AI探秘地图 · 核心教案
难度系数：★★☆☆☆
第 3 站 课时教案：AI在玩词语接龙！
对应学生关卡：第 3 站《AI 在玩词语接龙！》（建议安排：12分钟）
课堂目标与 AI 通识背景
🎯 课堂目标
- 认知维度：理解生成式 AI 说话的底层基本原理——“每次只预测下一个字/词”（Next-token prediction / 词语接龙）。
- 思维维度：体会上下文信息（前面的文字）对于 AI 猜测下一个词准确度的决定性作用，理解概率的作用。
- 价值观维度：通过人机接龙 PK 体验，破除对 AI “无所不能”的神秘感，将其还原为一套数学概率猜测机制，激发理性的技术探索兴趣。
💡 AI 通识核心背景（教师备课用）
- 大语言模型心脏：单字接龙机制：无论是 GPT 还是 DeepSeek，其本质都是一个“超级单字接龙游戏机”。模型通过大规模阅读人类文本，学会了在给定一段话（上下文）后，去计算最可能出现的下一个字或词的概率分布。例如，当看到“今天天气真…”时，接“好”的概率是 75%，“坏”是 10%，“苹果”是 0.001%。
- 逐步自回归生成 (Autoregressive)：AI 并不是一瞬间写完一整段话，而是猜出第一个字后，把这个字加入已有的开头中，再一起作为线索去猜第二个字。如此循环往复，直到生成“停止符号”，从而拼接出一整段流畅的句子。
40分钟核心教学流程
1. 情境导入与概念激活（0-8分钟）
- 太空引入：教师引导：“飞船的‘词语接力舱’受损，艾达开始说一些奇奇怪怪、不连贯的话。我们需要和艾达玩一个‘猜词接龙’游戏，来帮它修复逻辑语言芯片！”
- 人机接龙暖身赛（全班互动）：
- 老师在大屏幕写出一个未完句子：“今天放学后，我们一起去操场玩……”
- 问学生：“你们脑子里闪过的下一个词是什么？（学生答：足球、滑梯、捉迷藏）”
- 追问：“为什么你们没有人回答‘宇宙飞船’或‘红烧排骨’？（因为根据前面的词语限制，它们不顺口、不合理）”
- 总结：“真棒！其实大语言模型也是用一模一样的逻辑在‘猜词’！”
2. 交互探究与概念构建（8-25px）
- 第一轮与第二轮（基础接龙体验）：
- 指导学生阅读没写完的句子（例如：“今天的操场很……”），在给出的候选词中，选出他们认为读起来最通顺、最合理的字词。
- 观察随着字词的选择，句子被一步步拼接完整。在这个过程中，让学生思考：为什么我们会觉得某些词比另一些词更合适？（因为我们根据前面的词进行了合理的预测）。
- 第三轮（真实 AI 接龙）：
- 引导学生在输入框中输入一段个性化的开头（例如：“探险家们刚刚……”），点击“启动真实 AI”，观察真正的 DeepSeek API 是如何一个词一个词地顺着接龙写下去的。
- 启发学生思考：AI 的大脑里没有字典，也没有真的理解这些词的意思，它是怎么做到这么流畅地接话的？（它是通过看你给的开头，去猜哪一个词出现的可能性最大）。
3. 通关挑战与真实体验（25-32分钟）
- 完成挑战（用自己的话说清楚）：
- 让学生在输入框中，用自己的话独立解释：“AI 在接下一个词的时候，它是在看什么线索？核心原理是什么？”（例如：“它看前面的词，算概率猜下一个最顺口的字”等）。
- 回答字数需要 ≥ 10字，提交后成功激活“接龙观察员”勋章！
4. 归纳反思与人机研讨（32-40分钟）
- 案例连线：展示几组真实 AI 生成的离奇接龙句子。
- 备课总结：教师总结：“今天我们破解了大语言模型的最核心秘密——它是个超级单字接龙大王！它之所以会写作文、会聊天，就是因为‘见多识广’后，猜下一个字极准。大语言模型的所有神奇魔法，其实都建立在‘概率猜测’之上。这就需要我们在输入信息时提供高质量的‘开头引子’，引导它猜出更聪明的字眼！”
学生可能反应与引导建议
反应一：认为 AI 是非常聪明的人类，能够完全理解句子的思想和情感
- 引导建议：教师引导学生观察：“如果你给 AI 的开头是‘我昨天吃了一只大大的……’，AI 可能会接‘苹果’或‘包子’，但如果前面是‘我昨天开着飞船飞向了……’，它就会接‘太空’或‘火星’。这说明它并没有真正吃苹果或开飞船的经验，它只是看你前面写了什么词，然后从它读过的无数本书里，找出跟这些词经常一起出现、最顺口的那个词接上去。它是在做‘超级接龙游戏’，而不是像人一样真正理解它。”
反应二：在第三轮输入开头时，写了太长或结构非常复杂的段落，导致 AI 接龙结果不够理想
- 引导建议：教师提示学生：“AI 接龙也需要清晰的引子。尝试用一句简单、有画面感的开头（如‘星际飞船的控制板上闪烁着……’），给 AI 一个明确的预测方向，看看它接出来的效果会不会更有趣。”
课堂评价指标
- 探究参与度：前两轮预设接龙选择的正确率，以及第三轮个性化 AI 调用的参与情况。
- 认知深度：在通关挑战中，对“AI 预测下一个词依靠的线索是前面的词（上下文）并利用概率计算”这一核心底层原理，能否用自己的语言解释得通顺合理，且字数达到标准。