把名师"蒸馏"进 AI：一节赛课教案的改造实录

更新：2026-10-13 · 阅读约 15 分钟 · 文中全部截图均为真实工作过程

一位老师正在备战一场教学比赛，手里有一篇反复打磨的群文阅读教案。改了很多稿，领导每次看完都觉得"不对劲"，但说不清哪里不对。

老师自己的感觉是：议题不真，学生没得讨论——课上老师问、学生答，看上去热闹，实际上孩子在"猜老师心里的标准答案"。

问题出在哪？她隐约知道这和名师们讲的"群文阅读"理念有关，但网上的《群文阅读公开课教案》千篇一律，名师本人的思想散在 20 多篇文章、好几个小时讲座视频里，没人有精力去啃。

于是我们决定：与其让 AI 泛泛地改教案，不如先把一位名师的教学思想蒸馏成一个精准的知识库，再让 AI 拿着这本"名师手册"来当评委。选定的名师是蒋军晶——小学语文群文阅读的开创者，《让学生学会阅读》的作者，2010 年那节著名的《创世神话》群文课就是他的。

二、第一步：不是改教案，而是"造一个名师外脑"

先讲清楚一个方法论上的选择，因为它决定了后面所有工作的价值。

直接问 AI"帮我改教案"行不行？也行，但你得到的是大模型对"群文阅读"的普遍理解——被网上教程稀释过、被训练数据平均过的版本。它会告诉你"要突出学生主体""要设计开放性问题"这类正确但没用的话。

正解是"蒸馏"：把这位名师本人署名的文章、本人的讲座、本人的课堂实录全部找出来，一篇一篇读，一条一条提炼，去伪存真，最后压缩成一册结构化的"操作手册"。AI 拿到的不是网上的二手转述，而是掐过水分的一手思想。

这册手册，就是现在 AI 圈说的 skill（技能包）——本质是一个结构化的知识文件夹：一个主文件告诉 AI"你是谁、怎么干活"，几个参考文件存放具体的理论、方法、案例。

三、蒸馏实录：6 篇文章 + 192 分钟讲座，如何变成 418 行 skill

执行蒸馏的是一个 AI 助理（运行在云电脑上）。下面是它交付的完整工作记录。

3.1 需求确认：先立三条规矩

动手之前先立规矩，这是保证质量的关键：

1. 一手资料才作数：只采用蒋军晶本人署名的文章、著作、本人讲座、课堂实录；
2. 二手提炼必须标注：研究者的综合归纳必须明确标注"这是我的提炼，不是他的原话"——绝不允许冒充名师原话，因为老师要拿这些去答辩，说错了要出事的；
3. 按可复用知识库的标准建：不做一次性的素材，要做成能沉淀、能反复调用的知识库。

3.2 资料清单：能找的都找齐

署名文章 6 篇（全部通读全文）：

讲座与课堂实录 4 场（全部转成文字稿）：

合计约 192 分钟，全部本地转写，共 5,973 行转写稿。

3.3 蒸馏流程：七步，约 10 小时

过程里有两个值得一提的坎：

• 《如何设计阅读单》音频损坏：第一次下载的音频只能解码前 4 分钟，后面全是坏包。重下完整版（60MB）后逐包解码校验——65.6 分钟、0 坏包——才敢开始转写。"素材要校验"这句话在 AI 时代依然成立。
• 微信文章反爬：3 篇公众号文章直链有验证码拦截。解法是换本机网络环境经搜索通道抓取。AI 搞不定的活，换个环境往往就通了。

3.4 产出物：418 行的 skill 长什么样

最终交付的 skill 叫 jiang-qunwen-reading，结构如下：

jiang-qunwen-reading/
├── SKILL.md                      # 主文件：工作流程+操作规则（35 行）
└── references/
    ├── theory.md                 # 核心理论速览（42 行）
    ├── yiti-design.md            # 议题设计方法论：七标准+四步法（39 行）
    ├── checklist.md              # 议题自查清单 10 条（12 行）
    ├── chuangshi-shenhua.md      # 经典课例《创世神话》拆解（25 行）
    └── jiang-yuanwen.md          # 一手原文要点：原话+出处等级+缺口（265 行）

合计 418 行（含 265 行一手资料核心）。很小，但每一行都是掐过水的。两个设计细节值得说一下：

1. 主文件只留"怎么干活"：只管工作流程（诊断议题→提炼议题→组织选文→搭课堂→做减法→赛课复核）和六条操作规则（议题≠主题、不预设答案、集体建构必须真实发生、减法优先、保证安静阅读、如实标注来源）。
2. 一手与二手严格分区：专设一节注明"哪些是研究者提炼、待原文验证"。老师答辩引用时，"四环节""减法原则"可以说"蒋军晶说"，"好议题七标准"只能说"我的自查依据"。这个诚实的分区，反而是这个 skill 最大的专业价值。

