Добавить материал

и получить 10 документов
и свидетельство автора

Изображение пользователя Москалев Иван Сергеевич Москалев Иван Сергеевич

Рабочая программа курса «Программирование робототехнических систем. Элементы искусственного интеллекта» для обучающихся 6, 10, 11 и 12 классов

  • Разработки курсов
  • docx
  • 29.09.2026
Публикация на сайте для учителей

Публикация педагогических разработок

Бесплатное участие. Свидетельство автора сразу.
Мгновенные 10 документов в портфолио.

Добавить материал
Рабочая программа внеурочного курса для расширений знаний в области робототехники и использования искусственного интеллекта. Программа составлена в соответствии с ФГОС и ФРП по информатике.
Иконка файла материала РП_Курс_Робот и ИИ.docx

МИНИСТЕРСТВО ПРОСВЕЩЕНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

Министерство образования Свердловской области

Государственное казенное общеобразовательное учреждение Свердловской области

«Екатеринбургская вечерняя школа № 2»

 

 

 

 

РАССМОТРЕНО

на заседании ШМО

Протокол № 1 от «28» августа 2026 г.

 

СОГЛАСОВАНО

Зам. директора по УВР

________________________

Сергеева С.О.
«02» сентября 2026 г.

 

УТВЕРЖДЕНО

Директор ГКОУ СО «Екатеринбургская вечерняя школа № 2»

________________________

Бачюлене Т.А.

Приказ № 52-од от «02» сентября 2026 г.

 

 

 

 

 

РАБОЧАЯ ПРОГРАММА

курса «Программирование робототехнических систем. Элементы искусственного интеллекта»

для обучающихся 6, 10, 11 и 12 классов

 

 

 

 

Составитель: Москалев И.С., учитель информатики,
первой категории

 

 

 

 

 

 

 

 

Екатеринбург 2026

ПОЯСНИТЕЛЬНАЯ ЗАПИСКА

Программа внеурочного курса «Программирование робототехнических систем. Элементы искусственного интеллекта» составлена на основе требований к результатам освоения основной образовательной программы основного общего и среднего общего образования, представленных в ФГОС ООО 2021 г. и ФГОС СОО, а также федеральной рабочей программы воспитания и федеральных рабочих программ по информатике (ФРП 2023 г.).

Программа курса направлена на реализацию общеинтеллектуального направления развития личности, обеспечивая пропедевтику инженерно-технических и IT-специальностей. Она даёт представление о целях, общей стратегии обучения, воспитания и развития обучающихся средствами робототехники и искусственного интеллекта на базовом уровне.

Актуальность курса обусловлена задачами цифровой трансформации экономики и общества, где робототехника и искусственный интеллект становятся ключевыми технологиями. Курс способствует формированию у обучающихся инженерного мышления, навыков проектной деятельности и готовности к осознанному выбору профессии в этих областях.

Целями изучения курса являются:

  • формирование основ мировоззрения, соответствующего современному уровню развития робототехники и искусственного интеллекта, понимания их роли в условиях цифровой трансформации общества;
  • обеспечение условий для развития алгоритмического мышления и навыков программирования через практическое управление робототехническими системами;
  • формирование и развитие компетенций в области использования информационно-коммуникационных технологий, включая навыки программирования, работы с данными и коммуникации в цифровых средах с учётом аспектов информационной безопасности;
  • воспитание ответственного и избирательного отношения к информации, получаемой с использованием технологий искусственного интеллекта.

Основные задачи курса — сформировать у обучающихся:

  • понимание принципов устройства и функционирования робототехнических систем, представления о тенденциях их развития;
  • базовые знания об информационном моделировании, алгоритмических структурах и умение применять их для управления роботами;
  • умения и навыки составления программ для робототехнических систем (Makeblock mBot Ranger) в среде блочного программирования (mBlock 5);
  • навыки работы с инструментами искусственного интеллекта, включая распознавание образов, обработку естественного языка и машинное обучение, а также умение критически оценивать результаты их работы;
  • умение грамотно интерпретировать результаты решения практических задач с помощью робототехнических систем и ИИ, применять полученные результаты в проектной деятельности.

Общий объём курса составляет 85 часов: 6 класс — 0,5 часа в неделю (17 часов); 10 класс — 1 час в неделю (34 часа); 11 класс — 0,5 часа в неделю (17 часов); 12 класс — 0,5 часа в неделю (17 часов).

