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Acción piloto «Aprender Haciendo» en la educación científica · Tema de inteligencia artificial

Solución de tema de IA «Aprender Haciendo»

Para implementar la «Guía de la acción piloto "Aprender Haciendo" en la educación científica de la educación obligatoria (Ministerio de Educación de China)», un programa curricular de tema de IA de doble vía "hardware + programación" dirigido a toda la etapa desde 4.º curso de primaria hasta la educación secundaria.

6
etapas
12
temas
24
tareas
96
sesiones lectivas

Contexto político

«Guía de la acción piloto "Aprender Haciendo" en la educación científica de la educación obligatoria (Ministerio de Educación de China)»

Aviso de la Oficina del Ministerio de Educación
Página del texto de la «Guía de la acción piloto "Aprender Haciendo" en la educación científica de la educación obligatoria (Ministerio de Educación de China)»

En julio de 2026, el Ministerio de Educación publicó la «Guía de la acción piloto "Aprender Haciendo" en la educación científica de la educación obligatoria (Ministerio de Educación de China)» y dispuso la puesta en marcha de la acción piloto "Aprender Haciendo" en la educación científica.

En cuanto al refuerzo de la planificación de la implantación curricular, el documento exige, sobre la base de aplicar estrictamente los requisitos generales del plan de estudios de la educación obligatoria y mantener invariable el volumen total de sesiones lectivas, coordinar el uso de las sesiones lectivas de aprendizaje interdisciplinar dentro de las asignaturas científicas, así como las de las actividades prácticas integradas, los cursos locales y los cursos escolares propios, organizándolas de forma flexible mediante una modalidad concentrada o dispersa, garantizando que cada alumno complete al menos 1 tarea y al menos 4 sesiones lectivas por semestre.

Entorno ecológicoInteligencia artificialAeroespacialIndustrias emergentesVida y saludMisterios de la Tierra

Ejemplo de tema «Inteligencia artificial» de la «Guía de la acción piloto "Aprender Haciendo" en la educación científica de la educación obligatoria (Ministerio de Educación de China)»

Ejemplo de tema «Inteligencia artificial» de la «Guía de la acción piloto "Aprender Haciendo" en la educación científica de la educación obligatoria (Ministerio de Educación de China)»

Resumen de la solución

Plan de configuración de la acción piloto «Aprender Haciendo» en la educación científica de la educación obligatoria de ShengTong Educación

I. Objetivo general

El plan de configuración de la acción piloto «Aprender Haciendo» en la educación científica de la educación obligatoria de ShengTong Educación tiene como objetivo crear, para toda la etapa desde 4.º curso de primaria hasta la educación secundaria, una solución integral de educación en ciencia e innovación que abarque múltiples ámbitos centrales como la tecnología de la información, la ingeniería, la inteligencia artificial y otros. El plan conecta transversalmente seis módulos de conocimiento: construcción de hardware, estructuras mecánicas, aplicación de sensores, desarrollo de programación, interacción con IA y creación creativa; y forma longitudinalmente un sistema de formación progresivo y coherente a lo largo de 6 cursos escolares, adaptado a la evolución del desarrollo cognitivo y a la trayectoria de crecimiento de la capacidad de innovación científica del alumnado de primaria y secundaria.

II. Objetivos de crecimiento

En cuanto al pensamiento y la alfabetización:Cultivar el pensamiento computacional y de ingeniería, el pensamiento de diseño y el pensamiento innovador, establecer una capacidad sistemática de análisis lógico y un pensamiento de integración interdisciplinar, y formar el modo de pensamiento central orientado a la era inteligente.

En cuanto a las competencias integrales:Mejorar la capacidad de operación manual, la capacidad de trabajo en equipo, la capacidad de expresión creativa y la capacidad de revisión de proyectos, y desarrollar una actitud rigurosa de ingeniería y un interés sostenido por la exploración científica e innovadora.

En cuanto al desarrollo a largo plazo:Construir una alfabetización digital e IA completa, estimular la motivación intrínseca por la exploración científica y tecnológica, y sentar una base sólida para la posterior participación en competiciones de ciencia e innovación, el estudio profundo de la informática y el crecimiento de talentos innovadores.

III. Objetivos del curso

Dimensión del conocimiento:Dominar sistemáticamente conocimientos como los principios de estructuras mecánicas, la aplicación de sensores electrónicos, la sintaxis central de la programación, los conceptos básicos de la inteligencia artificial y la lógica de desarrollo de miniprogramas, y establecer un marco de conocimiento completo de la ingeniería y la ciencia de la información.

Dimensión de la capacidad:Adquirir la capacidad de construir y depurar hardware inteligente, la capacidad de pensamiento computacional y de implementación de código, y la capacidad de aplicación de herramientas de IA y de diseño de interacción, ser capaz de completar de forma independiente proyectos de ciencia e innovación que combinen software y hardware, y desarrollar la práctica de ingeniería para descomponer problemas, diseñar soluciones y depurar su implementación.

Dimensión de la aplicación:Ser capaz de transferir la programación y la tecnología de IA a escenarios reales de la vida, completar el diseño e implementación de obras como dispositivos inteligentes, herramientas creativas y miniprogramas funcionales, y realizar la transformación contextual del conocimiento técnico.

Tabla general del curso de doble vía "hardware + programación" coherente a 6 años

4.º curso5.º curso6.º curso7.º curso8.º curso9.º curso
Tema de inteligencia artificial · Plan de configuración del curso de hardware
Nombre de la tareaCompañero inteligentePercepción inteligenteVida inteligenteIniciación a la programaciónHistorias de programaciónPerro robot con IA
Contenido de la tareaCompañero inteligente que canta y baila
Pequeño creador de percepción biomimética
Riego inteligente de plantas
Pequeño mayordomo inteligente por control de voz
Pequeña lámpara inteligente
Estación de música ambiental inteligente
Gran aventura en el mundo de la programación
Magia transformadora
Aventurero fantástico
Comandante interestelar
El perro robot parte: del montaje a la acción
Interacción por voz inteligente
sesiones lectivas888888
Tema de inteligencia artificial · Plan de configuración del curso de programación
Nombre de la tareaIntroducción a la inteligencia artificialDesbloqueo de la aplicación de modelosInicio de la colaboración en programaciónEncender la expresión creativaPrimeros pasos en los miniprogramasInteracción con miniprogramas
Contenido de la tareaConocer la IA
Reconocimiento de imágenes
Reconocimiento de gestos
Diálogo por voz
Diseño de programación asistida por IA
Tratamiento de datos asistido por IA
Mi pequeño asistente agente de IA
Creación asistida por agente de IA
Conocer los miniprogramas
Práctica de desarrollo de miniprogramas
Creación de miniprogramas con IA
Presentación de proyectos de miniprogramas
sesiones lectivas888888

