摘要
很多老师用 AI 写教案,写出来看着都对,但就是不像自己的课。问题不在 AI,在输入端——你给它的,常常只是一个题目,不是一个任务。这中间差的东西,决定了 AI 给你的是一份模板,还是一节真的能上的课。这篇把这件事拆透了,也给出一个具体的出口。
正文
先给你看两段对话
一位六年级语文老师,备一节《穷人》第二课时。她打开 AI,这样提问:
请帮我写一份六年级语文《穷人》的教学设计。
AI 很快给出了答案。教学目标、重难点、教学过程、板书设计、作业布置,一应俱全,结构工整,语言规范。
她读完,觉得没什么错,但也没什么用。那份设计放到她们班上,不对劲。问题链太平,活动设计太理想,作业和课堂内容对不上。她改了几段,最后干脆按自己的思路重写了一版。
换一种提法。
我在上六年级语文《穷人》,这是第二课时,常规课不是公开课。第一课时已经完成字词和初读,本节课重点想解决两件事:一是通过人物心理描写的细读体会桑娜的内心矛盾,二是引导学生关注"沉默"在这篇课文里的表达作用。我们班整体基础中等,回答问题容易停留在表层,需要有递进式的追问。课堂时长 40 分钟,我希望活动不要太复杂,语言风格偏简洁追问式。请先帮我拆出这节课的教学目标、重难点,和适合本班学生的 4 个核心问题,不要急着出完整教案。
同一个 AI,同一节课,出来的东西完全不是一回事。
这不是提示词技巧的问题。
是第二段提问里,老师终于把这节课的真实样子讲给 AI 听了。
数学老师遇到的是同一件事
这个问题不只出现在语文课上。
一位初二数学老师,备一节《勾股定理》的起始课。他的第一次提问是这样的:
请帮我设计一节初二数学勾股定理的课。
AI 又一次给出了标准答卷。引入用"地砖拼图",探究用"三个正方形面积",练习三道题,作业若干。逻辑通顺,流程规范。
他读完只有一个感受:这就是教参上写了一百遍的那种课。
换一种提法。
我在上初二数学《勾股定理》起始课。我们班前面学过面积、全等、平方运算,基础扎实但思维偏保守,不太敢大胆猜想。我这节课真正想解决的不是"记住 a² + b² = c²",而是让学生经历"从特殊到一般"的发现过程。我更在意探究环节,练习可以少,但要能暴露思维。我平时讲课偏"抛问题—让学生卡一下—再引导",不太喜欢顺顺当当地推。请先帮我想三种不同的探究路径,每一种的"设计意图"要说清楚,我再选一条深化。
同样,出来的东西质量是另一个量级。
不是因为换了工具,是因为他把这节课真正的样子——学生基础、教学目标、自己的讲课风格、他想要的东西——全部塞进了输入里。
老师给 AI 的,常常只是题目,不是任务
这是很多老师用 AI 卡住的最核心原因。
“请帮我写一份五年级语文教案”“请帮我设计一节数学公开课”“请帮我出一份英语阅读课方案”——这些看起来是在提需求,但本质上只是报了个题目。
真正的教学任务,信息量比这大得多。
它至少包括:这节课在教材里的位置、第几课时、学生已经学到哪里、本节课真正想突破的点、课堂时长、你希望偏讲授还是偏探究、你自己的表达风格是简洁推进还是启发追问、这是常规课还是公开课。
这些东西,老师脑子里其实都有。
问题是大多数时候没有被说出来。
你不说,AI 就只能用一种最通用、最保险的方式把空白补齐。补出来的,就是那种"看着没错、用着不顺"的模板式答案。
所以老师常有的那种感觉——“AI 写得完整,但不像我的课”——原因不在 AI 那边,在这节课还没有被讲清楚。
可是"把课讲清楚"这件事,自己很难练出来
有的读者读到这里,可能会想:那我下次提问的时候多说几句不就好了。
理论上是这样,实际操作会发现没那么简单。
因为把一节课讲清楚,不是多打几行字的问题,是一个专业结构化的过程。
同样是描述学情,有的说法是"我们班基础一般",有的说法是"我们班回答问题容易停留在表层,尤其在文本细读环节缺乏追问的习惯"——后者 AI 能用,前者还是等于没说。
同样是描述教学目标,有的说法是"想让学生理解勾股定理",有的说法是"想让学生经历从特殊到一般的发现过程"——后者给出了路径,前者只给了结果。
同样是描述自己的讲课风格,有的老师写"我喜欢启发式",有的老师能写"我平时讲课偏抛问题—让学生卡一下—再引导"——差别在于一个是贴的标签,一个是真实的动作。
这些区别,不是提示词技巧。是教学任务拆解能力在输入端的投射。
一位老师能不能把一节课讲清楚给 AI 听,其实反映的是他能不能把这节课讲清楚给自己听。
这件事靠自己在每天的工作缝隙里慢慢练,非常慢。
不是做不到,是时间结构不允许。
所以真正该做的,是把一节课跑完一遍
过去一段时间,我们一直在想一件事:
如果要让一位老师真正掌握"把课讲清楚给 AI"这件事,需要的不是再听一场课,而是围绕一节真实的课,完整地跑一遍这个过程。
这就是小龙虾教师共创营在做的事。
不是概念分享,不是工具演示。是你带着下周要上的一节真实的课来——教材、课型、学情、自己的讲课风格全部带来——现场把这节课的输入端一步一步搭出来。
搭完之后,带走的不只是这一节课的设计,还有一套下次备课可以接着用的方法。
下次你再打开 AI,不用从"我是一名 XX 老师"开始重来。你会知道该先说什么、再说什么、什么时候停下让 AI 生成、什么时候自己介入校正。
这就是输入端被打通之后,AI 才真正开始为你工作。
如果你也想试一下
最直接的办法,是先挑一节你最近要上的课,试着用今天这篇里"第二种提问"的结构,自己写一段完整的任务描述,丢给 AI 看看。
你可能会有两种感受。
一种是,比以前好了不少,但还是差一点——那差的那点,恰好就是共创营要帮你补的。
另一种是,不知道从哪里开始写——那说明这件事确实不是自己琢磨就能跑通的,需要一个场景把它跑完一遍。
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