再有10天，2025年高考即将拉开大幕，各地考生将奔赴人生中的一场大考。眼下，押题卷的市场热度一直攀升。除了常规的“名师”押题之外，用“AI预测”押题也备受关注。
与虚无缥缈的AI押题相比，押与人工智能教育相关的考题，却有着十分值得期待的考量。
近年来，人工智能在教育领域的应用越来越广泛，成为了教育变革的重要驱动力。从智能教学平台到个性化学习系统，从虚拟导师到智能作业批改，人工智能正深刻地改变着传统的教育模式。
从高考对学生核心素养的考查要求来看，与人工智能教育相关的题目具有独特的优势。这类题目可以考查学生的批判性思维，让学生分析AI在教育应用中的利弊，比如AI提升学习效率的同时，是否会导致人际互动的减少；也能考查学生解决问题的能力，促使学生思考如何在教育中实现人机协作的平衡；还能引导学生关注社会责任，思考如何利用AI技术促进教育公平，让农村学生也能通过AI获取优质教育资源。
回顾近10年高考英语作文高频主题，科技影响与教育变革一直居高不下，而人工智能教育完美融合了 “科技” 与 “教育” 两大命题主线。在语文、政治、历史等学科中，人工智能教育同样可以作为重要的素材和考点，考查学生对时代发展、社会现象的理解和分析能力。
下面就列举一些可能会出现的案例，内容源自多平台AI工具，仅供参考～
押题方向：
议论文写作（如"AI对传统文化传承的双刃剑效应"）
科技伦理阅读理解（如人工智能与隐私权的平衡）
文言文与现代科技结合（如《墨子》逻辑思想与AI推理的对比）
政策依据：
教育部《普通高中语文课程标准（2020修订）》明确要求"关注科技发展前沿，培养跨媒介思辨能力"。
2023年《中国教育现代化2035》提出"加强人工智能伦理教育，培育科技人文素养"。
近年高考真题已出现"北斗卫星""量子通信"等科技文本，AI主题符合延续性。
押题方向：
算法流程图与概率统计结合（如机器学习分类问题建模）
数据处理题（基于神经网络训练数据的图表分析）
逻辑推理题（体现AI决策树思想的排列组合问题）
市场与技术驱动：
新课标将"数学建模"列为必修，2022年全国卷已出现"区块链加密算法"建模题。
部分企业研发的AI数学助教系统覆盖80%重点中学，倒逼教学场景革新。
强基计划加大算法思维考核，如清华大学2024自主招生题涉及梯度下降原理。
命题趋势：
科技类阅读理解（如ChatGPT对教育的影响）
应用文写作（建议信：如何合理使用AI学习工具）
翻译题涉及AI术语（如machine learning/neural network）
政策与市场双重影响：
教育部《教育信息化2.0行动计划》要求"英语教学融入数字化素养"。
部分机构2024年AI口语陪练产品渗透率超60%，倒逼考试接轨实际应用。
雅思、托福已新增AI相关话题，高考命题存在国际考试对标惯性。
押题方向与示例：
必修模块《经济与社会》
论述题：结合"十四五"规划中"人工智能作为战略性新兴产业"的定位，分析AI如何赋能实体经济转型升级。
材料分析：以深圳、杭州等地的"AI 制造业"试点案例，说明技术创新对构建现代化经济体系的作用。
必修模块《政治与法治》
案例分析：通过《数据安全法》《个人信息保护法》，探讨人工智能应用中的权利边界与法律规制（如人脸识别滥用、算法歧视）。
观点评析：针对"AI技术是否威胁就业稳定"的争论，运用矛盾分析法与高质量发展理论进行辩证论述。
选修模块《国际组织》
情境题：以中国牵头制定《全球人工智能治理倡议》为背景，分析我国在AI国际规则制定中的角色与贡献。
政策依据：
2021年《新一代人工智能发展规划》提出"加强AI伦理与法制研究，培养复合型人才"。
教育部《中小学人工智能课程指南》明确要求"将AI与社会治理结合，增强学生公民意识"。
2023年高考政治全国卷已出现"数字经济与共同富裕"的关联性命题，AI作为数字经济核心驱动力，逻辑链高度相似。
押题方向与示例：
技术革命对比分析
比较题：从生产工具、社会结构、全球化三个维度，对比第一次工业革命（蒸汽机）与当代人工智能革命的异同。
史料解读：提供19世纪英国《工厂法》与2023年欧盟《人工智能法案》原文节选，分析技术变革中政府监管的演变逻辑。
中外科技交流史
论述题：以"丝绸之路上的造纸术西传"为参照，论述当今中国AI技术出海如何体现"文明互鉴的新范式"。
观点论证：结合《天工开物》中的技术思想，阐释中国古代"道器合一"理念对当代AI伦理建设的启示。
历史人物与科技伦理
人物评说：评价爱因斯坦对核技术的反思，联系当前科学家对AI风险预警的呼吁，探讨科技工作者的社会责任。
政策与学科趋势：
新课标强调"跨学科主题学习"，如《中外历史纲要》要求"从历史视角理解科技的双刃剑效应"。
