信息技术与人工智能（微课版）课件 单元1 人工智能基础

单元1人工智能基础目录目录CONTENTS01初识人工智能02AIGC文本生成03AIGC图像生成04AIGC视频生成05AIGC编程应用模块1初识人工智能模块简介人工智能（ArtificialIntelligence，AI）正深刻改变着各行各业，其在教育、医疗、金融等行业的应用日益广泛。本模块围绕“智能学习助手”这一任务，引导学生理解AI的基本概念与核心技术，提升使用AI工具解决实际问题的能力。学生将通过小猿搜题App，亲身体验AI在题目解析与智能答疑中的应用，初步理解自然语言处理、机器学习等关键技术的实现原理。

通过任务实践，学生不仅能掌握AI工具的基本操作，更能深入理解AI在优化学习过程、提高学习效率方面的作用机制。同时，本模块也将帮助学生系统了解AI在不同行业中的应用场景与未来发展趋势。通过认识我国在人工智能领域的重要创新与突破，进一步激发学生对国家科技进步的认同感和自豪感，鼓励他们积极投身未来科技创新，为提升我国在全球化数字时代的综合竞争力贡献力量。模块1：初识人工智能任务1智能学习助手任务导入在一次大学生志愿者辅导活动中，小智和小能两位同学尝试使用智能学习助手辅导学生。案例1：小智借助智能学习助手，为即将升入高中的小初同学辅导数学。智能学习助手通过清晰的解析，帮助小初同学突破了几何与代数的学习难点。案例2：小能使用智能学习助手，为高二的小高同学辅导英语写作。智能学习助手优化了文章中的语法与句式结构，有效提高了小高同学的写作质量。此次实践使两位同学深切体会到AI在教育领域的应用潜力，并认识到它未来将成为教师提高教学效率、实现个性化教学的重要工具。任务1智能学习助手学习目标素质目标1.培养使用AI提高学习效率的能力，帮助学生通过AI工具优化学习过程。2.提升信息素养，学会合理使用AI工具，避免过度依赖技术。3.增强安全意识，理解数据隐私和算法偏见等问题。4.培养团队合作精神，通过协作学习提升对AI技术的理解和应用能力。5.提升反思与总结能力，优化AI工具的使用效果，形成持续改进的学习习惯。1.学会根据学习需求选择合适的AI工具，如智能学习助手，提高学习效率。2.提高使用AI工具解决问题的能力，熟练掌握拍照搜题、智能解答等功能。3.具备评估和选择AI工具的能力，比较不同AI工具的优缺点并作出合理选择。4.能够使用AI工具解决实际问题，如优化学习计划、提高写作质量等。5.提高实践操作能力，通过实际应用加深对AI技术的理解和掌握。1.了解AI的基本概念和发展历程，掌握其定义、发展历程及分类。2.掌握机器学习和自然语言处理的基本原理，理解其在智能学习助手中的应用。3.熟悉AI在教育、医疗、金融等行业的应用案例，了解其对各行业的推动作用。4.了解AI的创新进展和发展趋势，关注AI与社会的互动关系。5.理解AI在未来职业中的潜力，认识其对就业和职业发展的深远影响。知识目标能力目标任务1智能学习助手任务要点序号知识要点设置要求1下载并注明小猿搜题App能够下载并安装小猿搜题App，并进行注册和登录2拍照提问与识别题目掌握拍摄题目的技巧3查看智能解答与解析学会查看解题步骤、学习相关知识点、观看解答视频4收藏与反复学习了解收藏知识点、使用错题本、定期复习的方法5反馈与改进知道如何提交反馈、查看改进建议6AI的定义与发展历程理解AI与生成式人工智能的定义，了解AI发展历程、分类7机器学习基本概念明确机器学习的定义，熟悉机器学习的主要类型及应用领域8中国AI的发展概况与优势了解政策支持与战略布局、市场需求与应用优势、国际合作与竞争优势9AI对社会的影响掌握AI在各领域的应用及意义10AI的发展趋势了解智能化与自主化技术的突破、多模态学习与跨领域应用、AI的伦理问题与透明性问题、AI对劳动力市场的影响、智能监管与AI的自律问题1）下载小猿搜题App任务实施|1.下载并注册小猿搜题App

（1）在手机的应用商店（如华为应用市场或AppStore）中使用关键词“小猿搜题”搜索小猿搜题App并进行下载。下载完成后，打开小猿搜题App。

（2）首次使用小猿搜题App需要进行注册。单击界面中的“注册”按钮，选择注册方式（如手机号、微信、QQ等）。

（3）填写个人信息，设置密码并完成验证码验证。任务1智能学习助手2）登录小猿搜题App

任务实施|1.下载并注册智能学习助手注册完成后，单击“登录”按钮，进入小猿搜题App，小猿搜题App的下载界面及其主界面如图1-1所示。任务1智能学习助手图1-1小猿搜题App下载及其主界面1）拍摄题目图片任务实施|2.拍照提问与识别题目任务1智能学习助手进入主界面后，单击“拍照解题”按钮，使用手机摄像头拍摄需要解答的题目。在拍摄时，要确保题目清晰可见，特别是数字和字母部分。2）查看题目解析系统会根据识别的题目内容，展示详细的解题过程和答案。学生可以参考系统提供的步骤，也可以查看详细解析，了解更深层次的解题思路，拍照解题及相关解析如图1-2所示。图1-2拍照解题及相关解析1）查看解题步骤任务实施|3.查看智能解答与解析任务1智能学习助手在上传题目并完成识别后，系统会自动展示出完整的解题步骤，清晰展示每个步骤的详细过程，包括公式推导、步骤拆解等，确保学生能够完全理解。2）学习相关知识点小猿搜题App还会展示与题目相关的知识点，如物理公式、定理、概念等。系统会为学生提供学习链接，帮助学生进一步理解题目背后的知识结构，如图1-3所示。图1-3题目解答与相关知识点3）观看解答视频任务实施|3.查看智能解答与解析任务1智能学习助手如果学生需要更直观地帮助，则可以选择“本题视频”选项。平台提供的视频讲解通俗易懂，学生可以通过视频更好地掌握解题技巧，如图1-4所示。图1-4解答视频1）收藏知识点任务实施|4.收藏与反复学习任务1智能学习助手在查看题目解答和知识点讲解后，学生可以单击“收藏”按钮，将题目或知识点保存到个人收藏夹中。这可以帮助学生进行复习和巩固。2）错题本学生还可以根据自己的做题记录，将题目添加到错题本中。学生可以在错题本中选择需要重点复习的题目进行反复练习，直到自己完全掌握知识点。错题本还会根据学生的复习进度，推荐类似的题目进行强化训练。图1-5错题本与收藏夹（1）3）收藏知识点任务实施|4.收藏与反复学习任务1智能学习助手在收藏夹中，学生可以随时查看已收藏的题目和解析。通过反复练习，学生能更好地掌握知识点，提升解题能力。错题本与收藏夹如图1-5所示。图1-5错题本与收藏夹（2）1）提交反馈任务实施|5.反馈与改进任务1智能学习助手学生可以在每个解答界面下方找到“小猿是否解决了你的问题？”一栏。如果学生认为解答有误或不清晰，可以单击“没有”按钮，填写反馈意见并提交。小猿搜题App会根据反馈进行改进，提升AI的智能化水平，问题反馈界面如图1-6所示。2）查看改进建议如果学生多次在相似类型的题目上出现错误，系统会提供改进建议并推送更多相关练习题，以帮助学生巩固知识并加深理解。图1-6问题反馈界面1）AI的定义视野拓展|1.AI的定义与发展历程任务1智能学习助手AI的核心在于模拟人类的认知功能，主要包括感知（如视觉、听觉）、推理（如逻辑推理、决策分析）、学习（如通过数据获取经验）和自然语言处理（如理解和生成语言）等方面。AI的目标是使机器具备从环境中获取信息、理解数据并作出决策的能力，从而能够执行复杂任务，甚至在某些方面超越传统方法的表现，如图1-7所示。图1-7AI2）生成式人工智能的定义视野拓展|1.人工智能的定义与发展任务1智能学习助手生成式人工智能（GenerativeArtificialIntelligence，GenerativeAI）是能够自主生成新内容的AI技术，其核心目标是通过学习数据中的潜在规律，创造出与训练数据相似但全新的文本、图像、音频、视频等内容。与传统的判别式人工智能不同，生成式人工智能更注重创造和模拟能力。生成式人工智能通过机器学习模型对大量数据进行学习，识别并掌握数据中的模式和概率分布，进而利用这些知识生成全新的内容，其工作原理涉及数据吸收、模式识别、概率分布学习及生成和优化输出过程。3）AI的发展历程视野拓展|1.人工智能的定义与发展任务1智能学习助手AI的发展可以划分为三个阶段，如图1-8所示。其技术渊源可追溯至20世纪中叶的计算科学探索。20世纪50年代是AI的黎明期，图灵提出了“学习机器”的概念，同时，科研先驱开始研究计算机的创造性信息生成能力。在这一时期，奠基性的概率图模型——隐马尔可夫模型（HiddenMarkovModels，HMMs）与高斯混合模型（GaussianMixtureModels，GMMs）相继问世，通过统计学习方法实现了对语音信号、工业传感器时序数据等连续序列的建模与生成，为生成式人工智能奠定了数学框架基础。图1-8AI的发展阶段3）AI的发展历程视野拓展|1.人工智能的定义与发展任务1智能学习助手

