政策关键词 01
真实问题
从生产生活实际和科技发展变化出发，让学生提出可探究的问题，而不是只完成一张知识点练习。
平台承接：项目任务库、年级主题、任务单
政策响应对齐“做中学”科学教育领航行动
把“做中学”的科学教育要求，真正落到课堂里
面向义务教育阶段科学教育与人工智能素养培养，提供课程资源、AI 实践工具、机器学习算力、过程证据、表现性评价与机构治理的一体化支撑： 学生围绕真实问题动手探究，教师有课可上、有据可评，教育部门看得见推进过程。
2026 秋季新学期起
科学探究实践要有任务、有过程、有证据
真实问题项目任务库
动手实践AI 工具链
搜集证据过程留痕
测试改进版本记录
表现评价成长档案
区域推进授权治理
课程包
任务单
工具资源
评价量规
综合素质档案
政策承接示意 · 具体实施方案按学校与区域条件配置
IMAGE 01hero.png课堂现场：动手、留痕、教师主导
政策写在文件里，课要开在教室里
真实问题、动手实践、过程证据、表现性评价——这四件事最终都要落在一节具体的课上。
政策响应
国家政策已经把方向说清楚：科学教育要从“知道”走向“做到”
《义务教育阶段科学教育“做中学”领航行动指南》强调真实问题、跨学科项目式学习、动手实践与过程性评价。 平台把这些要求拆成可配置的课程、工具、证据与评价流程，帮助学校真正组织起来。
政策关键词 02
动手实践
经历提出问题、设计方案、搜集证据、制作改进、交流反思的完整链条，让学生真的做出作品。
平台承接：AI 工具链、机器学习实验室、Scratch 创作政策关键词 03
过程评价
关注真实表现与发展变化，用纪实方式记录表现性证据，纳入综合素质评价档案，不另作考试要求。
平台承接：过程留痕、测试记录、评价量规、成长档案政策关键词 04
普惠实施
因地制宜整合校内外资源，薄弱学校也要能开课，不能把“有机房、有设备”当作默认前提。
平台承接：纸面方案、教师代录、照片上传、按需算力
官网主张
这不是一套“AI 工具采购”，而是一套帮助区域和学校落实科学教育“做中学”、人工智能通识教育和综合素质评价要求的课程实施平台。
采购理由
政策要落地，不能只靠老师临时拼课
学校真正缺的，不是再多一个 AI 网站账号，而是一套能让老师开课、学生动手、过程留痕、成果可评、数据可管的实施平台。
01
老师缺的不是热情，是可直接执行的课
一课一包、教师手册、上课 PPT、备课用 PPT 大纲、任务卡、评价量规齐备。新接手的教师不用从零找案例、拼工具、写表格，也能开出第一节课。
解决备课与教研落地
02
学生缺的不是演示，是完整的探究链条
从问题、方案、数据、测试到反思，学生在平台内用真实工具完成作品，而不是看一段 AI 演示或提交一张截图。
解决动手实践与作品产出
03
学校缺的不是口号，是可检查的推进证据
课程授权、课堂过程、作品审核、算力用量、成长档案和表现性评价统一留痕，教育部门、学校和信息中心都能看见落实情况。
解决检查、评价与汇报
04
不用把学生带到一堆外部 AI 网站里
Prompt、图像、机器学习、智能体与 Scratch 创作都在平台内完成，账号、额度、密钥、数据和作品统一管控。
解决安全与课堂秩序
05
机器学习课不必先买一台闲置服务器
课堂算力课前开、课后停，忘关有兜底；每一笔费用都能回到具体校区、班级、教师和课节。
解决预算与硬件门槛
06
条件最弱的学校，也应该能开出探究课
纸面任务卡、黑白省墨版素材、照片上传、教师代录和无设备替代路径，让设备不足不再成为开课借口。
解决区域普惠覆盖
课程成长路径
从一年级启蒙到八年级创新，一条连续的 AI 探究能力线
小学重兴趣、观察、简单制作；初中重真实情境、探究方案、数据证据与作品改进。 9-10 年级作为进阶拓展，服务科创营、创新实验班和高中衔接。
