教学比赛课件标题

精品教学比赛课件《探索未来信息技术与人工智能基础》本课程旨在引导学生深入了解当代信息技术发展趋势，探索人工智能基础知识，培养学生的科技素养与创新思维通过理论学习与实践应用相结合的方式，帮助学生掌握信息时代的必备技能授课教师张明远所属学科信息技术适用年级高中二年级课时安排共分钟45课程背景与教学环境时代背景学校环境随着人工智能技术的迅猛发展，培养我校为省级示范性高中，信息技术教学生的信息素养和人工智能思维已成育基础良好，配备智能教室和人工智为当代教育的重要任务《中国教育能实验室，学生对信息技术学习热情现代化》明确提出要加快信息高涨，具备基本的编程能力和信息素2035化时代教育变革，推动人工智能在教养育领域的应用学生特点高二学生思维活跃，好奇心强，具备一定的逻辑思维能力和自主学习能力，但对人工智能的理解仍较为片面，缺乏系统认知和实践经验全国优质课教学大赛简介全国优质课教学大赛是展示教师专业素养和教学能力的重要平台，旨在促进教师专业发展，推动教育教学改革，提高教育教学质量大赛通过课堂教学展示、教学设计评比和教学反思分享等环节，全面评价教师的教学水平和创新能力大赛评审标准包括教学目标的科学性与合理性•教学内容的选择与组织•教学方法的创新与有效性•信息技术的整合应用•学生参与度与课堂互动•教学效果与学生发展•本次大赛分为校级、市级、省级和国家级四个阶段，采用层层选拔的方式确定最终获奖者参赛教师需提交完整的教学设计方案、课件材料和教学视频，由专家评委团队进行综合评审参赛目的及意义提升教学能力教学创新探索通过参赛准备和专家评审反馈，不断反思教学借助比赛平台，勇于尝试新型教学方法和技术实践，提高课程设计和课堂组织能力，促进教手段，探索信息技术与学科教学的深度融合，学水平的全面提升推动教学模式创新学校教研提升同行交流学习以赛促研，带动学校教研活动开展，形成良好通过观摩其他优秀教师的教学设计和课堂展示，的教研氛围，提升学校整体教学质量和教研水汲取先进教学理念和方法，促进教师间的经验平共享和互相学习课程目标与核心素养课程目标核心素养知识目标理解人工智能的基本概念、发展历程和应用领域；掌握人工智能的基本原理和技术框架；了解人工智能的伦理问题和未来发展趋势能力目标培养学生的计算思维和问题解决能力；提高学生的信息获取、分析和处理能力；发展学生的创新思维和实践操作能力情感态度与价值观目标激发学生对信息技术和人工智能的学习兴趣；培养学生的团队协作精神和责任意识；引导学生正确认识技术发展对社会的影响信息意识与数字素养培养学生的信息敏感性和数字化生存能力，增强信息安全意识和数据隐私保护意识计算思维与创新能力发展学生的抽象思维、逻辑推理和算法思维，提高创新解决问题的能力责任担当与伦理意识知识点分解与逻辑结构人工智能基础概念人工智能的定义与特征•人工智能的发展历程•强人工智能与弱人工智能•人工智能核心技术机器学习基本原理•深度学习与神经网络•自然语言处理技术•计算机视觉技术•人工智能应用领域智能助手与语音交互•智能推荐系统•自动驾驶技术•医疗健康应用•教育领域应用•人工智能伦理与未来人工智能伦理问题•数据隐私与安全•就业影响与社会变革•人工智能发展趋势•课程重点与难点分析教学重点教学难点人工智能基本概念与原理深度学习原理理解帮助学生理解人工智能的本质特征，掌握基本概念和术深度学习涉及复杂的数学模型和神经网络结构，需要通语，建立系统性的知识框架过形象化、可视化方式降低学习难度机器学习基本原理算法思维培养引导学生理解机器学习的基本工作原理、类型及应用场学生对算法和程序设计的理解存在差异，需要设计层次景，掌握算法思维的基础化、差异化的教学活动人工智能应用分析伦理问题的辩证思考通过实际案例分析，帮助学生认识人工智能在各领域的引导学生全面、客观、辩证地思考人工智能带来的伦理应用价值和实现方式挑战和社会影响重难点突破策略针对上述重难点，本课程采用以下突破策略运用生动的类比和可视化工具，将抽象概念具体化、形象化

