第二阶段第12课 AI大模型与智能体技术（学习任务单）-小学信息科技人工智能课

该小学信息科技学习任务单聚焦AI大模型与智能体技术核心内容，以“智慧小助手”为项目主题，从大模型的定义、训练与微调入手，延伸至智能体的感知-决策-行动原理，通过模拟微调（活动1）、规划执行（活动2）、现实观察（活动3）搭建从概念理解到模拟体验再到实际应用的学习支架。 任务单突出体验式与探究性学习，通过角色扮演、游戏化活动培养计算思维（任务分解、步骤建模）和信息意识（数据记录与评估），结合扫地机器人观察深化数字化学习与创新能力。习题紧扣核心知识点，评价兼顾自评与教师反馈，有效提升学生对AI技术的理解与应用能力。

学习任务单 第一阶段 第12课 AI大模型与智能体技术 项目主题：智慧小助手 组别：_____ 组员：_________________________________________________________ 活动1： 小组活动： 通过角色扮演和游戏，模拟微调过程，完成学习任务记录。 一位同学扮演“机器人”，其他同学随机给指令，“机器人”同学尽快给出反应。 进行多轮反复的提示，观察每次的回答反应速度以及是否做到了一次性正确反应。 指令案例： 案例 正确反应 苹果 这是红色的水果 小猫 这是毛茸茸的动物 可乐 这是甜味的饮料 面包 这是松软的食物 提示记录： 机器人扮演者：______________ 提示次数 反应速度 是否正确反应（一次性，重复不算） 苹果1 小猫1 可乐1 面包1 苹果2 可乐2 苹果3 面包2 可乐3 小猫2 面包3 小猫3 活动2： 小组活动： 通过角色扮演和游戏，模拟微调过程，完成学习任务记录。 简单规划一次秋游，每组选一个“思考者”，其他成员扮演“执行者”，根据“思考者”的信息，主动规划步骤、分配任务。（控制在6个规划与执行以内） 思考者：______________ 执行者：______________ 规划 执行 规划1： 执行1： 规划2： 执行2： 规划3： 执行3： 规划4： 执行4： 规划5： 执行5： 规划6： 执行6： 活动3： 课后观察：家用扫地机器人如何规划路径、避开障碍物。分析其感知、决策、行动的具体行为。并填入表中。 过程 具体行为 感知 决策 行动 学习评价： 单选题-练习1： 1.关于AI大模型，以下哪个描述是正确的（ ） A. 大模型通常指参数量较小、适用于特定任务的模型 B. 大模型可以通过预训练和微调处理多种任务 C. 大模型不需要大量数据进行训练 D. 大模型无法用于自然语言处理 单选题-练习2： 2.以下哪个技术常用于AI大模型的训练？（ ） A. 监督学习 B. 无监督学习 C. 强化学习 D.以上都可能使用 单选题-练习3： 3.智能体与传统AI模型的主要区别是什么？（ ） A. 智能体不使用机器学习 B. 智能体具有自主性和环境交互能力 C. 智能体无法处理复杂任务 D. 智能体仅用于图像处理 单选题-练习4： 4.以下哪个应用更可能由AI大模型驱动？（ ） A. 简单计算器的运算 B. 自动生成文章 C. 控制家用电器的开关 D. 测量房间温度 小组活动评价: 学生自评及教师评价，根据评价结果将分数（1-5）：根据每个项目的表现打分，1为最低，5为最高。 评价项目 学生自评 教师评价 学习任务单完成情况 小组团队合作情况 核心知识点： 1.人工智能大模型通常是指由人工神经网络构建的一类具有大量参数的人工智能模型。大模型通常通过自监督学习或半监督学习在大量数据上进行训练。最初，大模型主要指大语言模型（Large Language Models, LLM）。随着技术的发展，逐渐扩展出了视觉大模型、多模态大模型以及基础科学大模型等概念。 2.大模型并不等于人工智能，大模型是人工智能技术发展路线上的一种技术手段。 3.大模型拥有大量的模型参数，这些参数可以是数十亿（Billions）甚至数千亿（Trillions）。一些先进的语言模型可能拥有超过100亿个参数。由于参数众多，大模型可以捕捉和学习数据中非常复杂的模式和关系。 4.大模型通常在大规模的数据集上进行训练，这些数据集可能包含数十亿个单词或更多，使得模型能够学习到丰富的语言知识和世界知识。训练和运行大模型需要大量的计算资源，包括高性能的GPU或TPU、大量的存储空间以及高效的计算框架。