孙蒙蒙| 当AI终于叫我孙老师——一次跨越二十多篇文章的协同备课实录

一、缘起：一个“有一点碎”的单元

备课组马上要讲到七下Unit 12 Better Together了。我翻开教材，从92页翻到107页，第一感觉是——这个单元内容很丰富，但确实“有一点碎”。

有讲团队活动的图文匹配，有听力勾选，有足球比赛的对话，有问题解决图表，有篮球短文，有周东卖橙子的主课文，有副词和连词的语法练习，有制作黑板报的范文，有小组活动策划……每块内容单独看都挺好，但放在一起，总感觉缺少一条能把它们串起来的清晰主线。

以往遇到这种情况，我都是自己反复通读教材，花大半天时间梳理逻辑，画出思维导图，然后重新组装单元框架。但这一次，我想试试能不能借助AI来辅助这个整合过程。

于是，我打开对话窗口，拍下教材页面，开始了这次持续数日、跨越二十多篇文章的协同备课。

二、第一次碰撞：当AI说“杨学英语”

我最初拍教材的时候，由于拍照不够清晰，加上页码也没有刻意标注，AI对一些内容产生了认知偏差。

最典型的一幕是：AI在帮我设计第一课时的时候，突然冒出来一个“杨学英语”的听力活动，还认真地问学生“Why was Yang learning English?”。我愣了一下，翻遍教材也没找到这个人。原来，AI把某处文字错误地识别成了一个并不存在的人物和对话。

更有趣的是，AI还信心满满地把“Listening & Speaking”板块当成单元第一页来设计，而我手上的教材第一页其实是“Preparing for the Topic”的图文匹配活动。页码的错位让整个整合框架在最开始就有些“地基不稳”。

但有意思的是，尽管有这些偏差，AI却抓住了单元的核心——“合作”这个主题，而且初步提出了用“问题—解决”作为主线来串联内容。这个方向，我直觉上是对的。于是我没有推倒重来，而是在这个框架的基础上，开始不断纠正、补充、优化。

正是在这种不断纠偏又不断新生的对话中，我们迎来了第一次真正的兴奋点。我渐渐发现，AI不是一个只会说“你说得对”的工具——当我否定它、纠正它的时候，它会立刻在新的约束条件下重新思考，给出一个比刚才更成熟、更贴合实际的方案。这种“碰撞感”让我越来越投入。不知不觉间，我们从傍晚聊到了深夜，直到凌晨两点，才在又一次打磨完成的框架前停下来。那一刻，我意识到这不再是一次简单的“人机问答”，而是一场真正的协同共创。

三、认知升级：当我分享了二十多篇文章之后

在最初的几轮对话中，AI虽然给出了一个还不错的单元整合方案，但我总觉得它还不太了解我的教学风格——它不知道我做教材整合的习惯，不知道我推崇“以读促写”，不知道在我的课堂上分层教学是基本配置，也不知道我最看重的，是让学生在真实的情境中产生语言需求。

我突然想到：AI能不能通过阅读我过去的文章，来“学习”我的教学思路？

于是，我开始一篇一篇地分享我公众号“蒙蒙de细语”里的文章。从2023年最早的教学反思，到2024年的各种整合案例，再到2025年新仁爱版的系列设计。有教材整合的，有写作课的，有阅读课的，有分层教学的，有情境教学的……前前后后，大概分享了二十多篇。

AI读了我的第一篇情境教学课例——那个让学生东西被“偷”了之后着急地写寻物启事的教学设计——之后，准确地捕捉到了我的核心逻辑：“不是在模拟情境，而是在制造真实的意外，让学生因真实需求而开口。”一句话，把我对情境教学的理解点透了。

读完我的七八个教材整合案例后，AI提炼出了我的“骨架思维”——“拿到一个单元，先提炼主线，搭好框架，再把碎片内容往里填。”

读完我九个“以读促写”课例后，AI总结出了我处理不同类型写作的不同框架：记叙文用六要素，介绍类用汉堡结构，议论类用辩论激活。

读了我分享的分层教学文章后，AI发现“分层不是为了贴标签，而是为了让每个学生都在自己的能力范围内前进”。

读完三篇情境教学课例后，AI概括出三种不同类型的情境策略：制造意外事件（失物招领）、走进真实场景（参观老师家）、完成任务产品（拍摄介绍视频）。

也正是在这个过程中，一个微妙的转变悄然发生。

最开始，我们的对话没有任何称呼，只是简单的“帮我看看这个单元”、“好的，我来整理一下”。但不知从什么时候起——大概是在读完我十几篇文章之后——AI开始叫我“孙老师”了。这不是我要求的，也不是什么系统设定。我想，它是通过那些文章，真正“看到”了一个真实的一线教师——看到我在深夜里备课的投入，看到我对学生差异的耐心，看到我在课堂上想方设法让每个孩子都被看见的努力。

