AI如何辅助小学英语单元命题?一起来看ima知识库的实践应用

第一步是把课程标准、教材、单元知识点、往年试卷及优秀试题等材料整理进ima知识库。这样，AI生成试题时便有明确的参考范围，能够更好地贴近本地教材版本和实际教学需求。

有了知识库，接下来通过结构化提示词引导AI命题。张老师首先明确AI扮演的教研角色，说明单元内容、情境主线、考查目标和难度要求，再规定学生卷、教师卷、配图需求及双向细目表等输出形式。提示词还可以借助DeepSeek优化，并在生成过程中反复调整。

AI生成的是初稿，不能直接用于测试。张老师将审核分为两个层面：一是检查知识点、题目表述和图文对应是否准确；二是判断试卷篇幅、难度、考点分布及素养指向是否适合学生。发现重复考点或不合适的题目后，再结合命题双向细目表提出修改要求，逐轮优化。

针对英语试题中的绘本阅读、图文匹配等内容，张老师先确定故事人物、时间、地点与事件，再请ima生成配图文字描述，交由豆包生成图片。最后重点检查人物是否一致、图片是否与题目对应，以及图中有无多余文字，必要时继续微调。

豆包配图的操作步骤及示例

经过上述四个流程，将题目、插图及配套材料整合，就形成了可用于教学的单元检测卷。AI没有完全代替教师命题，只是让其承担初稿生成工作，教师作为审核员把握教学目标与试题质量，实现人机协同提质提效。

想进一步了解提示词如何设置、试题如何调整，以及配图生成的具体过程？欢迎观看下方分享视频，跟随张老师了解完整操作。

张钰莹老师长期深耕英语教学一线，关注如何借助人工智能工具改进课堂教学、学生学习和学习评价等环节。张老师曾参与虚拟仿真实验开发项目，入选教育部产学合作协同育人项目第二批立项名单，参与区级课题并荣获广州市高质量作业设计大赛番禺区二等奖。在日常教学中，张老师持续记录课堂观察、反思教学实践，希望将点滴经验梳理成具体可行的教学方法，为同行提供参考。

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