Hello大家好，这里是《教育AI智造者》。停更三个月之后，终于来更新啦！！！
在这一期节目中，我想带你把“AI进课堂”从工具清单拉回到教育本质——去看教师如何发展AI素养，并把它变成可落地、可持续的教学实践。
我们的嘉宾是Xiaoxue Du博士（跨教育研究、产业与一线培训的实践者）。她的路径很特别：从学术研究、课程设计到教师培训，再到与学校/产品团队共创，她不仅提出“AI三重角色：观察者—协作者—反思之镜”，还把这些理念变成可教、可评、可扩散的课堂行动与教师成长路径。
这不是纸上谈兵，而是一次从“教育理念 → 课堂设计 → 教师社群”的真实行动。节目里我们聊到：
* 在教学现场，AI应该“无处不在”还是“点到为止”？
* 当学生的学习动力与评价体系冲突时，老师如何抉择？
* 教师在AI时代，是否需要同时具备学术视野与“产品经理思维”？
* 如果AI的介入让学生失去思考欲望，该怎么调整？
更重要的是，杜博士在设计“AI×学科”的历程中，也一直在反问自己：
AI到底是“教学加速器”，还是“教学放大镜”？
教师的价值，能否在AI辅助的时代被重新定义？
这期节目适合很多人：
* 一线教师：你会看到AI如何以教学法为锚进入课堂，而不只是“贴上AI标签”；
* 教育产品开发者/PM：你会理解如何将学科思路转译成任务链、工具模块与提示词；
* 正在寻找落地方法的人：你会感受到“真实课堂”的复杂性与创造力。
我们不是在讨论“未来教育”，而是在现场实践它。
听完节目，欢迎在 show notes 加入我们的听友群，一起探讨AI如何为教育带来持续的生命力与人味。
🧭 内容大纲
1️⃣ 从跨界到一线：路径与动机
* 研究→实践→培训的迁移：把模型语言翻译成课堂语言
* 不同学校生态下的角色切换与落差适应
* 从“工具导向”转向“问题与证据导向”的动机
2️⃣ 真实课堂里的AI探索
* AI三重角色：观察者（学习轨迹）/协作者（增能教师）/反思之镜（公平与偏差）
* 典型任务链：信息取证→草案生成→证据对齐→同伴互评→复改
* 工具与流程：备课助手、生成式平台、过程性评价面板的协同
3️⃣ 学生反馈与现实阻力
* GPA与兴趣的拉扯：高阶认知训练在中学的挑战
* “AI代劳/轻松化”的倾向与课堂调节
* 让学生“愿学会想”的激励：从结果评价转向过程性证据
4️⃣ 教师角色的再定义
* 教学领导力×学习领导力：何时介入、如何放手
* 老师从“知识传授者”到“冲突制造者、共创主持人”
* 把个人专长与社会观察融进课程设计
5️⃣ 社群建设与规模化
* 教师×创业者×家长×程序员的跨界共创社群
* 社群如何在信息筛选、方案试验与落地复用中发挥价值
* 从“可移植”到“可适配”的扩散路径与治理
6️⃣ 未来趋势与教育想象
* 游戏化学习与多模态交互
* 人文学科的AI赋能与“知识审美”
* 情绪调节与价值引导：让兴趣与热爱成为长效驱动力
---------------近期伊伊子想做的一些事情-----------------
最近，随着大家对 AI 与教育的热情逐渐高涨，越来越多的朋友开始打造属于自己的 AI 教育工具。我也在小红书上分享了三个基于 AI 辅助编程、从零开始制作的教学工具，包括：作文批改“神器”、历史可视化以及数学公式可视化师生端等，大家都反馈非常好。
随后，我也逐渐在小红书开启了直播，手把手展示如何与 AI 一起头脑风暴并完成相关的编程。许多观众向我反馈，认为这是一个从“不了解”到“掌握”的清晰过程，帮助他们一步步地解构并去神秘化教育 AI 产品的研发，也让他们感受到“自己做得到”。
接下来，会开始做专题圆桌讨论，内容涵盖如何开发相关产品、国内外的产品对比分析，以及关于产品增长、推广和商业化的头脑风暴。如果你对此感兴趣，可以添加微信(yiyizihere)；我也会在群里更新讨论时间和内容。此外，欢迎加入我的小红书海外 AI 讨论群，期待与你们进行思维上的碰撞!
