2026下半年高中信息技术教资面试人工智能专项试卷

2026下半年高中信息技术教资面试人工智能专项试卷考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、单项选择题（本大题共20小题，每小题1分，共20分。在每小题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的）1.2026年，生成式人工智能技术取得了突破性进展。下列关于生成式AI的描述，正确的是A.它仅能处理结构化数据，无法处理文本和图像B.它是典型的判别式模型，主要用于分类和预测C.它通过学习海量数据中的模式和规律，生成全新的内容D.它完全不需要人工干预，能够自主产生超越人类智慧的想法2.在高中信息技术课堂中，面对学生过度依赖AI工具完成作业的现象，教师最恰当的处理方式是A.严厉禁止，一旦发现直接没收手机或电脑B.重新设计评估方式，减少对结果的评价，增加对过程的评价C.要求学生背诵AI工具的使用说明书D.剥夺所有学生使用AI的权利，回归传统教学3.关于机器学习中的“训练集”与“测试集”，下列说法正确的是A.训练集和测试集的数据来源必须完全不同B.训练集用于调整模型参数，测试集用于评估模型性能C.测试集的数据量必须远大于训练集的数据量D.训练集和测试集的数据应该经过完全相同的预处理4.在讲解“神经网络”这一概念时，为了降低理解难度，教师使用“大脑神经元”进行类比。下列类比中，最贴切的是A.突触相当于神经元的轴突，负责传递信号B.神经元的树突相当于突触，负责接收信号C.神经元的细胞体相当于突触，负责整合信号D.神经元的轴突相当于树突，负责发出信号5.人工智能的层级发展经历了从弱人工智能到强人工智能的过程。目前广泛应用的ChatGPT、Sora等属于A.弱人工智能，专注于特定领域的任务B.强人工智能，具备类似人类的通用智能C.超人工智能，在所有领域都超越人类D.机器智能，仅存在于科幻小说中6.在教育教学中，培养学生的“计算思维”包括抽象、分解、模式识别和算法设计。下列活动最能体现“算法设计”的是A.使用思维导图整理知识点B.编写Python代码实现自动整理文件的功能C.对手机相册进行分类和标签管理D.通过大数据分析学生的阅读习惯7.关于算法偏见，下列说法错误的是A.算法偏见通常源于训练数据的不平衡或历史数据中的社会偏见B.算法偏见会导致对特定群体的不公平对待C.只要算法足够复杂，就一定能完全消除偏见D.教师在教学中应引导学生识别并反思算法中的偏见8.在高中信息技术课程中，关于“人机协同”的论述，下列观点正确的是A.人类完全不需要掌握编程技能，只需学会提问即可B.AI可以替代人类从事所有重复性、规律性的脑力劳动C.在人机协同中，人类的核心竞争力在于创造力、同理心和复杂决策D.计算机永远无法理解人类的情感和道德9.某教师计划开展《人工智能与医疗》一课，为了让学生理解“图像识别”技术，他展示了一张X光片。下列教学环节设计最合理的是A.直接展示识别结果，让学生背诵定义B.先让学生凭肉眼观察，再对比AI识别结果，讨论差异C.讲解卷积神经网络的数学公式，要求学生课后推导D.让学生讨论AI是否会取代医生，而不涉及技术原理10.下列选项中，不属于人工智能伦理范畴的是A.数据隐私保护B.算法透明度与可解释性C.技术滥用带来的社会风险D.传统的网络信息安全11.在Python编程环境中，若要使用Scikit-learn库进行简单的线性回归分析，首先需要导入的库通常是A.importtensorflowastfB.importtorchC.importsklearn.linear_modelD.importkeras12.以下关于“深度学习”的描述，正确的是A.深度学习就是模仿人脑的深度思考过程B.深度学习是指网络层数很深的机器学习算法C.深度学习不需要大量标注数据即可训练出高性能模型D.深度学习完全依赖于硬件算力，与算法设计无关13.在设计高中信息技术“人工智能初步”单元的教学目标时，下列目标符合“信息社会责任”维度的是A.学生能够说出机器学习的基本流程B.