6月24日，2024年北京中考正式拉开序幕开考，10.95万名考生走进226个考点参加考试。上午10:30语文学科考试正式结束，备受关注的作文题也正式亮相。
今年的语文作文题目考“漫游北京写游记 ”和“ 盘中餐 ”，二选一。我们“邀请”讯飞星火、文心一言、豆包、通义千问、KIMI以及GPT4o等6位AI考生来写一写。
原题如下：
作文（40分）
从下面两个题目中任选一题，按要求写一篇作文。
（1）故宫、人民英雄纪念碑、香山、居庸关、卢沟桥、漕运码头……坐落在北京中轴线或文化带上，成为北京的文化标志。胡同古镇、奥运场馆、美丽新农村……同样富有文化内涵。漫游北京，寻古访今，可以丰富见闻，开阔视野，感受真善美。请选择你熟悉的地方，写一篇游记，题目自拟。（本试卷第一大题涉及的文化场所不在写作范围内）
（2）一日三餐，往复循环，“盘中餐”熟悉又陌生。盘中可盛一饭一蔬，让我们体会家庭的温暖，理解稼穑的艰辛，回味故土的风情，感受文化的厚重。请以“盘中餐”为题，写一篇作文。文体不限，诗歌除外。
要求：将作文题目写在答题卡上，作文内容积极向上，字数在600-800之间，不出现学校的真实校名、师生姓名等。
AI考生谁最强
我们决定给AI考生增加难度，让没有吃过米饭，也没有体验过家庭温暖的它们以“盘中餐”为主题进行写作，并邀请全国中小学生作文竞赛评委、中学语文教研专家吕政嘉老师，河南省基础教育教学专家库成员、河南省学术技术带头人李来明老师进行“背靠背”评分，并作点评。
考生1：讯飞星火
评分：34
从主题上看，本文以一日三餐为线索，巧妙表达了家的味道、故乡的风土人情和丰富文化的底蕴，突出了“盘中餐”作为家庭和文化联系的象征，体现了食物背后所承载的情感与文化价值。
从内容上看，通过早餐的准备、午餐的劳作成果、晚餐的家庭交流，以及节日食品的文化传承，读者能感受到非凡的情感和文化深度。
从构思上看，文章由表及里，逐步深入，既有生活的细节描述，也有对食物文化意义的深层次探讨，结构清晰，使得文章内容丰满，层次分明。
从语言表达上看，语言优美，既生动形象又充满诗意，能够精准地捕捉并表达出食物与情感、文化之间的关系，让人体会到作者对于家和文化的深厚情感。
考生2：文心一言
评分：33
专家点评：本文从文化、家、健康、珍惜等角度入手写盘中餐的意义，主题集中；文章多处使用了对称句、长短句，句式较为灵活，文章显得较有文采；在表达上有重复表达的现象，显得文章啰嗦不够简练。
考生3：豆包
评分：31
专家点评：本文以李绅的《悯农》诗引入，拉近了读者和文章的距离，亲切自然；回忆小时候的饭菜，平淡中见温馨；重点描述的是在田间地头的见闻感受，然后落在乡思上，不落俗套。文章最后“珍惜”“感恩”的论述和前文关联较弱。
考生4：通义千问
评分：32
专家点评：本文开篇点题，道出“盘中餐”的本义和不平凡的意义，中心明确；接着从早餐、午餐、晚餐入手，写出“盘中餐”的表现形式以及其外化意义，条理清晰；并引用李绅《悯农》中的诗句，表达对农民辛勤劳作的感恩，拉近了读者和文章的距离，亲切自然；结尾总结“盘中餐”蕴含的文化内涵及启示，使文章饱含深意，意蕴深刻。但缺少与自身相关的事例，使内容稍显空洞。
考生5：KIMI
评分：30
专家点评：本文围绕盘中餐承载着家庭的温馨、稼穑的艰辛、故土的风情、文化的厚重这几个方面展开阐述文章观点。结构完整，小标题形式，层次清晰明了。语言上长短句结合，遣词造句增加了作文的文学色彩。但文章内容单薄，几个方面平均用力，详略不当。
考生6：GPT4o
评分：33
专家点评：本文从家庭、稼穑、故土、文化几个方面展开，内容较为详实，主题较为突出；开篇以《朱子家训》上的名言引入，开门见山，且有一定的文化色彩；详略及文学性表达有欠缺。
AI 不只是答题
AI写作文、AI答题、AI参加中高考……每年中高考季，AI总是以这些关键词破圈刷屏，但AI+教育的意义并不在于搜题、答题，正如在高考当天的一档直播节目中主持人所说，“我们要承认AI写作的优势，但更重要的是，我们要明白AI写作的目的和意义。AI写作并不是为了取代人类的写作，而是为了辅助人类的写作。”以讯飞星火为例，在多轮测试中，不仅可以写作文，还可以设定为资深语文老师的身份，引导学生在写作过程中自主思考，在写作完成后对作文评分，并从内容、结构、语言、情感和创新性等多个角度进行评价分析。
当前，通用人工智能技术快速发展，国内多个大模型你追我赶快速迭代，给传统教育带来了全新的发展机遇。
为老师提供AI教学助手。基于人工智能技术，可以进行过程性学情数据采集和快速处理，为老师精准教学提供学情数据支持。同时利用通用大模型，可以用对话式、生成式交互，为老师提供教学设计、生成教学课件。
为学生提供AI学习伙伴。通用大模型不仅可以为学生提供作文辅导、批改作文，还可以为学生提供英语情境对话，一对一帮助学生提升英语口语水平。随着大模型能力的逐步提升，越来越多的大模型也可以实现不同学科的答疑辅学。
