夜雨聆风AI时代如何做教研？——课研π平台的诞生与初探
老师们晚上好，我是课研π的李子。我们有好几个朋友一起做了这样一个平台，想回答一个问题：AI时代，如何做教研？ 这不是一个小问题，而当下我们刚刚上线的第一个版本，给出的答案非常朴素：提供一组专家级的智能体，助力深教研，做好课。
大家现在看到的就是我们的产品。首页上有基本介绍和智能体产品，我会详细说明它们分成哪几类、怎么用。平台里还有教研资源，这些资源全部由AI或智能体产生。未来，我们也会为B端的学校或教研组提供团队版本，支持他们在上面进行评论、研讨和联研活动。当然，目前平台需要一点“流量充值”——每位注册进来的老师，都会获赠1万积分，大约相当于10元钱的体验包。
一、产品的三大特征
概括来说，这款产品有三个特征：
第一，双模式智能体覆盖教研场景。 我们做的系列智能体分为对话式和研究式两大类，两者配合，可以覆盖教研的绝大部分场景。
第二，从知识锚定到素养方案。 平台核心使用逻辑是：知识是最重要的抓手，智能体从“知识锚定”开始，与您一起构建“从知识到素养”的教学教研方案。熟练这一步后，再去挖掘个性化需求和智能体的深层能力。
第三，定位是教研富矿与助手。 我们最朴素的定位就是做教研的富矿和助手，而不是直接给出结果、提供答案的AI。
我们的底层理念，是通过设计驱动、循证教研和行动研究来搭建整个教研体系。智能体正是围绕这一体系建设的。
二、两大类智能体：对话式与研究式
平台目前提供两大类智能体产品。
（一）对话式智能体——知心小π
在最右侧有一个小机器人，叫“知心小π”或“小π”，它是一个对话式产品。小π的功能是帮大家解决日常的、轻量级的问题。您可以把所有问题都抛给它，连续追问，不断修改想法，它都能回应。体验上有点像通用的DeepSeek或豆包等大模型产品，但我们针对教育教学领域做了专门的设计。
很多老师一进来会先注意到研究式智能体，但我们建议可以先体验小π，它更贴合日常习惯。比如您可以请它出一道物理题或英语选择题、询问用AI做教研的方法，甚至问“班里孩子比较淘气该怎么辅导沟通”。历史上我曾问过：“我想做初三物理精准教学研究，主题是内能热能，请给我几道分层教学的题目”，小π就会实时把结果反馈出来。它的好处是实时互动、简洁。
（二）研究式智能体（共9款）
研究式智能体目前有9款，覆盖了备课设计类、读写类、测评类，以及支持循证教研、提效果的类别。它们的共同特点是：需要您提交一个相对想清楚、描述出需求的提示词，提交后它会进行大量规划性的、推理性的深入工作，几分钟后反馈给您非常详细、深入的教研结果。与小π相比，研究式智能体处理时间更长，反馈内容要多得多。关键要注意：它是非对话式的，每次提交都会做一个全新的规划和处理，不会延续上一轮对话。 这是因为底层基座在“扣子”上建立，对话式和工作流式区分明显。我们计划未来在明确需求的前半段做成对话体验，挖掘清楚需求后再转交给深度智能体，但现在这个版本还没有实现，目前老师们使用时请一定注意这个区别。
三、拳头产品深度备课详解
深度备课是我们的拳头产品。它不仅提供教学设计，还同时配套分层作业，并给出四种供选择的教学模式：问题链驱动教学（默认）、知识教学、项目式教学、单元整体教学。除此之外，它还会为教研提供大量深入资料，如课标分析、学科本质分析、大概念知识图谱、创新性学习任务、考点分析等，在这些基础上再完成教学设计的规划与生成，以及教学设计逐字稿，背后是复杂的多智能体调度。
（一）从简单到复杂的提示词案例
基础需求：例如，一个物理老师想做八年级“温度与温度计”的教学设计，一课时，选择问题链驱动教学，直接提交即可得到完整结果。
调整课时以拓展深度：如果改成两课时，真实情境就能贯穿在一个大情境下，第一课时做基础建构，第二课时做发展性应用，层次一下就拉开了。即使实际教学只有一课时，想获得更多启发时可以采用这个方法。
