精品解析：云南省曲靖市宣威市民族中学等2025-2026学年高一下学期6月阶段检测信息技术试题

2025—2026学年第二学期5月月考测试卷 高一年级信息技术 注意事项： 本试卷满分100分，考试时间为90分钟。 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（本大题共20小题，每小题3分，共60分。下列各题的四个选项中，只有一个最符合题意，请将所选答案填入答题卡相应位置。） 1. 下列选项中，属于人工智能研究范畴的是（ ） A. 数据库管理 B. 操作系统设计 C. 计算机视觉 D. 计算机网络协议 2. 图灵测试的目的是（ ） A. 评估计算机的计算速度 B. 判断机器是否具有智能 C. 测试计算机的存储容量 D. 检测计算机的图形处理能力 3. 曲靖市某医院引入AI辅助诊断系统，能够快速分析CT影像，帮助医生发现早期病灶。这一应用主要体现了人工智能在（ ）领域的价值 A. 智慧教育 B. 智慧交通 C. 智慧医疗 D. 智慧农业 4. 下列关于机器学习的说法，正确的是（ ） A. 机器学习不需要数据 B. 机器学习是人工智能的一个子领域 C. 机器学习只能处理结构化数据 D. 机器学习完全不需要人工干预 5. 在监督学习中，训练数据必须包含（ ） A. 输入和对应的标签 B. 只有输入数据 C. 只有输出结果 D. 没有任何标注 6. 下列哪种算法属于无监督学习（ ） A. 线性回归 B. 决策树分类 C. K-means聚类 D. 支持向量机 7. “深度学习”通常使用多层（ ）来提取数据特征。 A. 神经网络 B. 决策树 C. 支持向量机 D. 贝叶斯网络 8. 下列应用中，主要依赖自然语言处理技术的是（ ） A. 人脸识别门禁 B. 智能语音助手 C. 自动驾驶汽车 D. 商品条形码扫描 9. 关于专家系统的叙述，错误的是（ ） A. 专家系统包含知识库和推理机 B. 专家系统可以模拟人类专家的决策能力 C. 专家系统不需要领域知识 D. 专家系统在医疗诊断、地质勘探等领域有应用 10. 曲靖市某学校使用人脸识别系统进行考勤，该技术主要属于（ ） A. 语音识别 B. 图像识别 C. 自然语言处理 D. 机器人技术 11. 下列选项中，属于人工智能伦理问题的是（ ） ①算法偏见②隐私泄露③就业替代④计算机病毒 A. ①②③ B. ①②④ C. ①③④ D. ②③④ 12. 在Python语言中，用于创建人工智能模型最常用的库是（ ） A. matplotlib B. numpy C. tensorflow D. pandas 13. 下列关于大数据特征的描述，不正确的是（ ） A. 数据量巨大（Volume） B. 数据类型单一（Variety） C. 处理速度快（Velocity） D. 价值密度低（Value） 14. 物联网感知层的主要设备是（ ） A. 服务器 B. 路由器 C. 传感器 D. 数据库 15. 下列Python语句中，能实现分支结构的是（ ） A. for循环 B. while循环 C. if-elif-else D. import 16. 某同学编写程序计算全班平均分，使用了循环结构累加成绩。这体现了程序的（ ） A. 顺序结构 B. 分支结构 C. 循环结构 D. 模块化结构 17. 二维码广泛应用于移动支付、信息识别等领域。二维码的编码原理属于（ ） A. 压缩技术 B. 加密技术 C. 数据表示技术 D. 数据挖掘技术 18. “刷脸支付”使用的主要技术是（ ） A. 机器学习中的分类 B. 关联规则挖掘 C. 聚类分析 D. 回归分析 19. 下列关于数据安全的叙述，正确的是（ ） A. 数据加密可以防止所有攻击 B. 只要安装杀毒软件，数据就不会丢失 C. 定期备份数据是保护数据安全的重要措施 D. 数据加密后不能再解密 20. 信息系统的设计与开发过程中，用于描述系统应“做什么”的阶段是（ ） A. 需求分析 B. 系统设计 C. 系统测试 D. 系统维护 二、非选择题（本大题共5小题，共40分） 21. 请简述人工智能、机器学习、深度学习三者之间的关系。 22. 阅读材料，回答问题。 