2025年大学入学分析还剩半个月。随着大学入学分析的临近，模拟测试文件的市场仍然很热。目前，著名的老师和人工智能
2025年大学入学分析还剩半个月。随着大学入学分析的临近，模拟测试文件的市场仍然很热。目前，著名的老师和人工智能预测都在各种战斗中……他们真的可以可靠吗？ AI可以成为准备测试的“魔法武器”吗？
目前，尽管候选人和父母正在为测试做准备，但“大学入学分析中的外围设备也很受欢迎。在短跑阶段中，一系列完整的测试问题将有助于候选人在许多候选人的桌子上发展一种感觉并维持他们的测试状态，并在Preparationt中的许多候选人中成为“常规客人”。
如今，市场测试问题和价格不均匀。与价值数十个元人的模拟测试文件相比，一些测试论文现在被称为“预测”甚至“阻止问题”，价格下降到三四百元人民币。
商人：许多省份都可以说明要点s得分为200至270。去年，即使是夏季较低的省级的省份也可以以150至180分的分数获得分数。您想拍这张标题纸的照片吗？
那么，高价测试论文的结果是什么？记者发现，在特定的试验角色的详细信息中，2024年大学入学评论以真实的问题为例，列出了有关不同主题的MGA问题之间的许多“”。但是，如果仔细观察，情况并非如此。
一个几何几何问题，真正的问题是一个五角形，问题纸是三角金字塔。 STEM问题和问题是不同的。由于相同的测试测试了“二面角的大小”，因此被确定为“赌注”。如此广泛的判断显然远离我们的一天 - 天气的理解。
但是即便如此，许多父母仍在移动。
SI Liu女士，高中生的父母：看到在线宣传真是太神奇了，并说一些著名老师的考试很准确车站，他们仍然被杀死。他们为孩子购买了一套大学入学评论问题，期望尝试运气。
江西省的苏古恩教师学校元元对记者说，上学的希望无法放在所谓的“提出问题的预测试测试论文”中。
Yuan Yuan：我们的高中老师不相信So所谓的“阻止问题”。每年，大学入学评论小组设置的问题都会设计“阻止问题”机制。此外，近年来从局势中的判断，这些问题论文的“阻止”标准是广泛的。只要涉及两个知识点，它们就被认为被击败了。老实说，我们通常会回顾知识点。相信自己和自己的老师比相信这一点更好。
除了各机构发起的传统“著名询问老师”外，记者还发现了流行的AI近年来，许多交易者也已将模型引入了“询问”阵容。
高中高中郭尼维（Guo Xuanwei）说，他购买了AI预言的论文。
Guo Xuanwei：在使用它之后，我觉得AI的问题确实是常见的模板。它们是根据近年来大学入学评论的类型形成的，但是缺少一些个性化的问题。
在高中高中生黄·尚尤（Huang Shengyu）认为，使用AI预测的纸质试验可能使您可以更多地练习，主要给人以“预先审查的感觉”。
Huang Shengyu：我认为AI预测的问题并非无用。在一定程度上，他们可以带给我们信心。如果您确实有测试问题，他们可以预测。
审查前的预测，著名的老师和人工智能将加入该部队……他们真的可以可靠吗？国家教育考试委员会专业小组的成员陈旺说，如果是著名的老师或AI，问题的内容背后是隐藏的业务活动。
Chen Zhiwen：我认为这不仅仅是一种营销方式。近年来，大学入学测试集中在设定问题时的稳定性上。例如，第一个数学问题（国家论文）通常是测试集，问题的类型应该是许多选择。 （类似于）已知a，提供条件，然后（让候选人）计算。我已经进行了多年的测试，而我唯一不知道的是参数的变化。即使在新的大学入学评论区域，我们也有自适应测试。实际上，自适应测试告诉您，应该这样评估大学入学评论。让我们比较自适应测试问题。知识点和问题类型以及正式的测试知识点和问题类型之间没有很大的区别。更改仍然是参数，包括一些进入视角的问题。
关于AI的预言问题Chen Zhiwen认为，GE进入评论文章是可靠的，候选人和父母在购买此类产品时应该保持理性，而不会因商人过多的宣传而感到困惑。大学入学评论的成功从未通过投注问题确定。扎实的知识保留和赢得钥匙的稳定。
Chen Zhiwen：我们的构图测试完全反映了道德和教导人们的培养，这些培养通常被整合到当前的活动中，并且这些问题通常是开放的，没有共同的答案。因此，我认为这种预言同样具有实际意义。尽管它可以预测，但很幸运。
尽管AI的预言是不可靠的，但许多老师认为AI可以在考试前有效地协助审查候选人。 Xu Chuanlin是Anhui一所中学的政治教学和研究团队负责人，也是一位高中老师WS，AI可用于改善评估评估。
Xu Chuanlin：例如，您可以使用AI来生成知识的概述，以便您可以整体地了解知识，正确处理评论的内容，并允许AI提供个性化的学习计划。例如，在输入测试结果后，您可以使用AI生成建议表格，以提供审核时间。
还应指出的是，中国教育科学院的研究人员Chu Zhaohui提醒候选人需要避免过度依赖AI来解决问题，并需要具有自己独立的心理能力。
Chu Zhaohui：使用AI的基础是学生正在理解大型模型和歧视，因此他们可以自由地将其视为工具。但是，如果他们遵循大型模型并处于被动方面，那么贴上标记的可能不仅会改善，而且会被误导。 【编辑：Shi CI】
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