夜雨聆风 
各位英语老师，2026年教育部人工智能应用案例征集活动正在火热进行中！今年设置了教AI、用 AI、创AI、护AI四个赛道。对于英语老师来说，AI工具在解决“听说训练场景单一”、“口语反馈滞后”、“写作批改负担重”等教学痛点上具有天然优势，是展示学科融合与教学创新的绝佳机会。
1. 赛道定位
一句话定位：你作为英语老师，给学生上一堂关于“什么是人工智能”的通识课。
适合人群：中小学英语教师
核心要求：以人工智能通识为核心内容，培养学生适应智能社会的核心素养。
2. 基础版案例模板
案例名称：Hello, AI! 用英语认识人工智能——小学五年级AI通识教育案例
（一）案例概述（1-2分钟）
本案例面向小学五年级学生，聚焦人工智能通识教育，全程使用英语作为教学语言。针对学生对“人工智能”概念模糊、缺乏对AI能力边界认知的痛点，通过“AI语音助手对话”和“AI图像识别”两个趣味活动，让学生在亲身体验中理解AI的基本工作原理和应用场景。
（二）过程与方法（5-6分钟）
环节 | 教师活动 | 学生活动 |
导入 | 用英语提问：“Can you guess who wrote this poem? A human or a machine?” 播放AI生成的英文小诗音频 | 听音频，用英语讨论并猜测 |
探究 | 引导学生阅读AI简介英文小短文，讲解AI的三种基本能力：认识(talk)、听懂(listen)、看懂(see) | 小组用英语讨论：What can AI do for us? |
体验 | 指导学生打开国家平台AI工具或次选豆包，用英语与AI对话，提问如“What’s the weather like today?” 或 “Tell me a joke.” | 学生用英语与AI对话，记录AI的回答，评价AI是否“聪明” |
思辨 | 用英语提出思辨问题：“Is AI perfect? Can AI make mistakes? Should we always believe AI?” | 小组用英语辩论，形成观点，用简单句式表达 |
总结 | 用英语总结：AI is a tool. It can help us, but we should use it wisely. | 完成英文学习任务单（填空/绘画） |
（三）规范应用说明（1-2分钟）
工具合规：使用国内合规平台。
内容标注：AI生成的英文内容在课件中明确标注来源，并向学生说明其可能的局限性（如语法错误、文化误解）。
伦理教育：用简单的英语引导学生树立“AI is a helper, not a replacer”的正确观念。
隐私保护：学生与AI的对话记录不包含个人真实姓名，使用英文代号。
（四）成效与经验（1-2分钟）
指标 | 成效说明 |
学生参与度 | 100%的学生用英语与AI进行了对话 |
概念掌握率 | 90%的学生能用英语说出AI的基本功能（talk, listen, see） |
伦理认知 | 85%的学生能用英语表达“AI may make mistakes” |
英语表达 | 学生平均英语口语输出句子量增加3-5句 |
经验总结：教AI的同时也在教英语。用英语作为教学语言，实现了“AI通识教育”与“英语语言学习”的双重目标。关键是设计简单、可操作的英语对话任务，让学生在“用中学”。
4. 进阶版案例模板
案例名称：小小数据分析师——用英语探究机器学习的基本原理（初中八年级AI通识与英语融合案例）
（一）案例概述（1-2分钟）
本案例面向初中八年级学生，将AI通识教育与英语学科深度融合。针对学生对“机器学习”概念理解抽象、AI伦理意识薄弱的痛点，设计“训练一个垃圾邮件过滤器”的模拟实验。学生将扮演“数据标注员”和“算法训练师”，使用英语进行数据分析、模型训练和结果评估，在沉浸式体验中理解机器学习“数据驱动”的核心逻辑，同时提升英语综合运用能力。
（二）过程与方法（5-6分钟）
环节 | 教师活动 | 学生活动 |
导入 | 用英语提问：“How does your email app know which messages are spam and which are important?” 展示AI生成的“垃圾邮件示例”和“正常邮件示例” | 用英语讨论，分享自己的猜测 |
探究 | 讲解机器学习“数据—特征—模型—预测”的流程。提供20封标记好的“邮件”（10封正常，10封垃圾），引导学生用英语寻找规律（如“垃圾邮件常有关键词free, win, urgent”） | 小组用英语讨论，总结垃圾邮件特征，填写英文数据分析表 |
