诊断与共识
访谈领导与教师,识别真实问题、现有基础、风险边界和年度目标。
交付:现状诊断与推进建议可从一个学科、一个年级或一组骨干教师开始,小步试点,验证后再扩展。
访谈领导与教师,识别真实问题、现有基础、风险边界和年度目标。
交付:现状诊断与推进建议选择合适学科、骨干与课堂任务,设计可停止、可观察的小规模试点。
交付:试点方案与任务清单领导、骨干教师、普通教师按不同责任学习,避免全员同一套课程。
交付:分层课程与教师作品把AI能力带回语文、数学、英语等真实教材、课次和教研任务。
交付:课例、资源与应用案例收集过程、作品、课堂反馈与教师反思,形成可复盘的成果证据。
交付:成果集、展示会与报告明确数据、采购、审核、退出与持续更新机制,进入下一轮改进。
交付:校本机制与年度路线图战略共识、场景选择、治理边界与推进设计。
从AI入门、教学实战到骨干引领的连续路径。
核心技能、应用案例、真实教材与逐课跟做。
任务布置、答疑、教研支持、作品反馈与复盘。
候选级别、参与进度、任务完成与成长证据。
课例、案例集、展示活动、项目报告与经验提炼。
能完成真实教学任务,形成可复用工作流与作品。
目标、活动、评价与AI使用方式出现可观察改变。
形成分学科课例、资源、案例和教研共同语言。
建立责任人、推进节奏、数据边界与复盘机制。
单份领导问卷只用于形成候选判断;正式项目诊断需要访谈、材料和真实试点等多源证据。
我们会据此建议从诊断、试点、教师培养还是学科项目开始。