方法学习、教学与研究教师主导的局部生成与逐项审查不要求 AI 一次产出完整教案或整套课件，而是把备课过程拆解为多个局部任务（学情参考、概念图、实例库、活动方案、过渡语、PPT 框架等），让 AI 在每个局部中精准介入，再由教师逐项审查与修改。该原则与 method-ai-a...可以采用这个方法
方法学习、教学与研究AI 辅助备课五步法（学情与目标—概念与资源—探究活动—教案课件—反思迭代）把 AI 辅助备课拆成五个相对独立的阶段，每一步的输入、输出与检查点都可独立审查；教师在每一步都保留主导权，AI 只在指定环节介入。该方法最早由一线教师褚旭斌在《不简单的杠杆》一课中提出并在人民教育出版社《小学科学》公开。可以采用这个方法
来源学习、教学与研究SRC-LEARN-004：AI 驱动的小学科学高效备课新路径——以《不简单的杠杆》为例SRC-LEARN-004：AI 驱动的小学科学高效备课新路径——以《不简单的杠杆》为例为这个任务提供来源
本文目录7可以得到什么适合哪些情况需要准备什么常见做法真实案例与教程限制和检查点相关任务收集并分类生活实例 可以得到什么 一份按指定维度（如省力、费力、等臂）分类的生活实例库，用于课堂举例或板书备用。 适合哪些情况 课题涉及日常事物，需要快速建立"概念—实例"对照。 希望从较多候选中筛选适合本年龄段学生的项目。 需要准备什么 分类维度（最多两到三个，避免模型语义模糊）。 实例数量下限（如至少 15 个），便于比较与剔除。 每项需说明支点、动力点、阻力点或相应学科要素的位置。 常见做法 撰写提示词：要求列出指定数量的实例、按指定维度分类、说明要素位置与应用场景。 让模型输出结构化表格，便于逐行审查。 对每行独立判断：分类是否准确、是否超纲、是否常见、是否适合本年龄段。 删除或修正争议项；必要时请 AI 重写某一类，再做第二轮审查。 真实案例与教程 案例：教科版六年级《不简单的杠杆》AI 辅助备课 中按省力、费力、等臂分类的杠杆实例库。 限制和检查点 数量达到下限不等于分类正确；逐项判断不可省。 模型可能给出稀见或跨学科的实例，需要教师筛除或转换。 不要把 AI 实例库作为唯一教学资源，需保留教材和教师原创例子。 相关任务 为抽象理科概念生成可检查示意图 把课堂观察转成下一轮改进清单