体验 | 指导学生打开国家平台AI工具，使用预设的“垃圾邮件分类模型”实验。学生输入新邮件文本，观察AI根据之前学习的数据进行预测的结果 | 学生输入自己编写的新邮件，观察AI的分类结果（正常/垃圾）和置信度 |
思辨 | 提出进阶思辨问题：“If the training data is all in English, will the AI recognize Chinese spam? Why?” “If we give the AI wrong labels, what happens?” “Who should be responsible for AI's mistakes?” | 小组用英语辩论，形成观点，尝试用AI进行验证 |
总结 | 用英语总结核心概念：Machine learning learns from data. Quality data = Good AI. We are responsible for AI. | 填写英文反思日志 |
（三）规范应用说明（1-2分钟）
工具合规：使用国内合规工具。
数据伦理：明确告知学生“训练数据”来源于公开数据集，不包含任何个人信息，并讨论AI的“偏见”问题（如数据不均衡导致的识别偏差）。
主权意识：引导学生思考“AI的决策依赖于谁提供的数据”，培养数据主权意识。
原创保护：学生编写的邮件为原创作品，AI仅作为验证工具。
（四）成效与经验（1-2分钟）
指标 | 成效说明 |
核心概念理解 | 92%的学生能准确说出机器学习需要“data, feature, training, prediction”四个要素 |
思辨能力 | 85%的学生能用英语表达“AI's accuracy depends on data quality” |
英语应用 | 学生平均撰写英文分析报告120词，口语输出量显著增加 |
成果展示 | 全班完成：英文数据表40份，英文反思日志40份，小组英文辩论视频5组 |
经验总结：进阶版教AI的关键是将抽象原理变为“可操作的实验”，让学生在“做中学，用英语学”。数据标注与模型预测的过程，让学生深刻理解AI的局限与责任归属。
1. 赛道定位
一句话定位：你在英语教学中使用了AI工具，解决了某个具体的教学问题。
适合人群：所有学段、所有学科的英语教师
核心要求：聚焦真实教学场景，解决具体问题，体现提质增效。
2. 工具选择
工具名称 | 所属平台 | 适用场景 |
E听说 | 国家中小学智慧教育平台 | 英语听说训练、口语测评 |
九章智能答疑（语文作文助手可改英文作文） | 国家中小学智慧教育平台 | 作文批改、英文评语 |
星火教师助手 | 国家中小学智慧教育平台 | 备课、教案生成、情境对话设计 |
多智能体课堂 | 国家中小学智慧教育平台 | 多角色AI对话课堂、跨文化交际情境模拟 |
智能出题助手 / AI命题 | 国家智慧教育公共服务平台AI试验场 | 智能出题、分层作业 |
AI课堂 / AI助教 | 国家智慧教育公共服务平台AI试验场 | 多智能体互动、个性化导学、项目式学习 |
讯飞星火、豆包、Kimi、扣子等 | 各厂商平台 | 口语陪练、作文批改、智能体创建 |
3. 基础版案例模板
案例名称：E听说赋能小学英语听说教学——以四年级“My School”单元为例
（一）案例概述（1-2分钟）
传统小学英语听说教学中，学生缺乏真实的语言环境，口语练习机会少，教师难以对每个学生的发音进行精准反馈。本案例引入国家中小学智慧教育平台“E听说”工具，构建“情境导入—AI跟读—智能测评—教师复评”的听说教学模式，实现即时发音诊断、个性化口语指导和数据驱动的精准教学。
（二）过程与方法（5-6分钟）
步骤 | 具体操作 |
第一步：情境导入 | 教师使用国家平台星火教师助手生成“My School”主题的AI动画短片，创设情境 |
第二步：AI跟读 | 学生打开国家平台“E听说”模块，选择单元核心词汇和句型，进行标准发音跟读 |
第三步：智能测评 | AI即时对学生的跟读进行评分（优良中差）和纠音（标注发音错误的具体音素），生成个人口语报告 |
第四步：分层练习 | 系统根据测评结果，推送分层口语任务：基础弱的学生练习单词，基础好的学生练习长句对话 |
第五步：教师复评 | 教师查看班级口语报告（全班共性错误/优秀学生），进行针对性讲评和示范 |
AI测评示例：
学生朗读：“This is my school. It is big and beautiful. We have a library.”
