龍江夏夜「不打烊」！ 「購在龍江·食在龍江」夜經濟活動啟幕
2025-11-03 22:16 9,915次浏览每年六月高考過後，高考作文題都會準時登上熱搜榜，全民熱議的背後，藏著一個深層的思考：我們到底希望通過一道作文題，考查學生的哪些素質？其實，高考作文題從來都不只是寫作測試。當我們討論「什麼是好的高考作文題」時，實際上是在追問：未來的社會中堅，該具備怎樣的思維能力和人文素養？ 作文題不只是「寫作任務」 要說清楚「好的高考作文題」，得先回到本源：作文題究竟是什麼？ 從「題目」二字，你能看到古人造字時的巧思。《說文解字》裡說「題，額也」，額頭是人臉上最顯眼的部位。「目」就更直接了，本義眼睛，後來引申出「條目」「項目」之意——比如說「目錄」，就是「用眼睛看的條目」。當「題」和「目」組合在一起，就有了奇妙的張力：「題」是框架、方向，像額頭一樣明確；「目」是細節、視角，像眼睛一樣靈活。比如寫《我的校園》，「校園」是「題」，規定了你不能寫家裡的事；但可以寫操場的樹、教室的窗——這些都是「目」的自由。這種「規範」與「開放」之間的平衡，正體現了作文題目的本質。好的作文題，就像給你畫了一個圈：圈太小，人會受限制；圈太大，人會迷茫。它得在「管」和「放」之間找到那個微妙的點。 生活中處處有「題」。老師布置的「讀後感」是題，單位要求的「工作總結」是題，但作文題和這些都不一樣——它是「用文字表達思考」的專門訓練。筆者曾請教過一位前輩：「教了三十年作文，您覺得作文題最該教會學生什麼？」他說：「不是華麗的辭藻，而是『想清楚再寫』。一道好的作文題，會逼著學生把事情想明白：我要表達什麼？別人可能怎麼反駁我？」比如寫《談堅持》，平庸的題目只會讓學生堆砌例子，而好的題目會加個限定：「堅持到底一定是對的嗎？」——這就逼著學生思考「堅持」和「變通」之間的關係，從單一的價值判斷轉向辯證思考。作文題的終極目的，是培養「有邏輯的表達」和「有深度的思考」。這一點，在高考作文題裡體現得尤為明顯。 因此，好的高考作文題，就像剝洋蔥，一層比一層「辛辣」，也一層比一層接近核心。 第一層是「現象層」。比如上海卷的「專・轉・傳」，表面是在說「專業知識怎麼轉化、怎麼傳播」。考生可以舉「科學家寫科普書」「學術論文被短視頻解讀」的例子，這是最基礎的要求。 第二層是「邏輯層」。它要求考生找到事物之間的關聯：從「專」到「轉」是不是必須的？「轉」得越多，就一定「傳」得越廣嗎？有個考生寫道：「專業是根，轉化是橋，傳播是果。但橋要是建歪了，根就會被挖斷，果也會爛在地裡。」這種對邏輯關係的辨析，比單純舉例進了一步。 第三層是「價值層」。它追問的是背後的意義：在信息爆炸的時代，我們為什麼需要「專業」？「流傳」的本質是什麼？有考生提到：「真正能傳下去的，從來不是知識本身，而是知識裡藏著的人對世界的追問。就像孔子的話傳了兩千多年，不是因為他說的每句話都對，而是因為他教會了我們『怎麼做人』。」這種思考，已經觸及了文明傳承的本質。 普通作文題可能只需要剝開第一層，而高考作文題，要求考生至少剝開第二層，能摸到第三層的，才是真正的佼佼者。 高考作文題是一份精神成人禮 有位教育專家說過：「高考作文題是給18歲年輕人的一份『精神成人禮』。」18歲是人生的重要節點，一道好的作文題，應該在這個節點上，啟發他們思考一些「必須想清楚」的問題。 它該教會學生「直面真實」。生活不是美好的童話，而是充滿了矛盾和不確定。好的作文題，應該讓學生明白這一點。它不應該只展示「崇高」「美好」，也應該讓學生看到「平凡」「掙扎」。比如寫「苦難」，不僅要寫英雄的犧牲，也要寫普通人的無奈；寫「成功」，不僅要寫光鮮的結果，也要寫背後的代價。