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Ação-piloto "Aprender Fazendo" no ensino das ciências · Tema da inteligência artificial

Solução temática de inteligência artificial «Aprender Fazendo»

Implementa o «Guia da ação-piloto "Aprender Fazendo" no ensino das ciências no ensino básico (Ministério da Educação da China)» do Ministério da Educação, um plano de curso temático de inteligência artificial de dupla via «hardware + programação» destinado a todos os ciclos do 4.º ano do ensino básico ao ensino secundário

6
etapas
12
temas
24
tarefas
96
aulas

Contexto político

«Guia da ação-piloto "Aprender Fazendo" no ensino das ciências no ensino básico (Ministério da Educação da China)»

Aviso do Gabinete do Ministério da Educação
Página do texto do «Guia da ação-piloto "Aprender Fazendo" no ensino das ciências no ensino básico (Ministério da Educação da China)»

Em julho de 2026, o Ministério da Educação publicou o «Guia da ação-piloto "Aprender Fazendo" no ensino das ciências no ensino básico (Ministério da Educação da China)», determinando a implementação da ação-piloto "Aprender Fazendo" no ensino das ciências.

No reforço do planeamento da implementação curricular, o documento exige que, com base na execução rigorosa dos requisitos gerais do plano curricular do ensino obrigatório e na manutenção do total de tempos letivos inalterado, se utilize de forma coordenada o tempo letivo das aprendizagens temáticas transdisciplinares dos cursos científicos, bem como o tempo letivo das atividades práticas integradas, dos cursos locais e dos cursos próprios da escola, adotando uma organização flexível, concentrada ou dispersa, e garantindo que cada aluno conclua, por semestre, não menos de 1 tarefa e não menos de 4 aulas.

Ecologia e ambienteInteligência artificialAeroespacialIndústrias emergentesSaúde e vidaMistérios da Terra

Exemplo de tema «Inteligência artificial» do «Guia da ação-piloto "Aprender Fazendo" no ensino das ciências no ensino básico (Ministério da Educação da China)»

Exemplo de tema «Inteligência artificial» do «Guia da ação-piloto "Aprender Fazendo" no ensino das ciências no ensino básico (Ministério da Educação da China)»

Visão geral da solução

Plano de configuração da ação-piloto "Aprender Fazendo" no ensino das ciências do ensino básico da ShengTong Educação

I. Objetivo geral

O plano de configuração da ação-piloto "Aprender Fazendo" no ensino das ciências do ensino básico da ShengTong Educação visa criar, para todos os ciclos do 4.º ano do ensino básico ao ensino secundário, uma solução de educação em ciência e tecnologia de inovação que abrange múltiplos domínios centrais, como tecnologia da informação, engenharia, inteligência artificial e outros. O plano articula transversalmente seis módulos de conhecimento — construção de hardware, estruturas mecânicas, aplicação de sensores, desenvolvimento de programação, interação com IA e criação criativa — e forma longitudinalmente um sistema de formação progressivo e coerente ao longo de 6 anos letivos, adaptado à evolução do desenvolvimento cognitivo dos alunos do ensino básico e secundário e ao percurso de crescimento da sua capacidade de inovação científico-tecnológica.

II. Objetivos de crescimento

Ao nível do pensamento e literacia:Desenvolver o pensamento computacional e o pensamento de engenharia, o pensamento de design e o pensamento inovador, construir uma capacidade sistemática de análise lógica e um pensamento de integração transdisciplinar, e formar o modo de pensamento central orientado para a era da inteligência.

Ao nível das competências integradas:Melhorar a capacidade prática manual, a capacidade de trabalho em equipa, a capacidade de expressão criativa e a capacidade de revisão de projetos, e cultivar uma atitude rigorosa de engenharia e um interesse sustentado pela exploração científico-tecnológica.

Ao nível do desenvolvimento a longo prazo:Construir uma literacia digital e uma literacia em IA completas, estimular a motivação interna para a exploração científico-tecnológica e lançar fundações sólidas para a participação posterior em competições de inovação científico-tecnológica, o aprofundamento em informática e o crescimento de talentos inovadores.

III. Objetivos do curso

Dimensão do conhecimento:Dominar sistematicamente conhecimentos como princípios de estruturas mecânicas, aplicação de sensores eletrónicos, sintaxe central de programação, conceitos básicos de inteligência artificial e lógica de desenvolvimento de mini programas, estabelecendo uma estrutura de conhecimento completa em engenharia e ciência da informação.

Dimensão da competência:Adquirir a capacidade de construção e depuração de hardware inteligente, a capacidade de pensamento computacional e implementação de código, e a capacidade de aplicação de ferramentas de IA e de design de interação, sendo capaz de realizar de forma independente projetos de inovação científico-tecnológica que combinam software e hardware, e formar a prática de engenharia de decomposição de problemas, design de soluções e depuração de implementação.

Dimensão da aplicação:Ser capaz de transferir as tecnologias de programação e de IA para cenários reais da vida, concluindo o design e a implementação de obras como dispositivos inteligentes, ferramentas criativas e mini programas funcionais, e realizando a transformação dos conhecimentos técnicos em cenários.

Tabela geral de cursos de dupla via «hardware + programação» ao longo de seis anos consecutivos

4.º ano5.º ano6.º ano7.º ano8.º ano9.º ano
Tema da inteligência artificial · Plano de configuração do curso de hardware
Nome da tarefaCompanheiro inteligentePerceção inteligenteVida inteligentePrimeiros passos na programaçãoHistórias de programaçãoCão-robô de IA
Conteúdo da tarefaCompanheiro inteligente que canta e dança
Pequeno criador biomimético com perceção
Rega inteligente de plantas
Pequeno mordomo inteligente por controlo de voz
Pequena lâmpada de secretária inteligente
Estação de música ambiental inteligente
Grande aventura no mundo da programação
Magia transformadora
Aventureiro fantástico
Comandante interestelar
O cão-robô parte à conquista: da montagem à ação
Interação por voz inteligente
Aulas888888
Tema da inteligência artificial · Plano de configuração do curso de programação
Nome da tarefaEntrar na inteligência artificialDesbloquear a aplicação de modelosIniciar a colaboração em programaçãoIluminar a expressão criativaPrimeiros passos nos mini programasInteração de mini programas
Conteúdo da tarefaConhecer a IA
Reconhecimento de imagem
Reconhecimento de gestos
Diálogo por voz
Design de programação assistida por IA
Tratamento de dados assistido por IA
O meu pequeno assistente agente de IA
Criação assistida por agente de IA
Conhecer os mini programas
Prática de desenvolvimento de mini programas
Criação de mini programas com IA
Apresentação de projetos de mini programas
Aulas888888