Curso de hardware

Ejemplo del plan de configuración del curso de hardware del tema de IA «Aprender Haciendo» de ShengTong Educación

4.º curso

Ejemplo de tema: Compañero inteligente

Compañero inteligente que canta y baila / Pequeño creador de percepción biomimética · un total de 2 tareas

Compañero inteligente

Compañero inteligente que canta y baila

Sesiones lectivas sugeridas: 4 sesiones lectivas

Requisitos de la tarea

Comprender el concepto y la clasificación básicos de los robots (robots industriales y robots especiales), conocer el controlador del kit de programación Tianji (integra pantalla táctil, zumbador, micrófono, acelerómetro triaxial y motores codificados bilaterales), y al mismo tiempo comprender el principio de generación del sonido (vibración de los objetos) y la relación entre el tono y la frecuencia de vibración, y conocer el modo de funcionamiento del zumbador integrado en el controlador.

En la sesión lectiva 1, completar el montaje básico del robot Tianji (paquete de bloques 01), conocer los nombres de cada pieza y el método de ensamblaje, encenderlo y experimentar el efecto de ejecución de los programas de ejemplo preestablecidos, y establecer la cognición inicial del sistema inteligente "percepción del sensor → juicio del programa → ejecución de la acción".

En la sesión lectiva 2, aprender las operaciones básicas de la programación por iconos en pantalla táctil (añadir, eliminar, reemplazar, insertar iconos), dominar las instrucciones básicas de movimiento como avanzar, retroceder, girar a la izquierda y girar a la derecha, comprender la correspondencia entre el parámetro "número de veces" del programa y el número de vueltas de las ruedas, y ser capaz de escribir de forma independiente un programa de movimiento simple y ejecutarlo para verificar.

En la sesión lectiva 3, aprender la programación de iconos de reproducción, dominar el uso de nueve efectos de sonido y del efecto de sonido aleatorio, ser capaz de combinar instrucciones de movimiento y de emisión de sonido para escribir programas simples, y comprender la diferencia entre iconos de tipo bloqueante y no bloqueante (como los diferentes efectos de ejecución de "avanzar continuamente" y "avanzar N veces").

En la sesión lectiva 4, montar el robot bailarín (paquete de bloques 02), conocer las cuatro partes componentes del mecanismo de manivela y balancín (manivela, balancín, barra de conexión y bastidor), comprender el principio mecánico de conversión del movimiento circular en un movimiento oscilante recíproco, escribir el programa de baile y realizar la actividad de baile de robots.

Sugerencias de implementación

La sesión lectiva 1 se introduce con una discusión (¿qué crees que es un robot?), se guía al alumnado a descubrir las características comunes de los diversos robots en la vida, y luego se monta manualmente la forma básica de Tianji y se experimentan los programas de ejemplo. En la fase de montaje, se pide al alumnado que compruebe por sí mismo la cantidad de piezas, para fomentar la conciencia de las normas de ingeniería.

La sesión lectiva 2 se centra en las operaciones de programación, haciendo que el alumnado pruebe gradualmente cada icono de movimiento y observe el efecto. Se anima al alumnado a predecir primero el efecto de ejecución del programa y luego ejecutarlo para verificar, cultivando el hábito de "pensar primero y verificar después".

En la sesión lectiva 3, primero se introducen los principios del sonido con ejemplos de la vida como el despertador y el timbre del teléfono móvil, y luego se experimenta con la programación de diferentes efectos de sonido; el punto clave es que el alumnado comprenda el significado del icono de efecto de sonido aleatorio. La dificultad de programación radica en la diferencia entre tipos bloqueantes y no bloqueantes: se puede pedir al alumnado que escriba programas con "avanzar 2 veces + efecto de sonido" y con "avanzar continuamente + efecto de sonido" respectivamente, compare los efectos de ejecución y descubra la diferencia por sí mismo.

En la sesión lectiva 4, primero se analiza la estructura de manivela y balancín (se puede recurrir a animaciones en vídeo), y luego se monta el robot bailarín por pasos, se escribe el programa de baile y se realiza la actividad de baile de robots.

Implementación docente

Se puede introducir a partir de escenarios cotidianos como los robots barredores y los robots repartidores de comida, discutiendo cómo la inteligencia artificial permite a las máquinas completar el trabajo de forma "automática"; y luego extenderse a escenarios como los altavoces inteligentes que eligen canciones y los robots guía de tiendas que emiten anuncios por voz, discutiendo cómo la inteligencia artificial permite a las máquinas "hablar" e interactuar con las personas.

Direcciones de ampliación

Presentar cómo los asistentes de voz con IA (como Xiaoai y Siri) perciben las instrucciones del usuario mediante sensores y responden, así como la tecnología de composición con IA y de recomendación inteligente de música, y discutir cómo la inteligencia artificial "aprende" los estilos musicales y crea melodías.

Pequeño creador de percepción biomimética

Sesiones lectivas sugeridas: 4 sesiones lectivas

Requisitos de la tarea

Comprender el concepto y la función básicos de los sensores (conversión de magnitudes físicas en señales eléctricas), conocer los dos tipos de sensores integrados en el controlador Tianji (micrófono y acelerómetro triaxial), y al mismo tiempo comprender el concepto y la clasificación de los robots biomiméticos (robots de seis patas, perros robots, robots de aleteo, etc.) y conocer el principio y las características básicas de la transmisión por correa.

En la sesión lectiva 1, aprender el sensor de micrófono, comprender el principio de que la vibración del sonido impulsa la vibración de la membrana y genera una señal eléctrica, dominar el uso de los tres iconos de percepción de sonido fuerte, sonido débil y sonido medio, y programar funciones como el movimiento disparado por sonido y el retroceso automático tras la detección de colisión.

En la sesión lectiva 2, aprender el acelerómetro triaxial, conocer sus aplicaciones en patinetes eléctricos autobalanceados, el "sacudir" del teléfono móvil y la estabilización de drones, dominar los iconos de percepción de postura como colocar en plano, colocar en vertical, sacudir y rotar, programar funciones como el disparo de efectos de sonido y movimiento por acción y el cambio de velocidad de movimiento por acción, y comprender la relación de mapeo entre los datos del sensor y el comportamiento del robot.

