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【AI赋能】学习议会的任务产出
【优秀产出分享】电解质溶液任务单2.0
这一轮电解质溶液的角色任务单收上来了，先分享三份同学的2.0产出，再聊聊这次实践前后的想法。
一、优秀作品分享
作品一：把概念和测定方法连成一张图
曾兆玉同学作为讲解者费理，从电迁移率、迁移数、电导率一路推导到摩尔电导率，同时将Hittorf法、界面移动法等测定方法归拢在一起，并把Kohlrausch定律与电导测定的应用一并纳入了结构。
（图为曾同学手写思维导图）
这一章最容易出现的状况，就是知识点逐个记忆、记完仍然分散。这份产出比较让我满意的地方在于，它不是一份清单，而是一张有层级的结构：概念之间有推导关系，测定方法之间有归类关系。能用一张图进行展示，说明同学已经想清楚了谁在前、谁在后。
作品二：把错误的来龙去脉写下来
国雅瑄同学抽到的角色是“凯文”，2.0产出主要围绕Hittorf法：用Cu电极电解CuSO₄，通电后阴极部Cu²⁺浓度如何变化。她把1.0中的原始判断保留了下来，然后逐步展开。原先的判断是什么、为何出错、课堂上如何纠正、AI如何解释与修正，最后落到物料平衡推导，得出阴极区Cu²⁺浓度一定低于通电前的结论。
（图为雅瑄同学对Hittorf法判断题的复盘）
这份作业让我印象比较深。她没有擦掉1.0重新誊写一份整洁的版本，而是把原始判断和修改过程一并保留，错误本身成了产出的一部分。恰恰是这种呈现方式，能看出同学的思考过程。
作品三：自己把错因找出来
刘盈盈同学的2.0，是 解离度与 溶解度的计算。他在自己的解答旁边逐条写下了错因：概念不清、未加单位、混淆了 和 ，并且把出问题的具体位置圈了出来。这些不是AI给出的评阅意见，是他自己回头查找的结果。
（图为盈盈同学在计算过程中的自我纠错）
她指出的都不是计算失误，而是概念层面的问题——单位、平衡常数的标准态，这些恰恰是公式用得再熟也绕不过去的地方。他能自己把这些找出来，说明同学检查的已经不只是算得对不对，而是用得对不对。
作品四：对AI的批判
2.0版的角色产出，要求学生对AI的表现做三类标注：AI正确的点、AI错误且课堂已纠正的点、AI半对半错或边界性遗漏的点。
唐宇航同学的这份作业，是这一步完成得比较完整的一份。 他先把AI给出的回答拆成两块逐条列出：AI正确的点，以及AI错误且课堂已纠正的点。围绕迁移数的表达式₊
（图为唐同学对AI观点的判断）
更难得的是，唐宇航同学还归纳了第三类——半对半错与边界性遗漏。他认可了AI提到的二元电解质、稀溶液、无副反应；但指出AI忽视了极稀或无限稀释的严格性、非1:1型电解质的修正公式、Kohlrausch独立迁移定律的理论基础。他还专门以 为例说明，只有 时， 才有简单等式，AI的表述太过绝对。
（图为唐同学整理的AI成立条件总结表）
这份作业让我很欣慰，同学们已经知道AI给的东西要审，也知道该从哪里审——不是笼统地判断对错，而是追问它在什么条件下才成立。前文提到的五项评分维度中有一项是AI观点批判性评估，这份作业在这一项就做得比较完整。
四份产出的共同点
四份产出里，学生确实仔细阅读了任务要求，也真正回看了自己在1.0中写了什么，哪些是照搬的、哪些其实并未理解，然后结合课堂知识进行了反省与重构。有删减，有重构，也有同学直接写下"我原来以为是这样，现在理解应该这样考虑"。
这其实就是元认知的体现：能够明确指出自己刚才没想明白在哪里，而不是笼统地说一句"我学会了"。
这次分享的重点，不只是正确答案，更在于我们如何发现自己错了、错在哪里。
二、这次实践的来龙去脉
上面就是我这次角色化产出迭代的2.0版本。
上学期，我创建了"畅谈物化"学习议会，引入了讲解者、求助者、批评者、链接者四个AI角色，希望从知识点的不同方向，帮助学生形成较为全面的认知。考虑到理工科公式符号比较难输入，所以制作了针对知识点的议会四幕闯关游戏，并整合成学习议会专用平台，能实现数据采集和反馈。
但是，还是不满意。学生在这种学习过程中仍然是被动的，在AI角色引领下亦步亦趋，主观性没有充分发挥。
怎么促进主动学习呢？
上学期期末，针对化学平衡章节做了初步的角色化产出任务，感觉效果蛮好的。
但是，在我们强大知识库助力下，在各类大模型飞速发展下，这种作业产出，如何保证是同学们切实动手的呢？
所以这学期，我又在电解质溶液章节做了新的尝试。针对不同角色做了任务单，要求课前完成；课后在1.0的基础上，用其他颜色的笔，进行2.0版的产出与迭代。
这样，即使第一份作业的AI含量比较高，第二份也总会再读一遍吧，我想（也许吧？）
这一章概念多、小公式多，电迁移率、迁移数、电导率、摩尔电导率集中出现，接着是离子迁移数的测定方法与电导测定的应用。