Curso de hardware

Exemplo de plano de configuração do curso de hardware do tema de inteligência artificial "Aprender Fazendo" da ShengTong Educação

4.º ano

Exemplo de tema: Companheiro inteligente

Companheiro inteligente que canta e dança / Pequeno criador biomimético com perceção · 2 tarefas no total

Companheiro inteligente

Companheiro inteligente que canta e dança

Aulas sugeridas: 4 aulas

Requisitos da tarefa

Compreender o conceito básico e a classificação dos robôs (robôs industriais e robôs especiais), conhecer o controlador do kit de programação Tianji (com ecrã tátil integrado, campainha, microfone, acelerómetro triaxial e motores codificadores bilaterais), e compreender simultaneamente o princípio da produção do som (vibração de corpos) e a relação entre o tom e a frequência de vibração, conhecendo o modo de funcionamento da campainha integrada no controlador.

Na 1.ª aula, concluir a montagem básica do robô Tianji (pacote de blocos 01), conhecer os nomes das peças e os métodos de montagem, ligar o equipamento e experimentar o efeito dos programas de exemplo pré-definidos, estabelecendo uma compreensão inicial do sistema inteligente "perceção por sensores → decisão do programa → execução da ação".

Na 2.ª aula, aprender as operações básicas de programação por ícones no ecrã tátil (adicionar, eliminar, substituir e inserir ícones), dominar as instruções básicas de movimento como avançar, recuar, virar à esquerda e virar à direita, compreender a correspondência entre o parâmetro "número de vezes" no programa e o número de voltas dos pneus, e ser capaz de escrever de forma independente um programa de movimento simples e executá-lo para verificação.

Na 3.ª aula, aprender a programação com ícones do tipo reprodução, dominar a utilização de nove efeitos sonoros e do efeito sonoro aleatório, ser capaz de combinar instruções de movimento e de emissão de som para escrever programas simples, e compreender a diferença entre ícones bloqueantes e não bloqueantes (como o efeito de execução diferente entre avançar continuamente e avançar N vezes).

Na 4.ª aula, montar o robô dançarino (pacote de blocos 02), conhecer as quatro partes constituintes do mecanismo de manivela e oscilante (manivela, oscilante, biela e quadro), compreender o princípio mecânico de conversão do movimento circular em oscilação alternada, escrever um programa de dança e realizar a atividade de baile de robôs.

Sugestões de implementação

Na 1.ª aula, introduzir com uma discussão ("O que é para si um robô?"), guiar os alunos a descobrir as características comuns dos diversos robôs do quotidiano, e depois montar o modelo básico Tianji e experimentar os programas de exemplo. Na fase de montagem, deixar os alunos verificarem por si próprios a quantidade de peças, cultivando o sentido de normas de engenharia.

Na 2.ª aula, focar nas operações de programação, deixando os alunos experimentarem progressivamente cada ícone de movimento e observarem o efeito. Encorajar os alunos a prever primeiro o efeito de execução do programa e só depois executá-lo para verificação, cultivando o hábito de "pensar primeiro e verificar depois".

Na 3.ª aula, primeiro introduzir o princípio do som com exemplos da vida como o despertador e o toque do telemóvel, e depois experienciar diferentes efeitos sonoros através da programação, com o foco em fazer os alunos compreenderem o significado do ícone de efeito sonoro aleatório. A dificuldade da programação é a diferença entre ícones bloqueantes e não bloqueantes — pode pedir aos alunos que escrevam programas separadamente com "avançar 2 vezes + efeito sonoro" e com "avançar continuamente + efeito sonoro", comparando os efeitos de execução para descobrirem por si as diferenças.

Na 4.ª aula, primeiro analisar a estrutura de manivela e oscilante (podendo recorrer a animações em vídeo) e depois montar o robô dançarino por etapas, escrever o programa de dança e realizar a atividade de baile de robôs.

Implementação pedagógica

Pode começar por cenários da vida como robôs aspiradores e robôs de entrega de refeições, discutindo como a inteligência artificial permite às máquinas realizar trabalhos "automaticamente"; e depois estender a cenários como a seleção de músicas em colunas inteligentes e os anúncios por voz de robôs guia em centros comerciais, discutindo como a inteligência artificial permite às máquinas "falar" e interagir com as pessoas.

Direções de expansão

Apresentar como os assistentes de voz por IA (como o XiaoAI e a Siri) percecionam os comandos dos utilizadores através de sensores e respondem, bem como as tecnologias de composição por IA e de recomendação inteligente de música, discutindo como a inteligência artificial "aprende" estilos musicais e cria melodias.

Pequeno criador biomimético com perceção

Aulas sugeridas: 4 aulas

Requisitos da tarefa

Compreender o conceito básico e a função dos sensores (conversão de grandezas físicas em sinais elétricos), conhecer os dois tipos de sensores integrados no controlador Tianji (microfone e acelerómetro triaxial), e compreender simultaneamente o conceito e a classificação dos robôs biomiméticos (robôs de seis patas, cães-robô, robôs de asas batentes, entre outros), conhecendo o princípio básico e as características da transmissão por correia.

Na 1.ª aula, estudar o sensor de microfone, compreender o princípio de produção de sinal elétrico pela vibração do diafragma provocada pela vibração do som, dominar a utilização dos três ícones de perceção — som alto, som baixo e som médio — e programar funções como o movimento acionado pelo som e o recuo automático após deteção de colisão.

Na 2.ª aula, estudar o acelerómetro triaxial, compreender as suas aplicações em trotinetes elétricas autoequilibradas, no "agitar o telemóvel" e na estabilização de drones, dominar os ícones de perceção de postura como em posição horizontal, em posição vertical, agitar e rodar, programar funções como o acionamento de efeitos sonoros e de movimento por ação e a alteração da velocidade de movimento por ação, e compreender a relação de mapeamento entre os dados do sensor e o comportamento do robô.

