攀枝花市2025-2026学年（上期）高一期末考试语文试卷（含答案）

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1、2025-2026学年度(上)教学质量监测样卷高一语文注意事项：1.答题前，务必将自己的姓名、准考证号填写在答题卡规定的位置上。并用2B铅笔将答题卡考号对应数字标号涂黑。2.答选择题时，选出每小题答案后，必须使用2B铅笔将答题卡上对应题目的答案标号涂黑。如需改动，用橡皮擦干净后，再选涂其他答案标号。答非选择题时，必须使用0.5毫米黑色签字笔在答题卡上题目所规定的答题区域内作答，答在本试题卷上无效。3.考试结束后，将本试卷和答题卡一并交回。一、阅读(72分)(一)阅读(本题共5小题，19分)阅读下面的文字，完成15题。材料一：生成式 AI，尤其是以DeepSeek、ChatGPT等为代表的大语言

2、模型，其自然语言理解与生成能力，在资料处理和整合、文献翻译及标注等方面，给明清史研究者带来了极大的便利，同时在研究方法、研究思路及研究范式等方面，也能带来新的启示。在年轻明清史学者的研究实践中，生成式AI的功能已不限于简单的信息检索或文献翻译，正逐步构建“工具泛在化”的研究生态。从文献解读、文本标注、语言互译、史料结构化，到图像识别、关系抽取、语义聚类与多模态数据可视化，生成式AI已成为学者处理史料、构建知识谱系、创建特色个人图书馆乃至开展研究的新型“基础设施”，背后是跨越技术与人文边界的学术范式重构。这种跨越技术与人文边界的学术范式重构，体现在多个层面：第一，生成式AI能有效扩大明清史学者的

3、文献边际。受限于学术视野、文献获取能力与方法等，任何学者都有自身的文献边际。数据库及互联网技术曾让文献边际迅速扩大，而生成式AI时代，研究者可将开源数字化明清史料及自有史料投喂给AI，将历史文献高效转化为可分析的结构化数据，甚至直接生成资料长编。与数据库检索的初步数据相比，投喂给AI的多语种、多形态史料，内涵远超传统数据库文献，这种处理方式不仅扩大了文献边际，更能帮助研究者从海量文献中迅速提取有效信息，形成可用数据集或个人特色图书馆。第二，生成式AI可以帮助明清史学者深度挖掘文献。明清史研究中，对卡片式文献或数据库检索而来的巨量史料进行研读与标注，是极为繁重的工作。学者使用生成式AI，可将传统

4、文献数字化、结构化，通过给定主题进行对话式互动语义分析，不断修订AI回答以深入挖掘史料；也可通过“穷举式”逻辑关联，让AI自动完成关键词提取、语义聚类、实体识别、主题归纳、时间线串联等任务，实现由“智能人工”向“人工智能”的转变，使研究者在不牺牲资料全面性的前提下开展大规模文本比较与趋势分析。第三，生成式AI可使明清史研究成果呈现多模态表达。过去明清史研究成果的主要表现形态是学术论文和专著，这与学术评价标准相关。生成式AI推动了研究的可视化、交互化表达与传播：在图像识别和处理方面，AI通过算法比对、词频分析等增强史料可验证性，提升历史解释的逻辑严密性，使研究迈向融合图像重构、语义识别与沉浸体验

5、的复合式路径；在知识图谱构建、ArcGIS地图展示、动态图表制作等方面，AI的强大表达效果让研究成果部分可视化，大幅提升传播力；此外，AI的语言生成能力可实现历史人物语境还原、场景再造及风格化文本仿写，提供多样化表达维度，也为明清史教学引入沉浸感传播方式。高一语文第1页共8页第四，生成式AI可以大大拓宽明清史研究学术交流的全球视野。明清史研究的诸多话题已是国际性学术议题，但以往交流常受语言制约。生成式AI在语言翻译与多语种语料整合方面的优势，使多语种史料使用成为可能，消除了不同语言学者间的合作障碍，便利了多语种学术传播，有利于国际学术合作。如在明清外交、海洋交流、宗教传播等研究中，AI能处理并

6、归类多种语言文献，为比较史学与全球史研究开辟新路径。需明确的是，生成式AI擅长对既有数据的识别与重组，核心能力集中于文本处理、图像分析、语义聚类与数据可视化等方面，它正在重塑明清史研究的“技术手段”，提供新的研究路径，但本质是“效率机器”而非“解释机器”。（摘编自王剑明清史研究中生成式AI的“能”与“不能”）材料二：“历史不过是追求着自己目的的人的活动而已。”技术创新作为社会实践活动，与作为主体的人的实践内在一致。无论科技如何进步，人在技术发展中的主体性不能丧失，技术的工具性和辅助性地位也不能改变；人工智能可能达到“类人化”，但不会具有同人一样的主体地位。人在技术发展中的主体地位至少意味着两个方面：一是自主性，即是否发展、运用某种技术，人是主导者、决策者；二是责任性，即技术开发者、提供者、运用者需在各自范围内对技术后果承担责任。自主性和责任性是技术本身不可能具有的。当前一些过度夸大生成式AI作用、担心其替代人类的观点，理论误区在于未从实践出发理解人与技术的关系，未将实践原则与主体性原

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