本次为大家整理的是重庆市2026届高中学业水平模拟调研卷（一）语文试题+答案（共12页），高清完整版PDF下载。这套试卷贴合2026届新高考语文命题方向，覆盖高中语文核心考点，适合高三同学一轮复习刷题自测、查漏补缺，也可供高中语文老师作为复习备课资料使用。
试题预览：
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 1~5 题。
“人脑” 在人文研究中具有绝对的不可替代性，人工智能（AI）的出现却使这一论断受到挑战。新近推出的 DeepSeek 系统，可以说让人脑与电脑之争来到了攻守易位的临界点。作为古典文学研究工作者，我也比较关注 AI 时代的古典文学研究将会发生怎样变化。
我试图就 AI 时代的古典文学研究等相关话题向 DeepSeek 寻求答案。具体来说有四个方面的问题：
Deepseek 给了如下的回答框架：一、AI 时代的本质特征与技术图景；二、人文学科研究的范式转型；三、有限数据环境下的创新路径；四、学术创新的确权与伦理建构。结语：在智识重构中守护人文精神。面对 AI 带来的方法论革命，古典文学研究正经历着从 “考据之学” 向 “数字义理” 的范式转型。未来的发展方向应是构建 “增强型人文智能”，使 AI 成为激活传统的新思维工具，而非替代人文价值的异化力量。
我进一步要求 AI 将这些内容综合成为一篇文章，这篇文章说：AI 技术在古典文学研究中的价值不仅体现为效率提升，更在于：第一，发现潜藏关联，如《全唐诗》情感熵值量化了社会剧变对文学的影响强度。第二，挑战传统认知，如王维诗中的隐性焦虑。第三，构建交叉证据，GIS 数据与文本分析的结合，为文化传播提供多维实证。第四，推动方法论反思，格律生成实验揭示了形式约束对创作的双刃剑效应。系统最后总结说：这些案例证明，AI 时代的人文研究正在形成 “数据驱动发现 — 人文理论阐释 — 技术工具迭代” 的新三角范式。
从上述文献看，AI 在训练时多次被 “投喂” 相似的数据和要求，很容易复刻或依赖研究者过往熟悉的研究路径和研究方式，生成研究者期望得出的结论。因此，基于已有成果生成的推论，读者很难区分哪些是综合成说，哪些是系统原创。结果，AI 更像是一面镜子，而非窗户。就我探寻的结果而言，DeepSeek 文章提到的专有名词，如 “情感熵值” 等，我的理解不是很到位，但该文的结论还是能读懂的，也基本认可。AI 时代的人文研究正在形成的新三角范式，正好对应了我所强调的文学研究所应具备三个条件，即艺术感受、文献基础与文学理论。将新三角范式和三个研究条件做一个比较，是一个有趣的话题。
艺术感受是基础，文学爱好者往往都有。那文学爱好者为何没有成为文学研究工作者？根本原因在于，文学研究还需要具备文献基础和理论素养这两个重要基础。而现在，这两个基础都面临着严峻的挑战。首先，AI 极大地改变了信息门槛，使文献的收集变得更容易。“中华经典古籍库” 可以通过人工智能，系统地整理相关资料，捕获差错，整理古籍。如果将传世文献全部数字化，“数据驱动发现” 的优势将大显身手。过去靠卖弄广博的知识，猎取一点稀有的史料就可以做文学研究的时代结束了。
其次，AI 时代的理论研究也面临着严峻挑战。过去的理论著作，多依靠于研究者本人的旁征博引。而现在，人工智能可以汇总各种思想学说，并将其归纳、总结，提炼出清晰的线索，做出基本判断。人工智能系统在分析某些作品、提炼某些学说时，会有其得天独厚的优势。譬如分析《红楼梦》前八十回和后四十回在情节线索、人物性格、语言特色等方面的异同，重新创作后四十回，也许更接近曹雪芹的原意。
基于上述两个事实，我们不得不承认，AI 正在重塑文学研究的工具、方法、路径。人工智能对规律性的分析判断必将远超人类，研究范式的转变也是触目可及的发展方向。
在充分认识 AI 强大功能的同时，我们也应注意这种发展趋势中存在的若干潜在问题。就文学创作而言，人工智能推出的文学作品，读起来总是缺乏感动。这是因为，AI 只能看到以往作品写了什么，但无法知道创作者遭遇了哪些困境和不易，怎样感受和思考，它没有真正意义上的个人体验，因而也总是难以触及文学创作以及文学研究的根本动力。
再就文学研究而言，“学问” 一词中有 “学” 也有 “问”。人文学者的优势在于，基于历史经验和自身经历，他不仅限于掌握知识，更重视持续发问、反思。相比较而言，AI 擅长在已知中检索和组合，但是否能够进行持续的 “怀疑” 与 “追问”，目前还是问题。这是因为，AI 没有人类的经历，缺乏情感体验而缺失这样的内部张力。
从更深层次的角度看，社会的运行也有很多看不见的力量在推动，包括约定俗成的潜在规则、社会风尚、审美观念等。这种复杂多变的结构，只有优秀的文学作品才能将其形象化地表现出来。这些深植于生活体验的隐性知识，往往难以明言，需要依靠直觉感受。未来的研究者如果过度依赖 AI 生成的文本，古典文学中 “人之为人” 的经验将会被逐步稀释。
总之，AI 对文本的解读，目前依然趋于表层，“注解” 功能增强，但 “理解” 功能受限。真正理解人类的情感，AI 可能还有很长的路要走。在这个博弈的过程中，人文学者依然有着不可替代的作用。面对经典作品，研究者基于不同的人生体验和学识修养，产生不同的阅读体验，所有细腻敏锐且真实的复杂情感状态，恰是文学鉴赏、艺术品鉴与道德判断的源泉。
当下，为避免陷入 “知识丰富，学问贫乏” 的境地，不如将 “数据占有者” 和 “文化意义生产者” 充分结合，让 AI 承担繁重重复的工具性任务，从两者 “互补” 而非 “取代” 的角度，重新思考发现什么才是文学的本质。将来，如果人工智能借助于新三角范式中 “技术工具迭代” 的强大功能，深入理解人类的情感，惟妙惟肖地将其表达出来。届时，人脑与电脑之间的良性互补关系必将改变世界。
