AI 工具箱

从真实岗位任务出发，拆出教学目标、实验步骤、学生作品清单与一张 5 级量规。模型先给一版，你按学情改。

课标对齐的目标、重难点、每个环节的师生活动与设计意图，附分层作业。你只改重难点与提问。

给教案，出每页要点与讲稿；你挑图、删页。不做「一键生成 PPT」，那种出来的东西你不会用。

一个知识点，出分镜、旁白与画面提示，控制在 3 分钟以内；你照着录。

从 928 个专业的知识库里取本专业的岗位场景与企业实践，改编成一个 10 分钟课堂活动。

一句描述出三张备选，你选一张。教材配图、案例图文、课件素材，五个型号实测可用。

让 AI 把流程写成图表文本，粘进 draw.io 一键成图；免注册，浏览器直接用。

围绕章节出一套卷，题型数量你定，避免教材原题，可要求贴近真实工作情境。

你给量规和脱敏后的作答，AI 逐份给分与扣分点，最后汇总全班共性错误；你抽查复核，定讲评重点。

给一个作品类型，出量规、权重与 8 条追问题。每级写的是能核对的行为，不是「较好」「一般」。

每人 80–120 字，结合各自特点、先扬后抑有建议。学生用编号，不出真实姓名。

平均分、及格率、各知识点得分率、分数段分布、需重点帮扶的编号，最后给教学调整建议。

按专业教学标准与岗位能力出大纲，校验器查结构与学时闭合。

从职业面向、岗位群到课程体系与实践教学，出一版可评审的方案。

按任务驱动出一个活页单元：任务、资讯、计划、实施、检查、评价。

按赛项规程列出学生要备的材料、训练计划与评分要点。

教研室通知、学期总结、向学院的汇报摘要，按公文格式一次成稿。

教材分析、学情、目标、教法学法、过程与板书，一次出全，你换成自己的话。

你先手写真实的问题与做法，AI 按「政策 → 岗位 → 本校矛盾 → 要解决什么」重排，并指出哪句缺依据。

按评审要点过一遍，最多给 3 条意见，每条带原文定位与改法。自检不是评审。

挑带「工具」标签的型号，学生在自己的 VS Code / TRAE 里用统一令牌调，不用逐家注册。

一次实验任务写成一张卡：学生拿到什么、按什么步骤做、交什么、谁在哪一步核对。原型卡表本身就是这个结构。

把课堂每个环节写清「AI 做什么、学生做什么、老师在哪一步按什么判」，这是自检 E 维 96% 稿子要补的。

一个实验单元八部分（目标、准备、任务、步骤、AI 参与点、复核点、产出、评价），分身有确定性校验。

同一道题给三个风格差异大的模型，学生比差异、判对错、说理由；老师只准备题和判据。

作品评价不只看结果：AI 原稿、学生修改稿、核对记录三件成对提交，缺一不评。

每次任务采哪几个字段、由谁记、回答哪个研究问题，先写成一张表再开课；没有这张表就没有结题。

同一位老师两个平行班一个用 AI 一个不用，或同一班前后测；写清测什么、什么时候测、怎么比。

采什么数据、怎么脱敏、学生怎么知情同意，写成申报书里的一段；这是自检 I 维。

按班级数、任务数、每次调用量估一学期用量，看免费额度够不够、不够差多少。

把做过的原型卡写成课题：一句话题目、一个能回答的研究问题、三个改革动作；向导逐段确认，不代写。

看结题进度拼图，缺哪块补哪块：实践卡、过程数据、学生作品、总结报告一键组装。