，评价反思阶段，各组总结项目开展过程中遇到的问题，撰写项目反思报告，梳理收获。（2）针对这种情况，我会分情况分层处理，不会直接批评学生：首先，我会先找组长和每个成员单独沟通，了解问题出现的原因，再针对性解决：第一种情况，如果是分工不合理，比如任务都分给了少数几个能力强的学生，其他学生没有合适的任务，我会引导组长重新调整分工，根据每个学生的能力和兴趣分配任务，擅长拍照的做数据采集，擅长沟通的做需求调研，擅长做PPT的做展示材料，擅长技术的做开发调试，让每个学生都有明确的、符合自己能力的任务，同时给每个任务设定明确的验收标准和时间节点，避免任务模糊导致的摸鱼。第二种情况，如果是部分学生基础差，觉得自己帮不上忙，不敢参与，我会给这些学生安排难度较低的入门任务，比如整理标注数据、统计调研结果、设计宣传海报这些不需要太高技术基础的任务，让他们先参与进来获得成就感，再安排小组里技术好的同学一对一带学，逐步给他们增加任务难度，帮助他们融入项目。第三种情况，如果是学生态度不端正，故意偷懒，我会