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Courses / 高校教师 AI 实用入门

Chapter 4 of 8

课堂互动与作业批改

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  1. 先搞清楚 AI 是什么
  2. ROLE 四要素法
  3. 用 AI 备课
  4. 课堂互动与作业批改
  5. 文献、写作与数据
  6. 搭一个课程助手
  7. 隐私、幻觉与学术诚信
  8. 变成你的日常工作流

课堂互动:四类素材

互动难,难在现场想不出好问题。这件事可以提前批量准备。

讨论题

我教《【课程名】》,这节课讲【知识点】,学生是【专业+年级】,班级约【40】人。

请设计 5 个课堂讨论题,满足:
1. 没有唯一正确答案,能产生不同立场
2. 与学生的专业或生活经验相关
3. 用本节知识点才能讨论清楚
4. 每题标注:适合的讨论形式(两人/小组/全班)、建议时长、可能出现的两种对立观点

另外给我每题的「冷场救援句」——如果没人发言,老师可以说的一句话。

最后那句”冷场救援句”是实战里最有用的一条。

分层练习

请为【知识点】设计三个难度层次的练习,每层 3 题:

A 层(基础):检验是否记住和理解,适合全班
B 层(进阶):需要分析和应用,适合大部分学生
C 层(挑战):需要综合和创造,适合学有余力的学生

每题给出:题目、参考答案要点、这道题考的是什么能力。
C 层题目请设计成开放性任务,答案不唯一。

翻转课堂预学材料

我希望学生在上课前自学【知识点】,课上直接做讨论和练习。

请帮我设计一份预学任务单:
1. 预学目标 2 条(学生看完能做到什么)
2. 需要阅读的内容范围和预计时间(控制在 30 分钟内)
3. 5 道预学自测题(选择或简答,学生自己能对答案)
4. 2 个"带着问题来上课"的思考题
5. 一句激励学生真的去做的话

语言是直接对学生说的,友好、不啰嗦。

角色扮演助手

这是最能让课堂”活起来”的一种用法:让 AI 扮演一个历史人物或专业角色,学生直接和它对话。

# 角色
你是孔子,生活在春秋末期的鲁国。

# 对话风格
- 用平实、简短的话回答,像《论语》那样多用对话和比喻
- 多反问,引导对方自己想明白,不直接给结论
- 称呼对方为"你",自称"吾"

# 限制
- 只谈你所处时代之内的事,之后发生的事一概不知
- 被问到现代概念时,说"吾不知此物,你且说来听听"
- 不评论当代政治
- 每次回答不超过 150 字

同一套结构可以换成任何角色:

学科让 AI 扮演
法学一位当事人,学生做庭前询问
医学一位主诉含糊的患者,学生练问诊
外语一位只说目标语的店员/海关人员
经济学亚当·斯密 / 凯恩斯,学生跟他辩论
历史某个事件的亲历者
思政一位有真实困惑的青年,学生来回应
工科一位挑刺的甲方,学生答辩方案

作业批改:先划清边界

AI 适合做必须你自己做
帮你制定评分标准最终打分
生成评语初稿判定抄袭、学术不端
提取全班共性问题涉及学生个人情况的处理
整理学情分析需要鼓励或谈心的个别反馈

一条原则:AI 可以参与评价过程,分数必须由你签字。

另外:上传作业前必须去掉学生姓名、学号、班级。(第七章细说。)

先让 AI 帮你定标准

批改的第一步不是把作业扔给 AI,是把标准说清楚。

我要批改学生的【作业名称】,题目如下:

【作业题目全文】

请帮我制定评分标准:
1. 总分 100 分,分解为 4 个维度,每个维度写明权重
2. 每个维度分别描述优秀/良好/及格/不及格的具体表现
3. 给出 5 条扣分原则
4. 给出 3 条加分原则

然后按这套标准生成 3 个参考批改示例(优秀/中等/待提升各一例),
每例含:评语 100 字 + 分数区间建议 + 改进方向。

那三个参考示例很重要——后面所有评语都照着它们的风格生成,全班评语就不会跑偏。

生成评语

以下是一位学生的【作业类型】内容(已去除个人信息):

【粘贴作业内容】

评分标准:
【粘贴上一步生成的标准】

请提供:
1. 综合评分(给分数区间即可,如 85-90 分)
2. 优点 2-3 条,具体指出哪个地方写得好
3. 待改进 2-3 条,说明问题在哪、怎么改
4. 鼓励性结语 1 句

语言诚恳具体,不要空洞套话,像老师说话,不像机器人。

提取共性问题

全班批完后,这一步的性价比最高:

我批改了 【45】 份学生作业,整理出以下共性问题:

【问题 1:描述】
【问题 2:描述】
……

请帮我:
1. 把这些问题归为 3-5 类
2. 为每类写一段课堂反馈话术(下节课可直接念)
3. 为每类推荐 1 个针对性练习方向
4. 写一封全班学习反馈信(200 字,以鼓励为主)

动手练习

挑你手上一份真实作业,走完三步:定标准 → 生成三个参考示例 → 用它批改两份匿名作业。

**对照检查:**把 AI 给的分数区间和你自己心里的分数比一比。偏差大的地方,说明标准还没写清——回去改标准,不是改 AI。

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