当AI学会拆解高考命题，应试还剩下什么？

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炎鑫老师是一所县城三流学校的高中历史老师，学生基础比较差，一般来说，选择题平均错7-8个；但是在使用AI对考试题目进行拆解并进行精细化训练后，他的学生在大考中的选择题连续出现全对，有学生从年级60多名冲到第2，50多名冲到第1。听完他的分享，我最直接的感受是，按照他这么用AI，考试已经接近是“开卷”的程度了，因为他已经把整个命题的规则吃透了，并利用AI进行全面复制，再用训练AI的方法训练学生，怎么可能不提分？如果你有时间，我非常推荐你仔细地到小宇宙上听他的这期完整访谈，如果暂时没空，可以先往下看我通过访谈梳理的他的用法：

起点：从经验到规则的追问炎鑫老师每年高三都能押中题，有时是题型，有时是主题。这让他开始追问：为什么我能押得这么准？这背后到底有没有规则？他发现，单纯靠自己提炼不出来。但AI出现后，他看到了AI推理的完整逻辑链，就像一个科研伙伴，能帮他从大量经验和现象里”蒸馏”出有用的规则。第一步：发现命题的核心规则——双源校准炎鑫老师自己有命题经验。他命过一道题，第一次被毙掉：材料里没有的信息，学生凭什么写得出来？第二次又被毙：答案里”打破中世纪封闭”这种表述，高中生答不出来，超纲了。第三次他才意识到：答案必须是材料信息和教材知识的交集，学生能够到的那个点。他把这个规则命名为”双源校准”——得分点=材料给出的信息与教材的知识的交集。第二步：让AI拆解课标——把思维变成可识别的点他还发现，高考命题的底层逻辑其实就在课标里。新课标有”学业质量水平”标准，从水平一到水平四，这就是学生思维由浅入深的流动过程。命题就是在这个流动过程的关键节点上”挖坑”，看学生能不能从第四个点跳到第五个点。他让AI去拆这个学业质量标准，拆出155个微能力点。然后分析高考题，给每道题打上能力点标签，比如1.1、1.2、2.3……一道题可能涉及5个能力点。这5个点不是简单堆砌，而是一个完整的思维链条——这个组合即模式。关键是，这155个微能力点，在11道题里至少涉及5个点的排列组合——这是海量的数字，人根本做不了。但AI可以。他不是简单地用AI生成题目或者批改作业，而是让AI去识别”思维模式”。第三步：找到思维卡点——学生会”掉坑”的地方什么是”思维模式”？比如某个省的15道选择题，他先把每道题拆出能力点之后，发现有6个高频模型，意思是这6种能力点的组合方式反复出现。更妙的是，他不只是找模型，还找”卡点”——学生容易掉坑的地方。比如一道题涉及5个能力点，学生可能在第4个点上走偏，思维通不到第5个点。这就是”思维卡点”。
过去我们说学生”不会做题”，其实不知道他卡在哪儿。中间有一段时间，大家会按照学生的答题步骤【审题-判断-调取-计算-书写】去拆解后进行训练，炎鑫老师是拆解到了更加深度的一层——把思维拆成了155个点的排列组合，精确定位学生卡在哪一个题目模式的第几个点上。这是一个非常非常精细化的工作。他把这些卡点也标注出来，然后针对性地训练。比如学生经常在”情景和知识分离”这类陷阱上出错，他就把所有这类“模式”的题筛出来，让学生反复练。第四步：给题目打双标签——知识点+思维卡点过去的题库只能打”知识点”标签，他现在打的是”知识点+思维卡点”双标签。比如这道题考的是”宋朝政治”，同时它的思维卡点是”情景和知识分离”。第五步：像训练AI一样训练学生他还磨出了一套40多步的工作流程，简单一点来说：第一步是”原文识别”，让AI把题目、参考答案、解析原封不动地呈现出来（有些AI连这一步都做不到）。第二步是”四元区分法”，让AI把能力点和之前的能力点库做匹配。第三步是发现课标里没有的点，补回去，再验证。第四步是把所有点组合成模型，分析梯度设计，找出卡点。第五步是建立各省命题风格库，因为每个省的命题技术和干扰项设置不一样……这40多步，他是一个一个磨出来的。一道题的标注，可能一天返工十几遍，每道题接近2万字的调试容量。他说：”我只会死磕，哪个环节不通，我只需要想办法把它打通。”学生做完题，涂卡上传到平台，炎鑫老师就能看到：学生现在识别到的是哪一个模式？哪一个题点？ 有什么误差？ 然后针对性的训练。而长期这样子标注之后，学生的脑子里也会形成条件反射，这道题考的是什么题点？什么模式？我们之前训练的是怎样的？第六步：标准答案=模范卷——拆解大题的训练方法县中没有好学生，没有模范卷怎么办？炎鑫老师换了个思路：标准答案就是模范卷。他把标准答案当成”好学生的卷子”，拆解它的答题过程——这句话适用于什么场景？能答什么内容？在什么维度上？然后他按照训练AI的方式训练学生。学生现在会说：”这个句式好漂亮，我感觉能答古代史政治部分，大宋朝这一段，我考试能用上。”考完之后，学生兴奋地说：”老师，那些东西我该答的都答上了！”学生建立了答题的”语料库”和”使用规则”，而不是死记硬背。写在最后访谈最后，炎鑫老师说了一段很打动我的话：”虽然可能有点贬义词，但我觉得现在这个社会你不管在哪，我们都是一只井底之蛙。井底之蛙我们望的是自己头上的那片天，但AI给了我们能够看到更广阔天地的可能。可能说我们只是还在这个井里，但我们能看到的外面的天是更广阔的。所以我想说，普通老师和AI的结合，能够让普通的孩子、普通的学生拥有不普通的机会。我们能够托举出更多孩子的未来。”这让我想起，为什么名校是名校？除了生源好，更重要的是他们对考试的拆解已经到了”毛细血管”级别。衡水的教研会、人大附的教研组，那是集整个团队的力量在研究应试。普通学校的孩子根本接触不到这些资源。但现在，炎鑫老师用AI做到了。还有很多细节具体的做法，炎鑫老师写在他的公众号里了：

另外这几天我会邀请炎鑫老师在我的社群里进行腾讯会议分享，如果有兴趣想要看炎鑫老师具体是怎么做的，可以联系我入群（备注您的身份和来意）