写入个性化情境学情：比如您来自县域或农村学校，网络条件差，孩子没有设备也没有系统学过AI，物理实验条件有限，生活情境在乡村。把这些写进提示词，深度备课给出的所有设计和资料就会贴近这一具体条件。
更换教学模式：同样内容换成“项目式教学”，并用3课时实现也是可以的。使用后我发现三课时的项目式实践中，项目启动的真实性和仪式感稍弱，于是我进一步修改提示词：要求提高真实性，要有盛大的项目启动阶段，并邀请目标用户（例如社区老人）参与课堂评估。这样得到的方案就会更加真实，对孩子学习的激励也截然不同。
精准控制知识节奏：比如“1-6的乘法口诀”教学设计，用问题链驱动，共6课时。您可以把每一课时的知识内容和节奏要求都写清楚，智能体会基于此做规划。不过，多数时候我们不写这么复杂，因为更想看AI自己的规划能力。
添加研究课目标：即便只是一节“温度与温度计”，您也可以要求深度备课同时给出研究目标支持——比如给出核心素养育人目标、真实问题解决与科学史要素、为所有学习任务提供观察点和观察方法设计，并依据观察员人数设计配合方案。这类复杂的研究课设计工作，现在只要把需求写清楚，深度备课就能完成。
总之，使用深度备课时，您能用到什么层次，完全取决于自己对目标的把握。
（二）上传文件做评审修改
在深度备课界面可以上传文件，建议上传您自己已有的教学设计，然后提出评审和修改需求，它会帮您完成优化。但要注意，一两课时、三五页的内容没有问题；如果是几十页的单元资料，长度可能会冲爆智能体的上下文窗口，导致得不到结果。
（三）一点重要提醒
在深度备课中，知识指向明确非常重要。例如，带有明确知识主题（如“温度与温度计”）和清晰知识路径的提示词就是好案例。而像“初二英语第二单元第三课的教学设计”这样，没有指明教材版本、具体内容的提示词，就是一个不好的案例。这样的需求因为知识指向不清，大模型可能产生幻觉，结果偏差会比较大。我们是一个覆盖全学段、全学科的平台，但背后并未建立那样庞大的知识库，主导思路是深挖大模型能力。
（四）个性化需求与“AI素养”
我们还提供了一些预设的个性化需求选项，比如“Pad版智慧课堂教学”“多探索AI大模型赋能教学”等，您也可以自由修改。深度备课会据此给出贴身结果。可以说，从知识到素养是我们使用智能体的第一个台阶——只要把知识指向明确，它就会给出整体实现方案。但大模型的能力远不止于此：如果您把自己的个性化需求想清楚、描述清楚，它会提供非常深入的支持。这种能精准描述需求、挖掘AI潜能的能力，已经不是简单的“提示词技巧”，而是一种AI素养。
四、其他八款研究式智能体一览
1. 教学设计评审：直接提交您的教学设计（建议一两课时，几页内容），它会从教研员、教育技术专家、教育测量专家三个角色分别给出亮点和改进建议。注意，它只做评审分析，不做修改。想获取修改后的新教学设计，仍需使用深度备课。该智能体默认使用北京市教育局的评估标准，并且支持与学校联合定制校本评估标准。现阶段不支持提交多份进行排名。
2. 教材讲析：上传教材章节的Word或PDF，简单描述需求，它就会自动完成课标对应分析、学科本质分析、设问与探究分析、大概念和知识图谱等，并给出从知识结构到教学活动、再到学科融合的教学建议。适合新教材培训、新教师上岗及骨干教师做教材深度挖掘。
3. 题目生成：只要写清年级、学科、知识点，它就会给出含布鲁姆与SOLO框架的测评蓝图、一组测评题目（附带解析和答案）、分层练习题以及分层思考题。如果想出大量成体系的题，用题目生成；只需要一两道题，去找小π即可。也支持描述作文材料来生成作文题。
4. 项目式学习：输入年级、学科与知识点，它会先分析学科价值与项目实践路径，然后提供一个包含10个选项的项目池，并优选其中3个项目做详细呈现，包括可能遇到的问题、任务拆解和评价量规。比如“济南的冬天”可以生成“地域风物观察与描写”“设计插图”“做广播剧”等项目。
