AI赋能教学应用第二期——福田区AI先锋队、荔园小学(园岭)AI先锋队、福田区黄佳名师工作室联合活动
作者：微信文章在教师发展中心的支持下，在福田区AI先锋队小伙伴们的协助与指导下，我们又开展了第二期的分享。本期分享内容：《AI赋能学科项目式学习驱动性问题的设计》及《AI赋能论文写作》。
01
《AI赋能学科项目式学习驱动性问题的设计》
主讲人：马丽 荔园小学（通新岭）福田区黄佳名师工作室成员
问题提出
在学科项目式学习中，如何构建既体现学科生活价值又具备学生驱动力的核心问题？
可使用的AI
主要AI：DeepSeek、文心一言、豆包、KIMI
解决办法
步骤一：了解驱动性问题所具备的要素及容易忽略的问题。在了解驱动性问题首先要了解什么是学科项目式学习。
通过夏博的解析，我们能清楚地知道学科项目式学习是基于学科中关键概念和能力的项目化学习，这也是我们学科项目式学习的关键。同时，项目式学习本身解决的大部分是生活中的真实问题，而基于真实问题，离不开这是“谁”的问题？比如，同样是写安全绘本，让同学们了解安全知识，面对高年段的同学和低年低的同学，产出的绘本内容也会有所不同。因此解决“谁”的问题，也是是驱动性问题里的关键。于是夏雪梅博士提出一个的MEIPA（没怕）公式。
为此，在设计一个驱动性问题时，我们既要考虑该项目的学科本质问题，同时也要考虑到学生具备什么样的“社会身份”来解决“可能对象”的真实问题。可以以下驱动性问题为例。
这也为我们明确我们的在设计驱动性问题时的整体思路。
先要明确学科大概念，再思考它可以解决生活中什么样的问题，并确定选题，再由选题结合夏雪梅博士的MEIPA（没怕）公式，进而确定驱动性问题。当然，老师们也可以结合自己认为的好的驱动性问题进行设计。步骤二：明确学科大概念按照以上的思路，我们首先要明确该项目的学科大概念。这是我们借览了李宝敏教授的界定。
同样，李宝敏教授也给过这样的提示词：你是一名大概念领域的专家。请你根据现有教学目标提炼1个大概念，并列出大概念所指向的核心问题。教学目标:(1)[目标1](2)[目标2](3)[目标3](4)[目标4]。大概念标准:(1)指向学科中专家理解的核心概念(2)广泛的、抽象的(3)用一个或两个词汇来表征(4)在应用中是通用的(5)永恒的--从古至今(5)可有效支持迁移的，可以用有着共同属性的不同例子呈现(6)为任何研究提供一个可聚焦的概念“透镜”。显然，上述大概念的提出，要求教师首先深入研读课标与教材。作为教师应具备的基本功，精准把握本学科的基础定位对教师而言至关重要。步骤三：结合学科大概念思考项目式学习的选题。接下来，就要思考，这样的学科大概念可以解决什么样的真实问题，并确定该项目的选题。但往往在做选题时，会出现以下问题。
因此，我们给出学科项目学习选题的三把尺，同时也希望老师们在做选题时，一定要考虑以下三个方面。
可参考以下的提示词：你是一名【学段】【年级】【学科】的老师。需要设计一个以【学科】学科项目式学习主题，你选择的是【学科】【年级上下册】第【几】单元作为学习资料，要求：1.这个选题要符合【学科】学科项目式学习的特点，要以解决【学科】学科素养/大概念/本质问题【具体内容】为主的。学生的大部分活动是围绕【学科】学科来完成的。2.它是符合小学/中学【年级】学生的年龄特点的，学生已经学会了【具体内容】，在这个项目中他们将要学习【具体内容】的。3.同时也请罗列出它需要跨的学科，并且有一定成果的。4.给出的选题要能解决真实问题、且具有一定创新，五年级小朋友会感兴趣的。5.至少给出五种方案。如果有自己喜欢的选题，也可以交由AI进行修改。可参考以下的提示词：你是一名【学段】【年级】【学科】的老师。需要设计一个以【学科】学科项目式学习主题，你选择的是【学科】【年级上下册】第【几】单元作为学习资料，你设计了一个项目式学习的选题是【具体内容】。你需要优化这个主题，并获得一定的修改意见，给出几个新的选题。1.这个选题要符合【学科】学科项目式学习的特点，要以解决【学科】学科素养/大概念/本质问题【具体内容】为主的。学生的大部分活动是围绕【学科】学科来完成的。2.它是符合小学/中学【年级】学生的年龄特点的，学生已经学会了【具体内容】，在这个项目中他们将要学习【具体内容】的。3.同时也请罗列出它需要跨的学科，并且有一定成果的。4.给出的选题要能解决真实问题、且具有一定创新，五年级小朋友会感兴趣的。给出的方案需要根据结果进行追问，如主题对学生来说缺乏吸引力。可参考以下的提示词：这个主题对于【年级】的学生说缺乏引力，请充分考虑【年龄】学生的年龄特点进行设计，在此基础对本主题进行优化，并且是依旧是一个解决真实问题的【学科】项目式学习主题。在这里既强调了该选题既要解决学科的本质问题，同时也要思考可跨的学科。是因为我们在试用提示词的过程中发现，AI很难把握住方向，可能会出现过于贴合本学科，基本上通过这一学科的学习就解决问题的简单问题，不需要跨学科的。要嘛就可能会出现学科之间跨度过大的超学科项目式学习。