Gemini升级之后，你可能看到这样的新闻：’Gemini可以直接生成一个完整的网页’、’Gemini可以开发一个完整的应用’。很厉害对吧？但你有没有想过，这种’做整块事情’的能力，对老师备课意味着什么？
以前我们用AI备课，可能是这样：让AI写一段导入语、让AI设计几个问题、让AI做个课件大纲……零零散散，碎片化的辅助。
但现在不一样了。 当AI可以’做整块的事情’时，我们能不能让它：不只是写一段话，而是设计完整的一节课？不只是一节课，而是规划整个单元？而且，设计出来的课，风格统一、理念一致、可以直接用？
答案是：可以。 但有一个前提——你要先教会AI’你怎么教’。
就像盖房子，你不能让AI直接盖一栋楼，而是1. 先给它看一个样板间（打磨一节标准课）；2. 告诉它你的设计理念（你的教学方法论）；3. 然后让它按这个标准复制（生成整个单元）。
分享一下我用Gemini3.0备课的完整过程，重点不是’AI帮我生成了什么’，而是我是如何从单点到整体，让它理解我的教学理念的。
说明：我已经脱离一线教学很多年了，这次选的是人教版高中物理第一册的第三章相互作用，没有很仔细去打磨，不是真实的备课场景，以及gemini3.0在生成学科内容上虽然已经有了很大提升，但在物理上还是会有一些短板，所以有些生成物上面有错误，都很正常，重点看思路，以及大家比较一下还是会发现gemini3.0的厉害之处，再给一些时间，相信会更好的。
备课过程介绍
第一步：上传教材，明确任务
上传电子教材PDF，然后告诉Gemini：
第二步：说清楚我的教学理念
这一步很关键。我不是让它’写教案’，而是先告诉它我怎么教：用UbD理论（逆向设计）、重视学生互动、关注认知建构过程。为什么要这样？因为AI需要理解你的专业要求，才能生成符合你风格的内容。(因为是语音输入所以表达比较口语化)
第三步：单课的打磨
这是它在几轮对话之后做出来的版本（里面还有问题我知道，后半部分黄色框框是开了教师模式才能看见的设计理念）
第四步：复制到其他课时
这是AI协作最大的优势。 第一节课精心打磨好之后，告诉AI：’按照刚才这节课的标准，帮我设计第二课时。’AI会保持同样的理念、同样的结构、同样的深度。我只需要审核学科内容的准确性，微调就行。
从上面的过程可以看到，备课的重心变了：
过去的备课是：查资料 → 找教参 → 写教案 → 做课件 （70%时间做执行，30%时间思考）。
现在的备课是：明确理念 → 设定框架 → 把控质量 → 优化细节，每一步都对应AI的执行：告诉AI → AI生成 → 我审核 → AI调整（70%时间做决策，30%让AI执行）。
回顾备课过程，我始终在做这些决策：选择教学理论（UbD）、确定教学重点（学生互动）、设计认知路径（从整体到局部）、把控教学深度（问题链的质量）、审核内容准确性。
AI的执行支持是：按要求生成内容、根据反馈快速迭代、制作教学工具、批量生成相似内容。
AI时代备课的三个关键
关键1：教师要有清晰的方法论
在使用AI之前，你需要明确：你用什么教学理论？（UbD、建构主义、项目式学习…）你的教学重点是什么？（概念理解、能力培养、思维训练…）你希望学生如何建构认知？（从具体到抽象？从问题到概念？）
为什么这很重要？没有方法论，你给AI的指令就是’帮我写个教案’这种模糊要求，生成的自然也是模板化的内容。有了方法论，你可以说’用UbD理论，设计一个以学生互动为核心的教学方案’，AI就能理解你的专业要求。
关键2：学会用专业语言与AI对话
低效的提问是：’帮我写个教案’、’给我做个课件’。
高效的提问是：’用UbD理论，设计一个以学生互动为核心的教学方案’、’基于认知层次设计一个递进式的问题链’、’生成HTML格式的学习任务单，包含学习目标、活动安排和自评表’。
区别在哪？前者是泛泛的要求，AI只能生成模板化内容。后者包含专业术语和明确标准，AI能理解你的专业要求。
关键3：一个标准课时可以规模化复制
这是AI协作最大的价值。传统方式的困境是：每节课都要从头开始，每节课都要重复查资料、写教案、做课件，质量还不一定一致。
AI协作的优势是：第一节课精心打磨，建立质量标准 → 让AI按照这个标准生成其他课时 → 你只需要审核和微调。而且质量更有保障：所有课时符合同一套教学理念、教学风格和深度保持一致、教学工具规范统一。
虽然我的案例是物理，但这套方法适用于所有学科，可以结合你自己的个人风格、偏好和学科特点。
理科（物理/化学/生物） —— 重点是概念建构、实验设计、问题解决路径。AI协作点：设计分层递进的问题链、生成实验观察表和数据记录表、设计概念图和思维导图。提示词示例：’用建构主义理论，设计一个从生活现象到物理概念的认知建构路径，包含5个递进式问题’。
