一、名词解释（6*5）
1.媒介转向
2.数字鸿沟
3.约瑟夫·普利策
4.媒介基础设施
5.大模型幻觉
二、简答题（10*3）
1.微短剧的特点、传播机制和发展路径
2.媒介实践具体内涵
3.结合扰日战争时期詮述为何中国共产党是抗日战争中的中流低柱
三、论述题（25*2）
1.随着生成式引擎成为主流，内容可见性的标准从SEO变为GEO，谈谈丙容创作者的应对策略。
2.《建议》提出，深化主流媒体系统性变革，推进新闻宜传和网络舆訟一体化管理，提高主流舆论引导能力。请论述主流媒体系统性变革的动因、目的以及实现路径。
四、材料分析题（40*1）
在传统工业社会，异化主要集中于工厂中的工人阶级，而AI时代的异化打破了群体边界，覆盖所有社会群体，形成“全民异化”的独特态势。数据劳动者是AI产业的“基础生产者”，包括数据标注员、内容审核员、在线客服等，他们直接参与AI模型的训练与优化，却处于产业链最底层
--标注员需逐帧圈选图像中的目标，日均完成数千次机械操作；审核员每分钟需处理3-5条信息，还要接触暴力、色情等有害内容，劳动过程缺乏意义感与安全感。
知识工作者（程序员、设计师、记者、教师等）曾被视为技术红利的受益者，如今也面临严峻异化：程序员依赖AI编程工具（如GitHub Copilot）生成代码，逐渐丧失独立编写算法的能力；设计师使用Al设计工具（如Midjourney）时，创意方向被算法推荐主导，作品呈现“千人一面”的同质化；记者借助AI写作助手生成新闻初稿，深度调查与原创思考能力持续弱化，传统知识权威地位逐渐消解。普通用户作为AI技术的终端使用者，同样难逃异化：社交媒体用户被算法推荐困在“信息茧房“中，认知视野不断窄化；电商消费者依赖“猜你喜欢”功能购物，忽视自身真实需求；甚至出行、健康管理等日常决策，也过度依赖导航软件、AI健康APP，自主判断能力退化。边缘群体（老年人、残障人士、低收入群体）则面临“数字排斥+社会排斥”的双重异化：老年人因不会操作智能设备，无法在线挂号、缴纳水电费，被排除在数字生活之外；视障者因面部识别技术对深色皮肤准确率低，难以使用智能设备解锁；低收入群体因无法承担智能设备与网络费用，无法享受AI医疗、在线教育等优质服务，进一步加剧社会弱势地位。
未来，用户可能更倾向于从大平台转入小空间。
1.请从作者的規点出发提出一个反对的和一个支持的規点，并进行反驳性詑証和支持性訟証。
