生成日期：2026年5月8日 | 训练类型：非连续性文本信息整合 | 建议用时：25分钟 | 满分：15分
选择"AI写作业——偷懒的工具还是学习的伙伴？"作为本次非连续性文本整合训练的主题，基于以下考虑：
1. 话题高度贴合学生生活：2025-2026年，ChatGPT、DeepSeek、豆包等AI工具在中学生群体中快速渗透，学生几乎每天都在面对"用还是不用""用到什么程度"的抉择。这个话题不是假设的——它是每个学生每天的实际困境。
2. 天然的多材料整合场景：AI辅助学习涉及数据调查（材料二：场景分化数据）、观点争议（材料一：教育界分歧）、具体案例（材料三：教师发现AI痕迹）——三种文本类型恰好构成"宏观数据→中观讨论→微观观察"的信息金字塔，非常适合训练跨材料整合能力。
3. 思辨空间充足：核心问题"AI是让人变懒还是变聪明"天然排斥二元答案——数据表格本身就揭示了"不同场景截然不同"的结论，这倒逼学生不能偷懒说"各有利弊"，而必须做精细化分析。
最新趋势分析显示上海中考非连续性文本阅读有两个清晰方向：一是从"读图表"升级为"联文本"——不只要求看懂表格本身，还要求把表格信息和文字材料中的观点互相对照；二是增加了"综合判断"类题目——要求学生基于多源信息得出自己的结论。本套训练的4道题恰好覆盖了这个梯度：
基于以下素材原创构建：
所有数据为模拟数据，仅供训练参考——但数据结构和分布逻辑尽可能贴近真实的教育调查逻辑。
本套与第1套（短视频与青少年时间感知）在信息整合维度上形成互补：
| 维度 | 第1套（短视频与时间感知） | 第2套（AI与学习） |
|---|---|---|
| 整合维度 | 时间维度的纵向对比（过去vs现在、趋势变化） | 场景维度的横向对比（同一工具在不同使用场景下的效果分化） |
| 数据特征 | 历时性数据（趋势线、年度变化） | 共时性数据（同一时间截面上不同场景的对比） |
| 核心思辨 | "过去比现在好吗？"（代际比较） | "同一个工具，为什么在不同场景下结论相反？"（情境化思考） |
| 训练重点 | 识别趋势、区分"变化"与"衰退" | 识别语境、避免"一刀切"判断 |
上海中考非连续性文本阅读近年呈现两个命题思路：
请独立完成以下练习，不要提前翻阅后面的答案。
你有没有用AI帮过忙？查资料、写提纲、翻译外语……如果用过，在下面打钩然后想一想：你是把AI当"搜索引擎PLUS"用，还是当"代写神器"用？
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查资料/解释概念 □ 帮忙列提纲 □ 直接生成作文初稿 □
解数学题给步骤 □ 翻译外语文章 □
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（没打过钩也没关系——下面的材料会让你看到"别人都在怎么用"。）
ChatGPT、DeepSeek等生成式AI工具自2023年起在全球范围内快速普及，到2025年已有大量中学生开始在日常学习中接触和使用。一项覆盖北京、上海、广州等12座城市初中和高中的调查显示，近八成受访学生至少在一个学习场景中使用过AI工具。
然而，教育界对AI进入学习场景的态度远未达成共识。支持者认为，AI就像一个"24小时在线的家庭教师"——学生可以在任何时间提问、获得即时反馈，尤其对教育资源匮乏地区的孩子来说，AI打破了信息壁垒。北京某重点中学的数学老师分享："以前学生遇到不会的题只能等第二天问老师，现在AI可以马上给出解题步骤——不是给答案，是给思路。"他将AI辅助比作"训练用的自行车辅助轮"：帮助学生在练习阶段维持平衡，最终目标是让学生自己"骑起来"。
反对者的声音同样强烈。上海一位高中语文教研员指出："AI可以生成结构完美、引经据典的文章，但它不能替一个十五岁的孩子经历'为了一句合适的表达苦想半小时'的过程——而这个挣扎本身，恰恰是思维成长的必经之路。"他担忧的是，当"生成一段文字"的成本无限趋近于零，学生失去了在"空白页面前的思考张力"。更直白的批评来自一些一线教师："有些学生交上来的作文读起来很流畅、很'正确'，但你就是看不到这个孩子自己——看不到他独特的语病、跳跃、甚至笨拙的真诚。"
这场争论的焦点其实不是"AI能不能用"，而是"在什么场景下、以什么方式用"。正如一位教育研究者所总结的："一把锤子可以用来钉钉子，也可以用来砸玻璃。问题是：谁来教学生识别钉子和玻璃的区别？"
（基于教育媒体公开报道及一线教师访谈素材综合改写，约490字）
