云南省曲靖市宣威市民族中学、七中第一次2025-2026学年高二下学期3月阶段检测信息技术试题

2025—2026学年第二学期3月阶段测试卷 高二信息技术 满分：100分    考试时间：60分钟 注意事项： 1.答卷前，考生务必将自己的姓名、准考证号填写在答题卡上。 2.选择题时，选出每小题答案后，用2B铅笔把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。 3.回答非选择题时，将答案写在答题卡上。写在本试卷上无效。 4.考试结束后，将本试卷和答题卡一并交回。 一、选择题（共12小题，每小题3分，共36分） 在每小题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的。 1. 2025年，我国某城市启动“城市大脑”项目，通过物联网传感器实时采集交通、环境等数据，并利用大数据分析优化城市管理。这一过程体现了信息系统的（ ） A. 数据采集与存储 B. 数据挖掘与可视化 C. 数据采集、处理与决策支持 D. 数据加密与安全传输 2. 在数据分析中，经常需要对缺失值进行处理。下列方法中，不属于缺失值处理常用方法的是（ ） A. 删除含有缺失值的记录 B. 用均值或中位数填充 C. 用随机数替代 D. 根据其他变量预测填充 3. 某电商平台使用关联规则算法分析用户购买行为，发现“购买奶粉的顾客同时购买尿布”的概率很高。这种分析属于（ ） A. 聚类分析 B. 分类预测 C. 关联分析 D. 回归分析 4. 下表是某数据集的部分样本，其中“年龄段”属于（ ） 姓名 年龄段 月收入（元） 是否购买 张三 青年 8000 是 李四 中年 12000 是 王五 老年 6000 否 A. 数值型数据 B. 分类型数据 C. 顺序型数据 D. 文本型数据 5. 2025年，深度学习模型在医学影像诊断中取得突破，准确率超过95%。深度学习属于人工智能的（ ） A. 符号主义流派 B. 连接主义流派 C. 行为主义流派 D. 进化计算流派 6. 在机器学习中，用于训练模型的数据集通常分为训练集和测试集。测试集的主要作用是（ ） A. 调整模型参数 B. 评估模型的泛化能力 C. 增加训练样本量 D. 进行特征选择 7. 下列人工智能应用中，利用自然语言处理技术的是（ ） A. 人脸识别门禁系统 B. 智能语音助手（如Siri） C. 自动驾驶汽车 D. 工业机器人分拣货物 8. 2025年，欧盟通过《人工智能法案》，对高风险AI系统提出严格监管要求。这体现了人工智能发展需要关注（ ） A. 技术突破速度 B. 算法效率优化 C. 伦理与法律规范 D. 算力成本控制 9. 数据可视化是数据分析的重要环节。以下选项中，不适合展示数据变化趋势的是（ ） A. 折线图 B. 柱状图 C. 饼图 D. 散点图 10. 某同学利用Python进行数据分析，编写了如下代码片段： import pandas as pd df = pd.read_csv('data.csv') print(df[df['年龄'] > 30].head()) 该代码的功能是（ ） A. 读取数据并显示所有行 B. 筛选年龄大于30的记录并显示前5行 C. 统计年龄大于30的人数 D. 删除年龄小于等于30的记录 11. 在机器学习中，过拟合是指模型在训练集上表现很好，但在测试集上表现差。下列措施中，有助于缓解过拟合的是（ ） ①增加训练数据量 ②降低模型复杂度 ③增加模型层数 ④使用正则化 A. ①②③ B. ①②④ C. ①③④ D. ②③④ 12. 2026年，中国发布《新一代人工智能发展规划》中期评估报告，强调要加强人工智能基础理论研究。下列属于人工智能基础研究领域的是（ ） A. 量子计算与AI融合 B. 智能客服机器人开发 C. 人脸识别系统部署 D. 智慧城市应用推广 二、非选择题（共6小题，共64分） 13. （8分）【数据处理流程】 某学校图书馆希望分析学生借阅行为，优化图书采购。采集到的数据包括：学生学号、性别、年级、借阅图书类别、借阅时间、归还时间等。请回答下列问题： （1）数据预处理阶段，可能需要对哪些数据进行清洗？请列举两种常见的数据质量问题及处理方法。（4分） （2）若想分析不同年级学生的借阅偏好，应选择哪些字段进行分析？请写出具体字段名称。（4分） 14. （10分）【数据分析与可视化】 下表是某电商平台2025年第一季度各品类销售额（单位：万元）： 品类 1月 2月 3月 电子产品 320 280 360 服装 450 400 520 食品 280 300 310 （1）若要比较各品类3月份的销售额，最适合的图表类型是什么？请说明理由。（4分） （2）若要展示服装品类在第一季度销售额的变化趋势，应选择哪种图表？并简述其优势。（4分） （3）假设你是一名数据分析师，请根据表格数据，给出至少一条有价值的业务建议。（2分） 15. （12分）【机器学习应用】 某科技公司开发了一款基于机器学习的疾病早期筛查系统，使用患者体检数据（包括年龄、血压、血糖、BMI等）预测患病风险。