-----------------------关于伊伊子----------------------
伊伊子2024年的复盘
伊伊子专门为AI教育者打造的开源AI教育论文库
伊伊子专门为老师和AI创业者打造的20种教学场景指令
伊伊子的小红书传送门
----------------------关于听友群-----------------------
如果您对AI和教育的融合充满兴趣，欢迎填写我们的听友群入群申请问卷！🎧点击链接，或扫码，与更多志同道合的伙伴一起交流最新的行业动态、分享学习经验，并共同探讨AI如何重塑教育的未来。期待在听友群中与您相遇，共同成长！😊
请大家在填写微信联系方式时，务必确认拼写是否完整和正确。我们遇见过好几次微信ID无法识别的情况~谢谢大家！
--------------------相关词介绍-------------------
1）Play by Design
不等“完美教案”，先搭建真实情境与角色，让学生在任务中用AI做决策、犯错与修正；教师据此反思与再设计，课堂由剧本转为迭代系统，促使“知识接受者→知识建构者”的角色迁移。
2）游戏化学习
以可交互界面与规则驱动学习，学生在多轮选择中承担后果与优化方案；过程嵌入数学与科学概念，形成“做中学”的证据链，帮助教师用具体反馈理解AI介入对课堂价值的放大与边界。
3）场景化/真实性
从“先设目标”转为“先建场景”，如AI记者、气候数据分析师等职业化任务；在真实约束下用AI解题，提升意义感与投入度，同时让教师从“全知者”转为共学者，接住学生多样路径。
4）学生作为知识建构者
课堂不再把学生当“吸收者”，而是在角色与任务中生成观点、产出作品、接受后果；AI提供工具性支持但不替代理解，学习轨迹因此可被观察、诊断与复改，形成可追溯成长证据。
5）利益相关方与权衡（trade-off）
任务把“谁受影响、如何取舍”显性化；学生需在多方诉求间做出决定并承担成本，借AI完成计算、检索与模拟，最后用证据解释方案，训练价值判断与公共理性，而非仅追求“唯一正确”。
6）学习轨迹
指学生随时间展开的行为与产出序列；在场景化与游戏化任务中，轨迹记录选择—结果—修正的链路，便于教师做形成性评价与目标微调，也为AI“协作者”定位提供可操作的观测面。
7）AI作为协作者
把AI当“时间与思维伙伴”，协助批改、信息组织与目标调整，但决策与伦理边界保持在人手中；教师依过程证据进行干预，避免“AI代劳”，确保技术服务于学习而非替代学习。
8）AI作为反思镜
以数据与过程回看课堂：标准是否公平、资源是否倾斜、评价是否失真；教师据此修订任务与量规，让技术暴露问题而非掩盖问题，使“效率提升”与“价值引导”在同一框架内并存。
9）终身学习的循环
学习重点不在记忆量，而在“连接—应用—反思”的生命周期；AI加速跨域创新，但真正有效的是把经验结构化并回灌到新的任务中，形成可迁移的方法论与自我更新的能力结构。
10）Day of AI（AI日）与“找人—找资源—守初心”
推广依赖三类资源：课程资源、学校网络与资金支持；同时以“初心”维持长期动能，让不同地区教师获得可用材料并改善课堂体验，面对挑战仍能稳步扩展与迭代。
11）共识 vs 先行示范
一派主张先建共识再落地，另一派强调由先驱者率先做出样板、用效果带动追随；在学校这一复杂系统中，往往需在治理与试点间寻找动态平衡，结合证据形成可复制路径。
12）创新扩散（创新—早期采用者—主流）
把校内AI实践放入扩散曲线理解：先由创新者试点、早期采用者跟进，再走向主流；据此设计分阶段目标与评价，避免“一步到位”的幻想，允许在小范围中快速试错—验证—扩展。