从PPT到交互网页:让AI赋能教学真实落地
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按视频原讲述顺序整理的正文稿。
article.md《从PPT到交互网页:让AI赋能教学真实落地》
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时长:00:29:25
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说明:以下文字按视频原讲述顺序整理,口语、重复和明显噪声已做轻度收束。
从抗拒到拥抱:我的AI教育心路历程
我已经是第二次听童庆老师来上课了,我觉得他讲得太好了。我很希望他多讲一份,但又想,不对,他讲多了,我不是时间就少了吗?我来的时候就发现,我们都有一个共同的特点——包着自己的电脑来上课。
作为教育工作者,大家有一个这样的特点:我们今天要讲的主题是“从PPT到交互网页:让AI赋能教学真实落地”。这是我对自己在AI教育领域工作的心路历程的分享。我一开始第一页就要讲自己认知的迭代。
三年前,如果有人跟我讨论人工智能的话题,我基本上是不参与的。只要是讲人工智能教育的,我就不参加。原因很简单:我发现很多自称在做AI教育的人,其实根本不是在做真正的AI教育。他们只是借着“人工智能”的名义包装自己,而实际上并未触及核心技术。
我认为,做AI教育必须对得起自己的认知。我们这次教育活动特别有意思,你看名字就叫“人工智能教育与人工智能教育”,两个词重复出现,反而显得很有趣。就像过去的信息技术教育与教育信息化一样,最终做这些事的,还是人自己。教育与技术之间有很多关联。
关于现在如何用AI赋能教育教学,我也经常提醒同行:别被表面的热闹迷惑。我看到很多人在学习时,躺在床上刷视频,刷各种AI直播、AI工具之类的,什么都在看。我在做研究时也顺手做了个顺口溜:“做点名、希腊数字人啦,什么之类的,这种是最常见的。”但实际上,我对这类应用并不太喜欢。
尤其是数字人,包括我以前是语文学科教师,对用AI改学生作文这件事特别反感。我说,我哪天如果重新去教语文,一定忍着不用AI改作文。因为学习终究要用心,除非学生用AI写,我才用AI改。正如一些老师说的那样,关键在于是否真正投入。
我一直思考的是,当前教学最重要的突破点,应该是打破我们惯用的PPT模式。你看我们现在做教学设计,本质上还是延续了过去的讲课方式。和以前的电视教学、课本教学没什么区别,只不过把内容换成了PPT一张张播放而已。
能不能把互联网最重要的交互与协同能力用起来?让学生的学和老师的教形成真正的互动?这才是我们需要的“新学习”。
教育技术的困境:为何十年只留下一个PPT?
这时候,应该有合适的学习工具,或者叫“学习所”——一个支持交互式学习的平台。我们在做“年学学学”(应为“项目式学习”)时,其实早就在探索这个方向了。
我今天所讲的内容,并不是什么新概念。早在几年前,我们就讨论过移动学习、一对一数字学习,也讨论过信息技术与学科整合。还记得当年在2006年,我和老朋友最早相识于温州市教育信息化研修班,那时就有个名字叫“信息技术与学科整合”。
那段时间,我们已经在讨论“泛在学习”了。比如Word教学课,就是让学生借助搜索引擎完成任务。这和今天我们在这里学习的方式,其实是一脉相承的。
真实案例的力量:非专业教师的AI创造力
我在做教师工作时,回忆起那些年,确实有不少创新尝试。比如在2009年,我去北京师范大学做了半年访问学习,参加了“跨越式”教育实验项目。这是一个以英语、数学为主的跨学科实验,主要目标是提升学生自主学习能力。
作为曾经的语文教师,我常去听语文课。这些课的大致特点是:一半时间由老师授课,另一半时间学生拿出电脑开始自主学习。当时,我所在的北京教育学院也在推进“文学习”项目,后来发展成中学课程改革的一部分。
再后来,微课堂兴起,学生管理终端逐渐普及。但我们一直努力推广的这些技术,实际使用率却很低。如今许多学校的教育平板基本处于闲置状态。
我就在思考:为什么教育技术如此艰难?我把这个问题提交给了PPCC。结果他们给出的回答是:教师不敢冒险使用新技术,因为生存能力培养难以量化评估,做了也没好处。
数据之困:交互网页为何“无据可依”?