以下是对12座城市28所中学约3,200名学生的调查结果（模拟数据，仅供训练参考）：
| 使用场景 | 用过AI的学生比例 | 觉得"有帮助"的比例 | 老师表示"担忧"的比例 |
|---|---|---|---|
| 查资料/解释概念 | 78% | 89% | 12% |
| 帮忙列提纲 | 62% | 76% | 28% |
| 直接生成作文初稿 | 45% | 68% | 71% |
| 解数学题给步骤 | 53% | 82% | 45% |
| 翻译外语文章 | 41% | 91% | 18% |
注：本表数据为模拟训练数据，反映了不同使用场景下学生体验与教师态度的典型分化趋势。其中"觉得有帮助"为学生自评，"表示担忧"为教师问卷中"对该场景使用AI感到担忧"的比例。
一位从教十八年的初中语文老师在教研组群里写道：
"上周我布置了一篇命题作文《我的母亲》，要求写一件具体的事。收上来45本作文，有三本的开头几乎一模一样——'在我的记忆长河中，母亲是一盏永不熄灭的灯，她用微弱却坚定的光芒，照亮了我成长中的每一段黑暗。'
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我分别找这三个学生谈话。第一个坦然承认用了AI，说'反正大家都用'。第二个说只是让AI'帮忙润色了一下'。第三个默不作声，眼眶红了——他说自己写了开头但觉得'写得太差了'，就用AI重新生成了一段，'至少看起来像一篇好作文的起点'。
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我不是反对AI。但我担心的是，当一个孩子觉得自己的真实表达'配不上一篇好作文'，而AI的华丽辞藻才是'正确'的样子——我们丢失的远不止一段开头。"
（约200字）
1.（3分）仔细阅读材料二的调查数据表。请从中提取三个最有意思的数据发现，分别用一句话解释每个发现说明了什么。
提示："最有意思"指的是让你觉得意外、矛盾、或者特别值得注意的数据关系——比如某个场景中学生觉得"有帮助"的比例很高，但老师"担忧"的比例也很高，这可能说明了什么？
2.（4分）材料一中既介绍了教育界对AI辅助学习的"支持"观点，也引述了"反对"观点。材料三中那位语文老师的经历，最有力地支持了材料一中的哪个观点？请从材料一中找出一句话作为证据。 此外，材料二的数据表中，哪一行数据最能解释材料三中"三篇作文开头一样"这件事为什么会发生？请说明理由。
3.（4分）综合三则材料的信息：AI是会让学生"变懒"还是"变聪明"？请勿做非此即彼的二选一。 请具体描述：在什么条件下、AI在哪类使用场景中是有意义的，在什么条件下可能导致问题。你的回答必须至少引用材料一和材料二中的各一处具体信息。
4.（4分）校报"科技与成长"专栏正在征集关于"AI进入学习"的短评。请你以自拟标题，写一段约100字的短评。
要求：
教师阅卷参考——学生练习时请勿提前翻阅
本题训练的核心能力是"跨材料信息整合"——在以表格、评论文、案例三种不同形式呈现的素材之间建立关联，并在此基础上形成自己的判断。与第1套（短视频与时间感知）的纵向对比不同，本套聚焦于同一工具在不同使用场景下的效果分化——这恰恰是学生在面对AI这类"双刃剑"问题时最容易滑入"各有利弊"空话的地方。四道题目设计为梯度递进：从读表（第1题）到表-文联读（第2题）到多材料综合（第3题）到表达输出（第4题），模拟了真实阅读中"获取信息→关联信息→形成判断→输出表达"的完整链条。
第1题（3分）
参考答案（示例——学生可以有不同选择，关键是解释合理）：
发现一：翻译外语文章——学生觉得"有帮助"的比例最高（91%），而老师"担忧"的比例极低（18%），说明AI在外语翻译这类"工具性"场景中几乎达成了师生共识：这是个好用的辅助工具。
发现二：直接生成作文初稿——老师"担忧"的比例高达71%，远超其他场景，而学生觉得"有帮助"的比例仍有68%。这是唯一一个师生态度出现显著分歧的场景——学生觉得有用、老师觉得有问题，冲突最激烈。
发现三：查资料/解释概念——使用率最高（78%），学生满意度也高（89%），老师担忧最低（12%），说明AI作为"智能搜索引擎"的角色已经被广泛接受且争议最小。
（其他合理发现亦可——例如对比"解数学题给步骤"的学生满意度82%和老师担忧45%，也是一种有意义的张力。）
答题思路：
分层赋分标准：
| 层次 | 标准 | 得分 |
|---|---|---|
| A | 三个发现均有明确的数据对比或关系分析，解释切中要害 | 3分 |
