把它放回大语言模型的通用图景。

建立「可核验」的使用习惯。

备课、改写、组题——都能起草。

决定质量的是提问、核对与取舍。

大纲草稿 · 要点压缩 · 分层练习初稿。

加速起草 ≠ 完成专业判断。

情境够不够？

哪些句子必须可核对？

去掉 AI，我能否解释为何这样教？

AIGC 场景：整理、改写、结构生成。

输出进课件前，先过人工删改。

流畅度高 ≠ 可靠度高。

硬事实：年代、数据、引文、公式——默认核对。

创意激发：可宽松。

严谨评估：必须严格。

找错活动：目标写清楚。

人提出问题 → 模型起草 → 人验收。

第二轮可问：最可能出错的三处。

备课请求必须含「需人工核对」栏。

亲自核对至少一处：保留 / 改写 / 废弃。

DeepSeek ⊂ 大语言模型应用。

幻觉是概率副产品；责任在人。

Vibe Coding：对话式编程的分工与验收。