而PPT之所以被广泛接受,是因为它是一个“无缝升级”的工程——顺理成章地过渡过来,不需要额外培训或改变习惯。
所以,打动老师的关键,不是让他们花大量时间去学习新工具,而是要让他们能简单、快速地用起来。
我们很多教育评价技术没有根植于实际需求。DBCC的观点比较悲观,但他指出的问题确实存在:大模型不断推出,热闹过后,教师仍不了解学生的真正学习情况,学生是否在学、进展如何,教师无法实时掌握。
QuickForm破局:让AI教学有据可依
因为缺乏数据。大模型不知道该把交互网页产生的学习数据放在哪里,根本没有地方保存和管理这些数据。
直到QuickForm的出现,这一局面才被打破。
QuickForm就像课堂版的智能表单系统,能自动整合学生在AI网页中的互动数据,让老师一键掌握学习情况。它的核心功能包括:快速分析数据、生成分析报告、记录学习进度、导出数据表格等。
使用QuickForm,只需登录后点击“生成数据”,即可获取学生行为数据。它支持多种教学场景:如速算练习、错题统计、阅读标注、作业收集等。
它提供了一个统一的数据入口,让所有教学环节都能实现数据化追踪。老师们最看重的,是能把数据可视化呈现。现在“精准教学”喊了很多年,但真正落地的很少。
你看看这个生物老师做的高考复习课:学生用平板学习,结果实时呈现在大屏上。与传统做法的区别在于,这个大屏和分析系统都是用AI生成的。
同样,在小学数学课中,老师也采用这种方式。学生手持平板学习,最后所有结果都集中展示。因此,很多老师最初是因公开课觉得“太酷了”而开始使用QuickForm。
从公开课到规模化:快速推广的挑战与策略
一旦用了,公开课往往能获得更高评价——技术感明显不同。
经过口碑传播,目前QuickForm的用户数量远超预期。我刚才截图时,数据显示已有1.4万活跃用户。如果感兴趣,可以打开QuickForm.cn,数据会持续跳动,显然已超过这个数字。
我们现在的担忧是服务器会不会崩溃。因此,我们不断设置限制,并强调:这个在线服务仅用于测试和学习,不能用于真实教学。
因为一旦大规模真实教学使用,流量将不可控。我们无法承担由此带来的风险。
为此,我们推出了本地部署版本——单用户版,可安装在个人电脑上。这样,老师就可以确保公开课不会出问题。
同时,我们也推出校园版,免费供学校使用。目前已有六十一个单位盖章确认合作,涵盖全国多个省份。这是根据我们提供的协议盖章的名单。
有人问:为什么一定要盖章?理由很简单。第一,我也是普通人,不想被人误解为“做了什么事”。我申报教学成果奖或课题时,需要证明材料。如果没有盖章,别人怎么相信?
第二,我们曾发起过SIOT项目,但当时没人知道。报课题时,若说用了某个工具,却无证据,谁信?所以,盖章是为了建立可信度。
开放生态:让每一个教师都成为创造者
我们要求使用者真实使用,而不是仅仅“试用”。如果你真在用,那就请盖章。否则,即便你用了,也无法作为成果申报依据。
至于校园版,原计划前几天发布源码,但因英国团队尚未完成严格审核,暂未开放。我们正在协调教师版的功能优化,使其能无缝导入到教学中。
虽然教师版在本地运行,连接大模型更复杂,难度较大,但在在线版上操作则相对容易。因此,建议老师们在今天下午的工作坊一和工作坊二中体验:在自己电脑上安装QuickForm,然后将在线版项目导入,整个流程非常顺畅。
考虑到更多老师的需求,我们目前建立了六个官方群,加上非官方群,总数已达十几个QQ群。但由于人数太多,我们无法逐一回复每个问题。
于是,我决定让我的学生来承担服务工作。我找了七名实习生,成立了一个学生服务团队。他们负责解答老师提问,发动身边同学一起服务。
只要服务好,就能获得一定的报酬。我希望通过这种方式,让老师的问题能得到及时回应。
当然,我也希望老师们能自己研究解决。很多问题其实完全可以独立完成。比如,你只需要在QuickForm中输入一句话,系统就会自动生成代码。
为什么不做这一步?其实,我们就是要保留这个功能,留给信息技术老师自己去完成。我们不应期待什么都由我们提供。
我们应该学会基于开源代码,优化自身能力。不要什么都等我们来做。我们不过是一个草台班子。
完成这项工作后,我最大的体会是:无论是教学生人工智能,还是教老师人工智能,都必须用真实、有用的项目去打动他们。
只有当老师真正能做出东西,才能推动变革。我们不能只靠口号,而要靠实践。
我自己写代码的能力还可以,林妙英也可以。但我们两个人绝对做不了这么大的事。我们能调动的资源,远远超出想象。
截至目前,我们已覆盖九千多所学校,影响超过一万四千名教师。这是我们根本没想到的。
在这个时代,人的能力正逐步交给机器。既然如此,我们到底要培养什么样的人?我没有答案,但一定要让更多人去思考。
慢慢地,答案自然会出现。
我之前一直不愿意做AI赋能教育,为什么现在又做了?原因其实很简单:我发现人工智能通识教育太难推进了。几乎没有老师重视,也没有学校真正落实。很多人只是为了拿个牌子,之后就不管了。
直到有一天,我想到一个点:我是一个语文老师,已经五十岁了,很快就要退休,白发苍苍。如果有一天,一位即将退休的语文老师,也能用AI做出一点东西,跟学生说:“这是用AI做的。”那是不是就是人工智能通识教育的启蒙阶段?