1.设计递进式的探究活动，从简单到复杂，逐步深入理解

2.提供丰富的实际应用案例，建立理论与实践的联系

3.组织小组讨论和辩论，促进多角度思考和深度理解

4.教学创新点与亮点概述项目驱动式教学情境化学习体验以智能语音助手设计为项目主线，贯穿整个教创设贴近学生生活的应用场景，如智能推荐AI学过程，让学生在解决实际问题中理解和应用系统、语音识别等，激发学习兴趣，增强知识知识点，提高学习的真实性和针对性迁移能力可视化教学工具自主开发人工智能原理可视化教学软件，将抽象的算法和模型转化为直观的图形和动画，降低学习难度互动实验平台伦理辩论工作坊AI搭建低门槛的交互实验平台，让学生无需编设计伦理辩论工作坊环节，引导学生从不同AI AI程基础也能体验模型训练和应用过程，强化角度思考技术的社会影响，培养批判性思维AI AI动手实践能力和责任意识个性化学习路径根据学生的知识基础和兴趣特点，提供分层教学资源和多元评价方式，满足不同学生的学习需求教学设计总览导入环节（分钟）15通过应用视频引入，提出问题如何理解人类语言，激发学习兴趣AI AI2新知讲授（分钟）15讲解人工智能基本概念、机器学习原理和自然语言处理技术，结合可视化工具演示探究活动（分钟）310分组完成训练一个简单的文本分类模型任务，体验机器学习过程4案例分析（分钟）8分析智能语音助手的技术实现和应用场景，小组讨论其优缺点伦理讨论（分钟）55讨论应用中的隐私和伦理问题，培养责任意识AI6总结评价（分钟）2归纳本节课重点，布置拓展任务，进行学习效果评价教学方法与策略说明核心教学方法差异化教学策略1项目式学习以智能语音助手设计为项目主线，引导学生在解决实际问题的过程中掌握知识点，提高学习的真实性和参与度2探究式教学设计层次化的探究任务，引导学生通过观察、假设、验证、总结等过程主动构建知识体系，培养科学探究能力3案例分析法精选人工智能应用案例，通过分析其技术实现和应用效果，加深对原理的理解，提高分析问题的能力4针对学生个体差异，采用以下策略小组合作学习分层任务设计设置基础、提高和挑战三个层次的学习任务，满足不同水平学生的需求组织多形式的小组活动，促进学生间的交流与合作，培养团队协作能力和沟通表达能力多元化学习资源提供文本、图像、视频、交互式工具等多种形式的学习资源，适应不同学习风格灵活的小组组合采用异质分组与同质分组相结合的方式，既促进优势互补，又满足个性化发展需求信息技术与教育融合辅助教学系统可视化教学工具AI采用自主开发的辅助教学系统，实现课堂实时反馈运用可视化技术展示算法原理和工作流程，将AI3D AI和学习数据分析，帮助教师及时调整教学策略，提高抽象概念转化为直观图形，降低理解难度，提高学习教学针对性效率互动学习平台利用在线互动平台组织课堂问答、投票和小组讨论，增强师生互动和生生互动，提高课堂参与度技术融合创新点低代码实验平台智能学习伙伴系统AI自主开发的低代码实验平台，让学生无需编程基础即基于自然语言处理技术的智能学习伙伴系统，可以根据AI可体验模型训练和应用过程学生通过拖拽式界面设学生的学习情况提供个性化指导和反馈系统具备以下AI计数据处理流程，直观理解机器学习原理，降低技术门特点槛，突破学习障碍智能问答功能，解答学生疑问•平台主要功能学习路径推荐，提供个性化学习资源••数据采集与处理模块•学习行为分析，生成学习报告•模型训练与测试模块•虚拟助教角色，提供实时学习支持可视化结果分析模块•应用场景模拟模块•教学资源开发介绍自主开发资源微课视频制作系列微课视频，包括人工智能基础概念、机器学习原理、深度学习模型等主题，每个视频3-5分钟，配有动画演示和实例讲解交互式教学软件开发人工智能原理可视化软件，通过交互式操作和动态演示，展示神经网络结构和工作原理，帮助学生直观理解抽象概念探究性学习任务单设计分层次的探究任务单，包含基础、提高和挑战三个层次，引导学生开展自主探究活动，培养问题解决能力资源开发团队本课程教学资源由校内信息技术教研组集体备课开发，同时邀请了计算机科学专业教师和教育技术专家参与指导团队成员各司其职，协同合作，确保资源的专业性和教学有效性资源开发流程

