AI实践是什么

简单说，AI实践是教师可配置、可追踪、可评估的智能教学助手。教师可以根据课程目标，设定不同类型的实践任务（如情景对话、作品提交、口语练习等），预设评分标准和评估维度。学生则按照指引完成练习、提交成果，AI会即时给出反馈和评分，整个过程自动记录，教师可以随时查看学习进度和量化分析。

它解决了哪些教学痛点？

案例场景一：职业角色模拟

案例场景二：知识回顾检验

案例场景三：语言学习

案例场景四：辩论

案例场景一：视频类作品

如：手术视频、体育视频

案例场景二：图片类作品

如：思维导图、设计草图、实验记录图等

案例场景三：文档类作品

如：论文、实验报告

案例场景一：理科-物理类

实践任务：万有引力

案例场景二：经济类+史学类

实践任务：分析宋朝商品经济发展的表现及影响

案例场景三：理科-生物类

实践任务：分析高血压的危险因素及日常防控措施

案例场景一：外语对话

案例场景二：外语单词学习

适用于编程教学，学生编写代码后可自主运行调试，提交后AI即时反馈（语法规范、逻辑完整性等），并生成编程能力评估。教师通过提交数据洞察学生共性问题，调整教学策略。

教师自定义辩题、正反方观点、评分标准与对话轮次，学生与AI智能体展开多轮辩论（立论、论证、反驳、回应），重点关注推理过程而非简单结论。

适用场景：

• 争议性话题探究：如“人工智能是否应广泛用于学习？”

• 思维逻辑碰撞：关注推理路径，如“看到未经证实消息是否该转发？”