课程特点

学习者阶段

课程名称

课程类型

建议使用学段

创新探索者

编程大闯关

基础课程

小学 1-3年级

micro:bit可穿戴项目设计

进阶课程

micro:bit拓展项目设计初级

神奇的电子积木

创新练习生

玩编程,学数学

基础课程

小学 4-6年级

造物与生活

进阶课程

智能家居

micro:bit拓展项目设计进阶

micro:bit遥控小车项目设计

初识人工智能

创新实践者

双足机器人

基础课程

初中 7-9年级

自动驾驶

进阶课程

智慧城市

未来工厂

创新领导者

智慧农业

基础课程

高中 10-12年级

机器学习

进阶课程

仿生机器人

上手难度低

标准化结构

多媒体形式

热点产业应用主题切入

学科知识紧密结合,学以致用

PBL教学模式,通过项目训练技能

课程样例

创新探索者 小学1-3年级

micro:bit可穿戴项目设计

该配套课程结合micro:bit、BitWear硬件和MakeCode图形化编程软件思考实际问题解决方案。提升学生在生活中发现、反思、解决问题和优化解决方案的能力,并获得愉悦的学习体验。可作为义务教育阶段小学信息技术课程,综合实践课程,或者学校特色课程及兴趣课程。

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micro:bit拓展项目设计初级

该课程以micro:bit搭配BitMaker Lite扩展板,简单易学的开源硬件模块和MakeCode图形化编程软件为载体,引导学生自主完成创意项目,探索更多软硬件结合的科学趣味场景。该配套课程可作为义务教育阶段小学信息技术课程,综合实践课程,或者学校特色课程及兴趣课程。

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神奇的电子积木

本课程通过带领学生认识不同的G0模块,以及引导学生逐步完成乐高项目的搭建,最终组成一个综合场景,让学生在观察探索、实践制作的过程中学习自然科学知识,掌握最基础的开源硬件玩法和乐高搭建的方法。

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创新练习生 小学4-6年级

玩编程 学数学

本课程基于小学生的认知发展特点,将小学数学学科中常见的知识点与软件编程、开源硬件结合起来,通过设计丰富的项目,使学生有机会学习到数学、科学等学科知识,开发了《玩编程,学数学》这套课程。

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造物与生活

本课程基于对应阶段学生的认知水平和能力要求,结合小学科学知识搭建与学生息息相关的生活情境,以G0硬件模块和Codecraft图形化编程软件为载体,引导学生解决实际生活中的问题,鼓励他们探索和发现软硬件更多的应用场景。

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智能家居

课程内容:该课程立足于物联网技术、人工智能的常见应用场景之一—“智能家居”进行设计。基于真实的生活情境,从现代智能家居相关主题知识(专题探究)、物理计算、程序编程、学科知识四个维度进行深度的探究和学习。

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micro:bit拓展项目设计进阶

该课程以micro:bit,BitMaker和开源硬件模块以及MakeCode 图形化编程软件为载体,引导学生自主完成创客项目,鼓励他们发现生活中的问题,通过软硬件的结合去解决问题,并探索更多应用场景。该课程可作为义务教育阶段小学信息技术课程,综合实践课程,或者学校特色课程及兴趣课程。

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micro:bit遥控小车项目设计

该课程结合micro:bit、BitPlayer、BitCar硬件和Makecode图形化编程软件设计编写对应的竞赛程序和趣味游戏程序,以个人或者团队的形式进行比拼。该课程可作为义务教育阶段小学信息技术课程,综合实践课程,或者学校特色课程及兴趣课程。

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创新实践者 初中7-9年级

双足机器人

课程是创新实践者的基础课程,选取常见的传感器和执行器,结合初中物理、工程、数学学科知识,帮助学生理解传感器的基本原理,以Grove系列硬件和Arduino图形化编程为载体,引导学生制作一个个性化的双足机器人,激发学生学习的兴趣。

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智慧城市

该课程是创新实践者的进阶课程,课程介绍了物联网、云计算、Web服务器、图像识别的基本概念及用法,帮助学生通过传感器、执行器的应用及常用金属结构件来搭建智慧城市,以PBL模拟真实社会场景,培养学生的信息意识。

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创新领导者 高中10-12年级

智慧农业

课程通过Arduino IDE软件编程、HTML语言学习实现智慧农业的水温监测、光线监测、雾培技术等各种功能。一方面学生掌握了雾培技术这种新型农业种植方式,也通过Arduino IDE的学习开始接触文本编程,在各种传感器执行器的使用下,通过真实场景的项目实践,体会物联网的技术。

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自动驾驶

课程以项目制结合最终任务挑战为主线,重点围绕计算机视觉技术,结合“M.A.R.K 机器视觉人工智能学习小车”教具和Codecraft图形化编程软件设计,编写对应的项目程序和最终任务挑战程序。学生将学习如何用计算机视觉进行视觉巡线、形状和颜色识别、物体检测等,进而控制小车逐步实现自动驾驶的基本功能,了解背后的基本技术原理和实现方式。

机器学习

课程以项目制结合最终任务挑战为主线,重点围绕机器学习技术,结合“M.A.R.K 机器视觉人工智能学习小车”教具和 Python 与 MicroPython 编程软件设计,编写对应的项目程序和最终任务挑战程序,课程由浅入深的帮助学生建立对机器学习的认知。

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