中学 · 11–16 岁

构建能够经受真实测试的智能系统。

学生通过班级共同学习、团队项目和国际协作,把 Python、电子技术、数据和设计连接起来;每个系统都必须被测试、记录与改进。

中学生开发智能移动机器人
中学 AI 课程 · CIRC 项目制实践

Python 路径

AI 素养

跨学科项目

国际团队

班级集体项目

三种相互补充的 AI 与机器人学习方式

01

背景与目标

围绕“三种相互补充的 AI 与机器人学习方式”明确真实需求、参与对象、实施边界和成功标准,确保中学 AI 与机器人项目具有清晰目的。

02

设计与实践

把“三种相互补充的 AI 与机器人学习方式”转化为可执行的学习、研究或工程任务,并通过明确角色、阶段成果和专业方法推进。

03

测试与证据

使用观察、技术测试、作品记录、反馈和反思验证成果,同时诚实说明限制、风险与改进方向。

04

成果与发展

沉淀可展示成果、文档、能力与后续路线,使“三种相互补充的 AI 与机器人学习方式”能够支持持续学习、合作或规模化实施。

团队与国际项目

AI 如何作出决策?

01

背景与目标

围绕“AI 如何作出决策?”明确真实需求、参与对象、实施边界和成功标准,确保中学 AI 与机器人项目具有清晰目的。

02

设计与实践

把“AI 如何作出决策?”转化为可执行的学习、研究或工程任务,并通过明确角色、阶段成果和专业方法推进。

03

测试与证据

使用观察、技术测试、作品记录、反馈和反思验证成果,同时诚实说明限制、风险与改进方向。

04

成果与发展

沉淀可展示成果、文档、能力与后续路线,使“AI 如何作出决策?”能够支持持续学习、合作或规模化实施。

03 / 中学 AI 课程

自主配送网络

01

背景与目标

围绕“自主配送网络”明确真实需求、参与对象、实施边界和成功标准,确保中学 AI 与机器人项目具有清晰目的。

02

设计与实践

把“自主配送网络”转化为可执行的学习、研究或工程任务,并通过明确角色、阶段成果和专业方法推进。

03

测试与证据

使用观察、技术测试、作品记录、反馈和反思验证成果,同时诚实说明限制、风险与改进方向。

04

成果与发展

沉淀可展示成果、文档、能力与后续路线,使“自主配送网络”能够支持持续学习、合作或规模化实施。

04 / 中学 AI 课程

智慧学校证据实验室

01

背景与目标

围绕“智慧学校证据实验室”明确真实需求、参与对象、实施边界和成功标准,确保中学 AI 与机器人项目具有清晰目的。

02

设计与实践

把“智慧学校证据实验室”转化为可执行的学习、研究或工程任务,并通过明确角色、阶段成果和专业方法推进。

03

测试与证据

使用观察、技术测试、作品记录、反馈和反思验证成果,同时诚实说明限制、风险与改进方向。

04

成果与发展

沉淀可展示成果、文档、能力与后续路线,使“智慧学校证据实验室”能够支持持续学习、合作或规模化实施。

05 / 中学 AI 课程

智慧城市移动机器人

01

背景与目标

围绕“智慧城市移动机器人”明确真实需求、参与对象、实施边界和成功标准,确保中学 AI 与机器人项目具有清晰目的。

02

设计与实践

把“智慧城市移动机器人”转化为可执行的学习、研究或工程任务,并通过明确角色、阶段成果和专业方法推进。

03

测试与证据

使用观察、技术测试、作品记录、反馈和反思验证成果,同时诚实说明限制、风险与改进方向。

04

成果与发展

沉淀可展示成果、文档、能力与后续路线,使“智慧城市移动机器人”能够支持持续学习、合作或规模化实施。

06 / 中学 AI 课程

可持续农业 AI

01

背景与目标

围绕“可持续农业 AI”明确真实需求、参与对象、实施边界和成功标准,确保中学 AI 与机器人项目具有清晰目的。

02

设计与实践

把“可持续农业 AI”转化为可执行的学习、研究或工程任务,并通过明确角色、阶段成果和专业方法推进。

03

测试与证据

使用观察、技术测试、作品记录、反馈和反思验证成果,同时诚实说明限制、风险与改进方向。

04

成果与发展

沉淀可展示成果、文档、能力与后续路线,使“可持续农业 AI”能够支持持续学习、合作或规模化实施。

07 / 中学 AI 课程

包容性技术设计实验室

01

背景与目标

围绕“包容性技术设计实验室”明确真实需求、参与对象、实施边界和成功标准,确保中学 AI 与机器人项目具有清晰目的。

02

设计与实践

把“包容性技术设计实验室”转化为可执行的学习、研究或工程任务,并通过明确角色、阶段成果和专业方法推进。

03

测试与证据

使用观察、技术测试、作品记录、反馈和反思验证成果,同时诚实说明限制、风险与改进方向。

04

成果与发展

沉淀可展示成果、文档、能力与后续路线,使“包容性技术设计实验室”能够支持持续学习、合作或规模化实施。

08 / 中学 AI 课程

面向气候韧性学校的 AI

01

背景与目标

围绕“面向气候韧性学校的 AI”明确真实需求、参与对象、实施边界和成功标准,确保中学 AI 与机器人项目具有清晰目的。

02

设计与实践

