夜雨聆风不是说写得不好。格式工整，结构完整，什么教学目标、教学过程、学生活动，一样不少。但你读一遍就知道，这玩意放到任何一个学科、任何一个班级、任何一个老师身上都能用。它没有「你的味道」。
她的原话是，满满的AI味，我根本没法拿去上课。
这个场景我太熟了。我身边做老师的朋友，十个里面有八个是这样的。平时让AI回答一些简单的问题还行，一旦涉及到真正的教学设计，让它帮你写个教案、润色一下课程活动，生成的东西总是差口气。它不理解你的学生是什么水平，不知道你平时上课的风格，不知道你觉得什么样的课堂活动才是真正能落地的。
于是很多人就开始找指令模板了。2024年、2025年，我见过的老师做的一件最多的事，就是去网上搜，有没有好的prompt模板，有没有那种万能指令，搜到之后把关键信息换成自己学科的内容，复制粘贴，觉得这下总行了吧。
结果呢，AI生成的内容确实更详细了，格式更好看了，可读了一遍之后你发现，你记不住。因为这不是你的东西，也不是你的经历，你按照别人写好的框架去输出，总觉得哪里不太对。别人给你写的稿子，你照着念，就是会别扭。
我自己也经历过这个阶段。后来我发现，问题可能真的不在指令上。
前段时间我给一线老师们做了一场AI备课的全天培训，来的老师来自不同学段、不同学科。培训之前我其实有点忐忑，因为大家背景差异太大，我担心我讲的案例能不能让所有人都用得上。后来我想通了，案例可以不一样，但底层的逻辑是共通的。
培训里我讲了一个我自己教研组的故事，今天也想跟你们聊聊。
我们音乐教研组用AI辅助写教案，经历了三个阶段。
2024年，通用AI刚出来那会儿，我们的用法非常简单粗暴。开教研会的时候直接告诉AI，我们要上哪节课，帮我们生成教案。AI洋洋洒洒写了一大堆，拿起来一看，两眼一黑。生成的内容完全不符合学生的学段和学情，根本不能用。那时候我们对AI备课基本就是图个乐呵，看看它瞎编了什么，然后就抛之不管了。
到了2025年，通过一些学习和交流，我们知道了一个关键信息，你得给AI提供参考。于是开教研会的时候，我们把课程标准传上去了，把以前优秀的教案范本也传上去了，让AI参考着来写。
这次不一样了。生成质量明显提升，内容能对上学生的学段了。但还有一个问题，语言逻辑和语言习惯跟我们平时上课的不太一样，AI设计的那些教学活动，听着都挺好，但放到我们真实的课堂里，就是不太对劲。跟我们习惯的公开课形式也对不上。
怎么办？我们又做了一件事。开教研会的时候全程录音。把整个教研组讨论的过程，大家觉得这个教案哪里不太好、想要怎么调整、活动形式可以怎么改，一个多小时的讨论，全部录了下来。
然后把这个录音转成文字，一起喂给AI。
这次真的不一样了。AI好像突然明白了我们考量的点是什么，我们觉得不满意的地方方向在哪里，我们习惯的教学语言是什么样的。润色出来的教案，终于可以直接拿去上课了。
你敢信？
区别不在于你给AI的指令有多精妙，而在于你给AI的信息有多「你自己」。一个多小时的教研讨论录音里面，藏着我们对课程的理解、对学生的判断、对教学节奏的偏好。这些东西，是任何一个指令模板都给不了的。
所以我现在经常跟身边的老师说，别再到处搜指令模板了。AI备课真正的杀招，是喂它你自己的东西。
说到这个，你可能要问了，我自己平时打开AI的时候都是一片空白，我哪来那么多「自己的东西」可以喂给它？
这个问题的答案其实就两个字，积累。
我自己是这么干的。平时有意识地去搜集自己的生产资料。刷小红书、刷公众号看到好的教学文章，把链接存下来。微信群里同事分享的PDF、教案、课件，存起来。听专家讲座的时候，把笔记记下来。平时上课的一些反思，哪怕是碎片化的想法，也记下来。
这些是文件层面的积累。但还有一个更被忽视的积累方式，语音积累。
我不知道你们有没有这种感觉。微信里别人发一条60秒的语音，你习惯性地点转文字，看完之后发现核心信息可能就三四句话。剩下的50多秒都在干嘛？迟疑、犹豫、思考、跑题、又绕回来。但你仔细去听的话会发现，正是这些「多余」的部分，反而最能体现一个人的思维方式。他说着说着停了一下，然后换了个方向，这个过程其实记录了他的决策逻辑。他的口头禅、他的语气、他对某件事的真实态度，全在这些「废话」里面。