（1）早期阶段（20世纪50年代—20世纪70年代）：20世纪50年代，人工智能作为一个学术领域首次被提出。早期的研究集中在基于符号推理和规则基础的专家系统上，旨在模拟人类的逻辑思维。然而，由于当时计算能力的限制，AI发展相对缓慢。

（2）AI寒冬与复兴（20世纪80年代—20世纪90年代）：20世纪80年代，AI领域经历了“AI寒冬”，由于技术进展缓慢、期望过高和资金不足，许多AI项目停止。进入20世纪90年代，随着计算机硬件的发展，AI迎来了复兴，神经网络技术和专家系统的应用也逐渐取得突破。

（3）深度学习的崛起与现状（21世纪初至今）：21世纪初，深度学习（深层神经网络）和大数据的结合为AI带来了革命性突破。随着数据量的增加和计算能力的提升，AI在语音识别、图像识别、自然语言处理等领域取得了显著进展。如今，AI已渗透到各行各业，从智能客服到自动驾驶，再到医疗影像分析，AI正在不断地推动社会各领域的创新与发展。深度学习示意图如图1-9所示。图1-9深度学习示意图4）人工智能的分类视野拓展|1.人工智能的定义与发展任务1智能学习助手

（1）弱人工智能（窄人工智能）：当前大多数AI属于弱人工智能，它们专注于某一特定领域或任务，如语音识别、图像分类和推荐系统等。弱人工智能能够在特定环境中模仿或增强人类智能，但无法跨领域或自我学习新任务。

（2）强人工智能（通用人工智能）：强人工智能的目标是创造出能够理解、学习、推理并在各个领域进行自主决策的智能体。强人工智能还处于理论和实验阶段，目前还未实现。AI的分类如图1-10所示。图1-10AI的分类1）机器学习的定义视野拓展|2.机器学习的基本概念任务1智能学习助手机器学习是一种基于经验或数据驱动的学习方法。不同于传统的编程方式，机器学习不依赖人工编写具体的规则，而是通过算法从数据中“学习”规律，进而做出预测和决策。这些数据可以是图片、文本、音频、传感器数据等，机器学习通过分析数据中的模式和结构，逐步提升其任务处理能力，如图1-11所示。图1-11机器学习（训练识别小狗）2）机器学习的主要类型视野拓展|

2.机器学习的基本概念任务1智能学习助手

（1）监督学习：在监督学习中，模型通过已经标注的数据进行训练，学习输入数据与输出结果之间的映射关系。其主要应用于分类和回归问题，如图像分类、语音识别等。训练完成后，模型能够对未知数据进行预测。

（2）无监督学习：无监督学习的目标是从未标注的数据中发现数据的结构或潜在规律。其通常应用于聚类、降维和异常检测等任务，常见的技术有K-means聚类和主成分分析（PrincipalComponentsAnalysis，PCA）等。

（3）强化学习：强化学习是一种基于奖励和惩罚机制的学习方法，旨在使模型通过与环境的互动学习如何采取行动，以获得最大回报。强化学习被广泛应用于自动驾驶、游戏、机器人控制等领域。强化学习模型如图1-12所示。图1-12强化学习模型3）机器学习的应用领域视野拓展|2.机器学习的基本概念任务1智能学习助手

（1）推荐系统：如电商平台的商品推荐、视频平台的内容推荐等。

（2）图像识别与计算机视觉：如医疗影像分析、人脸识别、自动驾驶等，脸部识别如图1-13所示。

（3）自然语言处理：如语音识别、机器翻译、文本情感分析等。

（4）金融与保险：如信贷评分、欺诈检测、投资分析等。图1-13人脸识别视野拓展|3.生成式人工智能的核心要素任务1智能学习助手

算法是生成式人工智能的核心，它决定了模型如何从数据中学习并生成新的内容。常见的生成式人工智能算法包括生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetwork，GAN）、变分自编码器（VariationalAutoencoders，VAE）、循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork，RNN）、变换器（Transformers）等。这些算法能够捕捉数据的概率分布，并据此生成新的内容。

1）算法

数据是指生成式人工智能模型需要大量的数据集来进行训练。这些数据集包含了模型将要学习的特定类型的内容，如文本、图片、音频、视频等。数据集的质量和多样性对于训练出一个表现良好的模型至关重要。2）算力算力是生成式人工智能的核心要素之一。模型通常需要大量计算资源进行处理和训练，包括高性能的图形处理单元（GraphicProcessingUnit，GPU）、神经网络处理器（NeuralProcessingUnit，NPU）、张量处理单元（TensorProcessingUnit，TPU）和其他专用硬件，以及足够的内存和存储空间，以处理大规模的数据集和复杂的神经网络模型。

3）数据1）大模型的定义与内涵视野拓展|4.人工智能的新引擎：大模型任务1智能学习助手

大模型通常指在海量数据上进行预训练、参数规模达到数十亿乃至万亿级别的深度神经网络模型。其核心特如下：

（1）超大参数规模：参数数量从几十亿到数千亿，甚至向万亿级发展；

（2）预训练+微调范式：先进行通用知识学习，再面向具体任务进行定制优化；

（3）强泛化能力：能够在多任务、多场景下表现出类人甚至超人水平的智能行为；

（4）平台化能力：可作为“智能底座”，支撑各类AI应用系统。

从能力形态上看，当代大模型已不再局限于“语言理解”，而是向多模态认知与生成方向演进。大模型架构示意图如图1-14所示。图1-14大模型架构示意图2）大模型产生的原因视野拓展|4.AI的新引擎：大模型任务1智能学习助手

