——课程体系总览与核心理念

受众：集团内小学—初中—高中信息与人工智能教师
时长：30 分钟
定位：整个课程体系的“总起课”与“共识构建课”

🧩 01 为什么我们需要这一套课程体系？

当“人工智能进校园”成为趋势，大量宣传、比赛、观摩课纷至沓来，但老师们普遍都有一种真实的感受：

——听过很多，但真正落地很难。

而“难”的原因并不来自老师不努力、不学习，而是来自结构性的三大瓶颈：设备不足、人员短缺、资金有限。本课的目的，是把这些困难说清楚，让大家意识到：困难不是个人问题，而是系统性限制。

这节课将帮助你建立一个关键认识：
只有理解困境，我们才能设计出真正可行的解决路径。

🚧 02 困境一：设备条件不足（硬件严重不匹配）

典型的学校设备现状：

• 机房电脑老旧，无独立显卡

• 校园服务器紧缺甚至没有

• 教师机跑 Stable Diffusion 会“直接死机”

• 宿舍、专用机房电脑无法统一换代

• 固定资产采购周期极长（申请一年、到货一年）

硬件不足直接导致：

• 本地跑不动模型

• 图像生成速度极慢

• 学生无法独立完成 AI 任务

• 老师只能做“PPT层面的AI教学”

现实结论：硬件不足不是技术问题，是资源瓶颈。

🧑‍🏫 03 困境二：缺少专业技术人员（老师要带课还要充当运维）

在一个完整的 AI 项目中，企业通常需要：

• 网络工程师

• Linux 运维

• 后端开发

• 模型工程师

• 运维监控人员

而在学校：

这些角色往往只有一位：信息老师。

老师的日常已经包括：

• 备课、上课、教研

• 校园网络管理

• 机房维护

• 设备维修

• 活动组织

• 教育教学资料上报

要让老师再独立完成“AI 平台部署”，难度极高。

💰 04 困境三：资金有限（学校预算无法覆盖 AI 项目的真实成本）

AI 项目意味着：

• GPU 服务器采购（极昂贵）

• 模型算力费用

• AI 平台订阅

• 网络与备份资源投入

• 长期维护成本

多数公办学校无法长期承担此类开销，最终形成：

没钱 → 没平台 → 没应用 → 领导看不到效果 → 更没钱

📘 05 为什么本课程体系要这样设计？

本课程体系不是知识堆砌，而是基于“现实困境”反向推导出的可行路线。

课程结构如下：

网络基础 → Linux能力 → AI 小项目开发 → Docker部署 → 模型后端 → SD/ComfyUI 创作

每一个模块都指向中小学的真实痛点。

🌐 06 解决方案①：网络基础与 Linux 基础 —— 为“缺技术人员”而设计

学校没有专职运维，因此信息与人工智能教师必须具备：

• 会看 IP、会辨别端口

• 会登录 Ubuntu

• 能用基础命令定位问题

• 知道“为什么学生连不上 AI 服务”

不会这些，就算给你 3090 服务器，你也用不起来。

🤖 07 解决方案②：Python + AI 小项目 —— 为“缺设备”而设计

学校无法为每个学生配高性能电脑，也无法在机房安装复杂环境。

解决方法是：

• 用 Python 做一个 统一的 AI 后端

• 全校学生通过浏览器访问 同一个 AI 服务

只需要一台老师机或服务器，就可以让整个校园共享。

🐳 08 解决方案③：Docker 部署 —— 为“缺人 + 缺钱”而设计

Docker 的好处：

• 免费

• 可迁移

• 稳定

• 旧电脑也能用

• 容器坏了可以秒恢复

OnePanel 让部署变成“会点鼠标就能做”，极其适合学校。

🎨 09 解决方案④：Stable Diffusion / ComfyUI —— 为“缺成果展示”而设计

学校是否继续投钱、是否认同 AI，很大程度上靠“可见成果”：

• 校园 AI 海报

• 课程导入视频

• 班级吉祥物

• AI 绘画展

• 学生项目作品

成果越明显，学校越愿意支持持续建设。

🧭 10 最终目标：建立“最低可用 AI 能力体系”

我们不追求“把老师变工程师”。
我们追求的是：

• 会看系统

• 会查问题

• 会搭 AI 小项目

• 会部署本地模型

• 会带学生做成果展示

在有限资源下，构建 学校可持续发展的 AI 基础能力。

📌 第 1 课课后任务

请准备以下信息：

• 本校现有设备（旧电脑、服务器、NAS）

• 是否能获得管理员权限

• 校内可访问的内网范围

• 学校对 AI 项目的基本态度