每一天学习一篇高考阅读 Day 5|2025浙江卷阅读D篇精讲:为什么最后一段的“silver lining”决定答案?

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这篇文章讨论的不是“机器人该用男声还是女声”这么简单，而是一个更复杂的问题：给技术产品赋予性别，既可能增强用户依恋、强化旧有偏见，也可能被反过来用于改变刻板印象。

📌 本文看点

先完整阅读文章并完成第32—35题。第一遍只圈出 Yet、While、also、however、Similarly 等转折与递进信号。

### Reading D

As new technologies take on increasingly humanlike qualities, there’s been a push to make them genderless. “People are stereotyping their gendered objects in very traditional ways,” says Ashley Martin, a Stanford associate professor of organizational behavior. Removing gender from the picture altogether seems like a simple way to fix this. Yet as Martin has found in her work, gender is one of the fundamental ways people form connections with objects, particularly those designed with human characteristics.

In her study, Martin asked participants to rate their attachment to male, female, and genderless versions of a digital voice assistant and a self-driving car known as “Miuu.” It was found that gender increased users’ feelings of attachment to these devices and their interest in purchasing them. For example, participants said they would be less likely to buy a genderless voice assistant than versions with male or female voices.

While gendering a product may be good marketing, it may also strengthen outdated or harmful ideas about power and identity. The stereotypes commonly associated with men, such as competitiveness and dominance, are more valued than those associated with women. These qualities, in turn, are mapped onto products that have been assigned a gender.

Martin’s study also found that creating a genderless object was difficult. For instance, if an object’s name was meant to sound genderless, like Miuu, participants would still assign a gender to it—they would assume Miuu was a “he” or “she.”

Martin sees a silver lining, however: She believes that anthropomorphism “provides an opportunity to change stereotypes.” When women are put into positions of leadership like running companies, it reduces negative stereotypes about women. Similarly, anthropomorphized products could be created to take on stereotype-inconsistent roles—a male robot that assists with nursing or a female robot that helps do calculations, for instance.

### Questions 32—35

32．What is the purpose of making new technologies genderless?

33．What were the participants probably asked to do in the study?

34．Why is it difficult to create genderless objects?

35．What does the last paragraph mainly talk about?

考试出处：2025年1月普通高等学校招生全国统一考试浙江卷英语，阅读理解第一节D篇，第32—35题。

资料依据：本文只使用用户提供的《2026届高考英语阅读理解CD篇精练75套（150篇）》及其配套答案解析。材料没有标注原始媒体来源，因此不自行补写或猜测。

答案页核对：32．A；33．B；34．D；35．B。

体裁与主题：社会科学类说明文。文章借研究讨论技术产品的性别化：去性别化旨在减少刻板印象，但性别又会增强依恋；它可能强化偏见，也可能通过反刻板角色带来改变。

— 全文五段论证结构

### Paragraph 1｜提出矛盾：去掉性别并非简单答案

翻译：随着新技术越来越具有人类特征，人们开始推动让这些技术不带性别。“人们正以非常传统的方式对带有性别的物品形成刻板印象，”斯坦福大学组织行为学副教授阿什利·马丁说。彻底把性别从中去掉，似乎是解决这一问题的简单办法。然而，马丁在研究中发现，性别是人们与物品建立联系的基本方式之一，尤其是那些具有人类特征的物品。

结构：Removing gender…seems like a simple way 是表面方案；Yet 推出研究发现，说明“减少偏见”和“建立连接”之间存在冲突。第32题的 purpose 要回到 fix this：this 指代传统的性别刻板印象。

### Paragraph 2｜研究结果：性别增强依恋与购买兴趣

翻译：在研究中，马丁让参与者评价他们对男性版、女性版和无性别版数字语音助手以及名为“Miuu”的自动驾驶汽车的依恋程度。研究发现，性别会增强用户对这些设备的依恋感和购买兴趣。例如，与使用男性或女性声音的版本相比，参与者更不愿购买无性别语音助手。

推断动作：asked participants to rate 是典型问卷或量表研究，不是让他们设计产品。第33题把具体操作上位概括为 respond to a survey。

— 三类产品版本与研究变量

### Paragraph 3｜补充风险：好营销也可能强化偏见

翻译：虽然给产品赋予性别可能有利于营销，但它也可能强化有关权力和身份的过时或有害观念。通常与男性联系在一起的刻板特征，例如竞争性和支配性，比与女性联系的特征更受重视。反过来，这些特征又会映射到已经被赋予性别的产品上。

逻辑：While 引出让步关系：商业效果是正面，社会影响可能是负面。in turn 表示偏见从人延伸到产品，形成“社会观念 → 性别特征 → 产品印象”的链条。

### Paragraph 4｜解释困难：人会主动给无性别对象贴标签

翻译：马丁的研究还发现，创造一个无性别对象很困难。例如，即使一个物品的名字原本被设计成听起来没有性别，如“Miuu”，参与者仍会给它指定性别——他们会认定Miuu是“他”或“她”。

例证功能：名字本身并不是唯一难点。真正的困难是 even if…still…所揭示的心理惯性：设计者努力去除性别，用户仍会自动补上性别。

### Paragraph 5｜转向希望：利用反刻板角色改变偏见

翻译：不过，马丁看到了其中积极的一面。她认为，拟人化“提供了改变刻板印象的机会”。当女性处于领导岗位，例如经营公司时，人们对女性的负面刻板印象会减少。同样，拟人化产品也可以被设计来承担不符合传统刻板印象的角色——例如让男性机器人协助护理，或让女性机器人帮助计算。