En la sesión lectiva 3, montar el robot ternero de cuatro patas caminante (paquete de bloques 03), analizar cómo su estructura de manivela y balancín logra que las cuatro patas avancen alternativamente, programar funciones como el movimiento disparado por sensor y la emisión de un tono de aviso al colocarlo en vertical, y realizar la actividad de carrera de terneros.

En la sesión lectiva 4, montar el robot barredor (paquete de bloques 04), comprender la estructura de la transmisión por correa elástica (rueda motriz, rueda conducida, correa elástica), conocer la característica de protección por patinamiento por sobrecarga de la transmisión por correa, programar la limpieza de rutas con múltiples curvas y la limpieza de movimiento aleatorio, comparar la diferencia entre el icono de giro y el giro de un solo motor, y elegir el modo de giro adecuado para el robot barredor.

Sugerencias de implementación

La sesión lectiva 1 se introduce a partir de sensores cotidianos como grifos automáticos y luces automáticas, y luego se pide al alumnado que pruebe la sensibilidad de disparo del micrófono mediante aplausos, cantando, golpeando la mesa, etc. Punto clave: guiar al alumnado a descubrir el fenómeno de que "golpear la carcasa del robot también dispara el micrófono", y a continuación diseñar un programa de retroceso por colisión, fomentando el pensamiento de indagación.

En la sesión lectiva 2, se introduce el concepto de acelerómetro a partir de un vídeo de patinetes autobalanceados, se pide al alumnado que voltee y sacuda realmente el controlador para observar los cambios de valores, y luego se programa el control por acción. Para cambiar la velocidad de movimiento se requiere el orden de "fijar la velocidad primero y luego fijar el movimiento", algo que el alumnado suele omitir fácilmente.

En la sesión lectiva 3, se introduce el concepto biomimético a partir de vídeos de robots araña, perros robots, etc.; al montar, preste atención a la simetría de la posición de los pasadores de las patas a ambos lados (esto es clave para que la marcha sea normal), y antes de cada ejecución es necesario ajustar la posición inicial del motor para que las dos patas queden desfasadas hacia delante y hacia atrás. En la fase de carrera se pueden planificar líneas de salida y meta para aumentar el sentido de competición.

En la sesión lectiva 4, se introduce a partir de un vídeo de un robot barredor real y se discute su ruta de trabajo. Al montar, el sentido interior y exterior de la correa elástica es el punto clave: si se instala al revés, la escoba girará en sentido inverso. En la fase de programación, primero se prueba la diferencia entre los dos modos de giro, y luego se guía al alumnado a elegir el giro de un solo motor (gira lento pero la escoba no se invierte, más adecuado para barrer), y finalmente se utiliza un tiempo de espera aleatorio para lograr una ruta de limpieza aleatoria.

Implementación docente

Se puede introducir a partir de escenarios cotidianos como el esquive automático de obstáculos de los coches autónomos y el reconocimiento facial de las cerraduras inteligentes, discutiendo cómo la inteligencia artificial "percibe" el mundo circundante mediante sensores y toma decisiones; y luego extenderse a escenarios como la planificación automática de rutas del robot barredor doméstico y el perro robot de Boston Dynamics superando obstáculos, discutiendo cómo la inteligencia artificial permite a los robots biomiméticos "aprender" a adaptarse a diferentes entornos y trabajar de forma autónoma.

Direcciones de ampliación

Presentar la tecnología de activación por voz de los altavoces inteligentes (como "Xiaoai"), el reconocimiento de comportamiento con IA detrás de la función de "sacudir" del teléfono móvil, así como la tecnología de planificación de rutas con IA del robot barredor doméstico (como la construcción de mapas SLAM) y la aplicación de "biomimética + IA" en robots cuadrúpedos (como Unitree), y discutir cómo la inteligencia artificial permite a los robots adaptarse al entorno de forma más inteligente.

Curso de software

Ejemplo del plan de configuración del curso de software del tema de IA «Aprender Haciendo» de ShengTong Educación

4.º curso

Ejemplo de tema: Introducción a la inteligencia artificial

Conocer la IA

Sesiones lectivas sugeridas: 4 sesiones lectivas

Requisitos de la tarea

Observar las aplicaciones de inteligencia artificial de su entorno (altavoces inteligentes, conducción autónoma, aplicaciones móviles, etc.), comprender el concepto básico de la inteligencia artificial y distinguir la relación entre inteligencia artificial, robots y programación; y luego conocer el "cerebro" de la IA: el modelo, comprender las capacidades y usos de diferentes tipos de modelos como el gran modelo de lenguaje, el modelo de reconocimiento de imágenes y el modelo de reconocimiento de voz, y experimentar la generación de dibujos con IA y el reconocimiento de objetos. Establecer la cognición de que la inteligencia artificial está impulsada por la programación e imita el comportamiento de aprendizaje humano, y comprender las aplicaciones de diferentes modelos en distintos escenarios.

Sugerencias de implementación

  1. 1

    Plantear preguntas

    Guiar al alumnado a observar aplicaciones de IA en la vida como los altavoces inteligentes, la conducción autónoma y las aplicaciones móviles, y reflexionar: "¿qué es la inteligencia artificial?", "¿por qué aprende la IA?", "¿en qué se diferencia la IA de los robots y de la programación común?", "¿tiene la IA un cerebro, y qué es ese cerebro?".

  2. 2

    Diseño e implementación

    Organizar al alumnado para experimentar interacciones de IA como el reconocimiento de garabatos y la clasificación de frutas; observar mediante el juego "Gran aventura del pájaro volador" cómo la IA aprende de los fallos y se fortalece; experimentar la generación de dibujos con IA y el reconocimiento de objetos, y conocer las capacidades de diferentes modelos como los de lenguaje, imagen y voz; usar herramientas gráficas y un conjunto de datos de dibujos simples para completar el entrenamiento y la prueba del modelo.

  3. 3

    Investigación y discusión

    Combinando las actividades de experiencia, discutir las características del aprendizaje supervisado, el no supervisado y el por refuerzo, y distinguir la diferencia entre la IA débil, la IA fuerte y la superinteligencia artificial; comparar las similitudes y diferencias entre el aprendizaje del cerebro humano y el entrenamiento del modelo, discutir el efecto de la cantidad y la calidad de los datos sobre el resultado del modelo, y analizar el papel de los tres elementos de datos, algoritmo y poder de cómputo.