1.需求分析与方案设计

2.内容编写与资源制作

3.小范围测试与反馈收集

4.修改完善与正式应用

5.持续更新与迭代优化整合外部资源除自主开发资源外，本课程还整合了以下优质外部资源学生学习起点分析学情调查结果学生特点分析知识基础大部分学生对信息技术基础知识掌握较好，85%的学生具备基本的计算机操作能力和简单的编程经验，但对人工智能的系统认识不足学习能力学生普遍具有较强的自主学习能力和信息获取能力，但在抽象思维和逻辑推理方面存在一定差异，约20%的学生在算法思维方面有困难学习兴趣90%以上的学生对人工智能和前沿科技表现出浓厚兴趣，尤其对语音助手、人脸识别等应用技术充满好奇，希望了解其工作原理学习风格本课程实施前对全年级120名学生进行了详细的学情调查，通过问卷、访谈和前置测试等方式，全面了解学生的知识基础、学习需求和兴趣特点调查结果显示教学准备与预案教学环境准备硬件设备•教师电脑（配备高性能显卡，支持AI应用演示）•学生平板电脑（每人一台，预装学习软件）•智能互动大屏（支持多人同时操作）•无线网络环境（确保高速、稳定的网络连接）•AI演示设备（如智能音箱、机器人等）软件资源•人工智能原理可视化教学软件•低代码AI实验平台•在线互动教学系统•学习数据分析平台•课堂反馈收集工具教学资料•教学课件（主课件及备用版本）•学生学习任务单（基础版、提高版、挑战版）•教学案例视频和图片素材•形成性评价工具和评价量表•拓展学习资源清单应急预案网络故障设备故障准备本地版教学资源和离线演示方案，确保网络故障时教学活动不受影响关键在线资源提前下载备用准备备用设备和替代方案，如设备故障可采用小组共享方式或转为教师演示模式课堂导入设计导入方式情境导入与问题激发本课程采用应用体验思考问题的导入方式，通过真实的人工智能应用体验引发学生思考，激发学习兴趣和求知欲望AI+导入步骤播放视频展示智能语音助手（如小爱同学、小度等）理解复杂指令并执行任务的视频，展示技术的神奇之处AI现场演示教师现场演示与智能语音助手的对话交互，包括问答、指令执行、歌曲点播等功能提出问题这些智能助手是如何理解人类语言的？它们真的懂我们在说什么吗？引发思考组织学生简短讨论，分享对语言理解能力的认识和猜测AI揭示主题引出本节课主题探索人工智能的奥秘从语言理解到智能应用导入设计特点生活关联性选择学生日常生活中常见的应用作为导入素材，拉近学习内容与生活实际的距离，增强学习的真实感AI问题驱动性通过设置有挑战性的思考问题，引发学生的认知冲突和好奇心，激发主动探究的欲望互动参与性新知讲授流程基础概念讲解采用多媒体演示结合类比解释的方式，讲解人工智能的基本概念、特征和发展历程，帮助学生建立初步认识人工智能的定义与范畴•强人工智能与弱人工智能的区别•人工智能发展的三次浪潮•当前人工智能的主要研究方向•机器学习原理讲解运用可视化工具和生动比喻，讲解机器学习的基本原理和工作流程，突破抽象概念的理解难点数据驱动的学习方式•监督学习、无监督学习与强化学习•特征提取与模型训练•通过可视化工具展示决策树等简单算法的工作过程•深度学习与神经网络结合动画演示和交互式模型，讲解神经网络的结构和工作原理，帮助学生理解深度学习的核心思想3D神经元模型与层级结构•前向传播与反向传播•深度神经网络的优势•通过交互式工具展示神经网络的训练过程•自然语言处理技术结合智能语音助手的实例，讲解自然语言处理的基本原理和技术路线，分析其在实际应用中的实现方式语音识别与语义理解•文本分类与情感分析•机器翻译与对话系统•结合实际案例分析语音助手的工作流程•教学活动分解互动探究1活动主题体验机器学习的训练过程活动设计本活动设计为训练一个简单的文本分类模型，让学生通过低代码平台亲身体验机器学习的数据准备、模型训练和测试评估过程，加深对机器学习原理的理解活动流程任务说明（分钟）教师介绍活动目标和操作流程，展示最终效果1数据准备（分钟）学生通过平台收集正面和负面评论样本，标注