| B | 三个发现正确但解释较浅（如仅说"数据高"而不分析关系） | 2分 |
| C | 仅有两个发现合理，或三个发现均为表面描述 | 1分 |
常见失分点：
第2题（4分）
参考答案：
材料三的案例最有力地支持了材料一中反对者的担忧——具体来说，是那位上海高中语文教研员的观点：
材料一引用证据："AI可以生成结构完美、引经据典的文章，但它不能替一个十五岁的孩子经历'为了一句合适的表达苦想半小时'的过程——而这个挣扎本身，恰恰是思维成长的必经之路。"
材料三中，三个学生不同程度地绕过了"自己写"的过程：第一个直接用AI生成，第二个让AI"润色"替代了自己的修改努力，第三个因为觉得自己写得差就用AI重写——三者都体现了材料一中"用AI生成的华丽辞藻替代了真实的思考和表达挣扎"这个核心担忧。
材料二中最能解释"三篇作文开头一样"的数据行是："直接生成作文初稿：用过AI的学生比例45%，学生觉得有帮助68%，老师担忧71%。"
理由：该行数据表明直接生成作文初稿这个场景中，有45%的学生使用过，且68%觉得有帮助——这意味着相当比例的学生认为"AI生成的文字可以替代自己的初稿"。当多个学生用同一个AI模型生成同一个题目的作文时，由于AI模型的输出在语义上有趋同性，"开头撞车"就成了一件概率不低的事情。同时，这道题71%的教师担忧率也与材料三中语文老师的担忧完全吻合。
分层赋分标准：
| 层次 | 标准 | 得分 |
|---|---|---|
| A | 准确指出支持"反对者"观点，引用材料一句子恰当，选对数据行且理由逻辑完整 | 4分 |
| B | 方向正确但引用句子不够精准，或数据行选对但理由不够充分 | 3分 |
| C | 方向正确但未引用材料一的具体句子，或数据行选择错误 | 2分 |
| D | 方向错误（如认为支持的是"支持者"观点） | 1分 |
常见失分点：
第3题（4分）
参考答案（示例——言之成理且引用材料即可）：
不做二选一。关键在于两个维度：使用场景和使用方式。
在有意义的条件下，AI可以让学生"变聪明"：
在特定条件下，AI可能让学生"变懒"：
核心结论：AI能不能让学生变聪明，取决于学生是把它当"思考的起点"还是"思考的终点"。当AI帮助人进入思考（解释概念→激发问题→推动深入阅读），它是工具；当AI替人结束思考（生成一段文字→交上去→不再回头），它就是拐杖——长期拄拐的肌肉会萎缩。
答题思路：
分层赋分标准：
| 层次 | 标准 | 得分 |
|---|---|---|
| A | 明确拒绝二选一，从使用场景+使用方式两个维度分析，引用材料一和材料二的具体信息，有自洽的结论 | 4分 |
| B | 识别了场景分化但分析维度单一（只说场景不说方式），引用基本准确 | 3分 |
| C | 有场景区分的意识但分析模糊，或引用不够具体 | 2分 |
| D | 实际做了二选一（如"整体来看AI让人变懒"）或未引用材料 | 1分 |
常见失分点：
第4题（4分）
参考答案示例（学生答案不限于此，关键是立场明确+引用材料）：
示例1：
《能"翻译"不等于能"写作"》
AI可以用91%的满意度帮学生翻译外语文章（材料二），但71%的老师担忧AI直接生成作文（材料二）。翻译是"把一个意思换种语言说出来"，写作是"找到一个属于自己的意思"。前者AI能帮忙，后者没人能替你。我支持用AI查资料、解释概念，但写作文的时候——把手从键盘上拿开，先写一段你自己都觉得"写得太差了"的开头，那才是真正属于你的开始。
（约125字）
示例2：
《辅助和替代之间有一条线》
材料一里的数学老师说AI像"自行车辅助轮"。我同意——前提是骑的人知道自己终究要扔掉它。材料二的数据清楚地显示，当AI被用于"查资料""解释概念"时老师基本不担心，一旦用来"直接生成初稿"就触发了71%的担忧红线。这条线的本质是：AI在帮你进入思考还是在帮你退出思考？前者要鼓励，后者要警惕。
（约120字）
评估标准：
| 维度 | A档（4分） | B档（3分） | C档（2分） |
|---|---|---|---|
| 标题 | 具体、有态度，不是空洞的对仗 | 有态度但较模糊 | "AI的利与弊"式空洞标题 |
| 立场 | 明确具体（"支持XXX但前提是……"式） | 有立场但不够具体 | 立场模糊或"各有利弊"式 |
| 材料引用 | 至少一处具体引用 | 有材料参考但不够具体 | 未引用材料 |
| 语言 | 简洁有力，100字左右 | 基本通顺 | 逻辑跳跃或超长 |