学生能够使用Python编写一个简单的分类算法C.学生能够分析AI技术发展对社会就业的影响D.学生能够调试代码并运行程序14.关于大语言模型（LLM）的“上下文窗口”，下列理解正确的是A.它是指模型生成的文本的最大长度B.它是指模型能够记住并处理的输入信息的最大长度C.它是指模型训练所需的显卡内存大小D.它是指模型输出答案所需的时间15.某学生利用AI工具生成了几幅科幻画作参加比赛。如果作品获奖，关于作品版权归属，下列说法正确的是A.归该学生所有，因为他是使用者B.归AI开发者所有，因为代码是开发者写的C.归AI模型的所有者所有，因为模型是核心D.原则上由使用者享有，但需注意AI生成内容的相关法律规定16.在教学评价中，为了评估学生对“AI伦理”的理解，下列评价方式最有效的是A.让学生默写AI伦理的定义B.让学生列举AI技术可能带来的道德问题，并阐述自己的观点C.让学生背诵《人工智能伦理准则》全文D.让学生制作一个AI聊天机器人17.关于计算机视觉中的“卷积神经网络（CNN）”，下列说法错误的是A.卷积层的主要作用是提取图像特征B.池化层的主要作用是降低数据维度，防止过拟合C.全连接层将提取的特征映射到最终的分类结果D.CNN只能处理二维图像数据，无法处理视频数据18.2026年，随着教育数字化转型的深入，AI在个性化学习中的应用越来越广泛。下列不属于AI个性化学习优势的是A.能够根据学生的薄弱环节推送定制化习题B.能够实现全天候、无死角的实时监控C.能够提供个性化的学习路径规划D.能够即时反馈学习效果，辅助教师调整教学策略19.在高中信息技术课堂讨论中，有学生提出“AI会终结人类文明”。教师引导时，应重点强调A.技术发展的不可逆性，人类只能顺从B.技术是中性的，关键在于人类如何使用它C.AI目前还很脆弱，完全不需要担心D.人类应该尽快研发出能控制AI的武器20.下列关于“自然语言处理（NLP）”的描述，正确的是A.NLP仅能处理中文，无法处理英文B.NLP的核心任务包括分词、词性标注、命名实体识别等C.机器翻译是NLP中唯一的应用场景D.大语言模型的出现完全解决了NLP中的歧义问题二、多项选择题（本大题共5小题，每小题2分，共10分。在每小题给出的四个选项中，有两项或两项以上符合题目要求。全部选对得满分，少选得部分分，有选错得0分）1.人工智能技术对社会产生了深远影响，下列属于积极影响的有A.提高了医疗诊断的准确率，辅助医生进行早期筛查B.优化了物流配送效率，降低了企业运营成本C.加剧了数字鸿沟，导致部分弱势群体被边缘化D.推动了教育资源的均衡发展，通过AI助教实现个性化辅导2.在高中信息技术课程中，培养学生的“数字化学习与创新”素养，可以通过以下哪些方式实现A.利用AI辅助工具进行文献检索和资料整理B.学习使用生成式AI辅助进行创意写作或编程C.僵化地背诵教材上的所有知识点D.利用在线协作平台进行小组项目开发3.下列关于“算法”的描述，正确的有A.算法是解决问题的步骤和方法的描述B.算法必须保证在有限步内结束C.算法必须有明确的输入和输出D.算法的设计效率完全取决于计算机硬件性能4.在进行机器学习项目开发时，通常包含以下哪些阶段A.数据采集与预处理B.模型训练与调优C.模型评估与部署D.代码编写与调试（指编写机器学习代码）5.关于高中信息技术新课标中的“人工智能”模块，下列说法正确的有A.模块内容应注重技术原理与生活应用的结合B.模块内容应侧重于培养学生的逻辑思维和计算思维C.教学中应引导学生关注AI技术的伦理和社会影响D.模块内容仅适合基础好的学生选修，基础差的学生不应接触三、简答题（本大题共3小题，每小题5分，共15分）1.请简述“机器学习”、“深度学习”与“人工智能”三者之间的逻辑关系。2.在高中信息技术教学中，教师应如何引导学生正确看待“AI生成内容（AIGC）”与“人类原创”之间的关系？3.什么是“算法偏见”？请列举一个生活中常见的算法偏见案例，并说明如何避免。四、案例分析题（本大题共1小题，共20分）阅读以下教学情境，回答问题。情境描述：某高中信息技术教师李老师准备讲授《人工智能与生活》这一课。