AI教案与传统教学的对比
AI教案到底能不能用？老师需关注这“七点八要素”。 一、为何要重构AI教案的评价标准？ 传统教案往往以“教师教什么”为核心，而新课标更强调“学生如何学”。判断AI生成的教案是否可用，不应只看格式是否完整、内容是否详实，而应聚焦五个关键问题：有没有学生？有没有核心问题？有没有问题链？活动是否对准目标？能否检测真实理解？ 基于此，我们将其升维整合为“七点八要素”框架，既契合核心素养导向，也方便教师快速审阅或指导AI生成。 二、七点：以学生学习为中心的教学设计核心维度 第一点：学情必须具体化 不能泛泛而谈“学生
如何抑制AI幻觉？
现在最受关注的当属AI了吧？各行各业都在想办法把它用到场景里！可AI幻觉一直是个大难题，我也遇到过几次:大年初一，我和AI都翻车了！——顺便聊聊AI超过人类的判据deepseek胡编乱造，错误百出！【严谨求实】Deepseek连最基础的物性都估不准，真让人意外！偶然看到了一则图片相关的提醒，告诫大家别把AI的输出当成全部可信：表面看起来“糙”，但道理并不糙，分享一下:怎样才能压住AI幻觉，让它不再胡编乱造，做到“知之为知之，不知为不知”呢？昨天我看到一篇文章：为什么AI宁可瞎编，死都不愿意说“不知道”？里
教育部新规：AI教育之外，教师更应关注学生评价变革
教育部新规：AI教育之外，教师更应关注学生评价变革2026年4月10日，教育部联合五部门发布了《“人工智能+教育”行动计划》。许多学校在看到这份文件后，第一反应是：“AI课程将进入课堂。”然而，真正值得我们关注的，可能不仅仅是增加一门新课程，而是学生评价方式正悄然发生转变。从政策导向来看，未来的学生评价将逐渐摆脱“期末一次性总结”的模式，转变为一种贯穿全程、涵盖所有要素、数据化且可追溯的全新体系。其中，全过程的纵向评价、德智体美劳全方位要素的横向评价，以及学生数字成长档案的建设，尤为关键。这意味着，学校接
大模型驱动红色思政教育的创新探索与范式重塑
该项目秉持“AI驱动、红色铸魂、数智化人、价值内化”的核心思想，依托教育数字化与红色育人的双重国家战略，打造并优化了涵盖“机理解析—逻辑构建—路径实施—评价闭环”的AI大模型助力红色思政课育人体系：·机理解析：深入剖析AI大模型助推红色文化融入思政课的精准匹配、场景升级、智能评估三重价值机理，搭建完备的学理阐释框架；·逻辑构建：凝练技术驱动、内容重塑、场景创新、评价优化的四层融合逻辑，达成政治逻辑、育人逻辑与技术逻辑的一致；·路径实施：打造“红色+思政”垂直大模型、人机协作全员育人生态、智能向善教育评估系
AI影响就业？上海释放正向效应
近来，“AI冲击不小”“以后找工作更难了”等观点反复被提及。昨天（6日）上午，上海市人力资源和社会保障局局长杨佳瑛在参加《2026民生访谈》时表示，人工智能不仅有力拉动经济增长，也在一定程度上带来了就业结构性的矛盾。从整体判断来看，困难与机会同在，而机会的分量更大。“短期来看，AI或许会对部分传统行业和岗位带来一定影响，但更长远的视角下，它也会催生一批新职业、新岗位，从而带来更高质量的就业、更多元的就业形态，以及更广阔的发展空间。”杨佳瑛说：对于AI，上海人社部门的思路始终是主动应对、提前谋划。相关部门已
人工智能驱动教育变革，赋能教学质量全面升级
当前教育数字化转型加速推进，人工智能技术正成为驱动教学质量跃升的关键引擎。该技术全面渗透教学各个环节，精准击破传统教育模式中存在的大一统、效能低下、资源配置失衡以及评价维度单一等核心难题，凭借科技力量重塑教学范式，使教育实现精准化、高效化与均衡化发展，推动教育事业向高质量阶段跨越升级。一、化解因材施教困境，达成个性化精准培养传统课堂教学采用统一标准、同步推进的方式，无法兼顾学生个体差异化的学习状况，导致优等生缺乏挑战、后进生难以跟进的现象持续存在。AI技术基于大数据分析模型，系统收集学生课堂互动、作业提交
AI当考官，也当作弊工具：一场无声对抗
当人工智能开始批改试卷、面试求职者，甚至参与国家职业资格考试时，围绕它的攻防也随之加速升级——在另一端，同样由AI驱动的作弊方案也在不断“进化”。考官是AI，作弊的也是AI。它不再只是科幻设定，而是从教育到招聘再到认证环节，2026年每天都在发生的真实情形。近两年里，各国推进AI进入正式考核场景的动作呈现爆发式增长。比如ETS（美国教育考试服务中心）推出的AI写作评分系统，国内不少地区落地的“智考”平台，以及各大互联网企业把AI用于初筛面试的流程。整体趋势是：AI考官正在从“辅助阅卷”逐步走向“独立决策”
AI大数据与网络安全人才评估的重要性
考核专业（部分）首席数据官遥感数据处理工程师数据资产规划师储能评估工程师智能应用开发工程师系统安全需求分析师工业互联网安全评估工程师硬件设计工程师机器学习算法研发工程师深度学习系统开发工程师数据安全管理工程师飞控算法工程师应急响应工程师机器学习测试工程师数据资产安全合规师数据资产确权师无人机驾驶培训师数据交易运营师自动飞行器研发工程师数据产权交易师无人机操控工程师数据交易分析师数据信用评价师数据交易经纪师数据资产管理运营师大数据产品经理数据管理工程师深度学习系统工程师数据挖掘工程师数据应用工程师数据采集工