曲靖市某校计划开发一个“智慧图书馆”系统，实现图书自助借还、智能推荐、逾期提醒等功能。其中，智能推荐模块需要根据学生的借阅历史，预测其可能感兴趣的书籍。 （1）智能推荐模块可以采用哪种机器学习方法？ （2）请从数据采集、模型训练、应用部署三个环节，简要说明实现智能推荐的步骤。 23. 阅读材料，回答问题。 自动驾驶汽车通过摄像头、激光雷达、毫米波雷达等传感器采集道路信息，利用深度学习算法识别行人、车辆、交通标志，并做出驾驶决策。然而，自动驾驶也存在安全风险，如传感器故障、算法误判、黑客攻击等。 （1）材料中的传感器属于物联网体系结构的哪一层？ （2）请说明深度学习在自动驾驶中的作用。 （3）请针对自动驾驶的安全风险，提出两条防范建议。 24. 某同学编写Python程序，统计字符串中每个字符出现的次数。程序代码如下： text = input("请输入一段文字：") count = {} for ch in text: if ch in count: count[ch] = count[ch] + 1 else: count[ch] = 1 print(count) （1）该程序使用了哪种数据结构来存储统计结果? （2）请说明程序中的循环结构实现了什么功能？ （3）若输入“hello”，程序的输出结果是什么？ 25. 阅读材料，回答问题。 随着人工智能的发展，AI生成内容（AIGC）技术日益成熟，如AI写作、AI绘画、AI作曲等。但这也带来了版权纠纷、虚假信息传播、学术不端等伦理问题。曲靖市某中学举办“人工智能的伦理边界”辩论赛，正反双方围绕“AI生成内容是否应享有版权”展开激烈讨论。 （1）请列出两个支持AI生成内容应享有版权的理由。 （2）请列出两个反对AI生成内容应享有版权的理由。 （3）你认为中学生应如何正确使用AI工具？ 第1页/共1页 学科网（北京）股份有限公司 $ 2025—2026学年第二学期5月月考测试卷 高一年级信息技术 注意事项： 本试卷满分100分，考试时间为90分钟。 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（本大题共20小题，每小题3分，共60分。下列各题的四个选项中，只有一个最符合题意，请将所选答案填入答题卡相应位置。） 1. 下列选项中，属于人工智能研究范畴的是（ ） A. 数据库管理 B. 操作系统设计 C. 计算机视觉 D. 计算机网络协议 【答案】C 【解析】 【详解】本题考查人工智能的基本研究范畴。人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人类智能的技术科学，常见的人工智能研究范畴包括计算机视觉、自然语言处理、机器学习、智能交互等；数据库管理属于数据存储管理领域，操作系统设计属于系统软件研发领域，计算机网络协议属于计算机网络领域，三者均不属于人工智能的研究范畴，只有计算机视觉属于人工智能的典型研究方向。故答案为：C。 2. 图灵测试的目的是（ ） A. 评估计算机的计算速度 B. 判断机器是否具有智能 C. 测试计算机的存储容量 D. 检测计算机的图形处理能力 【答案】B 【解析】 【详解】本题考查人工智能基础中图灵测试的基本概念。图灵测试是图灵提出的经典智能测试方法，设计目的是判断机器是否具有和人类难以区分的智能，评估计算机计算速度、测试存储容量、检测图形处理能力都不是图灵测试的目的。故答案为：B。 3. 曲靖市某医院引入AI辅助诊断系统，能够快速分析CT影像，帮助医生发现早期病灶。这一应用主要体现了人工智能在（ ）领域的价值 A. 智慧教育 B. 智慧交通 C. 智慧医疗 D. 智慧农业 【答案】C 【解析】 【详解】本题考查人工智能的应用领域。题干场景为医院使用AI辅助进行医学影像诊断，属于医疗健康行业的智能化应用。智慧教育面向教育领域、智慧交通面向交通出行领域、智慧农业面向农业生产领域，均不符合题干描述，只有智慧医疗符合该应用场景。故答案为：C。 4. 下列关于机器学习的说法，正确的是（ ） A. 机器学习不需要数据 B. 机器学习是人工智能的一个子领域 C. 机器学习只能处理结构化数据 D. 机器学习完全不需要人工干预 【答案】B 【解析】 【详解】本题考查机器学习的基础概念。