中小学人工智能通识课学什么？

中小学人工智能通识课主要学习以下几个方面的内容：

基础知识
人工智能的概念
   理解什么是人工智能，包括它的定义、发展历程中的关键节点。例如，了解图灵测试作为判断机器是否具有智能的一种方法，以及从早期简单的智能算法到现代复杂人工智能系统的演进过程。
人工智能的应用领域
   日常生活方面
     认识智能家居设备，如智能音箱如何根据语音指令播放音乐、查询信息或控制其他智能家电；智能门锁通过指纹、面部识别等技术实现便捷安全的开锁功能。
   医疗健康领域
     了解人工智能辅助医疗诊断，像智能影像诊断系统能够快速准确地分析X光、CT等医学影像，帮助医生发现病变；智能健康监测设备可对心率、血压等生命体征进行持续监测并提供健康预警。
   交通出行方面
     学习自动驾驶技术的原理，包括车辆如何通过传感器感知周围环境、进行路径规划和决策控制；还有智能交通管理系统，如交通流量预测与智能信号灯控制，以提高道路通行效率。
基本算法与模型
   简单算法
     例如，学习分类算法中的决策树算法。以识别动物是猫还是狗为例，通过对动物的特征（如是否有四条腿、是否会汪汪叫等）进行逐步判断，构建一棵决策树来对动物进行分类。
   机器学习模型概念
     初步了解神经网络模型的概念，知道神经元是神经网络的基本组成单位，以及神经网络如何通过大量的数据进行训练来实现对数据的分类、预测等功能，就像一个多层的信息处理网络，每层都对输入数据进行特定的转换和处理。

编程与工具
图形化编程
   学习使用Scratch等图形化编程工具。在Scratch中，学生可以通过拖拽不同功能的积木块来创建程序。例如，创建一个简单的动画程序，控制一个角色在舞台上移动、跳跃，并根据不同的条件（如碰到边缘就反弹）做出相应的反应。这种编程方式不需要编写复杂的代码，适合初学者快速入门编程和理解程序逻辑。
编程语言基础（如Python）
   基本语法
     学习Python的基本语法结构，如变量的定义与使用、数据类型（整数、浮点数、字符串等）、运算符（算术运算符、比较运算符等）。例如，通过编写简单的计算程序，计算两个数的和、差、积、商等。
   简单应用
     编写一些简单的函数来解决实际问题，如编写一个函数来计算一个数的阶乘。利用循环结构（for循环、while循环）来实现对一系列数据的操作，如打印九九乘法表。

数据与信息处理
数据收集与整理
   数据收集方法
     了解如何从不同的来源收集数据，如通过网络爬虫（在合法合规的前提下）从网页上收集特定的数据，或者使用传感器（如温度传感器、光线传感器）收集环境数据。
   数据整理与清洗
     学习对收集到的数据进行整理，去除重复的数据、错误的数据。例如，在一个关于学生成绩的数据集中，如果存在录入错误的成绩，要学会如何发现并修正这些错误数据，同时将数据按照一定的规则进行排序、分类等操作。
数据分析与可视化
   简单分析方法
     学习使用一些简单的数据分析方法，如计算平均数、中位数、众数等统计量来描述一组数据的特征。以一个班级学生的考试成绩为例，计算平均成绩可以了解班级整体的学习水平，中位数可以反映成绩的中间水平，众数则可以找出出现次数最多的成绩。
   数据可视化工具
     利用简单的工具（如Excel）进行数据可视化。例如，将学生成绩数据制作成柱状图来比较不同学科成绩的高低，或者制作折线图来观察成绩随时间的变化趋势。

伦理与社会影响
人工智能伦理问题
   了解人工智能可能带来的伦理问题，如算法偏见。当人工智能系统在进行决策（如招聘系统筛选简历、贷款审批系统评估信用）时，如果训练数据存在偏差，可能会导致对某些群体的不公平对待。例如，一个基于历史招聘数据训练的招聘算法可能会因为过去的数据中存在性别或种族差异而对某些性别或种族的候选人产生偏见。
社会影响
   认识人工智能对就业结构的影响。随着人工智能技术的发展，一些重复性、规律性强的工作可能会被自动化的人工智能系统所取代，如部分工厂流水线工作、数据录入工作等。但同时也会催生一些新的就业机会，如人工智能工程师、数据分析师、人工智能伦理审查员等。