IMAGE 02curriculum.png从启蒙到创造，一条连续的能力线
启蒙
GRADE 1 – 2
01一年级
和小机器人做朋友
认识身边的智能设备，用简单指令与机器互动，建立「机器需要被清楚告知」的最初概念。
02二年级
会动的故事工坊
用图形化创作让角色动起来，在讲故事的过程中理解顺序、事件与反馈。
基础
GRADE 3 – 4
03三年级
校园小小程序员
完成第一批可运行的小程序，学会把校园里的真实问题拆成机器能执行的步骤。
04四年级
AI 观察员训练营
观察 AI 如何「看」与「分类」，理解数据从哪里来，学会检查 AI 给出的答案。
进阶
GRADE 5 – 6
05五年级
你好，生成式 AI
学会向 AI 清楚地描述任务，识别幻觉与偏差，共同建立课堂上的 AI 使用规范。
06六年级
机器学习小小工程师
亲手完成数据采集、标注、训练与测试，读懂准确率与错误背后的含义。
完全无设备时设纸面模拟兜底创造
GRADE 7 – 8
07七年级
我的第一个 AI 智能体
设定角色、知识库与边界约束，写出测试用例，做出一个真正能用起来的智能体。
08八年级
AI 创新应用实验室
面向真实需求做原型，完成从想法、验证到可演示作品的完整闭环。
专业
GRADE 9 – 10
09九年级
AI 产品经理与数据分析师
用数据支撑判断，把需求与方案写清楚，学会向他人讲明白自己的产品。
10十年级
AI 工程师与社会创新
综合运用工程实现与伦理视角，完成一个具有社会价值的 AI 实践项目。
每一课都不是“素材包”，而是可直接上课的课堂方案
含正式上课 PPT，备课大纲用于教研调整与课件生成- 00总览
- 01教师指导手册
- 02上课 PPT
- 03课堂演示案例
- 04课堂练习
- 05学生作业
- 06学生资料包
- 07评价量规
正式交付包含可直接用于课堂的 PPT；PPT 大纲是备课、教研调整和生成课件时使用的结构材料。导入时缺件与格式问题会被直接标出，教研负责人一眼看到哪一课还差什么。
索取一课完整样包
课堂算力
机器学习课终于不用先买一台闲置服务器
课前开、课后停，忘关有兜底；每一笔算力费用都能回到具体校区、班级、教师和课节。 学校无需为低频使用的机器学习实践做重资产采购。
-
01
课前：按班级人数开通
教师在备课界面选择课节与人数，系统按需分配实例规格，不把开课压力转嫁给信息中心。
-
02
课中：只服务本节课
学生仅在本班当天上课时间到下课后的宽限时段内访问，避免算力入口长期暴露。
-
03
课后：立即释放
下课后教师一键释放实例，计时停止，不让一节课变成一个月的云账单。
-
04
兜底：自动回收
教师忘记关闭时由云端策略自动释放，避免人为疏忽造成持续计费。
计费口径
CPU 分钟 = vCPU 数 × 运行分钟
示例：8 核实例上课 60 分钟
480 CPU 分钟
每条记录永久保存的字段
- 机构
- 校区
- 班级
- 教师
- 上课人数
- 实例规格
- 启动时间
- 释放时间
按机构汇总出账。任一笔费用都能回溯到具体是哪个校区、哪个班、哪位教师、哪一节课产生的。
IMAGE 03compute.png课前开 · 课后停 · 忘关有兜底
不必自购硬件
机器学习实践所需算力由平台按需调度，学校无需先采购、再闲置、再维护。
用量与课表对得上
算力记录与排课、班级、教师一一对应，财务口径与教学口径不是两本账。
预算可预估
课时数与班级规模确定后，学期算力预算可以提前测算，采购汇报更容易讲清楚。
数据去向
「我校学生上传的照片，到底去了哪里？」
这是每一位信息中心负责人都会问的问题。下面是逐条的正面回答，而不是一句「我们重视隐私」。