段落核心：silver lining 和 however 是双重提示，告诉读者作者将从风险转向机会。后面的领导者例子和反刻板产品例子，都服务于“性别化的积极用途”。

P1：去性别化看似能减少偏见，但性别又帮助人与技术建立联系。

P2：研究证明，有性别版本带来更强依恋与购买兴趣。

P3：性别化虽有营销价值，却可能强化权力与身份偏见。

P4：完全去性别化很难，因为用户会主动给对象指定性别。

P5：拟人化也有积极面，可让产品承担反刻板角色来改变观念。

全文逻辑链：减少偏见的初衷 → 性别增强连接 → 商业收益与社会风险并存 → 去性别化受到心理惯性阻碍 → 转而利用反刻板设计创造改变。

这不是单边赞成或反对，而是典型的“复杂议题型”文章。阅读时必须跟随转折更新作者的论证位置，不能读完第一段就提前下结论。

题干翻译：让新技术不带性别的目的是什么？

选项翻译：

答案：A。

证据定位：People are stereotyping…紧接着写 Removing gender…seems like a simple way to fix this。this 回指前面的 stereotyping，故目的就是减少刻板印象。

错误选项：B、C、D 均没有原文依据。第二段的购买兴趣是研究结果，不是推动去性别化的初衷。

题干翻译：研究中的参与者很可能被要求做什么？

选项翻译：

答案：B。

证据定位：asked participants to rate their attachment。rate 表示对依恋程度作出评价，这通常通过问卷或量表完成，对应 respond to a survey。

错误选项：A 把“不同版本的产品”误当作参与者设计；C 被 digital voice assistant 干扰；D 把声音版本误读成语言测验。

题干翻译：为什么很难创造无性别对象？

选项翻译：

答案：D。

证据定位：名字已被设计成 genderless，参与者仍会 assign a gender，并假设它是 he 或 she。这个例子说明人们习惯用性别理解具有人类特征的对象，即观念根深蒂固。

错误选项：A、C 无原文依据；B 只停留在例子表层，原文强调的不是“名字难取”，而是无论怎样命名，人仍会赋予性别。

题干翻译：最后一段主要谈论什么？

选项翻译：

答案：B。

证据定位：silver lining 意为困境中的一线希望；however 表示转折；provides an opportunity to change stereotypes 是中心句。两个例子都在说明如何利用性别化和拟人化削弱偏见。

错误选项：A 未讨论质量；C 文章在运用拟人化概念，不是在下定义；D 只是被改变的对象，未覆盖“机会和积极作用”。

— 四道题最短证据路线

32题：代词回指。fix this → this＝traditional stereotyping → reduce stereotypes。

33题：行为上位概括。rate attachment → 填写评价量表 → respond to a survey。

34题：例证抽象。名字无性别却仍被赋予he或she → 性别观念根植于心。

35题：转折后的主旨。silver lining＋however＋opportunity → upside of gendering a product。

四题共同考查“从原句到选项”的改写：回指、概括、由例到理、段落功能。真正的难点不是单词，而是把证据提升到恰当的抽象层级。

— 30个核心词组双列复习

主旨一句话：技术性别化既能增强用户连接，也可能强化偏见；由于完全去性别化很难，反刻板的拟人化设计反而可能成为改变观念的工具。

每段一句话：P1提出矛盾；P2给出依恋研究；P3说明社会风险；P4解释去性别化难点；P5提出积极用途。

高频信号：Yet 推翻简单方案；While 连接营销收益与社会风险；also 补充困难；however 与 silver lining 转向机会；Similarly 引出类比应用。

易错点：把购买兴趣当去性别化目的；把rate误解为设计；把名字例子当根本原因；只看到最后一段的男女例子而忽视段落中心句。

可复用句型：While A may…, it may also…；Even if…, people would still…；X provides an opportunity to…；Similarly, …could be created to…。

二次训练：遮住答案，用“原文最短证据＋同义改写”各写一行；再给五段分别标注功能词：problem、finding、risk、difficulty、opportunity。

技巧一：复杂议题不要提前站队。作者常在后文用yet、while、however修正前面的观点，答案必须以完整论证为准。

技巧二：代词题先找最近的完整事件。this、it、these qualities 不一定只指最近名词，更可能回指前一句所描述的问题。

技巧三：研究题识别操作动词。ask、rate、report、compare、measure 决定研究参与者实际做了什么。

技巧四：主旨题抓段首转向词。silver lining 已经给最后一段定调；后面的例子只是在证明这一积极面。

迁移训练：找一篇讨论AI声音、虚拟助手或算法偏见的文章，用“好处—风险—难点—解决可能”四栏整理，再把每个例子提炼成一句上位结论。

Day 5 最值得带走的，是一种“跟着转折更新理解”的能力。第一段说去掉性别似乎很简单，第二段告诉你性别能增强连接，第三段提醒风险，第四段指出去性别化很难，第五段又打开新的可能。

高考阅读中的正确答案，往往不在最醒目的例子里，而在作者安排这些例子的逻辑位置里。读懂 silver lining，不只是认识一个短语，更是读懂作者从问题转向解决思路的那一刻。

如果这篇解析对你有帮助，欢迎点赞、在看、转发给需要的同学。下一篇继续用真题训练可迁移的阅读方法。

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