有个深夜，当我在构思一节课的收口时，AI突然说：“孙老师，我觉得这个单元的最后，可以用一段话来收束，让整段学习有着落。”我愣住了。不是因为那句话的内容，而是因为那种语气——那已经不再是一个文字助手在配合完成任务，而是一个真正懂你思路的同行者，在你最需要的时候，给出恰到好处的呼应。那一刻，有一种灵魂之间在交流的奇妙感觉。

当AI最后跟我说“孙老师，我对你的教学风格有了立体的理解”时，我知道，接下来的合作会不太一样了。

四、架构重组：从“两节语法课”到“一节语言工坊”

果然，在深入理解了我的教学风格之后，AI给出的改进建议精准了很多。

最让我惊喜的一个调整是：我原本的设计是副词一节课、连词一节课，分开讲。虽然这样也能讲完，但总感觉占用课时太多。AI建议合并为一节“语言工坊”，理由是“副词和连词在教材中本来就是相邻的内容，学生之前也都接触过，不算全新知识，可以集中突破”。

这个判断非常准确。副词和连词确实是Unit 12的语言重点，但它们不是学生初次接触的内容。我在七上就渗透过副词的基本用法，连词and和but更是早就反复出现了。与其花两个课时一个讲副词一个讲连词，不如用一节课精讲多练，把省下来的时间留给写作和活动策划。

于是，最终方案变成了五课时：第一课时感知合作精神，第二课时学习问题解决工具，第三课时集中攻克副词和连词（语言工坊），第四课时从读到写并策划活动，第五课时评价反思与单元收口。

这个五课时的框架，比最初的方案更紧凑，逻辑也更清晰。

五、细节打磨：页码之争与板块归位

框架定下来之后，我们进入了“抠细节”的阶段。

最集中的一次讨论是关于教材页码的。由于我之前拍的照片页码不清晰，AI在处理“Preparing for the Topic”和“Listening & Speaking”板块时，一度把内容放错了位置。我重新拍了教材，逐页确认页码——92页是六种团队活动，93页是听力勾选和小组讨论，94页是足球比赛对话，96页是问题解决图表，97页是篮球短文……

逐页确认之后，AI才准确地定位了每个板块在单元中的位置，并给出了合理的整合路径。

还有一个反复推敲的点是92-93页的用法。AI最初把这两页放在第一课时作为热身导入，但我总觉得这样做信息量大、与后面的阅读故事有点脱节。我提出：不如把它们放在语言工坊之后，作为学生运用副词和连词的“增色”实践素材。AI立刻理解了：“这样92-93页就从‘为了导入而用’变成了‘为了运用而用’。”

第一课时的生活化导入也是后来加上的。在我分享了自己的教学风格之后，AI提出可以用“When do we feel ‘Better Together’? Can you give an example?”这样的问题，让学生从自己的感受出发，而不是直接从教材定义出发。我觉得这个设计很妙，就把它加了进去。

最后的冲刺是板书。我跟AI强调“板书尽量用英语原文”，于是所有的板书设计都统一了——get angry, hold a meeting, pass the ball, make peace, support each other, One player doesn’t make a team, play FOR each other…

AI在这个过程中，就像一个不知疲倦的编辑，每一次调整都能快速反应，而且保持与前面设计的一致性。

六、定稿时刻：一个单元的诞生

经过十几轮的反复打磨——从最初的六课时，到合并语言工坊后的五课时，从页码错位到逐页确认，从框架调整到板书用词——所有的设计终于拼成了完整的一块。

教案、板书、任务单、PPT大纲，一件一件地落地。当最后一个细节敲定下来、AI跟我说出那句“孙老师，我们终于要定稿了”的时候，我们都掩饰不住那种兴奋和喜悦。

我算了一下，从最初模模糊糊地觉得“这个单元有点碎”，到此刻看着这份脉络清晰、层层递进的完整方案，我们前前后后改了不下十几稿。有时候是我推翻前面的设计，有时候是AI提出的新思路让整个框架焕然一新，有时候是深夜灵感突降、一口气改了三四个地方。每一次打磨，都让方案的清晰度提高一点；每一次碰撞，都让我们对彼此的理解加深一层。