一句话结论
模型训练运行在平台自建的机器学习服务上；数据集与模型产物存放于独立的私有对象存储，按机构前缀隔离；计算节点仅作缓存，可随时释放。
-
训练在平台自建服务内完成
模型训练运行于平台自建的机器学习服务，不依赖把学生数据交给第三方训练平台。
-
独立私有对象存储，按机构前缀隔离
数据集与模型产物存放在独立的私有对象存储中，不同机构的数据以前缀隔离，互不可见。
-
计算节点仅作缓存，可随时释放
课堂算力节点上的数据只是运行期缓存，实例释放后不留存，长期数据始终在私有存储侧。
-
学生不接触任何模型密钥
AI 能力由平台后端统一编排调用，密钥不下发到学生端，也不出现在任何课堂素材里。
IMAGE 04data.png训练在内 · 存储隔离 · 节点只缓存
机构治理
区域推进不是把账号发下去，而是要能授权、监管、撤回
对教育部门和集团来说，AI 课程一旦铺开，就必须知道谁能用、用到哪、还能往下发几层。 平台把授权做成可逐级下发、带额度约束、并且能够原路收回的链路。
-
逐级再分发，并可限制分发深度
上级可以决定这份授权最多还能往下传几层，避免无限转授。
-
额度约束：学校数 / 教师数 / 班级数 / 学生数
每一级授权都带额度，下级分配出去的总量不得超出上级给定的上限。
-
撤销即级联终止
撤销上级授权时，下游的授权、课程采纳与已排课程同步终止，不留悬空权限。
教育部门授权来源 · 深度上限 3
教育集团学校 20 / 教师 400
校区班级 60 / 学生 1800
班级课程采纳与排课
撤销上级授权 → 下游授权、采纳与排课级联终止
层级结构与额度数值为示意，实际以各机构的组织配置为准。
普惠实施
条件最弱的学校，也应该能开出科学探究课
机房排不上、平板不够用、网络时好时坏，是很多县域校与乡镇校的日常。 课程从设计之初就准备了不依赖终端的替代路径，避免把“有机房”当作开课前提。
可打印教师素材包
A4 / A5 / A6 三种纸型，每种均提供彩色版与黑白省墨版，适配不同学校的打印条件与耗材预算。
纸面任务卡
低龄段的核心任务可以完全在纸上完成，学生先在卡片上思考与记录，再决定是否上机验证。
教师代录与口述记录
识字量不足或没有终端的学生，可以口述、教师代录，学习痕迹一样进入成长档案。
照片上传作为证据
纸面成果拍照上传即可作为过程性证据，与线上作品共同构成可评价的材料。
六年级机器学习：无设备兜底
设备紧张时优先全班共训真实模型；完全无设备时使用卡片与“人类模拟模型”完成训练、测试、误判与偏差记录。
网络不稳的替代路径
每一课都标注了在网络不稳定或设备不足时的替代做法，教师无需临时改教案。
IMAGE 06inclusive.png没有机房，这节课照样上得成
写给区县教育部门
这一部分决定的是覆盖面：一个区里条件最弱的那所学校能不能开课，往往比条件最好的那所能做到多惊艳更重要。课程与素材在设计上默认了“设备是稀缺的”，而不是把纸面方案当作临时补丁。
平台工具
不是外部网站拼盘，而是一套受控的课堂 AI 工具链
Prompt、图像、机器学习、智能体和创意编程都在平台内完成。学生不用到处注册外部账号， 教师可以统一设置额度、开关和审核边界。
IMAGE 05tools.png一套账号、一套额度、一套留痕
Prompt 实验室
设计、测试、迭代提示词，保留每一次修改的版本，让「说清楚需求」成为可训练、可评价的能力。
AI 图像创作工坊
生成式图像创作，师生分级月度额度，管理员可按班级与学期调整，避免不受控的消耗。
3D 设计工坊
实体设计卡、3D Prompt、模型文件登记与可打印性检查，把创意稳妥地送到 3D 打印机之前。
机器学习实验室