纯文字输入是过滤掉这些东西的。但录音不会。
所以我自己在准备一份教学设计的时候，经常会做一件事，先打开录音软件，把脑子里所有零碎的想法全部说出来。不用组织语言，不用管逻辑通不通，想到什么说什么。说完之后再丢给AI，它反而能从这些原始素材里面抓到我那些碎片化的灵感和最真实的想法。
这两块加在一起，文件积累和语音积累，慢慢地你就有了一个属于你自己的知识库。
你在刷网上的指令模板，别人也在刷。你跟AI对话的方式，跟几百万人一模一样。但如果你的AI是泡在你自己的资料堆里长大的，它理解你的教学风格、知道你学生的水平、熟悉你常用的课堂活动形式，那它生成的东西，才是真正为你定制的。
这也是我每次给老师们做培训的时候，最想传递的一个感受。说真的，如果你只记住一件事的话，就是把这个知识库建起来，变成一个习惯。
有了知识库之后能干嘛呢？我分享几个我自己觉得最实用的场景。
第一个是教学设计润色。你不用一上来就写得很完美，先把你的初步想法丢进去，再把课标参考、之前上过的类似课的笔记也放进去，然后让AI基于这些资料帮你润色。你会发现它的思路完全不一样了，不是那种通用的、套在任何课上都行的废话，而是真的在回应你具体的教学情境。
第二个是集体备课。我们教研组现在建了一个共享的知识库，大家把教案和教学资料都传上去，谁需要用的时候直接搜索下载。不用再在群里一遍一遍发文件，也不怕文件分享过期就找不到了。一个知识库就是一个团队的共同记忆。
第三个，我觉得是最好用的，磨课复盘。上课的时候把整堂课录下来，录音就行，然后丢进知识库，让AI根据录音帮你分析。你的赘词有多少，哪个环节学生反应最冷，你提问的方式有没有更好的选择。它分析得比真人还仔细，因为它能对照你知识库里的教学参考来评价你的课堂实施。我试过之后真的有点被震到了，它连我反复用的一个口头禅都给我标出来了。
这些场景有一个共同点。你都不是在让AI凭空生成东西，你是在给它喂你自己的素材，让它帮你整理、分析、优化。你喂得越多，它就越懂你。这个过程不是一蹴而就的，但一旦知识库积累到一定的量，效率提升是立竿见影的。
顺便聊聊工具。
我前前后后试了不少AI，在教学场景下，有几个我觉得值得老师们试一试的。DeepSeek的深度思考能力是真的强，适合需要创意和深度的课程设计，它给的教学活动往往有一些出其不意的点子。讯飞星火是长期深耕教育场景的，它有大量教学相关的数据训练，生成的课堂活动落地性很强，不会给你整一些空泛的东西。千问在做文档这件事上目前是最丝滑的，它可以把你生成的内容直接输出成排版好的Word文档，省掉了复制粘贴之后格式全乱的那一步。
我自己的习惯是用DeepSeek或者讯飞来做内容层面的思考，用千问来做最终的文档输出。有时候两个同时跑，对比一下谁的教案更对味。
没有哪个是绝对最好的，就看你的场景。文科理科不一样，小学高中也不一样。试几个，选一个最顺手的，后面一直用它就行。
但说到底，工具只是工具。真正重要的是你平时积累的那个知识库。再好的AI，你啥也不给它，它也帮不了你。
写到这里的时候，我其实在想一个更大的事情。
我们以前备课，靠的是脑子记，靠笔记本，靠和同事在走廊里随口聊两句。那些灵感、反思、讨论，都是流动的，说完就散了。下一次教研会再聊到类似的话题，上次说过什么已经记不清了。
AI时代这件事变得不一样了。你可以把流动的东西固定下来，让AI帮你记录、整理、分析。但有一个前提是，你得先有东西给它整理。
如果你平时什么都不记，什么都不积累，那AI能做的也只是帮你生成一份千篇一律的通用模板。跟你随便搜一个指令模板粘贴上去，没有本质区别。
这才是真正的人机协作。
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作者：安十
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