大咖团队智慧研发
智库保驾护航
科学合理学Python
符合孩子认知水平
软硬件结合和项目制教学
早早驾驭人工智能
跨知识和技能
发展方向更多元
融入AIGC,提前配备
人工智能智能学习助手
创新大赛直通车
助力成长和背景提升
信息科技课程正式成为一门独立科目,全面覆盖1-9年级义务教育全学段。
人工智能作为课程逻辑主线之一,在信息科技教育中起重要支撑和引领作用。
设计义务教育全学段内容模块与跨主题,培养学生信息意识、计算思维、 数字化学习与创新、信息社会责任。
培养批具有科学家潜质的青少年群体。
实施科技创新后备人才培育计划。
强调科学成才观念,坚决改变“唯分数论”。
推进招生制度改革,加快初高中综合素质档案建设。
科技教育背景提升将在学生关键阶段竞争中扮演重要角色。
在中学阶段设置人工智能相关课程、逐步推广编程教育、建设人工智能。
2030年成为世界主要人工智能创新中心,占据人工智能科技制高点。
2030年建成人工智能科技创新和人才培养基地。
流行度高,语言简洁,开发效率高,可移植性强,大量函数库有助于数据分析和科学计算,未来就业前景好。
作为图形化编程到专业代码编程之间的过渡,Python具有上手快、易理解的特点,孩子能轻松学会。
许多赛事都将Python纳入指定编程语言,助力科技特长发展。
掌握算法思维和代码编写能力,应用计算思维解决问题,学会数据处理与分析,人工智能开发与应用。
课程阶段 |
Python AI 1 人工智能基础 |
Python AI 2 人工智能基础 |
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年龄段 | 四-(9-11岁) | 五-七年级(10-12岁) | ||||||
特色亮点 |
Python编程入门与基础 通过游戏化学习平台,掌握Python编程语言的逻辑与技能 初识智能硬件,应用Python编程与人工智能传感器制作综合项目 |
Python编程进阶与应用 通过计算机视觉基础入门学习AI技术,掌握多元AI板块的 知识与技术应用,通过综合项目学习智能硬件并迁移应 用,实践和拓展Python编程语言的逻辑与技能,让学生 看到将想法落地的可能,释放创造力,迈开对人工智能探 究的步 |
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具体阶段 | 1-1 | 1-2 | 1-3 | 1-4 | 2-1 | 2-2 | 2-3 | 2-4 |
课程主题 |
Python 语法入门 |
Python 编程基础 |
Python 语法阶段 |
编程与 智能硬件 |
Python 编程阶段 |
Python 项目应用 |
人工智能 融合项目1 |
人工智能 融合项目2 |
主要知识点 |
基础语法 基础函数 条件循环 |
进阶语法 逻辑运算符 输入和输出 |
数据结构 for循环 枚举法 |
AI传感器 编程运用实践 初识硬件 |
Pygame模块 音频处理 构造函数 算法应用 |
语法进阶应用 蒙特卡洛法 |
计算机视觉 应用入门 硬件进阶 |
计算机视觉 进阶应用 |
竞赛考级 | 软编Python一、二级软编Scratch四级 | 软编Python三、四级 | ||||||
青少年劳动技能与智能设计大赛 |
蓝桥杯软件和信息技术专业人才大赛 师生信息素养提升实践活动 |
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作品项目 |
CodeCombat 闯关项目 炫彩风车项目 闹钟程序 化方为圆项目 人口危机项目 |
CodeCombat 闯关项目 idle编程小练习 海龟画图 |
列表创建 二维列表应用 字典函数小练习 循环嵌套练习 |
智能家居 人脸识别门禁 光控自动窗帘 智能花房 |
Python 程序作图 文件读写 递归 冒泡排序 |
弹幕生成器项目 电子成绩单项目 时间运算 贪食蛇项目 |
手势控制像素灯 摇头切换 灯的颜色 手指间距控制 灯的亮度 手势控制机械爪 |
颜色识别 &灰度处理 图像处理 轮廓识别 |
拓展 |
圆的角度 视错觉 坐标系 交换机原理 日程安排 多边形与圆 正反馈原理 |
地球可再生 资源 月食原理 交通规则 物质密度 |
