AI赋能教学全流程，一文全搞定

“一言不合”直接上流程。第一步，建立自己的专属知识库（这是最为核心的部分）之前我已经在IMA知识内组建了自己的专属知识库。知识库内容包括高中生物全部教材、最新的课标、2020到2025年全国高考真题、高考政策性文件、作业试题命制相关论文、solo分类理论电子书、五星网状模型和ABCD法评估学习目标的达成情况相关文档。这里要特别强调，当下人工智能模型如雨后春笋般涌现，但真正能深度理解教育逻辑、精准匹配教学场景的AI仍属少数，因此要想设计出真正契合一线教学需求的智能备课方案，知识库的结构化尤为关键。从上面的描述中我们不难发现，这些资料并非简单堆砌，而是按“课程标准—教材内容—评价体系—教学策略”四维逻辑完成标签化、层级化与关联化处理。尤其是solo分类理论与ABCD法的交叉映射，让每个教学目标都能精准锚定认知层级与行为动词；高考真题与课标要求的双向标注，则确保每道例题都承载明确的能力指向与素养落点。第二步，在IMA知识库对应的文件下发起对话。输入：“利用solo分类理论，针对必修1第六章第三节进行一个教学设计，时长40分钟。”系统生成的部分内容如下：我的教学设计思路如下：锁定核心知识，明确SOLO层级目标：围绕“细胞的衰老（特征与原因）”“细胞死亡（凋亡与坏死）”两大核心，界定本节课学生思维可达的SOLO层次。考虑授课对象的实际水平，本节课将目标定位于：引导学生从多点结构（M） 迈向关联结构（R），并为拓展抽象结构（E） 的思维（如联系社会议题、提出新假设）提供可能的支架。整合逆向设计与五星网状模型进行流程设计：逆向设计：以预期学习结果（SOLO层次）为终点，反向设计评价任务与教学活动。五星网状模型：将其作为教学实施的骨架，将“启动-建构-巩固-运用-总结”五个认知环节与SOLO层次递进相融合。贯穿情境化与高考导向：采用真实、前沿的科研或生活情境（如衰老研究、抗肿瘤药物），设计具有层次性的问题链，模仿高考真题的命题逻辑（特别是您提供的真题分析中指出的“概念辨析深化”和“情境化应用”特点）。第三步，生成逐字稿。在对话框中输入：“针对这一节课，生成一份完整的上课逐字稿。”系统随即输出逐字稿，涵盖导入语、各环节过渡语、核心问题设问、学生可能回答的预判及对应引导策略，并嵌入典型高考真题作为课堂即时检测。系统生成的逐字稿，和之前生成的教学设计，基本上保持高度的统一性，基本上就可以成为直接投入课堂使用的教学方案；教师仅需根据班级学情微调设问梯度或补充个别生活化类比，即可实现“开箱即用”。第四步，设计课件。将生成的逐字稿全部复制，然后打开豆包。选择ppt生成，之后在对话框中粘贴逐字稿内容，不做任何额外说明，直接点击发送即可。豆包会自动解析文本结构，识别标题、要点与逻辑层次，生成图文并茂的课件框架。教师可进一步选择模板风格、调整动画节奏或补充示意图表，实现从“逐字稿”到“可视化教学流程”的一键转化。整个过程无需重复劳动，确保教学设计与课件呈现高度一致，真正实现备课闭环。更神奇的是，在生成的PPT的备注栏里,还有讲课用到的逐字稿.第五步，完善PPT内容。在ppt中，有一些是需要插入相应的视频，但是生成的ppt中却没有，这个时间就需要教师手动从互联网上检索。目前视频检索的方法很多，我主要以传统的百度搜索和“千问”APP为例进行尝试。在百度搜索中，通过关键词组合（如蝌蚪尾巴的消失视频）。当找到自己满意的视频之后，可以通过多种方式进行下载。第一种常用的方式是利用浏览器插件（如“视频下载助手”）直接捕获网页中的视频流；第二种是使用在线视频解析网站，粘贴视频页面URL后提取高清MP4链接，例如：https://greenvideo.cc/。