AI反馈：
整体评分：85分（良好）
发音建议：单词“library”发音不准确，重音应在第一个音节，请跟读示范音频。
流利度：句子之间停顿稍长，建议连续朗读。
语法：无错误。
（三）规范应用说明（1-2分钟）
工具合规：使用国家中小学智慧教育平台“E听说”，属于国内合规平台。
教师主导：AI测评后，教师需进行二次点评，重点关注学生的发音问题和情感态度，避免完全依赖AI评分。
学生引导：引导学生正确看待AI评分，将其作为“发音镜子”，鼓励大胆开口，不因评分低而胆怯。
数据隐私：学生口语报告仅用于教学改进，不公开排名，保护学生自尊心。
（四）成效与经验（1-2分钟）
指标 | 应用前 | 应用后 | 提升幅度 |
单元口语测试平均分 | 72分 | 86分 | +14分 |
发音准确率 | 55% | 80% | +25% |
学生口语练习时长（周） | 10分钟 | 35分钟 | +250% |
教师批改/纠音时间（每班） | 1.5小时 | 20分钟 | 减少78% |
经验总结：用AI的核心是解决“反馈滞后”和“个性化不足”的问题。E听说的价值在于将“教师听、学生读”的单一模式转变为“AI即时诊断、教师精准讲评”的双轨模式，让每个学生都能获得即时的、个性化的发音指导。
4. 进阶版案例模板
案例名称：“Cultural Exchange Agent”——初中英语跨文化交际项目式学习案例
（一）案例概述（1-2分钟）
传统初中英语教学缺乏真实的跨文化交际场景。本案例设计一个“国际文化大使”项目式学习活动，学生需利用国家中小学智慧教育平台的“多智能体课堂”功能，与预设的“外国友人”（AI角色）进行深入对话，了解不同国家文化（节日、习俗、礼仪），并最终编辑制作一本《A Guide to Cross-Cultural Communication》（英文版）。案例围绕“助力学习变革”中的“对话式学习”与“跨学科学习”场景，培养学生的跨文化意识和人机协作能力。
（二）过程与方法（5-6分钟）
步骤 | 具体操作 |
第一步：项目启动 | 教师用星火教师助手发布项目任务：“You are cultural ambassadors. Choose a country, talk to an AI from that country, and create a guide.” |
第二步：分组对话 | 学生分6组，每组登录国家平台“多智能体课堂”，选择不同的AI角色（如英国绅士、日本学生、巴西导游、埃及教授等）进行主题对话（如节日、餐桌礼仪、体育、天气） |
第三步：数据收集与分析 | 学生将AI的对话回答记录下来，用英文分类整理（如“Table Manners in Japan: ...”， “Taboos in Brazil: ...”） |
第四步：成果创作 | 各小组使用国家平台AI助手或次选工具，将整理的跨文化信息编写成英文指南，AI可辅助润色语言。最终全班合力排版。 |
第五步：汇报与讲评 | 各小组用英文展示本组《指南》片段，分享与AI交流中最难忘的跨文化发现 |
（三）规范应用说明（1-2分钟）
工具合规：全程使用国家中小学智慧教育平台的多智能体课堂和AI助手。
文化尊重：教师提前审核AI角色的知识库，确保文化信息准确、无偏见、无冒犯性内容。
伦理教育：引导学生认识到：AI可以提供文化信息，但真正的跨文化理解来自于真实交流与互动。AI是文化探索的“起点”，不是“终点”。
