ARM 项目教师研修讲义

1.1 当前 AI 教育的误区

市面上很多 AI 教育产品，把 AI 当成自动答题、自动生成课件的工具，容易造成两个问题：学生依赖 AI 放弃独立思考；教育变成标准化流水线，忽略学生个体差异。ARM 模式核心主张：人是 "1"，技术是后面的 "0"。1 立住了，所有技术才有价值。教育不是工业制造，而是农业培育，尊重每个孩子的成长节奏。

1.2 认知模型 H=f(A,S,P) 教研应用

• A：民族文化结构。教学设计融入本土历史叙事、文化视角，引导学生立足自身文化开展探究。
• S：权力—知识谱系。课堂弱化"老师 / AI=唯一真理"，训练学生质疑权威，包括质疑 AI 输出。
• P：个体心理状态。课题允许学生自主选题，尊重兴趣差异，降低统一任务带来的心理压力。

注意：模型不需要讲给学生，是教师做教学设计、课堂复盘的分析框架。

1.3 ARM 课堂定位

AI=探究助手，不是答题机器。教师始终是课堂主导，负责价值引导、思维启发；AI 仅用于素材收集、创意启发。课程目标：培养 AI 素养、信息核验能力、批判性思维，不承诺文化课提分。

2.1 平台角色权限

• 学生端：探究工作台、AI 学伴对话、个人作品集；AI 不直接输出完整报告。
• 教师端：班级管理、发布探究任务、查看班级学情、导出匿名教研素材；仅可查看本班学生。
• 教研管理端：全局权限管控、匿名汇总数据分析、批量数据删除、操作审计日志。

2.2 实操要点

• 学生账号仅录入姓名 + 班级，禁止录入身份证、家庭住址、人脸信息。
• 学会创建项目课题，设置任务要求，明确"AI 辅助必须标注"的课堂规则。
• 学习查看学情面板，区分：原始学习记录（仅本班教师）、匿名汇总数据（课题研究）。
• 掌握紧急操作：停用账号、导出素材、提交批量删除申请。

2.3 平台故障预案

每节课必须准备离线纸质任务单；校园网络或平台异常时，立刻切换离线方案，教学不间断。

3.1 8 课时课程体系总览

• 课时 1：认识人工智能，区分人与 AI
• 课时 2：提示词基础，学会和 AI 对话
• 课时 3：AI 幻觉识别，信息交叉核验
• 课时 4：AI 创作与版权边界
• 课时 5：确定小课题，规划探究方案
• 课时 6：借助 AI 收集素材，辨别信息真伪
• 课时 7：整合素材，创作作品（标注 AI 辅助部分）
• 课时 8：成果展示、伦理复盘

3.2 教学设计模板使用

掌握 ARM 教学设计模板填写要点：教学目标、学情分析、AI 使用设计、风险预判、课后反思。核心要求：任务设计不能让学生一键复制 AI 答案；产出物为探究报告、小组策展作品。

3.3 课堂常见问题处理

• 学生直接复制 AI 内容：要求重新修改，标注 AI 辅助部分，开展小组互评。
• AI 输出错误信息：作为课堂案例，组织全班辨析，训练批判性思维。

4.1 未成年人数据合规要点

• 未满 14 周岁学生，必须收集监护人书面知情同意书，未签字学生不得参与试点。
• 最小必要采集，严禁收集敏感个人信息。
• 学生原始数据境内存储；课题研究只能使用匿名去标识数据。
• 监护人可随时撤回同意，申请删除学生全部学习记录。

4.2 教研复盘流程

课后填写《教研复盘记录表》：记录课堂亮点、问题、下节课优化方案。每月开展联合教研会，使用 H=f(A,S,P) 框架开展课例分析，持续迭代课程。