AI赛道答辩20问

教创赛人工智能赛道现场答辩20问要点

今年教创赛新设了人工智能赛道。其实，从前年起，混合式教学创新者联盟就已联合超星集团推出“智慧课程设计大赛”。这两个赛事之间具有很强的关联性。严格来说，教创赛的各个赛道都应思考人工智能的深度嵌入，着力提升学生的人机协同探究能力。

这个赛道有几个非常明确的关注点：

（a）强调智能体的功能定位、设计思路与训练方式。智能体必须具备明确的任务指向，并经过专业化训练。

（b）能够体现数据驱动，并落实到个性化支持。

（c）围绕教学痛点展开，给出有针对性的解决方案，促进学生高阶能力发展（包括人机协同探究能力）。

（d）课程需要具备真实、具体、鲜活的案例细节，讲清AI是如何真正融入教学的。

（e）不能脱离学科属性谈AI应用，必须体现学科特色，符合课程自身的底层教学逻辑。

现场汇报本质上是在讲一个教学创新的故事。人工智能赛道有自身特点，答辩时尤其要关注下面20个高频问题。这里不讨论课程的通用问题，只聚焦与AI直接相关的必答内容。

（1）智能体是怎样设计并训练出来的？是否足够垂直深入？

要点：知识库、数据清洗、提示词、问答库、工作流等。是否投入了足够的资源来完成智能体训练。

（2）一门课程里用了多个（甚至10+）智能体，原因是什么？

要点：每个智能体的功能定位、设计初衷，以及它要解决的具体问题。

（3）为什么要引入AI？

要点：要结合课程特征和实际问题来回答，不能空泛地谈“趋势”或“必要性”。

（4）引入AI后，课程在重点难点处理、流程安排上有哪些变化？请举一个具体案例说明。

要点：最好用一次课的实例展开，讲清楚有AI与没有AI时的差别。

（5）在学生学习过程中，AI如何帮助生成方案？学生的决策能力是否足够？如何应对？

要点：学生需要具备一定的底层知识结构和基本思考能力，才能开展批判性分析与评估。如果基础不足，课程就必须先打底，要讲清楚如何筑基。

（6）有了AI之后，基础知识还重要吗？应该怎么教？

要点：基础知识当然依然重要，而且必须掌握。但更关键的是底层知识结构。教师要跳出单一课程，从学科视角讲明白思维方式和方法论，帮助学生形成所谓的“元知识结构”。以此为基础，再加上自主学习能力，学生才能适应未来社会。所以，重点不只是某一个知识点，而是底层结构。教师也不要陷入“知识点讲不完”的误区。

（7）课程里引入了别人的课程和智能体，那你自己的创新和优化体现在哪里？

要点：自身特色是什么，有哪些额外的设计和工作。

（8）学生的人机协同探究能力如何逐步提升？

要点：能力提升是一个循序渐进的过程，需要设计清晰的“人机协同范式”，设置能力阶梯。起步阶段可以少用AI，随后逐步开放，最后进入深度应用。

（9）知识图谱具体是怎么落地使用的？

要点：说明知识图谱本身的特点，以及如何结合活动设计来调用图谱，进而实现个性化学习。

（10）学生能否主动学习？如何激发他们的学习动力？

要点：AI时代教师的重要任务之一，就是点燃学生、激活学生，并与学生建立深层情感连接。要针对学习动机设计具体做法，比如情境导入、连接真实生活、教学支架、效能感提升、情感主线等。

（11）如何理解批判性思维，怎样培养？

要点：批判性思维非常关键。可参考人机协同四步元模型，先思考，再提问，最后决策。也可借鉴董毓的批判性思维二元问题分析法。

（12）能不能用一次课来说明AI是如何深度融入的？

要点：必须真实，细节要生动鲜活。要讲清不同阶段的逻辑、重点和具体做法。

（13）学生学习过程中的引导是怎么做的？

要点：重点放在“学习”上，说明如何有效引导学生自主学习。

（14）能否以一个学生的学习过程为例，说明怎样实现数据驱动的个性化？

要点：要真实。展示平台如何采集学生数据、分析学习状态，并有针对性地推送资源或加强引导。

（15）学生的数字画像是什么，如何形成？

要点：数字画像应当存在。教师要关注如何建立学生画像模型，合理呈现学生的行为与状态，这是个性化学习的基础。

（16）学生能力提升能不能评价？人和机器如何分工？

要点：理论上可以评价，但难度较高。需要设计相关能力评价量表（并结合学科），将人评与机评结合，形成过程性数据。机评数据通常不宜作为最终结果。另外，并非所有教师都具备足够的能力评价经验，如果没有做，也可以理解。

（17）如何理解“教师生成式人工智能应用指引”，并在课程中结合使用？

要点：教师应依据教育部文件，制定自己的AI应用指引规则和相关文件，细化AI使用场景，同时重视AI应用伦理。

（18）如何看待人工智能深度应用中的责任问题？人的责任和机的责任怎么界定？

要点：最终决策者始终是人。

（19）教学设计如何持续优化、不断迭代？

要点：要把教学创新过程讲成一个故事，最好能有数据作为支撑。

（20）最后总结一下，你的独特做法、创新亮点和AI应用深度是什么？

要点：特色流程、个性化学习、数据驱动、专属智能体等。

如果你在答辩时，上面20个问题一个都没碰到，那说明你可能很幸运，评委也许对这个赛道不算熟悉，你当然可以顺着AI“多讲一点”（不过，我并不建议这么做）。

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混合式教学创新者联盟