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      初中语文新闻概括与信息提取专项训练(考点精讲+真题演练+答案详解)

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      这是一份初中语文新闻概括与信息提取专项训练(考点精讲+真题演练+答案详解),共5页。试卷主要包含了学习目标,新闻基础知识与核心方法,常考题型与答题技巧,专项训练题库,参考答案与详细解析等内容,欢迎下载使用。
      掌握新闻的基本结构(标题、导语、主体、背景、结语),能快速定位核心信息区域;
      熟练提取新闻六要素(时间、地点、人物、事件的起因、经过、结果),不遗漏关键内容;
      学会概括新闻主要内容,做到语言简洁、准确,符合字数要求(通常不超过 20 字);
      能根据题目要求提取特定信息(如人物观点、事件影响、数据结论等),提升信息筛选能力。
      二、新闻基础知识与核心方法
      (一)新闻结构拆解
      新闻的核心信息多集中在导语(通常是新闻的第一段或第一句话),导语会简要概括事件的核心内容。主体部分会补充细节(如事件经过、背景信息),结语则可能总结事件意义或后续走向。
      例:某则新闻导语为 “3 月 15 日,我市实验中学在操场举办‘校园安全知识竞赛’,全校 800 余名师生参与活动”,仅通过导语即可提取 “时间(3 月 15 日)、地点(我市实验中学操场)、人物(实验中学师生)、事件(举办校园安全知识竞赛)” 四大核心要素。
      (二)信息提取三大方法
      六要素定位法:逐句梳理新闻内容,用 “圈点法” 标记时间、地点、人物,再从 “做了什么”“为什么做”“结果如何” 中提取事件的起因、经过、结果;
      导语浓缩法:若导语完整,可直接对导语进行 “缩句”,删除修饰词(如形容词、副词),保留主谓宾核心成分;
      关键信息筛选法:遇到多段落新闻时,重点关注 “首先、其次、总之” 等关联词后的内容,以及数据、观点句(如 “专家表示”“校方称”),这些多为关键信息。
      三、常考题型与答题技巧
      (一)题型 1:概括新闻主要内容
      答题公式:人物(或单位)+ 事件(核心动作)+ 结果(或影响)
      注意事项:① 若时间 / 地点对事件至关重要(如 “2024 年春运首日”“北京冬奥会”),需包含在内;② 避免使用比喻、拟人等修辞,语言直白;③ 控制字数,不超过题目要求。
      例:阅读新闻片段,概括主要内容(不超过 18 字)。
      【新闻片段】近日,我县图书馆联合县教育局开展 “图书漂流进校园” 活动,工作人员为全县 12 所乡村小学送去绘本、科普书等各类书籍共 3000 余册,助力乡村学生拓展阅读视野。
      【参考答案】我县开展 “图书漂流进校园” 活动送书下乡。
      (二)题型 2:提取特定信息
      答题技巧:① 明确题目要求(如 “提取事件的起因”“找出人物的观点”);② 带着问题回读新闻,定位相关段落;③ 直接摘抄原文关键句(或进行同义替换,确保意思不变)。
      例:阅读下列新闻,提取 “此次活动的目的”。
      【新闻片段】为解决社区老年人 “用机难” 问题,4 月 20 日,阳光社区联合本地科技公司开展 “智能设备教学公益课”,志愿者现场教老人使用手机挂号、在线缴费、视频通话等功能,帮助老年人更好适应智能生活。
      【参考答案】解决社区老年人 “用机难” 问题,帮助老年人适应智能生活。
      (三)题型 3:拟写新闻标题
      答题关键:① 标题需包含 “核心人物 / 事件”,不偏离主题;② 语言简洁醒目,可适当使用动词增强表现力;③ 避免出现 “的”“了” 等冗余字词(除非必要)。
      例:为下面这则新闻拟写标题(不超过 12 字)。
      【新闻片段】5 月 1 日,我市植物园新展区 “珍稀植物园” 正式开放,展区内种植了珙桐、红豆杉等 20 余种国家保护植物,吸引了众多市民前来参观。
      【参考答案】我市植物园新展区开放
      四、专项训练题库
      (一)基础题(共 5 题)
      阅读新闻,概括主要内容(不超过 20 字)。
      【新闻】6 月 10 日,红星中学在学校礼堂举办 “端午文化主题班会”,各班级通过包粽子、讲端午故事、诵屈原诗词等形式,让学生感受传统节日魅力。
      提取下面新闻中的 “事件经过”。
      【新闻】为提升学生的劳动实践能力,9 月 5 日,光明小学组织五年级学生前往城郊农场开展实践活动。学生们在农场工作人员指导下,学习播种蔬菜、浇水施肥,还体验了采摘水果,活动持续 3 小时,学生们纷纷表示收获满满。
      为新闻拟写标题(不超过 10 字)。