СОДЕРЖАНИЕ ВНЕУРОЧНОГО КУРСА

6 КЛАСС

Раздел 1. Знакомство с миром робототехники

Техника безопасности и правила работы. Что такое робот и робототехника. Классификация роботов. Знакомство с роботом Makeblock mBot Ranger: устройство, основные узлы и датчики. Сборка базовой модели робота.

Раздел 2. Основы программирования в mBlock 5

  • Знакомство со средой mBlock 5  — интерфейс, понятие спрайта, скрипта, сцены. Первая программа.
  • Программирование движения  — управление моторами, команды движения вперёд, назад, повороты. Создание программы для движения по квадрату.
  • Работа с датчиками  — датчик цвета, ультразвуковой датчик расстояния, датчик освещённости. Считывание показаний и использование в программе.
  • Алгоритмы с ветвлением (if)  — движение по линии с использованием датчика цвета. Реакция робота на препятствие.
  • Циклы  — использование цикла «повторить n раз» и «всегда» для автоматизации действий робота.
  • Проектная работа  — создание программы для объезда препятствий или движения по заданной траектории. Защита проекта.

10 КЛАСС

Раздел 1. Расширенные возможности робототехники

Обзор различных конфигураций mBot Ranger (Land Raider, Dashing Raptor, Nervous Bird). Их особенности и применение. Выбор модели для проекта.

Раздел 2. Программирование сложных алгоритмов управления

  • Вспомогательные алгоритмы (процедуры)  — создание собственных блоков для повторяющихся действий (например, «прямо», «налево», «направо»).
  • Работа с переменными  — использование переменных для подсчёта препятствий, записи расстояний и других данных.
  • Параллельное выполнение задач  — одновременное управление движением и считывание данных с датчиков.
  • Дистанционное управление  — управление роботом с помощью Bluetooth или радиоканала.
  • Создание пульта управления  — разработка простого интерфейса для управления роботом.
  • Интеграция с другими устройствами  — взаимодействие робота с компьютером (передача данных).
  • Обработка данных с датчиков  — анализ показаний, фильтрация шумов, логирование.
  • Проектная работа  — создание робота-исследователя (объезд препятствий с подсчётом расстояния, построение карты помещения) или робота-художника. Подготовка и защита проекта.

11 КЛАСС

Раздел 1. Введение в искусственный интеллект

Что такое искусственный интеллект (ИИ). Области применения ИИ (распознавание изображений, обработка текста, автономные системы). История развития ИИ. Понятие нейронной сети. Машинное обучение и его виды (обучение с учителем, без учителя, с подкреплением). Этические аспекты ИИ (введение).

Раздел 2. Инструменты ИИ и практические задачи

  • Распознавание образов  — знакомство с библиотеками компьютерного зрения. Распознавание лиц и объектов с помощью готовых моделей.
  • Обработка естественного языка  — использование ИИ для анализа текста (классификация, суммаризация). Работа с простыми чат-ботами.
  • Создание простых моделей ИИ  — использование платформ для обучения моделей машинного обучения (например, Teachable Machine). Обучение модели распознавания жестов или объектов.
  • Интеграция ИИ в робототехнику  — постановка задачи: использование распознавания образов для управления роботом (например, робот следует за объектом).
  • Проектная работа  — создание системы «Умный сортировщик» (распознавание объектов с помощью камеры и классификация) или системы голосового управления. Защита проекта.

12 КЛАСС

Раздел 1. Этические и правовые аспекты ИИ

Проблемы конфиденциальности и защиты персональных данных. Предвзятость алгоритмов (bias) и дискриминация. Ответственность за решения ИИ-систем. Регулирование ИИ в России и мире. Понятие «цифровая гигиена» и безопасность при работе с ИИ-сервисами. Семинар-дискуссия по этическим вопросам.

Раздел 2. Углублённое изучение нейронных сетей

Архитектуры нейронных сетей: свёрточные нейронные сети (CNN) для работы с изображениями, рекуррентные нейронные сети (RNN) для последовательных данных. Понятие трансформеров. Обучение нейронных сетей: функция потерь, оптимизаторы. Практическая работа: создание и обучение простой нейронной сети для классификации на платформе Teachable Machine или TensorFlow Playground.