  4. 4

    Intercambio y compartición

    Los grupos informan sobre su nueva comprensión de la inteligencia artificial y los modelos, muestran los resultados del modelo entrenado o probado, comparten "cómo aprendió el modelo", e intercambian métodos para mejorar la precisión del modelo y escenarios donde la IA no puede sustituir el juicio humano.

Reconocimiento de imágenes

Sesiones lectivas sugeridas: 4 sesiones lectivas

Requisitos de la tarea

Aprender el flujo básico de la clasificación de imágenes y el entrenamiento de modelos, usar una plataforma de programación gráfica para recoger muestras de imágenes de manzanas y plátanos y entrenar un modelo de clasificación, completar el juego interactivo "al mono le encantan las frutas" y experimentar inicialmente el flujo completo "recogida → entrenamiento → reconocimiento → retroalimentación"; y luego usar la tecnología de reconocimiento de imágenes para lograr el control por sensor corporal, mapear el resultado del reconocimiento de la cámara como señal de control de dirección del juego, completar el juego "pinpón reactivo", e integrar de forma conjunta la localización por coordenadas, el control de personajes y el reconocimiento de imágenes.

Sugerencias de implementación

  1. 1

    Plantear preguntas

    Crear la situación de "¿qué fruta le gusta al monito?", reflexionando: "¿cómo hacer que la IA reconozca la manzana y el plátano?", "¿qué hay que preparar?", "¿qué pasa si se reconoce mal?"; experimentar el juego de pinpón con control de teclado tradicional, reflexionando: "¿se puede controlar la pala sin teclado, de otra forma?", "¿cómo se convierte el reconocimiento de imágenes en una operación del juego?".

  2. 2

    Diseño e implementación

    Preparar dos frutas: manzana y plátano; en la plataforma de programación gráfica, añadir la extensión de clasificación de imágenes, fijar las categorías y recoger imágenes de manzanas y plátanos desde múltiples ángulos y distancias; entrenar el modelo y escribir el programa de retroalimentación interactiva tras el reconocimiento para completar "al mono le encantan las frutas"; aprender las coordenadas del escenario y la localización de personajes, construir el juego básico de pinpón (movimiento de la pala, rebote de la pelota, detección de colisiones, puntuación), y conectar el modelo de clasificación al juego fijando la correspondencia entre el resultado del reconocimiento y la dirección de movimiento de la pala.

  3. 3

    Investigación y discusión

    Probar el efecto de reconocimiento del modelo bajo diferentes ángulos, distancias y luces, discutir "¿por qué a veces la IA se equivoca?", y analizar el efecto de la diversidad de datos sobre la precisión del reconocimiento; probar la sensibilidad y precisión del control por sensor corporal, y comparar las ventajas y desventajas del control por teclado y del control por sensor corporal.

  4. 4

    Intercambio y compartición

    Demostrar las obras "al mono le encantan las frutas" y "pinpón reactivo", compartir la experiencia de entrenamiento de datos y depuración, discutir cómo hacer que el modelo reconozca con más precisión, e imaginar qué otros juegos puede controlar el reconocimiento de imágenes.

5.º curso

Ejemplo de tema: Desbloqueo de la aplicación de modelos

Reconocimiento de gestos

Sesiones lectivas sugeridas: 4 sesiones lectivas

Requisitos de la tarea

Aprender el principio básico de la tecnología de detección de puntos clave, comprender la diferencia entre la detección de puntos clave de mano, rostro y cuerpo humano, usar la detección de puntos clave de la mano humana para completar el juego de reconocimiento de gestos "piedra, papel o tijera", y experimentar la aplicación de la tecnología de visión por computadora en la interacción por sensor corporal; y luego combinar la cultura de las máscaras de la ópera de Pekín y la técnica del patrimonio cultural inmaterial del cambio de cara del teatro de Sichuan, diseñar un proyecto interactivo de cambio de cara controlado por gestos, comprender el significado de los colores de las máscaras (rojo = leal, blanco = traidor, negro = recto, etc.), y combinar el modelo de reconocimiento de gestos con la expresión creativa de la cultura tradicional.

Sugerencias de implementación

  1. 1

    Plantear preguntas

    Experimentar el juego de sensor corporal "coches voladores en la nieve", reflexionando: "¿por qué la palma de la mano puede controlar el movimiento del coche?", "¿cómo sabe el ordenador mi gesto?"; apreciar vídeos de máscaras de la ópera de Pekín y del cambio de cara del teatro de Sichuan, reflexionando: "¿cómo se logra el cambio de cara?", "¿se puede usar la IA y los gestos para controlar el cambio de cara?".

  2. 2

    Diseño e implementación

    Aprender el principio de la detección de puntos clave de la mano humana; recoger datos de entrenamiento de tres gestos: piedra, papel y tijera; entrenar el modelo de clasificación de gestos; escribir un programa para lograr el combate en tiempo real hombre-máquina; comprender el significado de los colores de las máscaras (rojo = leal, blanco = traidor, negro = recto, etc.), diseñar la correspondencia entre gestos y máscaras, entrenar el modelo de reconocimiento de gestos y usar programación gráfica para lograr el efecto interactivo "reconocer el gesto → cambiar la forma de la máscara".

  3. 3

    Investigación y discusión

    Probar el efecto de reconocimiento bajo diferentes ángulos, con la mano izquierda o derecha y bajo distintas luces, discutir la aplicación de la detección de puntos clave en VR, el reconocimiento de lenguaje de signos y el hogar inteligente, y analizar las causas de un reconocimiento impreciso del modelo; discutir cómo la IA hace "revivir" el arte tradicional, analizar la sensibilidad y los falsos disparos del cambio de cara controlado por gestos, y reflexionar sobre más posibilidades de combinar la cultura tradicional con la IA.

  4. 4

    Intercambio y compartición

    Mostrar las obras de combate por gestos y de cambio de cara del teatro de Sichuan, retarse mutuamente para experimentar el efecto de reconocimiento, compartir la experiencia de mejora de datos y modelos, y evaluar la creatividad y la implementación técnica de las obras.

