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Portada de Perro robot Lingxinpai V1.0

Perro robot Lingxinpai V1.0

Primaria alta41 lecciones

Descripción del curso

El curso «Perro robot Lingxinpai» toma como material didáctico central el perro cuadrúpedo Go2 y Lingxinpai, para un aprendizaje fusionado de inteligencia artificial y programación Python. Guía a los estudiantes desde los principios básicos de la IA hasta dominar tecnologías centrales como reconocimiento de imágenes, detección de objetos e interacción por voz; y, mediante programación visual y Python, avanzar por capas del control remoto al código, del movimiento básico a la interacción inteligente. Los estudiantes completarán con sus propias manos proyectos de IA como «guía de plantas», «alimentador inteligente», «patrulla de seguridad» y «compañero de voz», y finalmente podrán diseñar e implementar por sí mismos aplicaciones inteligentes del perro robot con percepción, decisión e interacción, convirtiéndose en pequeños ingenieros y creadores del futuro capaces de crear con las manos y con pensamiento de IA.

Clase de experiencia course cover
Clase de experiencia
1 lecciones
Curso regular course cover
Curso regular
40 lecciones
Aprendizaje autónomo
Impulsados por proyectos reales, los estudiantes identifican de forma activa lagunas de conocimiento, planifican la ruta de aprendizaje y resuelven problemas con herramientas y recursos; pueden reflexionar sobre el proceso y ajustar estrategias, pasando gradualmente de «ser enseñados» a «poder aprender por sí mismos».
Toma de decisiones autónoma
En múltiples nodos abiertos, recopilan información de forma independiente, sopesan pros y contras, juzgan y asumen consecuencias; cada elección apunta a un resultado de feedback real, formando poco a poco la conciencia de decidir sin depender de otros.
Autogestión
En proyectos de ciclo largo deben coordinar el ritmo de múltiples tareas, gestionar tiempo, materiales y progreso, mantener la concentración y autorregularse, formando el hábito de gestión de proyectos «planificar → ejecutar → comprobar → ajustar».
Pensamiento ingenieril
Bajo restricciones reales de hardware, viven el ciclo ingenieril completo del análisis de necesidades a la prueba e iteración; aprenden a sopesar soluciones, diagnosticar problemas y optimizar de forma continua con recursos limitados, comprendiendo la ruta sistemática «de la idea a la realidad».
Pensamiento computacional
Ante tareas complejas, pueden descomponer problemas, modelar de forma abstracta y diseñar flujos algorítmicos; comprenden la relación lógica entre entrada y salida, y establecen el hábito de pensamiento «descomponer → analizar → resolver».
Pensamiento de diseño
Partiendo de necesidades reales del usuario, viven el ciclo completo empatía, definición del problema, ideación creativa y prueba de prototipo; aprenden a perfeccionar la solución en la iteración y comprenden que la tecnología finalmente sirve a las personas.
Comprensión cultural
En la innovación tecnológica sienten el trasfondo cultural del desarrollo científico, conocen el valor de aplicación de la tecnología nacional en escenarios reales, atienden a la ética tecnológica y al impacto social, y construyen confianza cultural y sentido de responsabilidad social.
Comunicación y colaboración
En tareas de equipo aprenden a expresar con claridad, escuchar con eficacia y repartir el trabajo de forma razonable; buscan consenso ante desacuerdos y logran una eficacia de equipo 1+1>2.
Pensamiento crítico e innovación
Cultivan una forma de pensar que no sigue a ciegas y habla con evidencias; pueden examinar problemas desde múltiples ángulos, identificar pros y contras de información y soluciones, proponer mejoras e innovaciones propias sobre lo existente y formar el hábito de pensar de forma independiente.
Fusión soft–hard
La retroalimentación interactiva visible y tangible transforma el aprendizaje de recepción pasiva en exploración activa; buscar la solución óptima bajo restricciones técnicas ejercita el pensamiento sistemático.
Impulsado por proyectos
Cada unidad un proyecto completo: el estudiante comprende en escenarios reales cómo funciona la IA y cómo resuelve problemas, construyendo conocimiento al hacer.
Cognición sistemática
De la percepción a la decisión, ayuda a establecer un marco cognitivo integral de las tecnologías de IA.
Ciclo aprender–aplicar
No solo enseña conocimientos: se centra en si el estudiante puede transferir y aplicar en escenarios reales, formando un camino completo de la comprensión a la práctica.

Muestra del aula

Vive aulas atractivas y observa el crecimiento de los niños

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📋 Lecciones de muestra (prueba)

1
Lección 1: Búsqueda del tesoro en el cañón
Prueba gratis▼
2
Lección 2: Cerebro inteligente
Prueba gratis▼