Раздел 3. Анализ данных и визуализация

Работа с данными: сбор, очистка, предобработка. Методы визуализации данных: графики, диаграммы, тепловые карты. Инструменты анализа данных (Pandas, Matplotlib для Python). Практическая работа: анализ набора данных, визуализация зависимостей, построение прогнозной модели.

Раздел 4. Современные российские генеративные ИИ-модели (3 ч.)

Обзор российских генеративных моделей: GigaChat (Сбер) — мультимодальная модель, работающая с текстом и изображениями через интеграцию с Kandinsky ; YandexGPT (Alice AI) (Яндекс) — языковая модель, интегрированная в экосистему Яндекса ; Kandinsky (Сбер) — генератор изображений с акцентом на русские культурные и исторические контексты ; Шедеврум (Яндекс) — генератор изображений на базе YandexART . Принципы работы генеративных моделей. Сравнение возможностей. Практическая работа: создание текстовых и графических материалов с помощью российских генеративных ИИ-моделей. Критический анализ результатов .

Раздел 5. Итоговая проектная работа

Выполнение и защита комплексного проекта по теме «Применение искусственного интеллекта в решении практических задач» (без привязки к робототехнике). Темы: анализ данных, классификация текстов, распознавание изображений, создание чат-бота, анализ тональности и др.

ПЛАНИРУЕМЫЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ

Изучение внеурочного курса направлено на достижение обучающимися личностных, метапредметных и предметных результатов.

ЛИЧНОСТНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ

В результате изучения курса у обучающегося будут сформированы следующие личностные результаты в части:

1) патриотического воспитания: ценностное отношение к отечественным достижениям в области робототехники и ИИ, понимание вклада российских учёных и инженеров;

2) духовно-нравственного воспитания: готовность оценивать поведение и поступки с позиции нравственных и правовых норм при использовании цифровых технологий, активное неприятие асоциальных поступков в Интернете;

3) гражданского воспитания: представление о социальных нормах и правилах поведения в коллективе, готовность к совместной деятельности, соблюдение правил безопасности в цифровой среде;

4) ценностей научного познания: сформированность мировоззренческих представлений о возможностях и ограничениях робототехники и ИИ, интерес к обучению и самообразованию, овладение навыками исследовательской деятельности, сформированность информационной культуры;

5) формирования культуры здоровья: осознание ценности жизни, ответственное отношение к своему здоровью, соблюдение требований безопасной эксплуатации средств ИКТ;

6) трудового воспитания: интерес к изучению профессий, связанных с робототехникой, программированием и ИИ, осознанный выбор индивидуальной образовательной траектории;

7) экологического воспитания: осознание глобального характера экологических проблем и путей их решения, в том числе с учётом возможностей робототехники и ИИ;

8) адаптации к изменяющимся условиям: освоение социального опыта, правил общественного поведения в виртуальном пространстве.

МЕТАПРЕДМЕТНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ

Метапредметные результаты отражают овладение универсальными учебными действиями — познавательными, коммуникативными, регулятивными.

Познавательные универсальные учебные действия:

  • умение определять понятия, создавать обобщения, устанавливать аналогии, классифицировать, строить логические рассуждения и делать выводы;
  • умение создавать, применять и преобразовывать знаки, символы, модели и схемы для решения учебных и познавательных задач;
  • формулировать вопросы, устанавливать искомое и данное, прогнозировать дальнейшее развитие процессов;
  • выявлять дефицит информации, применять различные методы для поиска и отбора информации, оценивать её надёжность;
  • самостоятельно выбирать оптимальную форму представления информации.

Коммуникативные универсальные учебные действия:

  • сопоставлять свои суждения с суждениями других, публично представлять результаты проекта;
  • понимать преимущества командной работы, принимать цель совместной деятельности, распределять роли, договариваться, обсуждать процесс и результат;
  • оценивать качество своего вклада в общий продукт, сравнивать результаты с исходной задачей.

Регулятивные универсальные учебные действия:

  • выявлять проблемы, требующие решения, составлять алгоритм решения задачи, выбирать способ решения с учётом ресурсов и возможностей;
  • составлять план действий, корректировать его с учётом новых знаний;
  • владеть способами самоконтроля и рефлексии, давать оценку ситуации, объяснять причины достижения (недостижения) результатов;
  • вносить коррективы в деятельность на основе новых обстоятельств и возникших трудностей.

ПРЕДМЕТНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ

К концу обучения в 6 классе у обучающегося будут сформированы следующие умения:

  • знать правила безопасной работы с робототехническим оборудованием;
  • знать устройство и основные компоненты робота mBot Ranger;
  • уметь собирать базовую модель робота;
  • уметь использовать среду программирования mBlock 5;
  • уметь составлять линейные и циклические алгоритмы для управления роботом;
  • уметь использовать конструкцию ветвления (if) на основе показаний датчиков;
  • уметь создавать простые программы для выполнения конкретных задач (движение, реагирование на препятствия);
  • уметь представлять результаты своей работы в виде демонстрации.

К концу обучения в 10 классе у обучающегося будут сформированы следующие умения:

  • уметь создавать вспомогательные алгоритмы (процедуры) для решения комплексных задач;
  • уметь использовать переменные для обработки данных с датчиков;
  • уметь реализовывать параллельное выполнение задач;
  • уметь управлять роботом дистанционно;
  • уметь создавать программы с использованием дополнительных датчиков и устройств;
  • уметь обрабатывать и анализировать данные с датчиков;
  • уметь разрабатывать, тестировать и защищать проекты с использованием робототехнических систем.

К концу обучения в 11 классе у обучающегося будут сформированы следующие умения:

  • знать базовые понятия искусственного интеллекта (ИИ), машинного обучения, нейронных сетей;
  • уметь приводить примеры применения ИИ в различных сферах;
  • уметь использовать готовые инструменты ИИ для распознавания образов и обработки текста;
  • уметь создавать простые модели машинного обучения с использованием доступных платформ;
  • уметь ставить задачу на интеграцию ИИ в робототехническую систему;
  • уметь оценивать результаты работы моделей ИИ.

К концу обучения в 12 классе у обучающегося будут сформированы следующие умения:

  • знать этические и правовые проблемы использования ИИ;
  • уметь работать с данными: собирать, очищать, предобрабатывать и визуализировать;
  • уметь создавать и обучать простые нейронные сети на облачных платформах;
  • знать современные российские генеративные ИИ-сервисы (GigaChat, YandexGPT/Alice AI, Kandinsky, Шедеврум) и уметь использовать их для решения прикладных задач ;
  • уметь разрабатывать и защищать проекты в области искусственного интеллекта без привязки к робототехнике.

ТЕМАТИЧЕСКОЕ ПЛАНИРОВАНИЕ

6 КЛАСС

№ п/п

Наименование разделов и тем программы

Всего часов

Практические работы

Раздел 1. Знакомство с миром робототехники

1.1

Техника безопасности. Что такое робототехника

1

—

1.2

Знакомство с mBot Ranger. Сборка базовой модели

1

1

Раздел 2. Основы программирования в mBlock 5

2.1

Знакомство со средой mBlock 5

2

1

2.2

Программирование движения

3

2

2.3

Работа с датчиками

3

2

2.4

Алгоритмы с ветвлением (if)

2

1

2.5

Циклы

2

1

2.6

Проектная работа «Робот-исследователь»

3

3

ОБЩЕЕ КОЛИЧЕСТВО ЧАСОВ ПО ПРОГРАММЕ

17

11

10 КЛАСС

№ п/п

Наименование разделов и тем программы

Всего часов

Практические работы

Раздел 1. Расширенные возможности робототехники

1.1

Обзор конфигураций mBot Ranger

1

—

1.2

Выбор модели для проекта

1

—

Раздел 2. Программирование сложных алгоритмов управления

2.1

Вспомогательные алгоритмы (процедуры)

4

3

2.2

Работа с переменными

4

3

2.3

Параллельное выполнение задач

3

2

2.4

Дистанционное управление

3

2

2.5

Создание пульта управления

3

2

2.6

Интеграция с другими устройствами

3

2

2.7

Обработка данных с датчиков

4

3

2.8

Проектная работа «Умный робот»

8

8

ОБЩЕЕ КОЛИЧЕСТВО ЧАСОВ ПО ПРОГРАММЕ

34

27

11 КЛАСС

№ п/п

Наименование разделов и тем программы

Всего часов

Практические работы

Раздел 1. Введение в искусственный интеллект

1.1

Что такое ИИ. Области применения

2

—

1.2

Нейросети и машинное обучение

2

—

Раздел 2. Инструменты ИИ и практические задачи

2.1

Распознавание образов

3

2

2.2

Обработка естественного языка

2

1

2.3

Создание простых моделей ИИ

3

2

2.4

Интеграция ИИ в робототехнику

3

2

2.5

Проектная работа «Умный сортировщик»

