夜雨聆风忙碌的五月，周末总想多陪陪家人，又想放松身心，以至于公众号又有一个月停滞。上个月我试着用AI搭建了一个平台，目前还有不完善的地方，但是我想跟大家分享一下一些心得。
在两三年前，生成式AI还没有像现在这样爆发，我就想着能不能有一个平台，能够帮助我整合模拟实验、课堂记录、班级管理等教学活动，试用过好几款，功能都是比较单一的。现在随着AI编程能力的不断提升，我似乎看到了一丝曙光。我现在还没做，但是我觉得大家有时间的话可以试着做一做，从而去解决信息科技教学中的过程评价、实验教学和班级管理三大痛点。
这个月，我试着用AI做了一个模拟实验，免费、速度快、无需写代码。我是知道自己写代码技能很低级的，所以以前试着写出来的东西不是丑就是烂。但是有了AI编程，只需要告诉它需求，它就能写出很不错的页面出来。昨天刚看到的新闻，说歌手胡彦斌通过跟AI对话“说”出了一个APP，真是够让人惊讶的。
一开始我用的是百度秒哒，一开始用感觉还不错，甚至可以帮你挂到服务器上，上课只用把链接给学生就能用了。但是秒哒限额，每天的免费额度只能对话几次，对于后期的精细调整的话，每天靠那么点额度要等很长时间。我基本上每个应用从雏形到基本能用，要对话迭代20几次。
有问题直接把错误给它就能帮我修改。
然而，为了提高工作效率，我当然是付费了。。。
之后，我又找到了这个，就是”TRAE”，免费、可以直接在本地保存代码，也可以把本机作为服务器开放给局域网使用应用，我觉得可能更方便后期迁移到别的地方。最近因为使用人数增加，有时需要排队，但是总体等待时间都不长。
这个应用我大概已经通过对话迭代100多次了吧，但它回答说只有30次，不知道是不是有些没算进去。
上面算是跟大家分享这两个工具。下面聊一聊，我们怎么去使用它。
正如上篇所说，我们都见过很多类似的AI生成的工具，各有千秋。我在做AI实验工具的过程中，在前人的基础上，我考虑了三个问题：（hhh叫我“三问”好了，总是三个问题）
第一，是“交互”还是“交互+评价”？现在有很多AI交互网页，它们跟视频演示的进步之处就在于多了交互功能，从而让学生从眼睛看变为动手做。那么，对于实验来说，做了就行了吗？就学会了吗？顺理成章我们就能想到，怎么去衡量实验做得好不好？所以，我给实验工具加上了登录和过程性评价，并且实时将分数上传到终端大屏。
说到这里，其实谢作如老师刚做了一个工具，叫QuickForm，也是纯用AI写的，非常厉害，可以接收数据并可视化呈现、分析，感兴趣的可以去自己搭建一个，是开源的。我这个目前还没有搭载AI自动评价，功能比较简陋。这样通过评价，可以让AI工具从玩具转变成真正学习的工具。
第二，要“做到”还是“学到”？这就涉及到实验设计了。你要做一个东西，凡是要在课堂上用的，你就要想清楚有什么用、用在哪里、怎么用。那我设计这个工具的想法就是：教材中对传感器的内容设计上是分散的，要对传感器有一个全面的认识，就需要以一个真实情景去激发学生去探究为何用传感器、什么是传感器、怎么选传感器、如何用传感器。然后就是在设计中加入一些巧思，让学习悄然发生。例如，我认为实验有两个必然：一是“失败”的必然，如果没有失败，那可能是实验设计太简单了，其效用是大打折扣的，失败是实验学习的重要途经。所以在我的实验设计中，如果学生没有选对正确的选项，那么化学物品就会失效，无法进入下一个环节，就像一个闯关游戏一样。二是“发现”的必然，做实验是为了有所发现，那我们就要提供支架，例如实验步骤、实验记录单等，帮助学生去发现规律、原理、特点。凡是学生发现的，大多都是学到的。
第三，教师“多干预”还是“少干预”？我先说我的观点：我认为要少集体干预，多个别干预。实验设计要以学生自主学习为主，试错和发现是主要的学习方式。如今工具这么丰富，大部分的问题都可以通过搜索引擎、AI去自主解决，这何尝不是一种发现问题、解决问题能力的培养呢。教师大量的引导、总结，反而会影响学生探究的专注和乐趣。所以在AI实验工具的设计中，通过规则的设置，让实验过程环环相扣，让AI实验工具本身去引导学生向下一步发展。在我的实验里，每个步骤结束后还加入了一段简短的视频，对重要内容做了总结，从而代替老师的总结作用。老师可以多观察、管理、对后进生及时干预，其它的就让学生自己去发现吧。