数据类别3特征提取（分钟）学生使用平台工具提取关键词特征，观察词频统计2模型训练（分钟）学生选择算法，设置参数，启动训练过程，观察模型训练可视化过程2测试评估（分钟）学生输入新的评论文本，测试模型分类效果，评估准确率2教学支持工具支持自主开发的低代码实验平台，具有直观的拖拽式界面和可视化效果AI资源支持提供预设的文本数据集和操作指导手册，降低活动门槛指导支持教师巡视指导，及时解答问题，引导思考活动亮点本活动通过做中学的方式，将抽象的机器学习原理转化为具体的操作体验，具有以下特点降低技术门槛，无需编程基础即可完成模型训练•AI教学活动分解小组合作2活动主题应用场景设计与评估AI活动设计本活动以小组为单位，进行应用场景设计与评估任务，培养学生的创新思维、团队协作和批判性思考能力学生需AI要结合所学知识，设计一个具有实用价值的应用场景，并对其可行性和价值进行评估AI小组分工每个小组人，按以下角色分工4-5创意总监负责提出应用创意和场景描述技术分析师分析实现所需的技术和可行性AI用户体验设计师设计用户交互流程和界面商业价值评估师评估应用的商业价值和社会影响团队协调员协调团队合作，负责成果展示活动流程分组与角色分配（分钟）按预设分组，确定各成员角色1创意头脑风暴（分钟）小组内快速产生多个应用创意，选择最具可行性的一个2AI应用方案设计（分钟）按角色分工完成应用场景设计、技术分析、用户流程和价值评估3小组内评审（分钟）组内分享各自成果，整合形成完整方案1成果展示（分钟）个小组向全班展示设计方案，其他小组进行评价32-3评价标准采用多元评价方式，包括创新性应用创意的新颖程度和独特性•可行性技术实现的难度和可能性•实用性解决实际问题的效果和价值•完整性方案设计的系统性和全面性•教学活动分解案例分析3活动主题智能语音助手技术解析案例选择活动流程选择智能语音助手（如小爱同学、小度助手等）作为分析案例，因其案例导入（分钟）展示智能语音助手的实际应用视频，引发学生兴1贴近学生生活经验，技术原理涵盖人工智能多个领域，且应用场景丰趣富多样技术解析（分钟）教师结合可视化图表，讲解语音助手的技术架构3和工作原理案例分析框架互动体验（分钟）学生尝试与语音助手交互，观察其反应和局限性2技术架构小组讨论（分钟）小组讨论语音助手的优缺点和改进方向2分析智能语音助手的整体技术架构，包括语音识别、自然语言理观点分享（分钟）各小组代表分享讨论结果，教师点评总结2解、对话管理、知识图谱和语音合成等关键模块讨论要点语音助手的技术优势和局限性是什么？核心算法•语音助手真的理解人类语言吗？•深入探讨语音助手背后的核心算法，如深度神经网络在语音识别如何提高语音助手的智能化水平？•中的应用、自然语言处理中的意图识别算法等语音助手在哪些场景下最有价值？•应用场景分析语音助手在智能家居控制、信息查询、娱乐服务等不同场景中的应用方式和用户体验发展趋势探讨语音助手技术的发展趋势，如多模态交互、情感计算、个性化服务等方向教学活动分解拓展延伸4活动主题伦理工作坊AI活动流程伦理问题导入（分钟）通过短视频或新闻案例，引入伦理议题1AI分组与角色分配（分钟）将班级分为个小组，每组选择一个伦理议题，并分配不同角色（技术开发者、用户、监管机构、社14-5会观察者等）角色讨论（分钟）各小组从各自角色出发，讨论对所选议题的看法和解决方案2伦理辩论（分钟）个小组展示角色观点，进行正反方辩论21-2共识与反思（分钟）全班讨论，寻求平衡点和可能的解决方案，教师引导总结1评价与反馈通过以下方式评价学生参与情况观点的多元性和深度•论证的逻辑性和说服力•解决方案的创新性和可行性•团队合作和表达能力•活动设计意图本活动旨在引导学生思考人工智能技术应用中的伦理问题和社会影响，培养学生的责任意识和批判性思维能力通过角色扮演和辩论的形式，让学生从不同角度思考技术带来的机遇与挑战AI伦理议题选择精选与学生生活和社会热点相关的伦理议题AI监控与个人隐私的平衡