选项A，机器学习以数据为基础，需要依靠数据训练模型，该说法错误；选项B，机器学习是人工智能的核心子领域，该说法正确；选项C，机器学习既可以处理结构化数据，也可以处理图像、文本等非结构化数据，该说法错误；选项D，机器学习在数据标注、预处理、模型调优等环节都需要人工干预，该说法错误。故答案为：B。 5. 在监督学习中，训练数据必须包含（ ） A. 输入和对应的标签 B. 只有输入数据 C. 只有输出结果 D. 没有任何标注 【答案】A 【解析】 【详解】本题考查监督学习的基本概念。监督学习是从带标注的训练数据中学习预测模型的机器学习方法，核心是让模型学习输入到输出的映射规律，因此训练数据必须同时包含输入样本和该输入对应的标签（标注）；只有输入数据、没有任何标注是无监督学习训练数据的特点，监督学习不可能只存在输出结果没有输入。故答案为：A。 6. 下列哪种算法属于无监督学习（ ） A. 线性回归 B. 决策树分类 C. K-means聚类 D. 支持向量机 【答案】C 【解析】 【详解】本题考查机器学习中无监督学习与有监督学习的算法区分知识。无监督学习处理无标签的训练数据，不需要提前提供样本的标签信息，而有监督学习需要利用带标签的样本训练模型，完成分类或回归任务。线性回归属于有监督学习中的回归算法，决策树分类和支持向量机都属于有监督学习中的分类算法，只有K-means聚类属于对无标签数据分组的无监督学习算法，符合题干要求。故答案为：C。 7. “深度学习”通常使用多层（ ）来提取数据特征。 A. 神经网络 B. 决策树 C. 支持向量机 D. 贝叶斯网络 【答案】A 【解析】 【详解】本题考查深度学习的基础概念。深度学习是机器学习领域中以人工神经网络为基础的分支，通常使用多层神经网络来对数据进行分层特征提取；决策树、支持向量机、贝叶斯网络都属于传统机器学习方法，并非深度学习采用的多层特征提取结构。故答案为：A。 8. 下列应用中，主要依赖自然语言处理技术的是（ ） A. 人脸识别门禁 B. 智能语音助手 C. 自动驾驶汽车 D. 商品条形码扫描 【答案】B 【解析】 【详解】本题考查人工智能不同技术的应用区分，核心是自然语言处理技术的应用场景。自然语言处理技术主要负责对人类自然语言进行理解、处理和生成。人脸识别门禁主要依赖计算机视觉领域的人脸识别技术；智能语音助手需要识别、理解人类自然语言并生成对应回应，主要依赖自然语言处理技术；自动驾驶汽车主要依赖计算机视觉、传感器技术与自动控制技术；商品条形码扫描主要依赖图像识别与条码解码技术。故答案为：B。 9. 关于专家系统的叙述，错误的是（ ） A. 专家系统包含知识库和推理机 B. 专家系统可以模拟人类专家的决策能力 C. 专家系统不需要领域知识 D. 专家系统在医疗诊断、地质勘探等领域有应用 【答案】C 【解析】 【详解】本题考查专家系统的基础概念。专家系统是模拟人类专家决策能力、解决特定领域问题的人工智能系统，核心组成包括知识库和推理机，运行依赖专业领域知识，已经在医疗诊断、地质勘探等领域广泛应用，因此“专家系统不需要领域知识”的表述错误。故答案为：C。 10. 曲靖市某学校使用人脸识别系统进行考勤，该技术主要属于（ ） A. 语音识别 B. 图像识别 C. 自然语言处理 D. 机器人技术 【答案】B 【解析】 【详解】本题考查人工智能常见技术的应用区分。人脸识别技术通过采集人脸图像信息，提取、比对人脸特征完成身份识别，核心属于图像识别技术范畴；语音识别主要针对语音信号进行处理识别，自然语言处理主要用于处理人类自然语言，机器人技术聚焦于机器人相关研发技术，均不符合人脸识别考勤的技术属性。故答案为：B。 11. 下列选项中，属于人工智能伦理问题的是（ ） ①算法偏见②隐私泄露③就业替代④计算机病毒 A. ①②③ B. ①②④ C. ①③④ D. ②③④ 【答案】A 【解析】 【详解】本题考查人工智能伦理的相关知识。人工智能伦理问题是人工智能在研发、应用过程中产生的涉及道德、公平、权益、社会影响等层面的相关问题。