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【文源学校】中小学AI素养测评(L3-C)
录音中...
同学你好！
欢迎参与AI素养测评！
本次测评是为了解你对于人工智能相关知识的理解与应用，所有题目均无成绩压力，只需根据你的真实认知作答即可。所有回答将严格保密，仅用于统计分析，不会泄露个人信息。
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1.
你是否自愿参与此次问卷调查
是
否
第一部分：基本信息
请根据实际情况如实作答。
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2.
姓名：
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3.
性别：
男
女
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4.
出生年月：
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5.
年级：
请选择
七年级
八年级
*
6.
班级
请选择
1班
2班
3班
4班
5班
6班
7班
8班
9班
10班
11班
12班
13班
14班
15班
16班
17班
18班
19班
20班
模块一:体育课的“AI姿态教练”
情境描述: 体育课上，学校引入了“AI姿态教练”来辅助学生进行仰卧起坐等体测项目。但在实际使用中，系统面临着算力瓶颈、衣物飘动导致误判、对物理世界缺乏常识等挑战，需要同学们运用高阶AI素养来分析和应对。
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7.
AI识别仰卧起坐动作时，相比依赖人工编写固定规则的传统程序，“深度学习”算法的最核心特征是( )
依靠系统里预先录制好的“满分示范视频”，将学生的动作图像进行逐帧重合对比，以此来判定得分。
通过多层神经网络自主提取动作图像的关键特征，并依据大量带标签样本进行学习优化。
不需要现实动作数据输入，依靠算法逻辑推演生成完美动作模型。
基于预设的人体解剖学死规则，通过硬性计算骨骼固定角度输出对错判断。
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8.
50人同时测试时画面卡顿严重，在学校经费有限的情况下，最合理的架构优化方案是( )
连接外部的大型超级计算机网络，将视频实时上传处理以突破本地设备的计算瓶颈。
增加摄像头数量，以分担单个摄像头的画面采集与计算压力
降低输入视频的帧率与分辨率，在精度允许的范围内大幅减少计算资源消耗
将图像识别模型替换为文本分类模型，减轻设备的运行压力
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9.
体测中遇到动作边缘违规、画面因角度出现争议时，考虑到当前视觉算法在边缘极端样本上的判断可靠性有限，最合理的人机协作安排是( )
由 AI 负责大批量体测视频的初步自动化筛查与初判，体育教师负责对争议样本进行最终复核与确认。
提高 AI 的决策权重，遇到争议动作时一律以 AI 系统的判断为准，避免人工主观分歧。
重新编写底层规则，要求算法在遇到争议时自动透视并重构学生体内的骨骼结构。
教师独立完成所有体测的评分工作，仅在教师极度疲劳时代替人工短暂记录成绩。
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10.
测试时，同学们的衣服随风飘动频繁被AI误判为“动作违规”。经初步排查，摄像头硬件与网络传输均正常。面对该情况，应如何应对( )
调整摄像头的感光度与白平衡，使其自动适应不同材质校服的颜色差异
修改底层算法规则，设定“忽略画面中所有白色像素的位移”屏蔽白色校服飘动的干扰
查阅开源社区，直接下载评分更高的通用图像模型来替换原有模型
核查训练数据集，若发现缺乏宽松衣物或起伏动态的样本，应主动补充真实场景多样化着装数据重新调优模型
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11.
AI通过摄像头自动测量一名同学的百米成绩，结果显示为“3秒”。事后逐帧检查发现，AI准确识别了运动员的起跑和冲线位置，计时过程也没有出现问题。那么，这个案例最能说明AI存在什么局限？（ ）
AI系统的算力和存储资源有限，无法应对高强度的实时视觉计算需求。
现有的AI算法版本较旧，只要升级到更先进的版本，类似问题就能被彻底避免
AI并不一定具备现实常识和合理性判断能力，因此可能无法主动发现某些明显异常的结果。
AI模型对运动场景的识别依赖训练数据，如果训练样本不足，就容易出现类似的异常结果。
模块二:实验室的"AI器材管理与用量预测"
情境描述:
学校化学实验室引入了"AI器材智能柜"，通过摄像头识别器材颜色/形状自动登记借还，并预测每周易耗品（试管、酒精等）的消耗量以便及时采购。但系统在识别相近器材和预测特殊周次用量时频频出错，实验室兴趣小组决定对这套系统进行调研和优化。
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12.