数据集构建、标注、训练、测试与指标解读，完整走一遍工程流程，而不是只看结果好不好。
智能体工坊
角色设定、知识库、边界约束与测试用例，学生要为自己的智能体「说不」的时候负责。
AI 增强版 Scratch / ScratchJr
接入 AI 文本、语音与识别能力的定制积木；作品可分享改编，教师可将示范作品绑定为课堂案例。
项目工作台与 Markdown 编辑器
支持公式、图片与 Scratch 积木渲染，学生写方案、记录实验、整理反思都在同一个工作台里完成。
作品与成长档案
任务记录、实验过程、版本变化、同伴反馈、反思说明、AI 使用记录与教师评价，全部沉淀为可追溯的档案。
按需算力调度
机器学习相关工具背后是按需开通、按 CPU 分钟计量的算力，教师不需要理解底层，只需要点开与关闭。
能力矩阵
五个端，一套数据
学生做的、教师改的、机构管的、算力用的、作品展的，是同一套底层数据。 不需要在几个系统之间导表，也不会出现「教务说开了课、财务查不到用量」的错位。
学生端像做项目一样学习
- 未来校园
- 探索地图
- 任务闯关与 XP
- 徽章与 Boss Mission
- 个人作品集
- 成长档案
教师端专业、清晰、高效
- 备课与本地改课
- 任务发布
- 课堂管理
- 进度查看
- 作业评价
- 作品审核
- 素材管理
- 数据看板
机构管理端发得出，收得回
- 多层级组织
- 课程授权与再分发
- 额度与分发深度限制
- 排课与班级管理
- 账号与权限体系
- 算力账单与审计
AI 工具与算力统一编排与管控
- Prompt 实验室
- 图像创作工坊
- 3D 设计工坊
- 机器学习实验室
- 智能体工坊
- AI 增强版 Scratch
- 按需算力调度
作品展示与评价教师确认后可见
- 评价量规
- 同伴反馈
- 教师评价
- 四级可见范围
- 教师确认与随时撤回
- 成长档案沉淀
教师可以改课，且只改自己的班
教师能在平台课程的基础上做本地改课，调整教案、内容与任务，改动仅作用于自己的班级，不影响原课程，也不影响其他学校。教研统一与教师自主，不必二选一。
课堂落地
一节“做中学”AI 探究课，在平台上这样完成
教师始终是流程的主导者，AI 出现在学生动手的环节，而不是替代教师的判断。
1
提出问题
从真实校园、生活场景或 AI 应用中提出可探究的问题。
2
设计方案
学生按任务单规划步骤、分工、材料与预期证据。
3
动手实践
在平台工具中生成、训练、识别、编程或搭建项目。
4
搜集证据
作品、截图、数据、纸面成果照片和口述记录都可提交。
5
测试改进
跑测试用例、看指标、拿同伴反馈，学生据此迭代作品。
6
展示交流
学生讲清楚过程、证据、失败与修改，而不只展示成品。
7
评价归档
表现性证据进入成长档案，可展示、可追溯、可作为学期评价依据。
IMAGE 07flow.png七个环节，教师始终在流程里
安全与合规
这一屏，可以直接交给学校信息中心
当 AI 工具进入课堂，数据流向、模型密钥、学生作品可见范围和生成内容审核，必须先说清楚。 以下六项按信息中心的审阅顺序组织。
数据存储位置与机构隔离
- 模型训练运行在平台自建的机器学习服务上
- 数据集与模型产物存放于独立私有对象存储
- 按机构前缀隔离，机构之间互不可见
- 计算节点仅作运行期缓存，可随时释放
未成年人隐私
- 涉及摄像头、麦克风、图片采集的环节均设隐私提醒
- 学生作品默认不对外可见，需教师确认后才可扩大范围
- 家长可查看自己孩子的学习成长记录
- 低龄段提供不采集影像的纸面替代路径
内容审核与教师开关
- 摄像头、麦克风、生成式内容功能由教师逐项开关
- 学生提交的作品进入审核流程，教师确认后方可对外
