-桂山夜话（2025.12.15）
兴趣，是最好的老师。有了兴趣之后呢？怎样才能顺利，甚至是迅速由此岸抵达彼岸，形成技能呢？
生成式人工智能赋能学科教学，轰轰烈烈，从上而下推进。培训之后，也在积极付诸实践。上半年，在《数说抗日战争》原有教学设计中请进另外一个智能体老师-金智，力图在课堂上体现人机互动的双师模式。不过，下半年，该内容虽然仍有机会在多地执教，但是，双师模式不再采用。对于AI赋能课堂教学探索的脚步，也慢了下来。直到近期，在一项学习过程中，仿佛又对AI赋能有了更直接的认识，更务实的理解。
问题回答。最近在线学习通识，每次学完，都有一个练习予以巩固。需做到60分才算前面学习有效。所以，每次都很慎重地回答。但是，得到高分次数不多。于是，就请豆包帮忙，把所有问题都喂给豆包，请其检索，不仅速度加快，而且正确效率也大幅提高。真是非常好用。
文献检索。基于教学实践，要完成一篇案例。以往案例或者叙事，格式总是分不清楚。于是，就把想法告诉deepseek，请其依据案例格式，围绕在教学中遇到的问题列一个框架。在深度思考之后，deepseek不仅生成了框架，还表示可以进一步按照字数要求，来生成内容丰富，结构完整的案例。虽然，每天都在阅读、思考与写作，但是如此短时间之内，洋洋洒洒一篇案例，也并非易事。所以，想起来，课题研究的时候，要做大量文献检索，有些需要逐段逐句阅读，还有些则是提纲挈领式了解，这个时候，生成式人工智能也给到我们很多帮助。
程序制作。下半年，再上《数说抗日战争》，在设计当中增加了小程序，专门用于战争中两国伤亡率的计算。既保证了数据的当堂得出，又避免在非重点环节耽误太多时间。此小程序的制作完全基于需要，在解决问题的过程中，使得自己与deepseek有了一次双向奔赴。学校开展过专题培训，但是并没有能够学会，反倒是在为解决伤亡率计算的时候，学会并用好了小程序制作。视频学习的时候，觉得时间太长，也想着能不能制作一个小程序，可以在一个视频学完之后，自动播放下一段视频，以规避人工切换可能带来的播放不够及时？问了豆包，也问了deepseek，都给出了编写的小程序.尽管后来未予采用，但是，说明一点，那就是任务驱动，是能够让知识有效转化成技能的路径与方式。
从工作实践联想到学生学习，聚焦到小组合作。要想让合作真正发生，需要有非常适切的任务予以驱动。比如，“中间的笔”如何使用，可以作为了解合作进度，决定教学节奏的晴雨表呢？独立完成，从笔筒中取走一自己喜爱的笔，汇报完成，再把笔放回笔筒。既避免了鼓掌造成的声音干扰，又确保了节奏的平稳有序。
新技术，能否转化成个人的新技能？同样需要上述这般适切的任务设计以及任务驱动。
--2025年12月15日写于桂山脚下
