教師節特別篇｜從一節課到長期教研，他把課堂交給千問辦公

人工智能點樣幫教師提效

QwenWork Case

一日課上完後，王易澤會將當日產生嘅聽記連結成批發俾千問辦公。

「例如我今日教咗五堂課，我只需複製 5 個連結發過去佢讀取就得。」

每個連結背後，都係一堂真實發生過嘅《西方經濟學》課。聽記入面有老師講過嘅知識點、臨場舉出嘅例子，仲有學生點樣作答。以往，呢啲資料分散喺每一堂課度；而家，王易澤開始利用千問辦公同釘釘 AI 教育版將佢哋串連埋一齊。

首先將一節課保存返

王易澤係一名專攻升學專本科教育嘅老師。佢長年教授經濟相關課程，每年任教過嘅學生多達 2500 到 3000 人。

課程越成熟，知識體系越穩定，教師嘅工作似乎應該越輕鬆。但佢嘅感覺恰恰相反。「當你將一堂課打磨到足夠成熟，你嘅餘生就只係複製貼上。」

同一套知識，面對一批又一屆學生都需要重新解說。但一放課，課堂上臨時舉出嘅例子、學生未聽明嘅地方，卻好難完整保存落嚟。

學生唔明，要唔係再問一次，要唔係返回影片重複拖曳進度條。老師仲要整理教案、編寫練習、評改作業，再判斷學生究係卡喺邊度。

一個月前，王易澤開始使用 AI 教育版，套「複製貼上」模式開始出現變化。每堂課完結後，AI 教育版除咗將音頻轉為文字，仲能自動整理出紀要、章節同課堂筆記。學生漏聽咗一個知識點，唔使喺重播入面來回搵，知識結構、重點難點、範例分析都能喺筆記裡面再次搵到。

王易澤好耐之前就嘗試用大語言模型生成經濟學習題，但模型針對「西方經濟學某一章某個知識點」生成題目時，會出現好多超綱或者難度失衡嘅內容。要取得一套可用嘅題庫，佢需要反復補充舊題、教材同課堂案例。

而家，AI 教育版則可以基於課堂上老師真實講過嘅內容同重點嚟輔助出题，王易澤可以繼續進行二次編輯。

「因為大模型唔夠識你。但如果 AI 教育版聽完你一堂課之後，佢就有充足嘅資訊同上下文，可以理解呢堂課嘅重點、考綱同內容，所以佢出嚟嘅題更準確，我更放心。」

學生答題嘅情況亦能被清晰記錄。喺 AI 教育版入面，老師透過答題時間，可以看到每道題背後學生猶豫咗幾耐，邊個知識點仲未搞明，為其後因材施教提供依據。

按王易澤嘅實際體驗，以往要佔去一整個下午嘅教案整理、練習編寫同錯題匯總，而家約莫 30 分鐘就可以完成。原本要兩日先可以定位到嘅班級共性錯誤，練習完就能睇到。

一堂課入面嘅聲音、範例同作答過程保留落嚟，下次出题同講解就有咗根據。

再將一節節課串連埋一齊

王易澤一日可能上四五堂課，仲要同時面對多個班級。每堂課都有記錄之後，佢開始關注長時間嘅變化：一個月內反復出現嘅薄弱知識點係乜？不同班級嘅學習情況點樣轉變？邊啲課堂內容值得沉澱成新嘅教材同題庫？

呢啲問題，已經超出單堂課嘅範圍。

喺王易澤嘅工作流入面，AI 教育版負責記錄同分析單堂課，千問辦公則接手佢提交嘅多份聽記，形成更長時段嘅教學研究視角。一日課上完後，佢將幾個連結一齊發過去，原本分散喺各堂課度嘅知識點、範例同教學表達，便有機會放埋一齊處理。

而家，呢啲記錄仲喺累積緊。經過一個月、一個學期甚至更長久，王易澤希望再睇下教學重點點樣轉變，學生長期卡喺邊啲知識點。長期結論仲要由時間驗證。

千問辦公亦接手咗一啲每日都要重複做嘅事情。

王易澤同時帶住多個班級，對應多個釘釘群。發布功課以後，佢仲要逐個群提醒學生或家長，再跟進提交情況。而家，佢將呢套流程設做千問辦公嘅定時任務。每個工作日 19 點，千問辦公準時提醒學生或家長，王易澤再跟進提交情況。

課堂記錄開始用於教材同試卷嘅整理。單堂課後嘅輔助出题由 AI 教育版完成，當需要準備教材同試卷時，王易澤就會將已有教材或參考書模板交俾千問辦公。

呢套工作流已被沉澱為教材設置、試卷設置兩個 Skill。

令 AI 越來越識佢嘅課

呢種工作模式，亦令王易澤重新理解「AI 輔助教研」呢件事。

佢將自己使用 AI 嘅過程分為三個階段。最初係「AI 做唔到」，模型能夠出题，但常見超綱或出錯；後來係「AI 唔識我」，每次都要重新補教材、舊題同課程背景；而家，佢想要嘅係「AI 既好用又識我」。

呢度嘅「識」，來自一節節真實發生嘅課，來自老師講過嘅內容同學生做过嘅題。AI 教育版將呢啲信息保留落去，王易澤再交俾千問辦公，作為後續整理同教研嘅上下文。

王易澤認為，使用 AI 後唔單止簡簡單單提升教材生成、試卷生成或課堂分析嘅效率，每個工作流之間嘅信息搬運亦大幅減少。

以往，佢要先搵設備錄音，再搵軟件轉寫，隨後將材料一份份複製俾模型。每次換個工具，佢都要重新講清楚課程內容、考綱同難點。就算模型能力再強，拿唔到呢啲上下文，都得從頭認識呢位老師。

而家，AI 教育版先在課堂裡留下真實信息，王易澤再把聽記連結交俾千問辦公。AI 學習咗呢啲課程內容，先有条件參與後續長期嘅教研工作。

「我覺得千問辦公嘅優勢，或者係令我覺得重要嘅地方，係生態、係交互、係互聯。」王易澤話。

王易澤嘅呢套用法，亦代表緊一種正形成嘅 AI 趨勢。Agent 要接手一項工作，必須要有足夠多嘅上下文。未來，越來越多硬體可能會成為 Agent 嘅上下文來源，采集同記錄課堂、會議同日常工作裏嘅信息。

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