micro:bit MakeCode，或使用类 C Arduino 语言的 Arduino IDE。面包板基础。按钮、LED、蜂鸣器与简单传感器。结对编程。排除法调试。
AI 融入
AI 作为电路与代码助手。学生使用 DeepSeek：（1）解释元件作用，例如“什么是下拉电阻，为什么需要它？”；（2）调试 Arduino IDE 代码，粘贴错误信息请 AI 解读；（3）根据描述生成代码框架，例如“写一段按下按钮后 LED 闪烁的 Arduino 代码”，再由学生修改。接线图必须先手绘。关键教学点：AI 可能建议看似正确却会损坏元件的接线，务必对照元件数据手册核实引脚与电压。
总结性评估
可运行的反应计时器或骰子模拟装置，设计档案重点包括 C（接线图、代码清单、计划、修改记录）和 D（准确度 / 延迟实测、评价、改进），并附 AI 使用记录。
AI 加快用户研究准备。学生使用 DeepSeek 或 Kimi：（1）起草并完善结构化访谈题库；（2）根据用户描述建议画像，再通过真实访谈验证；（3）将亲和图总结为洞察陈述。本单元重点强调：AI 用户画像是假设，不是数据。真实访谈后，在设计档案中比较 AI 预测需求与实际需求。本单元首次明确揭示 AI 推测与真实数据之间的差距。
本单元明确以 AI 结对编程为核心。学生使用擅长编程的 DeepSeek：（1）编写前通过对话规划程序结构；（2）获取特定函数的代码建议；（3）解释陌生库调用；（4）生成测试用例。必需流程：（a）先用自己的话写计划；（b）自己写伪代码；（c）之后才请求 AI 提供 Python 帮助；（d）亲自输入 AI 代码而非复制粘贴；（e）能够口头解释每一行。测试必须独立编写，不借助 AI。适时讨论虚构库函数和错误 API 语法：AI 有时会编造不存在的函数。
总结性评估
可运行的 Python 脚本，获取并格式化真实数据，如 5 座城市天气、实用随机知识或模拟社交动态阅读器。设计档案重点包括 C（流程图计划、注明 AI 贡献的代码质量、版本迭代记录）和 D（边界情况测试、对照规格评价、对目标用户的影响），并附扩展版 AI 使用记录。