5. 课堂观察：与市面常见产品不同，它不提交视频，而是提交包含角色、时间和说话内容的课堂对话文本（可用手机录音后，通过WPS、腾讯知识库、千位等工具转写）。输入中需要标识出哪一位是教师。提交后，会生成一份详细的循证报告，包含言语分布数据、提问理答与高阶思维数据、师生互动的五大维度数据（吸引与激发、元认知与反思、教学创新与干预、社会情感支持、学习环境班级管理），并以教学活动序列展开对比，给出具体证据和建议。这款智能体是证据驱动的，其数据是大模型结合Python代码统计而来，不仅仅是大模型生成的，因此可信度较高，且信息脱敏，较为安全。
6. 故事创编：提交任何故事需求（如“深秋季节，妈妈和孩子散步谈心”），它可以创编中英文故事。
7. 绘本画册：把故事、课文或文学作品提交给它，它会自动做分镜规划和多媒体设计，生成绘本画册。图片数量可选，但数量越多越消耗token。需要留意，当前AI在处理多媒体知识世界时可能会有小瑕疵，比如画出不符合预期的腮红等。
8. 写作指导：可提交中高考作文题或日常训练题目，它会提供三位不同风格老师的写作指导，并进行创意写作尝试。日常公文写作、教研报告思路和范文也可以靠它完成。
五、当前版本的技术与未来计划
在技术层面，平台基于扣子的基座搭建，底层大模型选得最多的是DeepSeek 3.2版本，其次是豆包2.0 Pro（价格更贵）。受限于扣子平台的现有能力，我们很多想法还不能完全实现。但即便对于一个早期平台，只要您带着清晰的问题来，我们也有信心和任何一款通用大模型比一比。
接下来我们的计划包括：
团队版教研功能：面向学校或教研组，提供教研资源评论、研讨、联研等团队协作功能。
对话式需求梳理：为研究式智能体补上通过对话与老师一起梳理教研需求的前半段体验，之后再转交给深度智能体，提升易用性。
开放API：为专业合作伙伴逐步开放部分API接口。
最终，我们最想验证的是：那些有解决专业教研问题需求的老师、学校或团队，能否通过使用课研π，真正用AI做好教研、做好课，并在这个过程中覆盖我们的研发运营成本。我们非常愿意联合高阶的专业用户，一起回答“AI时代如何做教研”这个问题，形成典型方案和成果。
以上就是对课研π如何做教研的一个基本介绍。它不再停留在谈理念和宏观思路，而是一个已经在产品层面落地、可供使用的成果。老师们，欢迎体验知心小π和研究式智能体，记住，答案只能在您的思考和实践里，课研π是您的富矿与助手。感谢大家！
科研派平台 · 快问快答
问：课研π平台想解决的核心问题是什么？
答：核心是想回答“AI时代如何做教研”这个问题。
问：课研π给出的答案或解决方案是什么？
答：第一个版本的答案是“提供一组专家级的智能体，助力深教研，做好课”。
问：平台的主要用户是谁？
答：既有个人教师用户，也包括B端学校或教研组团队提供团队功能。
问：新用户注册有福利吗？
答：有。新注册的老师会免费获赠1万积分，大致等同于10元钱的体验包。
问：课研π的智能体产品有哪两大模式？
答：分为“对话式”和“研究式”两大类。两种模式需要配合起来，覆盖教研的绝大部分场景。
问：平台的核心使用逻辑是什么？
答：核心逻辑是从“知识锚定”开始，帮助老师构建从知识到素养的教学教研方案。熟练后，再探索个性化需求，深挖智能体能力。
问：课研π给自己的定位是什么？
答：定位是“教研的富矿和助手”，而非直接提供最终答案的AI。
问：平台的底层教研理念是什么？
答：通过设计驱动、循证教研和行动研究，来搭建整个教研体系。
问：“对话式”智能体叫什么，主要解决什么问题？
答：叫“知心小π”或“小π”。它用于解决日常的、轻量级的问题，支持连续追问和修改想法，类似通用的对话大模型产品体验，适合快速出题、咨询教学方法、处理班级管理问题等。
问：“对话式”和“研究式”智能体在体验上的主要差别是什么？
答：主要有两点。第一，“研究式”的处理时间更长，反馈结果更详尽深入。第二，“研究式”是非连续对话的，每次提交需求都会被当作一个全新任务处理，不会延续上一轮的对话上下文。
问：平台目前有几款“研究式”智能体？
