1、
2026年人工智能教学教学（人工智能教学应用）试题及答案
（考试时间：90分钟 满分100分）
班级______ 姓名______
第I卷（选择题 共30分）
答题要求：本卷共6题，每题5分。在每题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的。请将正确答案的序号填在括号内。
1. 人工智能中，能够模拟人类语言理解与生成的技术是（ ）
A. 机器学习 B. 自然语言处理 C. 计算机视觉 D. 知识图谱
2. 以下哪种算法不属于深度学习中的优化算法（ ）
A. 梯度下降法 B. 牛顿法 C. 随机梯度下降法 D. Adagra
2、d算法
3. 在人工智能应用场景中，用于图像识别最广泛的技术是（ ）
A. 卷积神经网络 B. 循环神经网络 C. 支持向量机 D. 决策树
4. 知识图谱构建过程中，本体学习的主要目的是（ ）
A. 抽取实体 B. 定义概念和关系 C. 存储知识 D. 进行知识推理
5. 强化学习中，智能体通过什么来学习最优策略（ ）
A. 环境反馈的奖励 B. 自身的经验 C. 预先设定的规则 D. 与其他智能体的交互
6. 人工智能在教育领域的应用中，智能辅导系统主要依据什么来提供个性化辅导（ ）
A. 学生的学习进度 B. 学生的学习风格 C. 学生的知识
3、掌握情况 D. 以上都是
第II卷（非选择题 共70分）
二、填空题（每题5分，共20分）
答题要求：请在横线上填写正确答案。
1. 人工智能的三大要素是______、______和______。
2. 深度学习中的卷积层主要作用是______。
3. 自然语言处理中的词向量表示方法有______和______等。
4. 知识图谱中的实体识别主要方法有______和______。
三、简答题（每题10分，共30分）
答题要求：简要回答问题，条理清晰，语言准确。
1. 简述机器学习中监督学习和无监督学习的区别。
2. 说明卷积神经网络在图像分
4、类任务中的工作原理。
3. 阐述人工智能在智能教育评价方面的应用方式。
四、材料分析题（每题10分，共20分）
材料：随着人工智能技术的不断发展，其在教育领域的应用越来越广泛。某学校引入了智能教学系统，该系统能够根据学生的学习情况自动调整教学内容和进度。在一次数学课程中，智能教学系统通过分析学生的课堂答题情况、课后作业完成情况等数据，发现部分学生在函数知识点上掌握较差。于是，系统为这些学生推送了针对性的函数练习题和讲解视频，并调整了后续课程中函数部分的教学难度和进度。
答题要求：根据上述材料，回答以下问题。
1. 智能教学系统分析学生数据的目的是什么？
2. 该智能教学
5、系统针对学生函数掌握问题采取了哪些措施？
五、论述题（10分）
答题要求：结合人工智能教学应用的相关知识，论述人工智能对教育教学模式可能产生的影响。
答案：
一、1. B 2. B 3. A 4. B 5. A 6. D
二、1. 数据、算法、算力 2. 提取图像特征 3. 独热编码、词嵌入 4. 基于规则的方法、基于机器学习的方法
三、1. 监督学习有标注数据，模型学习数据特征与标注之间的关系来进行预测；无监督学习无标注数据，主要用于发现数据中的潜在模式和结构。 2. 卷积神经网络通过卷积层提取图像特征，池化层降低特征维度，全连接层进行分类决策。 3. 通过分析学生学习过程中的各种数据，如答题、作业、测试等，对学生知识掌握情况进行精准评价，提供针对性反馈和建议。
四、1. 目的是了解学生学习情况，以便调整教学内容和进度，提高教学效果。 2. 措施包括推送针对性练习题和讲解视频，调整函数部分教学难度和进度。
五、人工智能可能使教育教学模式更加个性化，根据学生特点提供定制化学习方案；能实现智能化教学评价，及时准确反馈学生情况；还可促进教学资源的智能推送与优化配置，提升教学效率和质量，推动教育教学模式不断创新发展。
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