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青少年AI工程科技课程设计
2025/05/30·StepFun can make mistakes, check important info.
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青少年人工智能工程科技人才初级考级大纲.docx
根据上方课程大纲给我写十节课 含课程名称+课程知识点内容
Reason
附件解析
思考过程

我们根据用户上传的《青少年人工智能工程科技人才初级考级大纲》来设计十节课,每节课包含课程名称和课程知识点内容。大纲中包含了核心能力目标、知识体系框架、知识要点详解、考核评价体系和考核器材清单。我们将围绕这些内容设计课程,确保覆盖所有要求。

课程设计原则:

  1. 覆盖大纲的四个主要部分:人工智能认知基础、计算思维基础、机械结构基础、机电整合基础。
  2. 每节课应有明确的课程名称和知识点内容,知识点要具体,符合初级考级的要求。
  3. 课程安排由浅入深,从认知到实践,逐步推进。

我们设计10节课如下:

第1课:人工智能初识

  • 知识点:人工智能的定义,与传统计算机程序的区别;人工智能发展关键事件(如图灵测试);生活中的AI应用(如语音助手、图像识别)。

第2课:弱人工智能与强人工智能

  • 知识点:区分弱人工智能(专用AI)和强人工智能(通用AI)的概念;典型应用场景(智能家居、工业机器人、无人驾驶)。

第3课:计算思维入门

  • 知识点:认识二进制,简单的十进制与二进制转换;算法概念(排序、搜索等基础算法的逻辑原理)。

第4课:计算机硬件基础

  • 知识点:计算机硬件组成(CPU、内存、传感器)的功能差异;传感器类型(光线、声音、距离传感器)的识别。

第5课:机械结构基础(一)

  • 知识点:基础构件(梁、杆、连接件)的组合方式;三角形稳定性原理在结构中的应用。

第6课:机械结构基础(二)

  • 知识点:杠杆原理、齿轮传动的实际应用;分析桥梁承重、塔吊平衡的力学特性。

第7课:编程思维基础

  • 知识点:流程图绘制;顺序执行、条件判断(“如果-那么”语句)和循环语句的应用。

第8课:数据与逻辑

  • 知识点:基础数据类型(数值、文本)的区别与应用;逻辑推理题训练(结合大纲中的题型)。

第9课:机电整合(一)

  • 知识点:简单电路连接(开关控制、灯光调节);传感器控制功能实现(如光线感应开灯)。

第10课:机电整合(二)与创新表达

  • 知识点:皮带传动、齿轮传动的速度变化规律;思维导图绘制,对搭建作品进行功能阐述和优化设想;AI伦理初探(隐私保护、算法公平)。

注意:每节课应结合实践操作,特别是从第5课开始,要结合搭建套件进行实践。同时,课程设计要考虑到考核要求,理论考核(概念、场景分析、逻辑推理)和实践操作(结构搭建、编程应用)都要覆盖。

另外,根据大纲中的考核器材清单,我们在课程中要确保使用到模块化搭建套件、传感器模块、编程设备以及各种工具材料。

这样设计的课程安排,从认知到实践,逐步深入,符合初级考级的要求。

以下是依据《青少年人工智能工程科技人才初级考级大纲》设计的10节课程,每节课均包含课程名称和核心知识点内容:


第1课:人工智能认知入门

知识点

  • 人工智能与传统程序的核心差异
  • 弱AI(专用型)与强AI(通用型)概念区分
  • 智能家居/工业机器人等典型场景识别

第2课:计算思维基础训练

知识点

  • 二进制与十进制转换(如13→1101)
  • 排序算法逻辑(冒泡排序原理)
  • CPU/内存/传感器功能解析

第3课:机械结构稳定性设计

知识点

  • 梁、杆、连接件的组合技巧
  • 三角形稳定性在桥梁模型中的应用
  • 杠杆原理与齿轮传动实验

第4课:AI伦理与场景实践

知识点

  • AI隐私保护与算法公平性讨论
  • 语音助手/图像识别技术原理解析
  • 无人驾驶系统功能拆解

第5课:编程逻辑指令实战

知识点

  • “如果-那么”条件语句编写(如光线感应开灯)
  • 循环语句实现重复控制
  • 流程图绘制规范

第6课:传感器与电路整合

知识点

  • 光线/声音/距离传感器功能实验
  • 基础电路搭建(开关控制LED)
  • 电池盒与导线连接规范

第7课:机械力学原理应用

知识点

  • 齿轮传动速度比计算(如20齿→40齿=1:2减速)
  • 皮带传动方向控制
  • 塔吊平衡结构力学分析

第8课:创新表达与优化

知识点

  • 思维导图呈现作品设计方案
  • 结构功能阐述技巧(承重/可升降原理)
  • 作品优化方向讨论

第9课:综合搭建挑战

知识点

  • 90分钟可升降桥梁模型搭建
  • 评分标准实践:稳定性40%+功能30%+创意30%
  • 舵机控制机械臂联动

第10课:考核全真模拟

知识点

  • 理论题型演练(概念匹配+场景分析)
  • 编程任务:传感器控制功能实现
  • 实践操作评分要点拆解

课程设计说明

  1. 知识递进:从认知基础(1-4课)→ 技术实操(5-8课)→ 综合应用(9-10课)
  2. 能力覆盖:每课融合大纲四大核心能力(构建/思维/认知/创新)
  3. 教具适配:全程使用考核清单器材(搭建套件+传感器+编程设备)
  4. 考核衔接:第9-10课直接对应实践操作评分标准

课程内容严格遵循考纲知识体系框架(人工智能认知/计算思维/机械结构/机电整合),建议每节课配备思维导图模板和A4记录纸辅助学习。