Diálogo por voz

Sesiones lectivas sugeridas: 4 sesiones lectivas

Requisitos de la tarea

Comprender el principio básico del reconocimiento de voz (sonido → espectrograma → reconocimiento de texto), usar la tecnología de reconocimiento de voz para añadir una interacción de ánimo por voz al juego de la historia de la nueva carrera de la tortuga y la liebre, y sentir la comodidad de la interacción por voz; y luego integrar de forma conjunta el reconocimiento de voz, el gran modelo de lenguaje y la síntesis de voz para desarrollar el pequeño juego "continuar el verso", experimentar el enlace de interacción completo "entrada de voz → comprensión de la IA → respuesta inteligente → lectura en voz alta", y sentir la aplicación de la IA en la transmisión de la cultura tradicional.

Sugerencias de implementación

  1. 1

    Plantear preguntas

    Repasar la historia de la carrera de la tortuga y la liebre, reflexionando: "¿se puede usar la voz para ayudar a la tortuga a ganar?", "¿cómo entiende la máquina lo que se dice?"; realizar el reto de poesía "una columna de humo solitaria en el desierto, ¿cuál es la siguiente frase?", reflexionando: "¿se puede hacer que la IA proponga el tema y yo continúe el verso por voz?".

  2. 2

    Diseño e implementación

    Grabar instrucciones de voz como "¡ánimo!" como datos de entrenamiento; entrenar el modelo de reconocimiento de voz; conectar el resultado del reconocimiento al juego para lograr la interacción de voz "gritar ¡ánimo! → acelerar la tortuga"; describir al gran modelo de IA la necesidad de "proponer y juzgar versos", usar el reconocimiento de voz para obtener la respuesta del usuario, usar la síntesis de voz para leer en voz alta el tema y la retroalimentación, y usar variables y bucles para lograr el diálogo de múltiples rondas y la puntuación.

  3. 3

    Investigación y discusión

    Probar el efecto de reconocimiento bajo diferentes velocidades de habla, volúmenes y entornos ruidosos, distinguir la diferencia entre el reconocimiento de voz y la simple detección de sonido, y discutir las aplicaciones del reconocimiento de voz en la vida; probar la precisión del juicio de la IA, discutir "¿cómo juzga la IA lo correcto o incorrecto?", "¿qué versos se juzgan fácilmente mal?", y analizar cómo colaboran el gran modelo, el reconocimiento de voz y la síntesis de voz.

  4. 4

    Intercambio y compartición

    Gritar "¡ánimo!" en voz alta para que la tortuga gane, organizar el torneo de "continuar el verso", mostrar las obras y compartir la experiencia de los juegos controlados por voz y lo aprendido sobre el aprendizaje de la cultura tradicional asistido por la IA.

6.º curso

Ejemplo de tema: Inicio de la colaboración en programación

Diseño de programación asistida por IA

Sesiones lectivas sugeridas: 4 sesiones lectivas

Requisitos de la tarea

Aprender los conocimientos básicos de Python y la programación de interfaces gráficas, comprender el concepto de los elementos GUI como ventanas, botones y cuadros de entrada, y escribir con la ayuda de la IA una pequeña herramienta práctica con interfaz gráfica (como una calculadora), experimentando el proceso de programación hombre-máquina en colaboración; y luego analizar las tres partes centrales de un juego (elementos visuales, operaciones de interacción, reglas del juego) y el mecanismo del bucle principal, y completar con la ayuda de la programación asistida por IA pequeños juegos como la serpiente, experimentando el flujo de desarrollo "comprender la estructura → describir la necesidad → la IA genera el código → depurar y perfeccionar".

Sugerencias de implementación

  1. 1

    Plantear preguntas

    Experimentar programas de interfaz gráfica como la calculadora y el reloj electrónico, reflexionando: "¿qué características comunes tienen estos programas?", "¿cómo hacer que el ordenador muestre ventanas y botones según mi idea?"; experimentar clásicos como la serpiente, reflexionando: "¿cómo sigue corriendo el juego todo el tiempo?", "¿cómo sabe la bola que chocó contra la pared?".

  2. 2

    Diseño e implementación

    Aprender los fundamentos de Python y los controles GUI (ventana, botón, cuadro de entrada), describir al asistente de IA la necesidad de un "calendario de cuenta atrás" o un "temporizador pomodoro", generar, ejecutar y depurar el código; analizar las tres partes centrales del juego (elementos visuales, operaciones de interacción, reglas del juego), describir al asistente de IA la necesidad de la serpiente, generar el código y ejecutarlo, y pedir ayuda a la IA para depurar y optimizar según los problemas.

  3. 3

    Investigación y discusión

    Discutir las ventajas y limitaciones de la programación asistida por IA, analizar cómo describir claramente las necesidades para que la IA genere un código más preciso, y revisar y optimizar el programa generado por la IA; discutir el papel del bucle principal del juego, analizar por qué el juego necesita refrescar continuamente la pantalla, y resumir la eficiencia y los puntos a tener en cuenta de la programación asistida por IA.

  4. 4

    Intercambio y compartición

    Mostrar su primer programa de interfaz gráfica en Python y su juego desarrollado por sí mismo, compartir la experiencia de describir necesidades a la IA y el proceso de depuración y la historia de desarrollo, y experimentar mutuamente y proponer sugerencias de mejora.

Tratamiento de datos asistido por IA

Sesiones lectivas sugeridas: 4 sesiones lectivas

Requisitos de la tarea

Comprender el concepto de datos y sus diversas formas (números, texto, imágenes, sonido, vídeo), dominar el método de análisis estadístico de datos tabulares, usar Python con la ayuda de la IA para realizar un análisis estadístico de datos tabulares como las calificaciones de la clase, y sentir el valor práctico del análisis de datos; y luego comprender las tres partes centrales de una página web: HTML (estructura), CSS (estilo) y JavaScript (interacción), y con la ayuda de la programación asistida por IA, completar un proyecto de página web interactiva con funciones como generación automática de preguntas, juicio de corrección y puntuación.

Sugerencias de implementación

  1. 1

    Plantear preguntas

    Mostrar la hoja de calificaciones de 50 alumnos de la clase, reflexionando: "¿cómo calcular rápidamente la suma total, la media y la clasificación?", "¿qué gráfico muestra con más claridad la distribución de las calificaciones?"; experimentar la página web interactiva, reflexionando: "¿cómo se hace una página web?", "¿de qué se encargan respectivamente HTML, CSS y JS?".

  2. 2

    Diseño e implementación

    Aprender el concepto y las formas de los datos, instalar una biblioteca de terceros para análisis de datos, describir a la IA las necesidades de estadística y visualización, y generar código Python para analizar los datos de calificaciones de la clase, registros de ejercicio, etc., y mostrarlos en gráficos; usar la analogía de la "casa" para comprender el trío de la página web (HTML = esqueleto, CSS = decoración, JS = electrodomésticos), describir a la IA las necesidades de la página web, generar código HTML/CSS/JS, y previsualizar, depurar y optimizar en el navegador.