算法偏见会导致不公平的决策与对待，属于人工智能伦理问题；人工智能依赖大量用户数据开展训练应用，容易引发隐私泄露，侵犯个人权益，属于人工智能伦理问题；人工智能的普及会替代部分人类工作岗位，引发就业结构变化和相关社会问题，属于人工智能伦理问题；计算机病毒是破坏计算机系统的恶意程序，属于传统网络安全问题，不属于人工智能伦理问题，因此①②③正确。故答案为：A。 12. 在Python语言中，用于创建人工智能模型最常用的库是（ ） A. matplotlib B. numpy C. tensorflow D. pandas 【答案】C 【解析】 【详解】本题考查Python中第三方库的功能用途。matplotlib是Python常用的数据可视化库，主要用于绘制各类统计图表；numpy是用于高效数值计算的基础工具库；tensorflow是专门用于构建和训练人工智能、深度学习模型的主流开源库；pandas是用于数据清洗、处理与分析的数据分析库。故答案为：C。 13. 下列关于大数据特征的描述，不正确的是（ ） A. 数据量巨大（Volume） B. 数据类型单一（Variety） C. 处理速度快（Velocity） D. 价值密度低（Value） 【答案】B 【解析】 【详解】本题考查大数据的基本特征。大数据的典型特征为4V特征，分别是数据量巨大（Volume）、数据类型多样（Variety）、处理速度快（Velocity）、价值密度低（Value），“数据类型单一”的描述不符合大数据的特征，本题要求选出不正确的描述。故答案为：B。 14. 物联网感知层的主要设备是（ ） A. 服务器 B. 路由器 C. 传感器 D. 数据库 【答案】C 【解析】 【详解】本题考查物联网分层架构中感知层的主要设备相关知识。物联网可划分为感知层、网络层、应用层三个层级，其中感知层负责信息采集与标识识别，主要设备为各类传感器；路由器属于网络层的传输设备，服务器和数据库属于应用层的相关设施。故答案为：C。 15. 下列Python语句中，能实现分支结构的是（ ） A. for循环 B. while循环 C. if-elif-else D. import 【答案】C 【解析】 【详解】本题考查Python基本程序结构中分支结构的实现知识。在Python的常用语句中，for循环和while循环用于实现循环结构，import是用于导入模块的关键字，只有if-elif-else是专门用来实现分支结构的语句，可以根据条件判断选择执行不同的代码分支。故答案为：C。 16. 某同学编写程序计算全班平均分，使用了循环结构累加成绩。这体现了程序的（ ） A. 顺序结构 B. 分支结构 C. 循环结构 D. 模块化结构 【答案】C 【解析】 【详解】本题考查程序的基本控制结构。程序的三种基本控制结构为顺序结构、分支结构、循环结构，本题明确说明编写程序累加成绩时使用了循环结构，因此该程序的对应操作体现了程序的循环结构。故答案为：C。 17. 二维码广泛应用于移动支付、信息识别等领域。二维码的编码原理属于（ ） A. 压缩技术 B. 加密技术 C. 数据表示技术 D. 数据挖掘技术 【答案】C 【解析】 【详解】本题考查信息技术中二维码编码原理的相关概念。二维码是通过特定几何图形按一定规律排列来承载数据信息，其编码过程是将原始数据转换为可被设备识别的图形形式，本质属于数据表示技术；压缩技术的作用是缩减数据体积，加密技术的作用是保护信息不被未授权获取，数据挖掘技术是用于从海量数据中提取有用信息，这三者均不符合二维码编码原理的定位。故答案为：C。 18. “刷脸支付”使用的主要技术是（ ） A. 机器学习中的分类 B. 关联规则挖掘 C. 聚类分析 D. 回归分析 【答案】A 【解析】 【详解】本题考查机器学习常见技术的实际应用。刷脸支付需要对采集到的人脸特征进行身份识别，核心是将人脸样本划分归类到对应的用户类别，属于机器学习分类技术的应用；关联规则挖掘用于挖掘数据间的关联规律，多用于商品推荐等场景；聚类分析是对无标注数据进行自主分组，不适合身份识别场景；回归分析用于预测连续型数值结果，不符合刷脸支付的技术需求。故答案为：A。 19. 下列关于数据安全的叙述，正确的是（ ） A. 数据加密可以防止所有攻击 B. 只要安装杀毒软件，数据就不会丢失 C. 定期备份数据是保护数据安全的重要措施 D. 数据加密后不能再解密 【答案】C 【解析】 【详解】本题考查数据安全的相关基础知识。