，融入历史与美学视 角”， DeepSeek 可生成包含小组辩论、跨学科联动的教案框架，教师 仅需调整争议点（如“宝黛爱情的现代价值观讨论” ） ，节省 70% 时间。 案例扩展：数学教师可生成“三角函数与音乐节奏分析”融合教案，例 如分析贝多芬《月光奏鸣曲》的频率分布。 2. 分层练习题设计 输入“为初中数学 9 二次函数 9 设计基础、进阶、竞赛级练习题” ， AI 自动生成题目并标注考察目标 结合学生阶段性测试结果 ，动态优化寒暑假学习计划（如“每 日增加 5 分钟数学计算训练” ）。 / 教学应用场景汇总：作业与评估优化 作 业 与 评 估 优 化 22. 学科融合任务设计 输入“结合数学三角函数与音乐节奏变化设计探究任务” ， AI 生 成“分析《月光奏鸣曲》频率分布”活动方案。 23. 科创项目支持 学生设计“ AI 垃圾分类装置”时， DeepSeek 提供代码调试建议 与传感器选型方案。

习的潜力，政策制定者应紧急审查并逐步 重新定义教师的角色及其所需技能。需要 适当的能力建设项目来准备教师在日益依 赖人工智能的环境中工作。随着人工智能 工具在辅助决策循环和生成内容方面能力 的增强，教师与学生之间的互动或许正变 得三角形。 为了在人工智能时代维护社会价值和责任 感，必须认识到教师与学生之间互动与合 作的核心作用是不可或缺的。AI工具绝不 能设计成取代教师在教育中的合法责任。 在引入AI于教育领域时，必须建立法律保 启用 通过 AI 并检查它们是否 现有教学的扩展 方法或表示教学法 创新。 工程三角相互作用 在教师、学生和 AI 之间 ： 理解并不断复习 如何 AI ， 特别是生成式 AI ， 与教师和学生互动 整个教学和学习 过程和程度 生成 AI 可以嵌入到 思维过程和知识 勘探和施工过程。 导航教师 - AI - 学生 三角关系 ； 设计和 设计理想的场景 教师 - 学生 ， 教师 - 人工智能 ， 学生 从 从学习设计到情景设计。 组织动手实践 教师可以共同设计课程 实践或人类 - AI 互动 探索 AI 何时以及如何实现的场景 可用于支持 学习 - 评估 - 反馈 - 适应 ； 分析 学生之间新颖的三角互动 ， 教师和人工智能系统 ， 以及设计 利用其优势的策略 并降低他们的风险 ； 提供机会 为教师丰富他们的实践技能 人工智能辅助的设计和工程 为学生开放学习选择和 培养学生的高阶智力 能力、创造力和好奇心。

式 豪 光 灯 ， 4 盏 恒力吊杆，吊表 三 盖 色 灯 ， 1 2 恒力 吊杆，吊表 校园电视台划分为演播厅、声闸、控制室 3 部分。配置专业级广播摄像机、三角架、专业非线性编辑系统、实时字 幕 系统、演播台、提词器、无线胸麦、话筒、调音台、播出系统以及必要的灯光和声学装修设备等。 【校园电台演播室格局拟示意图】 扩展 - 校园电视 台 【校园电视台拟平面布置图】

一业 主起 间 画 三 披索 典 8 类想 主班 人 开始时 盆望到间 1 街公形 她兴通学习盐 B54 00 29120620 彩 金 三趣元三角作 U 碘 p 师 2 200 2 0 2 0 加 3 开 念 00 影(剪畅)共 902 共系期愿军 5 200611 2012021145 分 念 类 9! 20150130 201202 用户中心中同名称 功能 铅笔 钢 笔 毛 笔 粗 细 颜色 颜色选择器 点擦除 全选擦除 对象擦除 页面擦除 智能笔 橡皮筋 直线 虚线 箭头 填充 直尺 三角板 量角器 圆规 遮罩屏幕 90 撤销 重做 上一页 下一页 页面列表 工具栏左右两 边区域切换按 钮。同时切换 左右展开的区 域 画布中页面缩 放滑块

提供编程概念解释与示例、 代码调试与错误分析、代码 生成与理解、编程项目思路 与指导 编程学习与实践助手 学习交流可加AI肖睿团队助理微信号（ABZ2829） 第96页 2、个性化技能训练-案例 我在做三角形相似证明题时经常忽略辅助线的添加。请 根据我的这个弱点，生成5道针对性的几何证明题，并 提供解题思路提示。 请模拟一个在咖啡厅点餐的英语对话场景，扮演服务员 与我互动。请注意纠正我的发音和语法错误，特别是我

3. 应用关联：某知识点在不同情境中的应用，能够帮助学习者理 解知识的实用性。例如，几何知识在建筑设计、艺术制作中的 应用。 4. 概念扩展关系：某些知识点可以延伸到更高级的概念中，如通 过三角函数的学习可以引入更复杂的数学模型。 为了解释这些知识点之间的关联，可以使用如下表格展示示 例： 学科 知识点 前置知识点 关联学科 应用示例 数学 穷举法 组合的基本概 念 计算机科学

导致技术应用不均衡现象持续存在。这一挑战不仅关乎技术本身，更直接影响教育公平与资源分配，需要通过 政策引导和技术创新双管齐下，构建更具包容性的算力生态系统。 2. 训练数据存在大规模、多样性和高质量的“不可能三角” 大模型的知识整合能力源于海量多样化训练数据。以 ChatGPT 为例，每一代的 GPT 在迭代升级的过程中训练 的数据量呈现爆炸式增长，GPT-3 训练数据量约为 3000 亿个 Tokens，而