大模型的出现并非偶然，也不是某一项单独技术突破的结果，而是数据规模、计算能力、算法范式以及社会应用需求等多方面因素长期积累、协同发展的必然产物。从AI技术演进的整体规律来看，大模型的产生具有明确的时代背景和内在逻辑：

（1）数据规模与数据形态的根本性变化：随着互联网、移动终端、社交媒体与物联网的普及，人类社会进入了数据爆炸时代。文本、图像、语音、视频以及多传感器数据持续高速增长，数据形态也从单一模态演变为高度复杂的多模态结构。传统中小规模模型难以充分学习如此庞大且复杂的数据分布，而大模型能够通过超大规模预训练，吸收跨领域、跨模态的通用知识，为实现更高层次的智能表现奠定基础。

2）大模型产生的原因视野拓展|4.AI的新引擎：大模型任务1智能学习助手

（2）计算能力与基础设施的持续跃升：高性能计算硬件的快速发展是大模型得以实现的关键前提。GPU、TPU、NPU等专用计算芯片不断迭代，云计算与分布式计算技术日趋成熟，这使得具有百亿级乃至千亿级参数模型的训练在工程上成为可能。同时，混合精度训练、模型并行与参数高效优化等技术显著降低了计算成本，为大模型的规模扩展提供了现实支撑。

（3）模型结构与学习范式的重大突破：以Transformer架构为代表的新一代神经网络模型在长距离依赖建模和并行计算方面表现出显落优势，为模型规模化发展尊定了结构基础。此外，自监督学习、指令微调、人类反馈强化学习等新型训练范式，使模型能够在弱标注甚至无标注条件下高效学习复杂知识，并逐步具备推理、规划与泛化能力。

2）大模型产生的原因视野拓展|4.AI的新引擎：大模型任务1智能学习助手

（4）对通用化与平台化AI的现实需求：随着人工智能应用不断深化，社会对AI系统的期待已从“完成单一任务”转向“具备通用智能能力”。人们希望AI能够进行跨领域理解、多任务处理、连续对话以及多模态交互。大模型通过统一参数空间支持多种任务与能力，成为实现通用化、平台化AI的最优技术路径。

（5）产业应用与商业模式的强力推动：在教育、医疗、金融、内容创作和工业设计等领域企业迫切需要智能程度更高、部署成本更低的AI解决方案。大模型作为“基础模型”或“智能底座”，只需少量领域微调即可快速适配不同应用场景，显著降低了AI系统的开发门槛和应用成本，加速了技术的规模化落地。

3）大模型的功能与应用视野拓展|4.AI的新引擎：大模型任务1智能学习助手

大模型的核心优势在于其强大的泛化能力和多任务处理能力。通过在海量数据上进行预训练，大模型能够学习到丰富的知识，并具备从数据中理解复杂模式、生成新内容、进行预测和决策的能力。它不仅能执行单一任务，如文本生成或语音识别，还能够在多任务环境中进行协同工作，提供更加综合和智能的服务。

目前，大模型已经被广泛应用已经覆盖了多个行业和领域。在智能客服领域，它能够提供全天候的自动化服务，处理大量用户查询和问题，优化客户体验。在内容创作方面，大模型可以自动生成文章、广告、报告等，提高创作效率并节省时间，尤其在新闻、营销和写作领域表现突出。医疗行业也通过大模型的影像分析和个性化诊疗方案推荐，提高了疾病诊断和治疗效果。

4）国内外大模型发展视野拓展|4.AI的新引擎：大模型任务1智能学习助手

（1）国内大模型

国内大模型的发展势头迅猛，尤其在语言大模型、图像生成和多模态大模型方面，国内公司和研究机构已取得显著突破，形成了多样化的技术生态。

语言大模型阿里Qwen系列：Qwen系列是阿里推出的语言大模型，最新版本为Qwen3.0和Qwen3.5，支持中文与多语言任务，适用于智能客服、内容创作、搜索增强等场景。百度文心ERNIE：百度的大语言模型，强调中文语境中的理解与生成能力，被广泛应用于搜索引擎、智能对话、广告推荐等场景。腾讯混元大模型：腾讯推出的大语言模型，聚焦中文语境的任务优化，并致力于在大规模中文数据上进行高效训练和推理，适用于各类企业应用。

4）国内外大模型发展视野拓展|4.AI的新引擎：大模型任务1智能学习助手图像生成模型百度文心图像生成模型：百度推出的基于ERNIE图像生成能力的图像生成大模型。它支持高质量的图像与艺术风格转换，被广泛应用于广告、品牌创作、医疗图像等场景。阿里Qwen2.5图像生成：除了语言理解，Qwen2.5还推出了图像生成和编辑功能，可以根据用户文本描述生成定制化图像内容。视频生成模型阿里通义万相：阿里巴巴推出的开源视频生成模型，支持静态照片+音频直接生成高保真数字人播报，倍广泛用于电商直播、虚拟讲师、企业培训等场景。即梦AI：抖音集团推出的消费级AIGC平台，集成“图生视频+智能配音+自动字幕”一站式工作流，已深度服务与各种社交平台及短视频创作者。4）国内外大模型发展视野拓展|4.AI的新引擎：大模型任务1智能学习助手语音/音频模型科大讯飞星火：科大讯飞推出的多情感、多风格语音合成系统，已全面落地智能客服、车载导航、教育评测等场景，支持一句话极速复刻任意音色。腾讯混元语音：腾讯AILab发布的超大规模语音合成系统，支持零样本音色克隆、跨语种情感迁移与低延迟流式生成，已批量应用于腾讯会议实时字幕及企鹅FM有声书制作。多模态大模型Qwen2.5Omni（阿里云）：支持文本、图像、视频、语音的多模态处理与生成，被广泛应用于内容创作、智能客服等场景。智谱清言（清华大学与智谱AI）：基于ChatGLM-2模型开发的生成式AI助手，支持多模态交互，能够处理多种输入类型（文本、图像、音频等）。4）国内外大模型发展视野拓展|4.AI的新引擎：大模型任务1智能学习助手代码大模型DeepSeek-Coder：深度求索是国内领先的大模型公司，其开源的DeepSeek-Coder代码生成模型已广泛应用于IDE插件、自动化编程、教育实训等领域。阿里云通义灵码：阿里推出的全栈智能编程助手，基于通义大模型，支持自然语言生成完整工程、一键单元测试、代码优化与解释，已在淘宝、高德等集团内部全面上线，日均生成代码超百万行。4）国内外大模型发展视野拓展|4.AI的新引擎：大模型任务1智能学习助手

（2）国外大模型

国外大模型的进展主要由OpenAI、Google、Anthropic、Meta等科技巨头主导，涵盖了语言、图像、视频、语音、代码及多模态等多维度模型，推动了AI领域的广泛应用和技术突破。

语言大模型ChatGPT-5（OpenAI）：作为GPT-5的特定应用版本，ChatGPT-5提供更加自然和人性化的对话体验，被广泛用于智能客服、教育辅导、创意写作等场景。GoogleGemini3系列：Google的旗舰大语言模型，具备强大的多模态处理能力，可以同时处理文本、图像、视频等输入，支持大规模上下文和推理任务，是目前最先进的通用AI模型之一。AnthropicClaudeOpus4.5：Anthropic发布的大语言模型，专注于提升安全性和多模态能力，能够处理复杂的长文本，并在推理、代码生成等场景中表现出色。

