夜雨聆风
盐城市第一中学 季立芬 王学梅
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真 题 呈 现
Museums, once quiet places filled with history, are now full of digital excitement. By using machine learning and advanced algorithms (算法), these institutions are creating personalized visitor journeys, protecting delicate collections, and revealing hidden stories. 36
AI transforms a standard museum trip into a personalized and interactive adventure. Smart recommendation engines analyze data such as exhibit popularity and visitors’ past behavior to suggest specific exhibits and events, making each visit unique and surprising. 37 These digital assistants engage visitors in dynamic conversations and offer context-sensitive insights that deepen understanding and satisfy curiosity.
Beyond visitor interaction, AI plays a crucial role in preserving priceless artworks. Since the exhibits in museums sustain natural decay (破损) over time, early detection is vital. AI can help identify the slightest signs of decay, such as cracks or discoloration, which are often invisible to the human eye. 38 Moreover, by predicting future decay patterns, AI helps museums take preventive measures and improve preservation strategies.
AI also significantly enhances the educational value of museums, particularly for children and families. 39 For instance, interactive exhibits powered by AI can adjust their content and difficulty level based on the user’s preferences and responses. This adaptability ensures that complex historical concepts become accessible and engaging for young minds.
Looking ahead, the rapid advancement of AI promises both exciting possibilities and ethical (伦理的) challenges. Museums are working together with AI ethicists to develop fair algorithms. 40 Strict policies should be established to protect visitors’ information.
A. This capability allows for timely restoration.
B. Visitor data collection also raises privacy issues.
C. In short, AI is redefining the museum in all respects.
D. It tailors learning experiences to different age groups and learning styles.
E. Museums are not only places to store artworks, but also spaces for learning.
F. Furthermore, AI-powered virtual guides are replacing traditional tour guides.
G. AI is changing this by using image recognition technology to analyze exhibits.