  3. 3

    Investigación y discusión

    Discutir qué tipo de datos son adecuados para mostrar con diferentes gráficos (barras, líneas, circular, etc.), analizar la situación de aprendizaje o ejercicio reflejada en los gráficos, y revisar la corrección del código generado por la IA; discutir cómo colaboran las tres capas de la página web, analizar cómo ajustar el prompt para que la IA genere una página más acorde a la necesidad, y explorar qué otras funciones puede implementar la página web.

  4. 4

    Intercambio y compartición

    Mostrar los resultados del análisis de datos y los gráficos de visualización, compartir las regularidades descubiertas, y discutir cómo los datos nos ayudan a tomar decisiones; mostrar su página web creativa, compartir la idea de diseño y la experiencia de depuración, y visitar mutuamente y proponer sugerencias de mejora.

7.º curso

Ejemplo de tema: Encender la expresión creativa

Mi pequeño asistente agente de IA

Sesiones lectivas sugeridas: 4 sesiones lectivas

Requisitos de la tarea

Conocer el concepto y las capacidades del agente de IA, comprender la diferencia entre el agente de IA y las herramientas tradicionales de preguntas y respuestas de IA (el agente de IA puede manipular directamente archivos del ordenador, etc.), usar el agente de IA para completar tareas prácticas como la clasificación y organización de archivos del escritorio, y experimentar el valor del agente de IA en la gestión de la información; y luego integrar de forma conjunta las capacidades del agente de IA de búsqueda, integración de información y generación de PPT para completar la planificación de un viaje de tres días a Pekín y generar un PPT de plan de viaje con texto e imágenes, experimentando la capacidad integral del agente de IA en la recuperación de información, la creación de contenido y la expresión multimedia.

Sugerencias de implementación

  1. 1

    Plantear preguntas

    Mostrar un escritorio desordenado para plantear el problema, reflexionando: "¿por qué es tan baja la eficiencia de organizar archivos manualmente?", "¿por qué DeepSeek solo puede dar un plan pero no manipular el ordenador directamente?"; crear la situación de "Lele va a viajar a Pekín", reflexionando: "¿cómo planificar un viaje de tres días?", "¿en qué puede ayudar el agente de IA en la planificación del viaje?".

  2. 2

    Diseño e implementación

    Presentar al alumnado el concepto y las capacidades del agente de IA, guiarlo a intentar describir necesidades al agente de IA para que cree automáticamente carpetas de clasificación y mueva archivos, comparando la eficiencia antes y después de usarla; comparar la búsqueda tradicional de guías y el modo de planificación del agente de IA, elegir un agente de IA adecuado del sector turístico, describir la necesidad de "planificar un viaje de 3 días a Pekín y generar un PPT", y dejar que el agente de IA busque información y genere un plan de viaje con texto e imágenes.

  3. 3

    Investigación y discusión

    Discutir la diferencia entre el agente de IA y las herramientas tradicionales de preguntas y respuestas de IA, analizar los escenarios de aplicación del agente de IA en la gestión de la información y la automatización de oficina, y reflexionar sobre qué puede y qué no puede hacer el agente de IA; discutir el rigor y la racionalidad de la planificación generada por el agente de IA, analizar cómo optimizar el prompt para obtener resultados más precisos, y explorar los escenarios adecuados para los agentes de IA de propósito general y los de propósito especializado.

  4. 4

    Intercambio y compartición

    Mostrar el escritorio organizado y las reglas de clasificación, compartir la experiencia de describir necesidades al agente de IA, y discutir las precauciones de uso del agente de IA; mostrar el PPT de plan de viaje generado, compartir los buenos lugares de Pekín y la idea de planificación, y discutir los escenarios adecuados para los agentes de IA de propósito general y los de propósito especializado.

Creación asistida por agente de IA

Sesiones lectivas sugeridas: 4 sesiones lectivas

Requisitos de la tarea

Con la ayuda de la programación asistida por IA, desarrollar un pequeño juego interactivo de clasificación de residuos, consolidar en el juego los conocimientos de protección del medio ambiente, y experimentar el flujo de creación completo de "comprender la necesidad del juego → describirla claramente a la IA → generar el código → probar y perfeccionar"; y luego integrar de forma conjunta las capacidades de la IA para crear un mayordomo personal de aprendizaje personalizado, que implemente funciones como la organización automática del cuaderno de errores, la elaboración del plan de repaso y la generación de informes de diagnóstico de aprendizaje, aprender a describir con precisión las necesidades y evaluar la salida de la IA, y experimentar la aplicación real de la IA en la autogestión y la planificación del aprendizaje.

Sugerencias de implementación

  1. 1

    Plantear preguntas

    Realizar un calentamiento de preguntas y respuestas sobre clasificación de residuos, reflexionando: "¿en qué cubo deberían ir las pilas?", "¿qué residuos confunden fácilmente los niños?"; crear la situación de la acumulación de materiales de repaso antes de los exámenes, reflexionando: "¿por qué normalmente no se organizan los errores ni se hace un plan?", "¿puede la IA ayudarme como mayordomo del aprendizaje?".

  2. 2

    Diseño e implementación

    Discutir la complejidad del flujo tradicional de desarrollo de juegos, aprender a usar la IA para simplificar el camino, describir claramente a la IA la necesidad del "pequeño juego interactivo de clasificación de residuos", generar el código y ejecutarlo para probarlo; discutir las funciones que debe tener el mayordomo del aprendizaje (organización del cuaderno de errores, plan de repaso, informe de diagnóstico, etc.), describir claramente la necesidad a agentes de IA como WorkBuddy, y revisar y ajustar la salida de la IA.

  3. 3

    Investigación y discusión

    Probar la jugabilidad y la exactitud del conocimiento del juego, discutir cómo la programación asistida por IA reduce la barrera de desarrollo, y analizar cómo el juego ayuda a consolidar los conocimientos de protección del medio ambiente; evaluar la racionalidad del plan de aprendizaje generado por la IA, discutir las ventajas y los límites de la autogestión asistida por IA, y reflexionar sobre qué decisiones deben tomarse uno mismo.

