國考有別于省考和其他考試的一個言語經(jīng)典題型，便是副省級試卷中的文章閱讀。很多同學在看到文章閱讀的時候，往往都很頭疼，認為這么長的文章，太難了。也有一些同學閱讀的順序和方法不對，導致在這個地方浪費了很長的時間。造成了其他題目沒有時間看的情況。那么文章閱讀，到底應該如何做呢?今天MVP學習網(wǎng)就來談一談。
一、做題的順序——先看題目，后讀文章
由于文章閱讀的文章字數(shù)偏多，那么我們要記住每個文段的一些細節(jié)的內容幾乎是不可能的。因此我們要先了解，題目讓我們找些什么，問了我們什么，才能抓住解題關鍵。
二、審題之時應該做什么
在審題的時候，我們只是一股腦把題目都看了就行么?其實不然，我們在審題的過程中也有對題目進行分析，掌握更多的可用信息。具體如下：
1.是邊讀邊做，還是讀完再做?所謂邊讀邊做：在讀文章的過程中，遇到了這個題所涉及的內容，及時做題。所謂讀完再做：需要再讀完整個文章后再做題。其中需要讀完再做的題目有：主旨觀點，標題添加。其余題目均為讀完再做。
2.關注限定范圍是段落限定(如：根據(jù)文章第n段)還是話題限定(如：根據(jù)關某某話題)。段落限定的，我們在后續(xù)查找的時候，直接尋找那個段落即可。話題限定的，我們可以依據(jù)，題目以及文章的順序(一般情況下，從第一題到第五題是按照文章從前到后的順序)往后讀，讀到了話題所在的文段，再回過頭來做這個題目。
3.對于細節(jié)判斷題目，除了段落限定，和話題限定外，還有一類是范圍是全文。這類問題也不需要擔心，我們需要再看文章之前，把這個題目每一個選項所涉及話題圈畫出來，在閱讀的過程中尋找話題所在的文段再回過頭了看題。
4.關于主旨觀點題目和標題添加題目，一般著重閱讀首段以及尾段。
5.一般文章閱讀，題目的順序和文章的出場順序相一致。我們掌握了這樣的一些方法即可，這樣我們就可以又快又準地做題了。題目的做法，跟我們前面的小題型是一樣的。我們來一個題目吧。
閱讀以下文字，完成 1—5題。
科技發(fā)展蘊藏著進步力量。近年來，人工智能、大數(shù)據(jù)、5G 等技術與醫(yī)療行業(yè)深度融合，為健康事業(yè)插上了智能翅膀。從可穿戴設備掀起健康管理熱潮，到影像輔助技術用于病灶精準識別，再到遠程醫(yī)療讓大山里的病人也能享受到先進的醫(yī)療服務，技術紅利大大提高了醫(yī)療服務質量，也深刻改變著醫(yī)療服務模式和理念，為構建新型醫(yī)療體系提供了重要支撐。
人工智能賦能醫(yī)療，為我們呈現(xiàn)了一個美好前景。________________。比如，數(shù)據(jù)是智能醫(yī)療的基礎，但目前醫(yī)療健康數(shù)據(jù)的標準化、統(tǒng)一化和智能化尚有待提升。我國擁有上萬家醫(yī)院，每年產(chǎn)生的醫(yī)療健康數(shù)據(jù)規(guī)模巨大，但絕大部分是非結構化的數(shù)據(jù)，成為行業(yè)創(chuàng)新發(fā)展的瓶頸。又如，當前人工智能產(chǎn)品數(shù)量可觀，但質量參差不齊，從量的積累到質的飛躍，亟待攻克一些核心技術短板、培養(yǎng)大量復合型人才。解決這些問題，需要政府立足長遠科學謀劃、破除政策壁壘，優(yōu)化產(chǎn)學研成果轉化機制、激發(fā)創(chuàng)新的動力，也需要相關企業(yè)加大研發(fā)力度、埋頭攻關。各方形成合力，才能推動智能醫(yī)療行穩(wěn)致遠。
也要看到，技術進步回避不了倫理道德問題。醫(yī)療人工智能技術只有與情感、倫理等人類最基本的需求相結合，才能真正實現(xiàn)造福人民的初衷。必須堅持以人民為中心的發(fā)展理念，把群眾在醫(yī)療服務中反映最強烈的問題，作為科技創(chuàng)新攻關的方向。與此也要處理好醫(yī)療人工智能在主體資格、侵權責任、數(shù)據(jù)和隱私保護等方面可能出現(xiàn)的問題，以安全、可靠、可控的技術產(chǎn)品，更好地服務醫(yī)生、患者和醫(yī)療事業(yè)。實施健康中國戰(zhàn)略，是黨的十九大報告提出的重要目標。健康中國關系每個人的切身利益，也是人民群眾獲得感、幸福感的重要來源。作為引領新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)革命的重要驅動力，人工智能為實現(xiàn)“健康中國”拓展了新的空間。從這個意義上說，筑牢技術創(chuàng)新的基石，擦亮造福人民的底色，智能醫(yī)療時代大有可為。
1.關于醫(yī)療人工智能的應用，文中沒有提到的是：【范圍是全文】
A.遠程醫(yī)療 B.可穿戴設備
C.影像輔助技術 D.養(yǎng)老服務機器人
2..填入文中第2段畫橫線部分最恰當?shù)囊痪涫牵骸鞠薅ǚ秶?/p>
A.發(fā)展的過程中也面臨著一些挑戰(zhàn)