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语 篇 分 析
题源出处：
https://thesiliconreview.com/2024/07/how-are-museums-using-artificial-intelligence
【主题和内容】
本文以“人工智能在博物馆中的多元应用”为核心话题，从四个层面展开论述：个性化游览体验、文物保护与修复、教育功能提升，以及未来展望与伦理挑战。第一段总起全文，指出AI通过机器学习与算法正在为博物馆带来全方位变革，涵盖个性化服务、藏品保护与故事挖掘，分别对应下文的第二、第三和第四段。第二段聚焦个性化游览体验，说明AI通过智能推荐引擎和虚拟导游，将标准化参观转化为个性化互动冒险。第三段转向文物保护与修复，阐述AI借助图像识别技术及时发现肉眼难以察觉的破损迹象，实现防微杜渐，并预测未来变化趋势，助力预防性保护。第四段论述教育价值的提升，AI能根据不同年龄段和学习风格定制学习内容，使复杂的历史概念变得易于理解和富有吸引力。第五段展望未来，指出AI快速发展的同时带来伦理挑战，博物馆正与伦理学家合作开发公平算法，并需建立严格政策保护访客隐私。
【写作目的和育人价值】
本文旨在向读者介绍人工智能赋能博物馆的多重路径，展现科技与文化遗产深度融合的前景。通过呈现AI在个性化服务、文物保护和教育普惠等方面的积极作用，引导读者认识到技术不仅是效率工具，更是传承文明、服务公众的重要力量。同时，文章结尾提出伦理挑战与隐私保护议题，启发读者在面对技术红利时保持理性审视，培养对算法公平、数据隐私等问题的敏感度和批判性思维，形成全面辩证的科技观。此外，文章将“古老”的博物馆与“前沿”的AI并置，有助于激发青少年对文化传承与科技创新的双重兴趣，鼓励他们在未来成为连接人文与科技的桥梁型人才，具有极强的教育导向功能。
【体裁、结构和语言】
本文是一篇说明文，主题是人工智能在博物馆的多维应用。全文共五段，按照“总述—分项展开—延伸展望”的结构组织，逻辑清晰，衔接紧密。首段提纲挈领，指出人工智能正在全方位重新定义博物馆；第二段从个性化互动和虚拟导览角度展开；第三段论述人工智能在文物保护中的运用；第四段聚焦教育价值的提升；第五段前瞻性地讨论伦理与隐私挑战。文章上下文连贯，过渡自然，为考生根据语义、逻辑和篇章线索复位信息提供了有力支撑。
文章整体使用一般现在时，符合说明文阐述客观事实的语体特征。段落间衔接紧密，借助Furthermore、Moreover、Beyond、also等词语实现逻辑递进，以In short开启总起段，使行文层次一目了然。在语言表达上，文章使用了丰富的科技术语，如machine learning、advanced algorithms、recommendation engines、image recognition等，体现了科普类说明文的专业性和严谨性。同时，作者善于运用现在分词短语作状语（如By using machine learning...）、定语从句（如...which are often invisible to the human eye）等句式，使说明更具体、更精确。此外，文中多次出现如personalized、interactive、dynamic、adaptive等修饰性形容词，生动地勾画出AI赋能下博物馆焕然一新的面貌，也暗含了作者对这一技术应用的积极肯定态度。结尾段以“promises both exciting possibilities and ethical challenges”形成对比，引出“strict policies should be established”的建议，使文章在说明之外兼具思辨色彩。
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命 题 特 点
该题重在考查考生对语篇的整体内容、篇章结构以及上下文逻辑关系的理解和把握，体现了新课标对语篇教学的重视。从选项的功能来看，备选项大致可划分为三类：概括段落主旨的大意句、承接文章结构的过渡句以及解释上下文逻辑的阐释句。
五道小题重点考查了学生理解篇章结构与逻辑关系，辨析句子与段落之间衔接手段的能力，融合了对学习理解、分析推断等思辨素养的考查，体现了基础性与应用性的统一。
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试 题 解 析
36. C
【关键能力】此题考查学生理解段落主旨、识别概括性语句的能力。设空处位于第一段末尾。该段先概述博物馆的数字转型，再列举人工智能在创造个性化旅程、保护藏品、揭示历史等方面的作用，最后需要一句总结性语句收束全段并引出后文。选项C意为“简而言之，人工智能正在全方位重新定义博物馆”，承上启下，既归纳了前文列举的AI在博物馆中的几方面应用，又为下文的分类阐述做好铺垫。
【失分剖析】考生若未能判断出该段“先具体后概括”的结构，可能误选其他表现具体功能的选项，如E，导致段末总结缺失，影响全文逻辑。
37. F
