第71讲AI辅助命题实操指南

现在有两种极端倾向需要警示。一种是完全排斥AI。有些老师一听说AI出题就摇头：“那玩意儿不靠谱！”“机器出的题能用吗？”这话像当年有人说“计算器会把孩子的脑子用坏”——技术进步不可阻挡，与其排斥不如拥抱。另一种是完全依赖AI。把AI当成“一键生成”的工具，点点鼠标试卷就出来了。结果呢？出来的题目要么偏离课标，要么难度失控，要么情境不真实，用都没法用。AI出题就像给你一堆积木。积木本身是现成的，但搭成什么形状、什么风格、能不能立得住，那得看你的本事。AI可以提供丰富的素材和高效的生成能力，但判断题目好不好、用不用、怎么改，这得靠老师的专业素养。人机协作有五条基本原则。原则一：价值引导，守住方向。命题是有价值导向的。AI可以帮你生成题目，但帮你把不住方向。你得先想清楚：我要考查学生的什么素养？通过什么情境考查？达成什么教学目标？原则二：需求导向，精准发力。用AI之前先问自己三个问题：这道题，我自己能出吗？用AI能省多少时间？出来的质量能保证吗？原则三：专业审核，确保质量。AI生成的题目必须经过老师的专业审核——知识点是否准确、情境是否真实、难度是否适宜、表述是否清晰、答案是否正确。原则四：标注助力，持续积累。AI出题有个好处——可以批量生成标签。题目出了之后别忘了标注知识点、难度、素养维度等信息。这些标注是建设校本题库的基础。原则五：伦理合规，守住底线。什么能用AI，什么必须人做；学术诚信怎么守，数据安全怎么做——这些是必须守住的边界。

人机协作的标准流程分五步。第一步：明确目标——我为什么要出这道题？这是最关键的一步。拿到一个知识点，先问自己：我要考查什么？是知识的记忆、理解、应用、分析，还是创造？不同的考查目标决定不同的题目形式和难度设计。第二步：设计情境——学生要在什么背景下答题？情境是题目的“外衣”。好的情境能让学生身临其境；不好的情境会让学生莫名其妙。AI可以帮你生成情境，但你得告诉它：我要什么类型的情境？贴近生活还是联系科技？第三步：生成题目——让AI帮你出初稿把要求和约束告诉AI，让它生成题目。技巧是：不要让AI一次性生成太多道题。一次生成3到5道，老师逐一审核，比一次生成50道然后大海捞针要高效得多。第四步：质量审核——人机双重把关。生成初稿，老师审核定稿。审核的重点是：知识准确、情境合理、难度适宜、表述规范、答案正确。对于不符合要求的题目，要指出问题让AI修改，或者直接删掉重出。第五步：标签标注——为题目“上户口”题目定了别忘了标注。知识点、题型、难度、区分度、素养维度……这些标签是以后组卷、分析、诊断的基础。以"圆的面积"为例，看看全流程怎么走。先说生成双向细目表。打开AI助手，输入提示词：请帮我生成一份小学数学"圆的面积"单元测试的双向细目表。需要包含以下信息：知识点、认知层级分布、难度梯度、试卷总分、考试时间。AI能快速生成一个结构化的细目表，而且覆盖了课标要求的各个知识点和素养维度。老师要做的，是审核和调整。再说情境创设。告诉AI：请为"圆的面积"单元测试设计5个真实情境，分别对应校园场景、生活场景、科技场景、传统文化场景、综合实践场景。比如传统文化场景可以这样设计：“我国古代铜钱'开元通宝'外圆内方。已知外圆半径为1.2厘米，内方边长为0.4厘米。这枚铜钱的实际铜材面积是多少平方厘米？“这道题把传统文化融入数学题，让数学有了文化的味道。接着是题目生成与变式。出，一道母题后让AI生成变式——变式1改变数据保持情境不变，变式2改变情境保持知识点不变，变式3增加干扰条件提升难度。三个变式正好对应布鲁姆认知目标的"记忆，应用 ， 综合"三个层次。最后是质量审核。审核的重点包括：知识准确——知识点是否正确、公式是否无误？情境真实——情境是否合理、数据是否可行？难度适宜——难度是否符合预期、梯度是否合理？表述清晰——题目表述是否清楚、是否有歧义？答案正确——答案是否正确、解析是否详细？好题是改出来的，不是生成出来的。AI帮你出初稿，你来“打磨”。

