五大单元学习路径
从感知出发，通过趣味故事、互动游戏、角色扮演、简单动手活动和引导式讨论，带领孩子们走进神奇的人工智能世界。
第一单元 L1–3 感知与传感器
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第二单元 L4–9 知识与推理
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第三单元 L10–12 机器学习
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第四单元 L13–17 语言与交互
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第五单元 L18–22 AI 与社会
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第一单元 · 感知与传感器（Perception & Sensing）
L1 – L3 · 3 节课
知道机器也有感觉器官（传感器），能说出摄像头、麦克风、触摸传感器分别对应人的眼睛、耳朵、皮肤，并知道它们通过大小、形状、颜色等特征来识别物体。
L1
人类感官 vs 计算机传感器
探索五种人类感官与计算机传感器的对应关系，建立"机器也有感官"的直觉认知。
感官类比 传感器 趣味感官体验
L2
从感知到理解
能说出每种传感器的基本作用：摄像头用来看、麦克风用来听、触摸传感器用来感受触碰。
功能认知 作用理解
L3
事物的特征
知道机器是通过物体的特征（如大小、形状、颜色、纹理）来识别和区分不同事物的。
特征识别 感知分类活动
🧠
第二单元 · 知识与推理（Knowledge & Reasoning）
L4 – L9 · 6 节课
通过生活对比、符号游戏、特征分类、策略挑战、问题拆解与指令编排等活动，认识智能机器的"思考方式"
L4
智能机器 vs 非智能机器
通过对比闹钟、计算器、语音助手等，理解"智能"的含义——能否根据情境做出灵活反应是关键区别。
智能辨别 对比分析
L5
地图：信息的另一种呈现方式
学习计算机如何用符号、图像、数字"表示"现实世界的概念，类比人类用语言和图画来表达想法。
信息表达 符号游戏
L6
特征与分类
用简单例子（如描述一个苹果的颜色、大小、形状）理解特征与数据结构，感受计算机"记事"的方式。
特征分类 属性对比
L7
状态与操作
通过井字棋游戏、迷宫挑战等活动，理解"状态"和"行动"的概念——这是 AI 解决问题的基本框架。
状态空间 策略游戏
L8
推理：分类与搜索
学习如何像 AI 一样基于物体特征进行分类和搜索，能区分分类问题和搜索问题。
分类搜索 问题拆解
L9
推理：算法
通过给日常生活写"动作剧本"，理解算法就是一套精确步骤，计算机就是通过算法来解决问题的。
步奏指令 算法思维
📊
第三单元 · 机器学习基础（Machine Learning）
L10 – L12 · 3 节课
通过对比人类与机器的学习方式、动手构建简单数据集、角色扮演等活动，感受计算机是如何通过"看例子"来学习的。
L10
人类 vs 机器
人类和计算机都是通过发现规律来学习的，但学习方式不同：人靠观察、提问和实践，计算机靠看大量例子。
人机对比 模式识别
L11
机器的学习秘籍
通过给物品贴标签、当"训练师"和"学习者"的角色扮演，体验计算机如何从示例中找出规律、变得越来越聪明。
标注数据 示例学习
L12
数据集
理解"数据是 AI 的食物"——探索数据质量、数量和多样性对 AI 学习效果的影响，动手整理小型数据集。
数据质量 数据集 动手实践
💬
第四单元 · 语言与人机交互（Language & Interaction）
L13 – L17 · 5 节课
通过词语搭配、情绪识别、能力对比等活动，探索计算机如何理解人类的语言和情绪，并认识AI的能力边界。
L13
计算机如何理解文字
通过同音异义词、句子排序等活动，理解计算机通过语法和上下文，理解每个词的意思。
同音异义词 语法初探
L14
文本推理
通过词语配对等活动，体验计算机如何通过统计词语之间的搭配规律来"猜测"接下来可能出现什么词。
文本理解 词语预测
L15
常识推理
探讨 AI 难以理解的"常识"——下雨要带伞、锅里的水烧开了——理解人类隐性知识对 AI 的挑战。
常识知识 AI局限
L16
人机交互：理解情绪
计算机和我们一样，是通过观察眉毛、眼睛、嘴巴的变化，学会识别开心、难过、生气、惊讶等表情。
面部特征 表情识别
L17
AI 自然交互的局限
理解 AI 目前在自然交流中的不足之处——无法系鞋带、刷牙，培养批判性认知。
局限性 批判思维
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第五单元 · AI 与社会（AI & Society）
L18 – L22 · 5 节课
通过真实案例、场景探索与反思讨论，理解AI如何影响商业、工业、教育等行业，建立对AI技术的理性认知与责任意识。
L18
AI 伦理与偏见
通过真实案例理解 AI 偏见的来源（如训练数据不公平），学习公平、透明、负责任地使用 AI 的基本准则。
AI伦理 数据偏见 公平性
L19
AI 在商业与工业中的应用
探索 AI 在制造、物流、医疗、零售等行业的实际应用，理解 AI 如何改变我们的工作和生产方式。
AI应用 行业匹配
L20
AI 在教育中的应用
认识学校里常见的AI工具，了解它们如何帮助老师批改作业、辅导朗读、解答问题，想象未来AI还能为课堂带来哪些新变化。
未来教育 学习助手
L21
AI 对社区的影响
从交通、安全、环保等角度探讨 AI 技术如何影响社区生活，引导学生思考 AI 带来的机遇与挑战。
智慧城市 社会影响
L22
AI 在日常生活中
梳理课程所学，找出身边的 AI（手机助手、推荐算法、人脸解锁），总结 AI 素养的核心认知，展望未来。
生活中的AI 课程总结 未来展望
课程核心能力培养
22节课系统构建的六大 AI 素养维度
感知与观察力
能够有意识地观察身边环境中的人工智能设备，注意到"机器在看什么、在听什么"
类比与迁移能力
能够用人熟悉的方式来理解机器的"思考方式"，建立人与机器的类比关系
顺序与步奏意识
能够理解"做一件事需要按顺序来"，初步建立分步思考的习惯。
提问与猜想能力
能够在观察AI行为时产生好奇，敢于提出"为什么"并尝试猜测答案。
辨别与批判意识
具备 AI 伦理意识与批判性思考，能够初步分辨"AI做得好"和"AI做得不好"的情况，不盲目相信机器。
合作与表达能力
能够在小组活动中与他人配合，并用口语或图画表达自己对AI的想法。
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