2022年历史全国甲卷曾以"电报技术对近代中国的影响"命题，AI作为当代颠覆性技术，命题思路一脉相承。
中国科学院《关于科技史融入基础教育的建议》指出，需通过历史案例培养技术风险预判能力。
政治 历史 技术：以"从活字印刷到ChatGPT——媒介变革对文明传承的影响"为主题，设计开放性问题，要求学生综合运用多学科知识分析。
政策联动：教育部《关于加强新时代中小学科学教育工作的意见》明确要求"打破学科壁垒，设计科技与社会融合的探究课题"。
押题方向与示例：
生物技术与AI融合
实验设计题：基于AlphaFold（AI预测蛋白质结构）的原理，设计验证其预测准确性的对照实验方案。
材料分析：给出CRISPR基因编辑技术与AI辅助靶点筛选的结合案例，分析AI如何提高基因治疗的精准度。
脑科学与神经网络
论述题：对比生物神经元与人工神经网络的结构与功能异同，阐释仿生学对AI发展的启示。
图解题：结合人脑视觉皮层处理信息的层级结构，解释卷积神经网络（CNN）在图像识别中的应用逻辑。
诺贝尔奖关联考点（参考2023年生理学/医学奖）
案例分析：若2023年奖项涉及mRNA技术（如新冠疫情相关研究），可联系AI在疫苗研发中的加速作用（如通过机器学习预测病毒变异株）。
政策与学科依据：
教育部《高中生物学课程标准》要求“关注生物技术与其他学科的交叉应用”。
2023年科技部《人工智能赋能生物学创新发展行动计划》提出“推动AI在组学数据分析、药物研发等领域的应用”。
2022年广东高考生物卷已出现“生物信息学数据分析”题型，AI关联命题具备延续性。
押题方向与示例：
计算化学与AI模型
工业流程题：以AI优化合成氨工艺条件为背景，要求学生分析催化剂筛选的模拟计算流程（如密度泛函理论DFT 机器学习）。
原理分析题：解释深度学习如何预测分子反应活性（参考2023年诺贝尔化学奖“量子点”研究中数据驱动的材料设计方法）。
新材料与AI发现
探究题：给出AI预测新型锂电池正极材料的案例，结合晶体结构知识，推测材料性能优势。
图表题：基于AI生成的“化学知识图谱”（如元素周期性与化合物性质的关联网络），完成物质性质推断。
诺贝尔奖关联考点（2023年化学奖“量子点”）
综合应用：分析量子点在医学成像中的应用，如何通过AI处理成像数据以提高诊断效率（如肿瘤标记物识别）。
政策与市场驱动：
新课标强调“证据推理与模型认知”，AI化学模型（如分子动力学模拟）符合这一要求。
2024年《全球人工智能与化学创新白皮书》指出“AI将缩短新材料研发周期超50%”，技术应用已成行业共识。
2023年北京高考化学卷首次出现“计算化学”概念题，为AI相关命题铺路。
生物 化学 AI：
实验探究题：以AI辅助设计人工酶为情境，要求学生结合酶催化机制（生物）、分子结构修饰（化学）和算法优化原理（AI）提出研究思路。
政策背景：教育部“中学生科技创新英才计划”近年重点资助“AI 合成生物学”交叉课题。
综上，生物与化学科目可能通过技术赋能科学发现和跨学科工具应用两大方向切入AI教育内容，既体现科技前沿，又紧扣学科核心素养（如生物学的“科学探究”、化学的“创新意识”）。备考时需注重“AI 经典理论”的案例分析能力，同时关联诺贝尔奖等重大科学事件的政策导向价值。
既然与人工智能教育相关的考题如此重要，那么考生们该如何备考呢？
在知识储备方面，要熟记AI相关的专业词汇，如algorithm（算法）、data -driven（数据驱动）等，这不仅有助于在英语考试中准确理解和表达，也能在其他学科答题时展现专业素养。同时，积累一些关于教育的名言警句，如 “Education is not the filling of a pail, but the lighting of a fire.”（教育不是注满一桶水，而是点燃一把火），为作文写作增添亮点。
在思维训练上，多进行辩证思维的练习。对于人工智能教育，既要看到它带来的机遇，如个性化学习、智能辅导等，也要认识到它可能存在的挑战，如隐私保护、教师角色转变等。通过这样的训练，当遇到相关考题时，能够从多个角度进行分析，写出有深度、有逻辑的答案。
在练习实践中，关注国内外人工智能教育的最新案例和发展动态。例如，了解某所学校引入智能教学系统后学生成绩和学习兴趣的变化，分析这些案例背后的原因和影响。将这些实际案例运用到答题中，能使答案更加具体、生动，更具说服力。
高考倒计时的钟声已经敲响，在这最后的冲刺阶段，我们要保持清醒的头脑，不被各种虚假宣传所迷惑。与其把希望寄托在不靠谱的AI押题上，不如脚踏实地，认真备考。
最后希望每一位考生都能在高考中发挥出自己的最佳水平，实现自己的梦想！