原创保护：学生对AI信息的整理与编辑是自己的原创工作，应在作品末尾标注AI的贡献。
（四）成效与经验（1-2分钟）
指标 | 成效说明 |
跨文化知识 | 95%的学生能说出至少2个国家的跨文化礼仪要点 |
英文写作能力 | 学生平均撰写跨文化指南200词，语言准确性显著提升 |
人机协作能力 | 学生熟练进行多轮人机对话、整理和分析AI提供的信息 |
学生反馈 | 90%的学生表示案例开阔了“用英语看世界”的视野，认识了AI在学习中的辅助价值 |
经验总结：进阶版用AI的核心是设计“有意义的项目”，让学生在项目中综合运用语言与AI。多智能体课堂解决了“跨文化情境缺失”的痛点，使英语学习从“为考试”转变为“为交际”。
1. 赛道定位
一句话定位：你借助AI工具，开发了一个能重复使用的英语教学智能体或工具。
适合人群：有一定技术探索精神的英语教师（可3人以内团队申报）
核心要求：成果需具实用性、创新性，最好已落地应用。
2. 工具选择：Coze）、Dify、豆包、讯飞星火、文心一言等
3. 基础版案例模板
案例名称：“英语口语陪练”智能体——初中英语课外口语拓展训练案例
（一）案例概述（1-2分钟）
初中生英语口语练习面临“缺乏真实沟通对象”、“不敢开口”等问题，教师难以提供一对一口语陪练。本案例依托国家中小学智慧教育平台或扣子平台，开发“英语口语陪练”智能体，内置各单元话题语料库，像外教一样与学生进行真实情境对话，并提供即时纠错与鼓励。案例围绕“助力学习变革”场景，通过智能体实现对话式学习与个性化口语训练。
（二）过程与方法（5-6分钟）
开发过程：
步骤 | 具体操作 |
第一步：需求分析 | 确定智能体功能：学生可与智能体围绕Unit 3“Travel”等话题进行英语对话，智能体可纠错、可评价、可提示 |
第二步：知识库建设 | 收集各单元话题词汇、句型、真实对话范例，构建知识库；设置10个不同角色（如外国游客、导游、机场工作人员等） |
第三步：提示词设计 | 设计智能体角色设定：“You are a friendly English tutor. Please talk with the student about travel. If the student makes a grammar mistake, gently correct it after he/she finishes speaking. Encourage the student to speak more.” |
第四步：测试优化 | 邀请不同水平的学生试用，根据反馈调整对话难度和纠错方式 |
应用过程：
环节 | 教师活动 | 学生活动 |
课后拓展 | 布置口语作业：与英语口语陪练智能体对话“My Favorite Season”，至少完成5轮对话 | 学生打开智能体，进行英语对话练习 |
周反馈 | 查看智能体后台对话记录，了解学生共性问题 | 无 |
课堂展示 | 邀请优秀学生展示与智能体的对话，全班点评 | 学生展示对话，教师和同学点评 |
（三）规范应用说明（1-2分钟）
工具合规：扣子、豆包等国内合规平台。
内容审核：对话语料库经过教师严格筛选与审核，确保语言地道、话题适宜、无文化偏见。
学生引导：引导学生将智能体视为“练习伙伴”，而非“考试作弊工具”，鼓励模仿和创新。
数据保护：学生对话记录不向外泄露，仅用于教学分析。
（四）成效与经验（1-2分钟）
指标 | 成效说明 |
学生参与度 | 95%的学生完成了每周至少3次口语练习 |