Na 3.ª aula, montar o robô bezerro de quatro patas (pacote de blocos 03), analisar como a sua estrutura de manivela e oscilante permite o movimento alternado das quatro pernas, programar funções como o movimento acionado por sensor e a emissão de som de aviso quando colocado na vertical, e realizar a atividade de corrida de bezerros.

Na 4.ª aula, montar o robô aspirador (pacote de blocos 04), compreender a estrutura da transmissão por correia elástica (roda motriz, roda movida e correia elástica), conhecer a característica de proteção por deslizamento em sobrecarga da transmissão por correia, programar a limpeza de percursos com múltiplas curvas e a limpeza por movimento aleatório, comparar a diferença entre o ícone de viragem e a rotação de um único motor, e escolher o modo de viragem adequado ao robô aspirador.

Sugestões de implementação

Na 1.ª aula, introduzir a partir de sensores da vida como torneiras automáticas e luzes automáticas, e depois pedir aos alunos que testem a sensibilidade de acionamento do microfone através de aplausos, canto e pancadas na mesa, de várias formas. Momento-chave: guiar os alunos a descobrir o fenómeno de que "bater na carcaça do robô também aciona o microfone", e a partir daí desenhar um programa de recuo por colisão, cultivando o pensamento de investigação.

Na 2.ª aula, introduzir o conceito de acelerómetro com um vídeo de trotinetes autoequilibradas, deixar os alunos inverter e agitar efetivamente o controlador para observar as alterações dos valores, e depois programar o controlo por ação. Alterar a velocidade de movimento exige a sequência "definir primeiro a velocidade e depois o movimento", o que os alunos tendem a omitir facilmente.

Na 3.ª aula, introduzir o conceito biomimético com vídeos de aranhas-robô e cães-robô; na montagem, prestar atenção à simetria da posição dos pinos das pernas de ambos os lados (isto é a chave para uma marcha normal), sendo necessário ajustar a posição inicial dos motores antes de cada execução para que as duas pernas fiquem desencontradas à frente e atrás. Na fase de corrida, pode planear uma linha de partida e de chegada para aumentar o sentido de competição.

Na 4.ª aula, introduzir a partir de um vídeo de um robô aspirador real, discutindo o seu percurso de trabalho. Na montagem, a direção interna e externa da correia elástica é o ponto-chave — se for montada ao contrário, a escova gira em sentido inverso. Na fase de programação, testar primeiro a diferença entre os dois modos de viragem e depois guiar os alunos a escolher a viragem por motor único (vira mais devagar, mas a escova não inverte, sendo mais adequada à aspiração), e por fim implementar um percurso de limpeza aleatório com tempos de espera aleatórios.

Implementação pedagógica

Pode começar por cenários da vida como a condução autónoma sem condutor para evitar obstáculos e o reconhecimento facial em fechaduras inteligentes, discutindo como a inteligência artificial "perceciona" o mundo circundante através de sensores e toma decisões; e depois estender a cenários como o planeamento automático de percursos dos robôs aspiradores domésticos e o cão-robô da Boston Dynamics a transpor obstáculos, discutindo como a inteligência artificial faz com que os robôs biomiméticos "aprendam" a adaptar-se a diferentes ambientes e a trabalhar de forma autónoma.

Direções de expansão

Apresentar a tecnologia de ativação por voz das colunas inteligentes (como o "XiaoAI"), o reconhecimento de comportamento por IA por trás da função "agitar o telemóvel", e a tecnologia de planeamento de percurso por IA dos robôs aspiradores domésticos (como a construção de mapas SLAM), bem como a aplicação de "biomimética + IA" em robôs quadrúpedes (como os da Unitree), discutindo como a inteligência artificial torna os robôs capazes de se adaptar ao ambiente de forma mais inteligente.

Curso de software

Exemplo de plano de configuração do curso de software do tema de inteligência artificial "Aprender Fazendo" da ShengTong Educação

4.º ano

Exemplo de tema: Entrar na inteligência artificial

Conhecer a IA

Aulas sugeridas: 4 aulas

Requisitos da tarefa

Observar as aplicações de inteligência artificial à nossa volta (colunas inteligentes, condução autónoma, aplicações de telemóvel, etc.), compreender o conceito básico de inteligência artificial e distinguir a relação entre inteligência artificial, robôs e programação; e depois conhecer o "cérebro" da IA — o modelo — compreendendo as capacidades e utilizações de diferentes tipos de modelos como o grande modelo de linguagem, o modelo de reconhecimento de imagem e o modelo de reconhecimento de voz, experienciando a geração de pintura por IA e o reconhecimento de objetos. Estabelecer o conhecimento de que a inteligência artificial é conduzida por programação e imita o comportamento de aprendizagem humana, e compreender a aplicação de diferentes modelos em diferentes cenários.

Sugestões de implementação

  1. 1

    Colocar questões

    Guiar os alunos a observar as aplicações de inteligência artificial no quotidiano como colunas inteligentes, condução autónoma e aplicações de telemóvel, refletindo: "O que é a inteligência artificial?", "Por que é que a IA aprende?", "Em que é que a IA é diferente dos robôs e da programação comum?", "A IA tem cérebro, e o que é esse cérebro?".

  2. 2

    Desenho e implementação

    Organizar os alunos a experienciar interações de IA como o reconhecimento de rabiscos e a classificação de frutas; observar, através do jogo "Grande aventura do pássaro voador", como a IA aprende e se fortalece a partir do fracasso; experienciar a geração de pintura por IA e o reconhecimento de objetos, compreendendo as capacidades de diferentes modelos como os de linguagem, imagem e voz; utilizar ferramentas gráficas e um conjunto de dados de esboços simples para concluir o treino e o teste do modelo.

  3. 3

    Investigação e discussão

    Articular com as atividades experienciadas para discutir as características da aprendizagem supervisionada, da aprendizagem não supervisionada e da aprendizagem por reforço, e distinguir a diferença entre a inteligência artificial fraca, a forte e a superinteligência artificial; comparar as semelhanças e diferenças entre a aprendizagem do cérebro humano e o treino de modelos, discutir o impacto da quantidade e da qualidade dos dados no efeito do modelo e analisar o papel dos três elementos de dados, algoritmos e capacidade de cálculo.

