第三阶段第16课 插件开发(学习任务单)-小学信息科技人工智能课
2025-08-07
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精品
资源信息
| 学段 | 小学 |
| 学科 | 信息科技 |
| 教材版本 | - |
| 年级 | - |
| 章节 | - |
| 类型 | 学案-学习任务单 |
| 知识点 | - |
| 使用场景 | 同步教学-新授课 |
| 学年 | 2025-2026 |
| 地区(省份) | 全国 |
| 地区(市) | - |
| 地区(区县) | - |
| 文件格式 | DOCX |
| 文件大小 | 60 KB |
| 发布时间 | 2025-08-07 |
| 更新时间 | 2025-08-14 |
| 作者 | 学科网技术精品工作室 |
| 品牌系列 | 其它·其它 |
| 审核时间 | 2025-08-07 |
| 下载链接 | https://m.zxxk.com/soft/53381484.html |
| 价格 | 14.00储值(1储值=1元) |
| 来源 | 学科网 |
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摘要:
该小学信息科技学习任务单聚焦插件开发与工作流应用,以“给工作流装上插件”为主题,通过公用插件体验、自主开发(Coze IDE与氛围编程)、接入测试到代码节点拓展,构建体验-开发-应用-深化的学习支架,帮助学生掌握插件运用与工作流优化的完整流程。
资料以任务驱动构建实践链,氛围编程降低编程门槛,助力学生在开发string转array插件中培养计算思维,多环节评价(学生代表评价、组内互评)强化信息意识与协同创新。每个活动设“是否成功”与“学习体会”记录,注重过程性反思,有效提升数字化学习与创新能力,适合小学阶段信息科技实践教学。
内容正文:
学习任务单
第三阶段 第16课 插件开发
项目主题:给工作流装上插件
组别:_____
组员:_________________________________________________________
活动1:
公用插件库体验:
运用公用插件,优化工作流编排,并填写学习体会。
填写下表:
项目活动开展
学习体会
插件运用情况
遇到的问题
活动2:
开发自己的插件:
运用Coze IDE和氛围编程,开发插件。将string转为array,用于输入用逗号分隔的多个单词时,将其转为数组。
填写下表:
项目活动开展
是否成功
学习体会
插件创建
运用氛围编程编写代码
元数据参数配置
代码测试及插件发布
活动3:
接入自己的插件:
改造已有工作流的数据输入,使其能够输入以下纯文本为String变量,使用刚刚开发的插件转换为Array变量并保障工作流正常运行。
1. 接入操作
项目活动开展
是否成功
学习体会
插件接入
变量修正
工作流测试
2. 生成效果演示与评价
评价表1(课堂组织形式1:优秀样例评价。)
学生代表
效果评价
学生代表1:___________________
学生代表2:___________________
学生学生3:___________________
学生代表4:___________________
学生代表5:___________________
评价表2(课堂组织形式2:组内互评。)
课后探究:
代码节点使用:
新建工作流,使用业务逻辑中的“代码”节点,实现活动2中的插件功能。
项目活动开展
是否成功
学习体会
节点添加
运用氛围编程编写代码
变量配置
工作流测试运行
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
知识清单
1. 扣子平台中插件运用的方式:
(1)在智能体内使用:登录扣子平台,选择工作空间和智能体,在智能体编排页面的技能 > 插件区域添加插件,可直接从工作空间、插件商店挑选已发布插件或创建新插件,也能让大模型自动添加,添加后定义使用时机并测试功能。
(2)作为工作流节点:登录平台选择工作空间和指定工作流,在工作流编排页面选择插件页签,搜索选择插件后单击加号图标,在画布内连接节点并配置输入参数来源。
(3)在对话及事件触发器中使用:在对话中,选择执行插件模式时需添加插件;在事件触发器中,可将插件作为触发后执行任务的方式,有输入参数则设置参数值。
2. 扣子平台中插件开发的方式:
(1)导入现有API服务:登录扣子平台,选择工作空间,在资源库创建插件。配置基础信息,如插件图标、名称、描述等,设置授权方式。可通过本地文件、URL地址或原始数据导入,导入后补全信息。
(2)使用IDE创建插件:登录平台进入工作空间,创建插件时选择在扣子IDE中创建 ,设置运行时环境 。在插件详情页进入IDE创建工具,设置工具名称和介绍后进行编码。
3. 氛围编程是什么?
氛围编程(Vibe Coding)是一种2025年新兴的编程方式。开发者向AI提出需求,只要代码能正常运行,开发者便不经详细检查直接应用。当代码出问题时,亦可要求AI修改。因此,氛围编程无需高编程能力,编程门槛低。
4. 氛围编程的局限性?
(1) 提示词需要专业表述:不够了解代码的含义和逻辑的情况下,往往撰写的提示词不够精确,限制了生成式人工智能的发挥。
(2)调试(debug)难度高:①现阶段的生成式人工智能所创建的代码,可能包含一些跟现实需求不匹配的地方,需要人工进行修正。在不理解代码的情况下无法进行精确的调试;②代码本身是具有严密逻辑的内容,由于不是自己搭建的,调试的过程相当于看别人所写代码,最为重要的是,注释也不一定准确,即使是专业程序员,在面对大型的氛围编程项目时,依旧会感到超高的调试难度;③仅依靠自然语言去对话调试,可能会导致更加偏离预想的结果。
参考答案
(略)
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