🎯课程基本信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 课程名称 | 人工智能简史（E04） |
| 课程编号 | E04 · AI特色课 · 全阶 |
| 适用对象 | 小学 5 年级 – 初中 3 年级（约 10–15 岁），无需任何编程或电脑基础 |
| 总课时 | 16 小课 × 60 分钟（共 16 学时） |
| 建议班型 | 12–20 人 / 班，1 人 1 台设备（按学生人数准备电脑 / 平板） |
| 授课形式 | 故事讲述 + 互动实验 + 小组任务 + 小测验 + 收获盖章 |
| 课程主线 | 一条 1950 → 2025 的 AI 时间轴：每一个节点，都是历史上的一次「第一次」 |
| 配套资料 | 课程教案 · 逐字稿 · 学生手册 · AI 伴学脚本 · 素材包 · 评价量表 · 师训视频 · 家长说明 |
| 学习成果 | 能说出 16 个关键节点、动手完成 16 个互动实验、产出一本个人「AI 时间轴」学生手册 |
| 版本 | v1.2（2026-09-21） |
📇课程目标
知识目标
知道 1950 年以来 16 个关键节点「AI 第一次做到了什么」，能按时间顺序讲出大致脉络。
能力目标
能在实验室里动手调节参数、观察结果变化，并用一两句话说出「我发现了什么」。
素养目标
理解 AI 是从错误中一点点学会的，形成「AI 是会犯错的工具」这一基本判断力。
情感目标
对技术史产生好奇，愿意提出自己的问题，并体会一代代研究者的坚持。
🗺️学习路径：5 个阶段
| 阶段 | 站次 | 阶段主题 | 阶段目标 |
|---|---|---|---|
| 第1–3站 | 3 站 | 1950 年代 · 梦想的种子 | 这一段 AI 的主题是「梦想的种子」 |
| 第4–6站 | 3 站 | 1960–1980 年代 · 五花八门的探索 | 这一段 AI 的主题是「五花八门的探索」 |
| 第7–10站 | 4 站 | 1997–2016 · 学会「赢」：会算、会看、会下棋 | 这一段 AI 的主题是「学会「赢」：会算、会看、会下棋」 |
| 第11–12站 | 2 站 | 2017–2018 · 读懂人话：注意力 + 完形填空 | 这一段 AI 的主题是「读懂人话：注意力 + 完形填空」 |
| 第13–16站 | 4 站 | 2022–2025 · 会创作、会干活：大模型走进你我的生活 | 这一段 AI 的主题是「会创作、会干活：大模型走进你我的生活」 |
📌 时间轴上的「空档期」（如「1987–1993 · AI 寒冬：热情一度冷却、资金变少」等）也是课程内容的一部分：AI 不是一直往上走的，中间会「冷下来」，这正是科学史的常态。
📚16 站一览
| 站次 | 年份 | 主题 | 一句话 |
|---|---|---|---|
| 第1站 | 1950 | 图灵测试：机器会思考吗？ 第一台会思考的机器梦 | 认识图灵提出的「模仿游戏」：当人分不清和自己对话的是人还是机器时，机器就算通过了测试 |
| 第2站 | 1956 | 人工智能诞生：一场改变世界的会议 给「聪明的机器」正式起名 | 了解 1956 年达特茅斯会议上「人工智能」这个名字正式诞生，理解 AI = 人工 + 智能 |
| 第3站 | 1957 | 感知机：第一台会学习的机器 像一颗小小的神经元 | 认识罗森布拉特的感知机——第一台像神经元一样会「学习」的机器，理解「输入—权重—判断」的雏形 |
| 第4站 | 1966 | ELIZA：世界上第一个聊天机器人 假装成心理医生的程序 | 认识 1966 年假装心理医生的聊天程序 ELIZA，理解最早的对话程序靠「关键词套话」回应，并没有真正听懂 |
| 第5站 | 1980 | 专家系统：装进电脑的专家经验 AI 当起了「专家顾问」 | 认识 1980 年代的专家系统：把专家的经验变成「如果…就…」的规则，让电脑当专家顾问 |
| 第6站 | 1986 | 反向传播：让神经网络学会纠错 「向后纠错」的魔法算法 | 理解 1986 年反向传播算法让多层神经网络能「向后纠错」，从错误中不断调整自己 |
| 第7站 | 1997 | 深蓝战胜棋王：算得快的力量 电脑第一次赢过世界冠军 | 认识 IBM 深蓝 1997 年首次在正式比赛中战胜国际象棋世界冠军，理解「算得多、想得全」的力量 |
| 第8站 | 1998 | LeNet：教电脑读懂手写数字 会「扫描特征」的卷积神经网络 | 认识杨立昆的 LeNet——最早会「扫描特征」的卷积神经网络，理解它一层层提取特征来识图 |
| 第9站 | 2012 | 电脑学会了认猫：深度学习爆发 AI 自己看几百万张图学会了「猫」 | 了解 2012 年神经网络自己看了几百万张图学会认猫，理解深度学习 = 让机器自己找规律 |
| 第10站 | 2016 | AlphaGo：AI 有了棋感 学会了「直觉」的围棋高手 | 认识 2016 年 AlphaGo 战胜李世石，理解强化学习——机器通过自己与自己下棋练出「直觉」 |
| 第11站 | 2017 | Transformer：注意力改变了世界 一篇论文带来的 AI 革命 | 认识 2017 年 Transformer 的「注意力机制」——让 AI 学会关注重点，成为今天大语言模型的基石 |
| 第12站 | 2018 | BERT：会读诗、懂情感的语言小天才 Google 提出双向编码器表示，刷新 11 项 NLP 任务纪录 | 认识 2018 年 Google 提出的 BERT——用双向编码器同时“读懂”前后文，刷新 11 项 NLP 任务纪录 |
