样板季度包总纲：生命世界·未来动物园 V0.1

文件定位：本文件是 AI 时代创造教育体系下第一个样板季度包总纲，用于帮助教研团队理解“新体系课”如何从原则进入课程研发。
适用范围：内部教研、课程研发、师训与后续产品工具设计。
当前边界：本文件不是完整 12 节课教案；下一步需从中选择 2 节课写成完整样板课。

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一、季度包基本信息

项目	内容
主题世界	生命世界
季度主题包	未来动物园
建议阶段	G1 / G2
课程周期	1 个季度，12 次课
单次课时	G1 建议 60-90 分钟；G2 建议 90 分钟
核心创造身份	未来动物园设计师 / AI 饲养员 / 生态系统工程师
核心成果	未来动物园作品集
第一版样板课数量	2 节完整样板课

本季度包不把 12 次课设计成一个强依赖的超长项目制，而是采用：

同一主题世界
+ 12 个相对独立课次任务
+ 12 个当堂成果
+ 2-3 次阶段性组合展示
+ 1 个季度作品集

核心原则：

主题连续，任务独立。
当堂有成果，长期有积累。
知识影响作品，AI 参与创造。
硬件进入真实世界，作品进入档案。

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二、课程核心判断

本季度包不是“动物主题编程课”，也不是“AI 生成动物图片课”。

它要让孩子完成一组围绕未来动物园的创造活动：

设计未来动物
理解栖息环境
建立照顾规则
使用 AI 生成和筛选方案
用程序、硬件或图示表达系统
形成可展示、可解释、可归档的作品集

一节课是否合格，关键看：

孩子是否以创造者身份完成了一个真实作品？
知识是否让作品更合理？
AI 是否参与了创造决策，而不是替孩子完成？
孩子是否留下目标、选择、修改和表达的过程证据？

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三、成长目标

本季度包优先发展以下能力：

成长维度	本季度体现
表达力	描述未来动物、解释设计理由、展示作品
探究力	观察动物需求、提出照顾问题、验证方案
系统力	理解动物、环境、食物、传感器、规则之间的关系
创造力	创造未来动物、AI 饲养员、互动装置和动物园方案
协作力	讨论规则、互评作品、共同完成阶段展示
影响力	面向同学、老师或家长说明动物园的价值

本季度包特别强调：

主动性：
孩子不是完成老师指定步骤，而是不断做选择、解释选择、修改作品。

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四、知识锚点

1. 学科锚点

类型	可选知识锚点	进入作品的方式
科学	动物习性、栖息地、食性、适应性、生态关系	让未来动物和环境设计更合理
语文	说明文、角色介绍、规则说明、展示表达	让作品能被他人理解
数学	分类、数量、比例、简单表格、阈值	支持动物管理规则和简单数据表达
美术 / 设计	形态、颜色、功能与结构	支持动物设定卡和场景表达

2. AI 素养锚点

AI 锚点	进入作品的方式
提示词描述	向 AI 描述动物特征、环境需求和任务目标
多方案比较	比较 AI 给出的多个动物或照顾方案
角色设定	设计 AI 饲养员的身份、职责和边界
事实核查	判断 AI 建议是否符合动物常识
AI 不能替代判断	孩子必须说明采用或修改 AI 建议的理由

3. 创造工程锚点

工程锚点	进入作品的方式
输入 / 规则 / 输出	设计 AI 饲养员或提醒系统
传感器	用光、声音、温度、距离等模拟动物环境变化
阈值	判断什么时候需要提醒、喂食或改变环境
原型	用程序、硬件、纸面或网页做出可展示版本
迭代	根据测试和反馈修改作品

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五、AI 使用边界

AI 可以帮助孩子：

生成动物创意
提出照顾建议
解释动物习性
整理规则
辅助生成角色对话
帮助检查方案漏洞
优化展示说明
记录过程证据

孩子必须亲自完成：

选择动物设定
判断 AI 建议是否合理
修改照顾规则
解释为什么这样设计
完成作品展示
表达自己的创造过程

不合格情况：

AI 直接生成完整动物设定，孩子只复制。
AI 直接写完整介绍，孩子无法解释。
AI 直接做完规则系统，孩子不知道输入、规则和输出。
作品好看，但看不到孩子的判断、选择和修改。