1.AI算法推荐与信息茧房问题

2.课件多媒体与智能应用多媒体资源设计动画演示交互式演示增强体验3D AR自主设计的三维动画，直观展示神经网络结构和数据流动过程，帮助学生理解抽象的算法原理开发的交互式演示工具，展示应用的工作流程和原理，学生可通过触控操作，体验语音识别、引入技术，创建沉浸式学习环境，让学生通过眼镜或平板设备，观察如何识别和分析AI ARAR AI动画采用层次化展示方式，可根据教学需要调整展示深度图像分类等功能，并查看后台处理过程现实环境，增强学习的趣味性和直观性AI智能教学辅助功能实时学情分析系统课件集成了学情分析系统，能够实时收集和分析学生的学习行为数据，包括AI任务完成情况与正确率统计•学习进度和难点识别•课堂参与度和互动频率•个性化学习建议生成•系统通过数据可视化界面，帮助教师实时了解班级和个体学习状况，及时调整教学策略，提供精准指导智能问答助手课件内置智能问答助手，具备以下功能实时解答学生疑问，提供个性化解释•根据学生问题推荐相关学习资源•记录常见问题，帮助教师优化教学内容•提供多层次的解答，适应不同学习需求•教学评价设计多元评价体系评价指标体系建立多维度评价指标，全面反映学生的学习表现30%30%形成性评价知识理解实践能力通过课堂观察、互动问答、任务完成情况等方式，对学生的学习过程进行持续评价，及时发现问题并给予反馈AI基本概念和原理的掌握程度AI工具的操作和应用能力项目评价基于学生完成的AI应用设计项目，评估其创新思维、问题解决能力和实践应用能力20%20%同伴评价创新思维协作与表达组织学生间相互评价，从多角度评估学习成果，促进反思和交流，培养批判性思维学生学习效果反馈前期测试数据分析本课程在正式实施前，对一个班级的名学生进行了小规模测试教学，收集了详细的学习效果数据通过定量和定性相结合学生反馈摘要40的方式，全面评估了教学设计的有效性内容理解的学生认为可视化工具和交互式演示大幅提高了对抽象概念的理解度，特别是神经网络和机器学习原理部分92%学习体验的学生对低代码实验平台给予高度评价，认为动手实践环节增强了学习兴趣和参与感88%AI难点突破的学生表示通过项目驱动和案例分析方式，成功突破了深度学习原理和算法思维等难点85%知识应用的学生能够将所学知识应用到新场景，设计出具有创新性的应用方案78%AI课前课后学生典型反馈通过动画演示，我第一次真正理解了神经网络是如何工作的，原来看起来复杂的算法可以这么直观地展示出来3D动手训练文本分类模型的环节特别有趣，看着准确率一步步提高，有种成就感，也让我明白了并不是什么神秘的黑盒子AI伦理讨论环节让我意识到技术发展背后的复杂性，学会从多角度思考问题，这比单纯学习技术知识更有价值改进与反思教学实施中的挑战时间管理探究活动环节学生参与热情高，往往超出预计时间，影响后续教学环节的完整实施学生差异部分学生因缺乏编程基础，在实验平台操作中遇到困难，需要更多个别指导AI设备限制部分学校网络带宽不足，影响在线工具的流畅使用，特别是动画和交互式演示部分3D深度学习受限于课时，对一些深度内容的讲解过于简化，学生理解停留在表面，缺乏深入思考改进策略优化时间分配重新评估各环节所需时间，为核心活动预留弹性时间，同时设计可压缩内容，保障教学计划的顺利完成分层设计活动针对不同基础的学生，提供难度梯度的任务选择，确保每位学生都能获得适合的挑战和成功体验开发离线版工具开发关键教学工具的离线版本，减少对网络环境的依赖，确保教学活动的顺利进行增加拓展资源设计课后拓展学习资源包，满足学有余力学生的深度学习需求，弥补课堂教学的局限性优化可视化设计改进抽象概念的可视化表达，使其更加直观易懂，减少学生理解障碍教学反思通过本次教学实践，我深刻认识到在信息技术教学中，技术与思维培养的平衡至关重要虽