2026年教師信息技術筆試題及答案一、單項選擇題（每題2分，共30分）1.2026年新版《中小學教師信息技術應用能力標準》將“數據素養(yǎng)”列為一級指標，其核心指向是A.掌握Python爬蟲技術B.能夠用Excel做數據透視表C.能夠合法獲取、解釋并基于數據改進教學D.能夠使用學校數據中心的服務器答案：C解析：數據素養(yǎng)強調“用數據說話”，重點在于教學改進而非技術深度。2.在5G+MR課堂中，教師佩戴混合現實頭顯后，出現畫面延遲大于20ms，最優(yōu)先排查的協(xié)議層是A.應用層B.網絡層C.數據鏈路層D.物理層答案：B解析：網絡層負責路由與轉發(fā)，5G在NSA組網下若核心網側出現擁塞，最先表現為延遲。3.某校使用國產操作系統(tǒng)“開放麒麟”部署教師機，下列關于軟件兼容的說法正確的是A.所有Windows下的.exe均可通過Wine100%運行B..deb與.rpm包可互相直接安裝C.可通過“分層容器”技術運行安卓教育應用D.無法運行任何瀏覽器答案：C解析：開放麒麟內置Kydroid容器，支持ARM翻譯層，可直接運行安卓APK。4.在人工智能輔助備課系統(tǒng)中，“知識圖譜補全”常用的算法是A.Word2VecB.TransEC.BPED.TF-IDF答案：B解析：TransE將實體與關系表示為低維向量，適合補全缺失的三元組。5.教師使用國家智慧教育平臺“教研共同體”模塊時，下列哪項行為會觸發(fā)內容安全審計A.上傳自創(chuàng)PPTB.發(fā)布學生成績C.引用CC協(xié)議圖片D.點贊他人博文答案：B解析：學生成績屬敏感個人信息，平臺實時掃描并記錄日志。6.使用生成式AI出卷時，為降低“模型幻覺”導致的事實性錯誤，最優(yōu)策略是A.提高Temperature至1.5B.外掛知識庫RAGC.改用更大參數模型D.關閉Top-p采樣答案：B解析：RAG（檢索增強生成）先檢索可信片段再生成，可顯著降低幻覺。7.在IPv6校園網中，教師筆記本獲取到地址“240e:10c:0:1::5/64”，其中“::”表示A.單播地址B.多播地址C.連續(xù)0壓縮D.任播地址答案：C解析：IPv6允許用“::”壓縮一段或多段連續(xù)的0。8.某?！癆I聽說課堂”系統(tǒng)采用聯(lián)邦學習訓練語音模型，其加密梯度聚合常用的算法是A.RSAB.Paillier同態(tài)加密C.DESD.Base64答案：B解析：Paillier支持加法同態(tài)，適合參數服務器對加密梯度求和。9.教師制作微課視頻時，使用H.266編碼相比H.264在同等畫質下可節(jié)省約A.10%B.30%C.50%D.80%答案：C解析：H.266（VVC）官方測試顯示平均碼率下降50%，但編碼復雜度提升10倍。10.在區(qū)塊鏈學分銀行系統(tǒng)中，確?！皩W分不可篡改”的關鍵機制是A.非對稱加密B.共識算法C.零知識證明D.哈希指針答案：D解析：哈希指針將前后區(qū)塊串聯(lián)，任何改動都會破壞哈希鏈。11.教師使用“數字人”進行課前導入，為避免“恐怖谷”效應，應優(yōu)先調整A.分辨率B.幀率C.眼部微表情D.語音采樣率答案：C解析：眼部運動不協(xié)調最容易觸發(fā)恐怖谷。12.在量子安全通信試點校，教師分發(fā)一次一密的量子密鑰，其理論基礎是A.海森堡測不準原理B.摩爾定律C.香農定理D.圖靈完備答案：A解析：量子密鑰分發(fā)（QKD）利用測量擾動檢測竊聽。13.使用“數字孿生校園”進行火災演練時，系統(tǒng)需實時計算火焰蔓延，其求解算法屬于A.有限元B.有限差分C.蒙特卡洛D.遺傳算法答案：B解析：Navier-Stokes方程采用有限差分法求解，適合實時煙霧模擬。14.教師基于學習分析儀表盤發(fā)現某生“最近發(fā)展區(qū)”突然收窄，依據的測量指標是A.答題時長B.認知網絡熵C.鼠標軌跡D.心率變異答案：B解析：認知網絡熵反映概念連接復雜度，熵降提示思維路徑變窄。15.在“雙師課堂”中，主講端與遠端之間采用SRT協(xié)議傳輸，其優(yōu)勢不包括A.抗丟包B.低延遲C.基于UDPD.需要專用衛(wèi)星答案：D解析：SRT在公網即可運行，無需衛(wèi)星。二、多項選擇題（每題3分，共15分）16.