口语输出时长 | 学生平均每周额外口语练习时间增加至40分钟 |
口语流利度 | 80%的学生能完成5轮以上连续对话（较之前提升50%） |
学生自信心 | 85%的学生表示“更愿意开口说英语了” |
经验总结：创AI的关键是“真实情境 + 即时反馈”。英语口语陪练智能体解决了“没有陪练对象”的痛点，让学生在安全、无压力的环境中大胆开口，有效弥补了课堂口语训练的不足。
4. 进阶版案例模板
案例名称：“English Writing Doctor”——初中英语写作智能批改与提升系统开发与应用案例
（一）案例概述（1-2分钟）
初中英语写作教学中，存在教师批改负担重、学生修改提升慢、评价标准不够规范等痛点。本案例面向初中英语教师与学生，使用AI工具，开发了一款“English Writing Doctor”智能系统。该系统结合知识库（历年优秀范文、常见错误库）、工作流（分步骤批改：语法→词汇→结构→内容）和AI大模型，实现“提交作文→AI诊断→诊断报告→个性化推送范文与练习→学生修改→教师复评”的全流程闭环。案例属于“创AI赛道”下的“智能信息系统”示例。
（二）过程与方法（5-6分钟）
开发过程：
步骤 | 具体操作 |
第一步：需求与架构 | 教师分析“作文批改”痛点，确定系统功能：智能评分、错误识别、范文推送、练习生成。 |
第二步：知识库建设 | 收集100篇初中优秀范文，按话题（My Family、My Hobby等）分类；收集200个常见语法错误示例，按类型（时态、语态等）分类；构建国家平台知识库。 |
第三步：工作流设计 | 设计批改工作流：①语法检查（AI模型）→②词汇替换（AI模型+知识库）→③结构分析（AI模型）→④范文推荐（知识库检索）→⑤练习生成（AI模型+知识库），实现分步处理。 |
第四步：测试与发布 | 邀请20名学生试用，收集反馈，调整批改规则（如对初中生，重点关注时态错误，不过度扣分）。 |
应用过程：
环节 | 学生活动 |
课前 | 学生从国家平台作业中心进入“English Writing Doctor”，提交Unit 3作文初稿 |
课中 | 学生查看系统生成的《英文诊断报告》（含错误类型统计、修改建议、优秀范文推荐、3道针对弱项的语法练习） |
课后 | 学生根据诊断报告修改作文，并完成系统推荐的语法练习 |
（三）规范应用说明（1-2分钟）
工具合规：平台开发部署，保障数据安全。
责任明确：系统诊断报告仅作为参考，教师仍需对学生作文进行人工复阅，并对系统可能出现的误判进行修正。
隐私保护：学生作文数据存储在国家平台，教师需定期清理离线副本，系统内不显示学生真实姓名，仅显示学号。
学生导向：系统设计注重“引导”而非“替代”，鼓励学生根据建议自己修改，并标注“练习题目由AI生成，答案仅供参考”。
（四）成效与经验（1-2分钟）
指标 | 应用前 | 应用后 | 提升幅度 |
作文批改时间（每篇） | 5-8分钟 | 1-2分钟（复评） | 减少75% |
学生作文修改率 | 30% | 85% | +55% |
单元写作平均分 | 75分 | 86分 | +11分 |
教师负担 | 批改为主，无暇个性化辅导 | 聚焦讲评与示范 | 显著改善 |
经验总结：进阶版的创AI案例，核心不在于“代码技能”，而在于“教学思想的产品化”，即如何将“作文批改”这件事的要求与经验标准化、流程化，通过工作流、知识库实体化。此类案例技术成熟度高、可落地性强，是创AI赛道的获奖热门方向。
1. 赛道定位