4）国内外大模型发展视野拓展|4.AI的新引擎：大模型任务1智能学习助手图像生成模型NanoBanana（Google）：NanoBanana是基于Gemini模型的图像生成与编辑大模型，支持高质量的图像生成和风格迁移，被广泛应用于广告创意和艺术创作等场景。MidjourneyV6：目前非常流行的图像生成工具之一，以其高艺术性和创造力吸引了大量用户，支持图像到图像和文本到图像的生成。视频生成模型Veo3.1（GoogleDeepMind）：Veo3.1是一款文本到视频的生成模型，能够生成带有高质量音频的视频，并支持更高的分辨率和复杂场景建模。其主要应用包括影视制作、广告创作等场景。RunwayGWM-1：基于Gen-4.5打造的自回归“世界模型”，可实时逐帧预测、无限延伸场景并随时通过文本修改物理规则，主要用于沉浸式VR与智能体训练等场景。4）国内外大模型发展视野拓展|4.AI的新引擎：大模型任务1智能学习助手语音/音频模型Whisper2（OpenAI）：Whisper2是OpenAI推出的语音识别大模型，支持多语言的高精度语音识别，并可应用于转录、翻译等任务。VALL·E（Microsoft）：VALL·E是微软推出的语音合成模型，能够基于少样本生成高自然度的语音，被广泛应用于语音助手和智能客服等场景。多模态大模型Gemini3（Google）：Google的Gemini3是一款领先的多模态模型，支持同时处理文本、图像、视频、音频等多种输入，能够在统一的模型架构中进行推理与生成任务。ClaudeOpus4.5（Anthropic）：该模型不仅支持文本生成，还能够处理长文本、复杂推理和跨模态输入，强调安全性和可控性，是多模态大模型的领先代表之一。4）国内外大模型发展视野拓展|4.AI的新引擎：大模型任务1智能学习助手代码大模型Codex（OpenAI）：Codex是OpenAI推出的代码生成模型，支持从自然语言生成编程代码，并用于自动化开发任务。Starcoder2：Meta的开源代码大模型，支持多语言代码生成，并能在大型代码库中进行推理和调试国内外大模型示意图如图1-15所示。图1-15国内外大模型示意图1）政策支持与战略布局视野拓展|5.中国AI的发展概况与优势任务1智能学习助手

（1）政策引导与资金支持：自2017年发布《新一代人工智能发展规划》以来，中国对AI的重视程度不断提升。通过政策引导和资金扶持，中国大力推动AI的研发和应用，旨在2030年成为全球人工智能创新中心。这些政策支持为AI的快速发展提供了有力保障。

（2）战略布局与创新驱动：我国政府在AI领域的战略布局包括加快智能制造、智慧城市、自动驾驶等关键领域的发展，智能制造如图1-16所示。同时，企业与科研机构的合作也为AI的创新提供了动力，推动了技术进步和产业化。图1-16智能制造2）市场需求与应用优势视野拓展|5.中国AI的发展概况与优势任务1智能学习助手

（1）庞大的数据资源与市场需求：中国庞大的人口基数和互联网用户群体为AI提供了丰富的数据源。大数据与AI的结合促进了中国在智能语音、图像识别等领域的领先地位。此外，广泛的市场需求也推动了AI的普及。

（2）行业创新与技术创新：中国企业在AI领域的技术创新方面取得了显著成就。阿里巴巴、百度、腾讯等企业，已经在AI的应用和产业化方面形成了强大的竞争力。例如，百度的自动驾驶技术和阿里巴巴的人工智能云计算服务都在全球范围内产生了广泛的影响，自动驾驶如图1-17所示。图1-17自动驾驶3）国际合作与竞争优势视野拓展|5.中国AI的发展概况与优势任务1智能学习助手

（1）国际合作与技术交流：中国在AI领域的快速崛起，不仅得益于国内的技术创新，还得益于与国际技术领军者的合作与交流。中国在国际AI标准制定、技术研发等方面逐步与全球接轨，提升了国际话语权。

（2）技术竞争力与全球影响力：在AI的多个子领域，中国逐步缩小了与全球领先国家的差距，特别是在智能语音、计算机视觉等领域取得了世界级的成就。中国的AI技术在全球范围内的竞争力和影响力逐步提升，成为全球AI发展不可忽视的重要力量。1）医疗健康领域视野拓展|6.AI对社会的影响任务1智能学习助手

（1）智能诊断与精准医疗：AI通过机器学习和大数据分析，能够帮助医生更高效地分析病历和医疗影像，提供辅助诊断服务。AI在影像识别、基因组学分析等领域的应用，正在推动精准医疗的实现，帮助医生为患者量身定制治疗方案。通过AI，疾病的早期筛查和个性化治疗成为可能，提升了医疗服务的效率和质量。AI医学影像平台如图1-18所示。

（2）远程医疗与健康管理：随着AI的发展，远程医疗和健康管理成为新的趋势。通过AI的辅助诊断、在线医疗咨询及智能健康监测设备，偏远地区的居民也能享受到高质量的医疗服务。此外，AI在个性化健康管理中也起到了重要作用，它能够根据个人健康数据进行预测分析，帮助人们预防慢性疾病。图1-18AI医学影像平台2）环境保护领域视野拓展|6.AI对社会的影响任务1智能学习助手

（1）智能监控与环境治理：AI在环境保护方面的应用主要体现在智能监测、污染检测与预测预警等方面。AI能够通过传感器网络和大数据分析实时监控空气质量、水源污染、生态系统变化等数据，为环保部门提供及时准确的信息。AI水面漂浮物检测如图1-19所示。通过AI预测污染物扩散路径和污染源，政府能够提前采取措施进行环境治理。

（2）气候变化与可持续发展：AI还被广泛应用于应对气候变化的研究。通过大规模数据分析，AI能够帮助科学家分析全球气候变化趋势，优化能源管理，提高资源利用效率。智能化的能源调度和碳排放管理系统有助于实现更高效的可持续发展目标。图1-19AI水面漂浮物检测3）金融科技领域视野拓展|6.AI对社会的影响任务1智能学习助手

（1）智能投资与风险管理：AI正在深刻改变金融行业，尤其是投资管理和风险控制等方面。通过机器学习算法，AI可以实时分析金融市场的数据，自动执行股票交易、期货交易等操作，帮助投资者做出更精准的投资决策。同时，AI在风险管理中发挥着重要作用，能够监控异常交易行为，识别潜在的金融风险，减少人为错误和欺诈行为。

（2）智能信用评估与支付：在金融领域，AI还被应用于智能信用评估和支付服务。通过分析个人的消费、借贷历史等数据，AI可以为用户提供精准的信用评分，优化贷款审批流程。同时，AI还推动了生物识别支付、无感支付等技术的应用，提高了支付的安全性和便捷性。4）公共安全领域视野拓展|6.AI对社会的影响任务1智能学习助手

（1）智能监控与公共安全管理：在公共安全领域，AI通过人脸识别、视频监控、智能分析等技术，提高了社会治安的管理水平。AI能够实时识别公共场所的异常行为，及时对潜在的安全风险进行预警。在反恐、犯罪预防和交通管理等方面，AI有效提高了安全管理的精确度和效率。

（2）灾害应急与救援决策：AI在灾害应急处理和救援决策中发挥着重要作用。通过对卫星影像、传感器数据和历史灾害数据的分析，AI能够在自然灾害发生时进行预测预警，优化资源调度，协助政府和应急部门快速响应，降低灾害带来的损失。安消一体化AI预警平台如图1-20所示。图1-20安消一体化AI预警平台1）智能化与自主化技术的突破视野拓展|7.AI的发展趋势任务1智能学习助手

