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中考语文命题 命题原则 体现九年义务教育阶段特点;体现初中语文学科特点和学习基础规律;全面、客观、公正评价学生语文素养;发挥学业毕业考试导向功效;不出偏题、怪题,重视知识、能力考查和综合素质测试 -
积累和利用部分考查内容 字音、字形、成语利用、名著阅读、修改病句、提炼信息、语言利用、古诗文默写 试卷前3题错误选项类型不同,可分类归纳;第4题考查名著关键人物关键情节,如曹操相关错误选项体现知识整合
作文审题 - 命题作文 揣摩题目限制性词语,明确写作对象和范围,找出关键词和核心词 2010年上海中考作文“黑板上的记忆”,关键词“记忆”,核心词“黑板上”,围绕关键词写作,突出核心词重点
作文审题 - 给材料作文 审好材料内涵,避免偏题,选出新颖内容,挖掘深刻主题 2010年北京中考作文“凝聚”,通过材料引导思考亲情、友谊、爱心等凝聚的意义
高考英语命题 命题遵循要求和取向 遵循“一核四层四翼”总要求,体现“立德树人、服务选材、引导教学”指向,以价值引领为金线、关键能力为银线、问题情境为串联线,凸显素养导向,考查关键能力 突出信息获取与整合、逻辑推理与论证、语言理解与表达、批判性思维与创造性思维等能力考查
命题方式 以“挖空”为主要方式,包括挖空单词、句子、段落 完形填空和短文填词挖空单词,阅读理解“七选五”挖空句子,书面表达读后续写挖空段落,考查还原补缺能力,如英语精熟者补全“Dogs bark and______meow”中的“cats”
地理经纬度知识 经纬度表示及区域判断 相邻经线经度向西增大为西经(W),相邻纬线纬度向北增大为北纬(N),向南增大为南纬(S);可根据经纬度判断地理位置所属半球、温度带、纬度区域 酒泉卫星发射基地经纬度约40°N,100°E,位于北温带、北半球、东半球、中纬度地区
假言命题知识 充分条件假言命题 翻译为前推后,常见联结词有“如果……那么……”“若……则……”“只要……就……”“所有……都……” “如果服兵役了,那么一定满了18岁”,翻译为“服兵役→满了18岁”
必要条件假言命题 翻译为后推前,常见联结词有“只有……才……”“不……不……”“……是……前提/基础/必不可少的”“除非……否则不……” “只有满了18岁,才能服兵役”,翻译为“服兵役→满了18岁”;“除非天气晴朗,否则不放风筝”等
充要条件假言命题 常见联结词“当且仅当” “一个整数是偶数当且仅当它能被2整除”,翻译为“一个整数是偶数↔能被2整除”
逆否命题推理规则 肯前必肯后,否后必否前 已知A→B,那么A真推B真,B假推A假,其他情况不确定
中考语文考前试卷 积累与运用题目答案及解析 对字音、字形、词语使用、文学常识、语言表达等题目进行答案选择和错误原因解析 如“恪守”应读“kè”而非“gè”;“别出新裁”应为“别出心裁”等
高考作文命题 命题新趋势和特点 体现“三无不”特征与“三线”考查逻辑,紧扣“核心价值金线”,坚持正确政治方向和价值取向,强化育人功能和积极导向作用 -
语言应用“表达效果”题型 多种题型,如询问表达效果、能否删改字词句子、分析修辞手法效果等;解题要指明表达方式及效果,在理解文意和感知情感基础上整体把握 如“这种表达有什么效果?”“某词能不能删掉或替换?为什么?”等题型
AI演讲 MetaAI科学家观点 分析当前AI技术特别是自回归大语言模型存在根本局限,如“幻觉”问题和无法理解物理世界;认为要实现人类水平AI,应放弃式AI,推动基于能量的模型(EBMs)和联合嵌入架构(JEPA)等新思路,强调规划和推理能力重要性 不同人对实现人类水平AI时间差异大,乐观者认为已实现,融资者声称明年实现,但演讲者不认同
中考记叙文阅读 近年命题特点 聚焦平凡人物温情故事或社会热点事件,注重考查学生对文本情感深度挖掘与价值观辩证思考 如亲情、师生情、社会互助故事,环保、科技伦理热点事件
高频题型及提分技巧 高频题型有分析人物情感变化、结合文本评价人物行为;提分技巧是圈画关键词,代入角色思考 如分析作者从“埋怨”到“理解”的情感转变;假设自己是文中人物体会心理矛盾
2025年命题 将传统文化、科技发展、生态保护等热点融入记叙文,要求考生展现思辨能力;答题模板为现象描述→矛盾分析→解决建议 题材如“AI陪伴老人”“传统手工艺的数字化传承”“社区垃圾分类志愿者的故事”等;素材如神舟十七号航天员“太空日记”、ChatGPT对青少年社交影响

专业术语解释:

2025年哈尔滨各类考试命题及学科知识要点与AI发展见解大揭秘!

  • 格式塔认知原理:格式塔心理学认为,人们根据大脑中对事物已有的完整概念,在看见不完整的事物时,会在思维中把它补全起来。在语言学习中,人们对不完整的语言也有这种补应。
  • 图式:个体经验在人的意识中的存在,是认知的建筑组块,是信息加工所依存的要素。
  • 自回归大语言模型:一种基于自回归机制的大型语言模型,通过对输入序列的历史信息进行建模来下一个词或符号。
  • 基于能量的模型(EBMs):一种机器学习模型,通过定义一个能量函数来描述数据的分布,模型的目标是小化能量函数。
  • 联合嵌入架构(JEPA):是一种特定的架构,旨在将不同的数据模态(如图像、文本等)嵌入到一个共同的特征空间中,并进行。

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