器材识别模型在实验室灯光良好的样品测试时表现完美，但正式使用时遇到器材表面沾有化学试剂污渍或反光时准确率暴跌，最能从根本上提升模型的方法是（ ）
加一层"图像去噪算法"，把污渍和反光自动过滤掉。
拿现有的标准器材图片反复训练，提高模型对这些"干净"图片的拟合程度。
更换分辨率更高、更清晰的摄像头。
诊断为模型对真实使用场景的适应能力（泛化能力）不足，主动采集带污渍、反光的真实器材照片补充进训练集重新训练。
【追问】 请你从"器材表面状态"和"实验室光照环境"两个具体角度，各举出至少一种真实的"脏数据"场景，并说明可能导致AI产生的具体识别错误。
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13.
【追问】
请你从"器材表面状态"和"实验室光照环境"两个具体角度，各举出至少一种真实的"脏数据"场景，并说明可能导致AI产生的具体识别错误。
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14.
"酒精消耗量预测"AI总是在运动会、社团活动周预测严重偏低导致断供。要提升预测准确度，最应该怎么做（ ）
停用AI预测，改为老师凭经验手动申领。
把历史消耗数据中"运动会周""社团活动周"等特殊时期的异常数据删除，只用普通教学周数据训练。
除历史消耗量外，把学校活动日历（运动会、社团开放日等）等强相关信息也输入模型。
升级服务器算力，让模型对已有历史数据反复计算。
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15.
实验室要研发一套“扫描器材外观与动态磨损自动登记借还”的 AI 系统。如果按照“目标导向的需求分解与系统设计”（从终点业务目标倒推数据与硬件）的思维方式，最合理的规划顺序是（ ）
选购高清晰度工业摄像头 → 训练器材磨损识别算法 → 建立借还登记系统规则 → 明确实验室器材管理目标
训练器材磨损识别算法 → 选购工业摄像头 → 明确实验室器材管理目标 → 建立借还登记系统规则
明确器材管理与风控目标 → 厘清器材外观特征与借还状态的对应业务逻辑 → 确定器材图像识别与分割的算法方案 → 明确所需采集的真实器材图像样本及摄像头采集需求
明确器材管理目标 → 选购工业摄像头 → 训练器材磨损识别算法 → 建立借还登记系统规则
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16.
学校采购实验室"AI器材登记柜"时，考虑到实验楼信号弱、且不希望学生的借还记录外泄到互联网，最应该选择的部署方式是（ ）
把全部借还影像上传第三方云平台统一识别存储，依靠云端强大算力保证准确。
让登记柜与附近学生的手机联网组成协同计算网络，共同分担识别计算。
部署只连接校内局域网的本地识别系统，数据不出校园，断网也能正常登记。
每次借还都生成一张模糊处理过的"打码"照片上传云端存证。
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17.
为完成《实验室安全隐患调研》报告，小组希望用AI辅助完成从数据收集到报告撰写的全过程。以下哪种工作流程最合理?（ ）
直接让AI生成一份完整调研报告，再按需补充内容。
拍两三张器材柜杂乱的照片 → 交给视觉大模型识别 → 让AI直接据此推算全校实验室隐患等级并出具报告。
统计近半年各实验室器材损坏/报修记录 → 用数据分析工具找出高发环节 → 用大语言模型整理并生成调研报告。
随机采访几位同学对实验室安全的感受 → 人工整理 → 用大模型直接生成总结报告。
模块三:摄影社的"AI创作与投稿助手"
情境描述:
摄影社同学们开始使用具备多模态能力的"AI创作助手"修图配文、准备摄影比赛投稿，随之也面临"机器幻觉"误导事实说明、利用AI代笔投稿牟利的诚信争议，以及以"社长"名义的电话诈骗风险。
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18.
面对一款宣称"能修图又能写万字摄影评论"的生成式AI助手，最理性的看法是（ ）
只要提问描述得足够详细，它就不会出错，可以完全替代摄影老师点评。
它确实能跨图文理解拍摄意图，但在描述精确的拍摄参数（如具体光圈快门数值）或考证冷门摄影史实时，仍存在"一本正经胡说八道"的幻觉风险。
它本质上是更高级的搜索引擎，只是把网上现成的摄影评论搬运组合。
因为它能生成图文并茂的点评，所以其输出比纯文字点评更权威可信。
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19.