  4. 4

    Comunicação e partilha

    Os grupos apresentam os novos conhecimentos sobre inteligência artificial e modelos, mostram os resultados do treino ou do teste do modelo, partilham "como é que o modelo aprendeu" e trocam métodos para melhorar a precisão do modelo e os cenários em que a IA não pode substituir o julgamento humano.

Reconhecimento de imagem

Aulas sugeridas: 4 aulas

Requisitos da tarefa

Aprender o fluxo básico de classificação de imagens e de treino de modelos, utilizar a plataforma de programação gráfica para recolher amostras de imagem de maçãs e bananas e treinar um modelo de classificação, concluir o jogo interativo "O macaco adora fruta", experienciando inicialmente o fluxo completo "recolha → treino → reconhecimento → feedback"; e depois utilizar a tecnologia de reconhecimento de imagem para realizar o controlo por movimento corporal, mapeando o resultado do reconhecimento da câmara para sinais de controlo de direção do jogo, concluir o jogo "Bola saltitante por movimento corporal", aplicando de forma integrada a localização por coordenadas, o controlo de personagens e o reconhecimento de imagem.

Sugestões de implementação

  1. 1

    Colocar questões

    Criar a situação "que fruta é que o macaquinho prefere", refletindo: "como fazer a IA reconhecer a maçã e a banana?", "o que é preciso preparar?", "e se reconhecer errado, o que fazer?"; experienciar o jogo de bola saltitante controlado pelo teclado tradicional, refletindo: "será possível não usar o teclado e controlar a raquete de outra forma?", "como é que o reconhecimento de imagem se transforma na operação do jogo?".

  2. 2

    Desenho e implementação

    Preparar as duas frutas, maçã e banana; adicionar a extensão de classificação de imagem na plataforma de programação gráfica, definir as categorias e recolher imagens de maçãs e bananas de vários ângulos e distâncias; treinar o modelo e escrever o programa de feedback interativo após o reconhecimento para concluir "O macaco adora fruta"; aprender as coordenadas do palco e a localização de personagens, construir o jogo básico de bola saltitante (movimento da raquete, ressalto da bola, deteção de colisão, pontuação) e ligar o modelo de classificação ao jogo, definindo a correspondência entre o resultado do reconhecimento e a direção de movimento da raquete.

  3. 3

    Investigação e discussão

    Testar o efeito de reconhecimento do modelo sob diferentes ângulos, distâncias e condições de luz, discutir "por que é que a IA por vezes reconhece errado?" e analisar o impacto da diversidade dos dados na taxa de precisão do reconhecimento; testar a sensibilidade e a precisão do controlo por movimento corporal e comparar as vantagens e desvantagens do controlo por teclado e do controlo por movimento corporal.

  4. 4

    Comunicação e partilha

    Demonstrar as obras "O macaco adora fruta" e "Bola saltitante por movimento corporal", partilhar a experiência de treino de dados e de depuração, discutir como tornar o modelo mais preciso no reconhecimento e imaginar que outros jogos o reconhecimento de imagem ainda pode controlar.

5.º ano

Exemplo de tema: Desbloquear a aplicação de modelos

Reconhecimento de gestos

Aulas sugeridas: 4 aulas

Requisitos da tarefa

Aprender o princípio básico da tecnologia de deteção de pontos-chave, compreender a diferença entre a deteção de pontos-chave da mão humana, do rosto humano e do corpo humano, utilizar a deteção de pontos-chave da mão humana para concluir o jogo de reconhecimento de gestos "pedra, papel e tesoura", experienciando a aplicação da tecnologia de visão computacional na interação por movimento corporal; e depois, combinando a cultura das máscaras da ópera de Pequim e a técnica imaterial do "trocar de rosto" da ópera de Sichuan, desenhar um projeto interativo de controlo do trocar de rosto por gestos, compreendendo o significado das cores das máscaras (vermelho para lealdade, branco para traição, preto para firmeza, etc.) e combinando o modelo de reconhecimento de gestos com a expressão criativa da cultura tradicional.

Sugestões de implementação

  1. 1

    Colocar questões

    Experienciar o jogo por movimento corporal "Corrida na neve", refletindo: "por que é que a palma da mão consegue controlar o movimento do carro?", "como é que o computador sabe qual é o meu gesto?"; apreciar vídeos das máscaras da ópera de Pequim e do trocar de rosto da ópera de Sichuan, refletindo: "como é que o trocar de rosto se realiza?", "será possível usar IA e gestos para controlar o trocar de rosto?".

  2. 2

    Desenho e implementação

    Aprender o princípio da deteção de pontos-chave da mão humana; recolher dados de treino dos três gestos — pedra, papel e tesoura; treinar o modelo de classificação de gestos; escrever um programa para realizar o combate em tempo real homem-máquina; compreender o significado das cores das máscaras (vermelho para lealdade, branco para traição, preto para firmeza, etc.), desenhar a correspondência entre os gestos e as máscaras, treinar o modelo de reconhecimento de gestos e utilizar a programação gráfica para concretizar o efeito interativo "reconhecer o gesto → trocar a forma da máscara".

  3. 3

    Investigação e discussão

    Testar o efeito de reconhecimento sob diferentes ângulos, com a mão esquerda ou direita e sob diferentes condições de luz, discutir a aplicação da deteção de pontos-chave na realidade virtual, no reconhecimento de linguagem gestual e nas casas inteligentes, e analisar as razões de o modelo reconhecer de forma imprecisa; discutir como a IA "dá vida" à arte tradicional, analisar a sensibilidade e o problema de falsos acionamentos do controlo do trocar de rosto por gestos e refletir sobre mais possibilidades de combinar a cultura tradicional com a IA.

  4. 4

    Comunicação e partilha

    Mostrar as obras de combate por gestos e de trocar de rosto da ópera de Sichuan, desafiando-se mutuamente para experienciar o efeito de reconhecimento, partilhar a experiência de melhoria dos dados e do modelo e avaliar a criatividade e a implementação técnica das obras.

