夜雨聆风杨德发：AI不是专家，是您带的实习生
文/杨德发
校对/贺仁霞
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【AI正在干掉什么？】
今天在上海向徐伟博士(计算机博士）学到一句话，徐伟博士在分享中说：“AI不是专家，是您带的实习生。只要您把您的要求说清楚，AI都做得出来。AI做出来之后，您还要审核，还要微调。”
一个普遍的误解
很多教师和校长接触AI后的第一反应是失望。
“我问它怎么设计《田忌赛马》的教学，它给我的回答太泛了。”“我让它帮我写一份教学计划，结果全是套话。”“AI也就这样了，根本不像宣传的那么神奇。”
这些话，我听过很多遍。
但问题的根源不在AI身上，而在我们使用AI的方式上。我们错把AI当成了”专家”，而它本质上只是一个”实习生”。
当您给专家布置任务时，说“帮我写一份教学计划”，专家会调用自己多年的经验，理解您的潜台词，揣摩您的偏好，最终交出一份远超您预期的成果。但实习生没有这些。您让实习生“写一份教学计划”，他会给您一份从网上扒下来的模板——空洞、通用、毫无个性。然后您抱怨：“这个实习生不行。”
但您有没有想过：您给他布置任务的时候，有没有告诉他您的班级情况？有没有说明您学生的水平？有没有给他看过您满意的教学计划是什么样子的？有没有让他修改过三遍？
如果您没有，那么问题就不在实习生身上。
AI的本质：一个知识渊博但缺乏经验的实习生
AI与人类的根本区别在于：AI拥有海量的知识，但缺乏真实世界的工作经验。
AI读过几乎所有的教材、教案、论文、教学设计。它知道成千上万种“如何教《田忌赛马》”的方法。但它不知道您的学生是什么样的，不知道您的教学风格是什么样的，不知道您上一节课讲了什么，不知道您学校对教案格式的要求是什么。
就像一个刚从师范大学毕业的实习生：他在大学里学了很多教育理论，背过很多教案模板，但从来没有真正站在讲台上面对过您的班级。
所以，当您对AI说“帮我设计《田忌赛马》的教学”时，它只能给您一个教科书式的、通用的、中等质量的答案。不是它不想做好，而是它不知道“好”对您来说意味着什么。
AI的超能力在于知识的广度，而非经验的深度。它需要您用经验去填补这个空缺。
带实习生的五个动作
如果您带过一个真正的实习生，您就会知道，让实习生交出高质量成果需要五个动作：提要求、给示例、做分解、迭代改、建标准。对AI，这五个动作同样适用。
第一：提要求——越具体，越清晰
对实习生说“把这个教案改一下”，实习生会很茫然。对实习生说“把这个教案的导入环节改成用生活情境引入，增加两个学生互动的问题，缩减最后的练习量”，实习生就知道做什么了。
AI也一样。“帮我写一份教学计划”和“帮我写一份针对二年级学生的《认识人民币》教学计划，要求用‘购物’情境贯穿始终，包含3分钟的前测题(不涉及未学过的知识）、2个课堂教学的主问题、1道例题、2道课堂练习题、2道学生可能提出来考老师的难题、2道过当堂检测题、10分钟的作业题、4道过关检测题(满分20分，10分钟完成）、4道补救措施题(若有学生做“过关检测题”未达满分的90%以上，则给他们补讲知识之后再做补救措施题），题的难度要分层，分为基础题、中等题和挑战题三类”，后者得到的答案质量会高出很多倍。
教师和校长要学会的一个核心技能是：把需求翻译成具体的指令。不要问AI“怎么办”，要告诉AI“在什么条件下、用什么方法、达到什么标准”。
第二：给示例——给AI一个标杆
实习生第一次做教案，您给他一个“优秀教案”的模板，他照着做就不会太差。AI也一样。
当您说“帮我写一份教案”时，AI在猜测您心目中的“好教案”是什么样子。它从庞大的数据中统计出“大多数人认为好的教案”的平均值——而这个平均值，恰恰是平庸的。
但如果您说“这是我上一周写的一份教案，请按照同样的结构和风格，写下一周的教案”——AI就有了明确的参照系。它不再生成“平均的教案”，而是生成“像您的教案”的教案。
给AI示例的本质，是告诉它：“我说的好，是这个意思。”
第三：做分解——大事化小，小事化了
实习生无法一次完成“办好一场家长开放日”这个宏大任务。但如果您把任务分解成“设计邀请函→安排参观路线→准备展示课→设置反馈表”，他就可以一步一步完成。
AI也一样。不要让AI一次生成“一个完整的课程体系”。而是让它先做“列出课程体系的框架”，再做“为每个模块写一句话描述”，接着做“为第一个模块写详细大纲”，最后做“为第一个模块写完整教案”。
把大任务拆成小任务，把复杂的指令拆成简单的指令，AI的产出质量会逐级提升。这是因为AI在处理复杂任务时，很容易“忘记”前面的要求——它的短期记忆和处理能力是有限的。分段式提问，是让AI发挥最佳状态的基本操作。
第四：迭代改——三遍出精品
实习生交的第一稿通常很烂——这是正常的。您打回去让他改，第二稿好一些；再改一次，第三稿就合格了。
AI与实习生一模一样。第一遍生成的内容往往粗糙、通用、缺乏个性。不要在第一稿面前失望，也不要就此放弃。告诉AI哪里需要改：“导入部分太长了”“例子不够贴近学生生活”“语言太正式了，换成更口语化的表达”。然后让它改。
三次迭代之后，AI给出的内容质量会有显著提升。这不是AI的“学习”——AI没有从您的修改中“学会”任何东西。它只是在您每一次明确的反馈中，更精确地理解了您此刻想要的是什么。迭代的本质，不是训练AI，而是让您自己的需求逐渐清晰，并通过持续修正让AI无限逼近您心中的标准。
