关于征集“人工智能+基础教育”典型案例 1⃣选准“痛点”,聚焦真需求 优先选择基础教育中普遍存在且亟待解决的现实问题(如学生个性化学习难、教师作业批改负担重、德育评价主观性强等),案例背景需用数据或具体现象说明痛点(如“某校80%学生作业错误集中在同一知识点,但教师难以精准定位”)。目标要清晰——通过AI技术实现“减负增效”“因材施教”等可衡量的改善。 2⃣突出“创新”,避免常规操作 创新点是核心竞争力,需明确区分“常规信息化”与“AI赋能”的差异。例如: - 不止是“用系统布置作业”,而是AI根据学生错题本自动生成动态分层作业(基础/提升/拓展层),并智能推荐微课资源; - 不止是“校园考勤”,而是通过AI摄像头+行为分析预警学生课堂注意力涣散,辅助教师实时调整教学节奏。 技术应用需体现“智能决策”(如AI自动诊断学情而非简单统计),模式设计要有突破(如“人机协同教学”“AI+教师双师辅导”)。 3⃣验证“实效”,用数据说话 成效部分需提供具体、可对比的数据(如“实验班数学平均分提升12%,教师批改作业时间减少60%”),辅以学生/教师访谈实录(如“学生表示‘错题本变薄了,针对性更强’”“教师反馈‘终于不用熬夜改卷子了’”)。若涉及长期跟踪,可加入学生成长趋势(如“持续使用3个月后,班级后进生比例下降20%”)。 4⃣强调“可复制”,降低推广门槛 案例需说明“不依赖特殊硬件/独家资源”——例如虚拟实验室用通用AI引擎而非定制设备,德育评价整合学校常规活动数据(如志愿服务记录)而非额外采集。推广计划要具体(如“已形成标准化操作手册,适配不同版本教材”“可为同类学校提供参数配置模板”)。 5⃣规避风险,体现教育温度 主动说明技术应用的伦理考量(如学生数据脱敏处理、AI建议需教师二次确认)、可能的风险及应对方案(如网络故障时的备用方案),避免过度依赖机器导致师生互动弱化。 总结:获奖案例一定是“用AI解决真实教育难题,有硬核创新、有扎实成效、能被广泛复制”的实践,而非单纯的技术堆砌。紧扣这一方向,突出“问题-方案-价值”闭环,成功率将大幅提升#全国中小学教师 #中小学教师 #人工智能基础教育典型案例 #教师比赛 #基础教育人工智能应用典型课例
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