答：目前有9款，覆盖了备课设计类、读写类、测评类和支持循证教研的类别。
问：深度备课智能体能提供什么？
答：它不仅提供教学设计，还会配套提供分层作业、课标分析、学科本质分析、大概念知识图谱、创新性学习任务、考点分析等一系列教研资料。
问：深度备课支持哪些教学模式？
答：支持四种，默认是问题链驱动的教学，另外还有知识教学、项目式教学和单元整体教学。
问：使用深度备课时，写提示词（prompt）有什么技巧？
答：核心是明确“知识指向”。建议写清年级、学科、教学主题名称、课时数，最好能细化到知识点范围。知识指向越明确，结果越精准。还可以添加个性化的学情或教学环境要求，个性化的教学需求。
问：什么样的提示词算“不好的案例”（bad case）？
答：类似“初二英语第二单元第三课的教学设计”这样，学科、教材版本、具体知识内容指向不明确的提示词。
问：为什么目前的“研究式”智能体还不是对话式的？
答：因为每次任务背后都是复杂的多智能体调度，会产生非常庞大的处理过程和结果。如果每次根据用户的一句话修改都要重新进行全局影响判断和翻新，其成本（Token消耗）会非常高，甚至翻倍，目前还在寻找成本可控的方案。
问：提示词有字数限制吗？
答：基本上没有特别限制，在输入框内写三五百字或更长都是可以的。但需注意，若通过上传文档的方式提交，几十页的过长内容可能会冲爆智能体的上下文窗口，导致得不到结果。
问：有现成的提示词模板吗？
答：目前没有系统性的覆盖所有场景的模板，但平台提供了一些引导和案例来启发用户。以后可能会基于积累的教研资源提供模板。但提示词写法本质上是AI应用素养。
问：深度备课的结果为什么有两个版本？
答：一个是包含理论和分析过程的“完整版”，内容详细但阅读压力稍大；另一个是风格轻松、省略了学术性名词和推理过程的“简版”，更省时间，只展示核心内容。
问：教学设计评审智能体和深度备课在修改教学设计上有什么区别？
答：教学设计评审是专门“评”的，它像三位专家（教研员、教育技术专家、教育测量专家）分别给出改进建议，但不会直接输出修改后的教学设计。如果您需要“改”或“优化”教学设计，需要去用深度备课智能体。
问：教学设计评审里的评估标准可以定制吗？
答：可以。目前默认使用的是通用标准，但支持与学校联合研发，定制校本化的评估标准。
问：教材讲析智能体一般用在什么场景？
答：主要用于教材培训、新教师熟悉教材、骨干教师进行教材重整和深度挖掘。它能自动分析教材对应的课标、学科本质、知识体系等，并给出教学建议。
问：想要AI生成练习题/思考题，是找“小π”还是“题目生成”智能体？
答：如果只需要一两道题，直接找对话式的“知心小π”即可。如果需要一组有体系、有测评蓝图和详细分层的题目（如分层作业、思考题），则使用研究式的“题目生成”智能体。
问：项目式学习智能体能提供什么？
答：只需输入年级、学科和相关知识点，它就会提供项目池（如10个项目选择），并对其中优选的3个项目给出更详细的实施方案，包括任务拆解和评价量规等。
问：课堂观察智能体与其他市面上的产品有什么不同？
答：主要不同在输入和基础报告理念。市面上多为提交视频进行分析，而课研π当前版本是提交包含时间信息的多角色课堂对话文本（语音转文字后文件）。它能输出基于数据分析的教学活动序列报告，聚焦课堂对话本身。
问：课堂观察智能体是“设计驱动”还是“证据驱动”？
答：它是“证据驱动”的。与其它8款设计驱动的智能体不同，它内部结合了Python代码进行数据统计，确保数据的可信度，再与大模型的分析能力相结合。
问：绘本画册可以生成动画视频吗？
答：目前不能。因为AI在视频生成上容易出现幻觉，可控性不够，所以暂时没有提供此功能。
问：能否用AI对已有的教学设计进行优化？
答：可以，有两种方法。一是用“教学设计评审”获取专家的改进建议；二是用“深度备课”，上传您的教学设计，并选择教学模式和课时数，它会直接帮您完成评审和优化修改。
