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。

大家好，欢迎收听「教育AI智造者」播客！ 本期节目我们邀请到了连续创业者晓音(小红书)。曲晓音是Heeyo的创始人及CEO，也是一位连续创业者。她曾在Facebook、Instagram和微软担任产品经理，后从斯坦福大学商学院辍学创业​。2019年，曲晓音创立线上活动平台Run The World并获得著名风投a16z投资​。最新的创业项目Heeyo则源于她个人的梦想：为全球儿童打造AI导师和玩伴​。Heeyo定位为“儿童的AI导师和玩伴”，面向3～11岁儿童提供智能聊天与交互式学习内容​。借助Heeyo，孩子可以和AI对话、阅读有声书、进行问答或角色扮演等游戏，在潜移默化中获得知识提升​。Heeyo内置了2000多个互动游戏和功能，支持20多种语言，能够因地制宜地陪伴不同语言背景的儿童学习和娱乐​。强大的AI让Heeyo如同一个上知天文下知地理的耐心导师，可以24小时随时响应孩子的提问和交流​。凭借这一创新理念，Heeyo在2023年8月获得了OpenAI创业基金、亚马逊Alexa基金和Pear VC等机构共350万美元的种子轮投资​，足见业界对其愿景的认可。 在成功打造Heeyo之后，曲晓音并未止步于儿童教育领域。她敏锐地意识到，Heeyo背后的AI技术同样可以用于降低软件开发的门槛，让更多人享受技术创造的乐趣。于是团队推出了全新的产品Heyboss.xyz。Heyboss定位为“普通人的AI工程师”，本质上是一个由AI驱动的编程助手，可以帮助不会写代码的人一键生成网站、应用程序乃至小游戏​。2025年初Heeyo公司宣布上线Heyboss时，引发了业界轰动——这是无代码开发领域的一次革命性进展​。通过Heyboss，用户只需要输入简单的想法描述，AI智能体就能自动完成从产品设计、前后端开发到部署的全部流程，无需编写任何代码​。每个人都因此有机会成为自己项目的“AI工程师”​。曲晓音介绍说，Heyboss的AI不仅能编写常规应用程序代码，还能生成虚拟AI朋友、创作图像和视频等多媒体内容，然后再进一步将这些元素整合成完整的产品​。也就是说，借助高度自主的AI智能体，Heyboss几乎可以24小时不间断地将天马行空的创意变为真实可用的作品​。这一强大功能的出现标志着技术创新进入一个新纪元：编程不再是极客专属的技能，而成为人人可及的创意工具。 内容大纲 嘉宾与背景故事 * 在 Meta 工作经历及首次创业经历（Running The World 的创立与收购） * “疫情红利” 与转型思考：从线上活动平台到 AI + 教育的启发 产品矩阵：从Heeyo到Heyboss.xyz * Heeyo：为儿童设计 AI 小伙伴与互动游戏，实现个性化、趣味化教学 * Heyboss.xyz：多智能体协同，帮助不懂技术的用户一句话生成网站、App 或教育游戏 * 为什么同一个 AI Agent 能在儿童教育与通用应用搭建之间相互启发？ 探讨多智能体（AI Agent）概念 * 传统提示词工程（Prompt Engineering）与智能体（Agent）之间的区别 * AI “理解” 用户需求与目标，并自主拆解、思考、执行与评估的工作流 * 记忆（Memory）与注意力（Attention）在 Agent 执行中的关键作用 “你是 Boss，AI 团队帮你干活” 的交互模式 * 如何让普通老师或创作者 “说人话” 而不必关心技术细节？ * AI 产品经理、AI 设计师、AI 工程师的多角色协作 * 与市面上工程师向工具（Replit、Bubble 等）的差异化 教育场景的实际落地与案例 * 老师如何用 “一句话” 生成测验游戏、词汇打卡、互动式科普或学科网站 * 个性化教学场景：让孩子在自己感兴趣的元素（拖拉机、恐龙等）中学习同样的知识点 * 学生表现追踪、长期学习计划：数据库管理与后端的自动化 挑战与机遇：AI 在教育中的多维度赋能 * AI 的可行性与边界：在教案设计、教学内容生成、教学管理上能做到什么程度？ * 从 “一对多” 到 “一对一” 的个性化陪伴与补充教学 * 引入多智能体后在协同、稳定性、内存/上下文管理上的技术难点 对未来的畅想与给行业的建议 * AI + 教育还有哪些潜在模式与发展方向？ * 如何避免踩坑：从用户痛点出发，聚焦易用性、稳定性与需求匹配 * 号召更多老师、教育从业者一起探索体验，把教学创意交给 AI 工程师来实现 如果大家希望体验Heyboss.xyz, 或者加入伊伊子AI产品分享或者体验群，欢迎加V: yiyiziishere 需要详细文字稿的听众们可以关注微信公众号，爱思考的伊伊子，输入“播客EP27"，即可获得。 -----------------------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！😊 --------------------相关词介绍------------------- AI 智能体（AI Agent） 指能在较少人工干预下，自主观察（Observe）、思考（Reason）、执行（Act）并评估（Evaluate）的人工智能实体。相比传统的提示词工程，它能根据高阶目标做多步推理与迭代。 多智能体协作（Multi-Agent Collaboration） 将 “AI 产品经理”“AI 设计师”“AI 工程师” 等不同角色拆分在同一个系统中，分别承担产品设计、界面审美、后端开发等功能，模拟真实团队协作，最终提升用户需求落地效率。 Prompt Engineering（提示词工程） 人类与大型语言模型（如 GPT）互动时，为获得最佳输出而设计的输入策略。包括角色设定、上下文拼接、指令分步拆解等。本节目更讨论了其进阶形态——智能体多步推理。 个性化教学（Personalized Learning） 针对学习者的兴趣点、知识水平、学习路径进行定制化内容推送与交互。AI 通过文本、图像、游戏等多样方式持续更新和陪伴，强化学习者对知识的掌握与使用。 No-Code / Low-Code 指无需编写或仅需少量编写代码的应用开发模式，常见于初创者或中小企业，用以快速搭建小程序、网站与业务工具。在教育场景下尤为方便老师们快速实现教学创意。

Hello大家好，这里是《教育AI智造者》。 终于来更新啦！！！ 在这一期节目中，我想带你走进北京的一线课堂——去看一位老师如何在真实的中学教学环境中，把AI从“概念”变成可落地、可持续的课堂实践。 我们的嘉宾是北京十一学校经开区分校的历史教师陈继宏老师。他的故事很特别：从复旦大学历史学研究，到教育政策与跨学科探究，再到一线课堂，他不仅设计了“AI+故宫”这样任务驱动的跨学科课程，还在课外自发组建了一个活跃的AI教育跨界社群，连接老师、创业者、程序员与家长。 这不是纸上谈兵的畅想，而是一场从“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“点到即止”？ * 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，陈老师在设计AI课程的过程中，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？ 这一期适合很多人： * 如果你是一线教师，它会让你看到AI如何以教学法为锚进入课堂，而不只是“贴上AI的标签”； * 如果你是教育产品开发者，它会让你理解如何将学科思路转译成任务链、工具模块和提示词； * 如果你正在思考AI与教育结合的落地方法，它会让你感受到“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 从学术到一线：跨界背景与转型动机 * 宗教史、古典学、教育政策的研究经历 * 进入十一学校，遇到教育改革文化 * 从学术研究到中学课堂的落差与适应 2️⃣ 真实课堂里的AI探索 * “AI+故宫”课程结构：绘本创作、文物鉴定、3D建模 * 大单元设计与真实问题驱动 * 工具选择：国内外生成式平台与备课工具 3️⃣ 学生反馈与现实阻力 * GPA与学习兴趣的拉扯 * 高阶认知训练在中学的挑战 * 如何应对学生“轻松化”与“AI代劳”的倾向 4️⃣ 教师角色的再定义 * 教学领导力与学习领导力的关系 * 从知识传授者到冲突制造者、共创主持人 * 融合个人兴趣与社会观察的课程设计 5️⃣ 社群建设与跨界合作 * 发起AI教育跨界社群的初衷 * 如何连接老师、创业者、家长、程序员 * 社群在信息筛选、工具落地上的价值 6️⃣ 未来趋势与教育想象 * 游戏化学习与课堂参与度提升 * AI赋能人文学科与知识审美 * 兴趣与热爱作为长效驱动力 ---------------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. 