夜雨聆风学校今年转型综合高中了。
教《建筑构造与识图》的我应该可以转型上物理或者历史课。因为，这两科都跟建筑工程施工的专业基础课有交集。物理不用说了，力学、光学、热学，建筑专业课程都涉及到，还是很好的课改素材。比如热学，在建筑构造中就有多处涉及。历史很相关，建筑史本身就是文明史的剖面。但选哪一科，不只是选教材，是选一条路：我到底想在哪个方向上，把课堂走通？
更具体地说——AI能帮我在哪一层走通？
带着这个困惑，昨天值班，在办公室正好刷到了ESP种子教师学堂第48期研修。主题是"AI赋能中学物理课堂"。
北师大项华教授团队和广西教育出版社一起推的，以《AI赋能中学物理课堂》这本书做载体，主打一个"零基础、能落地"。
孔老师一上来没讲原理——他直接把AI工具分成了三大模块：对话问答类、资源生成类、学情分析类。每个模块不讲"这是什么"，讲"课堂上什么时候用"。
备课
以前备一节课，找素材、查文献、做课件，光资料整理就能耗掉半个晚上。现在用资源生成类工具，输入教学目标和学段，几分钟就能拿到一份可用的素材包。不是成品，但省掉了最耗时的"从零到有"那一步。
学情分析
一个班五十五人，谁哪个知识点卡住了，光靠作业批改和课堂观察，总有盲区。学情分析类工具能把作业数据、测试数据快速归类，哪块薄弱一目了然，不用再靠经验猜。
教研
想找一篇跟自己课题相关的文献，以前要在数据库里翻半天，现在用对话问答类工具，直接描述你的教学场景和问题，它帮你定位到相关资源。
孔老师强调了一件事：AI是赋能教学的智能教具，绝不替代教师的育人主体地位。它的核心价值在于帮你处理素材生成、资源整理、学情统计这些重复性事务，让你把省下来的精力，聚焦到课堂育人上——启发学生科学思维，引导探究实践，培育学科核心素养。
听完这场研修，我的判断是：够用。
三大模块的划分，让一个从没用过AI的老师也知道：备课找资源生成类，看学情找学情分析类，查文献找对话问答类。
这是我真心话——这场研修，确实帮我打开了一扇门。
但我想说一句大实话：
你以为AI赋能课堂的关键是学会用工具，其实是——你拿着工具，到底要带学生走到哪里。
研修帮我解决的是"效率层"的问题——备课更快了，学情更清楚了，资料更好找了。这些我都认。可"走通课堂"这件事，除了效率，还有一层：方向。
这个问题，研修回答不了。也不该由研修来回答——这是每个老师自己的事。
AI工具都能帮我省出精力，我试着用AI帮我来尝试思考一下物理课与建筑构造课的一体化设计。"导热系数越大导热性能越好"，而是看见了——为什么冬天站在窗户旁边特别冷，为什么断桥铝中间要加一条塑料隔热条，为什么一栋建筑的能耗，可能就差在一扇窗上。
这些，是工具给不了的。但工具能帮你省出时间去设计它。
冬季热成像显示窗户是热量流失最大的位置，普通铝合金窗框导热太快，断桥铝从中间切断铝材、嵌入塑料隔热条，延缓热传递。一节课，从物理实验走到建筑节能，学生不只是记住了公式，是看见了"为什么一扇窗决定一栋建筑的能耗"。
这节课本身走通了。但我想用AI工具再加一层——
备课环节
用资源生成类工具快速补充不同地区建筑节能标准的对比素材，让学生看到导热系数不只是实验数据，还是一堵墙、一扇窗能不能过审的硬指标。
学情环节
用学情分析类工具把10个小组的实验数据汇总，哪个小组的数据偏差大、偏差出在哪里，不用我一个个翻记录表，一目了然。
课后拓展
用对话问答类工具帮学生生成个性化的探究问题——"如果你是建筑师，给哈尔滨和广州各设计一扇窗，你会选什么材料？"答案不同，但推理路径都指向同一个知识点。
这不再是"用AI上一节课"，而是"用AI让一节已经走通的课，再深一层"。
回到最初那个问题：选物理还是历史来转型?其实我也不知道，或者还不是我考虑的问题，我要做的是抓住现在的课堂，跟随AI的发展，学习并思考如何赋能到课堂。
和你一起回看一下第47期
