| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第13-25页 |
| 1.1 研究背景 | 第13-17页 |
| 1.1.1 人工智能课程的开设 | 第13-14页 |
| 1.1.2 当前教学存在的问题 | 第14-16页 |
| 1.1.3 基于小程序学习的优势 | 第16-17页 |
| 1.2 研究内容 | 第17-18页 |
| 1.3 研究意义 | 第18-19页 |
| 1.3.1 探索适用于AI的教学模式 | 第18页 |
| 1.3.2 提供AI教学的小程序框架 | 第18-19页 |
| 1.4 研究方法 | 第19页 |
| 1.5 研究现状 | 第19-23页 |
| 1.5.1 微课研究现状 | 第21-22页 |
| 1.5.2 中学人工智能教学研究 | 第22页 |
| 1.5.3 微信小程序在教学中的应用研究 | 第22-23页 |
| 1.6 组织结构 | 第23-25页 |
| 第二章 相关概念和理论 | 第25-30页 |
| 2.1 相关概念 | 第25-27页 |
| 2.1.1 移动学习 | 第25页 |
| 2.1.2 碎片化学习 | 第25-26页 |
| 2.1.3 个性化学习 | 第26页 |
| 2.1.4 教学评价与反馈 | 第26-27页 |
| 2.2 理论基础 | 第27-30页 |
| 2.2.1 新建构主义理论 | 第27页 |
| 2.2.2 ARCS模型 | 第27-28页 |
| 2.2.3 知识空间理论 | 第28-30页 |
| 第三章 系统结构设计 | 第30-44页 |
| 3.1 混合教学工作流程 | 第30-33页 |
| 3.1.1 肯普模式 | 第31-32页 |
| 3.1.2 围绕学的模式 | 第32页 |
| 3.1.3 混合模式下的流程结构 | 第32-33页 |
| 3.2 微课程单元设计 | 第33-36页 |
| 3.2.1 微课程目标设计 | 第33-34页 |
| 3.2.2 微课程内容设计 | 第34-36页 |
| 3.3 学科知识体系构建 | 第36-38页 |
| 3.3.1 碎片化学习情境下的学科知识构建 | 第36-37页 |
| 3.3.2 AI教学中的学科知识 | 第37-38页 |
| 3.4 自适应测试支持 | 第38-41页 |
| 3.4.1 自适应测试模型 | 第39-40页 |
| 3.4.2 自适应测试功能框架 | 第40-41页 |
| 3.5 评价与反馈 | 第41-44页 |
| 3.5.1 评价反馈模型 | 第41-42页 |
| 3.5.2 评价反馈结构 | 第42-44页 |
| 第四章 系统分析与实现 | 第44-59页 |
| 4.1 需求分析 | 第44-46页 |
| 4.1.1 可行性分析 | 第44-45页 |
| 4.1.2 需求调查 | 第45-46页 |
| 4.2 用户角色与用例分析 | 第46-48页 |
| 4.3 功能模块设计 | 第48-53页 |
| 4.3.1 登录 | 第49页 |
| 4.3.2 教师端 | 第49-51页 |
| 4.3.3 学生端 | 第51-53页 |
| 4.4 数据库设计 | 第53-55页 |
| 4.4.1 E-R图 | 第53-54页 |
| 4.4.2 知识点关系表示 | 第54-55页 |
| 4.4.3 数据表 | 第55页 |
| 4. 5 程序框架设计 | 第55-59页 |
| 4.5.1 流程与框架 | 第55-57页 |
| 4.5.2 核心功能验证 | 第57-59页 |
| 第五章 系统测试与验证 | 第59-68页 |
| 5.1 教学案例 | 第59-63页 |
| 5.1.1 案例1-Python语言编程练习 | 第59-60页 |
| 5.1.2 案例2-tensorflow playgrond演示训练 | 第60-62页 |
| 5.1.3 案例3-训练AI识别数字 | 第62-63页 |
| 5.2 测试与分析 | 第63-68页 |
| 5.2.1 知识空间实例 | 第63-64页 |
| 5.2.2 案例分析 | 第64-65页 |
| 5.2.3 教学效果分析 | 第65-68页 |
| 第六章 总结与展望 | 第68-70页 |
| 6.1 研究总结 | 第68页 |
| 6.2 研究建议与思考 | 第68-69页 |
| 6.3 未来展望 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-72页 |
| 附录 | 第72-79页 |
| 附录1: 学生学前调查问卷 | 第72-74页 |
| 附录2: 学生学后调查问卷 | 第74-75页 |
| 附录3: 教师访谈提纲 | 第75页 |
| 附录4: Python知识点梳理 | 第75-76页 |
| 附录5: python编程题 | 第76-79页 |
| 致谢 | 第79页 |