Diálogo por voz

Aulas sugeridas: 4 aulas

Requisitos da tarefa

Compreender o princípio básico do reconhecimento de voz (som → espectrograma → reconhecimento de texto), recorrendo à tecnologia de reconhecimento de voz para adicionar uma interação de incentivo por voz ao jogo da história da nova corrida da tartaruga e do coelho, sentindo a conveniência da interação por voz; e depois aplicar de forma integrada as tecnologias de reconhecimento de voz, de grande modelo de linguagem e de síntese de voz para desenvolver o pequeno jogo "continuar o verso poético", experienciando a cadeia de interação completa "entrada de voz → compreensão por IA → resposta inteligente → leitura por voz", sentindo a aplicação da IA na transmissão da cultura tradicional.

Sugestões de implementação

  1. 1

    Colocar questões

    Revisitar a história da corrida da tartaruga e do coelho, refletindo: "será possível usar a voz para ajudar a tartaruga a vencer?", "como é que a máquina entende o que se diz?"; realizar o desafio poético "A fumaça sobe direita no grande deserto, qual é o verso seguinte?", refletindo: "será possível deixar a IA propor os versos e eu continuá-los por voz?".

  2. 2

    Desenho e implementação

    Gravar comandos de voz como "força" como dados de treino; treinar o modelo de reconhecimento de voz; ligar o resultado do reconhecimento ao jogo para realizar a interação de voz "gritar força → a tartaruga acelera"; descrever ao grande modelo de IA a necessidade de "propor e julgar versos poéticos", utilizar o reconhecimento de voz para obter as respostas dos utilizadores, recorrer à síntese de voz para ler as questões e os feedbacks em voz alta e usar variáveis e ciclos para realizar o diálogo em múltiplas rondas e a pontuação.

  3. 3

    Investigação e discussão

    Testar o efeito de reconhecimento em diferentes velocidades de fala, volumes e ambientes com ruído, distinguir a diferença entre o reconhecimento de voz e a simples deteção de som, e discutir que aplicações tem o reconhecimento de voz na vida; testar a precisão do julgamento de versos pela IA, discutir "como é que a IA julga o certo e o errado?" e "que versos são facilmente julgados de forma errada?", e analisar como é que o grande modelo, o reconhecimento de voz e a síntese de voz trabalham em conjunto.

  4. 4

    Comunicação e partilha

    Gritar "força" em voz alta para fazer a tartaruga vencer, realizar o torneio de continuação de versos poéticos, mostrar as obras e partilhar a experiência de jogos controlados por voz e os ganhos da aprendizagem da cultura tradicional assistida pela IA.

6.º ano

Exemplo de tema: Iniciar a colaboração em programação

Design de programação assistida por IA

Aulas sugeridas: 4 aulas

Requisitos da tarefa

Aprender os conhecimentos básicos de Python e a programação de interface gráfica, compreender o conceito de elementos GUI como janelas, botões e caixas de entrada, e escrever, com a ajuda da IA, pequenas ferramentas práticas com interface gráfica (como uma calculadora), experienciando o processo de programação em colaboração homem-máquina; e depois analisar as três componentes centrais de um jogo (elementos visuais, operações de interação e regras do jogo) e o mecanismo do ciclo principal, concluindo, com a ajuda da programação assistida por IA, pequenos jogos como a "cobra", experienciando o fluxo de desenvolvimento "compreender a estrutura → descrever a necessidade → a IA gera o código → depurar e aperfeiçoar".

Sugestões de implementação

  1. 1

    Colocar questões

    Experienciar programas de interface gráfica como a calculadora e o relógio eletrónico, refletindo: "que características comuns têm estes programas?", "como fazer o computador mostrar janelas e botões conforme o meu desejo?"; experienciar jogos clássicos como a "cobra", refletindo: "como é que o jogo continua a correr sempre?", "como é que a bola sabe que bateu na parede?".

  2. 2

    Desenho e implementação

    Aprender os fundamentos de Python e os controlos GUI (janela, botão, caixa de entrada), descrever ao assistente de IA a necessidade de um "calendário de contagem regressiva" ou de um "pomodoro", gerar, executar e depurar o código; analisar as três componentes do jogo (elementos visuais, operações de interação, regras do jogo), descrever ao AI a necessidade da "cobra", gerar o código e executá-lo, e pedir ajuda à IA para depurar e otimizar conforme os problemas.

  3. 3

    Investigação e discussão

    Discutir as vantagens e as limitações da programação assistida por IA, analisar como descrever claramente as necessidades para que a IA gere um código mais preciso, e verificar e otimizar o programa gerado pela IA; discutir o papel do ciclo principal do jogo, analisar por que é que o jogo precisa de atualizar continuamente o ecrã e resumir a eficiência da programação assistida por IA e os aspetos a que se deve prestar atenção.

  4. 4

    Comunicação e partilha

    Mostrar o seu primeiro programa de interface gráfica em Python e o jogo por si desenvolvido, partilhar a experiência de descrição das necessidades à IA e o processo de depuração e a história de desenvolvimento, experienciando mutuamente e propondo sugestões de melhoria.

Tratamento de dados assistido por IA

Aulas sugeridas: 4 aulas

Requisitos da tarefa

Compreender o conceito de dados e as suas várias formas (números, texto, imagem, som, vídeo), dominar os métodos de análise estatística de dados em tabela, e utilizar Python com a ajuda da IA para realizar a análise estatística de dados em tabela como as notas da turma, sentindo o valor prático da análise de dados; e depois compreender as três componentes de uma página web — HTML (estrutura), CSS (estilo) e JavaScript (interação) — concluindo, com a ajuda da programação assistida por IA, um projeto de página web interativa com funções como proposta automática de questões, julgamento do certo e errado e pontuação.

Sugestões de implementação

  1. 1

    Colocar questões

    Mostrar a tabela de notas dos 50 alunos da turma, refletindo: "como calcular rapidamente a soma total, a média e o ranking?", "que gráfico mostra mais claramente a distribuição das notas?"; experienciar a página web interativa, refletindo: "como é que a página web é feita?", "pelo que é que o HTML, o CSS e o JS são responsáveis, respetivamente?".

  2. 2

    Desenho e implementação

    Aprender o conceito e as formas dos dados, instalar bibliotecas de terceiros para análise de dados, descrever à IA a necessidade de estatística e visualização, e gerar código Python para analisar dados como as notas da turma e os registos de atividade física e apresentá-los em gráficos; compreender o "trio da web" com a analogia da "casa" (HTML = esqueleto, CSS = decoração, JS = eletrodomésticos), descrever à IA a necessidade da página web e gerar código HTML/CSS/JS, pré-visualizando, depurando e otimizando no navegador.