然直观的工具和平台能够降低学习门槛，但也可能导致学生对技术原理的思考不够深入未来教学中，需要更加注重引导学生从工具使用者向问题思考者转变，培养其批判性思维和创新能力同时，伦理教育应该进一步加强，帮助学生建立负责任的技术观念AI教师成长与专业发展参赛历程中的专业成长专业发展计划近期目标（年内）11深入学习教育相关研究，掌握•AI前沿教学方法开发教育系列课程，形成完整2中期目标（1-3年）•AI教学体系获取相关领域高级教师资格或认证•参与个教育科研项目，提升•1-2组建教育教师社区，促进经验•AI研究能力交流撰写教学案例或论文，分享教学•开发校本课程或地方课程，推广•经验创新教学模式参与教材或教学资源编写工作•长期目标（年）33-5成为区域或全国教育领域的骨•AI参加本次教学大赛，不仅是展示教学成果的过程，更是促进自身专业发展的宝贵机会在备赛过程中，干教师我经历了以下专业成长主持或参与国家级教育教学研究•学科知识更新为准备人工智能相关课程，系统学习了最新的技术发展和教育应用研究，拓展了专项目AI业视野形成独特的教学风格和教育理念•教学设计能力提升通过反复打磨教学设计，优化教学环节，提高了课程设计的系统性和科学性培养更多教育教师，扩大影响力•AI教育技术应用能力增强掌握了多种教育技术工具的开发和应用方法，提高了信息化教学水平教学反思习惯养成形成了常态化的教学反思机制，能够持续改进教学实践团队协作与教研支持团队成员与分工李科技技术支持，负责教学软件开发和平台搭建，计算机科学教师，拥有丰富的编程和AI应用开发经验张明远主讲教师，负责整体教学设计和课堂实施，信息技术骨干教师，具有8年教学经验和人工智能教育背景王资源教学资源开发，负责微课视频制作和教学材料编写，教育技术专家，擅长多媒体教学资源设计陈协调团队协调，负责沟通联络和资源整合，教研组长，具有丰富的教研活动组织经验刘研究教学研究，负责学情分析和教学评价设计，教育研究员，专注于信息技术教学效果评估教研活动支持学科融合研讨组织信息技术与其他学科教师的跨学科研讨活动，探索AI教育的学科融合路径，拓展应用场景，丰富教学内容成立AI+教育专题研究小组，定期开展主题研讨和经验分享专家指导支持邀请高校AI教育专家和一线优秀教师担任指导顾问，通过线上线下结合的方式，提供专业指导和建议组织教学设计评审会，邀请专家进行点评和指导，不断完善教学方案区域教研网络依托区域教研网络，与兄弟学校共建AI教育创新共同体，通过资源共享、经验互鉴和联合研修，提升整体教研水平定期开展教学观摩和研讨活动，促进良好教研生态的形成课件展示与截图核心页面说明11导入页实验操作页采用简洁大气的设计风格，以智能语音助手为切入点，设置引人思考的问题，激发学习兴趣页面整合了视频资源和互动元素，设计清晰的操作指引和反馈机制，引导学生完成实验界面简洁直观，减少认知负荷，支持错误提示和帮助功能，降低操作难AI营造沉浸式学习氛围度22概念讲解页讨论活动页运用图文结合的方式，将抽象概念可视化呈现采用层级结构设计，主要概念突出显示，辅助信息有序排列，便于学生构建知识创设开放性思考空间，提供多元观点和讨论框架整合实时互动工具，支持小组讨论和全班交流，记录和展示学生观点框架33评价反馈页原理演示页设计多维度评价工具和即时反馈机制通过可视化方式展示学习数据和进步情况，帮助学生了解自己的学习状态和改进方向融入动画和交互式演示，展示算法和模型的工作原理支持放大、缩小、旋转等操作，方便从不同角度观察学习，增强直3D AI观理解成果总结与推广应用教学成果总结94%85%学生满意度知识掌握率学生对课程内容和教学方式的满意程度核心知识点的平均掌握程度个78%12能力提升度创新项目学生计算思维和创新能力的提升比例学生基于课程知识开发的创新项目数量核心成果

