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让 AI 从“工具”变“同事”---听丁玉海老师《从经验到实证:AI 驱动教研范式的深度改革》有感
【师者心语】
导语：为推动教师数字化教研能力提升，华龙区教育系统开展《从经验到实证：AI 驱动教研范式的深度变革》专题培训，我校肖红彩老师现场聆听讲座，结合教学实际写下学习感悟。
让 AI 从“工具”变“同事”
——听丁玉海老师《从经验到实证：AI 驱动教研范式的深度改革》有感
10月22日下午两点半，濮阳市油田六中的会议室坐得满满当当。窗外是深秋的寒气，屋里热气腾腾。说实话，去之前我是带着“被迫营业”的心态的——三个小时，能有多少干货？结果，被结结实实打了脸。来自邯郸市邯山区教师进修学校的丁玉海老师，用他特有的幽默和大量一线实践案例，把“AI 驱动教研”这个听起来颇为高冷的题目，讲得妙趣横生。
散会时我脑子里蹦出的第一个念头是：我大概得重新认识一下电脑里那些一直在“被使用”、却从未“被了解”的 AI 了。
一、他开场先讲 AI 的“不能”
丁老师的开场很有意思。他不谈什么高深理论，先讲 AI 的优点和局限。
他说，AI 会一本正经地胡说八道，会顺着你的话往下讲，会给你一堆看起来很美、用起来不对味的方案。它还是个“墙头草”——面对两个完全对立的观点，随时会倒戈。但同时，它也是有脑子的。你只要给它提供足够多的素材，它的学习能力无敌。这一点戳中了我。平时我们用 AI，要么把它当神仙供着，要么当人工智障吐槽，很少有人冷静地分清它“能干什么、干不了什么”。
听完我才明白：用不好 AI，很多时候不是 AI 不行，是我们没把它放在对的位置上。
二、我记在本子最上面的两个字
丁老师说，和 AI 协作，就像人和人之间的关系——要培养感情、慢慢了解。了解才能共情，共情才能理解，理解之后，它才能真正成为你的好帮手。这话乍一听有点“玄”，细想特别实在。
我第一次用 AI 备课，随手扔过去一句：“请帮我写一份仁爱科普版（2024版）七年级上册 Unit 1 Let’s Be Friends! Theme Reading 的教学设计。”结果出来的东西空洞得像模板，改了几次都达不到我想要的水平。当时我的结论是：AI 也就这样了。
丁老师给出的答案是两个字：投喂。我把这两个字记在了本子最上面。后来才慢慢明白，“投喂”不是随口丢一句指令，它有讲究——
先把自己班级的学情、学生水平、上节课的真实反应，连同课标要求、课文语篇，整理成一份结构化的材料交出去。想要什么水准的产出，就先给它一个高水平的模板，要求它按那个思路来。至于喂什么？对英语老师来说，最该喂的就是课文原文、学情分析、优质课案例，还有自己以往攒下的教案。现场我就试了一次。我把学校提倡的“导学议展评测”六环节课堂模式讲给它，把我们班的实际情况、学生水平、想突破的重难点告诉它，甚至把上一节课学生的真实反应也一并说了。输出质量果然不一样。
原来问题不在 AI，在我没给它“熟悉我”的机会。
AI 需要的不是“指令”，而是“语境”。 
三、那不是“帮手”，是“同事”
讲座后半程，丁老师带我们认识了 ima，以及它面向真实教研场景的三个技能。
1.智能评课
把课堂实录、听课记录或者教学片段描述放进去，它会按教学流程逐环节展开——导入、新授、巩固练习、课堂小结、作业布置，每个环节都从“是什么、合理之处、理论依据、不足之处、为何不足”五个角度做分析，帮你快速理清一节课的结构、亮点和问题。
2.课堂观察助手
上传一节课堂实录或听课逐字稿，它会依据《课堂观察量表》，按时间配置、素养达成度、问题价值度、学生参与度、教师指导度与评价度五张诊断表逐表记录，再做数据分析、关联分析和改进建议，最后导出一份 Word 观察报告。像课堂互动、学生参与这些平时只能靠“感觉”的东西，居然都能落到纸面上。
3.数智化教学设计助手
输入课题和学情，它帮你搭出教学设计框架、活动建议和分层任务。比如输入课程名称，再加上一句“请帮我写一份含学习内容分析、学情分析、学习目标、学习过程、学习评价的完整 Word 教学设计文档”，框架就出来了。
这三个演示对我冲击最大。以前我理解的 AI 就是“问答机器人”，你问一句它答一句，转身就忘。但这三个不一样——它们面向的是真实教研场景：听课有人帮你记录和提炼，评课有人帮你梳理结构和问题，备课有人帮你搭框架、出活动。
这已经不是“帮手”了，是“同事”。
散会走出油田六中的校门，天色已经暗了。三个小时里我没记多少漂亮话，倒是记了一堆“回去要试一试”的小事。让AI慢慢变成一个能听懂我说话、也能说到我心坎上的同事。
毕竟它能给我十个活动方案，但哪个活动能让后排那个总打瞌睡的男生抬起头，它不知道，我知道。
图文：肖红彩
初审：穆江华
复审：毛艳款
终审：李德军