还需要耗费大量的电力。 5.大模型微调是一种让人工智能大模型变得更适合特定任务的过程。 （1）预训练大模型：大模型是一个经过大量数据训练的AI，已经学会很多通用知识。 （2）微调过程：用特定领域的数据再训练它，调整它的“思维方式”，让它在这些任务上表现更好。 （3）结果：微调后的大模型就像被“量身定制”了，能更准确地回答特定问题或完成特定工作。 6.大模型的预测生成是AI根据学到的语言规律和模式，从输入的提示逐步推测并生成连贯文本或答案的过程，类似于填空题或讲故事，依靠概率和数据训练来决定每个词的选择，最终输出一个合理的结果。 7.如何避免大模型幻觉： （1）检查答案：别全信大模型的输出结果，查查书或找找权威资料，看它说的是不是真的。 （2）问清楚：大模型会“乱编”，需要我们尽量问具体点。比如“7月28日的北京天气”比“昨天的天气”更清楚。 （3）知道它的局限性：大模型很聪明，但是它不是万能的，它并不是真的“懂”一切，它的输出结果与训练数据相关。 8.智能体（Agent）是指能够感知环境并采取行动以实现特定目标的代理体。它可以是软件、硬件或一个系统，具备自主性、适应性和交互能力。智能体通过感知环境中的变化，比如通过传感器或数据输入，根据自身学习到的知识和算法进行判断和决策，进而执行动作以影响环境或达到预定的目标。 9.智能体像一个“助手”，它能自己完成任务，其过程主要分为三个步骤： （1）感知：智能体通过传感器或数据进行感知，类似“看”和“听”，了解周围情况。 （2）决策：它像人思考一样，分析信息，决定做什么。 （3）行动：最后，它根据决定采取行动。 温馨提示：小学生不要独自使用开放式内容生成功能。 参考答案 活动1： （注:答案不唯一且具有开放性，评价人自行评估） 活动2： 小组活动： 通过角色扮演和游戏，模拟微调过程，完成学习任务记录。 简单规划一次秋游，每组选一个“思考者”，其他成员扮演“执行者”，根据“思考者”的信息，主动规划步骤、分配任务。（控制在6个规划与执行以内） 思考者：______________ 执行者：______________ 规划 执行 规划1：秋游去哪里 执行1：去北海公园 规划2：要做哪些准备 执行2：水、零食、集合地点 规划3：那种交通工具 执行3：使用地图应用，查询推荐的交通工具，再看看人数和交通成本 规划4：玩哪些景点 执行4：使用社交媒体、公众号查询网络攻略 规划5：…… 执行5：…… 规划6：…… 执行6：…… 活动3： 课后观察：家用扫地机器人如何规划路径、避开障碍物。分析其感知、决策、行动的具体行为。并填入表中。 过程 具体行为 感知 通过红外线或超声波传感器检测障碍物位置和距离，利用摄像头识别房间布局和物体 决策 根据传感器数据计算绕行路径，优先选择未清理区域进行移动 行动 调整方向绕过障碍物，改变速度以适应不同材质的地面 学习评价： 单选题-练习1： 1.关于AI大模型，以下哪个描述是正确的（ ） A. 大模型通常指参数量较小、适用于特定任务的模型 B. 大模型可以通过预训练和微调处理多种任务 C. 大模型不需要大量数据进行训练 D. 大模型无法用于自然语言处理 答案：B 解析：AI大模型通过大规模数据预训练，具备处理多种任务的能力，经过微调可适配特定场景。 单选题-练习2： 2.以下哪个技术常用于AI大模型的训练？（ ） A. 监督学习 B. 无监督学习 C. 强化学习 D.以上都可能使用 答案：D 解析：AI大模型训练通常结合多种学习方式：监督学习用于标注数据任务，无监督学习用于预训练，强化学习用于优化模型行为。 单选题-练习3： 3.智能体与传统AI模型的主要区别是什么？（ ） A. 智能体不使用机器学习 B. 智能体具有自主性和环境交互能力 C. 智能体无法处理复杂任务 D. 智能体仅用于图像处理 答案：B 解析： 智能体通过感知、推理和行动与环境交互，具备一定自主性，而传统AI模型更专注于特定任务的预测或分类。 单选题-练习4： 4.以下哪个应用更可能由AI大模型驱动？（ ） A. 简单计算器的运算 B. 自动生成文章 C. 控制家用电器的开关 D. 测量房间温度 答案：B 解析： AI大模型擅长处理复杂任务，如自然语言生成。A、C、D更适合简单规则系统或小型嵌入式设备，而非大模型。 2 / 2 学科网（北京）股份有限公司 $$