（1）深度学习的进步：深度学习的进步将使AI在处理复杂数据时更具优势。未来，AI将能够处理更高维度的数据等，推动自动化水平的提高。AI语音合成平台如图1-21所示。

（2）强化学习的应用拓展：强化学习将使AI通过与环境的交互学习最优策略，使AI不仅能应用于游戏和模拟环境，还能广泛应用到现实世界，如自动驾驶和工业自动化等领域。

（3）自主决策系统的发展：AI将越来越多地应用于决策制定领域，尤其是在需要快速响应的环境中，如金融交易、应急管理等，AI能独立识别问题并做出最佳决策，减少人工干预。图1-21AI语音合成平台2）多模态学习与跨领域应用视野拓展|7.AI的发展趋势任务1智能学习助手

（1）数据融合技术的进步：AI将能够融合来自不同来源的数据，如文本、图像、音频、视频等。这将提升AI在语言处理、图像识别等领域的能力，使得AI能够综合评估更多维度的信息。

（2）跨领域知识迁移：未来，AI不仅能在单一领域发挥作用，还将通过迁移学习将某个领域的知识应用到其他领域。AI的跨领域应用将使其在医疗、金融、教育等多个行业发挥重要作用，带来更高的效率和精度。

（3）增强现实与虚拟现实结合：多模态技术的发展将促进增强现实（AugmentedReality，AR）和虚拟现实（VirtualReality，VR）技术的结合应用。AI将帮助这些技术更好地理解和响应用户的多模态输入（如语音、动作、面部表情等），以提升用户体验。3）AI的伦理问题与透明性问题视野拓展|7.AI的发展趋势任务1智能学习助手

（1）算法公平性：AI的应用不可避免地涉及决策的公正性问题，特别是在金融、医疗和司法等领域。为了避免算法偏见，开发者将更加关注算法的公平性，确保其在处理数据时不会无意中产生歧视或偏见。

（2）可解释性与透明性：AI模型，尤其是深度学习模型的“黑箱”性质，使公众难以理解其决策过程。为了提升公众的信任，开发者将努力实现AI模型的可解释性，开发出能够清晰展示决策过程的算法，提升决策的透明度。

（3）道德规范与监管框架：在AI的设计与应用过程中，将更加注重伦理道德规范的制定。例如，在AI医疗诊断中，如何平衡技术效能与患者隐私、如何确保数据安全性等问题，将需要通过立法和伦理委员会加以规范。4）AI对劳动力市场的影响视野拓展|7.AI的发展趋势任务1智能学习助手

（1）自动化替代低技能工作：低技能、重复性高的工作将逐渐被AI所取代，如制造业中的装配线工人、客服行业中的人工坐席等。AI将在这些领域提高效率、降低成本，甚至彻底改变传统行业的运作方式。

（2）新兴职业的出现：虽然AI替代了一些岗位，但它也创造了大量的新兴职业。未来，AI相关的岗位，如数据科学家、AI算法工程师、AI伦理学专家等将成为高需求职业，推动劳动力市场向高技能方向转型。AI合成主播如图1-22所示。

（3）技能转型与再培训需求：对传统劳动力的技能要求将发生变化，需要通过再培训和职业转换帮助劳动力适应新兴产业需求，尤其是那些受自动化和AI影响较大的行业，数据分析、编程和AI维护等工作岗位将大大增加。图1-22AI合成主播5）智能监管与AI的自律问题视野拓展|7.AI的发展趋势任务1智能学习助手

（1）AI的自我监督与调节：未来，AI可能会结合自我监督技术，具备自动修正和调节自身行为的能力。这将帮助AI避免过度偏离预定目标和规则，确保其行为始终符合设定的道德和法律框架。

（2）AI的合规性要求：各国政府和国际组织可能会出台针对AI的合规标准，要求AI开发者遵循一定的法律和道德规范，避免不当应用。这包括数据隐私保护、算法透明度和安全性等方面。

