这项任务先解决什么
由教师在学生账号下完成安装、数据准备和一次预测。样本命名、标签顺序与模型版本同步保存，部署后确认设备实际使用的版本。先建立最小可运行活动，再按学生基础开放更多参数。
给样本划分、标签顺序和模型文件分别编号，部署后用一个可辨认输入确认新模型确实生效。若电脑环境受限，先修权限和依赖，不要在整班使用时才让教师逐台临时安装。
以可返回的基线安排实施
启动AI 教学平台对照任务时，先让教研与采购团队完成最小、可观察的一段，再逐层添加。每一步写明前置条件、预期现象、实际记录与停止后的返回点。遇到问题回到最近已知状态，避免同时更换材料、环境和流程，导致无法判断哪项变化带来结果。
把三步操作落实到资料
实施阶段1落实一组可观察操作，按对应方向执行：写清本单元要解释的概念；标出学生可修改的输入与程序；在陌生样本上进行一次演示。执行前把所用配置、负责人角色和文件位置写下；完成后保留原始现象。如果某一前提未满足，就暂停该阶段并标记缺口，而不是把后续步骤视为已经成立。
实施阶段2落实一组可观察操作，按对应方向执行：使用教学电脑账号安装环境；从官方最小示例开始修改；重新启动设备确认版本已更新。执行前把所用配置、负责人角色和文件位置写下；完成后保留原始现象。如果某一前提未满足，就暂停该阶段并标记缺口，而不是把后续步骤视为已经成立。
实施阶段3落实一组可观察操作，按对应方向执行：检查教案是否提供非演示样本；让学生分组标注并讨论歧义；另存未参与调整的验证集合。执行前把所用配置、负责人角色和文件位置写下；完成后保留原始现象。如果某一前提未满足，就暂停该阶段并标记缺口，而不是把后续步骤视为已经成立。
处理跨阶段的接口与依赖
本项目需要持续保留输入样本、真实类别、预测类别、模型版本、人工帮助与新样本结果。这些记录不是最后补写的报告，而是下一阶段的输入；一旦中途更换版本、使用对象或任务条件，先找出受影响的步骤。对“代码与模型开放套件”这条路径，尤其要核对依赖、部署与调试入口，把相关责任与支持安排落实到具体材料。
把技术边界放到实际动作里
本次核对还要保留两条具体提醒。第一，教师电脑可用不能代替学校受限账号环境测试。；对应动作是使用教学电脑账号安装环境。第二，更多训练轮次不自动证明模型更适合真实课堂场景。；可从让学生分组标注并讨论歧义开始复核。它们应进入操作说明或问题单，而不是只出现在结尾。若结果与预期不同，先查这些动作是否真的完成，再决定是否需要修改原任务。
课堂预测与错误记录：怎样填写本次任务
本场景工作表字段为样本、划分、真实类别、预测类别、场景变化、修改决定。例如示范行“假设样本A / 独立验证 / 课堂自定 / 待执行 / 换背景 / 先看错误分布”仅展示填写关系；实际运行后用自己的观察替换，不保留示例当结果。填写时重点对应输入样本、真实类别、预测类别、模型版本、人工帮助与新样本结果，让一次选择、操作或修改能找到原始依据。表头中的状态应区分未执行、已观察和仍待确认，适用条件改变时另开一行，而不是覆盖旧结果。
本场景最容易误判的两件事
围绕“AI课堂平台上线：先跑通环境与样本链”，可以把这两个问题用于复核。没有预测导出怎么办？ 记录可见任务结果并注明证据限制，不编造不可见指标。 另一项是：模型输出错是否学生不会？ 分别核对平台状态、数据和个人解释，不直接归因。 两者应与本次任务的实际条件一起判断。
原始资料阅读
Make a Pick and Place Robot — Lesson Plan
https://education.lego.com/en-gb/lessons/ev3-cim/make-a-pick-and-place-robot/
Built-in Examples
https://docs.arduino.cc/built-in-examples/
AI Risk Management Framework
https://www.nist.gov/itl/ai-risk-management-framework