14 · 按岗位学习
教师：WorkBuddy 应用场景
了解教师岗位的 WorkBuddy 应用场景、输入、交付结果、实施条件与人工边界。
覆盖角色：教师、教研员、培训师、高校教师、教育管理者 核心判断：教师可以把备课、题库、反馈和教研资料交给AI智能体辅助，同时保护学生隐私与教育判断。
一、岗位为什么值得优先梳理
教师与教研每天处理大量资料、规则、协作信息和例外情况。AI智能体的价值来自稳定处理其中可描述、可检查、可回退的任务。本章把应用拆成场景、输入、交付结果和人工边界，方便企业直接选择试点。
岗位应用不能只看生成速度。企业还要检查数据从哪里来、结果交给谁、哪些动作需要系统权限、出错后怎样回滚。涉及高影响决定时，WorkBuddy负责准备材料、解释信息和编排流程，有权限的人员负责批准。
二、应用场景全景表
| 场景 | 需要输入 | WorkBuddy可辅助交付 | 人工或系统边界 |
|---|---|---|---|
| 备课与教案 | 课标、教材、学情和课时 | 教案、重难点和活动设计 | 教师校验知识准确性和适龄性 |
| 课件制作 | 教案、素材、学校模板 | PPT结构、讲稿和素材清单 | 版权、事实和视觉可读性需检查 |
| 题库与作业 | 知识点、难度、题型、答案标准 | 分层题目、答案和解析 | 必须抽检答案，防止超纲和重复 |
| 个性化学习 | 学习记录、目标和薄弱点 | 学习计划和练习建议 | 不能仅凭模型给学生贴标签 |
| 课堂互动 | 教学目标、学生水平、课堂时间 | 问题、活动和讨论脚本 | 教师维持课堂秩序和价值判断 |
| 批改与反馈 | 作业、评分规则和示例 | 初步评分、错误类型和反馈草稿 | 高影响成绩必须教师复核 |
| 教研资料整理 | 论文、案例、听课记录 | 主题综述、比较和研究问题 | 引用回查原文 |
| 教学评价 | 课堂记录、目标、评价量规 | 观察证据、问题和改进建议 | 不能用单次AI评价决定教师绩效 |
| 学生数据与隐私 | 学生信息、作品和学习记录 | 脱敏方案和可用数据范围 | 未成年人信息先脱敏、分类和授权 |
三、三个优先场景
1. 备课与教案
这一场景的目标是把课标、教材、学情和课时整理成教案、重难点和活动设计。建议把任务拆成五步：明确任务口径；收集并检查输入；让WorkBuddy执行整理、检索或生成；输出可编辑结果；由岗位负责人复核后进入下一流程。
- 输入：课标、教材、学情和课时
- 输出：教案、重难点和活动设计
- 验收：检查备课时间、材料可用率、教师修改量
- 边界：教师校验知识准确性和适龄性
图：14-教师入选来源文章中的正文配图，用于辅助理解场景。
2. 课件制作
这一场景的目标是把教案、素材、学校模板整理成PPT结构、讲稿和素材清单。建议把任务拆成五步：明确任务口径；收集并检查输入；让WorkBuddy执行整理、检索或生成；输出可编辑结果；由岗位负责人复核后进入下一流程。
- 输入：教案、素材、学校模板
- 输出：PPT结构、讲稿和素材清单
- 验收：检查备课时间、材料可用率、教师修改量
- 边界：版权、事实和视觉可读性需检查
图：14-教师入选来源文章中的正文配图，用于辅助理解场景。
3. 题库与作业
这一场景的目标是把知识点、难度、题型、答案标准整理成分层题目、答案和解析。建议把任务拆成五步：明确任务口径；收集并检查输入；让WorkBuddy执行整理、检索或生成；输出可编辑结果；由岗位负责人复核后进入下一流程。
- 输入：知识点、难度、题型、答案标准
- 输出：分层题目、答案和解析
- 验收：检查备课时间、材料可用率、教师修改量
- 边界：必须抽检答案，防止超纲和重复
四、四层能力与实施条件
| 层级 | 本岗位可优先放入的场景 | 实施条件 |
|---|---|---|
| 文件层 | 备课与教案、课件制作、题库与作业、个性化学习 | 使用本地文档、表格和模板，结果可人工检查 |
| 知识层 | 教研资料整理 | 建立有版本、有出处、有权限的知识资料 |
| 系统层 | 学生数据与隐私 | 通过受控的Connector、MCP或API读写业务系统 |
| 决策层 | 个性化学习 | 展示依据、假设和影响，高风险决定由人批准 |
五、建议从这个试点开始
推荐先做“备课与教案”。它所需输入是课标、教材、学情和课时，目标交付是教案、重难点和活动设计。
试点可按四个动作推进：第一，抽取一批真实历史任务作为基线；第二，用同一批输入让人工流程和WorkBuddy流程并行；第三，记录失败、遗漏和人工修改原因；第四，只在结果稳定、权限清楚、可以回滚时扩大范围。
建议验收指标包括：备课时间、材料可用率、教师修改量。如果结果需要大量重做、来源无法追溯、系统写入不可回滚，试点应暂停并先修复数据或流程。
六、实施边界
- 教研资料整理：引用回查原文。
- 教学评价：不能用单次AI评价决定教师绩效。
- 学生数据与隐私：未成年人信息先脱敏、分类和授权。
- 第三方案例中的效率数字和产品能力先作为线索，正式采购或发布前回查官方资料与实际测试。
七、主要资料来源
按岗位用 AI · 完整版