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六、硬件与工具使用原则

当前硬件清单尚未最终确定，因此本总纲只定义硬件进入课程的方式，不绑定具体设备。

可用硬件方向：

传感器类：光线、声音、温度、距离、触摸
执行器类：灯光、蜂鸣器、舵机、电机、显示屏
造物类：积木结构、纸模、3D 打印、简单机械结构
智能设备类：机器人、摄像头、语音交互设备

硬件使用原则：

硬件不是炫技展示，而是动物园系统的一部分。
硬件必须服务于动物需求、环境变化、提醒规则或互动体验。
每个季度包至少有若干次硬件融合任务。
没有具体硬件时，允许用模拟数据、纸面模型或软件原型替代。

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七、12 次课任务总表

课次	课次任务	当堂成果	主知识锚点	AI 使用点	硬件 / 工具建议
1	创建一只未来动物	未来动物设定卡	动物习性与适应性	AI 生成多个动物创意，学生筛选修改	绘图工具 / 卡片
2	设计动物的栖息环境	栖息地环境图	栖息地、温度、光照、食物	AI 提供环境需求清单，学生判断	场景图 / 积木结构
3	制作动物照顾规则	饲养规则表	食性、作息、照顾需求	AI 提供照顾建议，学生改成规则	表格 / 规则卡
4	设计 AI 饲养员角色	AI 饲养员设定与对话规则	角色设定、任务边界	AI 扮演饲养顾问，学生设定边界	对话工具
5	让 AI 饲养员回答游客问题	问答原型	事实核查、问答结构	AI 生成回答，学生检查和修正	Agent 原型 / 文本卡
6	设计动物健康提醒系统	健康提醒流程图	输入 / 规则 / 输出	AI 帮助拆解提醒规则	流程图 / 程序
7	用传感器模拟环境变化	环境监测小原型	传感器、阈值	AI 辅助解释传感器数据	传感器 / 模拟数据
8	制作动物园紧急预案	异常情况处理卡	异常处理、风险意识	AI 提出风险，学生选择应对	卡片 / 程序分支
9	设计游客互动体验	游客互动任务或小游戏	用户体验、表达	AI 帮助生成游客问题	程序 / 展示页
10	规划未来动物园分区	动物园分区图	分类、空间关系、生态关系	AI 帮助比较分区方案	平面图 / 积木
11	整理未来动物园作品集	作品集初稿	信息组织、说明表达	AI 帮助整理说明，学生修改	文档 / 网页 / 海报
12	举办未来动物园发布会	季度作品展示	展示表达、价值说明	AI 辅助生成展示提纲	展示工具