【关键能力】此题考查学生分析代词指代、识别词汇衔接的能力。设空处前文讲智能推荐引擎根据数据推荐特定展品与活动，使每次参观独一无二。设空处后文出现“These digital assistants”（这些数字助手）并描述了其功能。由此可知，此处需要引出“数字助手”这一概念。选项F意为“此外，人工智能驱动的虚拟导游正在取代传统导游”，既可与前文构成递进关系，又用“AI-powered virtual guides”与后文的“digital assistants”形成词汇共现与指代衔接。
【失分剖析】考生若忽视“These digital assistants”的指代关系，可能难以将选项F与之对应，或因未理解“virtual guides”等同于“digital assistants”而错选其他选项。
38. A
【关键能力】此题考查学生理解指代关系与逻辑顺承的能力。设空处前文指出人工智能能够识别艺术品极其细微的老化迹象，如裂缝和褪色，这些通常为人眼所不能察觉。选项A意为“这种能力使得及时修复成为可能”，其中“This capability”恰好指代前文所述的人工智能识别细微破损的能力，且通过语篇标记词“Moreover”，与后文“take preventive measures”构成递进。
【失分剖析】考生若不能准确判断“This capability”的具体指向，未能将“timely restoration”与前文的“identify the slightest signs of decay”联系起来，或未能把握段落内部的层次性，可能会误选描述AI分析展品的G项。
39. D
【关键能力】此题考查学生把握段落主旨、识别分述结构的能力。设空处位于第四段主题句之后、举例说明之前。该段主题句指出人工智能显著提升了博物馆的教育价值，尤其对儿童和家庭而言。后文以互动展品根据用户偏好和反应调整内容和难度为例展开说明。选项D意为“它为不同年龄组和学习风格量身定制学习体验”，承上概括本段核心，启下引出具体例子，其中的“tailors learning experiences”与后文“adjust their content and difficulty level”构成解释关系。
【失分剖析】考生若只看到“教育”这一宽泛话题，可能错选E项（博物馆也是学习空间），但E项并未涉及人工智能的定制化功能，无法与后文例子形成直接呼应。
40. B
【关键能力】此题考查学生识别并列逻辑、把握同义复现的能力。设空处前文提到人工智能的快速发展既带来激动人心的可能性，也带来伦理挑战，并指出博物馆正在与人工智能伦理学家合作开发公平的算法。设空处后文紧接着要求制定严格政策保护游客信息，属于隐私保护范畴。选项B意为“游客数据收集也引发了隐私问题”，其中的“also”与上文伦理挑战相呼应，表明从“公平算法”与“隐私保护”两个角度论述“伦理挑战”。“privacy issues”与下文“protect visitors’ information”语义一致，自然过渡。
【失分剖析】 若考生未能抓住“ethical challenges”与“privacy issues”的逻辑包含关系，或忽略了“visitors’ information”与“Visitor data collection”的同义指向，可能误选其他干扰项。
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全 文 翻 译
博物馆，曾经是充满历史的静谧之地，如今充满了数字化的活力。通过运用机器学习与先进的算法，这些文化机构正在为参观者打造个性化旅程，保护珍贵易损的藏品，并揭示隐藏的故事。简而言之，人工智能正在全方位重新定义博物馆。
人工智能将千篇一律的博物馆之旅转变为个性化、互动式的探索。智能推荐引擎会分析展品热度、参观者过往行为等数据，推荐特定的展品与活动，让每次参观都独一无二且充满惊喜。此外，由人工智能赋能的虚拟导览正取代传统导游。这些数字助手能与参观者进行动态对话，并提供贴近情境的精辟讲解，从而加深理解、满足好奇。
除了与参观者互动，人工智能在保护无价艺术品方面也发挥着至关重要的作用。由于博物馆中的展品会随着时间推移遭受自然老化破损，早期发现尤为重要。人工智能可以帮助识别那些肉眼通常无法察觉的极细微衰变迹象，如裂纹或变色。这种能力让及时修复成为可能。此外，通过预测未来的衰变模式，人工智能还能帮助博物馆采取预防措施并优化保护策略。
人工智能也显著提升了博物馆的教育价值，尤其对儿童和家庭而言。它能根据不同年龄组和学习风格，量身定制学习体验。比如，由人工智能赋能的互动展品可根据使用者的偏好与反应，调整其内容和难易程度。这种适应性确保了复杂的历史概念对年轻人来说变得容易理解和吸引人。
展望未来，人工智能的飞速发展既预示着激动人心的可能性，也预示着伦理挑战。博物馆正与人工智能伦理学家合作，开发公平的算法。参观者数据的收集同样引发了隐私问题。必须制定严格的政策，以保护参观者的个人信息。
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反 拨 教 学
近三年七选五题型呈现出稳中求变、素养为本的命题趋势，具体特点如下：
1.体裁多样性，凸显“实用性与思辨性”并重
2024年为夹叙夹议文（字典的使用与价值），提倡文化学习与个人素养，侧重逻辑推理与语义衔接。试题在个人叙事与观点阐述的交织中，重点考查句间微观逻辑的严密性，如代词指代（It， this dictionary）、因果解释（That means...）和转折关系（But...）。考生必须像侦探一样，精准追踪词语在具体语境中的精确所指。