大单元设计 大单元设计是近年来课程改革中的一个核心理念，它强调打破章节化、碎片化的教学结构，把知识以主题或问题为中心重新组织。在历史学科中，大单元可能意味着将战争、宗教、社会变革等内容跨章节串联起来，让学生在更完整的叙事框架中理解知识。陈继宏老师在“AI+故宫”课程中，就将课本中零散的与故宫相关的内容提炼出来，形成独立的大单元，并通过AI工具进行绘本创作、文物鉴定和3D建模等活动。这种方法让学生跳出“背知识点”的局限，更像是在进入一个综合的探究场域。 2. 任务驱动型课程 任务驱动型课程（Task-Based Learning）强调以真实的学习任务为中心，让学生在完成任务的过程中掌握知识和技能，而不是以单纯的知识讲解为目标。例如，在“AI+故宫”项目中，学生需要完成文物鉴定报告或创作一部小型微电影，这些任务既包含知识的理解，又需要实际操作与创造。AI在其中的作用不是提供现成答案，而是作为辅助工具，帮助学生更快找到资料、生成初稿或建模。这类课程更贴近真实世界的学习场景，能够提升学生的主动性和解决问题的能力。 3. 教学领导力 教学领导力指教师在课堂中不仅是“传授者”，更是学习方向和氛围的引领者。它包含了学术视野、宏观思考和课堂组织三方面能力。在AI进入课堂的背景下，教师需要决定AI出现的时机和方式——是在课前用作预习辅助，还是在课堂上触发认知冲突，抑或在课后进行反馈？陈老师将其称为教师的“教学领导力”，因为它要求教师在众多技术可能性中做选择，保证学习的核心始终围绕思维发展和价值引导，而不是单纯依赖工具。 4. 学习领导力 学习领导力是与“教学领导力”相对应的学生能力，指学生在学习过程中形成的主动掌控意识与综合判断力。在AI工具触手可及的环境中，学生很容易用AI代替思考，比如拍照搜题、自动生成作业。但如果具备学习领导力，他们会更倾向于利用AI来拓展信息来源、引发新问题，而不是停留在复制答案。陈老师希望通过课堂设计，让学生在使用AI的过程中养成“整合、比较、质疑”的习惯，从而逐步建立起一种属于自己的“学习领导力”。 5. Agency（自主意识） Agency通常被译为“自主意识”或“行动力”，指个体能主动决定自己行为与学习路径的能力。在教育情境中，有Agency的学生不会完全依赖老师或AI工具，而是能自我驱动，主动寻找方法和资源。例如，一个对历史感兴趣的学生，在遇到学习困惑时，不是等待老师解答，而是会用AI工具搜集不同文明的材料，进行对比和分析。这种自主意识在AI时代尤其重要，因为只有具备Agency的学生，才能避免被工具牵着走，而是把AI当成助力，放大自身的学习目标和创造力。 6. 跨学科融合 跨学科融合（Interdisciplinary Learning）是指将不同学科的知识、方法和视角结合起来解决复杂问题。传统教育往往强调学科壁垒，历史课就是历史，地理课就是地理。但在十一学校这样的创新校，教师被鼓励跨界合作：历史课可以由地理老师来讲，政治课可以和文学课联合。陈老师的“AI+丝绸之路微电影”就是一个典型案例：它不仅涉及历史内容，还融合了地理、艺术、技术等多维度元素。这样的课堂更贴近真实世界的问题结构，也为AI工具的应用提供了天然场景。 7. AI教育跨界社群 AI教育跨界社群是一种由教师、创业者、程序员、家长、研究者等多角色组成的开放性网络。它的价值在于打破传统教育系统的封闭性，为一线教师提供新的灵感和资源。陈老师在小红书和微信群自发组织的社群，就活跃着来自不同背景的成员，大家会分享AI教学的案例、工具体验和课程设计。这样的社群不仅帮助老师解决实际问题，还形成了教育与产业之间的桥梁，让不同角色能在第一时间理解彼此的语言和需求，共同推动AI在教育中的落地。 