共23题，约18470字。

　　普通高中2025-2026学年（下）高一年级期中考试语文
　　注意事项：
　　1.答卷前，考生务必将自己的姓名、班级、考场号、座位号、考生号填写在答题卡上。
　　2.回答选择题时，选出每小题答案后，用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。回答非选择题时，将答案写在答题卡上。写在本试卷上无效。
　　3.考试结束后，将本试卷和答题卡一并交回。
　　一、阅读（72分）
　　（一）阅读Ⅰ（本题共5小题，19分）
　　阅读下面的文字，完成下面小题。
　　随着数智技术的快速发展，人类知识生产范式正在经历一场智能变革。在这一进程中，自然科学凭借其与人工智能的深度融合，已然走在前列。与科学智能相对应的文科智能同样引起了国内外学者的广泛关注和讨论。
　　对知识生产的智能变革而言，无论是自然科学还是人文社会科学，都面临一个共同任务：把方便人类阅读、理解、学习和探究的知识表达转化为方便机器阅读、理解、学习和探究的知识表达，以便在知识生产中实现人机协同乃至人机互生。OpenAI的前合伙人之一卡帕西甚至认为，应将99.9％的优质资源聚焦于使内容更容易被大型语言模型消化，而非仅仅迎合人类读者。对自然科学而言，绝大多数学科的知识表达均以数学表达式为基础，以数值数据为素材形态，表达易于转化。以此为基础，科学智能的关注点已然从数据化表达转移到运用人工智能协同知识生产。然而，文科知识表达的数据化转化要复杂得多，根本原因在于文科知识表达的大多是观念、观点、理论、意义、作品（如艺术作品）等，即便使用了数据也多为非数值数据。只有将其转化为机器易于消化的数据，才有可能讨论与人工智能的协同。
　　数字人文和计算社会科学的发展为发展文科智能奠定了基础，但整体上尚未完成用数据对知识的表达。数字人文发端于20世纪50年代，少数研究者为研究文本建立索引或电子文本库；到了21世纪，谷歌建立图书文献数据库、出版机构期刊和报纸等各类表达载体文献库，关注改进检索方法以及探索研究方法。数字人文几十年的发展推动了大量文献题录的数字化，极大地便利了文献检索。然而，大多数成果实现的是把多种载体承载的知识转为数字格式存储到存储设备，尚未将其转化为可被机器识读的数值数据。简言之，由于传统知识表达尚未转化为可被新一代人工智能消化的数值数据，人文社会科学尚未建立起与人工智能协同进行知识生产的路径或方法，把以数字格式存储的文本、语音、图像、影像等多模态素材中蕴含的知识转化为可被机器消化的数据，是文科智能发展的当务之急。
　　近几十年来，在数智技术及其创新向经济和社会等领域渗透应用的同时，国家也布局了大量与知识生产相关的重大项目和工程，如古籍文本数字化、古代绘画精品数字化、司法案例数字化、智慧城市建设、智慧社会治理探索、智慧司法等。这些重大项目和工程在将适宜人类运用的知识表达转化为适宜机器消化的知识表达方面做出了重要尝试，却也形成了限制文科智能发展的数据割裂局面：一方面是由数智技术应用产生的海量多模态数据由各类机构占有，另一方面是大量以数字格式存储知识的多模态载体也由各类机构掌控。一些数据处于可用状态却未经高质量标注，另一些数据则未被数据化而难以被机器消化。
　　那么，文科智能发展如何突破高质量数据瓶颈？
　　推动文科智能的第一步是把宜人的知识表达转化为宜机的数据表达。面对人类积累的丰富知识，尽管可以依据不同诉求把知识划分为不同的复杂类型，在宜机诉求下，依然可以删繁就简，把知识划分为日常知识和专门知识。其中，日常知识是获得普及且转化为常识的知识，专门知识则是针对专门领域的知识，文科知识便是专门知识中的一类。在文科知识中，除了刻画事实类对象的专门知识以外，还有大量认知类的专门知识，如表达观念、观点、理论、意义等。由专家掌握的认知类知识即专家知识是更浓缩、质量更高、对知识生产影响更大、更体现知识主体性的类型。在这里，专家知识指人类专家创造的专门知识。即使机器参与知识生产，知识的价值主体依然是人类。因此，专家知识的另一层所指是人类专家认同的专门知识。此外，专家知识还是处于动态发展、更新、迭代中的专门知识。以此为语境，把数字格式存储的文科知识转化为机器可消化的数据便是推动文科智能发展的关键工作，其中，最值得关注的是专家知识的数据化，即把以人类学习和理解为目标的知识转化为以机器学习和理解为目的的数据。