B.政府與企業(yè)間的合作還有待加強
C.在醫(yī)療人工智能核心技術上存在短板
D.人工智能和醫(yī)療的復合型人才儲備不足
3.以下哪項最符合作者的觀點?【范圍是全文】
A.有感情、有意識地提供醫(yī)療服務的機器人同樣應享有人權
B.群眾在醫(yī)療服務中反映最強烈的問題正是科技創(chuàng)新的突破口
C.每年規(guī)模巨大的醫(yī)療健康數(shù)據(jù)促進了醫(yī)療人工智能技術的發(fā)展
D.醫(yī)療人工智能技術的進步有助于醫(yī)療倫理道德問題的解決
4.MVP學習網(wǎng)與以下哪一項“實施健康中國戰(zhàn)略”的舉措有關?【讀完再做】
A.全面建立分級診療制度
B.健全全民醫(yī)療保障制度
C.發(fā)展健康產(chǎn)業(yè)，滿足人民群眾多樣化健康需求
D.完善人口政策，促進人口均衡發(fā)展與家庭和諧幸福
5.最適合做MVP學習網(wǎng)標題的是：【讀完再做】
A.人工智能為醫(yī)療打開更大空間 B.創(chuàng)新醫(yī)療服務大有可為
C.人工智能帶來的希望與挑戰(zhàn) D.健康中國戰(zhàn)略實施路徑
【答案解析】
1.【答案】D。本題考查的信息點位于文章第一段。由“從可穿戴設備掀起健康管理熱潮，到影像輔助技術用于病灶精準識別，再到遠程醫(yī)療讓大山里的病人也能享受到先進的醫(yī)療服務”可知，A、B、C 三項均被提及，排除。D 項的“養(yǎng)老服務機器人”文章未提及，當選。故本題選 D。
2.【答案】A。由橫線后的標志性詞語“比如”“又如”可知，后文是對橫線處所填句子的舉例說明。分析可知，后文論述了人工智能賦能醫(yī)療存在數(shù)據(jù)有效率不高、人工智能產(chǎn)品質量參差不齊、核心技術有短板、缺乏復合型人才等問題，以及如何解決這些問題。由此可知，所填句子應說明人工智能賦能醫(yī)療存在問題和不足，A 項填入能準確概括后文論述的兩個方面，恰當。B 項只能對應后文解決問題的措施，不能概括舉例說明部分的問題，排除。C、D 兩項均只能對應后文舉例部分中的某一方面的問題，概括不全面，排除。故本題選 A。
3.【答案】B。文章第三段只提到“醫(yī)療人工智能技術只有與情感、倫理等人類最基本的需求相結合，才能真正實現(xiàn)造福人民的初衷”，并未提及“機器人同樣應享有人權”和“有助于醫(yī)療倫理道德問題的解決”，A、D 兩項與作者觀點不符，排除。由文章第三段的“必須堅持以人民為中心的發(fā)展理念，把群眾在醫(yī)療服務中反映最強烈的問題，作為科技創(chuàng)新攻關的方向”可知，B 項符合作者的觀點，當選。由文章第二段的“我國擁有上萬家醫(yī)院，每年產(chǎn)生的醫(yī)療健康數(shù)據(jù)規(guī)模巨大，但絕大部分是非結構化的數(shù)據(jù)，成為行業(yè)創(chuàng)新發(fā)展的瓶頸”可知，C 項的“促進了”說法錯誤，與作者觀點不符，排除。故本題選 B。
4.【答案】C。MVP學習網(wǎng)論述的是人工智能賦能醫(yī)療，由第四段“作為引領新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)革命的重要驅動力，人工智能為實現(xiàn)‘健康中國’拓展了新的空間”可知，人工智能賦能醫(yī)療是產(chǎn)業(yè)革命的重要驅動力，為實現(xiàn)“健康中國”打開了空間，因此MVP學習網(wǎng)與 C 項“發(fā)展健康產(chǎn)業(yè)”這一“實施健康中國戰(zhàn)略”的舉措有關。A 項，“分級診療制度”強調明確各級各類醫(yī)療衛(wèi)生機構的功能定位，提高醫(yī)療資源利用效率和整體效益，MVP學習網(wǎng)與這一舉措無關，排除。B 項強調的是醫(yī)療保障制度的全覆蓋，MVP學習網(wǎng)與這一舉措無關，排除。D 項的重點在“人口政策”，MVP學習網(wǎng)與這一舉措無關，排除。故本題選 C。
5.【答案】A。文章第一段指出，近年來，人工智能等技術與醫(yī)療行業(yè)深度融合，為健康事業(yè)插上了智能翅膀，并進行舉例說明;第二段重點說明人工智能賦能醫(yī)療存在的問題，以及如何解決這些問題;第三段進一步說明，醫(yī)療人工智能同樣回避不了倫理問題，因此還要處理好在主體資格、侵權責任、數(shù)據(jù)和隱私保護等方面可能出現(xiàn)的問題;最后第四段從“實施健康中國戰(zhàn)略”角度再次說明，智能醫(yī)療時代大有可為。由此可知，文章主要圍繞人工智能賦能醫(yī)療領域來論述，選項中只有 A 項準確描述了兩者的關系。B 項未提及“人工智能”、C 項未提及“醫(yī)療”、D 項未提及“人工智能”和“醫(yī)療”，均可排除。故本題選 A。