1.开发了人工智能教育的系统化教学模式和课程体系

2.构建了理解-体验-应用-创新的递进式学习路径

3.形成了一套适合中学生的AI素养培养方案

4.创建了低门槛、高体验的AI实验教学平台

5.探索了AI教育与学科融合的有效路径推广应用情况本课程的教学设计和资源已在多个层面得到推广应用校内推广已在校内12个班级实施，覆盖480余名学生，并通过校本培训，帮助15名教师掌握相关教学方法和技术区域应用通过区域教研活动和示范课展示，已有8所学校引入相关教学模式和资源，影响学生约2000人线上分享在教育资源平台和专业社区分享教学资源和经验，累计下载量超过5000次，获得广泛好评致谢与联系方式特别感谢在教学设计和参赛过程中，得到了众多专家、同仁和机构的大力支持和帮助，在此特别致谢指导专家感谢北京师范大学张教授、华东师范大学李教授对教学设计的专业指导和建议技术支持感谢校内信息中心团队提供的技术支持和设备保障教研团队感谢信息技术教研组全体成员的集体智慧和辛勤付出合作伙伴感谢科技公司提供的教育资源和技术支持AI学校领导感谢学校领导对创新教学的支持和鼓励参与学生感谢所有参与课程的学生，你们的反馈是最宝贵的财富联系方式欢迎各位教育同仁就教育教学进行交流和讨论AI电子邮箱zhangmingyuan@school.edu.cn微信公众号教育创新AI资源分享edu.ai.resources.cn教育的未来在于创新，创新的未来在于教育我们期待与更多同仁一起，探索人工智能教育的无限可能，为培养未来创新人才贡献力量！。