01
AI 不了解我的课
教材、学情、课程目标和个人经验散落在不同地方，每次开始都要重新解释。
教师 AI 实践 · 首期验证中
让 AI 真正进入教学工作
从你的教材、学情和教学目标出发，搭建可以反复使用的备课、课件、活动、练习与评价工作流，而不只是得到一次看起来不错的回答。
适合已经尝试过 AI，却仍被结果不稳定、资料重复说明、教学环节不连贯困扰的中小学教师和课程设计者。
真实问题，而不是软件菜单
老师真正卡住的，通常不是不会提问
培训从正在发生的教学任务开始。工具会更新，但怎样提供背景、怎样检查结果、怎样把流程留下来，是可以持续积累的能力。
02
每份材料都像对的，合起来却不通
教案、课件和作业分别生成，局部内容不错，整节课却缺少同一个目标和评价标准。
03
同一类工作反复从零开始
有效提示、修改经验和检查标准没有沉淀，下次仍然靠重新聊天碰运气。
培训结束时带走什么
不是听懂几个概念，而是完成一份真实成果
每位老师带着自己的教学任务进入培训。我们一起完成第一版、发现问题、修改结果，并把可复用部分留下来。
- 1一套让 AI 理解教材、学情和要求的背景资料
- 2一个从目标到教案、课件、练习和评价的完整流程
- 3一份可以继续调用和修改的任务模板
- 4一套检查依据、连贯性和课堂适用性的标准
完整案例
一门编程课，是怎样一步步做出来的
真实工作不是按一下按钮。过程中既有 AI 能够承担的整理和生成，也有必须由课程设计者确认的目标、取舍与质量标准。
从课程依据到学生可以使用的材料
真实课程生产流程
STEP 01
整理依据
知识点表格、教学大纲、学生前置基础和课程边界。
STEP 02
生成教案
建立目标、案例、练习、作业和时间安排的第一版。
STEP 03
教师确认
检查难度、逻辑、事实、课堂节奏与学生是否真的能学会。
STEP 04
转换材料
把确认后的内容转成 PPT、Notebook、课堂活动和作业。
STEP 05
复盘复用
记录修改原因和有效标准，让下一次不再从零开始。
Quincy老师的四步培训方法
看一次，搭一套，做一个，用下去
同一套骨架可以用于公开分享、小班共创和教师团队培训。区别不在于讲多少工具，而在于练习深度和最终成果。
看一次
看一个真实教学任务怎样从背景资料进入，到成果完成。
搭一套
整理自己的教材、学情、课程要求和检查标准。
做一个
在指导下完成一个来自本人工作的教学成果。
用下去
把有效背景、反馈方式和任务流程沉淀下来。
教师仍然要负责的部分
材料生成了，不等于学生能学会
这不是一门把判断交给 AI 的课程。恰恰相反，培训会让教师更清楚：什么可以交给 AI，什么必须自己把关。
1
表达得很肯定，不代表内容有依据。
2
一段一段看着都对，放到一起却不一定通。
3
新补充的要求，可能把原来的目标挤走。
4
AI 不知道教师没有说出来的质量标准。
COURSE DESIGNER · TEACHER
Quincy老师
关于讲师
课程设计经验，是 AI 工作流的质量底座
十年少儿编程教学与教研经验，参与过课程体系、教案、课件、作业和教学平台内容设计。现在重点研究怎样让 AI 进入真实教育工作，同时保留教师对目标、内容依据和学习效果的判断。
培训不追求把所有老师变成技术专家，而是帮助每位老师找到自己工作中值得沉淀、能够复用、又必须亲自判断的部分。
前网易高级教研
前编程猫课程设计
十年教学教研经验
人工智能高级训练师
常见问题
参加前，你可能还想确认这些
首期内容会根据老师提交的真实任务继续收窄。下面是目前可以明确回答的边界。
没有编程基础，可以参加吗？
可以。教学工作流共创不要求编程基础。只有当你的任务确实需要定制小工具时，才会进一步接触相关方法。
这是一门提示词课程吗？
不是。表达需求只是其中一环。更重要的是提供背景资料、连接完整任务、检查结果并把有效流程沉淀下来。
我可以使用自己的教材和教案吗？
可以，这也是共创的核心。但应只使用自己有权使用的资料，并移除不必要的学生姓名、联系方式和其他敏感信息。
不同学科能使用同一套方法吗？
需求澄清、背景整理、生成、检查和复盘的骨架可以共用；具体内容标准仍然必须回到对应学科、学段和真实学生。
培训结束后一定能直接用于课堂吗？
不能在不了解任务的情况下作绝对承诺。培训目标是完成一份经过检查的可用版本，真正的课堂效果仍需要实际使用和复盘。
首期需求收集
先从你手上的一个真实任务开始
扫码后不需要先写一大段自我介绍。请直接告诉我以下三件事，我们一起判断它是否适合进入首期共创。
- 你教什么学科和学段；
- 目前最耗时间或最不稳定的任务是什么；
- 你希望最终得到一份什么成果。
扫码提交教学问题