如何讓智能體成為教師的“助手”而非“玩具”？我們最初從備課資源切入。以科學學科為試點，我們利用基于科學課標打造的“科學課標小助手”智能體，以大模型為引擎，對課標內容進行深度分析。從哲學層面思考科學課堂內核，幫助教師進行核心問題的篩選。同時，對于教學中跨學科內容的研究，使用“義教階段跨學科課標”智能體，輸出學習目標在全學科中的相關內容，幫助教師形成全學科思維。
　　
　　初期團隊曾陷入盲目追求模型復雜度的誤區�！拔覀冃枰氖悄芊治鼋處熜枨蟮闹悄荏w�！苯處煹脑掽c醒了我們，教育智能體要解決教師教學中的真實問題。于是我們調整智能體構建方向，將80%的精力投入到教學知識庫建設中。
　　
　　在探索中，針對教師對AI“輸出不可控”的疑惑核心點，我們設計了“雙校驗系統”：所有回答必須標注知識來源（如“根據2022年版課標第23頁”），并提供人工修正入口。當問詢課程標準智能體相關問題時，在回答后，會標注出所有內容的具體出處，這也方便教師更好地學習和理解課程標準。
　　
　　當前，學校智能體已進入“教師共建”階段，形成了三類特色應用場景：
　　
　　教學設計的“靈感加速器”。接入DeepSeek助力課標小助手后，依據課表助力教學設計形成時，教師們不僅能看到智能體對于課程標準的搜索和理解，還能夠看到過程性的思考。
　　
　　個性輔導的“數據參謀”。根據教師的具體需求，學校搭建不同的智能體。比如數學學科最近想依據學生的錯題情況，當堂給出這道題的相關練習。學生們通過拍照，借助學校創建的“舉一反三”智能體，可以依據圖片生成同樣的知識點，但情境和內容描述不同的題目。
　　
　　專業成長的“智能導師”。學校為教師研發了“發展導航儀”，依據教師上傳的個人獎狀、學科研究成果等，設立了未來發展目標，如“五年內達到區級骨干教師水平”，系統即呈現課例研究、論文寫作、課題研究等具體的發展路徑，并匹配本校骨干教師的成長案例。
　　
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