看见现象，提出问题
建议2—4课时。小学低年级采用教师演示、实体操作与图卡表达，不要求独立使用生成式AI。
成果：问题卡＋体验作品。
不止知道AI，
更能创造答案。
16个主题，四大探索方向。一条从兴趣到创新的成长路径：提出真实问题，理解技术原理，完成可验证的作品。
2026年9月课程方案版。学段、课时与班型为设计建议，实际开课须完成师资、设备、场地与安全审核。本体系属于源核学院青少年研学，不替代智能小车产品课程。
同一个主题，不同深度的成长。
完成一个可解释的任务
建议6—8课时。适合小学高年级及初中入门者，在指导下采集非敏感数据、搭建模型并记录实验。
成果：原型＋实验记录。
让模块协同，让结果可验证
建议12—16课时。面向具备基础的初高中学生，连接感知、判断和控制，进行误差分析与对照测试。
成果：系统演示＋测试报告。
解决开放问题，讲清取舍
建议24—32课时。先核实编程与实验基础，再开展跨学科项目；年级不自动等于能力等级。
成果：项目档案＋公开答辩。
每课时按45分钟设计；研学行程另计交通、休息与现场活动。高阶课程须单独设置前置能力要求。
把“做过”变成“真正学会”。
明确谁遇到了什么问题，怎样才算解决。建议1课时。
用可解释的模型认识传感器、数据与AI局限。建议1课时。
预测、搭建、测量、记录，保留失败与迭代证据。建议3课时。
分工整合，做对照测试，解释设计取舍。建议2课时。
展示作品、回答质疑、完成个人反思。建议1课时。
上述为8课时项目模板。短营缩减任务范围，不把参观、打卡或AI代写报告当成完整项目学习。
每一次进步，都有证据。
五项评价建议
问题理解 20% · 数据与证据 25% · 实验与迭代 25% · 协作表达 15% · 反思责任 15%
采用导师观察、作品检查与个人说明相结合；不由AI单独决定学生评价，不以演示成功替代原理理解。
五件学习交付
任务单、实验记录、项目作品、对照测试、个人反思。
家长报告呈现“做了什么、如何验证、还需改进什么”。学习完成证明属于机构学习记录，不宣传为官方职业资格或升学凭证。
技术跟随问题，不让概念代替教学。
从观察到行动
多模态AI用于比较图像、文字与传感数据；检索增强用于查证答案来源；轻量视觉模型用于比较训练样本与识别误差。每项能力都要设置不使用AI的对照任务。
从联网到协同
在适配课程中引入OpenHarmony与星闪，理解设备控制、通信与协作。操作系统和通信协议不等于AI；只有需要时才使用，基础班可用离线模拟与实体教具。
探索前沿，也守住课堂边界。
未成年人保护
生成式AI活动由教师组织，按年龄和工具适用条件配置。不要求学生上传人脸、声纹、定位或健康信息；使用公开、合成或经授权的非敏感数据。作品公开与影像传播单独取得相应授权。
前沿主题采用安全模拟
生命密码不开展基因编辑；脑机接口不采集学生脑电；气候健康和太空生命支持不提供医疗诊断。3D打印、用电、加热及户外活动须由教师控制风险；不让学生直接操作市电。
先做四个好项目，再复制全国样板。
首轮建议验证：未来城市AI规划师、会思考的家、AI光影实验室、AI创意导演。这是基于成果可见性与交付可行性的试点假设，不代表已验证的市场排名。
四周试点节奏
第1周：教师试讲与安全排查。第2周：小范围体验并记录问题。第3周：改进任务难度与家长报告。第4周：复盘到课、完课、作品证据及真实反馈，决定扩课。
五种营地，共用教学标准
日间营重体验；社区营重连续实践；定制营按学校需求组合；国内研学营结合真实现场任务；国际研学营单独核实目的地、承办资质、保险与出行条件，不默认已可报名。
复制包应包含：教案、材料清单、教师培训、风险预案、评价量表与版本记录。招生页必须公开真实课时、地点、师资、费用与退改规则。
设计有依据，宣传有边界。
政策检索基准：2026年9月3日。以下资料用于课程设计参考，不表示主管部门对本课程背书或认证。
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