第1单元 中华文明之光(考案)-【成才之路】2023-2024学年高中新教材语文必修下册同步学习指导(统编版)

▲ ３４１ ▲ ▲ ３４２ ▲ 　 　 　 　 考 案 (一) 第一单元　 中华文明之光 (本试卷满分:１５０ 分ꎬ测试时间:１５０ 分钟) 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　一、现代文阅读(３５ 分) (一)现代文阅读Ⅰ(本题共 ５ 小题ꎬ１９ 分) 阅读下面的文字ꎬ完成 １ ~ ５ 题ꎮ 　 　 自从人类有了文字和数字ꎬ数据也就产生了ꎮ 我们的祖先可是 称得上运用数据的鼻祖ꎮ 公元前 ３４１ 年ꎬ魏惠王在逢泽(今河南开 封)举行会盟ꎬ后魏国以韩国没有前来赴会为借口ꎬ兴兵讨伐韩国ꎮ 韩国向齐国求救ꎬ齐威王采用军师孙膑的建议ꎬ待他国与韩国交战疲 惫不堪时ꎬ大举发兵救韩ꎮ 魏国军师庞涓率 １０ 万大军欲与齐国一决 雌雄ꎮ 孙膑见庞涓来势汹汹ꎬ决定智取ꎬ于是下令军队向马陵(今山 东郯城县一带)方向撤军ꎬ选择在一沟壑密林处设伏ꎬ诱敌深入ꎮ 孙 膑提出建议ꎬ命士兵第一天挖供 １０ 万人吃饭的灶ꎬ第二天减少 ５ 万ꎬ 第三天减少到 ３ 万ꎮ 庞涓侦察到齐军的这一变化ꎬ认为齐军士兵胆 小畏战ꎬ每天都有大量士兵逃跑ꎬ减员严重ꎮ 于是ꎬ亲自率兵追击ꎬ结 果大败ꎬ庞涓自知在劫难逃ꎬ拔剑自刎ꎮ 这就是史上著名的“马陵之 战”ꎬ孙膑所用计策被称之为“减灶之计”ꎮ 今天ꎬ大数据时代已悄然来临ꎬ将开启一个崭新的时代ꎬ人类与 世界的关系ꎬ将借助大数据的帮助进入一个新阶段ꎮ 大数据时代需要数据思维ꎬ即养成对数据的敏感和分析习惯ꎬ根 据数据来思考和分析问题ꎮ 善于从数据中发现和挖掘其内在价值ꎬ 在预测事物发展、判定当前态势以及做决定决策时ꎬ先看看“数据怎 么说”ꎬ而不是主观判定ꎬ或是从时过境迁的经验出发ꎮ 数据是死的ꎬ本身不会说话ꎮ 但对数据敏感的人或善于从数据 中挖掘内在价值的人看来ꎬ数据就是活的ꎬ而且是极为有用的ꎮ 特别 是在今天的大数据时代ꎬ数据已经不再是“减灶之计”那样的简单数 据了ꎮ 著名数学家毕达哥拉斯说过“万物皆数”ꎬ即世界的本质就是 数据ꎬ它是主观世界和客观世界的客观反映ꎬ世间万物都可以被数据 化ꎬ它无处不在ꎬ蕴藏着巨大的价值ꎮ 从简单数据到海量数据ꎬ它就像漂浮在海洋中的冰山ꎬ第一眼只 能看到冰山的一角ꎬ而绝大部分却隐藏在水面之下ꎬ需广泛而深入挖 掘ꎮ 数据好似望远镜ꎬ让我们能够窥视广袤宇宙ꎻ它又像显微镜ꎬ让 我们能够探究微观世界ꎮ 在大数据时代ꎬ以数学、计算机科学和统计科学为基础的大数 据ꎬ又衍生出“数据科学”“数理统计学”“数据工程”“数据分析处理 技术”等现代科学技术ꎬ成为新的经济增长点和信息主权的一种表 现形式ꎮ 其核心是将数学算法运用至海量数据上ꎬ将数据化思维与 先进数据分析处理技术相融合ꎬ探索数据之间的关系ꎬ预测事情发生 的趋势和可能性ꎬ以便及早寻求应对之策ꎮ 大数据的核心作用之一是预测ꎬ即通过大数据推测未知事件ꎬ是 用今天演绎未来的过程ꎬ其最大变革是放弃了对因果关系的渴求ꎬ取 而代之的是对相互关系的关注ꎮ 也就是说ꎬ只要知道“是什么”ꎬ而 不需要知道“为什么”ꎮ 它直接颠覆了千百年来人类的思维惯例ꎬ对 人类的认知和与世界交流的方式提出了全新的挑战ꎮ “大数据时代需要培养数据思维ꎮ”军事运筹学专家、国防科技 大学张维民教授认为ꎮ 数据思维是借助于数据对客观事物进行概 括、探索ꎬ从而发现事物的内部本质联系和规律性的一种思维习惯ꎬ 并形成以数据为资源解决实际问题的思维习惯ꎮ 数据思维的方法主要体现在整体观、发展观和联系观这三个方 面ꎮ 张维民教授认为ꎬ在大数据时代ꎬ看问题、拿主意、做决策ꎬ要养 成“看数据怎么说”的习惯ꎬ而不是“我们怎么想”ꎬ或是凭经验和传 统思维出发ꎬ要紧跟着问题进一步问 “这些数据从哪儿来的? 从这 些数据能得出什么分析结果? 我们对结果有多大信心? ”决策者对 数据与客观证据的尊重是大数据发挥价值的重要保证ꎮ 在军事领域ꎬ大数据将开启一种新的作战样式ꎬ即“大数据战”ꎮ 张维民教授对其战争特点做出了如下的归纳: 首先体现在组织结构重组ꎮ 在军队组织形态上ꎬ扁平结构、层次 简捷、高度集成、体系融合ꎬ是大数据时代军队体制编制的基本特征ꎮ 作战将由力量联合向数据融合方向发展ꎬ军队在几乎不打破现有军 队体制编制情况下ꎬ能够另辟蹊径ꎬ通过数据的融合实现军种的 联合ꎮ 其次是作战样式的改变ꎮ 未来战争将呈现以数据攻击和防护为 基本手段的全新作战样式ꎮ 在大数据技术支撑下ꎬ跨网或离网攻击 都将成为可能ꎬ实时的战场信息、各种侦察平台搜集的信息、作战指 挥中心的每一项指令、传感器信息等ꎬ都是以数据的形式存在并发挥 作用ꎮ 这些瞬息万变、纷繁复杂的海量信息ꎬ构成了最基本的战场 生态ꎮ 第三是指挥流程缩短ꎮ 随着数据挖掘技术、大规模并行算法及 人工智能技术的不