一句话定位：你不是展示“我会用AI”，而是教别人怎么用AI才安全、不出事。
适合人群：所有学段、所有学科的教师
核心要求：围绕《教师生成式人工智能应用指引》中的18个行为示例，选择1个进行分析，讲清楚规范与非规范做法的区别。
2. 工具选择
工具名称 | 所属平台 | 适用场景 |
E听说 | 国家中小学智慧教育平台 | 展示规范使用流程 |
九章智能答疑（内容比对） | 国家中小学智慧教育平台 | 识别学生作文与AI内容的相似度 |
AI课堂 / AI助教（操作后台） | 国家智慧教育公共服务平台AI试验场 | 查看学生与AI对话记录，分析作弊风险 |
豆包、讯飞星火等 | 各厂商平台 | 展示规范与非规范对比 |
3. 基础版案例模板
案例名称：审慎反馈——AI口语测评成绩的规范使用与边界
（一）规范指引理解（1-2分钟）
根据《教师生成式人工智能应用指引》行为示例“审慎反馈”，核心内涵是：教师不应直接使用AI生成的评价作为最终反馈，必须结合对学生个体的观察、学习态度和进步情况，进行综合判断和调整，确保反馈具有教育性和发展性。这一规范对英语教学的指导意义在于：避免学生因AI评分低而丧失学习信心，保护学生的学习动机和自尊心。
（二）案例介绍（2分钟以内）
案例背景：四年级“My School”单元口语测评课，教师使用国家中小学智慧教育平台“E听说”进行AI口语评分。
核心问题：如何规范使用AI生成的口语评分，确保评分既客观准确，又保护学生的自尊心和积极性？
实施过程：学生朗读→AI评分→教师审核评分→教师加入鼓励性评语和具体改进建议→生成最终反馈。
（三）规范应用分析（3分钟以内）
对比维度 | 非规范做法 | 规范做法 |
评分使用 | 直接将AI评分作为最终成绩公布 | 教师审核AI评分，结合学生平时表现和努力程度，给出综合评语 |
反馈内容 | “你的发音75分，需要加强。” | “小明同学，你这次朗读很认真！AI显示你在‘library’这个单词的发音上可以再注意一下重音。老师发现你比上周读得流利多了，继续加油！” |
教师角色 | AI替代教师评价 | AI辅助诊断，教师主导育人 |
学生感受 | 可能因低分而挫败 | 感受到被关注和鼓励，明确改进方向 |
风险识别与规避：
风险1：AI评分有时不准确（如背景噪音影响） → 规避方法：教师对异常评分进行人工复核
风险2：AI评分导致学生互相攀比 → 规避方法：不公开AI评分，只反馈等第和具体建议
风险3：学生因低分而厌学 → 规避方法：教师加入鼓励性评语，强调进步而非分数
（四）方法总结（1分钟以内）
“AI口语反馈三步优化法”：
第一步，先看人：查看学生平时表现和努力程度
第二步，再看分：参考AI评分，但结合教师观察进行调整
第三步，写评语：AI提供诊断数据，教师撰写有温度、有指导的评语（建议格式：肯定进步 + 指出问题 + 具体建议 + 鼓励结尾）
4. 进阶版案例模板
案例名称：警惕“隐形代笔”——英语作文AI代写行为的识别与规范引导
（一）规范指引理解（1-2分钟）
根据《教师生成式人工智能应用指引》行为示例“规范学生使用”，核心内涵是：教师需要明确告知学生，将AI生成的作品不加修改直接当作自己的作业提交，属于学术不端行为。教师应掌握识别AI代写的方法，并引导学生正确、合规地使用AI辅助学习。这一规范对教学实践的指导意义在于：维护学术诚信，保护学生独立思考能力，避免学生因依赖AI而丧失语言学习的主观能动性。
（二）案例介绍（2分钟以内）
