AI 教学专业判断力
不只看 AI 生成得快不快，更要判断它是否值得进入课堂。
- 内容是否准确并忠于原文？
- 目标、活动和评价是否一致？
- 是否适合这个班级的学生？
我们先研究三件事
从判断到实施，再到证据，让 AI 使用回到真实教学。
AI 进入真实英语课堂
把 AI 放进诊断、设计、实施、评价和教研的完整工作链。
- AI 应该介入哪个教学环节？
- 教师应该保留哪些决定？
- 一个课例如何经过审核和修正？
学习证据
从“这节课用了 AI”转向“学生真正学会了什么”。
- 词汇、句法和语篇学习留下了什么证据？
- 学生的输出发生了什么变化？
- AI 带来的是效率还是真实增值？
为不同教师角色提供支持
从会用工具到会判断质量
围绕备课、阅读、写作、评价等真实任务，建立稳定的 AI 教学工作方法。
从个人实践到教研改进
将有效的教学判断沉淀为课例、标准和可复用的 Teaching Skills。
从工具培训到学科化校本研修
以真实任务、标准课例和学习证据为交付，让教师成长可观察、可验证。
先从一个可使用的判断工具开始
用八个维度审核 AI 教学结果，并理解每个维度为什么重要。
从一个真实教学问题开始
不从工具清单出发，而是追问 AI 介入后改善了什么。
- Diagnose诊断
- Design设计
- Teach实施
- Assess评价
- Research研究
教师始终保留教学目标、内容取舍、班级适配、开放性评价和正式发布的最终责任。