【AI科普专栏】AI文字篇|第一章:从“信息过载”到“精准投喂”:国产AI工具让40分钟课堂准备从5小时→30分钟?

多客科技

作者：微信文章


从“信息过载”到“精准投喂”：



国产AI工具让40分钟课堂准备

从5小时→30分钟？



深夜十一点，李老师揉了揉发酸的眼睛，面前是铺满桌面的参考书和十几个浏览器标签页。为了准备一节40分钟的课程，她已连续工作5小时，仍在为设计分层任务和寻找合适案例发愁。当教育走向“提质增效”的新阶段，AI大模型正悄然改变这场耗时战局。





Chapter 01



资源迷宫的智能导航：

国产AI工具资源获取对比



基于对国产AI工具在资源检索精度、生成能力、输出格式支持并结合教育场景需求进行细化对比：



01 | DeepSeek 应用特点

惊人的长上下文窗口（128K Tokens）

这是其最突出的优势。这意味着它可以一次性处理并理解长达数十万字的文档（如一本完整的书籍、长篇论文、大量公司文件等），而不会丢失上下文信息。其他模型通常在4K-32K之间。

免费且开放

目前DeepSeek-V3完全免费使用，且支持文件上传（PDF、PPT、Word、Excel、TXT等），直接读取和分析文件内容，这对用户来说实用价值非常高。



02 | 扣子空间应用特点

除了文字应用外，扣子空间在多工具协同的应用更为突出，可调用浏览器、代码编辑器等工具生成可交互课件，在教育场景中，可一键生成动态实验模拟（如压强与沸点关系动画）或根据教学设计大纲生成结构化PPT课件。









03 | Kimi应用特点

Kimi 目前已经具备「多模态理解 + 轻量多模态生成」能力，支持文本输入、语音输入和图像输入，目前可生成概念图、流程图、示意图，美术风格有限。如果只需要「读图 + 文本总结/问答」Kimi 已足够，若要「AI 直接出海报、视频」且对画质/画风要求高，需要使用其他ai工具完成最终渲染。



04 | 秘塔应用特点

学术分析与文献处理能力

秘塔支持上传PDF文档（最长60页），直接解析文件内容并生成精准摘要、关键洞察和问答回复，且能自动标注答案在原文中的页码位置。这种能力使其在学术文献分析、教材解读等场景中具备独特优势 。





05 | 文心一言应用特点

支持调用官方以及第三方工具，集成文本、思维导图、词云等生成能力，可生成自带配图的实验报告，在中文成语解析、古文理解等任务中准确率更高。





06 | 豆包应用特点

豆包多模态功能强大，融合了自然语言处理、计算机视觉和语音识别等技术，功能全面，可提供聊天机器人、写作助手、英语学习助手等功能，支持网页、客户端、APP、插件等多种形式。带给用户的交互体验感更好，善于解析用户复杂、模糊甚至带有口语化表达的提问，能精准捕捉核心需求。同时，回应风格人性化，可根据问题情境灵活调整，既可以给出严谨专业的论述，也能以通俗易懂、风趣幽默的语言解释问题。









Chapter 02



自然语言搜索精准定位：

精准提问的四大结构化方法



自然语言搜索的核心是语义理解，而非关键词匹配。“找一段黄河治理的工程案例视频，要适合初中生理解，时长3分钟内”——当这样的口语化指令输入国家中小学智慧教育平台，AI在0.3秒内从百万资源中筛选出匹配结果。这背后是语义理解技术的突破性应用。

根据DeepSeek等AI工具的实践，高效提问需遵循以下框架：

01 | R-T-F 模型（角色-任务-格式）

Role

明确身份（如“高中语文教师”）



Task

具体需求（如“设计《滕王阁序》教学设计方案”）



Format

指定输出形式（如“思维导图+视频资源链接”）



示例

“作为初中地理教师，需要黄河治理的教学设计，输出格式：PPT课件大纲+分层讨论题。”





02 | T-A-G 模型（任务-行为-目标）

Task

核心任务（如“生成学生评语”）



Action

关键行为（如“基于小组讨论表现数据”）



Goal

实现目标（如“提升学生自我调节能力”）



示例

“基于王晓明在辩论中的语言组织能力（B+）存在不足，生成改进型评语，目标：激发自主反思。”



03 | B-A-B 模型（之前-之后-桥梁）

Before

当前问题（如“学生作文缺乏细节描写”）



After

期望结果（如“写出具象化场景”）



Bridge

实现路径（如“感官唤醒训练步骤”）



示例

“学生原文‘云很白，花很香’（Before），目标：写出通感句式（After），请设计三步迁移训练法（Bridge）。”



04 | C-A-R-E 模型（情境-行为-结果-例子）

Context

背景信息（如“《河流地貌》课程”）



Action

执行动作（如“设计分组探究任务”）



Result

预期效果（如“理解洪积扇形成原理”）



Example

参考案例（如“参考黄河AR沙盘演示”）



示例

“选择性必修一地理课（Context），需设计洪积扇实验（Action），目标：90%学生掌握沉积规律（Result），参考国家地理频道视频案例（Example）。”





效率提升总结

背景预埋：在提问中预设身份、场景、约束条件（如“小学教师”“时长≤5分钟”）。

分步拆解：复杂任务拆为子问题（如先查资料→再生成教案→最后设计评价）。

结果修正：若输出偏离预期，用增量指令调整。



下期预告

下一期，我们将共同探索AI文字应用如何以全新方式赋能教学革命：通过智能化的交互对话和严谨的逻辑推演，帮助教师突破传统框架的束缚，让教学设计更加精准、高效，使个性化指导更具深度。

我们将带您走进真实课堂，透过生动案例感受AI技术如何重塑知识的传递方式，让教与学的互动焕发出前所未有的活力与智慧。



1

留言提醒

如果你对于AI应用抱有疑问？又或是有什么想要了解的全新主题？别犹豫！快来底部留言区告诉我们吧！



往期推荐

【AI科普专栏】先导篇｜国内主流AI平台严选



【AI科普专栏】AI绘画篇｜第一章：国产AI绘画工具哪家强？7大主流平台实测对比



【AI科普专栏】AI绘画篇｜第二章：让AI听懂艺术——万能提示词公式+美学小科普



【AI科普专栏】AI绘画篇｜第三章：即梦AI实战剖析——两大案例还原AI绘画创作全流程