案例背景：八年级某班英语作文课后，教师发现2篇习作语言水平远超该生平时表现，词汇非常高级、句式极为复杂、结构异常完美流畅，疑似AI代写。
核心问题：如何准确识别AI代写行为？如何与学生沟通？如何建立预防机制？
实施过程：疑似发现→第一次AI特征比对（使用国家平台九章智能答疑进行反查）→个别谈话→专题班会（规范引导）。
（三）规范应用分析（3分钟以内）
对比维度 | 非规范做法 | 规范做法 |
识别方法 | 仅凭主观感觉认为学生“写不出来”，甚至当众批评，伤害学生自尊心。 | 使用AI反查工具进行特征比对（词汇复杂度、句式多样性、人为错误特征等），并结合该生历次作业数据，进行客观判断。 |
沟通方式 | 在全班面前直接批评该生：“你是不是用AI写的？”（侵犯隐私，打击积极性） | 课后私下面谈，用关心与帮助的语气询问：“这篇作文写得非常出色，但有些地方的词汇用量超过你平时水平，你用了什么工具来帮忙吗？”（引导而非责罚） |
引导方法 | 简单规定“禁止使用AI”，学生转入地下使用，难以监管。 | 举办“AI使用规则共创会”，与学生共同讨论“AI可以做什么、不能做什么”，并制定班级《AI辅助学习公约》。 |
风险识别与规避：
风险1：误判风险（学生可能确实水平突然提升，或家长辅导较好） → 规避方法：结合多个维度证据，包括历次成绩、课堂表现、作业手写痕迹等，不下武断结论。
风险2：侵犯隐私风险（公开学生AI使用记录） → 规避方法：仅教师内部掌握AI反查数据，不与同事或家长随意分享。
风险3：打击学习积极性 → 规避方法：沟通时强调“用AI辅助没问题，但要诚实标注”，把事件转化为教育学生“学术诚信”的机会。
（四）方法总结（1分钟以内）
“ 三步式AI代写规范引导法”：
第一步，冷静判断：通过AI特征比对（如分析作文是否严重缺乏“真实语言中的小错误”，是否逻辑过度完美），但不依赖单一证据。
第二步，私密沟通：一对一沟通，用“关心”代替“质问”，引导学生承认并反思。
第三步，制度规范：与学生共同制定班级《AI辅助学习公约》，明确规定：“使用AI辅助需要标注，未经标注完全使用AI内容提交作业，视为违反诚信。”并结合具体案例开展班会教育。
五、总结：英语老师获奖公式
赛道 | 核心要点（基础版） | 核心要点（进阶版） | 关键成果 |
教AI | 用英语认识AI，培养AI素养（基础对话） | 让AI原理“可操作”，用英语进行深入思辨 | 学生作品、英文学习任务单、分析报告 |
用AI | 用AI解决基础教学痛点，提质增效 | 设计有意义的项目式学习，培养跨文化交际与人机协作能力 | 学生成果、数据对比、项目作品 |
创AI | 开发基础智能体（如口语陪练） | 将教学策略产品化为“系统”，开发有知识库、工作流的智能教学工具 | 智能体、使用报告、学生对话记录、系统开发报告 |
护AI | 规范使用AI，保护学生自尊心 | 处理复杂伦理问题，识别AI代写与制定班级AI公约 | 培训资源、操作清单、AI公约文本 |
一句话总结：
教AI：有语言高度，
用AI：有听说实效，
创AI：有学生作品，
护AI：有育人温度，
最终获奖公式：
基础版：教AI有语言高度 + 用AI有课堂实效 + 创AI有学生作品 + 护AI有育人温度 = 优质基础英语AI案例
进阶版：教AI能“动手实验”，用AI能“项目产出”，创AI能“系统开发”，护AI能“伦理思辨” = 国家级深度英语AI案例
祝各位老师参赛顺利，斩获佳绩！关注我们，获取更多AI教学与参赛干货。