既然我们拉不到正式课程,那就先用这种方式,让尽可能多的人知道。越多人了解,教育就越可能发生变化。
讲完方法和案例之后,他顺手把开源项目和下一条主线也带了出来
第二个问题是:如果未来每个老师都拥抱AI,我们真的能实现数字化转型吗?
我前面提到,DBCC曾给我一个悲观的反馈。但我问他:工具越来越简单,功能越来越强大,未来每个老师都会像做PPT一样使用AI吗?
他回答:不可能。他还画了一张时间图:2030年近期突破,2035年中期成型,2050年长期实现。
也就是说,这件事要到2050年才能成功。我想,到那时,我肯定已经退休了。
但我真心希望,这一天能更快到来。
回到AI赋能教育的话题,我认为,只有当老师真正掌握了驾驭AI的能力,达到“驾驭计算机的高级阶段”,才算打通了最后一公里。
因为那时,大家才会真正意识到:AI越来越强大,我们必须用它。
我希望,2050年的愿景能更早实现。
本文由 AI 基于转写整理,仅供复查参考。
结构化报告
更适合扫结构、看判断和证据边界。
report.md《从PPT到交互网页:让AI赋能教学真实落地》整理稿
1. 先给判断
视频类型
案例对比
一句话结论
这条视频主要是一条“案例对比”内容,主角是 QuickForm、AI赋能教学。
这条内容最值得先看什么
1. 它能帮你看清案例对比到底在证明什么,而不是只看表面效果。
读的时候要先带着的保留
1. 当前证据不足,先把它当导读,不要当成完整深度分析。 2. 时间点可信度低,原话和时间戳主要用于复查,不宜直接抄成精确笔记。 3. 项目目前仍依赖阿里云等外部资源,普通教师难以自行搭建完整服务环境。
2. 还原内容
这条内容在讲什么
- 主角:QuickForm、AI赋能教学
- 核心问题:AI赋能教育的真正突破点,在于让教师能像使用PPT一样自然地运用AI进行教学,而这需要解决数据闭环问题。
- 适合怎么读:先看这份报告抓主线,再决定要不要回到正文细读。
内容是怎么往下推的
1. 起点:开场介绍,表达对童庆老师的敬佩,并指出与会者普遍携带电脑的共同特点 2. 问题:由学生组成的教师服务团队,解决大量咨询问题,形成可持续支持体系 3. 判断:AI赋能教育的真正突破点,在于让教师能像使用PPT一样自然地运用AI进行教学,而这需要解决数据闭环问题。 4. 方案:通过展示数学、物理、小学课程等非信息技术教师利用AI创作的互动教学作品,证明普通教师完全有能力进行创新。 5. 验证:多个教师使用QuickForm制作的公开课成果,包括生物复习课、小学数学课的数据大屏
顺着视频往下看
| 时间 | 内容 | 作用 |
|---|---|---|
| 00:00:00 | 开场介绍,表达对童庆老师的敬佩,并指出与会者普遍携带电脑的共同特点 | 引入 |
| 00:01:30 | 提出主题:从PPT到交互网页,分享自己对AI教育认知的迭代过程 | 整理 |
| 00:02:15 | 回忆三年前对AI教育的排斥,因当时许多所谓AI教育只是形式主义 | 整理 |
| 00:03:45 | 反思教育技术长期停滞不前,仅剩PPT作为主要工具,根源在于教师不愿冒险且缺乏量化评估机制 | 方案 |
3. 提炼方法
可以直接借走的做法
- 教师可在工作坊中尝试使用QuickForm在线版,体验从零生成交互网页并获取数据反馈:先照着做一遍,再看是否适合你的场景。
- 学校可组织教师团队申请校园版,开展试点教学,积累数据并形成校本案例:先照着做一遍,再看是否适合你的场景。
- 信息技术教师可基于开源代码,为本校定制专属教学工具,提升教学个性化水平:先照着做一遍,再看是否适合你的场景。
哪些人更适合先看这条
- 该案例表明,AI教育的成功关键不在于技术本身,而在于能否解决教学真实场景中的痛点
- 它为教育信息化提供了可复制的“轻量级+开放生态”路径,适合大规模推广
- 它启示我们:未来的教师角色将从知识传授者转变为学习体验设计师
看完可以直接带走什么
- 教师可在工作坊中尝试使用QuickForm在线版,体验从零生成交互网页并获取数据反馈。
- 学校可组织教师团队申请校园版,开展试点教学,积累数据并形成校本案例。
- 信息技术教师可基于开源代码,为本校定制专属教学工具,提升教学个性化水平。
关键概念
| 概念 | 视频里的意思 | 是否需要进一步核查 |
|---|---|---|