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八、阶段性组合展示

第 1 阶段：动物与环境

对应课次：

第 1-3 课

阶段成果：

未来动物设定卡
栖息地环境图
饲养规则表

展示问题：

这只未来动物为什么这样长？
它需要怎样的环境？
你的照顾规则依据是什么？

第 2 阶段：AI 饲养员与照顾系统

对应课次：

第 4-8 课

阶段成果：

AI 饲养员设定
游客问答原型
健康提醒流程图
环境监测或模拟原型
紧急预案卡

展示问题：

AI 饲养员能做什么？
它不能乱说什么？
系统如何判断动物是否需要照顾？
发生异常时怎么办？

第 3 阶段：动物园发布会

对应课次：

第 9-12 课

阶段成果：

游客互动体验
动物园分区图
未来动物园作品集
发布会展示

展示问题：

你的动物园有什么独特价值？
游客能如何与它互动？
你的作品中最重要的一次修改是什么？

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九、分层挑战 总表

课次	基础挑战	进阶挑战	开放挑战
1	完成一只未来动物设定	增加适应环境的身体结构	设计动物进化故事
2	完成一个栖息环境	说明环境与动物特征的关系	加入季节或灾害变化
3	写出 3 条照顾规则	规则能区分不同状态	加入自动化照顾机制
4	设定 AI 饲养员职责	增加不能回答的问题边界	设计饲养员性格和纠错机制
5	完成 3 类游客问答	加入事实核查规则	做成多角色问答体验
6	完成一个提醒流程	加入两个判断条件	设计健康评分系统
7	用一个数据触发提醒	使用两个数据联动	设计环境自动调节方案
8	完成一种异常预案	加入原因分析	设计多级紧急响应系统
9	做一个游客互动任务	加入反馈或分数	设计可重复游玩的互动体验
10	完成动物园分区图	说明分区逻辑	加入生态循环或游客路线
11	整理 3 个代表作品	加入过程证据说明	制作个人创造档案页
12	完成 1 分钟展示	回答同学或老师提问	面向家长设计发布会讲解

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十、过程证据设计

平台或 AI 工具应尽量记录以下证据。教师只做少量关键观察，不承担完整手工记录。

每节课最低记录：

1. 孩子的目标表达
2. 一次 AI 建议或协作记录
3. 一次孩子的选择或修改
4. 最终作品
5. 一句话作品说明或反思

季度作品集建议结构：

我的未来动物
它的生活环境
我是怎样照顾它的
我的 AI 饲养员
我的环境提醒系统
我的动物园设计
我本季度最重要的一次修改
我的发布会作品

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十一、教师交付边界

教师主要负责：

进入情境
发布任务
控制节奏
追问关键原因
组织展示
记录少量观察

教师不应负责：

临时设计任务
临时编写 AI 提示词
临时设计 分层挑战
临时解决复杂硬件问题
临时编写家长反馈

因此，完整样板课必须为教师预制：

教案
课件结构
学生任务卡
分层挑战卡
AI 协作脚本
硬件替代方案
常见问题处理
作品集归档说明

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十二、建议优先写成完整样板课的 2 节

样板课 A：创建一只未来动物

选择理由：

这是季度包入口课。
能体现主题吸引力、AI 创意生成、学生选择判断、知识锚点影响作品。
适合帮助教研理解“不是 AI 生成图，而是孩子设计未来动物”。

完整样板课应重点写清：

如何让孩子提出自己的动物设定目标
如何让 AI 给出多个方案
如何让孩子筛选、修改和解释
动物知识如何影响设计
当堂成果如何进入作品集

样板课 B：设计动物健康提醒系统

选择理由：

这是新体系特征更强的一课。
能体现 AI + 知识 + 编程 / 硬件 + 系统结构。
适合展示与传统编程课的明显差异。

完整样板课应重点写清：

输入、规则、输出如何设计
传感器或模拟数据如何进入任务
AI 如何帮助拆解系统
孩子如何判断和修改提醒规则
基础、进阶、开放 分层挑战 如何分层

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十三、教研评审重点

教研负责人评审本季度包时，优先看以下问题：

1. 12 次课是否都能产生当堂成果？
2. 每节课是否相对独立，支持新生插入？
3. 主题是否持续吸引孩子，而不是只做包装？
4. 知识锚点是否真正影响作品？
5. AI 是否进入创造过程，而不是只做润色？
6. 分层挑战 是否能支持差异化？
7. 硬件是否服务于系统，不是炫技？
8. 教师是否能按材料稳定交付？
9. 过程证据是否能由平台或 AI 工具记录？
10. 作品集是否能支撑季度续费沟通？

评审结论：

通过 / 修改后通过 / 不通过

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十四、后续工作

下一步按以下顺序推进：

1. 基于本总纲确认季度包方向。
2. 选择 2 节完整样板课。
3. 编写样板课 A：创建一只未来动物。
4. 编写样板课 B：设计动物健康提醒系统。
5. 为 2 节样板课配套课件结构、任务卡、分层挑战卡和 AI 提示词。
6. 内部试讲。
7. 根据教研负责人评审和试讲反馈修订 V0.2。

暂缓事项：

完整 12 节课详案
完整 AI 协作体系
完整硬件清单绑定
完整家长端反馈系统
完整学生创作平台流程

这些内容等 2 节样板课验证后再进入下一轮。