2

2

ОБЩЕЕ КОЛИЧЕСТВО ЧАСОВ ПО ПРОГРАММЕ

17

11

12 КЛАСС

№ п/п

Наименование разделов и тем программы

Всего часов

Практические работы

Раздел 1. Этические и правовые аспекты ИИ

1.1

Конфиденциальность, предвзятость, ответственность

2

—

1.2

Семинар-дискуссия по этическим вопросам ИИ

1

—

Раздел 2. Углублённое изучение нейронных сетей

2.1

Архитектуры нейронных сетей: CNN, RNN, трансформеры

2

—

2.2

Практическая работа: создание и обучение простой нейронной сети

2

2

Раздел 3. Анализ данных и визуализация

3.1

Методы анализа и очистки данных

2

—

3.2

Практическая работа: визуализация данных и построение прогнозной модели

2

2

Раздел 4. Современные российские генеративные ИИ-модели

4.1

Обзор российских генеративных моделей: GigaChat, Kandinsky, YandexGPT (Alice AI), Шедеврум

2

—

4.2

Практическая работа: создание текстовых и графических материалов с помощью российских генеративных ИИ-моделей

1

1

Раздел 5. Итоговая проектная работа

5.1

Выполнение комплексного проекта по ИИ

2

2

5.2

Защита итогового проекта

1

1

ОБЩЕЕ КОЛИЧЕСТВО ЧАСОВ ПО ПРОГРАММЕ

17

8

ПОУРОЧНОЕ ПЛАНИРОВАНИЕ

6 КЛАСС

№ п/п

Тема урока

Всего часов

Контрольные работы

Практические работы

Дата изучения

1

Техника безопасности и правила работы. Что такое робот и робототехника

1

—

—

2

Знакомство с роботом Makeblock mBot Ranger. Устройство и датчики. Сборка базовой модели