第五：建标准——教出好用的AI
实习生跟您三个月后，他学会了您的工作方式，知道您喜欢什么风格、讨厌什么格式，您布置任务时就不需要再事无巨细地说明了。
AI也一样。如果您持续地用相同的方式给它反馈——“我偏好三段式结构”“我喜欢用表格呈现对比”“我不喜欢太长的段落”——AI会在它的”上下文记忆”中积累这些偏好。当然，这远非真正意义上的“学会”，它只是在当前对话中记住了您的习惯。但只要您保持对话的连续性，您会发现：您越来越不需要“教”它，它的第一稿就越来越接近您想要的。
每一次修正，都是一次微调。长期与AI协作的人，最终会拥有一个“理解自己”的AI助手。
从失望到惊喜：一个真实案例
一位教师最初使用AI时抱怨：“让它帮我出十道关于分数的练习题，结果五道是重复的，两道超纲了，还有一道题干有歧义。”
我建议她这样操作：
第一轮：“请出十道关于分数大小比较的练习题，面向五年级学生，难度从易到难排列。其中前四道是分母相同的分数比较，中间三道是分子相同的分数比较，最后三道是分子分母都不同的分数比较。”
结果：出了十道题，但有三道题的数值设计不合理（比如8/9和7/8比较，对五年级学生来说过难了）。
第二轮：“请调整三道数值设计不合理的题目，确保所有题目中的分数都是真分数，且分母在2到12之间。”
结果：十道题全部合格，但题目形式单一，都是“比较大小”。
第三轮：“请把其中三道题改成不同的题型：一道是‘在○里填＞＜=’，一道是‘按从大到小的顺序排列’，一道是‘找出下面各组中最大的分数’。”
结果：十道题题型多样、难度合理、设计精良，可以直接用于课堂练习。
这位教师后来说：“我花的时间不比我以前自己出题少多少，但区别在于：以前我只能出我认知范围内的题，现在AI能帮我出一些我没想到的题型。而且以后再出类似的题，我只需要说‘按照上周那种风格出十道关于分数的题’就行了。”
这就是带AI这个实习生的价值：您不必亲自做所有事，但您必须学会如何让AI做好事。
校长视角：如何在学校推广AI实习生文化
对于校长而言，AI的意义不仅仅是教师个人的效率工具，更是学校管理效能的倍增器。但前提是，学校需要建立一套“AI实习生文化”。
第一，不要只给工具，不给方法。很多学校给教师开了AI账号，但教师不知道怎么用。校长应该组织“如何给AI提要求”的专题培训，让教师掌握提要求、给示例、做分解、迭代改、建标准的操作方法。
第二，建立教师协作圈。教师之间可以分享“对AI说什么、AI出什么”的实践记录。一个教师发现“给AI一份好的示例”可以大幅提升产出质量，这个经验应该被全校教师共享。
第三，用AI改进管理流程。校长可以用AI来优化自己的管理工作——比如让AI帮忙起草一份会议纪要的框架，或者将一份冗长的政策文件压缩成一页简报。当校长做出示范，教师就会更自然地跟随。
终极公式：AI的价值 = 您的需求清晰度× AI的响应质量
这个公式值得所有教师和校长记住：
您对AI提的要求越清楚，AI完成任务的质量越高。
这不是一个模糊的原则，而是一个可以精确计算的公式。您的指令中的模糊地带越多，AI猜测的空间就越大，出错的可能性就越高。您对AI的每一次反馈越具体，AI的下一次输出就越接近您的标准。
给AI足够的上下文，AI就能成为您的延伸。不给AI上下文，AI就只是一个被阉割的搜索引擎。
从“助手”到“实习生”，认知转变的一小步
当您把AI当作“助手”时，您会期待它独立完成工作，然后对结果失望。当您把AI当作“实习生”时，您会理解它需要指导、需要调教、需要训练、需要反复迭代——然后您会成为那个“能让AI交出高质量成果”的人。
这个认知转变，是AI时代教师和校长最需要完成的功课。
而好消息是：这个实习生永远不会累，永远不会抱怨，永远不会要求加薪，永远在等待您的下一个指令。
您只需要学会一件事：像一个优秀的导师一样，带好您身边的这个或这几个AI实习生。
[声明：欢迎杂志、报纸、公众号转刊！欢迎写作时引用！欢迎工作中采用！欢迎选编入教师、学生、家长、校长、教育局长读本！均须注明出处]
【写于2026年8月7日，周五】
杨德发，男，汉族，1966年3月15日出生于重庆市梁平区仁贤街道五一社区大竹林；1987年7月参加工作，教师培训中心教（jiāo）研员，高级教师；2003年5月加入中国共产党；重庆师范学院物理系毕业，理学学士，中国物理学会会员；重庆市重点课题《学本式教师培训资源开发研究》课题组负责人（已结题）；获奖100余次，在杂志上发表论文100余篇（核心期刊10余篇，全文收录入人大报刊复印资料中心编的《中学物理教与学》13篇），在公众号上发表文章3800余篇.请关注《提问学Quizoloɡy》，公众号：Quizoloɡy，手机：18983078247，微信：cq-ydfyxs。于海玲，小学数学教（jiāo）研员，牡丹江市第二期“名优工程”骨干型教师、小学数学学科带头人，执教的《数学广角——问题解决》获牡丹江市小学数学学科优质课竞赛特等奖。手机：13199337376微信：sd867324492。
扫描关注公众号！投稿加微信：cq-ydfyxs
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