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教师资格考试高级中学信息技术面试试题与参考答案(2025年)

一、结构化问答试题与参考答案

试题1：教育部《基础教育课程教学改革深化行动方案》提出“强化学科实践，推进综合学习”，作为高中信息技术教师，你在“人工智能初步”单元教学中会如何落实这一要求？

参考答案：

落实“强化学科实践，推进综合学习”需从三方面入手。首先，设计真实情境任务。例如，结合校园实际，设置“设计智能图书管理系统”项目，要求学生分析图书馆借还书流程中的痛点（如人工登记效率低、错架图书难定位），运用已学的图像识别（解决错架图书识别）、自然语言处理（开发语音查询功能）等AI技术设计解决方案。任务需覆盖需求分析、模型选择、数据采集、效果测试全流程，让学生在实践中理解AI技术的应用逻辑。

其次，推动跨学科融合。将AI与数学（数据统计与概率用于模型评估）、物理（传感器原理用于环境感知模块）、语文（自然语言处理中的语义理解）结合。如在“情感分析模型训练”子任务中，引导学生从语文课本中选取经典文本（如《红楼梦》对话片段）作为训练数据，分析情感倾向标注标准，同时用数学中的混淆矩阵评估模型准确率，实现知识的横向联结。

最后，注重实践过程评价。采用“过程性记录+成果展示+同伴互评”多元评价方式：要求学生提交《项目日志》记录每日进展与问题解决过程；组织项目答辩，展示系统原型并阐述技术原理；设计互评量表（如“需求分析合理性”“技术应用创新性”“团队协作有效性”），培养学生的反思与批判能力。通过以上设计，学生不仅掌握AI基础知识，更能在实践中发展计算思维与数字化创新能力，落实核心素养培养目标。

试题2：课堂上，学生提出“教材中‘机器学习’的定义与我在科普视频中看到的不一致，是不是教材过时了？”面对这一突发情况，你会如何处理？

参考答案：

首先，肯定学生的质疑精神，营造开放的课堂氛围。回应：“你能主动对比不同信息源并提出疑问，这是非常可贵的学习品质！教材与科普视频的表述差异，恰恰说明我们需要深入探讨概念的本质。”

其次，引导学生共同分析差异根源。请该学生具体说明视频中的定义（如“机器学习是让计算机从数据中自动学习规律的算法”），与教材定义（“机器学习是人工智能的一个分支，通过算法让计算机从经验数据中提升任务性能”）对比，发现核心差异在于“是否强调人工智能分支属性”。接着，结合学科背景解释：教材定义更侧重知识体系的系统性（将机器学习置于AI框架下），而科普视频可能为降低理解门槛简化了学科归属描述，二者本质一致（核心都是“从数据中学习”）。

然后，拓展深化认知。展示权威文献（如《机器学习》（周志华）中“研究如何通过计算的手段，利用经验改善系统自身性能”的定义），说明学术定义的严谨性与通俗表述的灵活性并存，引导学生建立“根据场景选择合适表述”的信息意识。

最后，转化为学习契机。布置“收集3种不同来源的‘机器学习’定义并对比分析”的课后任务，要求撰写200字分析报告，下节课分享。通过这一过程，既解决了学生的困惑，又培养了信息甄别能力与批判性思维，同时强化了“主动质疑—合作探究—深度建构”的学习方法。

二、试讲试题与逐字稿

试讲题目：人工智能的应用与伦理（选自《人工智能初步》单元）

教学目标：

-知识与技能：列举3类以上AI典型应用场景，说明其技术支撑（如图像识别依赖卷积神经网络）；能结合案例分析AI应用中的伦理风险。

-过程与方法：通过小组探究“AI在教育中的应用”案例，经历“场景观察—技术分析—伦理讨论”的学习过程，提升信息分析与辩证思维能力。

-核心素养：强化信息社会责任意识，形成“技术使用需符合人类价值观”的理性认知。

教学重难点：

重点：AI应用场景的技术原理与伦理问题的关联性分析；

难点：引导学生从具体案例中抽象出“技术中立性与应用后果的关系”这一深层逻辑。

教学过程

环节1：情境导入（3分钟）

展示两组对比图片：左侧是“AI辅助诊断系统准确识别早期肺癌”的医学新闻截图，右侧是“人脸识别技术被滥用导致隐私泄露”的社会新闻标题。提问：“同样是AI技术，为何应用后果差异巨大？今天我们就从‘应用’与‘伦理’两个维度揭开答案。”

环节2：应用场景探究（8分钟）

分发“AI应用案例卡”（包含智能语音助手、自动驾驶、智能阅卷、AI绘画4个案例），要求小组完成表格（见表1）：

表1AI应用场景分析表

|案例名称|核心技术（如自然语言处理）|解决的具体问题（如跨语言沟通）|技术优势（如效率高于人工）|

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