一、目标导向：反思教学目标的达成度与层次适配性

　　1. 现状分析：

　　o三维目标是否清晰可测（知识掌握/能力发展/素养培育）

　　o是否存在目标设定“高大全”或“碎片化”现象

　　o目标层次与学生最近发展区是否匹配

　　2. 实践策略：

　　o建立目标达成度观测点（课堂提问/分层任务/即时反馈）

　　o实施“目标阶梯化”设计（基础目标o进阶目标o拓展目标）

　　o运用逆向教学设计（从评估任务反推目标合理性）

■王会儒

为满足人才培养需求和学生多样化学习需要，上海率先将《人工智能基础》纳入义务教育阶段地方性课程，积极支持包含中职校在内的中小学、幼儿园广泛开展数智教学实践与体验。以此为支点，上海通过“三个重构”推动学习革命，不断扩大数智教育应用覆盖面。

一是虚实融合的空间形态重构。

上海在加快智慧校园建设过程中，正在分阶段推进“数字孪生校园”试点，即凭借物联网、大数据、人工智能、3D建模等技术，构建与物理校园映射的虚拟化数字空间，推进校园全要素、全流程的实时动态仿真与智能管理。

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领域建模与知识图谱在自动生成测试用例的过程中可以发挥重要作用。以下是它们如何结合并应用于不同产品形式（如Web、App、HTTP接口等）的测试用例生成：

1.领域建模

“2022年世界互联网领先科技成果”：

光明网讯（记者 李飞 孔繁鑫）11月9日，在2022年世界互联网大会乌镇峰会期间，2022年“世界互联网领先科技成果”发布。大规模知识图表示学习的体系化基础算法及开源工具入选。

人工智能要谋求新突破，离不开大规模知识计算，知识图表示是其中的一个关键。2010年以来大数据驱动的深度学习范式表现出了巨大威力，但依然存在缺乏推理能力和局限性。