AI 辅助教学设计，简单说就是用人工智能工具，帮老师做课程规划、设计活动、搭建学习路径，还有构思评估方法。
像 DeepSeek、ChatGPT、Gemini、Kimi 这些工具，还有一些集成的教育平台，都能在教学设计上帮上忙。
案例 1：生成差异化教学计划
● 场景：有位初中科学老师，要给班里学生（这些学生学习需求不一样），规划 “生态系统” 单元的教学。
● AI 应用：老师用 AI 工具，输入单元主题、年级、学习目标，还有学生的基本情况 —— 比如阅读水平不一样、之前学的知识基础不同。AI 会根据这些信息，生成一份基础教案框架，还会给差异化活动的建议。
比如提供不同难度的阅读材料、设计分层任务、想替代传统的评估方式。AI 甚至能帮老师改写复杂文本，让特定学生更容易懂；或者提供更有挑战性的拓展活动。
● 成果：AI 给了一个有结构的起点，能大大减少初步规划的时间。老师再结合自己对班级的了解，筛选、修改、完善 AI 的建议，保证教学设计科学、有针对性，还能融入自己的教学风格和创意。
案例 2：设计跨学科项目式学习（PBL）大纲
● 场景：一所小学想围绕 “本地河流污染” 这个主题，设计一个 PBL 单元 —— 要融合地方历史、环境科学和说明文写作。
● AI 应用：老师团队用 AI 工具构思项目、设计框架。他们可以这么跟 AI 说：“帮四年级学生设计‘本地河流污染’的 PBL 单元，要整合历史、科学和说明文写作，最后要给社区交一份调查报告和改进建议。”
AI 会给出项目阶段划分、核心驱动问题、可能的探究活动 —— 比如检测水质、查历史资料、采访社区居民、写报告，还会给初步的评估量规模建议。AI 也能帮着设计任务，把科学知识、技术工具和团队合作能力融进去。
● 成果：AI 给了一个连贯的项目结构，还有多样的活动思路，能帮老师团队更好地一起设计。老师团队再根据学校的实际资源、学生的兴趣，还有本地社区的情况，调整、细化 AI 生成的大纲，让它更贴合实际。
案例 3：创建探究式问题与提示
● 场景：有位高中历史老师，想引导学生深入思考 “第一次世界大战爆发的深层原因”，不想让学生只记史实。
● AI 应用：老师用 AI 工具想有启发性的问题。比如跟 AI 说：“给高中生生成 5 个关于一战根本原因的高阶思维问题，要能鼓励辩论和分析。”AI 可能会生成这样的问题：“当时各国领导人要是做了其他决策，有没有可能避免战争？” 这种 “穿越式提问” 也能激发学生的思辨能力。
● 成果：AI 能给出一系列有挑战性的问题，老师可以从中挑选、改编，或者以这些问题为灵感，设计自己的问题，有效带动课堂深度讨论和批判性分析。
案例 4：开发适应性学习活动序列
● 场景：有位数学老师，想给学生做一套在线练习 —— 练代数方程，而且练习难度能根据学生的表现自动调整。
● AI 应用：老师可以用支持自适应学习的平台，或者用通用 AI 工具，帮着设计学习路径的逻辑。比如跟 AI 说：“设计一个解一元一次方程的适应性学习序列。从一步方程开始，学生掌握好了就进两步方程；要是学不会，就给更简单的例题和解题提示。”AI 能帮着搭建这种递进式的学习流程，还能识别相关的基础技能。
● 成果：AI 帮着设计了个性化的练习结构，学生能按自己的节奏学习、巩固知识。老师可以通过平台数据看学生进度，或者检查 AI 建议的学习路径，及时介入辅导。
案例 5：构思创新性评估思路
● 场景：有位英语老师，教完一部长篇小说后，想找比传统考试更创新的方式，评估学生的理解程度。
● AI 应用：老师用 AI 工具头脑风暴。跟 AI 说：“针对九年级学生，读完对应主题的小说后，给 5 种创新的评估方式，要包含多媒体演示或者表演形式。”AI 可能会建议：让学生做一期播客、拍一部小纪录片、组织一场模拟法庭辩论、写人物博客，或者策划数字主题展览。
● 成果：AI 给了多样的评估选项，打开了老师的思路，让评估方式不局限于传统方法。老师可以选最符合学习目标和学生能力的方案，再把方案具体化设计。