为防止AI在撰写"摄影器材发展史"科普稿时瞎编不存在的相机型号，如何操作最管用?（ ）
要求AI发挥想象力，让内容更有创意。
要求AI保证内容绝对正确、不能有任何编造。
要求AI仅依据可靠资料作答，遇到无法确认的信息应明确说明"暂无可靠依据"。
要求AI给出尽可能多的细节，越详细越好。
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20.
校园科技艺术大赛在章程中明确规定：“参赛作品必须为学生本人独立构思创作，严禁使用生成式 AI 直接生成整幅作品参赛，面对"用AI一键修出获奖级摄影作品参赛稳拿名次"的诱惑，作为一名参赛的中学生，最合理且负责任的看法是（ ）
既然没有评委能百分之百用肉眼辨别出这是 AI 生成的，只要画面效果好，直接署名提交即可
严格遵守大赛规则，不将 AI 直接生成的画作冒充个人独立创作，避免侵害独立创作能力与赛事公平
AI 绘画软件就像画笔和调色盘一样，只要输入了提示词，作品版权就完全归属输入者，直接署名完全合规
在海报角落用微小字号标注“本图由 AI 自动生成”，随后直接作为个人原创海报参与主竞赛单元评奖
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21.
如果有同学劝你："反正评委看不出是AI修的，不拿白不拿。"请你结合AI生成内容的本质，写一段反驳他的话。
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22.
社团群里收到一通"社长"极其逼真的紧急语音电话，要求立刻转账购买"比赛报名费"。最正确的做法是（ ）
顺着对方多聊几句，套取更多信息以判断真伪，再决定是否转账。
先截图发到社团群里问大家有没有收到类似电话，一起讨论要不要转。
仔细听声音判断是否是社长本人，感觉像的话就转账。
保持警惕立刻挂断，通过原本已知的联系方式（如社长的常用号码）交叉核实并向老师举报。
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23.
同学C让AI分别点评自己同一张照片，结果AI前后给出了"构图失败建议重拍"和"构图新颖值得称赞"两种截然相反的评价。为了锻炼自己，同学C应该怎么做?（
深挖对比两次点评的理由和角度差异，综合批判后形成自己对这张照片的独立见解。
选择语气更肯定、更符合自己心意的那份评价采纳，另一份当没看到。
觉得两种意见都有道理，索性把最终是否重拍的决定权交给AI来定。
觉得思路太乱，干脆放弃深入分析这张照片。
模块四:校史馆的"AI语音导览管家"
情境描述:
学校校史馆引入了基于大语言模型驱动的"AI语音导览管家"，能根据同学们的语音提问讲解校史故事，还能根据兴趣推荐参观路线。校史馆打算用它筹办一场跨年级校史宣讲活动，却暴露出系统逻辑失控、过度索权和讲解内容版权界定不明的问题。
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24.
一位同学对着语音导览说:"这段校史看得我热血沸腾，感觉浑身都在发烫！"AI管家随即自动调低了展厅空调的温度。深入分析原因，这是因为（ ）
麦克风采集声音时受到了空调运转噪音的干扰。
空调控制设备发生了硬件故障。
自然语言理解模块没有正确理解"热血沸腾""发烫"表达的是情绪上的激动，而非真实体温升高。
展厅网络连接突然中断。
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25.
【追问】 如果AI管家把"热血沸腾"理解成"体温升高"，并自动调低了空调温度，请你提出一种改进方法，帮助AI减少类似误判。
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26.
某"AI语音导览"小程序弹窗要求"获取你的通讯录和实时精准定位权限"才能提供个性化讲解服务。正确的安全防范措施是（ ）
认识到讲解服务需要"千人千面"推荐，可以授权。
敏锐意识到听讲解根本不需要通讯录和定位，这属于过度索取隐私，必须果断拒绝。
采用数据脱敏策略，把通讯录联系人姓名替换成代号后再上传。
先授权体验讲解服务，用完后再关闭权限。
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27.
筹备跨年级校史宣讲活动时，人和AI要"搭伙干活"。下面哪种协同分工最能发挥双方优势?（ ）
AI负责评判哪段校史最具教育价值，人类负责按AI生成的逐字稿在台上朗读。
AI负责从校史档案中快速检索并整理背景资料，人类负责结合自身理解在台上讲述。
AI负责监测台下听众的表情打分，人类负责根据AI实时提示调整讲述内容。
人类负责查阅并摘录校史中的动人细节，AI负责对这些细节的教育意义做最终评判。
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28.
