STUDENT AI LITERACY & INNOVATION
面向初中生、高中生（含职业高中）和在校大学生。三个学段共用同一个底子——理解 AI、清楚表达、核验结果、完成项目——项目难度、独立性和考核标准逐级提高。
课程体系
年龄不等于能力：大学生也可能零基础，有经验的高中生也能接更难的任务。报名后先做一次基础任务，再分组。
初中
从「会问 AI」到「能判断、能创作」。项目范围控制在学生熟悉的生活与兴趣里。
| 次数 | 主题 | 关键活动 |
|---|---|---|
| 1 | AI 是怎样学习的 | 分类游戏、样本实验，观察它为什么会判断错 |
| 2 | 怎样把问题说清楚 | 比较不同的任务说明，写出自己的项目任务书 |
| 3 | AI 说的是真的吗 | 查找证据，识别错误、编造和不确定的说法 |
| 4 | 怎样用 AI 帮助学习 | 让 AI 提示和提问；关掉工具后自己讲明白 |
| 5 | 把知识变成故事 | 自己写提纲，再完成图文或分镜创作 |
| 6 | 制作互动作品 | 用模板做互动问答、科普页面或数字展板 |
| 7 | 邀请同学测试 | 收集反馈，修正内容和操作问题 |
| 8 | 展示与独立答辩 | 说明依据、设计选择，以及 AI 参与了哪些部分 |
能不能讲清作品里的知识；能不能指出 AI 的一次错误；能不能说明自己做了哪些修改。
高中 · 含职业高中
从「完成作品」到「提出问题、验证结论」。项目范围要明确，允许最后得出「证据不足」或「方案暂不可行」。职业高中班结合所学专业选题。
| 模块 | 次数 | 核心内容 | 阶段成果 |
|---|---|---|---|
| AI 原理与使用边界 | 2 | 数据、预测、生成、偏差；独立完成能力基线任务 | 能力基线与实验记录 |
| 问题定义与资料研究 | 2 | 缩小问题范围，检索资料，区分事实、观点与假设 | 研究问题 ＋ 证据表 |
| 数据与方案比较 | 2 | 基础数据整理、图表解读，比较不同解释或设计方案 | 分析记录 ＋ 方案选择理由 |
| 原型制作与测试 | 3 | 做出原型，设计测试，记录失败并修改 | 原型 ＋ 测试报告 |
| 展示与答辩 | 1 | 说明结论、局限与个人贡献，回答追问 | 探究报告 ＋ 个人答辩 |
问题清不清楚；证据能不能支撑结论；能否区分相关和因果；测试之后有没有改方案。论文式排版、复杂术语和精美演示不是主要评分依据。
大学
从「会用工具」到「解决专业与实际问题」。共同基础 ＋ 专业项目；首期只开一两个专业方向，保证教学稳定。
| 模块 | 次数 | 学习内容 | 阶段成果 |
|---|---|---|---|
| AI 协作基础 | 2 | 能力边界、任务拆解、资料组织、结果核验 | 个人任务流程与基线记录 |
| 专业研究与数据处理 | 2 | 文献或资料检索、引用核实、数据清洗与分析 | 有来源的研究简报或分析报告 |
| 需求定义与项目设计 | 2 | 明确使用者、问题、约束、成本和验收标准 | 项目任务书 ＋ 方案 |
| 原型实现 | 3 | 按方向完成知识库、内容系统、数据工具或应用 | 可演示原型 |
| 测试与交接 | 2 | 正常与异常测试、用户反馈、使用说明 | 测试报告 ＋ 交接材料 |
| 项目答辩 | 1 | 演示成果，解释关键决策和个人贡献 | 项目档案 ＋ 个人考核 |
| 专业方向 | 示例项目 |
|---|---|
| 文科、教育、社会科学 | 有来源引用的专题资料库、互动教学资源 |
| 商科、管理 | 基于公开或授权数据的市场研究与经营分析工具 |
| 传媒、设计 | 有明确受众和评价标准的内容专题或交互作品 |
| 理工科 | 数据分析工具、实验辅助程序或可测试的小应用 |
| 跨专业小组 | 为校园组织做活动信息助手、资料检索工具等 |
基础班允许使用低代码工具；有编程基础的学生，增加接口调用、版本管理和自动化测试要求。
是否回应真实需求；能否重复运行；结果是否可验证；别人能否照说明使用；学生能否讲清关键实现。
三个学段共用
我们看的不是「用 AI 做出了什么」，而是「学生自己会了什么」。
01
用 AI 之前，自己怎么理解和处理这个任务。
02
AI 给了什么，自己接受、拒绝、修改了什么。
03
用哪些资料、实验或用户反馈检查了成果。
04
离开聊天记录，讲清关键内容，并完成一个新任务。
| 能力 | 初中 | 高中 | 大学 |
|---|---|---|---|
| 问题定义 | 说清要做什么 | 提出可探究的问题 | 定义需求、约束与验收标准 |
| 证据核验 | 找到来源、发现错误 | 比较来源、评价证据 | 建立可追溯、可复现的验证过程 |
| 创作与实现 | 做出完整作品 | 做出并改进原型 | 完成可测试、可交接的项目 |
| 独立理解 | 解释知识与修改 | 为结论和方案辩护 | 解释实现、成本、局限与取舍 |
课程设计参考 UNESCO《学生人工智能能力框架》（原文）；具体内容与考核为 X-IP.ai 学院自己的教学设计。课堂使用的 AI 工具由老师统一开设账号，不要求学生个人注册。
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