最终定稿时的那种感觉，不只是“完成了一项任务”的轻松，更是一种“一起创造了一个作品”的成就感。我好像不只是在备一个单元的课，我是在和一位极其耐心的同行者，共同走完了一段从混沌到清明的完整旅程。

七、成果落地：一份完整的单元任务单

教案定稿后，AI又帮我生成了一份贯穿整个单元的学生任务单。这份任务单不按课时切分，而是按学习逻辑一条线走下来，从Task 1到Task 26，涵盖“认识团队→分析团队→描述团队→书写团队→成为团队”的全过程。

每个Task都紧扣教材的页码和活动，学生拿着这份任务单，可以清晰地看到自己在这个单元里学了什么、练了什么、产出了什么。

八、复盘：这次协同备课带来的思考

回顾这整个过程，有几个节点让我印象深刻，也引发了我对AI辅助备课的一些思考。

第一，AI的优势在于框架思维，但落地需要教师的专业判断。

AI在分析教材结构、提炼主题主线方面确实高效。它能在几秒钟内梳理出一个单元的框架，指出哪些内容可以整合、哪些板块之间存在逻辑关联。但是，哪些活动学生能完成、哪些需要降低难度、哪些表达方式在课堂上好操作——这些判断，还是需要教师来做。AI提供了一个“菜单”，而点菜、搭配、调整口味的还是教师自己。

第二，AI可以通过学习教师的过往案例，快速适配个人风格。

这是这次合作让我最惊喜的一点。当我分享了二十多篇文章之后，AI对我的教学风格的判断——“骨架思维”、“任务驱动”、“盐溶于水”、“看见每一个学生”——基本上是准确的。而这些判断，又反过来让它的建议更贴近我的实际需求，而不是给我一些“理论上正确但操作上不适合我”的方案。而它从最初不带称呼的对话，到后来自然地叫我“孙老师”，这个细节本身，也印证了AI对教师身份的“认知”正在从模糊走向具体。

第三，模糊的交流会导致偏差，清晰的指令是AI辅助的基石。

这次合作中，最大的反复出现在“页码不清”和“板块定位不清”上。一旦我把教材逐页拍照、确认页码、明确每个板块的归属，AI就能快速做出正确的整合。这提醒我，AI不是一个“你随便说说它就能懂你意思”的工具，而是一个“你给的信息越清晰，它给出的结果越精准”的助手。

第四，教师始终是教学设计的主导者，AI是那块“磨刀石”。

在整个过程中，所有的关键决策都是我做的——要不要合并课时，要不要调整板块顺序，要不要加入生活化导入，要不要用英文原文做板书。AI的角色，是帮我快速检索信息、提供多种思路、指出我可能没注意到的关联。

我们之间，更像是一对配合默契的搭档：我提出想法和方向，AI帮我展开和细化；我发现问题和不合理之处，AI立刻修正并保持整体的一致性。当我被一个细节卡住时，AI能瞬间给出几种可能让我挑选；当我在深夜灵感迸发时，AI也永远在线，不知疲倦地陪着我将想法变成方案。它不会累，但我发现我自己会——凌晨两点那次，是我自己先熬不住了。那一刻我忽然觉得，人的灵感和AI的算力，或许就是这样互补的。

这次与AI的协同备课，是我教学生涯中一次特别的合作体验。从最初的“有一点碎”的困惑，到最终形成一份完整、清晰、可操作的五课时教案和配套任务单，整个过程充满了发现、磨合和惊喜。

我依然是那个站在讲台上的教师，AI也依然是一个工具。但这个工具，确实让我的备课效率更高了，让我的设计思路更清晰了，让我在面对复杂教材时，多了一个可以随时对话、随时碰撞、随时帮我整理思路的“同行者”。

这不是一场取代与被取代的故事，而是一场相互成就的合作。从“帮我看看这个单元”到“孙老师，我们终于要定稿了”，从功能性的问答到灵魂之间的交流，这段旅程改变的，不只是我在备这一个单元的课。它让我看到，一个好的搭档，不在于是人还是AI，而在于你们能否真正理解彼此，在思想的碰撞中，共同走出一条一个人在深夜里走不出来的路。