筹备宣讲PPT时，同学用"AI绘画软件"生成了一幅校园历史场景插图。出于尊重知识产权，最严谨的做法是（ ）
图片是AI生成的，直接用即可，不用标注来源。
声明这幅AI生成的画属于个人专属，不许他人使用。
只要是非营利的校内宣讲活动，就不用管素材来源与版权归属。
在PPT末尾清楚标注:"本页插图由XX人工智能辅助生成"。
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29.
有同学感叹:"有了AI语音导览，以后参观校史馆再也不用自己动脑思考校史故事的意义了，听AI讲完就够了！"针对这种想法，以下哪种看法最合理（ ）
只要AI讲解足够详尽准确，就能帮我们以最高效的方式获取校史的全部教育价值。
长期把理解和思考"外包"给AI讲解，会引发思维惰化，让人丧失对历史事件的深度反思与批判能力。
AI时代的核心竞争力在于"提出好问题"，我们只需专注提问，无需亲自消化讲解内容。
当前AI讲解偶尔会有细节错误，等未来技术完全消除错误后就可以完全替代自主思考。
模块五:AI气象预警与未来社会责任
情境描述:
随着AI气象预警、智慧农业等底层AI技术广泛落地，AI模型更新换代越来越快。中学生未来步入社会，不仅要面对虚假灾情信息的法律风险，更要懂得清晰界定各方主体责任，以"技术向善"的理念拥抱未来。
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30.
某地"AI山洪预警系统"因算法未能识别罕见的短时强降雨模式，未能及时发出预警，导致村庄受灾。关于责任认定，下列说法最合理的是（ ）
属于技术偶然事件，天灾无法预测，无需追究责任。
AI系统具有自主决策能力，应由AI自己承担责任。
应追究相关算法开发、系统部署和运营主体未做好极端场景测试与预案的责任。
应追究提供云计算资源的服务器运营商责任。
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31.
【追问】 即使预警系统已经推送了预警信息，但部分村民认为"AI很少出错"而未及时撤离。请说明:为什么即使使用了AI技术，人类仍然需要保持必要的警觉和判断?
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32.
某中学生利用AI视频生成工具，将外地一次真实山洪暴发的画面通过风格迁移与局部重绘，制作成了“本地突发特大山洪”的短视频发布在班级群及社交平台，导致不少市民恐慌抢购抗灾物资。虽然他在视频右下角加上了“AI生成，纯属虚构”的水印，也未借此牟利。关于这种行为的法律定性与责任，下列说法最准确的是（ ）
视频已经打了“AI生成”标识，已经尽到了合规义务，不构成对公共秩序的侵害。
编造、传播虚假灾情信息，属于扰乱公共秩序的违法行为，须承担相应法律责任。
创作者并无主观造谣意图，无需承担违法责任。
利用公开发布的合法AI工具进行技术测试属于个人自由，因受众轻信误判而引发的恐慌后果由传播受众自行承担。
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33.
现在每隔几个月，网上就会出现精度更高的新一代AI气象预测模型。作为新时代中学生，面对这种快速变化，最合理的态度是（ ）
持续学习探索，根据需要了解和尝试应用新的AI工具。
AI更新太快，没必要投入时间学习相关工具。
只要掌握当前最流行的工具就够了，没必要关注后续发展。
新模型一定比旧模型强，只使用最新模型就行，不用自己判断。
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34.
综合评估引入AI技术对"智慧农业"建设的效能，其对社会长远发展的核心价值在于（ ）
实现农业管理全流程自动化，彻底消除农民在种植决策中可能产生的失误。
通过分析土壤、气象等海量数据精准优化农业资源配置，并在"人机互补"中促进农业可持续发展。
利用遍布农田的监控设备采集每位农户的实时劳作轨迹，从而构建"透明化"管理体系。
大幅削减农业基层人力雇佣成本，将节省资金投入更高级的技术研发。
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35.
