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10年青少年编程教育经验 | 资深Python专家

前大厂技术总监 | 现编程教育创业者

专注青少年编程教育技能提升

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大家好，我是方老师，一个正在推行AI教育知识分享的人。

我将重心移到AI赋能教育工具和知识的分享已经有一段时间了。

就在两周前，一次培训结束后与一位老师学员交流的结果超出了我的想象。

她特意留下来，有点迟疑的问了我一句话：

"方老师，课我都听了，工具也装了，豆包、DeepSeek都试过。可回到办公室，感觉工作一点没变轻。"

我有点愣住了，怎么跟之前收到的反馈完全不一样呢，之前很多人反馈多多少少都有提效的，是不是用的不对呀。

于是，我就请她坐下来，具体聊聊。

从交流中我获得更多信息。

她不是不会用AI。

她的愿意是她参加过不少培训，也在培训中实际操作过。

可一回去，真正要用到工作中

—— 备课、教案、活动表、课件制作这些，就不知道从哪里下手。

听的时候觉得懂了，用的时候，就觉得懵了。

听到这里，我就有数了。

凭我多年的经验，这个问题的症结主要还是她参与的很多培训基本是普及课，很多培训老师既不是技术出身也不是老师出身，少了‘地气’。

这也是之前我自己遇到的一个误区。

01 培训教的是"工具"，工作要的是"流程"

以前听培训，常是这个工具讲一点、那个功能试一下。

PPT生成、表格整理、文档润色、图片制作，每个都像一门新课。

听完觉得收获很大，回到学校后打开电脑，面对自己手头那摊具体的事，还是发懵。

原因其实很简单：培训是按"工具"组织的，工作却是按"流程"运转的。

工具是散的，工作是连成串的。

今年4月，教育部等五部门印发《"人工智能+教育"行动计划》，明确提出支持教师"人机共创备课"。

政策方向很清楚：AI不是给老师多一个工具，而是要嵌进备课、上课、作业的完整链条。

方老师也是尽量按照这个逻辑讲，但现实里，多数人还卡在"工具"这一层。

所以，那天天还早，我就让她给我一个最近要上的真实课，现场给做了。

02 第一遍：让AI"猜"你的工作

那天，我们没再讲任何概念，直接拿她近期要上的一节课开始做。

第一遍，只输入这个课的名字和基本要求，让它直接生成教学设计。

不到两分钟，内容就出来了，环节齐全，排版漂亮。

但一页页往下看，问题就藏不住了

—— 很多细节，其实是AI照着"通用模板"猜出来的。

它没问用什么教材，用了通用的教学模板，没考虑这节课的学生基础和课堂要求。

它只是按一个"通用教学设计"的样子，把东西编了出来。

看上去能用，实际上用不了。

看到这里，我跟她说：

AI不是不会干活，是它根本不清楚你的风格，就能猜了。

03 第二遍：先让AI"懂"，再让AI"做"

第二遍，我们把她的教材、教学模板和已有的资料，一起拉进工具的对话框。

先不急着让他输出东西，而是让AI先补充知识并理解：用户要教什么、用什么模板、课堂怎么组织、习惯或者规范是什么。

等它"看懂"了这些，我们再让它重新生成。

这次结果明显不一样。

同样的主题，这一次的产出是贴着教材来的：环节对得上进度，任务卡符合她的模板，连语气都更像她自己写的。

原来，AI能不能帮上忙，取决于它对你工作的了解程度。

04 顺着工作流走，散落的活串成了一条链

接着，我们没有继续调提示词，而是问她接下来做什么，有什么步骤没？

她给我了一个大致的，教学计划定下来，继续做教案和评价表；如果有互动活动的化，还要找图片、视频和其他教学资源；最后，把这些组织成配套课件。

这里我也提醒她，AI找到图片和视频后，人一定要做好复核。

这样原本散落的事情，慢慢串成了一条完整的工作流：

看似普通的工作节点，正在被AI重新组织。

这里感觉她有点信心了，但是我跟她说下一步其实也很关键，而且也是AI结果是否能实战的关键之一。

05 AI出初稿，人做判断

听我说完这个，她就开始做判断：

"这个活动包含的知识太多了，学生消化不了。"

"这一段的例子，换成我们班孩子熟悉的场景才行。"

"这里其实不需要这么多解释。"

"能不能再简洁一点？"

AI不停地输出版本，她就不停地改。

AI负责生成，老师进行矫正和优化。

这个看过我前面文章的粉丝肯定都有印象，我一直在强调这个。

最后我给了她一个步骤，适合想快速学会的人。

06 让AI接住你的工作，三步就够了

我这里也把这个分享给大家，可以按这三步试试：

第一步：先让AI"吃懂"你的工作。

把教材、模板、真实资料先喂给它，让它理解你的工作背景，而不是空猜。

这一步，决定了AI输出的是"通用版"还是"你的版本"。

第二步：从一条真实工作链切入，而不是学单个工具。

挑一个高频、重复、低风险的场景，沿着你原本的流程走，让AI接住每个环节里最重复的那部分。

第三步：AI做初稿，人再做取舍，必要时可分段让AI做。

AI负责出第一版，你负责判断哪里不对、哪里太多、哪里不需要。

判断权，永远要在人手里。

也提醒一句：不是所有工作都适合马上交给AI。

涉及数据安全、容错要求高的环节，先把边界想清楚。

你的工作里，哪一部分最希望用AI承接？欢迎在评论区聊聊。

#AI工作流 #教师提效 #AI落地 #人机共创 #AI教育

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————☀本文完结☀————

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作者简介：方老师，资深信息技术从业者，有接近30年的技术从业经验，擅长用简单易懂的方式讲解复杂的技术问题，希望能帮助大家解决问题