在课堂上，李老师向学生展示了AI在围棋、人脸识别、自动驾驶等方面的成就，并让学生体验了“AI猜数字”的机器学习游戏。课后，一名学生在作业中写道：“AI太可怕了，它什么都会，将来我学这些技术还有什么用？不如直接让AI替我学习算了。”问题：1.请分析该学生产生这种担忧的深层原因（至少两点）。2.针对该学生的担忧，李老师应如何设计后续的教学环节或引导语来化解这种焦虑？（至少给出两种策略）3.结合高中信息技术课程核心素养，谈谈在人工智能教学中，教师应如何平衡“技术技能传授”与“人文素养培养”？五、教学设计题（本大题共1小题，共20分）题目：设计一份高中信息技术关于“体验机器学习：鸢尾花分类”的微型课教学设计。要求：1.请简要说明本节课的教学目标（知识与技能、过程与方法、情感态度与价值观）。2.设计一个导入环节，激发学生的学习兴趣。3.说明“训练集”与“测试集”的概念，并设计一个生活化的类比。4.列出本节课的板书设计思路。（试卷结束）一、单项选择题1.C解析：生成式AI（GenerativeAI）的核心特征是能够根据学习到的模式生成全新的内容，如文本、图像、音频等，而不是对已有数据进行分类或预测。选项A、B描述的是判别式模型，选项D是过度夸大的观点。2.B解析：面对学生过度依赖AI，教育者的正确态度是“扬长避短”和“规范引导”。重新设计评估方式（过程性评价）比简单粗暴的禁止更能引导学生合理使用工具，培养批判性思维。3.B解析：机器学习的基本流程是：用训练集数据训练模型（学习规律），用测试集数据评估模型（验证规律是否泛化）。训练集用于“学”，测试集用于“考”。4.B解析：在神经网络类比中，树突负责接收信号（输入），轴突负责发送信号（输出），突触负责连接并传递信号（权重）。因此，树突相当于突触（接收端）。5.A解析：ChatGPT、Sora等目前属于弱人工智能，它们在特定领域（如对话、视频生成）表现出色，但缺乏通用智能（强人工智能），无法像人一样在所有领域进行跨领域的思考和推理。6.B解析：算法设计是指为了解决特定问题而设计出一系列明确的步骤。选项B中编写代码整理文件，体现了算法的构建过程。7.C解析：算法偏见很难完全消除，因为它是数据中固有社会偏见和模型结构的反映。技术本身不能保证消除偏见，需要人类的介入和数据的多样性。8.C解析：在人机协同中，AI擅长处理重复性、大数据量的任务，而人类的核心竞争力在于创造力、情感理解、复杂决策和价值观判断。9.B解析：通过“肉眼观察”与“AI识别结果”的对比，能直观展示AI的识别能力及其局限性，激发学生的探究兴趣，比直接灌输定义更有效。10.D解析：网络信息安全是计算机科学的基础范畴，而人工智能伦理主要关注AI特有的问题，如偏见、隐私、版权、责任归属等。11.C解析：`importtensorflowastf`和`importkeras`是深度学习框架。`importtorch`是另一个深度学习框架。`importsklearn.linear_model`是Scikit-learn库中用于线性回归的模块。12.B解析：深度学习是指具有多个隐藏层的神经网络，通过模拟人脑多层处理机制来学习数据的特征表示。13.C解析：信息社会责任强调学生在信息社会中的行为规范和道德观念。分析AI对社会就业的影响属于对技术社会影响的反思，符合该维度。14.B解析：上下文窗口是指模型能够“记住”并处理的最大输入文本长度。它决定了模型在生成回答时能参考多少之前的对话内容。15.D解析：根据著作权法的基本原则（以及当前多数AI工具的用户协议），用户在使用AI生成内容时，通常被视为作品的作者或拥有使用权。虽然法律规定较为复杂，但在教师资格考试的教学语境下，通常认为使用者享有权利。16.B解析：评价伦理不能只靠死记硬背定义，更需要通过开放性问题让学生表达观点、进行批判性思考，这比默写更能考查深层理解。17.D解析：CNN不仅可以处理二维图像，还可以通过将视频视为一系列图像帧或使用3D卷积来处理视频数据。