为了让技术造福偏远山区，某公益团队计划上线多项AI气象服务，但预算有限，只能优先实施一项。最值得优先投入的是（ ）
利用AI分析历史降雨数据，为常见旱情提供更精准的长期趋势预测报告。
利用AI优化气象数据的传输带宽，让所有用户获取数据的速度更快。
利用AI辅助气象站工作人员整理观测记录，提高数据处理效率。
利用AI语音播报和方言预警广播，帮助不识字、不会用智能手机的偏远山区老人及时获知灾害预警信息。
接下来的问题想了解你所处的周围环境，这些题目没有标准答案，也不需要和别人比较，请你根据自己日常真实的观察和感受作答，凭第一反应选择。
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36.
你家里有下面哪些东西？（可多选）
【多选题】
智能手机
平板
电脑
智能音箱（小爱同学、天猫精灵）
都没有
*
37.
家里人（爸爸妈妈或其他大人）会聊到 AI 吗？比如聊新闻里的 AI，或者 AI 能做什么。
一周会聊到几次
一个月聊到一两次
几乎没聊过
*
38.
爸爸妈妈会和你一起用 AI，或者教你怎么用吗？
一周会有几次
一个月一两次
从来没有
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39.
爸爸妈妈对你用 AI 是什么态度？
鼓励我用
让我用，但会提醒要小心
不太想让我用
没说过这件事
*
40.
在学校课程中，你接触 AI / 编程达到过的最高程度是？
完全没有接触
仅使用现成 AI 工具（生成式 AI、语音助手、推荐类等）
阅读、修改或调试过他人已有的程序 / 模型
独立编写过程序，或自行构建过简单模型，并理解其基本运作原理
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41.
在家庭、课外培训或自学中，你接触 AI / 编程达到过的最高程度是？
完全没有接触
仅使用现成 AI 工具
阅读、修改或调试过他人已有的程序 / 模型
独立编写过程序，或自行构建过简单模型
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42.
你用 AI 做过下面哪些事？（可多选）
【多选题】
查资料、问问题
做作业
聊天
画画或做视频
让智能音箱放歌、讲故事
都没用过
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43.
你大概多久用一次 AI?
几乎每天都用
一周用两三次
一个月才用一两次
没用过
*
44.
你在学校外面（兴趣班、培训班、网上课）学过 AI 或编程吗？
没有
上过一两次
上过一学期或更长
*
45.
你觉得 AI 更像下面哪一个?
一个工具（像计算器、字典那样）
一个老师
一个朋友
一本什么都知道的书
最后这一组题目想听听你对【某对象 / 某现象】的真实看法，没有对错之分。
请逐题判断你的同意程度，选出与自己想法最接近的一项；如果拿不准，选感觉最接近的。
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46.
下面每句话说的是一种情况。想一想，遇到这种情况的时候，你会不会这样做？没有对错。
0 次（从来不会）
1–3 次（很少）
4–7 次（差不多一半）
8–10 次（几乎每次）
AI 告诉我一个答案，我就直接写上去，不再去问别人。
AI 告诉我一个答案，我就直接写上去，不再去问别人。
做作业不会的时候，我让 AI 直接告诉我答案。
做作业不会的时候，我让 AI 直接告诉我答案。
老师说的和 AI 说的不一样，我会去问老师。
老师说的和 AI 说的不一样，我会去问老师。
AI 说的和书上不一样，我会先看书上怎么写。
AI 说的和书上不一样，我会先看书上怎么写。
AI 告诉我一个东西，我会再看看书，或者问问别人对不对。
AI 告诉我一个东西，我会再看看书，或者问问别人对不对。
AI 给了答案，我会先想一想它对不对。
AI 给了答案，我会先想一想它对不对。
用 AI 查到东西后，我会用别的办法再确认一遍。
用 AI 查到东西后，我会用别的办法再确认一遍。
AI 给了答案，我会先想一想它对不对，再决定用不用。
AI 给了答案，我会先想一想它对不对，再决定用不用。
我会把 AI 的答案和我自己的想法比一比，看哪里不一样。
我会把 AI 的答案和我自己的想法比一比，看哪里不一样。
*
47.
你用 AI 查了一个历史人物的出生年份，AI 给了一个具体年份。接下来你通常会：
直接记下来用
觉得差不多对，但会顺手看一眼课本或百科
一定要在别的地方确认过才用
*
48.
AI 帮你写了一段作文开头，你读了觉得写得挺好。接下来你通常会：
直接用
改几个字再用
自己重新想一遍，看看是不是真的想这么写
字体大小
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