第一个选项中，数据加密只能提升数据安全性，并不能防止所有攻击，该说法错误；第二个选项中，安装杀毒软件仅能降低病毒导致数据丢失的风险，硬件损坏、人为误删除等情况依旧会造成数据丢失，该说法错误；第三个选项中，定期备份数据可以在原数据受损或丢失后恢复数据，是保护数据安全的重要措施，该说法正确；第四个选项中，数据加密后只要持有正确密钥就可以完成解密，该说法错误。故答案为：C。 20. 信息系统的设计与开发过程中，用于描述系统应“做什么”的阶段是（ ） A. 需求分析 B. 系统设计 C. 系统测试 D. 系统维护 【答案】A 【解析】 【详解】本题考查信息系统开发各阶段的核心任务。信息系统开发流程中，需求分析阶段的主要工作是梳理明确用户需求，确定系统需要实现的功能，描述系统应该“做什么”；系统设计阶段关注系统如何实现需求，解决“怎么做”的问题；系统测试是对开发完成的系统进行功能验证，排查缺陷；系统维护是系统上线运行后，为保障系统运行进行的修复和调整工作。故答案为：A。 二、非选择题（本大题共5小题，共40分） 21. 请简述人工智能、机器学习、深度学习三者之间的关系。 【答案】人工智能是计算机科学的一个分支，旨在模拟人类智能。机器学习是实现人工智能的一种方法，通过数据学习规律。深度学习是机器学习的一个子集，使用多层神经网络进行特征提取和学习。 【解析】 【详解】本题考查人工智能领域核心概念间的逻辑关系。三者是包含与被包含的层级关系，人工智能是最宽泛的顶层概念范畴，机器学习是实现人工智能目标的一类主流技术方法，隶属于人工智能领域，深度学习则是机器学习方向下的特定分支，是机器学习的子集。故答案为：人工智能是计算机科学的一个分支，旨在模拟人类智能。机器学习是实现人工智能的一种方法，通过数据学习规律。深度学习是机器学习的一个子集，使用多层神经网络进行特征提取和学习。 22. 阅读材料，回答问题。 曲靖市某校计划开发一个“智慧图书馆”系统，实现图书自助借还、智能推荐、逾期提醒等功能。其中，智能推荐模块需要根据学生的借阅历史，预测其可能感兴趣的书籍。 （1）智能推荐模块可以采用哪种机器学习方法？ （2）请从数据采集、模型训练、应用部署三个环节，简要说明实现智能推荐的步骤。 【答案】（1）协同过滤（或基于内容的推荐）。 （2）数据采集：收集学生的借阅历史、浏览记录、评分等数据。模型训练：选择合适的算法（如协同过滤）对数据进行训练，生成推荐模型。应用部署：将模型嵌入图书馆系统，根据新数据实时推荐书籍。 【解析】 【详解】本题考查机器学习方法在智能推荐场景中的应用。智能推荐需要根据用户的历史行为数据挖掘用户兴趣偏好，从而推送符合用户兴趣的内容，这类场景适合采用协同过滤或者基于内容的推荐这类经典的机器学习推荐方法；实现智能推荐可以分为三个核心环节，分别对应不同的任务内容。故答案为：第一问：协同过滤（或基于内容的推荐）。第二问：数据采集：收集学生的借阅历史、浏览记录、评分等数据。模型训练：选择合适的算法（如协同过滤）对数据进行训练，生成推荐模型。应用部署：将模型嵌入图书馆系统，根据新数据实时推荐书籍。 23. 阅读材料，回答问题。 自动驾驶汽车通过摄像头、激光雷达、毫米波雷达等传感器采集道路信息，利用深度学习算法识别行人、车辆、交通标志，并做出驾驶决策。然而，自动驾驶也存在安全风险，如传感器故障、算法误判、黑客攻击等。 （1）材料中的传感器属于物联网体系结构的哪一层？ （2）请说明深度学习在自动驾驶中的作用。 （3）请针对自动驾驶的安全风险，提出两条防范建议。 【答案】（1）感知层 （2）深度学习能够自动从大量图像和传感器数据中提取特征，识别行人、车辆、交通标志等，实现环境感知和目标分类，为决策提供依据。 （3）①定期对传感器进行检测和维护；②设计冗余系统，关键部件有备份；③加强网络安全防护，防止黑客攻击；④建立法律法规，明确事故责任。 【解析】 【详解】本题考查物联网体系结构、深度学习的应用以及自动驾驶安全风险防范相关知识。 （1）物联网体系结构分为感知层、网络层、应用层，感知层的核心功能是采集外界信息，材料中负责采集道路信息的传感器符合感知层设备的功能定位。 （2）深度学习可以处理自动驾驶采集的海量图像、传感器数据，自动从中提取有效特征，完成对行人、车辆、交通标志等目标的识别，实现环境感知，为自动驾驶决策提供支撑。 （3）针对题干提到的传感器故障、算法误判、黑客攻击等安全风险，可以从设备维护、技术防护、制度规范等角度提出合理防范建议：①定期对传感器进行检测和维护；②设计冗余系统，关键部件有备份；③加强网络安全防护，防止黑客攻击；④建立法律法规，明确事故责任。 24. 某同学编写Python程序，统计字符串中每个字符出现的次数。程序代码如下： text = input("请输入一段文字：") count = {} for ch in text: if ch in count: count[ch] = count[ch] + 1 else: count[ch] = 1 print(count) （1）该程序使用了哪种数据结构来存储统计结果? （2）请说明程序中的循环结构实现了什么功能？ （3）若输入“hello”，程序的输出结果是什么？ 【答案】（1）字典 （2）遍历字符串中的每个字符，如果字符已经在字典中，则将其计数加1；如果不在字典中，则将其加入字典并计数为1。 （3）{'h':1, 'e':1, 'l':2, 'o':1} 【解析】 【详解】本题考查Python基本数据结构识别、程序逻辑分析能力。 （1）代码中count变量通过{}初始化，在Python中{}用来创建空字典，字典是键值对结构，适合存储字符和对应出现次数，因此用来存储统计结果。 （2）for循环会遍历输入字符串的每一个字符，对每个字符进行判断处理：如果字符已经作为键存在于字典中，就将该字符对应的计数值加1，如果字符不存在于字典中，就将该字符作为新键加入字典，对应计数值初始化为1，整体完成输入字符串所有字符出现次数的统计。 （3）输入hello，该字符串包含字符依次为h、e、l、l、o，统计可得h出现1次，e出现1次，l出现2次，o出现1次，最终输出为对应统计结果是：{'h':1, 'e':1, 'l':2, 'o':1}。 25. 阅读材料，回答问题。 随着人工智能的发展，AI生成内容（AIGC）技术日益成熟，如AI写作、AI绘画、AI作曲等。但这也带来了版权纠纷、虚假信息传播、学术不端等伦理问题。曲靖市某中学举办“人工智能的伦理边界”辩论赛，正反双方围绕“AI生成内容是否应享有版权”展开激烈讨论。 （1）请列出两个支持AI生成内容应享有版权的理由。 （2）请列出两个反对AI生成内容应享有版权的理由。 （3）你认为中学生应如何正确使用AI工具？ 【答案】（1）支持理由：①AI生成的内容凝聚了研发者的智力投入和劳动；②赋予版权可以激励AI技术的进一步发展；③AI作品可能具有独创性，与人类作品无异。 （2）反对理由：①AI不是法律意义上的“作者”，不具备创作主体资格；②AI生成内容依赖于人类提供的数据和算法，独创性难以界定；③若赋予版权，可能导致大量低质量AI作品泛滥，挤压人类创作空间。 （3）正确使用：①将AI作为辅助工具，不代替独立思考；②使用AI生成内容时注明来源，不抄袭；③遵守学校和学术规范，不用于作弊。 【解析】 【详解】本题考查逻辑思辨能力与对人工智能伦理规范的理解。本题围绕AI生成内容的版权争议设置问题，需要答题者从不同立场出发梳理合理逻辑，结合技术发展与现有规则实际分析问题，最后结合中学生的学习场景明确正确的AI使用方向，支持理由可从智力劳动投入、行业创新激励、作品独创性角度切入，反对理由可从创作主体资格、独创性界定、人类创作空间保护角度切入，中学生使用AI需紧扣学习规范与个人成长要求给出方向。故答案为：支持理由：①AI生成的内容凝聚了研发者的智力投入和劳动；②赋予版权可以激励AI技术的进一步发展；③AI作品可能具有独创性，与人类作品无异。反对理由：①AI不是法律意义上的“作者”，不具备创作主体资格；②AI生成内容依赖于人类提供的数据和算法，独创性难以界定；③若赋予版权，可能导致大量低质量AI作品泛滥，挤压人类创作空间。正确使用：①将AI作为辅助工具，不代替独立思考；②使用AI生成内容时注明来源，不抄袭；③遵守学校和学术规范，不用于作弊。 第1页/共1页 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