  3. 3

    Investigação e discussão

    Discutir que tipo de dados são adequados para diferentes gráficos (gráfico de barras, gráfico de linhas, gráfico circular, etc.), analisar a situação de estudo ou atividade física refletida pelos gráficos e verificar a exatidão do código gerado pela IA; discutir como é que as três camadas da página web trabalham em conjunto, analisar como ajustar o prompt para que a IA gere uma página web mais adequada à necessidade e explorar que outras funções a página web ainda pode realizar.

  4. 4

    Comunicação e partilha

    Mostrar os resultados da análise de dados e os gráficos de visualização, partilhar as regularidades descobertas e discutir como os dados nos ajudam a tomar decisões; mostrar a sua página web criativa, partilhar o raciocínio de design e a experiência de depuração e visitar mutuamente propondo sugestões de melhoria.

7.º ano

Exemplo de tema: Iluminar a expressão criativa

O meu pequeno assistente agente de IA

Aulas sugeridas: 4 aulas

Requisitos da tarefa

Conhecer o conceito e as capacidades do agente de IA, compreender a diferença entre o agente de IA e as ferramentas tradicionais de perguntas e respostas em IA (o agente de IA pode operar diretamente ficheiros do computador, etc.), utilizar o agente de IA para concluir tarefas práticas como a classificação e organização de ficheiros no ambiente de trabalho, experienciando o valor do agente de IA na gestão de informação; e depois aplicar de forma integrada as capacidades de pesquisa, integração de informação e geração de PPT do agente de IA, concluir o planeamento de uma viagem de três dias a Pequim e gerar um PPT de plano de viagem rico em texto e imagens, experienciando a capacidade integrada do agente de IA na pesquisa de informação, na criação de conteúdo e na expressão multimédia.

Sugestões de implementação

  1. 1

    Colocar questões

    Mostrar um ambiente de trabalho desordenado para introduzir o problema, refletindo: "por que é que a organização manual de ficheiros é tão pouco eficiente?", "por que é que o DeepSeek só consegue dar um plano, mas não operar diretamente o computador?"; criar a situação "a Lele vai viajar para Pequim", refletindo: "como planear uma viagem de três dias?", "que ajuda é que o agente de IA pode dar no planeamento da viagem?".

  2. 2

    Desenho e implementação

    Apresentar aos alunos o conceito e as capacidades do agente de IA, guiando-os a tentar descrever necessidades ao agente de IA para que este crie automaticamente pastas classificadas e mova ficheiros, comparando a eficiência antes e depois da utilização; comparar a pesquisa tradicional de guiões com o modo de planeamento do agente de IA, escolher um agente de IA adequado da indústria turística, descrever a necessidade de "planear 3 dias de viagem a Pequim e gerar um PPT" e deixar o agente pesquisar informação e gerar um plano de viagem rico em texto e imagens.

  3. 3

    Investigação e discussão

    Discutir a diferença entre o agente de IA e as ferramentas tradicionais de perguntas e respostas em IA, analisar os cenários de aplicação do agente de IA na gestão de informação e no trabalho de escritório automatizado, e refletir sobre o que é que o agente de IA pode e não pode fazer; discutir o rigor científico e a razoabilidade do planeamento gerado pelo agente de IA, analisar como otimizar o prompt para obter resultados mais precisos e explorar os cenários adequados para agentes de IA polivalentes e especializados.

  4. 4

    Comunicação e partilha

    Mostrar o ambiente de trabalho organizado e as regras de classificação, partilhar a experiência de descrição das necessidades ao agente de IA e discutir as precauções no uso do agente de IA; mostrar o PPT de plano de viagem gerado, partilhar os bons locais de Pequim e o raciocínio de planeamento e discutir os cenários adequados para agentes de IA polivalentes e especializados.

Criação assistida por agente de IA

Aulas sugeridas: 4 aulas

Requisitos da tarefa

Com a ajuda da programação assistida por IA, desenvolver um pequeno jogo interativo de classificação de lixo, consolidando conhecimentos de proteção ambiental no jogo, e experienciar o fluxo completo de criação "compreender a necessidade do jogo → descrever claramente à IA → gerar código → testar e aperfeiçoar"; e depois aplicar de forma integrada as capacidades da IA para criar um gestor de aprendizagem pessoal individualizado, concretizando funções como a organização automática do caderno de erros, a elaboração de plano de revisão e a geração de relatório de diagnóstico de aprendizagem, aprendendo a descrever com precisão as necessidades, a avaliar a saída da IA e experienciando a aplicação prática da IA na autogestão e no planeamento de aprendizagem.

Sugestões de implementação

  1. 1

    Colocar questões

    Realizar um aquecimento de perguntas e respostas sobre classificação de lixo, refletindo: "em que caixote do lixo é que as pilhas devem ser colocadas?", "que lixos é que as crianças confundem facilmente?"; criar a situação de acumulação de materiais de revisão antes dos exames, refletindo: "por que é que normalmente não se organizam os erros nem se faz um plano?", "a IA pode ser o meu gestor de aprendizagem?".

  2. 2

    Desenho e implementação

    Discutir a complexidade do fluxo tradicional de desenvolvimento de jogos, aprender a usar a IA para simplificar o caminho, descrever claramente à IA a necessidade do "pequeno jogo interativo de classificação de lixo", gerar o código e executá-lo para teste; discutir as funções que o gestor de aprendizagem deve ter (organização do caderno de erros, plano de revisão, relatório de diagnóstico, etc.) e descrever claramente a necessidade a agentes de IA como o WorkBuddy, verificando e ajustando a saída da IA.

  3. 3

    Investigação e discussão

    Testar a jogabilidade e a exatidão dos conhecimentos do jogo, discutir como a programação assistida por IA reduz o limiar de desenvolvimento e analisar como o jogo ajuda a consolidar os conhecimentos de proteção ambiental; avaliar a razoabilidade do plano de aprendizagem gerado pela IA, discutir as vantagens e os limites da autogestão assistida por IA e refletir sobre que decisões devem ser tomadas por nós próprios.