      【新闻】10 月 8 日,我县举办首届 “农民丰收节”,现场展示了水稻、玉米、水果等丰收成果,还开展了农事技能比赛,近千名村民参与。
      阅读新闻,找出 “事件的影响”。
      【新闻】11 月 2 日,我市公交公司新增 3 条 “校园专线”,专线覆盖市区 5 所中学,每天早晚高峰各发车 4 班次。专线开通后,学生上学放学候车时间缩短,家长接送压力也明显减轻。
      概括新闻核心信息(不超过 15 字)。
      【新闻】12 月 15 日,市科技馆推出 “航天科技展”,展览包含火箭模型、太空舱体验区等,免费向中小学生开放。
      (二)提升题(共 3 题)
      阅读多段落新闻,概括主要内容(不超过 25 字)。
      【新闻】
      段落 1:1 月 5 日,省教育厅发布《关于加强中小学课后服务质量的通知》,要求各学校课后服务时长不得少于 2 小时。
      段落 2:通知明确,课后服务内容需包含作业辅导、兴趣社团(如书法、篮球、编程)等,不得变相开展学科培训。
      段落 3:此外,通知还要求学校聘请专业人员(如校外艺术老师、体育教练)参与课后服务,提升服务质量。
      提取新闻中 “政策的两项具体要求”。
      【新闻】3 月 20 日,市卫健委发布《校园食品安全管理新规》,新规要求:① 学校食堂需每周公示食材采购来源及检测报告;② 每天对食堂餐具进行 3 次高温消毒;③ 禁止采购过期、变质食材;④ 每月开展 1 次食品安全知识培训(针对食堂工作人员)。
      为新闻拟写两个不同角度的标题(各不超过 12 字)。
      【新闻】7 月 8 日,我市青少年活动中心举办 “暑期科技夏令营”,营员为 10-14 岁学生,活动包含机器人搭建、无人机操作、科学实验等课程,夏令营为期 15 天,已有 200 余名学生报名。
      (三)真题改编题(共 2 题)
      (改编自 2023 年某省中考题)阅读新闻,概括主要内容(不超过 18 字)。
      【新闻】8 月 12 日,我国自主研发的 “深海探测机器人” 在马里亚纳海沟完成试验,机器人下潜深度突破 10900 米,刷新我国深海探测装备下潜纪录。该机器人可采集深海样本、拍摄海底影像,为我国深海科学研究提供支持。
      (改编自 2022 年某市中考题)提取新闻中的 “两个关键数据”。
      【新闻】9 月 30 日,全国铁路迎来国庆出行高峰。据铁路部门统计,当日全国铁路发送旅客 1530 万人次,较去年同期增长 23%;其中,高铁发送旅客 980 万人次,占当日发送总量的 64%,高铁已成为旅客出行的主要选择。
      五、参考答案与详细解析
      (一)基础题答案
      红星中学举办端午文化主题班会(解析:人物 “红星中学”,事件 “举办端午文化主题班会”,时间 “6 月 10 日” 非核心,可省略;字数 16 字,符合要求)。
      学生在农场工作人员指导下,学习播种蔬菜、浇水施肥,体验采摘水果(解析:“事件经过” 聚焦 “做了什么”,提取主体 “学生” 的动作,排除 “活动目的”“时长” 等非经过信息)。
      我县办首届丰收节(解析:包含核心事件 “办丰收节”,“首届” 体现独特性,字数 8 字,简洁醒目)。
      学生候车时间缩短,家长接送压力减轻(解析:“事件影响” 即事件带来的结果,定位新闻中 “专线开通后” 后的内容,直接提取关键句)。
      市科技馆航天展免费开放(解析:人物 “市科技馆”,事件 “航天展开放”,“免费” 是核心特点,字数 12 字,涵盖关键信息)。
      (二)提升题答案
      省教育厅发布通知加强中小学课后服务质量(解析:人物 “省教育厅”,事件 “发布通知”,核心目的 “加强课后服务质量”,段落 2、3 为通知细节,无需概括,字数 22 字,符合要求)。
      ① 学校食堂每周公示食材采购来源及检测报告;② 每天对食堂餐具进行 3 次高温消毒(解析:题目要求 “两项具体要求”,从新规 4 点中任意提取 2 点,确保表述与原文一致,无遗漏)。
      角度 1:我市暑期科技夏令营开营;角度 2:200 余学生报名科技夏令营(解析:角度 1 聚焦 “事件本身”,角度 2 聚焦 “报名情况”,均包含核心信息,字数分别为 10 字、11 字)。
      (三)真题改编题答案
      我国深海机器人刷新探测纪录(解析:人物 “我国”,核心事件 “深海机器人刷新纪录”,“下潜深度”“研发自主” 为细节,可省略;字数 14 字,符合中考概括题要求)。
      ① 当日全国铁路发送旅客 1530 万人次;② 高铁发送旅客 980 万人次(解析:“关键数据” 即新闻中的具体数字,排除 “增长率”“占比” 等衍生数据,提取核心原始数据)。

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