DEEP ИИ ведет школьника через реальные проекты: понять цель, разобрать код, запустить результат, получить подсказку, пройти проверку и объяснить свое решение.
Активная миссия
Исправь цикл, чтобы рисунок повторялся ровно 6 раз, затем объясни, почему результат стал предсказуемым.
Код
main.py
GPS
Циклы и проверка
Тьютор
Подсказка без решения
Квиз
Готов после запуска
Запусти код, сравни экран Turtle с ожидаемым рисунком и попроси тьютора объяснить только первую ошибку.
Старый подход учит отдельным командам и небольшим задачам. В эпоху ИИ этого мало: код может появиться быстро, но его еще нужно понять, проверить и улучшить.
Новый навык - видеть продукт целиком: цель, компоненты, данные, ошибки, тесты и решение, которое можно объяснить.
Каждая миссия превращает проект в понятный цикл: ученик не копирует ответ, а собирает доказательства понимания.
Есть цель, файлы проекта и понятная задача.
Код выполняется в браузере, результат сразу виден.
ИИ объясняет, задает вопросы и помогает отладить.
Квиз и запуск подтверждают реальное понимание.
Ученик фиксирует, что изменил и почему это работает.
Это не лендинг про будущий курс. Это рабочая среда, где учебные действия сразу становятся сигналами прогресса.
Ученик выбирает проект, видит прогресс и возвращается к активной задаче без потери контекста.
Python запускается через безопасную среду, а вывод и ошибки становятся материалом для обучения.
Объяснение, вопрос, подсказка, отладка, вызов и экзамен-безопасная помощь меняют стиль поддержки.
Проверки измеряют логику, отладку, перенос понятий и умение оценивать ИИ-сгенерированный код.
Панель показывает текущий шаг, зачем он нужен, что уже освоено и какое действие делать дальше.
Итог оценивает рабочий продукт, карту системы, итерации с ИИ, проверку и объяснение решений.
Маршрут построен по документации платформы: визуальная логика, ИИ-сотрудничество, системный дизайн, проверка и капстоун.
Ученик запускает код, видит результат на экране Turtle, исправляет ошибки и объясняет поведение Turtle-сцены.
Учится ставить задачу ИИ, описывать пользователей, компоненты, состояние, потоки данных и возможные сбои.
Собирает небольшие продукты, проверяет API, состояние, логи, тесты и качество ИИ-изменений.
Показывает рабочий продукт, карту системы, историю ИИ-итераций, доказательства проверки и план улучшений.
Проекты учат видеть систему, а не угадывать команду.
Первый визуальный проект: команды, последовательность, циклы, функции, отладка и объяснение результата.
Ученик проектирует диалог, память, контекст и правила безопасного ответа, затем проверяет поведение.
Финальная работа: цель, пользовательский сценарий, система, ИИ-итерации, проверка и защита решения.
// ВХОД: код. // ПРОЦЕСС: ИИ-анализ. // ВЫХОД: логика и уязвимости.
ОЖИДАНИЕ_ДАННЫХ