這樣，學生走出考場後，才不會被「完美人生」的幻想迷惑，才能更從容地面對生活中的不完美。 它該鼓勵學生「保持追問」。真正的人才，不是「知道答案」的人，而是「善於提問」的人。好的作文題，應該在學生心裡種下「追問」的種子。比如面對「專・轉・傳」，追問「什麼知識值得被傳承」；面對「苦難與新生」，追問「我們該如何紀念歷史」；面對「AI與人類」，追問「人之所以為人的意義是什麼」……這些追問，可能沒有標準答案，但很可能會伴隨學生一生，成為他們深度思考的起點。 它該引導學生「學會擔當」。好的高考作文題，應該讓學生意識到自己的社會角色。有個考生在作文結尾寫道：「艾青說『為什麼我的眼裡常含淚水？因為我對這土地愛得深沉』。現在的我，可能還說不出這麼深沉的話，但我知道，我腳下的土地，需要我們這代人去守護。也許是學好一門技術，也許是做好一份工作，也許只是不辜負每一天的陽光。」這段話沒有豪言壯語，卻透著樸素的擔當——這正是社會需要的品質。 讓高考作文題成為「思想的種子」 高考作文題的意義，遠不止於「選拔人才」。它像一顆種子，種在每個考生的心裡，會在未來的歲月裡生根發芽，讓他們成為有思考能力、有擔當精神、有時代感知力的人。 對命題者來說，設計一道好作文題，需要勇氣：敢於跳出「安全區」，不怕被質疑「太難」；需要智慧：在規範與開放、傳統與未來、公平與區分之間找到平衡；更需要情懷：真正關心年輕人成長，關心這個國家的未來。 好的高考作文題，應該是個「矛盾容器」。它不提供標準答案，而是拋出一個讓人糾結的問題，逼著考生去權衡、去辨析。在這方面，2025年全國1卷作文題就做得不錯。老舍的「開不了口」和艾青的「嘶啞歌唱」，本身就是一對矛盾：人在困境中，到底該沉默還是發聲？沉默是懦弱還是智慧？發聲是勇敢還是魯莽？這種矛盾，沒有標準答案，卻能看出考生的思維深度。 好的高考作文題，應該像一架「思維梯子」：起點不高，讓大多數考生都能爬上去；但越往上，臺階越陡，越能區分出誰有力量爬到頂端。上海卷的「專・轉・傳」就很像這樣的梯子。最底層，考生可以解釋三個詞的意思，舉幾個簡單的例子——這對大部分考生來說都不難。中間層，需要分析三者的關係：「專」是基礎，「轉」是橋梁，「傳」是目標？還是說「轉」可能毀掉「專」，「傳」未必需要「轉」？能想到這一步，就已經不錯了。最高層，則要跳出文字本身，思考時代問題：在算法推薦的時代，「專」的深度會不會被「轉」的流量綁架？在信息速朽的時代，「傳」的意義是不是該重新定義？ 好的高考作文題，既要紮根當下，又要面向未來。它得讓考生聊聊身邊的事，更得讓考生想想十年後的世界，不僅關注「歷史」和「文化」，還要觸及「未來」。現在的考生是「數字原住民」，他們從小玩VR、刷短視頻、用AI，這些經驗應該被納入作文題。未來的社會，需要能和AI共處、能應對技術變革的人才。高考作文題作為「指揮棒」，應該引導學生關注和思考：技術和人文該怎麼平衡？人類獨特的創造力到底在哪裡？ 一道好的高考作文題，最終會沉澱為一代人的共同記憶。多年後，當考生們回憶起18歲那年的考場，他們可能記不清具體的分數，卻會記得那道題曾讓他們認認真真地思考：「我是誰？我要成為什麼樣的人？我該如何面對這個世界？」 這，才是高考作文題最珍貴的價值。 (作者：程永超，系上海市建平中學正高級教師、全國百佳語文教師)