| 第13站 | 2022 | ChatGPT：人人都会用的 AI AI 走进了千家万户 | 认识 2022 年 ChatGPT 让 AI 走进千家万户，理解「会提问」是和 AI 合作的关键 |
| 第14站 | 2023 | 多模态 AI：看得见、听得懂、画得出 AI 长出了「眼睛、耳朵和画笔」 | 认识多模态 AI：不只读文字，还能看图、听声、绘画，像人一样用多种感官理解世界 |
| 第15站 | 2024 | 文生视频 · 视频生成 一句话，生成一段会动的视频 | 认识文生视频技术——输入一句话，AI 就能生成逼真视频，还能模拟真实的物理世界 |
| 第16站 | 2025 | OpenClaw：会自己用手机电脑的 AI 助理 会自己看屏幕、点按钮，跨 App 替你干活 | 认识 AI 智能体（Agent）——能自己看屏幕、点按钮，跨 App 协同，真正替你「跑腿干活」 |
使用说明：每站课件的结构统一为「故事 → 知识 → 小任务（实验室）→ 小测验 → 收获盖章」。
🧭AI 的六大分支 ↔ 16 站对照
本课程按「时间轴」讲，主干是故事；但每一站都对应 AI 的一个研究方向。这张表把两条线接起来：教师在知识页可以点到为止地补一句「这门学问叫什么」，学生课外检索也有了入口。
| 分支 | 一句话解释 | 课程里第一次出现 |
|---|---|---|
| 机器学习 | 不把规则写死，让机器自己从数据里找规律（含深度学习、强化学习） | 第 3 站 感知机（雏形）· 第 6 站 反向传播 · 第 9 站 深度学习 · 第 10 站 强化学习 |
| 计算机视觉 | 让机器「看懂」图像：认字、认脸、认车牌 | 第 8 站 LeNet（卷积神经网络起点） |
| 自然语言处理（NLP） | 让机器听懂人说的话、读懂人写的字：翻译、搜索、客服 | 第 4 站 ELIZA（最早尝试）· 第 12 站 BERT |
| 语音识别 / 语音合成 | 把声音变成文字、把文字说成话（家里的智能音箱就是它） | 第 13 站 ChatGPT「会听会说」 |
| 机器人 / 具身智能 | 让智能住进会动的身体：走、抓、搬、操作设备 | 第 16 站 智能体（结尾指向具身） |
| 生成式 AI | 不只判断，还能「造」：画画、写文章、写代码、生成视频 | 第 13 站 大语言模型 · 第 15 站 文生视频 |
三层关系（建议板书）：人工智能 ⊃ 机器学习 ⊃ 深度学习 ⊃ 大模型 / 智能体。每个课时页页头都有一枚「学科名片」徽标，标明本站属于哪一门。
⏱️每站的课堂结构（60 分钟）
| 环节 | 时长 | 内容 | 材料 |
|---|---|---|---|
| 暖场导入 | 5 分钟 | 回顾上一站 + 抛出本站在问题 | 时间轴墙面图 / 上一站印章 |
| 故事讲述 | 12 分钟 | 按故事页图卡顺序讲这一站「发生了什么」 | 课件故事页（每站 5–6 张图卡） |
| 知识讲解 | 15 分钟 | 把故事收成一个概念（一句话 + 一个比喻） | 课件知识页 |
| 互动实验 | 15 分钟 | 动手操作本站实验室（共 16 个实验室） | 电脑 / 平板（1 人 1 台） |
| 小测验 | 8 分钟 | 3 道题（第 1 / 7 站各 8 道题），现场对答案 + 讲错因 | 课件小测验 |
| 收获盖章 | 5 分钟 | 说出今天记住的一个词 + 盖本站印章 + 预告下一站 | 学生手册 / 印章 |
🎓学习成果与评估
- 能按时间顺序说出 16 站中的至少 12 站（口述或写出年份 + 一句话）。
- 能独立完成至少 12 个实验室，并说出操作与结果之间的关系。
- 学生手册填写完整率 ≥ 80%，含每站关键词、三个小问与自评。
- 结课展示：完成「我的 AI 时间轴」海报，任选 3 站讲给同伴听。
评估工具：详见 📊 评价量表（课堂参与 / 知识理解 / 作品量规 / AI 素养四张量表）。
🧰配套资料清单
| 资料 | 用途 | 入口 |
|---|---|---|
| 课程大纲 | 教学目标、路径、课时结构（本页） | outline.html |
| 课程教案 | 教师备课详案 + 16 站要点 | plan.html |
| 逐字稿 | 课堂话术逐句脚本 | script.html |
| 学生手册 | 学生填写 + 收获盖章 | handbook.html |
| AI伴学脚本配置说明 | 伴学 AI 的角色与脚本配置规范 | aicoach.html |
| 素材包 | 全部图片素材与使用规范 | materials.html |
| 评价量表 | 四张量表 + 教师记录表 | rubric.html |
| 师训视频 | 教师培训视频清单与认证 | training.html |
| 家长说明 | 家长沟通材料 + 回执 | parents.html |
| 版本号 | 资料版本与变更记录 | version.html |
⚠️使用建议
- 小学 5–6 年级：小测验可改为口答举手，实验室由教师示范 1 次后再让学生操作；术语只说「输入 / 权重 / 输出」。
- 初中 1–3 年级：增加术语卡片与延伸提问，鼓励学生自己解释实验现象并追问「为什么会出错」。
- 课时压缩：可将两站合并为 1 次 90 分钟课（故事合并讲、实验室各留 10 分钟）。
- 设备不足：实验室可分组轮转（一半操作、一半填写学生手册）。