8. 游戏化学习 游戏化学习（Gamification of Learning）是将游戏的机制与元素引入课堂，提高学习动机和参与度。在这种模式下，学生不是被动听讲，而是像玩家一样参与探索、解谜和竞争。陈老师与同事们就讨论过，未来的课堂可能会越来越接近游戏：例如像玩《刺客信条》一样学习法语，或通过模拟辩论来理解古代历史。AI在其中可以充当“游戏主持人”，实时生成任务和反馈。游戏化的价值不仅在于好玩，更在于通过互动和挑战，让学生在情境中自然地产生学习欲望。 9. 批判性信息素养 批判性信息素养不仅仅是分辨真假，而是更进一步，要求学习者能识别信息背后的立场、权力关系、利益驱动和算法偏见。在AI时代，学生获取信息的渠道更广，但信息混杂与失真的风险也更高。学生常常会把任务直接交给AI完成，而忽视了思考过程。因此在课堂中，陈老师尝试用“侦探式学习”方法，让学生像侦探一样去追踪信息的来源和逻辑。这不仅锻炼了他们的判断力，也让他们更清楚地意识到：学习的价值不在于答案，而在于质疑和推理。 10. 自动化与异化 自动化是AI的强项，它能显著提高效率，帮助人完成重复性任务。但在教育场景里，过度自动化可能导致“学习异化”——学生失去主体性，只剩下结果的机械生产。例如，学生用AI自动生成PPT或作文，虽然任务完成了，但他们并没有经历真正的思考。陈老师观察到，这种倾向在部分学生中越来越明显。教育的目标本应是激发理解与价值感，而非单纯追求效率。因此，他强调AI在课堂中必须“点到为止”，保留那些不可被自动化替代的学习瞬间，如师生对话中的“惊讶时刻”和思想冲突。这些才是教育的核心价值。

Hello，这里是《教育AI智造者》。 在这期节目里，我想带你走进一个对我来说非常特别的实践过程：我们如何把一门跨文化、融合AI素养与信息甄别能力的气候变化课程，变成一整套可落地、可互动、可部署的AI教学工具。 网站在此。 这不是一次抽象的想象，也不是那种PPT式的畅想，而是一次从“教育理念 → 教学设计 → 工具打造”的真实协作。我和Jade老师——一位拥有联合国项目背景、长年从事跨文化教育的老师——一起把他亲手打磨的课程结构，通过AI生成式技术，逐步“产品化”为一个网站原型。 过程中我们不断问自己这些问题： * AI是不是应该“无处不在”？还是它应该“点到即止”？ * 一个好老师的价值，在AI时代还剩下什么？ * 自动化真的值得追求到极致吗？有没有一些“不能被省略”的学习时刻？ * 如果你想训练的是判断力，而不是单纯的知识点——AI帮得上忙吗？ 更重要的是，我自己作为一个全职程序员、教育学博士，在做这个项目的过程中，也在反思一个更深层的问题： 教学法如何真正指导AI工具设计？ 而不是让AI“贴标签”式地伪装成教育。 这一期节目非常特别，因为它不仅复盘了一门AI教学工具如何被打造的全过程，也完整展示了一种真正“以教育为本”的AI产品开发范式。 我相信它适合很多人： * 如果你是一线老师，它能帮你看清楚AI到底该如何以教学法为锚点地进入课堂； * 如果你是教育产品开发者，它能帮你理解一个教学法如何被转译成rag、component、prompt结构； * 如果你正在构思自己的AI应用或课程，它或许能让你意识到什么才是“真实场景”的复杂性与创造力； * 如果你关心AI对人类学习的影响，它将带来一些对抗“自动化幻觉”的真实思考。 我们不是在讨论“未来教育”，而是在尝试打造它。 欢迎你听完节目后，到我们的show notes中试用这个原型课程网站，或者把这集播客转发给你身边也在思考AI与教育结合的人。 如果你相信教育不是标准化输出，而是一次次独立思考的训练，那么，这期播客值得你花时间听完。 课程介绍页 信息素养工具包 "专家"聊天机器人 视频学习 🧭内容大纲 1️⃣ 从理念到原型：课程开发的起点 * Jade 的全球教育经验与课程动机 * 从气候变化到AI素养：三重认知挑战 * 我看到的课程第一反应：信息密集，但真的能教吗？ 2️⃣ 高阶认知的教学法实验 * 为什么我们不讲“知识点”，而是训练判断力？ * CRAP信息甄别模型的课堂实践 * “你就像在玩柯南”：侦探式课堂引爆学生好奇 3️⃣ 人工智能的“介入点”怎么选？ * 不是无处不在，而是点到为止 * 我们怎么划分AI该在课前、课中、课后出现 * “生成式AI不是答案器，而是问题放大器” 4️⃣ 教师角色的重新定义 * 教师不是讲解机器，是冲突制造者、共创主持人 * 学生的思维转变不是“听懂了”，而是“惊讶了” * 有些瞬间，AI永远无法模仿老师的aha moment 5️⃣ 技术与教学的“共语失败” * 教育人和技术人如何“翻译彼此”？ * 我做为“中间人”的角色：用教学法写系统提示词 * 从rag调用到in-context learning：怎么设计AI反应逻辑 6️⃣ 自动化的边界与伦理思考 🌪 * “学生不是用来被自动化的对象” * 教育不是为了效率，而是为了价值与理解 * 为什么越模糊、越反直觉，反而越值得保留？ 7️⃣ 学生反馈与实际使用：从混乱到创造 * Video Detective 工具如何激发提问 * 专家观点对话如何引发讨论与辩驳 * Canvas 与mind map的启发：AI + 教学法的视觉外化 8️⃣ 展望与邀请：让更多老师成为AI共创者 💡 * AI工具应该成为老师的“延申手臂”，而非“替代者” * 教学法到产品，需要真实扎根现场 * 邀请听众试用网站、参与讨论，探索教学的更多可能 需要详细文字稿的听众们可以关注微信公众号，爱思考的伊伊子，输入“播客EP38"，即可获得。 ---------------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. 生成式AI（Generative AI） 指能基于输入生成内容（如文字、图像、音频等）的人工智能技术。在教育中，生成式AI常用于内容创作、信息重组和语言交互，但关键在于其是否能遵循教学逻辑与思维发展路径，而不仅仅是“给答案”。 2. 项目式学习（Project-Based Learning, PBL） 一种以真实问题为中心的教学方法，学生通过完成项目任务来进行知识建构与能力训练。本播客中，该课程通过“气候变化+信息素养”议题，引导学生批判性思考、跨文化沟通与学术表达。 3. CRAP模型 信息判断四维标准：Currency（时效性）、Relevance（相关性）、Authority（权威性）、Purpose/Accuracy（目的与准确性）。常用于教学生甄别真假信息，理解背后的信源与话语意图。 4. 批判性信息素养（Critical Media Literacy） 不只是分辨真假，更包括识别叙事立场、话语权力、背后利益与算法偏见。本课程通过“侦探式阅读”与专家追踪，训练学生发现信息背后的结构性偏见与复杂动因。 5. AI教学工具原型（AI-Powered Pedagogical Prototype） 指将教学理念与AI能力融合，打造出的交互式网页或工具。不是“为了用AI而用AI”，而是在教学流程中，嵌入AI用于提问、反馈、对话与认知冲突的触发。 6. 认知冲突（Cognitive Conflict） 学习理论中激发深度理解的重要机制。通过提出与原有认知相矛盾的信息或情境，迫使学习者重建理解。本课程设计多处“真假信息混杂”的节点，引发学生推理与判断。 7. 社会建构主义（Social Constructivism） 认为知识不是由教师单向传授，而是师生共同协作，在具体情境中“构建”出来的过程。播客中强调教师不直接灌输立场，而是引导学生建立自己的叙事和立场。 8. RAG（Retrieval-Augmented Generation） 一种结合知识检索与生成式模型的AI技术流程。系统先从资料库中检索相关内容，再生成文本回应。在教学工具中，RAG可用于个性化对话、专家观点模拟与证据链追踪。 9. Dual Coding Theory（双重编码理论） 心理学理论，指学习时若同时使用视觉与语言两种通道（如图文并茂），能更好促进记忆与理解。本课程的mind map与canvas设计，即体现此理论在教育工具设计中的应用。 10. 自动化与异化（Automation & Alienation） 在教育场景中，AI自动化若仅追求效率，容易剥夺学生的主导性与思考力，造成“学习异化”现象。播客提醒我们：AI应赋能思维，而非替代思维。