天津8月14日電(記者 孫玲玲)記者13日從南開大學獲悉，近日，南開大學計算機學院媒體計算實驗室取得最新研究成果，不僅從評估的角度揭示了現有AI檢測方法的性能不足，並創新性地提出了「直接差異學習」(Direct Discrepancy Learning，DDL)優化策略，教會AI用「火眼金睛」辨別人機不同，實現AI檢測性能的巨大突破。相關成果論文已被計算機多媒體領域國際頂級會議ACM MM2025(ACM International Conference on Multimedia)接收。 圖為南開大學研究團隊提出的DetectAnyLLM檢測框架以及MIRAGE基準數據集亮點全析。(南開大學 供圖) 近日，OpenAI發布新一代人工智慧模型GPT-5，再次引發全球關注。隨著DeepSeek、ChatGPT、通義千問、豆包等AIGC大模型逐漸從「新奇玩具」變成學習、工作中不可或缺的「生產力工具」，其伴生問題也日益凸顯：AI經常會「一本正經地胡說八道」，生成看似合理的虛假信息，造成「AI幻覺」；依賴AI工具代寫作業甚至畢業論文，極大衝擊著學術誠信和規範；論文AI率檢測系統有待完善，論文被誤判的問題時有發生……如何精準識別AI生成內容，成為亟待解決的熱點問題。 據了解，目前AI生成內容檢測主要有兩種路線，一種是「基於訓練的檢測方法」，使用特定數據訓練一個專用的分類模型；另一種是「零樣本檢測方法」，直接使用一個預訓練的語言模型並設計某種分類標準進行分類。 圖為AI生成內容檢測示意圖。(南開大學 供圖) 多項研究表明，現有檢測方法在應對複雜的現實場景時常顯不足。此前也曾有權威媒體報導，《荷塘月色》《流浪地球》等經典作品被某常用論文AI率檢測系統檢出高AI率。 為何現有的AI檢測工具會「誤判」？論文第一作者、南開大學計算機學院計算機科學卓越班2023級本科生付嘉晨解釋道：「如果把AI文本檢測比作一場考試，檢測器的訓練數據等同於日常練習題，現有檢測方法是機械刷題、死記硬背答題的固定套路，難以學會答題邏輯，一旦遇到全新難題，準確率就會顯著下降。」 「要想實現通用檢測，理論上需收集所有大模型的數據進行訓練，但在大模型迭代飛速的今天幾乎不可能。」付嘉晨說，讓檢測器真正學會舉一反三，即提升檢測器的泛化性能，是提升AI文本檢測性能的關鍵。 為此，研究團隊提出了DDL方法另闢蹊徑，通過直接優化模型預測的文本條件概率差異與人為設定的目標值之間的差距，幫助模型學習AI文本檢測的內在知識，可以精準捕捉人機文本間的深層語義差異，從而大幅提升檢測器的泛化能力與魯棒性。 「使用DDL訓練得到的檢測器如同有了『火眼金睛』，即便只『學習』過DeepSeek-R1的文本，也能精準識別像GPT-5這樣最新大模型生成的內容。」付嘉晨說。 團隊還提出了一個全面的測試基準數據集MIRAGE，使用13種主流的商用大模型(如豆包、DeepSeek、Kimi等)以及4種先進的開源大模型(如Qwen等)，從AI生成、潤色、重寫三個角度構造了接近十萬條人類-AI文本對。 「MIRAGE是目前唯一聚焦於對商用大語言模型檢測的基準數據集。直觀地說，之前的基準數據集是由少而且能力簡單的大模型命題出卷，而MIRAGE是17個能力強大的大模型聯合命題，形成一套高難度、又有代表性的檢測試卷。」論文通訊作者、南開大學計算機學院副教授郭春樂說。 在MIRAGE的測試結果顯示，現有檢測器的準確率從在簡單數據集上的90%驟降至約60%；而使用DDL訓練的檢測器仍保持85%以上的準確率。與史丹福大學提出的DetectGPT相比，性能相對提升71.62%；與馬裡蘭大學、卡內基梅隆大學等共同提出的Binoculars方法相比，性能相對提升68.03%。 「AIGC發展日新月異，我們將持續迭代升級評估基準和技術，致力於實現更快、更準、更低成本的AI生成文本檢測，以AI之力，讓每一篇成果更出彩。」研究團隊負責人、南開大學計算機學院教授李重儀說。(完)
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