下列哪些做法符合《生成式AI教師使用倫理規(guī)范（2026試行）》A.在生成的教案末尾標注“AI輔助”B.將學生作文喂給大模型二次創(chuàng)作后公開發(fā)表C.對AI推薦資源進行“雙師”交叉審核D.遇到價值觀偏差立即向平臺反饋答案：A、C、D解析：B選項侵犯學生著作權與隱私。17.關于“可信AI計算棒”在邊緣推理中的特點，正確的是A.支持國密SM4B.功耗低于5WC.需聯(lián)網才能運算D.支持INT4量化答案：A、B、D解析：計算棒可在離線狀態(tài)運行。18.教師使用“元宇宙實驗室”時，出現“暈動癥”的學生可采取A.調低FOVB.增加幀率至120HzC.使用瞬移代替行走D.關閉3D音頻答案：A、B、C解析：3D音頻與暈動癥關聯(lián)較小。19.在“AI作業(yè)批閱”場景中，系統(tǒng)給出“置信度0.65”，教師應A.直接采納B.查看原始批改痕跡C.抽樣復核D.記錄人工糾正數據用于迭代答案：B、C、D解析：低于0.9需人工介入。20.下列哪些技術可用于“零信任”校園網身份鑒別A.生物特征+行為特征融合B.設備指紋C.單因素靜態(tài)口令D.持續(xù)自適應信任評分答案：A、B、D解析：零信任摒棄單因素口令。三、判斷題（每題1分，共10分）21.在“AI備課”中，教師可直接將GPT輸出的參考文獻用于課題申報，無需再查原文。答案：錯解析：大模型可能編造文獻，需人工核實。22.使用國產開源大模型“赤兔”時，權重文件采用GPL3.0協(xié)議，則二次開發(fā)后必須開源。答案：對解析：GPL具有傳染性。23.在“智慧體育”中，通過毫米波雷達可采集學生心率，無需佩戴任何設備。答案：對解析：毫米波可檢測胸腔微動。24.“腦機接口”試點校中，教師可直接讀取學生腦電波以判斷作弊。答案：錯解析：未經倫理審查與本人同意禁止讀取。25.使用“數字水印”技術，可在微課視頻中嵌入教師工號，即使轉碼也能溯源。答案：對解析：基于DCT的魯棒水印可抗重編碼。26.在“AI教研”平臺中，同態(tài)加密可讓數據在明文不可見的情況下完成聚類分析。答案：對解析：全同態(tài)支持密文運算。27.“量子隨機數發(fā)生器”產生的隨機性可通過統(tǒng)計檢驗但無法被理論證明。答案：錯解析：量子隨機性由物理定律保證。28.教師使用“ChatExcel”可直接用自然語言完成數據透視，無需學習函數。答案：對解析：2026版已支持中文NL2Code。29.在“AI作文評價”中，系統(tǒng)若發(fā)現敏感詞會自動替換為“”并記錄日志。答案：對解析：符合內容安全要求。30.“數字徽章”基于NFT技術發(fā)行，可在不同學校間互認學分。答案：錯解析：NFT僅保證唯一性，互認需共識標準。四、填空題（每空2分，共20分）31.在“AI教研”中，教師使用LoRA微調大模型時，秩（rank）通常取________以兼顧效果與效率。答案：8解析：秩過大易過擬合，過小欠擬合，8為經驗值。32.使用“全息投影”授課時，為消除重影，光源相干長度需大于________毫米。答案：300解析：全息記錄要求光程差小于相干長度。33.在“IPv6+”校園網中，SRv6采用________擴展頭實現可編程轉發(fā)。答案：SegmentRoutingHeader（SRH）34.教師使用“AI數字人”直播時，若需實時驅動口型，輸入的語音幀長一般為________毫秒。答案：20解析：20ms對應50Hz，與口型同步。35.“聯(lián)邦學習”中，各客戶端上傳的是________而非原始數據，從而保護隱私。答案：加密梯度36.在“量子加密通話”中，密鑰分發(fā)速率目前可達________kbps量級。答案：100解析：商用QKD終端已突破100k。37.使用“AI課堂行為分析”時，OpenPose提取的關鍵點中，用于判斷舉手的是________關節(jié)。答案：腕（Wrist）38.在“數字孿生校園”中，建筑信息模型常用________格式交換數據。答案：IFC（IndustryFoundationClasses）39.教師使用“AI生成試題”時，為避免泄露隱私，需對提示詞進行________處理。答案：脫敏40.“可信執(zhí)行環(huán)境”英文縮寫為________。答案：TEE五、簡答題（每題10分，共30分）41.結合2026年新課標，闡述“生成式AI”在初中語文古詩教學中的三種深度融合路徑，并給出風險防控要點。