伪随机原理 维度变化 博弈原理 写作要素 |
汉诺塔解谜 计算机中 的时间 |
统计学 证明与求值 生物富集作用 光的传播 |
机械运动 力的作用 动能守恒 引力与轨道 |
立体坐标系 建筑艺术 植株的生长 声音的特性 金属材料 空间利用 相对运动 右手法则 基础电路 时钟频率 |
词云生成 当代AI原理 人机身份验证 RGB色彩模式 电脑中的音频 电脑中的图像 |
课程阶段 |
Python AI 3 人工智能基础 |
Python AI 4 人工智能基础 |
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年龄段 | 六-八年级 (11-13岁) | 七-九年级 (12-14岁) | ||||||
特色亮点 |
基于当前人工智能的基础应用技术:计算机视觉、智能语
音、自然语言处理、推理与决策、行动与控制 了解人工智能基础应用技术的原理、实现过程及其局限 性,有助于合理地利用人工智能技术解决现实问题 接触人工智能创新技术,围绕智能硬件,应用Python编 程学习自然语言处理基础等技术知识 |
基于当前人工智能的基础应用技术:计算机视觉、智能语
音、自然语言处理、推理与决策、行动与控制 了解人工智能基础应用技术的原理、实现过程及其局限 性,有助于合理地利用人工智能技术解决现实问题 拓展人工智能创新技术,围绕智能硬件,应用Python编 程,对于自然语言处理等技术知识进行进阶学习 |
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具体阶段 | 3-1 | 3-2 | 3-3 | 3-4 | 4-1 | 4-2 | 4-3 | 4-4 |
课程主题 |
计算机 视觉基础 |
自然语言 处理基础 |
语音识别 与合成基础 |
人工智能 应用基础 |
计算机 视觉进阶 |
自然语言 处理进阶 |
语音识别 与合成进阶 |
人工智能 应用进阶 |
主要知识点 |
人脸人体识别 光学字符识别 |
文本分类 | 语音识别 | 综合项目应用 |
视觉生成 视觉评价 |
文本模型 |
多语言识别 音色识别 |
综合: 智能机器人 |
竞赛考级 | / | / | ||||||
青少年人工智能创新挑战赛 师生信息素养提升实践活动 |
青少年人工智能创新挑战赛 师生信息素养提升实践活动 |
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作品项目 |
人脸人体检测 文字识别检测 视觉检测跟踪 视觉分割 |
文本分类 文本生成 文本翻译 |
语音降噪 语音识别 多语言识别 |
AI交互综合项目 |
人脸表情识别 车牌检测 人像多元化 图像质量评估 |
文本分类器 文本生成与纠错 聊天机器人 |
语音语种识别 说话人的确认 |
AI交互机器人 |
拓展 |
立体坐标系 计算机视频表示 计算机图片表示 视频帧率的概念 勾股定理 概率计算 |
概率计算 统计学: 数据预处理 语言学: 词汇、语法等 语料库技术 |
声音的特性 认知心理学 信号处理 生物学 |
机械运动 云台结构 移动应用开发 用户界面设计 力与运动 自动汽车驾驶 |
光的特性 电路设计 信号处理 数据收集 数据处理 |
大语言模型 知识库构建 神经网络 机器学习 |
声音的特性 语言学: 词汇、语法等 语义学 信号处理 |
机械运动 电子系统 用户界面设计 力与运动 传感器技术 语言学 认知心理学 |
语法、算法、数据结构、常见库、数理、统计学等。
计算机视觉、自然语言处理、人机交互、推理与决策、行动与控制、智能语音等。
电子电路、机械工程、建模实施、传感器、单片机、激光切割等。
demo课程评估,考察兴趣及Python
基础阶段测试评估
游戏化入门:学习Python基础
项目制教学:应用软硬结合,交互式的项目承载知识,拓宽学生的知识边界
探究学习:发现和解决生活中的问题
阶段评价及报告:课堂表现的过程性评价
赛事及技能成果评价:含软编技能考级
课后练习:Python练习平台,巩固语法知识
项目笔记:复习项目制作的关键过程
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