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近期，东北大学人工智能与教学学习高级副主任、《AI + 教育 = 简化》作者 Lance Eaton 与 Wonder Tools 撰稿人 Jeremy 进行交流，围绕教育场景中可操作的人工智能应用进行了讨论，并总结出 10 种适用于教师、辅导员及教育管理者的具体用法。
1. 促进更深入的学生反思
Lance 介绍，教师可以引导学生通过与人工智能对话来完成学习反思，而不是直接面对空白页面。经过合理提示的人工智能工具会不断追问、延展问题，推动学生从简单的“我不喜欢”式评价，转向更具分析性的思考。
2. 用人工智能审视并完善教学大纲
Jeremy 建议，教师可将现有教学大纲交给人工智能助手，请其从清晰度、包容性、对学生的友好程度以及完整性等方面提出批评意见。人工智能不会代写大纲，但能提供具体、直接的改进建议。
在缺乏同事互评的情况下，这类工具可作为一种相对客观、独立且即时的“第二视角”，帮助教师发现自身难以察觉的问题。
3. 将教学大纲转化为更易阅读的视觉材料
在教学材料呈现方面，Lance 指出，教师可以利用人工智能，将文字版教学大纲转化为更具视觉吸引力的图文版，例如图示结构或简易漫画式说明。即便没有设计经验，也可以借助工具完成基础的视觉布局，提升学生的阅读意愿。
4. 为课堂设计更多热身与收尾活动
Jeremy 表示，教师可以先向人工智能描述课程学习目标、班级规模以及时间和场地等限制条件，再让工具生成多种热身或结课活动方案。教师通常不会直接照搬，而是从中筛选、组合，形成更适合本班情况的设计，在备课时拓展思路。
5. 通过反复尝试找到真正有用的应用场景
Lance 建议，教育工作者可以在低风险情境下多次尝试不同用法，直到出现“这个功能确实能帮到我”的时刻，从而将对人工智能的讨论从抽象概念转向具体实践。
他提到，对部分学生群体而言，包括以英语为第二语言的学生、注意力缺陷多动障碍（ADHD）学生以及阅读障碍学生，这类工具在支持学习方面可能具有较强的辅助作用，有助于释放其学习潜力。
6. 辅助构建更有吸引力的课堂活动
在课堂活动设计上，Jeremy 指出，当教师需要一个贴切的比喻来解释抽象概念，或需要一个历史小故事、简短案例用于角色扮演练习时，可以借助人工智能扩展备选方案。
他提到，NotebookLM 与 Claude 等工具不仅能快速生成示例，还可以在教师个人笔记中检索，找出曾经记录但已遗忘的案例。在这一用法中，人工智能的目标是提升课堂参与度和学习体验，而非追求技术展示效果。教师仍需基于自身学科专业判断，对内容进行筛选和把关。
7. 安全地生成“错误示例”供学生练习
Lance 指出，课堂上展示反面示例有助于学生理解“哪些做法不可取”，但直接使用学生作业作为错误示例既不合适，也可能造成尴尬。
他表示，教师不会、也不应向学生提出“这份作业质量很差，能否作为错误示例展示”的请求。相较之下，人工智能工具可以根据教师要求，生成带有明显缺陷的示例，如论证薄弱、结构混乱或存在循环论证的段落，供学生分析和改写，从中学习如何避免类似问题。
8. 帮助发现教学材料中的疏漏
在课程材料审阅方面，Jeremy 建议，教师可以让人工智能检查教学文件，识别其中可能存在的无障碍性问题、不够清晰的指令，或在包容性方面可以改进的表述。教师可将其视作一位细致的同事，对熟悉材料中容易被忽略的细节进行复核。
9. 梳理和归纳学生反馈
Lance 介绍，在去除姓名及其他身份信息后，教师可以将学期末课程反馈交由人工智能进行主题和模式识别，帮助回答“我忽略了什么”“有哪些假设可能不准确或不完整”“课程可以如何调整”等问题。
通过这种方式，教师无需花费大量时间手动分类开放式评论，即可在较短时间内获得反馈概览，将更多精力用于根据学生意见进行实际改进。
10. 记录并检索与学生的交流内容
在师生沟通记录方面，Jeremy 提到，教师可以在征得学生同意的前提下，使用如 Granola 等人工智能笔记工具，对学生会谈、辅导和办公时间的交流进行转录。这样可以形成可搜索的记录，便于日后回顾讨论内容、学生提出的问题以及当时给出的建议，尤其在时间间隔较长时更为有用。
附：Lance Eaton 面向教育者的公开资源
Lance Eaton 将其在教学与人工智能结合方面的实践经验整理为多项公开资源，供教育工作者参考：
- AI 教学大纲政策合集：收录来自不同学科教师的 200 余份真实 AI 政策，Lance 在其文章中介绍了这些政策的背景及使用方式。
- 教育者提示合集：在其 Substack 上整理的、经过实践测试的提示示例，供教师在教学中调用和调整。
- 教师群体 AI 调查：面向教师的问卷，用于收集关于 AI 培训与使用情况的数据。
- 通讯《AI + 教育 = 简化》：Lance 定期发布的通讯，聚焦人工智能与教育结合的实践经验与案例。
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