  4. 4

    Comunicação e partilha

    Mostrar as obras do jogo de classificação de lixo, partilhar a experiência de descrição das necessidades e de depuração, e jogar mutuamente propondo sugestões de melhoria; mostrar o respetivo "gestor de aprendizagem pessoal", partilhar os ganhos de utilização e discutir como fazer da IA uma verdadeira assistente de aprendizagem em vez de uma substituta do pensamento.

8.º ano

Exemplo de tema: Primeiros passos nos mini programas

Conhecer os mini programas

Aulas sugeridas: 4 aulas

Requisitos da tarefa

Conhecer o conceito, as características e a arquitetura básica dos mini programas WeChat, compreender a diferença entre os mini programas e as aplicações tradicionais de telemóvel (App), experienciar a conveniência de "sem instalação, pronto a usar" dos mini programas e a arquitetura técnica de execução paralela de duplos fios "camada de renderização (wxml/wxss) + camada de lógica (js)", estabelecendo uma perceção global do mundo dos mini programas; e depois aprender o fluxo completo de design de produto desde a análise de necessidades até ao design do protótipo de interface, aplicar a "fórmula da necessidade real" para distinguir necessidades verdadeiras de falsas, recorrer à hierarquia de necessidades de Maslow e ao modelo KANO para avaliar a prioridade das necessidades, e utilizar o mapa mental e os princípios de design de Rams para desenhar a estrutura funcional e o protótipo de página dos mini programas.

Sugestões de implementação

  1. 1

    Colocar questões

    Guiar os alunos a recordar os mini programas WeChat que já usaram (mapas, transporte, entrega de comida, etc.), refletindo: "o que é afinal um mini programa?", "em que é que ele é diferente de uma aplicação de telemóvel comum?"; com a situação do "mini programa de autoapresentação", refletir: "como é que se desenha um mini programa destes?", "em que cenários é que os colegas usam mini programas todos os dias?".

  2. 2

    Desenho e implementação

    Comparar as diferenças entre os mini programas e as aplicações tradicionais em termos de custo de desenvolvimento, unificação arquitetural e modo de partilha, conhecendo a característica de "sem descarregar nem instalar, usar e ir embora" dos mini programas e a arquitetura técnica de execução paralela de duplos fios "camada de renderização + camada de lógica"; compreender o fluxo de desenvolvimento de produto, usar a fórmula da necessidade real (função do utilizador / cenário de interação / frequência de uso / finalidade de uso, etc.) para distinguir necessidades verdadeiras de falsas, recorrer à hierarquia de necessidades de Maslow e ao modelo KANO para ordenar as necessidades e referenciar os princípios de design de Rams para tornar o design simples e significativo.

  3. 3

    Investigação e discussão

    Discutir o contexto do surgimento dos mini programas, analisar como a execução paralela de duplos fios evita a lentidão das páginas web e explorar como os mini programas alteram o quotidiano; conhecer as estruturas de página comuns (cabeçalho, conteúdo principal, barra de navegação) e os controlos da biblioteca de componentes oficial, discutir como organizar as necessidades em funções através do mapa mental, analisar a correspondência entre tecnologia e funções e planear razoavelmente os saltos de página.

  4. 4

    Comunicação e partilha

    Experienciar um mini programa com inteligência artificial integrada, partilhar as sensações de utilização e imaginar que outros problemas da vida os mini programas ainda podem resolver; dividir-se em grupos e discutir as necessidades, desenhar individualmente o protótipo de página do mini programa, subir ao palco para partilhar o raciocínio de design e avaliar e melhorar mutuamente.

Prática de desenvolvimento de mini programas

Aulas sugeridas: 4 aulas

Requisitos da tarefa

Instalar e conhecer as ferramentas de desenvolvimento WeChat (versão educação), aprender a criar projetos de mini programas, compreender a função dos quatro tipos de ficheiros wxml, wxss, js e json, e modificar manualmente a estrutura e o estilo das páginas, experienciando o processo de implementação "esboço de design → mini programa executável"; e depois aprender o fluxo de publicação dos mini programas, dominar os métodos de carregamento, preenchimento do número de versão e publicação de experiência, e aperfeiçoar ainda mais o mini programa de autoapresentação — adicionar fotografia pessoal, modificar as informações e o nome apresentados, compreender a forma de organização de dados de variáveis e matrizes, e concluir e partilhar o seu primeiro mini programa publicável.

Sugestões de implementação

  1. 1

    Colocar questões

    Mostrar o esboço de design do mini programa já concebido, refletindo: "como transformar a ideia no papel num mini programa utilizável no telemóvel?", "que ferramentas são necessárias para desenvolver um mini programa?"; os alunos já fizeram a página de autoapresentação no simulador, refletindo: "por que é que não se vê no telemóvel?", "como partilhar o mini programa com os amigos para verem?".

  2. 2

    Desenho e implementação

    Descarregar e instalar as ferramentas de desenvolvimento WeChat (versão educação) a partir do site oficial, criar o primeiro projeto de mini programa após iniciar sessão, e conhecer a janela de programação (simulador, gestor de recursos, zona de edição de código) e o depurador; conhecer os quatro tipos de ficheiros do mini programa (estrutura wxml, estilo wxss, lógica js, configuração json), discutir a regra da linguagem de etiquetas wxml de "aparecer em pares", e substituir manualmente os ficheiros de página e modificar o texto wxml e o estilo de cor wxss; criar um projeto através de um modelo e aprender o fluxo de publicação, personalizar o nome e o ícone do mini programa, importar o pacote de programas da aula e carregar a fotografia pessoal para a biblioteca de recursos referenciando-a por ligação.

  3. 3

    Investigação e discussão

    Conhecer os componentes view e text no wxml e os caminhos relativos, analisar por que é que, após modificar o código, é necessário clicar em "compilar" para ver o efeito no simulador; comparar as vantagens e desvantagens das duas formas de imagem — imagem de rede e biblioteca de recursos local — e compreender como é que as variáveis e as matrizes no js armazenam e leem os dados da página.

  4. 4

    Comunicação e partilha

    Modificar manualmente o conteúdo e o estilo da página, observar as alterações no simulador e mostrar a sua primeira página de mini programa executável; alterar a autoapresentação para o seu próprio nome, fotografia e gostos, publicar e experienciar o seu mini programa através de leitura de código, concluir o "desafio extremo" de adicionar novos itens de apresentação à página, e visitar e avaliar mutuamente.