已知数据集包含10000条记录，其中患病样本占10%，非患病样本占90%。 （1）该问题属于监督学习中的哪一类任务？（2分） （2）数据集存在样本不均衡问题，请提出两种解决方法。（4分） （3）若模型在测试集上准确率达到95%，但实际应用中漏诊率较高，你认为可能的原因是什么？应如何改进？（6分） 16. （12分）【人工智能伦理与安全】 2025年，某社交媒体平台因算法推荐导致“信息茧房”问题引发广泛讨论。用户长期接收同质化内容，认知逐渐固化。此外，深度伪造技术被用于制作虚假视频，对社会造成不良影响。 （1）什么是“信息茧房”？请简要说明算法推荐技术如何导致这一问题。（4分） （2）针对深度伪造技术的潜在风险，请提出两条治理建议。（4分） （3）作为新时代青年，在使用人工智能技术时应当树立怎样的价值观？（4分） 17. （10分）【Python编程实践】 某同学用Python处理学生成绩数据，部分代码如下，请根据注释补充完整。 import pandas as pd # 读取成绩表.csv df = pd.read_csv('成绩表.csv') # 计算每个学生的总分（语文、数学、英语三科之和） df['总分'] = ______________________ # 筛选出总分大于240分的学生信息 high_score = ______________________ # 按总分降序排序，并输出前5名 top5 = ______________________ print(top5) （1）请在横线处填写正确的代码。（6分） （2）若想计算所有学生语文成绩的平均分，应使用什么函数？（2分） （3）该代码中使用了pandas库，请写出pandas库的两个主要数据结构名称。（2分） 18. （12分）【综合应用：智能系统设计】 某校计划开发一个“智慧食堂”系统，实现菜品推荐、营养分析、剩余餐量预测等功能。系统需要收集学生用餐数据、菜品销售数据、学生健康信息等。 （1）从数据采集角度，列出至少两种获取学生用餐数据的方式。（4分） （2）若要用机器学习预测次日菜品需求量，需要准备哪些特征数据？请列出至少三项。（4分） （3）结合所学，谈谈在系统开发中如何保护学生个人隐私。（4分） 参考答案及评分标准 一、选择题（每小题3分，共36分） 1.C 2.C 3.C 4.C 5.B 6.B 7.B 8.C 9.C 10.B 11.B 12.A 二、非选择题（共64分） 13.（8分） （1）①缺失值：如借阅时间缺失，可删除记录或用众数填充；②异常值：如借阅时间早于入学时间，可核实修正或删除。（每种2分，共4分） （2）年级、借阅图书类别（或学生学号+年级+借阅图书类别，2分）；可通过分组统计不同年级的借阅类别频次（2分）。 14.（10分） （1）柱状图（2分）；理由：柱状图适合比较不同类别的数值大小，直观显示各品类3月销售额差异（2分）。 （2）折线图（2分）；优势：能清晰展示数据随时间的变化趋势，便于观察增减波动（2分）。 （3）建议：服装品类销售额较高且增长明显，可加大推广力度；食品类增长缓慢，可结合促销活动。（言之有理即可，2分） 15.（12分） （1）分类问题（或二分类）（2分） （2）①对少数类样本进行过采样（如SMOTE算法）；②对多数类样本进行欠采样；③使用类别权重调整损失函数。（每点2分，答出两点得4分） （3）原因：模型在非患病样本上表现好，但对少数类（患病）识别能力不足（2分）。改进：①使用召回率（recall）作为评估指标；②调整分类阈值，提高对患病样本的敏感度；③使用集成学习方法（如随机森林）或代价敏感学习。（每点2分，答出两点得4分） 16.（12分） （1）信息茧房指算法根据用户偏好推荐内容，导致用户长期接触同质化信息，视野变窄（2分）。算法通过分析用户历史行为，不断推送相似内容，使用户陷入信息“茧房”（2分）。 （2）①研发深度伪造检测技术，建立内容审核机制；②完善相关法律法规，明确深度伪造内容的制作者责任；③加强公众媒介素养教育，提高辨别能力。（每点2分，答出两点得4分） （3）①秉持科技向善理念，合理使用AI工具；②尊重他人隐私，不滥用技术；③关注AI伦理，参与技术治理讨论。（每点2分，答出两点得4分） 17.（10分） （1）df['语文']+df['数学']+df['英语']（2分）；df[df['总分']>240]（2分）；high_score.sort_values('总分', ascending=False).head()（2分） （2）mean()（或df['语文'].mean()）（2分） （3）Series和DataFrame（2分） 18.（12分） （1）①校园卡刷卡记录；②手机APP点餐订单；③人脸识别取餐记录。（每点2分，答出两点得4分） （2）①历史销售量；②日期类型（工作日/周末）；③天气情况；④学校活动安排；⑤节假日。（每点2分，答出三项得4分） （3）①对个人信息进行脱敏处理，仅保留必要字段；②设置严格的访问权限，防止数据泄露；③采用数据加密存储和传输；④遵守《个人信息保护法》，明确告知学生数据用途。（每点2分，答出两点得4分） 2/2 学科网（北京）股份有限公司 $