　　专家知识数据化不仅要遵循专家知识的知识逻辑，还要遵循数据表达的技术逻辑，使生成的以数据表达的知识可以被机器阅读、学习、理解和探究，且数据生成过程应尽可能简单和易操作。在理念模型上，专家知识数据化包含三个关键步骤（见下图）。
　　专家知识数据化是文科智能向下一阶段发展的前提，文科智能发展也将推动人文社会科学向着整体综合的方向迈进。人类的知识生产范式正在经历智能变革，而将研究素材数据化正是智能变革的第一阶段，也是其顺利实现的前提。在文科智能发展的潮流中，人文社会科学研究有望跳出过去分科化困境，走向新的知识综合，最终形成以人工智能为支撑，基于数据的理论发现与检验，输出能够辅助人类理解、判断、决策、行动的综合性知识，深化对数智社会的认识。
　　（摘编自邱泽奇、李昊林等《专家知识数据化与文科智能》）
　　1. 下列对原文相关内容的理解和分析，正确的一项是（   ）
　　A. 随着数智技术的快速发展，人类知识生产范式的智能变革已然到来，自然科学走在前列的现实，使国内外学者不得不关注文科智能化。
　　B. 知识生产的智能变革要想在知识生产中实现人机协同或人机互生，就必须把适宜人类运用的知识表达转化为适宜机器消化的知识表达。
　　C. 绝大多数自然科学的学科知识表达均以数学表达式为基础，以数值数据为素材形态，表达易于转化，这是文科知识表达的数据化转化落后的根本原因。
　　D. 数字人文为发展文科智能奠定了基础，推动了文献题录的数字化，但对于文科数据转化却未起到积极作用，以至于形成数据割裂局面。
　　2. 根据原文内容，下列说法不正确的一项是（   ）
　　A. “OpenAI的前合伙人之一卡帕西甚至认为……”中“甚至”起强调作用，表明这种观点程度夸大，出乎作者意料，作者并不认同。
　　B. 专家知识数据化需要同时遵循专家知识的“知识逻辑”和数据表达的“技术逻辑”，来生成易于机器消化的以数据表达的知识。
　　C. 文章术语界定清晰准确，图文结合，以引用、举例增强说服力，又通过对比论证突出问题紧迫性，兼具学理的严谨性与表达的通俗性。
　　D. 文章以“数智推动知识生产范式变革”为纲，采用“问题——原因——路径”递进式结构层层论述，也表达了对文科智能前景的期待。
　　3. 根据原文内容，对下图中关于知识的层级关系，说法正确的一项是（   ）
　　A. 日常知识和专家知识换位置
　　B. 专家知识和文科知识换位置
　　C. 专家知识移到认知类专门知识下一级
　　D. 专门知识移到认知类专门知识下一级
　　4. 请结合原文第三段内容，提炼概括数据对知识的表达从传统到智能要经历哪几个步骤。
　　5. 近日某大学校长明确表示：文科生绝不会被AI替代，“文科＋AI”融合将催生全新职业赛道。请结合本文谈谈你对“文科生绝不会被AI替代”的看法，并根据文章举出一个文科亟须发展的新职业赛道。
　　【解析】
　　【导语】这是一篇聚焦数智时代文科发展的严谨学术议论文，紧扣知识生产智能变革的时代背景，直指当前文科智能发展面临的知识数据化转化瓶颈，层层递进提出“专家知识数据化”的破局路径。文章逻辑清晰，问题针对性强，既回应了时代变革下文科发展的现实命题，也为文科智能落地提供了清晰方向，兼具学理性与现实指导意义。
　　【1题详解】
　　先通读文本内容，再将选项定位回原文进行比较分析。
　　A.“自然科学走在前列的现实，使国内外学者不得不关注文科智能化”错，原文“文科智能同样引起了国内外学者的广泛关注和讨论”强调的是主动关注，而选项是被迫关注之意，违背原文意思。
　　C.“绝大多数自然科学的学科知识表达均以数学表达式为基础，以数值数据为素材形态，表达易于转化，这是……根本原因”错，原文指出“文科知识表达的数据化转化要复杂得多，根本原因在于文科知识表达的大多是观念、观点、理论、意
　　（二）阅读Ⅱ（本题共4小题，16分）
　　阅读下面的文字，完成下面小题。
　　话说乡味
　　费孝通
　　口味和口音一样是从小养成的。“乡音无改鬓毛衰”，我已深有体会。口音难改，口味亦然。我在国外居留时，曾说“家乡美味入梦多”，不是虚言。近年来我常回家乡，解馋的机会变多了。但时移境迁，想在客店里重尝故味，实属不易。倒不是厨师的技艺不到家，究其原因，说来相当复杂。
　　让我举一个例子来说明。我一向喜欢吃油煎臭豆腐。这个特色是从哪里来的？我念小学时，家住吴江县松陵镇，平日吃的臭豆腐都是家里自己“臭”的。