当然如果是想快速找到合适的视频也可以直接在“千问”APP中输入“高中生物蝌蚪尾部退化过程高清视频”，其内置的多模态检索能力常能直接查找到合适的视频资源，部分视频可能附带有下载的按钮，如果没有可以查看视频源页面，然后在电脑浏览器中获得地址后参考前面的方法进行下载。第六步，生成随堂训练。返回ima知识库对话框，输入：“针对这一节课，紧扣课程标准，按照高考模式，生成一套随堂练习，单选题10个，主观题两个。要体现出分层教学的特色。同时每一个题都要有详细的解析，并且罗列出来所考查学生的SOLO思维层级（前结构、单点、多点、关联、抽象拓展）及对应ABCD教学目标维度（对象、行为、条件、程度）。”系统生成的部分内容如下：一、选择题（每题3分，共30分）（考查衰老特征的直接识别） 下列关于细胞衰老特征的叙述，正确的是（ ）A.衰老细胞的细胞核体积变小，核膜内折B.衰老细胞中所有酶的活性均永久性显著下降C.衰老细胞内水分减少，细胞萎缩，代谢速率减慢D.衰老细胞内脂褐素等色素积累导致老年斑，是因为黑色素分泌增多【正确答案】：C【解析】：本题主要考查对细胞衰老直接特征的记忆与理解。A项错误，衰老细胞核体积增大；B项错误，是“许多”酶的活性下降，并非“所有”；D项错误，老年斑是脂褐素等色素积累，与黑色素无关。C项是教材原文描述的正确特征。SOLO层级：单点结构水平 (U）。学生只需识别并准确回忆“细胞衰老特征”这一单一知识要点即可判断。教学目标（ABCD）：B1-记忆。在给定选项（条件C）下，学生能准确识别（行为B）关于细胞衰老的正确特征（对象A），达到无错误（程度D）。第七步，作业数据反馈（前提是学校有相应的系统，能够收集到学生详细的作答情况）。将随堂训练的练习题编辑成word文档，导入学情分析知识库。并将学生随堂训练作答结果也导入该知识库，系统将自动比对题目与知识库中预设的SOLO层级标签及ABCD目标维度，生成个体化错因诊断报告：例如，某生在第3题（考查端粒学说与衰老机制关联）失分，系统判定其SOLO层级停留在“多点结构”（M），未能建立端粒缩短、DNA损伤累积与细胞周期阻滞之间的因果链；ABCD维度显示行为目标“解释”（B3）未达成，条件限定于“结合图示说明”（C2），程度仅达“部分正确”（D2）。据此推送三类微调资源：①端粒酶作用机制的动态示意图（补足关联层证据）；②高考真题中同类题型的解题脚手架（强化B3行为训练）；③SOLO自评量表（支持学生元认知监控）。该闭环使教学干预精准锚定认知断点，而非泛化补漏。第八步，个性化错题训练（有难度，但是也可以实现）按照以上的这些步骤完成所有的操作，随着时间的推移，教师可基于知识库中持续积累的学情数据，动态优化结构化知识图谱——例如合并高频混淆概念节点、拆分过载的复合知识点、更新典型错因标签权重。系统同步生成班级SOLO层级分布热力图与ABCD目标达成雷达图，辅助教师开展分层教学设计：对U/M层学生强化概念联结训练，对R/E层学生推送开放性探究任务。至此，AI赋能的教学闭环从“备—教—练—评”延伸至“析—调—优”，真正实现以数据驱动教学决策的常态化迭代。总结：本方案是我已经在一线教学中反复验证并持续优化的实践成果，目前已覆盖高中生物必修一全部核心概念，而且也在两个班级中进行了相关的实验和尝试，虽然目前还无法从直观的分数上来体现显著提升，但在不额外增加学习时间的基础上，学生在概念迁移能力、高阶思维表现（如SOLO层级E层占比）及课后自主反思行为频次上，已呈现稳定向好趋势。当然AI的赋能并非替代教师的专业判断，而是作为认知协作者，将教育理论转化为可执行的操作指令，把经验性教学升维为证据型实践——教师始终是教学设计的决策者、课堂生成的引导者、育人价值的守门人。针对今天的分享，您有什么问题或实践中的困惑？欢迎在评论区留言。