实用类信息类文本阅读(一)-2022-2023学年高一语文下学期期末考前复习专项训练(统编版必修下册)

2023-06-11
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灵芝草高中语文
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内容正文:

2022—2023学年高一语文下学期期末考前复习专项训练 实用类信息类文本阅读 (依据2023高考题型命制) 一 阅读下面的文字,完成1~5题。 材料一:   有一些学者对ChatGPT在教育中的使用表示担忧。总的来说,虽然ChatGPT在教育中的应用存在很大潜力,但也存在学业诚信遭质疑、师生过度依赖、信息传输不准确等风险与挑战。   ChatGPT能在多门学科中帮助学生完成学习任务,提高教学成果的完成度与创意感,但也引发了学者们对学生学业诚信的担忧。有研究者提出,ChatGPT 可能会帮助学生实施作弊,使教育评估机制失去平衡,导致教育不公平的问题。有研究者通过测试ChatGPT与真实考生在大学开放性考试中的作答结果后表示,ChatGPT的推出可能导致在线考试和开放性考试学术诚信的终结,因为ChatGPT的考试答案展现出了高度的批判思维和逻辑思维,能在很少的输入下生成高度逼真的文本,使学生在考试中作弊成为可能。此外,教务人员也表示很难区分学生和ChatGPT生成的写作内容,并且当学生使用ChatGPT回答问题时,教务人员很难充分评估学生的真实理解水平。   诚然,ChatGPT和其他内容生成类模型能为学生提供互动学习,让学生在互动中受益。2014年的一项研究也证明,与模仿人类情感行为的虚拟导师互动的学生学习效果更好。但是,学生在多次使用ChatGPT后,很可能会产生一定的依赖心理。尤其在多次使用其协助完成学习任务并获得较好的成绩后,学生很可能沉迷于其效果。因智能工具产生依赖进而养成惰性心理是有先例的。如早前多有报道学生依赖作业搜题工具而导致学习成绩下降的问题。过度依赖在线工具可能降低学生的发展创造力,使其将节省的时间转移至与学习无关的方面。   尽管ChatGPT很像传统的搜索引擎,可以快速提供大量、丰富的学习信息,但其信息的准确性还无法保证。纽约市教育局就对ChatGPT向学生传达的信息表示了担忧,特别是对其答案的安全性和准确性提出了质疑。他们还担心使用ChatGPT会导致年轻学生变得自满,致其缺乏评估信息的必要技能。ChatGPT对学生输入文本的调整或多次输入相同文本十分敏感。它会注重政治正确和道德伦理尊严,甚至会直率地拒绝回答某些伦理上有偏差的问题。例如,具体评价某个人。又例如,在ChatGPT 中输入想要询问的问题,ChatGPT可以声称不知道答案,但稍作改写就可以回答出正确的答案。正因如此,教学中使用ChatGPT 时,必须是精确询问的文本。教师与学生并不能完全信任它。还有研究者指出,OpenAI 上线ChatGPT时,其训练模型的数据受制于2021年,对2021年之后的世界认知是有限的,对某些特殊人群的相关问题也知之甚少,尤其是对理科方面的内容掌握程度较低。此外,ChatGPT无法与活跃的互联网相连接,无法从社交媒体中获取任何信息,数据集存在封闭性,所以生成不正确的信息是可能的。如果ChatG-PT为学生生成一个围绕特定搜索主题的虚假阅读列表时,那ChatGPT能为教学提供便利的基础又何在呢? (摘编自王佑镁、王旦等《“阿拉丁神灯”还是“潘多拉魔盒”:ChatGPT教育应用的潜能与风险》) 材料二:   虽然ChatGPT的文本生成能力对学习或教育带来的危机已然迫在眉睫,很多大学已禁止学生使用它来完成作业,但也有矫枉过正的危险。相较而言,ChatGPT生成的文本尽管是对已有或现有知识的重构,但因为它是通过知识积累后在“集体的智慧”上的“结晶”,当然比一般涉猎知识有限的学生“生成”的文本更加“全面”也更为“深刻”。它在某种意义上既可以启发学生,扩大其知识面,同时也能提高和加强其对知识的鉴别能力。这对学生来说,同样也是一种重要的学习或“训练”。而这种训练同样有助于培养学生的独立思考和判断能力,因为学生独立完成作业本质上也是通过自己对已有知识的检索与重构来完成,只不过ChatGPT检索与重构知识的能力是人望尘莫及的。这对我们的学习或教育来说,不仅不是一个灾难,反而是一个福音。   同样,对ChatGPT知识生产模式的价值质疑也需要质疑,尤其是认为ChatGPT所生产的知识是以往知识的重复甚至剩窃的观点,更是对知识生产模式的认识较为单纯所致。在这种类型的反对意见中,原姆斯基的看法尤其突出,他明确指出,ChatGPT只是一种高级剽窃的工具,“它从海量数据中发现规律,并且把这些数据串联在一起,使它看起来或多或少像是人写的关于某个主题的内容”,这不仅使剽窃变得更为唾手可得,也使得对其的甄别变得更为困难。但他的这种认识却存在很大局限性。正是ChatGPT坚持不懈的学习能力,使其拥有可能超越人的能力,尽可能多地学习人类积累的知识,从而在当下这个时代产生新的“知识大爆炸”。知识的生产模式很大程度上都是在前人知识积累的基础上进行重构

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