1

—

1

3

Интерфейс среды программирования mBlock 5. Первая программа

1

—

1

4

Управление моторами. Команды движения вперёд, назад, повороты

1

—

1

5

Создание программы для движения по квадрату

1

—

1

6

Датчик цвета и датчик освещённости. Считывание показаний

1

—

1

7

Ультразвуковой датчик расстояния. Считывание показаний

1

—

1

8

Использование датчиков в программе. Реакция на препятствие

1

—

—

9

Алгоритмы с ветвлением (if). Движение по линии с датчиком цвета

1

—

1

10

Решение задач на ветвление. Робот-охранник

1

—

—

11

Цикл «повторить n раз». Автоматизация действий

1

—

1

12

Цикл «всегда». Непрерывное выполнение задач

1

—

—

13

Проектная работа «Робот-исследователь». Постановка задачи, разработка алгоритма

1

—

1

14

Проектная работа. Программирование и отладка

1

—

1

15

Проектная работа. Тестирование и защита проекта

1

—

1

16

Обобщение и систематизация знаний по курсу 6 класса

1

—

—

17

Итоговое занятие. Демонстрация проектов

1

—

—

ОБЩЕЕ КОЛИЧЕСТВО ЧАСОВ ПО ПРОГРАММЕ

17

0

11

10 КЛАСС

№ п/п

Тема урока

Всего часов

Контрольные работы

Практические работы

Дата изучения

1

Техника безопасности. Обзор конфигураций mBot Ranger

1

—

—

2

Особенности моделей Land Raider, Dashing Raptor, Nervous Bird. Выбор для проекта

1

—

—

3

Вспомогательные алгоритмы. Понятие процедуры

1

—

1

4

Создание собственных блоков в mBlock 5

1

—

1

5

Использование процедур для управления движением

1

—

1

6

Процедуры с параметрами

1

—

—

7

Переменные. Типы данных. Объявление и инициализация

1

—

1

8

Использование переменных для подсчёта препятствий

1

—

1

9

Запись и обработка данных с датчиков в переменные

1

—

1

10

Переменные в циклах. Анализ показаний

1

—

—

11

Параллельное выполнение задач. Движение и считывание датчиков одновременно

1

—

1

12

Синхронизация потоков. Решение конфликтов

1

—

1

13

Дистанционное управление. Подключение по Bluetooth

1

—

1

14

Управление роботом с мобильного устройства

1

—

1

15

Создание пульта управления. Интерфейс

1

—

1

16

Реализация кнопок и слайдеров для управления

1

—

1

17

Интеграция с компьютером. Передача данных

1

—

1

18

Использование данных с робота в других приложениях

1

—

1

19

Обработка данных с датчиков. Фильтрация шумов

1

—

1

20

Логирование данных. Построение графиков

1

—

1

21

Анализ собранных данных. Выявление закономерностей

1

—

1

22

Промежуточная аттестация. Контрольная работа

1

1

—

23

Проектная работа «Умный робот». Выбор темы, постановка задачи

1

—

1

24

Проектирование системы. Определение компонентов

1

—

1

25

Разработка алгоритма программы

1

—

1

26

Программирование основной логики

1

—

1

27

Настройка датчиков и исполнительных устройств

1

—

1

28

Отладка программы. Устранение ошибок

1

—

1

29

Тестирование робота в различных условиях

1

—

1

30

Оптимизация кода. Улучшение производительности

1

—

—

31

Подготовка презентации и документации проекта

1

—

—

32

Защита проекта. Демонстрация работы робота

1

—

1

33

Обобщение и систематизация знаний

1

—

—

34

Итоговое занятие. Рефлексия

1

—

—

ОБЩЕЕ КОЛИЧЕСТВО ЧАСОВ ПО ПРОГРАММЕ

34

1

26

11 КЛАСС

№ п/п

Тема урока

Всего часов

Контрольные работы

Практические работы

Дата изучения

1

Техника безопасности. Что такое искусственный интеллект

1

—

—

2

Области применения ИИ. История развития

1

—

—

3

Нейронные сети. Принцип работы

1

—

—

4

Машинное обучение. Виды обучения

1

—

—

5

Распознавание образов. Библиотеки компьютерного зрения

1

—

1

6

Распознавание лиц с помощью готовых моделей

1

—

1

7

Распознавание объектов. Практическая работа

1

—

—

8

Обработка естественного языка. Классификация текстов

1

—

1

9

Суммаризация текста. Работа с чат-ботами

1

—

—

10

Платформа Teachable Machine. Интерфейс

1

—

1

11

Сбор данных для обучения модели. Обучение модели

1

—

1

12

Тестирование модели. Оценка качества

1

—

—

13

Интеграция ИИ в робототехнику. Постановка задачи

1

—

1

14

Программирование взаимодействия робота и модели ИИ

1

—

1

15

Отладка системы «робот + ИИ»

1

—

—

16

Проектная работа «Умный сортировщик». Защита проекта

1

—

1

17

Обобщение и систематизация знаний. Итоговое занятие

1

—

—

ОБЩЕЕ КОЛИЧЕСТВО ЧАСОВ ПО ПРОГРАММЕ

17

0

10



12 КЛАСС

№ п/п

Тема урока

Всего часов

Контрольные работы

Практические работы

Дата изучения

1

Техника безопасности. Проблемы конфиденциальности и предвзятости алгоритмов

1

—

—

2

Ответственность за решения ИИ. Регулирование в России и мире

1

—

—

3

Семинар-дискуссия по этическим вопросам ИИ

1

—

—

4

Архитектуры нейронных сетей: свёрточные (CNN) и рекуррентные (RNN)

1

—

—

5

Трансформеры и современные языковые модели

1

—

—

6

Практическая работа: создание и обучение простой нейронной сети на облачной платформе

1

—

1

7

Практическая работа: настройка и оценка качества модели

1

—

1

8

Методы анализа и очистки данных. Предобработка

1

—

—

9

Инструменты визуализации данных

1

—

—

10

Практическая работа: визуализация данных и построение прогнозной модели

1

—

1

11

Практическая работа: интерпретация результатов анализа

1

—

1

12

Обзор российских генеративных моделей: GigaChat, YandexGPT (Alice AI) — текстовые модели

1

—

—

13

Российские генераторы изображений: Kandinsky, Шедеврум (YandexART)

1

—

—

14

Практическая работа: создание текстов и изображений с помощью GigaChat, Kandinsky, Шедеврум

1

—

1

15

Итоговая проектная работа. Выбор темы, сбор данных, разработка

1

—

1

16

Итоговая проектная работа. Завершение разработки, подготовка презентации

1

—

1

17

Защита итогового проекта по теме «Применение искусственного интеллекта в решении практических задач»