（3）全球AI监管合作：鉴于AI的跨国应用，全球范围内的监管合作将变得尤为重要。不同国家和地区可能会通过合作和标准化，统一AI应用的基本规范，避免因监管差异产生的技术滥用和伦理冲突问题。单元1人工智能基础目录目录CONTENTS01初识人工智能02AIGC文本生成03AIGC图像生成04AIGC视频生成05AIGC编程应用模块2AIGC文本生成模块2：AIGC文本生成模块简介本模块聚焦人工智能生成内容（ArtificialIntdligenceCeneratedContent，AIGC）在文本生成中的多样化应用，涵盖教案初稿设计、实验方案设计、论文目录设计、创业策划书设计等场景。通过实践操作，学生可以掌握AIGC工具的使用、提示词的优化、智能体的调用等技能。同时强调AIGC需要在合法引用数字资源、尊重版权的基础上，结合人工审核与创造性思维，避免技术依赖导致内容同质化。本模块旨在培养学生使用AIGC工具解决复杂问题的能力，为其日常学习中的各种文本生成场景提供支持。任务导入小柚是小学教育专业的学生，在广西某小学实习，她遇到了这样的问题：手头只有一本纸质教材，她希望能结合AI进行教案初稿的设计。指导老师韦老师告诉她可以先将教材拍成图片，利用微信将图片转换为文字，再将文字提交给AI，最终生成一份教案初稿。小柚在得到老师的指导后，马上开始动手操作。本任务将带领同学们体验从纸质教材到数字化资源的转化过程，并借助AIGC工具进行教案初稿设计。现在，请跟随小柚的任务步骤，开启使用AIGC工具生成教案初稿之旅吧！任务2：使用AIGC工具生成教案初稿学习目标素质目标1.树立合法使用数字资源、尊重知识版权的法治观念，主动探索AIGC工具在学习场景中的创新应用。2.形成技术应用伦理观，辩证看待AIGC工具，遵守信息伦理，规范使用AIGC工具生成内容。3.养成严谨的学术习惯，持续跟踪AIGC技术的发展。4.通过小组协同完成教材数字化与教案优化任务，尊重多元观点并达成共识。1.能够将复杂的任务分解为可操作的小任务，设计可复用的技术解决方案。2.能在规定时间内完成教材数字化。3.能根据任务目标，编写提示词，生成内容。4.熟练掌握Kimi等AIGC工具的核心功能和操作方法。1.了解DeepSeek、Kimi、智谱清言等AIGC工具的特点和适用范围。2.了解AIGC工具在大学生学习中的典型应用。3.掌握教材数字化流程的核心环节。4.掌握使用AIGC工具生成教案初稿的常用提示词的撰写与优化方法。知识目标能力目标任务2：使用AIGC工具生成教案初稿序号知识要点设置要求1拍摄教材确保拍摄内容完整，注意拍照时光线充足、无阴影，必要时调整焦距、开启防抖功能等2传输照片使用微信文件传输助手，注意在传输时勾选“原图”复选框，发送前要再次确认，避免误传敏感信息3识别文字在识别文字后，选择需要的文本，取消勾选不需要的文本，减少核对信息的工作量4保存文件将文本粘贴到WPS文档中，保存文件，清楚文件的路径、文件的名称、保存类型等5校对文本使用“纠错”功能对文本进行校对，然后调整文档格式，如将英文标点符号替换为中文标点符号，调整文本的字体、字号、间距等6使用AIGC工具总结优秀教案的设计特点了解Kimi等AIGC工具的注册及登录，了解Kimi等AIGC工具的核心功能及操作方法，掌握提示词的撰写方法7智谱清言智能体在召唤智能体时，要关闭“推理”“沉思”“联网”功能，如果未关闭，则可能导致智能体无法正常调用任务要点任务2：使用AIGC工具生成教案初稿任务效果图1-23最终效果图任务2：使用AIGC工具生成教案初稿任务实施|1.教材数字化现以小学二年级下册语文课文《祖先的摇篮》为例，具体操作步骤如下：步骤1：拍摄教材。打开智能手机，进入“相机”应用，将小学二年级下册语文课文《祖先的摇篮》的页面平整地放在桌面上，确保整个页面完整，确保光线充足且页面无阴影，将手机相机调整至最佳拍摄状态，如调整焦距、开启防抖功能等，对准教材页面，按下拍摄键拍摄照片。在拍摄过程中要确保照片清晰、不歪斜，如图1-24所示。图1-24使用手机的相机功能拍照任务2：使用AIGC工具生成教案初稿任务实施|1.教材数字化步骤2：传输照片。打开微信App，打开“文件传输助手”聊天窗口，单击聊天窗口中的“+”按钮，选择“相册”选项，从相册中选择刚刚拍摄的《祖先的摇篮》教材照片，勾选“原图”复选框，单击“发送”按钮，如图1-25所示。图1-25通过微信传输照片任务2：使用AIGC工具生成教案初稿任务实施|1.教材数字化步骤3：识别文字。在微信“文件传输助手”聊天窗口中，找到之前发送的《祖先的摇篮》教材的第一张照片，进行文字识别：单击照片，进入预览状态，长按图片唤出操作选项（也可以单击图片右下角的“更多”按钮唤出操作选项），在弹出的面板中，选择“提取文字”选项，微信会自动扫描并识别照片中的文字，并将其显示在屏幕上，单击“全选”按钮选中所有文字，取消不需要的部分，再单击“转发”按钮，转发至文件传输助手，即完成了第一张照片的文字识别（如果文字识别不准确，则可以手动修正后再发送）。第一张图片处理完成后，单击面板左上角“关闭”按钮，退回到文件传输助手。点击“返回”按钮，然后选择下一张照片继续操作。重复上面的操作，直到所有照片处理完成，如图1-26所示。图1-26通过微信内置功能识别文字任务2：使用AIGC工具生成教案初稿任务实施|1.教材数字化步骤4：保存文件。在计算机上打开桌面版微信，打开“文件传输助手”聊天窗口，复制文本，新建一个WPS文档，将文本粘贴到WPS文档中，再将WPS文档保存到本地，如保存在D盘，命名为“祖先的摇篮.docx”。步骤5：校对文本。打开WPS文档“祖先的摇篮”，利用“WPSAI”选项卡“帮我改”下拉列表中的纠错功能对文本进行校对，特别要注意字形相近的文字，要确保文档内容与教材一致。然后对文档格式进行调整，如将文档中的英文标点符号替换为中文标点符号，调整文字的字体、字号、间距等，即可完成教材数字化。任务2：使用AIGC工具生成教案初稿任务实施|2.使用AIGC工具总结优秀教案的设计特点在完成教材数字化工作后，小柚希望了解优秀教学的设计特点，于是她借助AIGC工具分析优秀教案的共同特征。AIGC工具有很多，小柚这次选择了Kimi来实现目标，具体操作步骤如下。步骤1：登录Kimi。在浏览器中通过搜索引擎找到Kimi官方平台，进入Kimi，仔细阅读《模型服务协议》和《用户隐私协议》，阅读完并确认协议无误后使用手机号码和验证码登录，也可以使用微信扫描登录。Kimi登录界面如图1-27所示。任务2：使用AIGC工具生成教案初稿图1-27KIMI登录界面任务实施|2.使用AIGC总结优秀教案优点步骤2：总结优秀教学的设计特点。进入Kimi，新建对话，输入提示词，如“请结合近年基础教育课程改革趋势（如核心素养导向、教学方式变革）及统编版语文教材特点，总结小学语文优秀教案的设计特点，需涵盖教学目标、内容整合、教学方法、评价机制等方面。”展开工具箱，开启联网模式功能和长思考功能，单击“发送”按钮，稍作等待，Kimi即可总结出小学语文优秀教案的设计特点，如图1-28所示。任务2：使用AIGC工具生成教案初稿图1-28小学语文优秀教案的设计特点任务实施|3.使用AIGC工具生成教案初稿小柚在总结出小学语文优秀教案的设计特点以后，结合教材数字化得到的“祖先的摇篮.docx”文件，她决定使用Kimi继续完成教案初稿的生成,具体操作步骤如下。步骤1：上传教材文件。在Kimi总结出小学语文优秀教案设计特点的对话中，将“祖先的摇篮.docx”文件拖动到输入框中，上传教材文件，如图1-29所示。任务2：使用AIGC工具生成教案初稿图1-29上传教材文件和输入提示词任务实施|3.使用AIGC生成教案初稿步骤2：输入提示词。上传教材文件成功后，在对话框输入提示词，如“附件《祖先的摇篮》是小学语文二年级下册的一篇课文，请根据前面总结出的小学语文优秀教案设计的特点，生成《祖先的摇篮》这一课的教案。”步骤3：生成教案初稿。在输入提示词后，单击右下角的“发送”按钮，稍作等待，即可生成教案。如果对生成的教案不满意，则可以单击“重试”按钮，重新生成教案，我们可以重新生成3～5次，从生成的教案中选择最合适的一份作为教案初稿，生成的部分内容如下。任务2：使用AIGC工具生成教案初稿任务实施|3.使用AIGC生成教案初稿KIMI输出：#《祖先的摇篮》优秀教案##一、教学目标###（一）知识与能力1.认识“祖、啊”等8个生字，会写“祖、掏”等8个字，理解“原始、一望无边”等词语的意思。2.能够正确、流利、有感情地朗读课文，背诵课文。3.理解课文内容，了解原始森林的样子以及祖先在原始森林中的生活场景。

###（二）过程与方法1.通过多种朗读方式，如自由读、小组读、齐读等，感受诗歌的韵律美，提高学生的朗读能力。2.运用小组合作探究的方式，引导学生理解课文内容，培养学生的合作交流能力和问题探究能力。3.借助多媒体课件展示原始森林的画面和祖先生活的情景，发挥学生的想象力，培养学生的思维能力和语言表达能力。任务2：使用AIGC工具生成教案初稿表