  4. 4

    Intercambio y compartición

    Mostrar las obras del juego de clasificación de residuos, compartir la experiencia de descripción de necesidades y depuración, y jugar mutuamente y proponer sugerencias de mejora; mostrar su respectivo "mayordomo personal del aprendizaje", compartir la experiencia de uso, y discutir cómo hacer que la IA sea realmente un asistente del aprendizaje en lugar de sustituir el pensamiento.

8.º curso

Ejemplo de tema: Primeros pasos en los miniprogramas

Conocer los miniprogramas

Sesiones lectivas sugeridas: 4 sesiones lectivas

Requisitos de la tarea

Conocer el concepto, las características y la arquitectura básica de los miniprogramas de WeChat, comprender la diferencia entre los miniprogramas y las aplicaciones tradicionales de teléfono móvil (App), experimentar la comodidad de "sin necesidad de instalar, listo al abrir" de los miniprogramas y la arquitectura técnica de ejecución en paralelo de doble hilo "capa de renderizado (wxml/wxss) + capa lógica (js)", y establecer una cognición global del mundo de los miniprogramas; y luego aprender el flujo completo de diseño de producto desde el análisis de necesidades hasta el diseño del prototipo de interfaz, usar la "fórmula de necesidad real" para distinguir las necesidades verdaderas de las falsas, recurrir a la jerarquía de necesidades de Maslow y al modelo KANO para evaluar la prioridad de las necesidades, y usar el mapa mental y los principios de diseño de Rams para dibujar la estructura de funciones y el prototipo de página de los miniprogramas.

Sugerencias de implementación

  1. 1

    Plantear preguntas

    Guiar al alumnado a recordar los miniprogramas de WeChat que ha usado (mapas, taxi, comida a domicilio, etc.), reflexionando: "¿qué es exactamente un miniprograma?", "¿en qué se diferencia de una App de teléfono normal?"; usando como situación el "miniprograma de presentación personal", reflexionando: "¿cómo se diseña un miniprograma así?", "¿en qué escenarios usan los compañeros miniprogramas cada día?".

  2. 2

    Diseño e implementación

    Comparar las diferencias entre los miniprogramas y las aplicaciones tradicionales en coste de desarrollo, uniformidad de arquitectura y modo de compartir, y conocer la característica de los miniprogramas de "sin descargar ni instalar, irse al terminar de usar" y la arquitectura técnica de ejecución en paralelo de doble hilo "capa de renderizado + capa lógica"; comprender el flujo de desarrollo de producto, usar la fórmula de necesidad real (rol del usuario / escenario de interacción / frecuencia de uso / propósito de uso, etc.) para distinguir las necesidades verdaderas de las falsas, recurrir a la jerarquía de necesidades de Maslow y al modelo KANO para ordenar las necesidades, y referenciar los principios de diseño de Rams para que el diseño sea sencillo y significativo.

  3. 3

    Investigación y discusión

    Discutir el contexto en que surgieron los miniprogramas, analizar cómo la ejecución en paralelo de doble hilo evita los bloqueos de la página web, y explorar cómo los miniprogramas cambian la vida diaria; conocer las estructuras de página comunes (encabezado, cuerpo principal, barra de navegación) y los controles de la biblioteca de componentes oficial, discutir cómo organizar las necesidades en funciones mediante el mapa mental, analizar la correspondencia entre la técnica y la función, y planificar razonablemente los saltos de página.

  4. 4

    Intercambio y compartición

    Experimentar un miniprograma conectado a la inteligencia artificial, compartir la sensación de uso, e imaginar qué otros problemas de la vida se pueden resolver con miniprogramas; dividirse en grupos y discutir las necesidades, dibujar individualmente el prototipo de página del miniprograma, subir a presentar la idea de diseño, y evaluar y mejorar mutuamente.

Práctica de desarrollo de miniprogramas

Sesiones lectivas sugeridas: 4 sesiones lectivas

Requisitos de la tarea

Instalar y conocer las herramientas de desarrollador de WeChat (edición educativa), aprender a crear un proyecto de miniprograma, comprender el papel de los cuatro tipos de archivos wxml, wxss, js y json, modificar manualmente la estructura y el estilo de la página, y experimentar el proceso de "boceto de diseño → miniprograma ejecutable"; y luego aprender el flujo de publicación del miniprograma, dominar el método de subir, rellenar el número de versión y publicar una experiencia, y perfeccionar aún más el miniprograma de presentación personal: añadir la foto personal, modificar la información y el nombre mostrados, comprender el modo de organización de datos de variables y arrays, y completar y compartir su primer miniprograma publicable.

Sugerencias de implementación

  1. 1

    Plantear preguntas

    Mostrar el boceto de diseño del miniprograma ya diseñado, reflexionando: "¿cómo convertir la idea del papel en un miniprograma utilizable en el teléfono?", "¿qué herramienta se necesita para desarrollar un miniprograma?"; los alumnos han hecho la página de presentación personal en el simulador, reflexionando: "¿por qué no se ve en el teléfono?", "¿cómo compartir el miniprograma con los amigos para que lo vean?".

  2. 2

    Diseño e implementación

    Descargar e instalar desde el sitio oficial las herramientas de desarrollador de WeChat (edición educativa), iniciar sesión y crear el primer proyecto de miniprograma, y conocer la ventana de programación (simulador, explorador de recursos, área de edición de código) y el depurador; conocer los cuatro tipos de archivos del miniprograma (estructura wxml, estilo wxss, lógica js, configuración json), discutir la regla del "aparecer en pares" del lenguaje de etiquetas wxml, y reemplazar manualmente los archivos de página y modificar el texto wxml y los estilos de color wxss; crear un proyecto a partir de una plantilla y aprender el flujo de publicación, personalizar el nombre y el icono del miniprograma, importar el paquete de programas de clase, y subir la foto personal a la biblioteca de materiales y referenciarla por enlace.

  3. 3

    Investigación y discusión

    Conocer los componentes view y text de wxml y las rutas relativas, analizar por qué tras modificar el código hay que hacer clic en "compilar" para ver el efecto en el simulador; comparar las ventajas y desventajas de las dos formas de imagen, imagen de red y biblioteca de materiales local, y comprender cómo las variables y los arrays en js almacenan y leen los datos de la página.

  4. 4

    Intercambio y compartición

    Modificar manualmente el contenido y el estilo de la página, observar los cambios en el simulador y mostrar su primera página de miniprograma ejecutable; cambiar la presentación personal por su propio nombre, foto y aficiones, publicar y escanear el código para experimentar su miniprograma, completar el "reto extremo" añadiendo nuevos elementos de exhibición a la página, y visitar y evaluar mutuamente.