答案：路徑一：多模態(tài)意境生成。教師輸入《望岳》，AI生成3D泰山MR場景，學生佩戴頭顯進入“會當凌絕頂”情境，系統(tǒng)實時推送詩人視角與地理數據。風險：設備眩暈、場景失真。防控：課前適應性訓練，設置5分鐘休息點，教師二次審核地理精度。路徑二：協(xié)同注釋。學生分四組，每組用AI生成不同朝代注本，再對比人工?？北荆l(fā)現“蕩胸生曾云”中“曾”通“層”的訓詁差異。風險：AI可能偽造出處。防控：強制引用國家圖書館API核驗，標注置信度。路徑三：情感計算評估朗讀。AI實時分析學生語調，給出“情感曲線”，教師據此指導重讀與停頓。風險：算法偏見，方言誤判。防控：采集本地方言數據微調，保留人工復聽權。42.某校擬建設“零信任”架構的“AI作業(yè)平臺”，請畫出身份認證流程圖（文字描述），并說明如何用“持續(xù)信任評估”動態(tài)阻斷異常。答案：流程描述：①學生打開APP，設備指紋+行為特征（握持角度、點擊節(jié)奏）上傳至“信任引擎”；②引擎返回“基準信任分”80；③學生上傳作業(yè)，平臺在邊緣節(jié)點進行哈希校驗，同時采集輸入節(jié)奏；④若節(jié)奏與歷史基線差異>30%，信任分降至60，觸發(fā)二次人臉識別；⑤識別通過，信任分回彈至75，允許提交；⑥后臺AI檢測到作業(yè)文本與網絡資源相似度>90%，信任分驟降至40，立即阻斷上傳，通知教師人工復核；⑦復核無誤后，人工標記“可信”，信任分恢復，數據進入“白名單”訓練集，優(yōu)化模型。持續(xù)信任評估核心：每30秒更新一次特征向量，采用LSTM預測下一時刻行為，若殘差>2σ則判定異常，實現毫秒級阻斷。43.說明“AI教研共同體”如何利用“知識圖譜+大模型”實現跨區(qū)域精準教研，并給出評價指標。答案：技術路線：1.構建“教學問題圖譜”。從國家平臺、省級資源庫抽取教案、課件、課堂實錄，利用BERT+CRF抽取實體（如“整本書閱讀”“項目化學習”），TransE訓練得到128維向量，聚類形成子圖譜。2.大模型賦能問答。教師輸入“如何指導《鄉(xiāng)土中國》整本書閱讀”，系統(tǒng)先在圖譜中檢索相關節(jié)點（費孝通、整本書閱讀策略、學術著作教學），將子圖作為提示前綴輸入“赤兔”教研大模型，生成三段式策略，并給出引用文獻。3.協(xié)同驗證。A區(qū)教師試點后，將課堂錄像上傳，ASR轉寫，情感計算提取學生困惑點，再寫回圖譜，形成“策略—證據—改進”閉環(huán)。評價指標：①知識覆蓋率：生成策略中實體在圖譜命中率≥90%；②實效度：試點班級閱讀測評平均分提升≥8%；③共研參與度：30天內跨區(qū)域評論數≥500條；④迭代速度：策略更新周期≤7天；⑤倫理合規(guī)：引用文獻誤判率≤1%，敏感內容0漏報。六、案例分析題（25分）44.閱讀下列材料并回答問題：材料：2026年4月，H市第一中學引入“AI智課系統(tǒng)”，包含無感點名、情緒識別、答題器、課后學情報告。兩周后，家長投訴：①系統(tǒng)誤判孩子“高興”為“蔑視”，導致教師批評；②課后報告將學生分為“領跑者”“跟跑者”“躺平者”，家長認為標簽傷害自尊；③系統(tǒng)推薦作業(yè)難度過高，學生熬夜到23:30；④家長質疑人臉數據存儲在本地服務器是否安全。問題：（1）從算法、倫理、法律、教學四個維度分析投訴根源；（2）提出可操作的改進方案，并給出驗證方法；（3）設計一份面向家長的“透明化告知書”要點。答案：（1）根源分析算法：情緒模型訓練集以成人演員為主，缺乏中學生微表情數據，導致“蔑視”誤判；推薦系統(tǒng)采用協(xié)同過濾，冷啟動時過度推送高分段題目。倫理：標簽化語言帶有價值判斷，違背“尊重學生差異”原則；算法不透明，學生無法申訴。法律：人臉數據屬敏感個人信息，依據《個人信息保護法》需單獨告知并取得“明示同意”，學校僅發(fā)通用通知，程序瑕疵。教學：教師過度依賴系統(tǒng)報告，忽視課堂觀察與情感交流，形成“數據霸權”。（2）改進方案算法：①采集本校5000小時真實課堂視頻，重標情緒，遷移學習微調，F1≥0.85方可上線；②推薦系統(tǒng)引入“知識圖譜+認知診斷”，增加“最近發(fā)展區(qū)”約束，難度系數控制在0.75—0.85；③提供“學生端一鍵申訴”，教師需在24小時內人工復核。