18.B解析：个性化学习强调根据学生需求提供支持，而“全天候、无死角监控”往往涉及隐私问题，且并非学习的核心优势，更多是技术应用的潜在风险。19.B解析：人工智能是工具，其影响取决于人类如何使用。教师应引导学生正确看待技术，发挥人的主体性，而非产生宿命论或恐慌情绪。20.B解析：自然语言处理（NLP）涵盖了从文本预处理（分词、词性标注）到高级理解（机器翻译、情感分析）的完整流程。二、多项选择题1.ABD解析：AI在医疗、物流、教育方面具有明显的积极作用。选项C（加剧数字鸿沟）是消极影响，不属于积极影响。2.ABD解析：数字化学习与创新强调利用数字工具进行学习、创造和协作。选项C（死记硬背）是传统填鸭式教学的特征，与创新精神背道而驰。3.ABC解析：算法必须具备确定性、有穷性、输入输出和可行性。选项D是错误的，算法效率主要取决于逻辑设计，而非单纯依赖硬件。4.ABCD解析：机器学习项目开发的标准流程包括数据准备、模型训练、评估验证和最终部署。5.ABC解析：高中信息技术新课标强调全体学生都要接触AI，了解其原理、思维和伦理，而非只面向少数人。选项D错误。三、简答题1.答案：*人工智能（AI）：是计算机科学的一个分支，旨在创造能够模拟人类智能行为的系统，是总目标。*机器学习（ML）：是AI的一个子集，主要研究如何让计算机从数据中学习规律，从而对未知数据进行预测或决策，是实现AI的重要手段。*深度学习（DL）：是机器学习的一种特殊类型，基于人工神经网络，特别是多层神经网络，通过大量数据自动提取特征，解决了许多传统机器学习难以处理的复杂问题。*逻辑关系：人工智能包含机器学习，机器学习包含深度学习。2.答案：*定位：AI生成内容（AIGC）是人类创作的工具和辅助手段，而非最终成果。*互补：强调AIGC可以激发灵感、提高效率，而人类负责审核、修正和赋予作品灵魂（价值观、情感、独特创意）。*责任：引导学生认识到，使用AI生成的作品仍需承担相应的责任，并尊重原创。3.答案：*定义：算法偏见是指算法在处理数据或做出决策时，由于数据本身的偏差、算法设计的缺陷或训练数据的不足，导致对特定群体产生不公平或歧视性的结果。*案例：招聘算法。如果历史招聘数据中男性高管比例高，算法可能会倾向于优先筛选男性简历，导致女性求职者即使能力很强也难以获得面试机会。*避免：保持训练数据的多样性和代表性；在算法设计阶段引入公平性约束；定期对算法进行审计和偏见测试。四、案例分析题1.答案：*深层原因：*认知误区：学生将AI拟人化，认为AI是“全能”的竞争对手，忽略了AI是基于数据和规则运行的工具。*自我效能感低：学生对自身的学习能力缺乏自信，认为在AI面前人类相形见绌，产生了“习得性无助”。*缺乏理解：不清楚AI的边界和局限性，也不了解自己在未来社会中的独特价值。2.答案：*策略一（展示辅助性）：教师可以演示AI如何辅助学习（如AI批改作业、提供解题思路），让学生明白AI是“副驾驶”，人类才是“驾驶员”。*策略二（强调创造力）：教师可以展示一些由AI生成的作品，然后引导学生讨论：“这些作品虽然精巧，但缺乏人类的情感和独特的个人经历，为什么人类的作品更有温度？”从而强化人类创造力不可替代的地位。*策略三（重塑职业观）：引导学生思考AI时代需要什么样的人（如批判性思维者、伦理决策者），鼓励学生发展AI无法取代的能力。3.答案：*技能传授是基础：教师必须教会学生理解AI的基本原理和操作技能，让学生具备与AI协作的技术能力。*素养培养是灵魂：在教学中不能只教“怎么用”，更要教“为什么用”和“怎么用得对”。通过案例讨论AI伦理、隐私保护和算法偏见，培养学生的信息社会责任和数字伦理观。*融合教学：将技术学习与人文思考紧密结合，培养既懂技术又有温度的数字化人才。五、教学设计题1.教学目标：*知识与技能：学生能够描述鸢尾花的特征（花瓣长度、宽度等）；能够理解“训练集”和“测试集”的概念；能够使用简单的机器学习库（如Scikit-learn）对鸢尾花数据集进行分类训练和预测。*过程与方法：通过体验“AI猜花”游戏，学生能够理解机器学习“通过数据学习规律”的原理；在编写代码过程中，提升逻辑思维和算法实现能力。*情感态度与价值