我最担心的是每个知识点都听懂了，相互之间却连不起来，计算错误反而在其次。所以这次的目标，是引导学生自己建构概念与公式之间的联系。
实施路径是把游戏、任务单、AI点评、课堂讨论与2.0串联起来。课前游戏仍沿用四角色设定，内容聚焦迁移数，作用更接近诊断而非激励，这次数据完整回传了后台；课上只针对游戏与任务单共同暴露的卡点展开讨论，不做全覆盖讲授。
三、几个支撑的载体
围绕"畅谈物化"，近几年陆续搭建了公众号、同名B站、知识库和学习议会；课堂上的AI实践依托学习通开展。
它们各承担一段。知识库结构化存储章节的概念、公式、典型题与易错点。学习议会由我自主开发，十个模块，迭代700多个版本，支持600余人同时在线，游戏与过程数据都在上面运行，学习通内嵌有入口。而学习通承载AI实践，任务单的发放、提交、点评与过程留痕都在其中。公众号用于事后沉淀，给学生展示，给自己总结，也分享给同行交流。
（图为畅谈物化学习议会的应用编辑界面，版本号v753）
这学期学习通的AI实践升级了，最直观的是点评质量明显提升，尤其体现在公式识别上。学生书写的表达式、所做的公式变形，AI能够准确识别，并指出推导中哪一步存在问题、哪个常数代入有误。学生提交任务单即可获得一轮反馈，不必等我逐份批阅，课堂时间因此得以释放。
（AI给出的评阅意见截图）
（图为某同学的三次练习各评分项平均得分率）
五项评分维度是由我自行设定的，除结果是否正确外，还要包含AI观点批判性评估、二次验证与拓展加分等。这样设置，是希望评价不止于结果对错，还包括能否反思、能否在AI给出建议之后再向前推一步。评价标准要往哪里迁移，不能停留在口号上，得先做成可打分的条目。
四、叙事力，行动力
这一轮教学之后，我时常想到两个关键词：叙事力与行动力。
所谓叙事力，不只是梳理知识点间的关联。学生要用自己的语言，结合概念诞生背景与实际用途，讲清它在知识体系里的位置和关联对象，重在有逻辑地完整讲述，而非复述课本定义。前面三份学习产出，都在一步步向这个目标靠近。
所谓行动力，不是仅仅修改任务单。纸面调整只是起点，最终要运用物化原理去解决真实问题。本章恰好提供了实践载体：电导测定本身就是实用的实验工具，可测定弱电解质解离度、难溶盐溶解度，也能开展电导滴定。
学生仅仅写下这些应用，只说明看懂了知识点。只有能够自主判断“这个问题可以用电导测定来解决”，并且亲手完成实验，这份知识才能真正内化！
❝叙事、行动，这两件事，都是 AI 无法替代的。
五、下一轮想推的事
让学生动过脑留下痕迹
有些学生基本完全借助知识库生成，这我完全理解，知识库是我本人搭的，用起来确实顺手。只是AI生成的内容规整、连线清晰，学生却说不清为什么这样关联。这种思考上的空洞在课堂讨论中藏不住，正好可以作为讨论的起点。
下一轮准备在任务单里增设一栏，AI给出的建议中，你改了什么、没改什么。这样提交的时候，加工的过程就留下了痕迹。
AI可以帮我勘验正误，公式识别、关系核查、推导是否完整；我要看的，是AI产出是否正确，是否需要修改。我更要看，产出背后有没有学生自己的思考。 而学生要练的，是把关联的逻辑讲清楚。
把课堂游戏的数据接上
上学期的Maxwell，这学期的迁移数闯关，两次课堂游戏，大家都很认真，可是，游戏的数据两次都没采集完整。这次是后台没有对接成功，学生拿到了加分，我却看不到每道题的通过率，只能依靠现场观察，实在遗憾！
（这是课前游戏数据，课堂游戏的，没有采集到！良以为憾！）
反复踩坑，痛定思痛！只能说自己实在没有代码能力，纯靠口喷，被AI糊弄了！ 这次只能用课前游戏的单题通过率和任务单1.0里的反馈，交叉认定共同卡点！Hitorff法就是值得重点强调的点。
真心希望下一次课堂游戏数据，能对接成功！我真的需要，代码高手来帮帮我，真的有点绝望啦！
读到其他号主的一句话：迭代是最纯粹的爱，你将上交你的时间和金钱！于是，我一边在困境里挣扎，一边持续迭代。所有打磨，不过是想表达，对孩子们爱得深沉……
从讲清楚走到能动手
前面重在看学生能不能自己排查错因、重构结构，这两步已经完成。下一轮想落实动手实践，在任务单之外增加应用环节，比如自己设计一个电导滴定的测定方案，或者选一种难溶盐，想办法把它的溶解度测出来。
在AI实践中，二次验证与拓展加分始终是最弱的一项，说明同学们拿到反馈之后，再继续深挖的能力不足，这个下一轮要专门设计。
电解质溶液章节的启示
回到这一章本身。 我原本担心概念太多、测定方法太杂，学生记不住。实践下来发现，记不住的原因往往不在数量，而在知识之间没有归属关系。一旦学生自己排完序、确立主干，概念与测定方法会自己向下延展。
后续还会继续做，做得好的、未做成的，都会记录在"畅谈物化"，公众号与B站同名同步。期待大家的继续关注和支持！