四、第二步：把 skill 交给 AI，开始"名师会诊"

skill 建好后，老师把它装进自己常用的 AI，然后开始对话。她输入的原话是：

"我是一位语文老师，正在准备一场教学比赛，请用蒋军晶名师的智慧帮我修改我现在设计好的这个教案，用这个 skill，指出我当前教案里的设计有哪些需要完善或不好的地方，帮我把这个教案重构……先把这些点指出来，再把重构的整体框架、修改点以及整体思路告诉我。我这边 review 通过之后再改。"

最后这句是关键的使用技巧：先诊断、后动手，人审过再改。AI 没有上来就写新教案，而是先给出了诊断。

诊断指出了 9 个问题，其中最致命的一条：

议题不是议题，是披着议题外衣的主题（最关键）。

原议题"过大且模糊"……更要紧的是，答案在教案里已经写好了：外在力量与内在心力二分、为民奉献、自强不息。教师心中有标准答案，课堂就成了"猜老师想法"。（此处引用已隐去原教案中的具体表述）

其余诊断还包括：学习路径是"教师搭好框架、学生往里填"；"求同"环节是钓鱼式的且与选文有出入（其中一篇的动机其实不是"奉献"）；开头的矛盾是人为制造的；目标太多违反"减法"；读的时间太少、讲和活动太多；集体建构没有真正发生……

五、第三步：三轮迭代，从"猜老师想法"到"有文本依据的观点"

老师 review 通过后，AI 出了第一版完整详案（12 页 Word，标题重拟），核心改动：

• 议题换了：从封闭的主题句改为一句"可争议、需回文本找证据"的真议题；
• 课堂主线换了：课前先举红蓝卡表态 → 读完后用红笔修正、再举一次卡——前后对比就是学生的"真发现"；
• 删掉了一大堆东西：猜字导入、"外在/内在"二分模型、分工填表、视频、联系自我和德育总结（依据"减法"原则）；
• 教师不下结论：板书只记学生原话，不预写结论。

后来老师自己又改了一轮教案（加上了新的阅读单设计），重新发过来。AI 对照最新版 skill（此时刚蒸馏进《如何设计阅读单》讲座的观点）再改一轮，出了第三版（15 页 Word）：

• 标题重拟得更抓人，并给学生设了一个"侦探"探究角色；
• 原来预填答案的破译卡表格，改为一张"线索单"：读到"想不到"的地方画【？】、从 8 个备选项里勾选"他靠什么"、写完段号、交流后红笔修正、末尾一句话总结；
• 加上了"收单讲评"环节——依据讲座里那句"奖励也要批评"：批评的不是观点对错，而是"线索有没有落在段号上"。

从第一版到第三版，教案的骨架没变，但每改一轮，"学生自己发现"的比重都在增加，"老师预设结论"的比重都在减少。这正是蒋军晶"不预设答案"的理念——而 AI 每一轮都拿着 skill 在对表。

六、这件事真正的价值：不是"AI 改教案"

复盘整个过程，值得记住的是三点：

1. 需求先行：先想清楚"要解决什么问题"（议题不真），再决定"用什么工具"。如果一开始就让 AI 直接改教案，大概率得到一堆正确的废话。
2. 一手资料蒸馏，二手的不要：名师的思想一旦被网络转述过，就失真了。蒸馏的价值在于"掐水分"——6 篇文章 + 192 分钟讲座，提纯出 418 行，每一行都能追溯到出处。
3. AI 只是放大器：skill 里是名师的框架，AI 负责不知疲倦地对照、检查、重写。人是甲方，AI 是拿着名师手册的执行者——这个"人 + 外脑"的组合，才是这次教案能越改越对的原因。

对老师来说，这意味着一种新的可能性：你可以不懂 AI，但只要有一套好的 skill，你身边就多了一位不吃不睡的名师助教。

七、你能拿走什么

这套"蒸馏 → skill → 会诊 → 迭代"的流程，不止适用于群文阅读，也不止适用于语文：

• 正在备赛课 / 公开课的老师：可以照着这篇文章的思路，把你仰慕的名师"蒸馏"进 AI；也可以直接找我们定制。
• 想自己动手的老师：看这篇零基础教程 → 《小白教程：怎么把"名师 skill"装进你手边的 AI》——用豆包、WorkBuddy 或 Claude，跟着做就能用起来（不会代码也行）。
• 想省事的：三种服务方式——
  1. 定制蒸馏：远程帮你把指定的名师/课题蒸馏成专属 skill（就像这篇实录里的过程）；
  2. 工作流搭建：远程帮你把整套"AI 备课工作流"搭好，从装工具到会使用，一次陪跑；
  3. 现成 skill 包：把已经蒸馏好的名师 skill 打包好直接交付，装上就能用。

具体细节和报价请联系：Telegram @aizhuozhi · 𝕏 @zhuozhi88888888

*本文为真实工作记录整理；文中名师相关原始资料均来自公开渠道，skill 中的一手引用已标注出处等级；教案本身的所有权与使用权归委托老师所有。