文科（语文/历史/政治） —— 重点是文本深度解读、思维深度、表达能力。AI协作点：设计多层次的问题链、生成写作支架和评价量表、设计辩论/讨论的活动框架。提示词示例：’基于布鲁姆认知层次，设计6个层次的文本理解问题，从记忆到创造’。
数学 —— 重点是数学思维、解题策略、概念联系。AI协作点：设计变式训练序列、生成概念关系图、设计分层练习题。提示词示例：’设计一个从简单到复杂的变式训练序列，帮助学生理解函数的本质，包含5个层次’。
英语 —— 重点是语言实际运用、真实情境创设、交际能力。AI协作点：改编阅读材料（调整难度、长度）、设计真实情境的交际活动、生成评价量表（口语、写作）。提示词示例：’基于这篇文章，设计一个真实情境的角色扮演活动，包含情境描述、角色卡片、任务要求和评价标准’。
一些实践建议
建议1：从一节课开始
不要一开始就想’我要用AI备完整个学期的课’。而是选择一节你比较熟悉的课，或者选择一节特别重要的课，投入充足时间精心打磨。为什么？这节课会成为你的’黄金标准’，决定了后续课时的质量。
第一节课你可能需要花5小时做精细的打磨，反复调整，但后面的课时就很快了。
建议2：明确你的方法论
花30分钟做这个练习，写下你的教学理念清单：教学理论（UbD、建构主义、项目式学习…）、教学重点（概念理解深度、学生互动参与、思维能力培养…）、教学风格（问题导向、活动丰富、注重反馈…）。这份清单就是你与AI对话的’专业词汇表’，当然你也可以借鉴名家的风格，直接告诉ai，请用xxx（你们学科大拿）的风格进行设计。
建议3：学会分层对话
不要一次性要求AI给出所有内容。第一轮对话要框架：’给我这个单元的整体规划’，看大结构是否合理。第二轮对话要细节：’深化第一课时的教学设计’，看具体活动、问题是否有质量。第三轮对话要工具：’生成学习任务单和评价量表’，要求具体格式（HTML/表格）。
为什么要分层？每一层有不同的审核重点、可以根据上一层的结果调整下一层的要求、避免一次性生成太多内容难以把控。而且单次处理量过大的时候ai容易摆烂。
建议4：建立自己的提示词库
随着使用经验的积累，你会发现有些提示词特别好用。建议建立一个文档保存这些：
通用框架类：’用UbD理论设计教学方案，包括长期目标、评价证据、学习活动三部分’
具体工具类：’生成HTML格式的学习任务单，包含学习目标、活动安排、时间分配、自评表’
问题设计类：’基于布鲁姆认知层次，设计6个层次的问题’
学科特色类（根据你的学科）：物理’设计一个从生活现象到物理规律的探究活动’、语文’设计一个从文本表层到深层意义的阅读问题链’、数学’设计一个变式训练序列，体现概念的不同侧面’
定期更新这个库，它会成为你的’备课宝典’。
建议5：课后反馈，持续优化
AI协作备课不是’一次性’的，而是可以持续改进的。建立这样的闭环：课前AI辅助生成教学设计 → 课中实施教学观察效果 → 课后记录哪些环节效果好哪些需要改进 → 反馈给AI’这节课学生在XX环节特别投入，但XX问题似乎太难了，下次可以…’ → AI调整优化生成改进版 → 下次上课使用改进版。
建议6：与你的伙伴分享交流
AI协作备课不应该是孤立的个人行为。建议做法：与备课组同事分享（展示你的AI对话过程、分享你觉得特别好用的提示词、讨论AI生成内容的质量）；共建学科资源库（整理优质的教学设计模板、共享好用的提示词、建立学科特色的AI协作经验）；集体研讨优化（一起审核AI生成的内容、集体智慧把控质量、形成学科教学的统一标准）。
这样做的好处：避免每个人都’重新发明轮子’、提升整个学科组的教学质量、促进教学创新和经验交流。
最后还想说
AI不是来替代教师的，而是来放大教师专业价值的。
过去的教师角色是：资料查找者 + 内容整理者 + 格式制作者 + 教学实施者。大量时间消耗在查资料、做课件、整理格式这些执行性工作上，真正用于思考’如何让学生学得更好’的时间反而很少。
现在的教师角色是：教学设计者 + 质量把控者 + 专业决策者 + 教学创新者。AI承担执行性工作，教师可以把更多精力投入到：思考教学理念、设计认知路径、把控教学质量、创新教学方法。这才是教师的核心专业价值。
真正的分水岭在于：把AI当’打字机’（’帮我写个教案’、’给我做个课件’，生成的只是文字，没有灵魂），还是把AI当’专业助手’（’用UbD理论，设计一个…’、’基于学生认知规律，生成…’，释放的是教师的专业能力）。
当我们有清晰的教学理念和方法论时，AI就成为我们最得力的助手。 它让我们从琐碎的执行工作中解放出来，把更多精力投入到真正重要的事情上：思考如何让学生学得更好。这，才是教育的本质。