| QuickForm | 一个用于收集和分析学生在AI生成交互网页中学习数据的平台,实现教学数据闭环。 | 否 |
| AI赋能教学 | 利用人工智能技术提升教学效率与质量,使教师能更高效地设计、实施和评估教学活动。 | 否 |
| 数据闭环 | 指学生在学习过程中产生的数据能够被有效收集、存储并反馈给教师,形成完整的教学反馈循环。 | 否 |
| PPT模式 | 传统教学中以幻灯片为主要载体的教学方式,缺乏互动性与数据追踪能力。 | 否 |
| 精准教学 | 基于学生学习数据进行个性化教学干预,实现因材施教的教学理念。 | 否 |
| 教师版 / 校园版 | QuickForm提供的两种部署方式:教师版为单机使用,校园版为学校统一部署,便于管理。 | 否 |
4. 质量复查
这份整理稿靠什么站住
本次转写质量较低,以下内容以主题整理为主,时间点和原话引用更适合作为复查入口,不建议直接当精确笔记。
当前只抽取到 0 条较可靠证据,因此以下内容更适合作为初步导读,而不是完整深度分析。
这些判断分别来自哪里
| 判断 | 类型 | 证据 |
|---|---|---|
| 当前时间线与原话不宜直接当精确笔记使用 | 待核查 | 仅 6 段转写 / 0 条较可靠证据 |
| AI赋能教育的真正突破点,在于让教师能像使用PPT一样自然地运用AI进行教学,而这需要解决数据闭环问题。 | 整理归纳 | 基于多段时间轴、章节摘要与原话做的压缩整理 |
| 教育变革不应依赖少数精英,而应通过开放平台让每一位教师都能成为AI教学的设计者与实践者。 | 整理归纳 | 基于多段时间轴、章节摘要与原话做的压缩整理 |
| 该案例表明,AI教育的成功关键不在于技术本身,而在于能否解决教学真实场景中的痛点。 | 模型判断 | 基于视频主线做出的延伸判断,适合带回自己的场景再验证 |
| 它为教育信息化提供了可复制的“轻量级+开放生态”路径,适合大规模推广。 | 模型判断 | 基于视频主线做出的延伸判断,适合带回自己的场景再验证 |
转写情况
- 分段数量:6
- 明显识别错误信号:是
- 时间戳可信度:低
- 建议阅读方式:仅作参考
还要保留哪些疑问
- 项目目前仍依赖阿里云等外部资源,普通教师难以自行搭建完整服务环境。
- 教师版因需本地连接大模型,设计难度高,尚未完全成熟。
- 虽然鼓励企业参与,但尚未明确具体商业模式与责任划分。
- 对“盖章协议”的要求虽有合理性,但可能构成中小学校参与的行政壁垒。
回查证据
- 当前样本还没有稳定抽出可直接对照的证据表,建议回看
article.md与时间轴原文。
术语与来源
| 术语 | 本文语境 |
|---|---|
| QuickForm | 一个用于收集和分析学生在AI生成交互网页中学习数据的平台,实现教学数据闭环。 |
| AI赋能教学 | 利用人工智能技术提升教学效率与质量,使教师能更高效地设计、实施和评估教学活动。 |
| 数据闭环 | 指学生在学习过程中产生的数据能够被有效收集、存储并反馈给教师,形成完整的教学反馈循环。 |
| PPT模式 | 传统教学中以幻灯片为主要载体的教学方式,缺乏互动性与数据追踪能力。 |
| 精准教学 | 基于学生学习数据进行个性化教学干预,实现因材施教的教学理念。 |
| 教师版 / 校园版 | QuickForm提供的两种部署方式:教师版为单机使用,校园版为学校统一部署,便于管理。 |
| 大模型生成代码 | 利用大型语言模型自动生成编程代码,降低技术门槛,使非技术人员也能快速构建应用。 |
| 盖章协议 | 为保障项目成果可用于申报教学奖项或课题,要求合作单位签署协议并盖章的制度安排。 |
| 来源项 | 内容 |
|---|---|
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辅助参考:article.md 是完整学习稿,report.md 负责把主线和证据先收紧。
分析引擎: qwen 模型: qwen-flash 原文长度: 8657 字 生成时间: 2026-05-18 18:44 报告模板版本: video-digest-article-v2-debug-20260517-1738
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