WAIC的另一面：上百位校长教师不在展馆，在嘉定一所学校里“上课”
上百位校长教师参加希沃教育工作坊，聚焦AI课堂落地的“最后一公里”。高教与基教两场工作坊分别围绕方案共创、数据解读与教研实操展开，旨在让一线教育者成为技术应用的主导者，推动AI真正服务于教学改进。
WAIC虽然落幕了，但人工智能的热度一点没减。最近，上百位来自全国各地的校长、老师齐聚上海市实验学校嘉定新城分校，参加希沃组织的两场教育工作坊，说是“上课”，其实更像是一场关于AI怎么真正落地课堂的深度实战。两场工作坊分别瞄准高等教育和基础教育，核心议题就三个字：怎么用？效果如何？能不能复制？——这才是AI教育落地最难啃的“最后一公里”。
现场，校长和老师们分成小组，又是研讨、又是共创方案、还搞起了路演，围绕那三个核心问题展开交锋，大家一起找答案。
一线教育者怎么看AI赋能
工作坊现场，最受关注的话题自然是：AI技术到底能不能给课堂教学带来实实在在的提升？
温州市洞头区霓屿滨海实验学校已经率先用上了希沃的AI赋能教学。校长王贤平参加完工作坊后感慨颇深：课堂智能反馈系统能自动采集课堂全维度数据——思维层级、重难点、师生活动全覆盖，替代了传统的主观评价模式，10分钟左右就能自动生成一份标准化的课堂分析报告，还会标注教学不足并给出针对性优化建议。这套流程下来，教研效率提升非常明显。“这对青年教师的成长帮助很大，能帮他们快速突破日常教学中的痛点和难点，真正感受到AI对课堂教学质量与效率的提升作用。”
他还透露了学校的推进思路：“我们会先挑选对信息技术敏感度高、接受能力强的年轻教师作为核心种子，组建跨学科的青年教师AI研修坊。研修坊成员先在各自学科组内交流磨合，逐步打磨AI课堂应用方法，再向组内其他教师辐射。最后依托校本培训、集体教研活动等渠道，把成熟的AI教学模式普及到全体教师。”
沈阳大学师范学院副院长、教育数字化专家刘莹昕教授也表示，通过工作坊系统掌握了AI工具的使用方法和提示词撰写技巧，后续使用AI工具的精准度和思考深度都有了明显提升。她希望与希沃继续探索工具与通用大模型结合，覆盖教、学、研全场景需求。
从“方案共创”到“教研实操”
当天两场工作坊的设计，精准切中了不同学段的真实需求。高等教育工作坊以“AI赋能高校教与学创新——以问题驱动学习、用技术重构课堂”为主题，现场收集了各高校在AI赋能过程中遇到的实际问题和挑战，然后分组共创，产出若干套可落地的高校AI教学解决方案框架，再把希沃产品和方案与本校实际情况匹配，形成个性化的初步行动思路。参会者不再是被动听讲，而是主动参与设计；希沃的角色变成了“提供工具支持的合作伙伴”，引导大家从“我说你听”转向“一起做”。
工作坊共创的基础，是希沃品课·三棵树学习共创平台。这个平台能在教师上传资源后自动生成“问题树——知识树——方法树”三棵树知识图谱，构建系统化学习框架，核心逻辑就是“以问题驱动学习”——让学生顺着图谱脉络主动发现问题、自主探究，把认知转化为实践，带着思考走进课堂。
而基础教育工作坊则模拟了一所学校从数据采集到教学改进的完整教研流程。底层设计逻辑贴合中小学教研落地节奏：先让参会校长、教师吃透AI教学闭环的底层逻辑，明确AI工具协同赋能因材施教的核心价值；再结合真实落地案例和现场设备实操演示，完整掌握课堂数据采集、分层学情分析、循证教研复盘的标准应用路径；最后各组围绕本校教学落地难点深度研讨，梳理出适配自己学校、可快速复制的AI数字化教学实施方案。
从“有数据”到“用数据”
截至去年底，希沃课堂智能反馈系统已在全国建成19个重点应用示范区，覆盖超5600所学校、17000余间教室，超过97000位教师生成了超65万份课堂智能反馈报告。
数据量确实惊人，但新的痛点也冒出来了：有了报告之后怎么办？
广州市白云区平沙培英学校教师发展中心主任龙凤婷曾直言：“很多老师对着专业数据报告不知道从哪里改起。”这句话一针见血，道出了从“有数据”到“用数据”之间的鸿沟。
基教工作坊的设计，就是为了填平这道鸿沟——通过案例拆解和实操演示，让参会者理解报告中的每一项指标对应什么样的教学行为、该如何调整。平沙培英学校为此设计了配套的《教研共同体任务单》和《个人反思任务单》，指导老师结合AI数据参考量表评估自己的教学质量，通过校本化的课堂理解逻辑，给数据解读搭建起清晰的“脚手架”。
两场工作坊形成了完整的交付闭环：高教工作坊面向高校管理者与教师，强调方案共创与路径规划；基教工作坊面向中小学教师与教研员，强调数据解读与教学改进。二者在逻辑上高度统一——让参会者带着自己学校的问题来，带着可操作的方案走。一“高”一“基”，一个侧重“建体系”，一个侧重“用数据”，在方法论上形成互补。
两场教育工作坊的举办，把WAIC 2026的议题从“技术能做什么”推向了“技术如何真正服务于课堂”。高等教育工作坊以方案共创打通高校数字化转型的规划路径，基础教育工作坊以数据解读与教研实操破解“有报告无改进”的现实困局。一“高”一“基”，共同指向AI教育落地的核心命题——让一线教育者成为技术应用的主导者。
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