- 生成式内容设有安全边界说明与课堂使用规范
- 作品可见范围可随时撤回，撤回即时生效
生成内容的版权说明
- 生成式图像与文本作品附版权与来源说明
- 课堂使用与对外展示的边界在课程材料中写明
- 学生需在作品中记录 AI 使用情况，作为评价依据之一
- 公开展示前须经教师确认
账号与权限体系
- 学生、教师、机构管理员、家长分角色授权
- 课程授权带额度与分发深度约束，下级不得超出上级
- 学生不接触任何模型密钥，AI 调用由后端统一编排
- 算力仅在本班上课时段及宽限时段内对学生开放
可审计日志
- 算力开通与释放记录永久保存，含机构、校区、班级、教师、人数、规格与起止时间
- 授权下发、再分发与撤销留痕
- 作品审核与可见范围变更留痕
- 可按机构汇总导出，用于对账与内部审查
实施与服务
从签约到第一节课，中间这段路我们一起走
平台交付不等于开通账号。教师会不会用、教研跟不跟得上、出了问题找谁， 决定了这门课能不能开到第二个学期。
01 部署
部署周期
公有云环境开通后即可组织账号与排课；私有化部署按机构环境评估后确定实施排期。
02 培训
教师培训
面向任课教师的上手培训，覆盖备课、发布任务、课堂管理、算力开通与作品评价的完整动作。
03 教研
教研支持
提供课程包解读、本地改课建议与评价量规使用说明，配合学校既有的信息科技教研节奏。
04 试点
试点方案
可先在若干个年级或班级小范围试点，跑通一个完整教学周期后再决定扩大范围。
05 运维
售后与运维
课堂时段的使用支持、算力用量与账单核对，以及平台更新说明的同步。
私有化部署方案
平台已具备自建机器学习服务、私有对象存储、按需算力调度与多 AI 服务商接入能力，可面向教育集团与区域教育部门提供私有化部署方案。
自建 ML 服务
私有对象存储
按需算力调度
多 AI 服务商接入
多层级组织与授权
说明：私有化部署方案目前处于开放洽谈阶段，尚无已完成的私有化交付案例。具体环境要求、实施周期与验收标准， 需结合贵单位的机房条件与合规要求另行评估确认。
共建计划
首批“做中学 + AI 素养”共建校开放中
我们不编造已服务学校。现阶段更适合寻找愿意共建 AI 素养课程样板的学校、校区和区域单位： 一起跑完第一个教学周期，沉淀真实课例、学生作品和实施数据。
区域整体推进样板
面向区县教育部门，跑通多校授权、课程实施、算力审计与成果展示。
申请共建
单校学段贯通样板
面向一所学校，跑通 1-8 年级连续课程、教师本地改课与学期评价。
申请共建
普惠实施样板
面向设备条件有限学校，验证纸面任务、教师代录、照片证据和低成本开课路径。
申请共建
IMAGE 08cases.png一起跑完第一个学期
共建不是先给案例，是一起做出案例
我们没有已服务学校的数字可以摆。现阶段要找的是愿意一起把第一个教学周期跑完的学校、 校区和区域单位——课例、学生作品和实施数据，都在这个周期里长出来。
有意成为首批共建学校或试点区域的单位，可通过下方转化区与我们联系。
下一步
用 45 分钟判断：这套课能不能在你们学校开起来
无论您是要回应政策要求、评估课程质量、核算算力预算，还是把方案交给信息中心审阅， 我们都可以按您关心的问题准备对应材料。
微信咨询
加一个微信，把政策响应、课程样包和试点测算一次问清
课程体系、政策响应材料、算力预算、私有化部署，以及需要提交给信息中心的材料，都可以直接在微信里问。 工作日通常当天回复；如需线上或到校演示，我们会与您约时间。
课程顾问
课程体系、演示课、教研与备课、评价量规，以及索取一课完整样包。
cncoding
共建合作负责人
区域整体推进、共建校申请、算力与学期预算测算、私有化部署洽谈。
cncoding2