本文档属于类型c（教学设计与实践案例），主要描述了一项跨学科课程开发项目。以下为结构化提取的核心内容框架及要点分析：
一、项目基础信息
作者与机构
- 作者：谷多玉（信息科技教师）、姜茜（生物学教师）、武迪（信息技术教研组长，特级教师）
- 所属机构：中国人民大学附属中学
- 基金支持：北京市教育科学“十四五”规划课题（编号CDDB4392）
发表信息
二、项目背景与目标
时代背景
- 在全球化与信息化背景下，人工智能（AI）教育已渗透至各学段及学科，为跨学科融合提供契机。
核心问题
- 传统生物学教学中，学生因缺乏分类学知识及季节限制（如开花结果期短），难以准确识别校园植物。
课程目标
- 跨学科整合：通过“人工智能+生物学”项目，培养学生核心素养（计算思维、科学思维、生命观念）。
- 实践能力：以“校园植物智能识别与生态分布可视化”为任务，解决真实问题。
三、课程设计与实施
1. 单元教学框架
- 跨学科概念：以“系统与模型”为核心，连接生物学（生命系统）与信息科技（算法模型）。
- 教学内容：
- 生物学：生物多样性、植物分类原则、生态分布。
- 信息科技：机器学习（神经网络）、数据预处理、AI代码生成。
- 课标对应：
- 信息科技：课程标准模块九“人工智能与智能社会”。
- 生物学：主题二“生物多样性”、主题七“跨学科实践”。
2. 关键课时：生物分类的机器学习（第2课时）
- 学情分析：
- 八年级学生具备基础生物学知识，但缺乏分类技能；对AI技术感兴趣但编程能力差异大。
- 教学目标：
- 理解植物分类原则与机器学习原理，掌握数据建模与AI工具应用。
- 教学流程：
- 环节1：问题界定（展示校园植物可视化构想图，明确任务）。
- 环节2：分析问题（通过超市分类类比植物分类，引入二歧分类法；数据特征提取，学习线性/非线性分类）。
- 环节3：解决问题（搭建神经网络，AI辅助代码生成，训练优化模型）。
- 环节4：迁移应用（总结计算思维流程：界定问题→抽象模型→算法实现）。
3. 技术工具与创新
- AI辅助工具：
- 学生通过AI对话生成代码，降低编程门槛（如自动生成神经网络代码）。
- 可视化反馈：实时展示模型训练过程，增强理解。
四、教学特色与成果
跨学科深度融合
- 生物学与信息科技的知识交叉点（如“生物神经网络”与“机器学习神经网络”的类比）。
核心素养落实
- 科学思维：通过分类活动培养归纳、演绎能力。
- 计算思维：形式化问题→抽象模型→算法实现。
实践反馈与挑战
- 学生需多次试错优化模型，易产生挫败感；未来需加强分层指导和心理支持。
五、价值与展望
教育创新意义
- 为跨学科课程设计提供模板，验证了AI技术赋能基础教育的可行性。
未来改进方向
- 个性化教学：针对学生能力差异设计分层任务。
- 教师培训：提升教师跨学科教学与AI工具应用能力。
社会价值
- 培养具备多学科整合能力的未来人才，契合智能化社会需求。
（注：全文约1500字，保留原文关键术语如“系统与模型（Systems and Models）”“二歧分类法（Dichotomous Key）”等）