1

—

1

ОБЩЕЕ КОЛИЧЕСТВО ЧАСОВ ПО ПРОГРАММЕ

17

0

8




УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОГО ПРОЦЕССА

МЕТОДИЧЕСКИЕ МАТЕРИАЛЫ ДЛЯ УЧИТЕЛЯ

  • Руководство пользователя и техническая документация на робототехнический набор Makeblock mBot Ranger.
  • Инструкции по работе в среде программирования mBlock 5 (официальная документация и руководства).
  • Методические рекомендации по курсам «Введение в искусственный интеллект» для 5–9 и 10–11 классов (из открытых источников, в т.ч. ФИПИ и Академия Минпросвещения).
  • Босова Л.Л., Босова А.Ю. Информатика. Методическое пособие. 5–6, 7–9 классы (для ориентира в формировании УУД и алгоритмического мышления).

Российские генеративные ИИ-сервисы:

  • GigaChat (Сбер) — https://gigachat.ru/ — текстовая и мультимодальная модель 
  • Kandinsky (Сбер) — генерация изображений, доступна через GigaChat и отдельный интерфейс 
  • YandexGPT / Alice AI (Яндекс) — https://yandex.ru/ — доступ через Алису и Поиск 
  • Шедеврум (Яндекс) — генерация изображений на базе YandexART 

ЦИФРОВЫЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫЕ РЕСУРСЫ И РЕСУРСЫ СЕТИ ИНТЕРНЕТ

  • Официальный сайт Makeblock: https://www.makeblock.com/ — документация, идеи проектов, обновления ПО.
  • Образовательная платформа mBlock: https://www.mblock.cc/ — среда для программирования и сообщество.
  • Библиотека цифрового образовательного контента: https://lesson.edu.ru
  • Платформа Teachable Machine: https://teachablemachine.withgoogle.com/ — для обучения простых моделей ИИ.
  • Образовательные материалы по ИИ: https://education.yandex.ru/ и https://uchi.ru.

 

  • Скачано с www.znanio.ru
МИНИСТЕРСТВО ПРОСВЕЩЕНИЯ РОССИЙСКОЙ ПОЯСНИТЕЛЬНАЯ ЗАПИСКА Программа внеурочного курса «Программирование робототехнических систем ИИ, применять полученные результаты в проектной деятельности СОДЕРЖАНИЕ ВНЕУРОЧНОГО КУРСА 6 Создание пульта управления — разработка простого интерфейса для управления роботом Раздел 2. Углублённое изучение нейронных сетей ПЛАНИРУЕМЫЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ Познавательные универсальные учебные действия: умение определять понятия, создавать обобщения, устанавливать аналогии, классифицировать, строить логические рассуждения и делать выводы; умение создавать, применять и преобразовывать знаки, символы,… К концу обучения в 10 классе у обучающегося будут сформированы следующие умения: уметь создавать вспомогательные алгоритмы (процедуры) для решения комплексных задач; уметь использовать переменные для… ТЕМАТИЧЕСКОЕ ПЛАНИРОВАНИЕ 6 КЛАСС № п/п КЛАСС № п/п Наименование разделов и тем программы КЛАСС № п/п Наименование разделов и тем программы КЛАСС № п/п Наименование разделов и тем программы Раздел 5. Итоговая проектная работа 5 ПОУРОЧНОЕ ПЛАНИРОВАНИЕ 6 КЛАСС № п/п Алгоритмы с ветвлением (if). Движение по линии с датчиком цвета 1 — 1 10 КЛАСС № п/п Тема урока Переменные в циклах. Анализ показаний 1 — — 11 Анализ собранных данных. Выявление закономерностей 1 — 1 22 Защита проекта. Демонстрация работы робота 1 — 1 33 Распознавание лиц с помощью готовых моделей 1 — 1 7 Обобщение и систематизация знаний Практическая работа: создание и обучение простой нейронной сети на облачной платформе 1 — 1 7 Итоговая проектная работа. Выбор темы, сбор данных, разработка 1 — 1 16 УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ

Материалы на данной страницы взяты из открытых источников либо размещены пользователем в соответствии с договором-офертой сайта. Вы можете сообщить о нарушении.

Скачивание материала доступно только для авторизованных пользователей.

Посмотрите также

Мы используем Cookies

Продолжая использовать наш сайт, вы соглашаетесь с политикой использования Cookies. Это файлы в браузере, которые помогают нам сделать ваш опыт взаимодействия с сайтом удобнее.