AI生成的情境有时候太“平”了，缺乏生活气息。怎么改？嫁接法：把AI提供的情境嫁接到更贴近学生生活的地方。比如原情境是“圆形花坛面积”，可以改成“披萨店老板需要计算一个直径30厘米的披萨的面积”。故事法：给题目加一个故事背景，让学生有代入感。比如“小明家的圆桌直径是1米妈妈要在上面铺一块玻璃，需要多大的玻璃板呢？”AI的问题有时候太直接，缺乏思维含量。怎么改？追问法：AI出一道基础题，老师追问3个“为什么”。比如AI出了“圆的面积公式是什么”，追问：为什么圆可以转化成近似的长方形？如果把圆分成奇数等份还能拼成长方形吗？生活中哪些地方用到了圆面积公式？变式法：出一道“标准题”，生成三道“变式题”，覆盖不同认知层次。AI的数据往往是“拍脑袋”定的，不一定符合现实。怎么改？现实校准法：长度数据参考生活中的实物（课本长26厘米、课桌高75厘米）；价格数据参考真实物价；时间数据参考实际情景（一节课45分钟）。趣味数据法：引入学生感兴趣的元素（游戏金币、偶像身高、球队得分），或者传统文化数据（古代货币尺寸、成语中的数字）。AI写的解析冷冰冰的，像说明书。怎么改？技巧是加入“思维引导”（不只是告诉“怎么算”，还要告诉“怎么想”）、加入“易错提醒”（这道题容易在哪里出错）、加入“鼓励语”（做对了给一句肯定，做错了给一句安慰）。比如原解析是“S=πr²=3.14×3²=3.14×9=28.26cm²”，修改后是：“圆的面积=π×半径²。先算半径的平方：3×3=9；再乘π：9×3.14=28.26。注意单位别忘了写！面积单位是cm²，不是cm。算对了给自己敲个掌吧！”

AI最擅长生成选择题——批量、快速、规范。但常见问题是选项设置不科学（正确选项太明显或干扰项太弱）、选项表述不平行（一目了然看出规律）。策略一：逆向设计。先告诉AI你的正确选项，再让它设计干扰项，并说明每个干扰项考查的是什么错误类型。策略二：设置“陷阱选项”。好题要有“陷阱”，让学生“上当”后才能长记性。比如干扰项要能反映出学生常见的错误：半径直径混淆、π取值错误、忘记平方等。应用题最能体现试卷的水平。好的应用题情境真实、设问梯度、考查素养；差的应用题干巴巴地列式子。策略一：情境多元化。告诉AI你需要不同类型的情境——校园生活、传统文化、社会实践。策略二：梯度设问。一道应用题设3个小问，层层递进：第1问求简单计算（基础），第2问求变式应用（提升），第3问开放性思考（挑战）。策略三：融入跨学科元素。比如融合数学和科学的应用题，考查学生综合运用知识的能力。开放题最难出，也是AI最不擅长的。常见问题是AI出的"开放题"其实是"半开放题"，设问过于模糊，缺少评价标准。策略一：明确"开放维度"。告诉AI你要的开放题是答案开放、解法开放还是表达开放。策略二：提供"评分量规"。让AI帮你设计评价标准，从"数学准确性""思维深度""表达清晰"三个维度评价。策略三：设计"脚手架"。开放题不能太"开"，要给学生搭"支架"，让他们知道从哪些角度思考。实践题最能体现让学生动手操作、经历过程的理念。策略一：设计动手操作任务。比如"测量圆的面积"—一用绳子和尺子测量生活中圆形物品的周长和直径，通过计算发现规律。策略二：设计调查统计任务。比如"校园里的圆"—一在校园里找到至少5种圆形物品，测量、计算、统计、发现。策略三：设计项目式任务。比如"设计圆形花坛"—一测量场地、设计布局、计算费用、撰写说明书。

AI不知道什么是“敏感”，但老师必须知道。有一年某位老师用AI出了一道数学题，情境是“某同学的父亲月收入5万元”，让学生算“每年能存多少钱”。这道题一出来班里炸了锅——有的学生父母失业了，有的家庭条件不好。这道题数学上没问题，但伦理上出了大问题。什么可以用AI：素材搜集、初稿生成、变式生成、标签标注、数据验算。什么必须人做：价值判断、学情把握、情境审核、伦理把关、质量定稿、人文关怀。AI可以帮你出题，但打动学生心灵的，永远是你——那个站在讲台上的人。

结束语：从今天开始，尝试向AI提出第一个高质量的问题，尝试设计第一个真正能让学生“心跳加速”的题目。每踏出一步，你就正在成为更卓越、更有智慧的教育者。愿我们都能成为设计“好题”的高手，让每一道题都成为学生成长的阶梯！让AI成为我们的助手，而不是主人；让我们成为命题的主人，而不是AI的附庸。技术为翼，育人为本。这是我们这一代教师的使命！加油！共勉。

思考与讨论：1. 请选择一个你熟悉的单元，用 AI 辅助设计一份分层作业，体验一下人机协作的流程。过程中遇到的最大挑战是什么？2. 你认为 AI 辅助命题最大的风险是什么？如何在自己的实践中规避这个风险？