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

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) 2 / 2 学科网(北京)股份有限公司 $$

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