9.º ano

Exemplo de tema: Interação de mini programas

Criação de mini programas com IA

Aulas sugeridas: 4 aulas

Requisitos da tarefa

Conhecer inicialmente o fluxo de investigação e desenvolvimento dos mini programas WeChat e os métodos de análise de necessidades (5W1H, fórmula da necessidade real), instalar e importar os programas pré-instalados nas ferramentas de desenvolvimento WeChat, modificar manualmente o conteúdo e o estilo das páginas, preparando o terreno para a criação posterior das suas próprias obras de mini programas; e depois compreender os conceitos e as características básicas da inteligência artificial e da inteligência artificial generativa, reconhecer que a programação assistida por IA pertence a um ramo da inteligência artificial generativa, e, recorrendo ao assistente de IA dos mini programas WeChat, descrever as necessidades em linguagem natural para gerar e publicar rapidamente um mini programa de cartões de conhecimento sobre inteligência artificial.

Sugestões de implementação

  1. 1

    Colocar questões

    Combinar o 5W1H para guiar os alunos a refletirem: "que tipo de mini programa é que eu quero fazer?", "que problema da vida é que ele deve resolver?"; guiar os alunos a distinguir "cenários de uso da IA na vida" de "o que é a inteligência artificial", refletindo: "o que é que a inteligência artificial generativa consegue gerar?", "a IA consegue ajudar-nos a escrever programas?".

  2. 2

    Desenho e implementação

    Compreender o fluxo de desenvolvimento de produto (análise de necessidades → design de produto → desenvolvimento de programa → teste e lançamento), usar a fórmula da necessidade real para calcular a veracidade das necessidades; descarregar e instalar as ferramentas de desenvolvimento WeChat, iniciar sessão, importar os programas pré-instalados da aula e conhecer as várias zonas da janela de programação; modificar manualmente o texto wxml e o estilo de cor wxss e observar as alterações da página após a compilação; explicar a definição da inteligência artificial e as quatro características básicas (capacidade de aprendizagem, capacidade de previsão, capacidade de perceção, capacidade de ação), reconhecer a relação entre a inteligência artificial generativa e a programação assistida por IA, e iniciar sessão na plataforma de criação para usar o assistente de IA dos mini programas WeChat.

  3. 3

    Investigação e discussão

    Conhecer os quatro tipos de ficheiros wxml, wxss, js e json do mini programa, discutir "por que é que, após modificar o código, é preciso compilar de novo"; experienciar o pedido de necessidades claras ao assistente de IA em linguagem natural para criar o mini programa "cartões de conhecimento sobre inteligência artificial" (apresentando as quatro características) e analisar as funções-chave e a estrutura de página do caso "jardim de humores".

  4. 4

    Comunicação e partilha

    Mostrar o efeito da modificação do mini programa de autoapresentação, partilhar as ideias de produto concebidas com o 5W1H e inspirar mutuamente as direções de criação; publicar e mostrar o mini programa gerado com o assistente de IA, partilhar a compreensão da "programação assistida por IA" e discutir em que outras obras a IA generativa ainda pode atuar.

Apresentação de projetos de mini programas

Aulas sugeridas: 4 aulas

Requisitos da tarefa

Aplicar de forma integrada a teoria da hierarquia de necessidades e o método 5W1H para descobrir problemas reais na vida, utilizar a ideia de MVP (produto mínimo viável) para desenhar as funções centrais do mini programa, e recorrer ao assistente de IA desde a descrição das necessidades até à geração, experimentação e reparação item a item, concluindo uma obra de mini programa com o tema "IA e vida"; e depois compreender as regras de apresentação e os critérios de avaliação dos mini programas WeChat, dominar a redação e produção do manual do projeto e do vídeo de demonstração, bem como o fluxo completo de inscrição, publicação e submissão de materiais, e complementar conhecimentos avançados como eventos de mini programas, ligação de dados e armazenamento local.

Sugestões de implementação

  1. 1

    Colocar questões

    Guiar os alunos a usar o 5W1H para analisar as dificuldades encontradas na vida, refletindo: "qual é a necessidade por trás desta dificuldade?", "que grupo de pessoas também a encontra?"; mostrar o tema da apresentação "IA e vida" e os marcos temporais-chave, refletindo: "o que é que os jurados valorizam?", "que materiais é que a minha obra deve submeter?".

  2. 2

    Desenho e implementação

    Recorrer à hierarquia de necessidades de Maslow para avaliar as necessidades, determinar se é necessária autenticação e de que forma (dando atenção à conveniência), usar a ideia de MVP para fazer apenas 1 ou 2 funções centrais, e desenhar segundo o princípio "número de páginas → conceção global → conceção de detalhes"; descrever as necessidades ao assistente de IA num formato fixo para gerar a obra, experimentar desde o início e registar item a item as funções anómalas, seguindo o fluxo "colocar questão → a IA gera → usar novamente → verificar se está resolvido" para reparar os problemas, entregando os erros complexos à reparação inteligente da IA; interpretar as cinco dimensões de avaliação e os respetivos pesos, organizar a lista de materiais obrigatórios e aprender o fluxo completo desde a inscrição no site oficial até à publicação da obra, obtenção do AppID e do número de versão e submissão final dos materiais.

  3. 3

    Investigação e discussão

    Utilizar a IA para ajudar a redigir o manual do projeto e a gerar o PPT, planear e gravar o vídeo de demonstração segundo a estrutura "apresentação pessoal + demonstração da obra + explicação técnica + resumo", e explorar a originalidade da obra e os limites da escrita assistida por IA; expandir o aprendizagem do mecanismo de eventos, da ligação de dados e do armazenamento local dos mini programas, lançando as bases para o aperfeiçoamento das funções da obra e a defesa na competição.

  4. 4

    Comunicação e partilha

    Mostrar a sua obra "IA e vida" e partilhar o processo de criação, organizando o contexto, as funções, o percurso e a perspetiva futura do projeto num ficheiro de projeto Word, preparando a submissão para a competição; concluir o ensaio de submissão de materiais da obra, visitar e avaliar mutuamente e discutir os limites da criação assistida por IA e os pontos fortes da obra.