9.º curso

Ejemplo de tema: Interacción con miniprogramas

Creación de miniprogramas con IA

Sesiones lectivas sugeridas: 4 sesiones lectivas

Requisitos de la tarea

Conocer inicialmente el flujo de investigación y desarrollo de los miniprogramas de WeChat y los métodos de análisis de necesidades (5W1H, fórmula de necesidad real), instalar e importar el programa preinstalado en las herramientas de desarrollador de WeChat, modificar manualmente el contenido y el estilo de la página, y prepararse para crear más adelante su propia obra de miniprograma; y luego comprender el concepto y las características básicas de la inteligencia artificial y la inteligencia artificial generativa, conocer que la programación asistida por IA es una rama de la inteligencia artificial generativa, y con la ayuda del asistente de IA para miniprogramas de WeChat, describir la necesidad en lenguaje natural para generar rápidamente y publicar un miniprograma de tarjetas de conocimiento sobre la inteligencia artificial.

Sugerencias de implementación

  1. 1

    Plantear preguntas

    Combinando el 5W1H, guiar al alumnado a reflexionar: "¿qué tipo de miniprograma quiero hacer?", "¿qué problema de la vida resolverá?"; guiar al alumnado a distinguir "los escenarios donde se usa la IA en la vida" de "qué es la inteligencia artificial", reflexionando: "¿qué puede generar la inteligencia artificial generativa?", "¿puede la IA ayudarnos a escribir programas?".

  2. 2

    Diseño e implementación

    Comprender el flujo de desarrollo de producto (análisis de necesidades → diseño del producto → desarrollo del programa → prueba y puesta en línea), y usar la fórmula de necesidad real para calcular si la necesidad es verdadera o falsa; descargar e instalar las herramientas de desarrollador de WeChat e iniciar sesión, importar el programa preinstalado de clase y conocer cada zona de la ventana de programación; modificar manualmente el texto wxml y los estilos de color wxss, y observar los cambios de la página tras la compilación; explicar la definición de la inteligencia artificial y sus cuatro características básicas (capacidad de aprendizaje, capacidad de predicción, capacidad de percepción, capacidad de acción), conocer la relación entre la inteligencia artificial generativa y la programación asistida por IA, e iniciar sesión en la plataforma de creación para usar el asistente de IA para miniprogramas de WeChat.

  3. 3

    Investigación y discusión

    Conocer los cuatro tipos de archivos wxml, wxss, js y json del miniprograma, y discutir "por qué hay que recompilar tras modificar el código"; experimentar el planteamiento de necesidades claras al asistente de IA en lenguaje natural para crear el miniprograma "tarjetas de conocimiento sobre la inteligencia artificial" (que presenta las cuatro características), y analizar las funciones clave y la estructura de página del caso "jardín de los estados de ánimo".

  4. 4

    Intercambio y compartición

    Mostrar el efecto de modificar el miniprograma de presentación personal, compartir las ideas de producto concebidas con el 5W1H, e inspirarse mutuamente en la dirección de creación; publicar y mostrar el miniprograma generado con el asistente de IA, compartir la comprensión de la "programación asistida por IA", y discutir en qué otras obras puede desplegar su función la IA generativa.

Presentación de proyectos de miniprogramas

Sesiones lectivas sugeridas: 4 sesiones lectivas

Requisitos de la tarea

Integrar de forma conjunta la teoría de la jerarquía de necesidades y el método 5W1H para descubrir problemas reales en la vida, usar la idea de MVP (producto mínimo viable) para diseñar las funciones centrales del miniprograma, y con la ayuda del asistente de IA, desde la descripción de la necesidad hasta la generación, la prueba y la reparación una por una, completar una obra de miniprograma con el tema "IA y vida"; y luego comprender las reglas de presentación y los criterios de evaluación de los miniprogramas de WeChat, dominar la redacción y producción de la memoria del proyecto y el vídeo de demostración, así como el flujo completo de inscripción, publicación y entrega de materiales, y complementar conocimientos avanzados como los eventos del miniprograma, el enlace de datos y el almacenamiento local.

Sugerencias de implementación

  1. 1

    Plantear preguntas

    Guiar al alumnado a usar el 5W1H para analizar las dificultades encontradas en la vida, reflexionando: "¿qué necesidad hay detrás de esta dificultad?", "¿qué grupo de personas también la encuentra?"; mostrar el tema de la presentación "IA y vida" y los hitos clave, reflexionando: "¿qué valora el jurado?", "¿qué materiales debo entregar de mi obra?".

  2. 2

    Diseño e implementación

    Evaluar las necesidades con la jerarquía de necesidades de Maslow, determinar si se requiere autenticación y de qué forma (priorizando la comodidad), usar la idea de MVP para hacer solo 1 o 2 funciones centrales, y diseñar según el principio "número de páginas → idea general → idea de detalle"; describir la necesidad al asistente de IA en un formato fijo para generar la obra, probarla desde el principio y registrar una por una las funciones anómalas, seguir el flujo "plantear el problema → la IA genera → volver a usar → comprobar si se resolvió" para reparar los problemas, y dejar los errores complejos a la reparación inteligente de la IA; interpretar las cinco dimensiones de evaluación y sus pesos, organizar la lista de materiales imprescindibles, y aprender el flujo completo desde la inscripción en el sitio oficial hasta la publicación de la obra, la obtención del AppID y el número de versión, y la entrega final de materiales.

  3. 3

    Investigación y discusión

    Usar la IA para redactar la memoria del proyecto y generar el PPT, planificar y grabar el vídeo de demostración según la estructura "presentación personal + demostración de la obra + explicación técnica + resumen", y explorar el límite entre la originalidad de la obra y la escritura asistida por IA; ampliar el aprendizaje de los mecanismos de eventos, el enlace de datos y el almacenamiento local de los miniprogramas, sentando la base para la mejora de las funciones de la obra y la defensa en la competición.

  4. 4

    Intercambio y compartición

    Mostrar su obra "IA y vida" y compartir el proceso de creación, organizar el contexto, las funciones, el desarrollo y las perspectivas futuras del proyecto en un archivo Word del proyecto, preparándose para la entrega de la competición; completar el ensayo de entrega de materiales de la obra, visitar y evaluar mutuamente, y discutir el límite de la creación asistida por IA y los puntos destacados de la obra.