把“面向气候韧性学校的 AI”转化为可执行的学习、研究或工程任务,并通过明确角色、阶段成果和专业方法推进。

03

测试与证据

使用观察、技术测试、作品记录、反馈和反思验证成果,同时诚实说明限制、风险与改进方向。

04

成果与发展

沉淀可展示成果、文档、能力与后续路线,使“面向气候韧性学校的 AI”能够支持持续学习、合作或规模化实施。

09 / 中学 AI 课程

全球搜索与支援任务

01

背景与目标

围绕“全球搜索与支援任务”明确真实需求、参与对象、实施边界和成功标准,确保中学 AI 与机器人项目具有清晰目的。

02

设计与实践

把“全球搜索与支援任务”转化为可执行的学习、研究或工程任务,并通过明确角色、阶段成果和专业方法推进。

03

测试与证据

使用观察、技术测试、作品记录、反馈和反思验证成果,同时诚实说明限制、风险与改进方向。

04

成果与发展

沉淀可展示成果、文档、能力与后续路线,使“全球搜索与支援任务”能够支持持续学习、合作或规模化实施。

10 / 中学 AI 课程

学生团队开发多语言社区应用

01

背景与目标

围绕“学生团队开发多语言社区应用”明确真实需求、参与对象、实施边界和成功标准,确保中学 AI 与机器人项目具有清晰目的。

02

设计与实践

把“学生团队开发多语言社区应用”转化为可执行的学习、研究或工程任务,并通过明确角色、阶段成果和专业方法推进。

03

测试与证据

使用观察、技术测试、作品记录、反馈和反思验证成果,同时诚实说明限制、风险与改进方向。

04

成果与发展

沉淀可展示成果、文档、能力与后续路线,使“学生团队开发多语言社区应用”能够支持持续学习、合作或规模化实施。

11 / 中学 AI 课程

适合中学生的专业项目习惯

01

背景与目标

围绕“适合中学生的专业项目习惯”明确真实需求、参与对象、实施边界和成功标准,确保中学 AI 与机器人项目具有清晰目的。

02

设计与实践

把“适合中学生的专业项目习惯”转化为可执行的学习、研究或工程任务,并通过明确角色、阶段成果和专业方法推进。

03

测试与证据

使用观察、技术测试、作品记录、反馈和反思验证成果,同时诚实说明限制、风险与改进方向。

04

成果与发展

沉淀可展示成果、文档、能力与后续路线,使“适合中学生的专业项目习惯”能够支持持续学习、合作或规模化实施。

12 / 中学 AI 课程

项目可以低门槛开始并逐步增加技术深度

01

背景与目标

围绕“项目可以低门槛开始并逐步增加技术深度”明确真实需求、参与对象、实施边界和成功标准,确保中学 AI 与机器人项目具有清晰目的。

02

设计与实践

把“项目可以低门槛开始并逐步增加技术深度”转化为可执行的学习、研究或工程任务,并通过明确角色、阶段成果和专业方法推进。

03

测试与证据

使用观察、技术测试、作品记录、反馈和反思验证成果,同时诚实说明限制、风险与改进方向。

04

成果与发展

沉淀可展示成果、文档、能力与后续路线,使“项目可以低门槛开始并逐步增加技术深度”能够支持持续学习、合作或规模化实施。

13 / 中学 AI 课程

在团队成果中保持个人学习可见

01

背景与目标

围绕“在团队成果中保持个人学习可见”明确真实需求、参与对象、实施边界和成功标准,确保中学 AI 与机器人项目具有清晰目的。

02

设计与实践

把“在团队成果中保持个人学习可见”转化为可执行的学习、研究或工程任务,并通过明确角色、阶段成果和专业方法推进。

03

测试与证据

使用观察、技术测试、作品记录、反馈和反思验证成果,同时诚实说明限制、风险与改进方向。

04

成果与发展

沉淀可展示成果、文档、能力与后续路线,使“在团队成果中保持个人学习可见”能够支持持续学习、合作或规模化实施。

14 / 中学 AI 课程

项目启动前明确实施条件

01

背景与目标

围绕“项目启动前明确实施条件”明确真实需求、参与对象、实施边界和成功标准,确保中学 AI 与机器人项目具有清晰目的。

02

设计与实践

把“项目启动前明确实施条件”转化为可执行的学习、研究或工程任务,并通过明确角色、阶段成果和专业方法推进。

03

测试与证据

使用观察、技术测试、作品记录、反馈和反思验证成果,同时诚实说明限制、风险与改进方向。

04

成果与发展

沉淀可展示成果、文档、能力与后续路线,使“项目启动前明确实施条件”能够支持持续学习、合作或规模化实施。

15 / 中学 AI 课程

适配课程序列、学期项目或多校合作

01

背景与目标

围绕“适配课程序列、学期项目或多校合作”明确真实需求、参与对象、实施边界和成功标准,确保中学 AI 与机器人项目具有清晰目的。

02

设计与实践

把“适配课程序列、学期项目或多校合作”转化为可执行的学习、研究或工程任务,并通过明确角色、阶段成果和专业方法推进。

03

测试与证据

使用观察、技术测试、作品记录、反馈和反思验证成果,同时诚实说明限制、风险与改进方向。

04

成果与发展

沉淀可展示成果、文档、能力与后续路线,使“适配课程序列、学期项目或多校合作”能够支持持续学习、合作或规模化实施。

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