带着评价框架阅读本案例：关注真实教学问题、AI 角色、教师关键判断，以及可迁移经验。

案例二：《AI辅助项目式学习：沉浸式脑科学实验室》

教师：张培培

1 基本信息

2 实践背景

2.1 背景和目标

本课程源于小学拓展选修课“探索大脑：BrainBee竞赛辅导”。经过前期知识学习，5、6年级的学生已具备一定的脑科学基础。为让知识落地，我设计了为期十二周的《沉浸式脑科学实验室》PBL课程。本课程的核心目标包含三点：

重塑认知：引导学生理解AI是PBL中的“共创伙伴”，而非“代写机”，确立“先思考，后调用”的人机协同底层认知。

工具运用：掌握“草图先行”策略，学会向大模型输入包含“核心功能、考点、用户画像”的有效提示词，并利用Cursor和3D建模实现创意的跨界物化。

价值引领：培养AI时代的批判性思维与人文关怀，学会在人机协同中注入同理心，重新定义并捍卫作品的原创著作权。

2.2 当前的挑战

理论知识枯燥：传统的脑科学知识抽象且要背诵记忆的专属名词较多，难以与小学生的真实生活体验产生链接，单向传授容易让学生失去兴趣。

技术门槛过高：若要让小学生自主开发脑科学科普APP或实体教具，传统的编程和制造技术门槛极高，极易受挫。

AI带来的“认知卸载”风险：引入AI后，学生容易产生为了追求速度而把思考权完全让渡给AI的依赖心理，沦为“一键生成”的机器提线木偶。

3 实践过程

第一步：项目提出——假期前置与痛点激发

在新学期开始前，我利用AI与飞书工具联合策划了“BrainBee脑科学14天线上学习营”，为学生构建底层知识储备。开学后，引入“设计思维”，通过头脑风暴和问卷调研，引导学生挖掘身边“患有脑疾病”或“缺乏脑科学知识”人群的真实需求，明确用户画像。

第二步：项目设计——规则制定与草图规划

在向学生教授DeepSeek、Kimi等国内大模型用法的同时，我确立了“草稿先行”的硬性铁律。例如在设计脑科学迷宫时，要求学生必须先完成纯手工的物理草图并标注脑科学考点，随后才能向AI输入提示词，寻求游戏化包装（如“哆啦A梦记忆面包”）的建议。此举有效建立了防范认知卸载的物理防线。

第三步：项目实施——多模态技术的跨界融合

引导学生将AI的“软输出”转化为物理世界的“硬技术”。学生根据讨论生成的创意（如数字迷宫、音乐练习等），先使用大语言模型完善逻辑架构，随后在指导下使用Cursor辅助生成数字游戏的底层代码，或使用3D建模平台生成可以3D打印的实体大脑模型，实现跨界物化。

第四步：项目展示——多元评价与伦理反思

在“525心理健康节”中，学生使用设计海报并展出《沉浸式脑科学实验室》成果。在评价环节，我们将重点放在“人机协作能力”、“原创性界定”与“人文关怀”维度的自评与他评。

4 经验分享

Q1：AI和老师是怎么分工的？分别担任什么角色？

在我的课堂里，分工发生了动态重构：

• 教师是“学习生态架构师”：我负责设计跨学科PBL阶梯任务，制定如“草稿先行”等规则来激发高阶思维，并引导学生建立“以人为本”的技术伦理观。

• AI是“个性化学习支架”：它在后台接管了翻译外文文献、生成教学课件等繁杂备课任务；在课堂上，它辅助学生回答生物学概念，并针对不同项目组提供灵感。

• 学生是“带批判思维的创作者”：主导项目方向，并为AI冰冷的输出注入同理心。

Q2：我使用的AI工具有什么优缺点？

• 优点（效能跃升）：极大地降低了认知负荷。例如AI帮我快速翻译并提取了全英文《Brain Facts》考点；在学生端，Cursor等工具将“开发科普APP”这种不可能完成的任务变成了现实。

• 缺点（隐性危机）：存在“AI幻觉”（如伪造不存在的神经递质名词）；容易导致学生“认知卸载”（遇事下意识先问AI）；且AI生成的图像常带机械感，易引发高中生的“审美疲劳”。

• 应对策略：我会在课上提供Prompt训练，要求学生带目标提问并进行多模型验证，确保AI是人类创意的“放大器”而非“替代品”。

Q3：使用AI工具对我的教学产生了什么影响？

它让我从单向传输的“知识搬运工”彻底蜕变为“学习体验设计师”。我总结出了一套工具链策略：“备课用重型模型深挖（如Zotero/Gemini），上课用敏捷模型提效（如DeepSeek/Kimi），产出用跨界工具物化（如Cursor）”。这让小学生的项目产出甚至能对标准行业标准。基于这次成功，我已经在用Coze封装本次课程的私有语料，着手开发24小时伴学的“专属脑科学探究智能体”。

Q4：使用AI工具时我有什么伦理方面的思考？

我主要对“AI辅助生成作品的原创性界定”进行了深刻重塑。在AI时代，人的原创性体现在“在人的主导下，对AI生成内容进行审辨、筛选、重组与升华的过程”。例如，当AI生成了一套冰冷的“老年痴呆症测试”时，学生察觉到人文关怀的缺失，将其修改重构为充满温度的“记忆力维护指南”，则认为此作品为学生使用AI辅助完成的原创作品。学生在使用AI工具的同时，需要能清晰阐述他们在此过程中做出的“修改”与“审美决策”。

1. 「草稿先行」如何防范认知卸载？教师、AI、学生各自扮演什么角色？
2. 案例如何重新界定 AI 辅助作品的原创性？评价维度里「人文关怀」起了什么作用？
3. 工具链「重型模型备课 / 敏捷模型上课 / 跨界工具物化」是否适配你的场景？为何？
4. 若迁移到你的课堂，你会设置怎样的硬性规则，让学生仍保留真实思考过程？