2025年为记叙文（人物特写），弘扬敬业精神，侧重情感体验与价值观引导。考点围绕人物故事展开，重点考查动作顺序和情感因果的连贯性。考生需要代入人物视角，沿着“做了什么—为何这样做—带来什么情感影响”的叙事逻辑去感知、去连接。
2026年为说明文（科技应用），解析AI赋能博物馆，侧重信息获取与逻辑思辨。焦点转向科技主题，在宏观与微观两个层面同时考查：宏观上要求把握“总—分—总”的语篇结构；微观上要求剖析复杂指代链（如“虚拟导游”→“这些数字助手”）和逻辑递进关系，完成对信息的深度加工。
这三年体裁完全不同，体现了命题的反押题倾向和全面覆盖理念。主题语境稳定在“人与社会”，但从2024年聚焦个人学习工具，到2025年关怀身边普通人，再到2026年探讨前沿科技与文化遗产的融合，视野逐步扩大，从个人到社会，从人文到科技，实现了五育并举的全面渗透。这要求考生灵活切换不同的阅读图式，既要能共情人物故事，也要能解构科学论述。
2.考点精细化，聚焦“宏观逻辑与微观衔接”融合
三年试题在考点设置上呈现出从“显性衔接”到“隐性连贯”的清晰进阶。
2024年，侧重微观逻辑与显性指代。这一年试题对句间逻辑关系的考查非常密集。如36题F项“That means...”对前句进行解释，37题B项“It takes no account of the context”中“it”指代前文“spellchecker”，39题A项“I don’t often use this dictionary”中“this dictionary”指代前文刚提及的词典。考生需要精准定位代词指代和因果、转折等逻辑关系。38题E项“a dictionary is not only for spelling”和40题D项“But a dictionary can be a pleasure to read”则分别在段首和段尾发挥承上启下的结构性作用，但整体上对宏观语篇结构的要求是作为点缀。
2025年，侧重动作链条与情感逻辑的连贯。作为一篇记叙文，其考点紧密围绕人物行为动作的先后顺序和情感因果关系。37题D项“calls out the name”是“make the drinks”的后续具体动作，构成连续的动作描写链条。38题C项“arrives early”与其后的“I do so because...”构成行动与动机的因果解释。39题F项“starts her day off good”解释了学生高频光顾的情感原因。这要求考生把握叙事文体的语篇特征，围绕“时间、动作与情感”构建一个完整的分析框架。
2026年，侧重宏观语篇结构与复杂指代网络。今年对宏观语篇结构的考查达到了新高度。36题C项要求辨识段末总结句，39题D项要求辨识支撑主题句的概括性语句，这都是对段落结构功能的直接考查。同时，微观衔接的难度也升级了。37题不仅需要看懂“AI-powered virtual guides”，更需要认识到后句的“These digital assistants”即为其同义指代，形成了一个跨越句子的指代链。38题A项的“This capability”则是对前一句完整能力的抽象概括。试题要求考生在理解宏观“总—分—展望”框架的同时，还要能在微观层面追踪复杂的指代和词汇同现网络。
近三年的高考七选五所有干扰项都与文段话题强相关：题目不再仅仅寻找孤立的“关键词”，而是考查深层的语篇连贯机制。顺承、解释、因果、递进、转折是连接所有正确选项的灵魂。试题要求从在文中寻找孤立的衔接线索，转变为读懂句子间的内在关联，主动构建一个连贯的语篇。
基于以上特点，高中英语阅读教学需走向语篇深度研读：
1.从“碎片化串讲”转向“结构化研读”
树立体裁图式：教学中应带领学生解构不同文体的典型框架。例如，说明文常采用“现象—原理—应用—展望”模式（如2026年），记叙文则遵循“人物—行为—动机—影响”的叙事弧线（如2025年）。可让学生通过画“语篇结构图”，直观理解信息流的推进方式。
培养段落意识：专门训练学生识别段落内的“主题句、支撑句、总结句、过渡句”，理解一个段落如何围绕一个中心展开。这直接对应总结句、过渡句类考题。
2.从“单句翻译”转向“逻辑可视化”
标记衔接纽带：引导学生用箭头、符号等标注文中的指代词（this/they/such）、逻辑连接词（however/moreover/therefore）和词汇链（同义词、反义词、上下义词的共现网络）。让隐性的逻辑关系“显性化”。
开展完形填空式阅读：在常规阅读中，教师可自主挖空，要求学生填入连词或过渡句，反复练习“预判下文逻辑”的能力，这比直接做题更有效。
3.从“应试操练”转向“主题意义探究”
融育于读：充分挖掘文本育人价值。如讲解类似2024年真题时，深入分析严谨求真的学习品格，倡导在智能时代沉浸式学习带来的感官与精神愉悦；讲解类似2025年真题时，可组织讨论平凡岗位上的闪光点；讲解2026年真题时，可延伸探讨科技伦理与隐私保护，将语言学习与品格培养、思辨训练相结合。
读写结合：对于典范的语篇，可要求学生进行仿写、续写或写摘要。只有在输出中，学生才能真正内化“如何构建连贯语篇”的技巧，实现从读者到作者的视角转换，这是应对七选五的最高境界。一个能写出连贯语篇的学生，面对七选五时，本质上是调用自己写作时建立的那套“连贯性直觉”，去判断哪个选项能补全作者遗漏的拼图。这不是在“找答案”，而是在用作者的脑与眼，看穿语篇建构的底层逻辑。