《祖先的摇篮》教案初稿（部分）任务实施|3.使用AIGC生成教案初稿步骤4：保存教案初稿。将Kimi生成的教案保存到本地计算机时，需要先打开文档编辑软件（WPS文字），新建空白文档并规范命名（如“小学语文_《祖先的摇篮》教案1.0_20250910.docx”）。随后全选并复制Kimi生成的教案内容，粘贴到文档中（在WPS文字中，右键粘贴时选择“仅保留文本”命令可以清除格式）。保存时选择.docx格式，存储至本地计算机并同步至WPS云盘，同时注意添加引用来源声明，如标注“引用自Kimi生成内容”。任务2：使用AIGC工具生成教案初稿任务实施|4.修改教案步骤1：修改教案初稿。仔细阅读Kimi生成的教案初稿，小柚发现教案初稿存在很多问题，如没有体现教、学、评一致性等。我们可以继续与Kimi对话，让Kimi对教案初稿进行修改。如“请将教案的‘四、教学过程’转换为表格，表格包括‘环节名称（分钟）’‘教学内容’‘教师活动’‘学生活动’‘评价工具’‘设计意图’等内容，最后输出教案完整版本。”教案修改需要根据学生的情况、教师的情况、教学条件等有针对性地进行修改，如果一次修改不满意，还可以针对不满意的地方再次进行修改，直到满意为止，如图1-30所示。任务2：使用AIGC工具生成教案初稿图1-30修改后的教案初稿任务实施|4.修改教案步骤2：保存修改后的教案。将修改后的教案保存到本地计算机，命名为“小学语文_《祖先的摇篮》教案2.0_20250910.docx”，并对教案进行格式调整。步骤3：再次修改并保存教案。如果Kimi生成的表格格式混乱，则可以要求其以HTML格式输出，再复制到文档中进行调整。在输入框中输入提示词“请以HTML格式输出”，即可生成HTML格式的教案。生成完成后，单击“复制”按钮，将HTML文档中的内容复制到“小学语文_《祖先的摇篮》教案2.0_20250910.docx”文件中，再对教案的格式进行调整，即可完成《祖先的摇篮》教案的生成，如图1-31所示。。任务2：使用AIGC工具生成教案初稿图1-31HTML格式的教案任务实施|4.修改教案步骤4：保存教案3.0版本。将教案保存到本地计算机，命名为“小学语文_《祖先的摇篮》教案3.0_20250910.docx”，并对教案进行格式调整，如调整文本的字体、字号、间距等。任务2：使用AIGC工具生成教案初稿图1-23最终效果单元1人工智能基础目录目录CONTENTS01初识人工智能02AIGC文本生成03AIGC图像生成04AIGC视频生成05AIGC编程应用模块3AIGC图像生成模块简介在本模块中，学生将通过豆包App，系统地学习生成幼儿教育动物认知插图的全过程，包括下载、安装、登录、输入关键词、选择风格、优化图像及保存提交等步骤。本模块将帮助学生提升在教育内容创作中的应用能力，并深入理解AI技术在幼儿教育中的实际应用价值。同时，学生还将了解AI生成图像技术在教育领域的广泛应用前景，包括个性化学习材料的生成、虚拟现实与增强现实教育环境的创建，以及教育内容的自动化生成等。随着AI生成图像技术的快速发展，这些技术将为教育创新提供有力支持。未来，随着技术的不断进步，AI生成图像技术将在教育个性化、虚拟教育环境和智能化教学工具方面发挥更大的作用，推动教育质量的全面提升。模块3：AIGC图像生成任务导入在实践教学课程中，学生们正为未来的幼儿教育工作进行准备，即将开展以“动物世界的奇妙探险”为主题的模拟教学项目。为了更好地激发幼儿对动物的兴趣与认知，学生们将使用AIGC工具生成一系列生动有趣的动物认知插图。这些插图将直接应用于课堂展示和互动游戏，帮助幼儿直观地了解动物的特征与生活习性。学习目标素质目标1.培养创新思维，激发对AI技术在幼儿教育中应用的探索意识。2.提升对AIGC工具的操作与应用能力，提升技术素养。3.通过团队协作完成任务，增强协作意识。4.提高自主学习能力。5.提升将AI技术应用于幼儿教育实践的意识和能力。1.熟练使用豆包App生成高质量的动物认知插图。2.根据幼儿教育需求，选择合适的图像风格和内容。3.掌握检查图像质量、调整细节（如背景、姿势、表情）的方法，优化AIGC工具生成的插图。4.能够使用AIGC工具生成的图像设计符合幼儿教育目标的教学内容。5.灵活运用AI技术解决教育实践中的问题，提升教学效果。1.理解AI生成图像的定义、原理及其在教育中的应用。2.熟悉豆包App的操作界面和使用流程，包括下载、安装、注册、登录及进入AIGC创作模块。3.掌握生成对抗网络和变分自编码器的基本原理及其在教育中的应用。4.了解AI生成图像在幼儿教育中的作用，如帮助幼儿理解抽象概念、提升学习体验。5.探讨我国AI生成图像技术的发展现状及未来在教育领域中的应用前景。知识目标能力目标任务要点序号知识要点设置要求1AI生成图像的基本概念理解AI生成图像的定义、原理及其在教育中的应用2豆包APP的使用方法掌握下载、安装、注册、登录及进入AIGC创作模块的操作流程3动物认知主题的创作学会输入关键词、选择风格和背景，生成符合幼儿教育需求的动物插图4图像优化技巧掌握检查图像质量、调整细节（如背景、姿势、表情）的方法，优化生成的插图5AI生成图像在教育中的作用了解AI生成图像如何帮助幼儿理解抽象概念，提升学习体验6AI生成图像的优势掌握AI生成图像无需专业美术技能、降低创作门槛的特点7AI生成图像的工作原理学习生成对抗网络和变分自编码器的基本原理8AI生成图像技术的发展探讨我国AI生成图像技术的发展现状及在教育领域中的应用前景任务效果图1-38最终效果最终效果如图1-38所示。任务实施|1.下载并注册豆包App

步骤1：打开应用商店并下载App

打开手机的应用商店（如AppStore或应用宝），搜索“豆包”，下载并安装豆包App。

步骤2：打开豆包App

安装完成后，单击豆包App图标打开应用。

步骤3：完成账号登录

（1）登录豆包App。

（2）设置个人昵称，进入主界面。豆包App的下载、登录及主界面如图1-39所示。图1-39豆包App的下载界面、登录界面及主界面任务实施|2.进入AIGC创作工具

步骤1：进入主界面。

（1）打开App后，确保已经成功登录。

（2）进入主界面后，打开导航栏，其中包含“AI图片生成”“姓名打分”“写作神器”等选项。

（3）选择“AI图片生成”选项，进入创作界面，如图1-40所示。图1-40“AI图片生成”选项任务实施|2.进入AIGC创作工具

步骤2：找到AIGC创作模块（可选）。

（1）在“创作”界面中，选择“模板”选项，在“模板”界面中可以选择不同风格的创作模板。

（2）选中某个模板后，单击即可查看模板详情，单击“做同款”按钮，进入“AI生图”界面，如图1-41所示。图1-41选择创作模板任务实施|3.选择动物认知主题

步骤1：输入动物认知关键词。

（1）在输入框中输入与动物认知相关的关键词，如“可爱的狗狗”“热带雨林中的猴子”“草原上的狮子”。

（2）通过关键词引导AIGC生成相关动物图片，确保主题明确。

步骤2：选择风格与细节。

（1）单击生成的图像后，单击“编辑”按钮，可以选择图像的风格（如卡通风格、简笔画风格等），确保生成的图像符合幼儿认知的需求。

（2）如果平台提供更多的细节设置（如色彩、背景等），可以进一步选择相关参数。例如，选择温暖的色调或清晰的背景，以增强视觉效果。任务实施|3.选择动物认知主题

步骤3：设置动物的栖息环境。

（1）在输入框中可以继续补充描述，如“在沃野千里、云影悠悠的草原上”或“幽深湛蓝的海底世界海底世界”，以生成更为精准的图像。

（2）为确保图像适合幼儿，可以选择生动形象的动物姿势和表情，如“开心的狗狗”或“跳跃的兔子”。根据提示词生成的小狮子图像如图1-42所示。图1-42根据提示词生成的小狮子图像任务实施|4.生成并优化图像

