教学内容与达成目标设计说明
第一学段的教学内容包括8个模块，涉及目前人工智能领域最核心的知识内容。本学段内容的选取侧重智能现象，目的是让学生们通过对智能现象的观察、讨论，了解人工智能的一些基本概念并初步建立人工智能思维，为后期体验人工智能技术及智能产品打下良好的基础。下面对各个模块的教学内容与达成目标的设计思路进行阐述，以供教学人员、教材与教具开发人员参考。
（1）人工智能概述模块
人工智能源于对自然智能的模拟，因此本学段本模块要学习的重点内容是体会智能的概念和了解自然智能的表现。通过对这些内容的了解，能够在后期明确人工智能所要达到的目标、可能的途径和方法。对智能概念的理解，可以引导学生通过智能的外在表现来逐步加强认识。自然智能可分为个体智能和群体智能。对于个体智能，可以对比不同生物的自然表现，例如不同的生物有着一些相同的、最基本的生存能力特点，但在记忆、联想、识别、语言、推理和环境博弈等方面的能力有着较大差异，通过对这些现象的观察和了解，体会和认识智能所包含的内涵与范畴。对群体智能的表现，可以引导学生观察社会性生物群体所表现出的能力与个体能力的差异，例如蚁群、蜂群、鱼群、人群等，观察社会分工与合作对群体能力提升的影响，体会群体智能的概念。
综上，学生即可对智能的概念有一定的了解和认识，并自然而然地接受这样的概念：如果我们人类设计的工具也能呈现出与自然智能相类似的表现，这就是人工智能。至于采用什么技术来实现人工智能，会在后面的模块中逐一展开介绍。
（2）智能工具与社会伦理模块
本模块与上一模块所涉及的“人工智能”概念密切相关。通过大量人造工具予以学生直观的体验，展示当今时代人类所创造的工具体现了哪些智能的特点。本学段应选择与学生的生活、学习密切相关的应用场景和智能产品进行体验和开展实践活动，例如智能手机、智能门禁、智能翻译软件、智能音箱等。在此基础上增强学生的辨识能力，即能够区分典型的智能产品与非智能产品。通过本模块的教学，使学生进一步增强对智能概念的深入理解，对人工智能技术在生活中的应用以及相关载体有进一步认知，同时了解各种常用的智能工具，知道一些较成熟的智能技术，从而激发学生利用人工智能技术改善生活质量的兴趣和动力。
此外，本模块还应讨论大量智能工具的使用会给人类带来何种影响，以及人类应该如何实现人机融合发展。
（3）机器感知模块
本模块首先需要阐明智能机器感知环境信息与自身状态信息靠的是各种传感器，这些传感器的作用与人体的各种感觉器官十分类似，可以通过与人体感觉器官对比的方式进行教学。可以请学生描述自身的感觉器官和作用，了解什么是“感觉”，在此基础上，引导学生通过感觉产生后会引起认知、判断、情绪等经历来认识“知觉”。以上这些内容需通过易于开展的实践活动来完成，例如展示图片、播放音乐或唱歌、感知自然界等。教学的重点在于启发学生对“感”的理解，并使学生通过对“感”与“知”的体验来初步了解“感知”的概念。在以上人体感知的基础上引入“机器感知”就相对自然。这部分内容可以通过生活中常见的一些工具来切入，例如感应灯、测温枪、智能手机等，引导学生探究这些工具如何感知，从而了解和认识一些常用传感器的名称和用途，例如测体温的温度传感器、声控灯中的声音传感器、汽车倒车时的距离传感器、测体重的压力传感器、路灯中的光敏传感器。以上现象人们在日常生活中或多或少会有所接触，易于理解。
（4）机器认知模块
这部分重点阐述“知”的部分。人们在认识与改造客观世界的过程中获得各种各样的知识，主要依赖于人的认知能力。认知能力是指人脑加工、储存和提取信息的能力，即我们一般所讲的智力，如观察能力、记忆能力、分析能力等。在个体智力发展的初级阶段，一般是先识别出各种不同的事物。因此，在本学段的机器认知模块中，从识别的基础开始，包括单纯环境下对事物的认知和复杂场景中对事物的认知。单纯环境下对事物的认知是指环境中仅有某一种事物，如何识别该事物为何物？例如，“这是花”“这是树”。而在复杂场景中对事物的认知需要将事物与事物进行区分，还需要认识到事物与环境的关系。例如，如何在真实环境中区分不同的事物以及相互的位置关系？如何明确句子中哪些字组成了一个词，以及一个字在句子中的读音和含义？
对单纯环境下事物的认知是所有认知的基础，而认知的关键是对“特征”的提取。因此，本模块包括两个重要内容：一是特征提取和特征表示；二是识别的层次结构。