步骤四：将选题转化为驱动性问题。确定选题后，我们就可以结合夏雪梅博士的“没怕”公式，确定提示词：你是一名小学项目式学习的专家。现在需要设计一下【学段】【年级】【学科】的学科项目式学习的驱动性问题，该驱动性问题的选题是【具体内容】。要求：1.该驱动性问题要紧扣【学科】学科素养/大概念/本质问题【具体内容】为主的。结合【年级上下册】第【几】单元。2.该驱动性问题要符合【年龄】学生年龄特点，能驱动他们完成任务。3.该驱动性问题要解决真实问题，指向了可视化的项目成果，并能体现项目的意义、解决学科的本质问题，同时体现学生在该项目中的社会身份，以及该问题面对的对象。4.该驱动性问题的项目成果及实施过程是需要通过跨学科完成的，同时又必须以【学段】学科为主。当然如果你已经想好驱动性问题，只是希望AI帮你修改，就可以让AI扮演专家来提修改意见，具体提示词的撰写可参考选题中的修改提示词。步骤五：思考驱动性问题如何实现跨学科。根据驱动性问题，老师们可以和其他学科的老师对接跨学科的学习内容，但无法确定自己的跨学科方向时，可参考以下提示词：你是一【学科】学科的资深教师。你设计了【具体内容】这个驱动性问题，在实施项目的过程中，你要如何实现跨学科学习？要求：1.在选择学科的时候，仅需选择和该驱动性问题所需要的辅助学科，不需要涵盖所有学科，也不要为了跨学科而跨学科。2.这是一个面向【年龄】学生的项目；3.需深入检索课程标准，明确各学科在【年级】这一年段的具体定位。在这里我们特意提到了“该驱动性问题所需要的辅助学科，不需要涵盖所有学科，也不要为了跨学科而跨学科。”是因为有些AI和你“不熟”的时候，真的会选取大部分的学科，但有些学科其实和项目之间的关联性不大。
小提示
因此为什么推荐了多个AI，是希望要老师在向多几个AI提问后，再选择AI给出的与自己的需求相匹配的答案继续追问。
02
《AI赋能论文写作》
主讲人：黎志波（荔园小学园岭校区）荔园小学（园岭）AI先锋队成员
问题提出
老师如何运用AI帮助自己确定论文主题与框架？
可使用的AI
主要AI：秘塔AI搜索、青泥学术
解决办法
步骤一：明确自己论文的研究方向并向秘塔AI搜索提问。老师们首先要想清楚自己论文的研究方向，建议可以与自己的日常教学紧密相联的选题，再选择秘塔AI搜索进行提问。首先需要点击“全网”旁边的下拉箭头。
再选择“学术”，且“学术”中有“所有文献”、“中文库”、“英文库”可选。并选择下方呈现的方式：“简洁”、“深入”、“研究”。若想初步确定选题，未做深度研究，可选择“深入”，若有较明确的选题，想了解更多内容，可选择“研究”。
然后给出提示词：你作为论文评审的专家，将对老师提出的【具体内容】这一研究方向给出选题的建议，你将提供五个选题时，同时每个选题会提供研究范围及理论支持，及国内外研究现状。秘塔AI在呈现对应的理论支撑的同时，会给出对应的文献材料，点击这些“数字”，会给出该论文的链接，这样减少了AI“胡说八道”的可能性，同时也可以根据需求选择对应的文献进行阅读，助力老师的论文写作。
步骤二：通过“青泥学术”给自己确定的选题“打分”。接下来把选出的选题进行优化，再进入“青泥学术”，在方框中填入选题，并点击“发送”。
不过，操作这一步，仅仅是为了加入“青泥AI”。接下来这一步非常关键。选择“期刊选题”，并进入以下界面，可根据自己想解决的问题选择对应选题。这里我们先试一下选题测评。
填写研究方向及选题，进而点击开始分析。
步骤三：通过AI优化选题。接下来查看分析结果。
可根据结果自行修改，也可以复制结果继续让AI优化。选择“青泥Chat-deepseek"，或者用秘塔AI也可以进行优化。
优化提示词：你是论文评审的专家，请你根据选题建议【复制下来的选题建议】，优化【刚才提交的论文题目】论文选题，并给出新的选题题目，请提供五个方案。步骤四：生成论文框架。确定选题之后，把选题复制到秘塔AI，并结合你的论文要求，在之前的问题之下进行提问（主要是方便结合第一轮给出的理论支撑）。比如说按照论文的五段论，那我就可以这样提问：你是一名【学段】【学科】的老师，要写一篇论文，请根据你提供的国内外研究论文，和优化后的论文题目【确定的论文题目】，帮我总结一个可行的框架，并按照论文五段论，将这篇论文写出来，要有文献综述和文献引用。再根据给出的内容继续追问，并进行优化。步骤五：论文查重。 选择一个查重网站，如：https://www.paperfree.cn/。输入论文内容进行查重，会发现相似度还是比较低的。
小提示
提示1:论文给出的框架和内容未必会符合你的要求，还是需要你在此基础上，基于你本身的智慧对它进行优化。提示2:提供的两个AI容易被广告冲掉，因此我们也提供对应的网址：秘塔AI：https://metaso.cn/青泥学术：https://www.xueshuchuangxin.com/
END
下期再见！
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