步骤1：检查图像质量。

（1）检查生成图像的清晰度和风格是否符合教育需求。如果图像过于复杂或不符合主题，则可以单击“再次生成”按钮来优化。

（2）确保图像符合幼儿教育的标准，简单、色彩丰富且形象。

步骤2：调整细节并重新生成。

（1）如果对初始图像不满意，则可以选择“AI修图”选项，载入需要修改的初始图片。

（2）如有需要，可以改变背景、动物姿势、表情等，直到生成更合适的图像。AI再次生成的图像及“AI修图”界面如图1-43所示。图1-43AI再次生成的图像及“AI修图”界面任务实施|5.下载与保存图片

步骤1：下载图片。

（1）在“创作”界面，单击“下载”按钮，将生成的图像保存到本地。

（2）下载成功后，图像会保存至手机的相册或文件夹中。下载的小狮子图像如图1-38所示。

步骤2：提交任务。

（1）按照教师要求的格式提交图像文件（可以通过邮件、课堂平台或其他提交方式）。

（2）提交时附上简单的图像说明，描述每张图像的动物特征和教育意义。视野拓展|1.AI生成图像的基本概念1）AI生成图像在教育领域中的作用图1-44AI个性化教学

在教育领域中，图像能够帮助学生更好地理解抽象概念。AI生成图像可以帮助学生通过生动的图像理解生物的细胞结构，或者通过精确的图示帮助学生学习几何和物理实验中的力与运动。AI生成图像能针对具体的教学内容和学生需求，快速生成定制化的图像，提供个性化教学，AI个性化教学如图1-44所示。视野拓展|1.AI生成图像的基本概念2）AI生成图像与传统图像创作的差异图1-45AI生成的国风山水画

与传统图像创作方法不同，AI生成图像无须专业的美术设计技能，AI通过预训练模型根据用户的输入生成相应的图像，这极大地降低了内容创作的门槛。在教育领域中，这意味着教师可以快速生成符合课程内容和学生需求的图像、动画或图表，提高教学效率，AI生成的国风山水画如图1-45所示。视野拓展|1.AI生成图像的基本概念3）多样性与创新性

AI不仅可以生成与现实世界相符的图像，还可以创造出富有想象力的虚拟图像。这种多样性不仅可以使学生接触到更多元化的学习材料，还能激发学生的创新意识。例如，在艺术教育中，AI可以为学生提供多种创作风格，帮助他们探索不同的艺术流派，激发他们的创作潜力。AI生成的听音乐的小鸟图像如图1-46所示。图1-46AI生成的听音乐的小鸟图像视野拓展|2.AI生成图像的工作原理1）生成对抗网络

生成对抗网络由两个神经网络组成：生成器和判别器。生成器负责生成图像，而判别器则判断图像是否“真实”。这两个神经网络在对抗训练中提升图像的质量。在教育领域中，生成对抗网络可以帮助教师和学生生成数学几何图形、物理实验中的力学示意图、化学分子结构图等。生成对抗网络的原理如图1-47所示。图1-47生成对抗网络的原理视野拓展|2.AI生成图像的工作原理2）变分自编码器

变分自编码器通过编码器将输入的图像转换为潜在空间中的点，并通过解码器重构图像。这一过程能够生成更加多样化且自然的图像，尤其适用于需要风格转换和数据重建的任务。在教育领域中，变分自编码器不仅能够帮助教师生成教学图表，还能够生成个性化的学习资源。3）模型训练与教育数据集

在教育领域中应用AI生成图像时，训练数据集的选择至关重要。优质的、符合教育需求的数据集能够保证生成的图像具有较高的教育价值。在课程内容设计时，教师可以参与到训练数据集的构建中，确保AI生成的图像符合教学要求。视野拓展|3.AI生成图像的应用1）个性化学习材料生成

AI生成图像能够根据每个学生的需求，自动生成个性化的学习内容。这种个性化教育能够使学生在学习过程中获得更具针对性的帮助，从而提高他们的学习效率。

在数学课堂中，AI可以根据学生的学习进度自动生成数学图形，帮助学生更好地理解几何学中的立体图形、代数中的函数图像等。对于语言学习者，AI可以根据学生当前掌握的单词和词汇生成相关图像，帮助学生通过视觉与语言结合的方式记忆单词，提升语言学习的效果，AI生成单词对应图像如图1-48所示。图1-48AI生成单词对应图像视野拓展|3.AI生成图像的应用2）虚拟现实与增强现实教育环境

AI生成图像的一个重要应用是创建虚拟教学环境。在虚拟现实和增强现实技术的支持下，AI生成的图像可以为学生提供更加沉浸式的学习体验。

在没有实际实验条件的情况下，AI可以帮助教师创建虚拟实验环境，生成与物理、化学、生物等学科相关的实验图像，帮助学生进行虚拟实验，理解实验原理。AI虚拟实验室教育如图1-49所示。图1-49AI虚拟实验室教学视野拓展|3.AI生成图像的应用3）自动化生成教育内容

AI生成图像还可以帮助教师自动生成教学内容，减轻教师的工作压力。在编写教材、制作课件、准备试卷等方面，使用AI生成图像能够大大提高工作效率。

教师可以通过AI生成图像快速制作教材中的插图和示意图，节省大量的时间和精力。AI能够根据教材内容自动生成相应的图像，确保图文并茂，提升教材的互动性和生动性。AI生成的教育插图如图1-50所示。图1-50AI生成教育插图视野拓展|4.我国AI生成图像技术的发展1）政策支持与战略规划

我国政府对AI技术的重视在多个政策文件中都有体现，特别是在教育领域。2025年1月国务院印发的《教育强国建设规划纲要（2024－2035年）》中提出：“促进人工智能助力教育变革。面向数字经济和未来产业发展，加强课程体系改革，优化学科专业设置。制定完善师生数字素养标准，深化人工智能助推教师队伍建设。打造人工智能教育大模型。建设云端学校等。建立基于大数据和人工智能支持的教育评价和科学决策制度。加强网络安全保障，强化数据安全、人工智能算法和伦理安全。”AI生成图像技术作为AI技术的重要分支，得到了政府的大力支持，如图1-51所示。

随着“智慧教育”概念的兴起，AI生成图像技术被广泛应用于个性化学习、智能教材设计等方面。通过AI技术，教师能够快速生成定制化的学习材料，满足学生的多样化需求。图1-51政策支持报道视野拓展|4.我国AI生成图像技术的发展2）国内企业与科研机构的积极探索

中国的科技公司，如百度、腾讯、阿里巴巴等，已经开始将AI生成图像技术引入教育领域。通过自研的AI生成模型，这些公司为教育提供了丰富的技术支持。

国内一些领先的AI教育平台，如学而思网校、网易有道等，已经将AI生成图像技术应用到在线教育中，以提升学习体验。AI教育平台如图1-52所示。图1-52AI教育平台视野拓展|4.我国AI生成图像技术的发展3）AI与教育内容创新

我国的高校和科研机构也在积极推动AI生成图像技术的学术研究和应用实践。例如，清华大学、北京大学等院校在AI生成图像技术的研究上取得了一些突破，为教育领域提供了更多的应用案例。4）未来展望

随着AI技术的不断进步，AI生成图像技术的应用将进一步扩展，尤其是在教育个性化、虚拟教育环境和智能化教学工具等方面，如图1-53所示。未来，随着与5G、云计算等技术的融合，AI生成图像技术将在教育中发挥更大的作用，推动教育质量的全面提升。图1-53AI教育单元1人工智能基础目录目录CONTENTS01初识人工智能02AIGC文本生成03AIGC图像生成04AIGC视频生成05AIGC编程应用模块4AIGC视频生成模块4：AIGC视频生成模块简介本模块围绕