在“特征提取和特征表示”这一部分，主要是了解单纯环境下如何对事物进行识别，引导学生理解“特征”的概念。特别是考虑在人工智能应用场景中，机器视觉占有较大比重，因此了解事物的“视觉特征”，如颜色、形状、大小等是本学段的重点。以上内容的教学可通过生动有趣的实践活动进行，例如“猜谜语”“你说我猜”等收集各种事物的图片或者标本进行观察归类的游戏。
在“识别的层次结构”这一部分，选用语音识别和图像识别的内容，该内容也将在后续学段逐步深入，本学段应选取适合该学段学生认知能力和知识储备的内容。例如，在语音识别中，考虑学生在一年级已经学习过拼音，引入的教学内容可以是了解语音识别中的语音单元，即音素、音节；在图像识别中，引入的教学内容可以是了解图片中前景、背景的概念，这与学生低年级语文课“看图写话”中所要求的观察图片能力相匹配。
（5）机器学习模块
本模块是人工智能的核心内容，因此在4个学段都占有较大比重。考虑其具有一定的学习难度，建议在本学段的三年级开始实施教学，且内容与案例的选取和教学方式应尽量形象直观。本模块包括4个重要知识点：一是人类学习与机器学习，二是机器学习的环境（数据），三是机器学习方法，四是机器学习应用。
“人类学习与机器学习”部分重点了解什么是学习，人类有哪些学习方式。学生通过在学校一段时间的学习，已经有了一定的学习经验，也实践过多种学习方式，因此，可以通过自己的亲身经历与经验来理解学习的概念。教师可以给出多种学习方式，如观察、示教、提问、实践、实验以及根据经验来学习，或者由学生自己讨论总结。基于对人类学习的分析与类比，自然地引出机器学习的概念和本质，并通过示例进行演示。
“机器学习的环境（数据）”部分与人类学习中的学习材料相对应，学习材料的质量、数量都将直接影响学习效果。本学段中机器学习的“数据”主要以直观的方式展示，例如非数字化形式的原始图片、音频等。除了数据的形式之外，重点要了解数据标签的概念。例如图片的说明信息、歌曲的名称/风格、几何图形的名称等，这些都是数据的标签。此外，还要了解标签的作用以及能够在软件平台上创建带有标签的数据（数据形式多采用图片方式，标签是其类别）。在此基础上要了解数据的质量对机器学习效果的影响，例如，数据样本集中只侧重某类型数据，数据中含有错误的标签，以及数据量的多少都会对学习效果产生影响。这一部分建议放在三年级下学期，与数学学科中的柱形统计知识相结合进行教学。如果条件具备，建议这些内容让学生自主操作，若条件受限，可由教师示教操作或演示实验结果，要注意鼓励学生观察和讨论实验现象，加深其对数据的理解。
“机器学习方法”部分选择了学生学习过程中最常用的“监督学习”方式（又称“有导师的学习”），可以通过日常的学习活动以及程序示例进行理解，重点是要将“标签”与“监督”进行联系。教学过程中应避免涉及具体的学习算法，重点是了解“监督学习”的方式和过程。
“机器学习应用”部分可通过图像识别、语音识别的常见应用场景了解机器如何通过“学习”具备了类似人的认知能力。这一学段的任务是建立“机器学习”的基本概念，明确“机器学习”在人工智能中的作用，了解学习环境即“数据”对学习效果的影响，并能够利用相关的开放平台建立简单有标签的数据集。
（6）人工神经网络模块
人工神经网络是机器学习的一种重要实现方式。近年来，深度学习研究与应用方兴未艾，为强调该部分内容，将人工神经网络内容单独划分为一个知识模块。本学段主要从科普的角度介绍人工神经网络的生物学基础，包括大脑的结构和功能，特别是了解大脑的分区和神经系统。这一部分有别于初中生物学课程中的相关内容，仅是让学生初步了解大脑的神经系统在感知、认知以及控制我们的身体和思想方面的重要作用。
（7）群体智能与进化智能模块
群体智能是我国《新一代人工智能发展规划》中的重要内容。前面所涉及的人工智能主要是指个体智能，在人工智能概述模块中提到的群体智能将在本模块展开介绍。本学段的学习任务主要是观察大自然中的群体智能现象，例如蚁群工作时的分工与协作、蜂群寻找蜜源过程中的通信联络等智能活动。通过这些生动的例子学生可以体会到：虽然每个个体的能力微不足道，但通过简单的个体行为规则，整个群体能够表现出令人惊叹的优化智能，这一现象为人们解决复杂问题提供了很好的启发和借鉴。
（8）人机交互模块
人机交互的目标是使得人和机器之间能够像人与人之间那样自然交流。例如，让机器使用人类自然语言与人进行交流，自动识别人的表情、辨别人的情感，利用社会文化习俗知识对人类行为的意图进行推断，等等。在实现此目标之前，首先需要对人与人之间如何交互有一定的理解。本学段的学习内容可以结合语文课中的词语学习，分析句子中的词语所表达的人类情感，还可以根据人的表情、肢体动作来分析人的情感，从而了解人与人交流的方式。