人工智能赋能的课堂教学评价模型研究
课堂教学评价是教育研究中的关键板块，其演进轨迹与技术发展及教育理念更新紧密相连。20世纪20-30年代，课堂观察进入教育研究视野，逐渐成为课堂评价的重要基础方法（陈瑶，2002）；20世纪50年代，Bales（1950）提出互动过程分析理论，推动了课堂人际互动的量化研究；20世纪60年代，Flanders（1970）建立弗兰德斯互动分析系统（FIAS），通过10类行为编码来记录师生语言互动，标志着现代课堂观察研究的正式起步。20世纪70年代以后，课堂观察进一步向结构化与定量化转型，编码表与视听设备的运用使
AI辅助乳腺癌HER2免疫组化判读的系统回顾与整合分析
乳腺癌是女性群体中发病率最高的恶性肿瘤，预计至2040年，其每年将造成约百万患者死亡[1]。在全部病例中，约15%至20%的患者存在人表皮生长因子受体2（HER2）的过度表达，这一特征与不良的临床结局显著相关[2]。HER2是一种位于细胞膜上的酪氨酸激酶受体，其过量表达会驱动肿瘤细胞的增殖与恶化进程。当前，HER2的表达水平主要依赖病理医师对免疫组化（IHC）切片进行半定量评估，结果分为阴性（0和1+）、可疑（2+）及阳性（3+）几类。对于可疑病例，通常需要借助原位杂交（ISH）检测来最终判定是否存在基因
陶哲轩：只会做题终将落后，AI推动数学进入“证明过剩”
《自然》杂志近日就人工智能如何改变数学家展开了采访，受访者是菲尔茨奖得主陶哲轩。他认为，AI会迫使我们重新审视一些最基础的概念——什么才算数学证明？论文究竟意味着什么？数学家这个职业追求的目标到底是什么？如果这些问题不由人主动提出，最终答案可能由AI公司给出，或更直接地被经济利益所左右。那为何数学会成为AI眼中的“下一大目标”？在其他领域的应用里，AI最大的硬伤往往在于它可能产生难以核验的错误。但在数学中，情况几乎完全不同：你能把结果自动核对——至少当输出被当作定理的证明时是如此（当然，这并不等于数学家工
AI技术赋能小学英语'教—学—评'融合创新——基于'We Can Read It Together'教学案例
AI技术驱动小学英语'教—学—评'融合创新实践——基于'We Can Read It Together'教学案例正文针对教学场景设计效率不高、英语表达训练流于表面、评估机制不健全等现实困境，授课教师选取'We Can Read It Together'这一课为范例，借助生成式AI的图像视频创作、智能体搭建及人机对话等能力，通过构建逼真的教学场景、支持课堂互动与学生口语表达、实施精细化的个人学习评估，显著调动了学生的求知欲，提高了课堂效能与语言实际运用水平，为科技助推小学英语'教—学—评'深度融合积累了可参
人工智能赋能传统教育，打造“双减”时代高效课堂新路径
欢迎关注【万金说.数智教育】！这里专注数智教育融合、高中思政教研、课题研究、教学随笔，持续分享一线教学实战经验、公文模板、课件干货与成长思考。愿以数智为帆，同走教研育人之路。2021年7月，中共中央办公厅、国务院办公厅发布了《关于进一步减轻义务教育阶段学生作业负担和校外培训负担的意见》，提出了“双减”政策，即减轻义务教育阶段学生的作业负担和校外培训负担。教育部将其列为“一号工程”。该政策的核心目标是在减轻学生负担的同时提升教育质量，而人工智能与传统教育的深度结合，正是解决“减负与提质难以兼顾”这一难题的关
AI革新绩效评价：破解传统痛点，迈向智能管控新纪元
在当前预算约束日益趋紧、资金使用效益备受关注、全过程绩效管理全面推行的背景下，传统的、依赖人工的绩效评价方式的弊端日益暴露：数据量庞大、指标计算滞后、主观判断难以避免、资料审核耗时、事后追溯缺乏依据。而人工智能（AI）技术的深度融入，能够精准解决绩效评价流程中的难点，夯实数据合规基础，提升整体管控的速度与质量，已成为机关事业单位、国有企业及第三方评价机构优化绩效管理闭环的迫切需求，更是落实常态化过紧日子、深化零基预算改革、强化资金全生命周期管控的关键数字化支撑。一、回顾困境：为何传统绩效评价常陷实操泥沼？
星洲小学美术组：借力AI智能体革新美术课堂评价体系
借力AI智能体革新美术课堂评价——星洲小学美术组专题研讨纪实为了打破传统评价的局限，适应小学生的成长规律，并推动信息技术与美术教学的有机融合，星洲小学美术教研组最近举办了一场关于利用AI智能体革新美术课堂评价的专题教研活动。活动开始时，主讲人陈思佳老师着眼于小学美术课的实际状况，指出了当前评价中存在的问题，如反馈单一、缺乏分层等。她根据不同年龄段学生的特点，详细介绍了AI在作品点评、素养评估和创作反馈中的应用，并通过真实案例演示了智能评价的流程，为教师们提供了新的评价视角。分享结束后，全体教师积极参与实践