AI教育：课程与器材路线

需要看清采样与标签过程的入门单元

样本、预测和错误能否导出

核对与交付记录：交接一份带来源和标签的数据样本，验证学生可导出原始样本与预测错误。以学生能说明错误原因和修改方法作为课堂产出。

操作直观，底层可调范围需核对

具有编程基础的项目课程

依赖、部署与调试入口

核对与交付记录：要求提交代码仓版本、依赖清单和可复现运行步骤。试课从干净环境加载样例并做一次模型替换，记录卡住的依赖和排错时间。

可深入，准备和维护要求较高

短时介绍某类应用

学生能改哪些变量

核对与交付记录：列出学生实际可调的输入、参数与输出，并配一个对照实验。验收看学生能否改变变量并解释结果，避免只看演示是否顺畅。

启动快，不宜据此声称覆盖完整AI学习

已有机器人或电脑的学校

输入与控制接口能否衔接

核对与交付记录：把现有器材接口、计算环境和控制动作整理成一页。通过一段真实输入到动作的示例复核连接，记录失败时的人工替代任务。

减少新增设备，整合工作需试教