🏫 赤水市教育系统干部教师培训

AI赋能教育教学改革
与高质量发展

拥抱AI,做新时代的赤水教育人

2026年10月 · 赤水教育

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三个部分,一个目标

今天这节课,不讲大道理,就讲三件事:
第一,咱们赤水老师现在对AI是什么态度?(现场扫码调查)
第二,AI到底是什么?WorkBuddy能干什么?边界在哪里?
第三,我用AI做了些什么?效果怎么样?

📊
第一部分
现场扫码填问卷,实时看数据,挖一挖咱们赤水老师对AI的真实想法
🤖
第二部分
花15分钟搞懂:AI是什么、WorkBuddy能干什么、安全边界在哪里
💡
第三部分
现场演示,我用AI做了哪些事,效果怎么样

咱们赤水老师对AI是什么态度?

8道题,2分钟填完,填完就能在大屏上看到实时数据。

扫码填写问卷
👆 微信扫一扫,开始填写
📈 查看实时数据看板

AI到底是什么?

花15分钟,把这事整明白。
搞懂了,你就知道该怎么用,不该怕什么。

AI 到底是"神仙"还是"搅屎棍"?

1956年,计算机科学家约翰·麦卡锡正式提出了"人工智能"这个词。
70年过去了,AI到底变成了什么?

🧑‍🏫 传统编程(老实人)
你给电脑一条条写规矩,电脑像个复读机一样执行。
—— 像照着菜谱做菜,盐巴放多了就成黑暗料理
🤖 AI 大模型(老江湖)
AI 自个儿从海量数据里"悟"出规律,然后开始举一反三。
—— 像刷了一万道行测题后,终于开窍的考公大神
💡 一句话扎心总结
AI 不是编出来的,是"喂"出来的。
它像个读过万卷书但没啥子社会经验的博士生,你说啥它都能跟你摆,但偶尔也会一本正经地胡说八道。

大模型 = 超级大脑

大模型 就是那个把互联网公开资料全吞进肚子的 "吞金兽"。
你问它啥子,它就从记忆宫殿里给你拼凑答案。

📖 俗人版比喻
大模型 = 一个把《永乐大典》+《维基百科》+《全网段子》都背下来的怪物,
你问它"怎么写一份家长会发言稿",它能给你整出十个版本。

🔥 市面上的"脑王"们

ChatGPT 文心一言 通义千问 讯飞星火 DeepSeek Kimi 豆包 混元
🏫 教育行业怎么用?
写教案、出卷子、改作文、写总结、做课件……
只要是"写东西"的活,大模型都能帮你出初稿,你再改。

Agent = 智能执行者

Agent 不只是动嘴皮子,它是能 撸起袖子干活 的智能体。
读文件、写代码、做分析、跑流程,最后直接把成果甩你脸上。

🛠️ 人间清醒比喻
Agent = 那个能帮你 查资料、写PPT、做表格 的得力干将,关键是还不用你操心。

🔥 2026年主流Agent产品

WorkBuddy(腾讯) ChatGPT Work 千问办公 TRAE Work(字节) Kimi Work 豆包任务模式
🏫 教育行业怎么用?
你说"把这300份成绩单按班级分好,再做个质量分析图表",
Agent真的会打开文件、整理数据、生成图表,最后给你一个成品。

工作流 = 防扯拐流程图

工作流 就是把一个复杂任务拆成 流水线步骤,
让AI按部就班地干,防止它天马行空乱搞。

📋 扎心比喻
工作流 = 你给AI画的那张 "办事流程图",告诉它"先干啥,后干啥,莫瞎整"。

🔥 主流工作流神器

Dify 扣子空间 LangChain n8n
🏫 教育行业怎么用?
比如"每周一早上自动收集各班周报,整理成一份总表,发给校长"。
设好一次,以后每周自动跑,不用你管。

大模型 · Agent · 工作流
它们仨到底咋个配合?

🧠

大模型

超级大脑
知识库 + 推理

⟶
🤖

Agent

智能执行者
调用工具 · 自主行动

⟶
🗺️

工作流

任务路线图
步骤规划 · 有序执行

🔗 协同作战手册
工作流 告诉 Agent "要干啥、按啥子顺序";
Agent 调用 大模型 的"脑汁"来理解任务、生成内容;
大模型 提供智力支持,Agent动手执行,工作流负责监工。
🏫 教育行业版比喻
大模型 = 政策文件库(什么都知道)
Agent = 办事员(真的去干活)
工作流 = 办事流程(先干啥后干啥)

大模型的脑回路长啥样?
—— 其实就是一个"超级猜词机"

大模型本质上是个"概率学赌徒"。
它不是"晓得"答案,而是"算"出概率最高的词。

🎯 猜词原理
给你上半句,AI 根据"经验"押注最可能的下一个词。
比如 "今天天气很 ____",AI 可能会押 "热"、"好"、"冷"……
(它其实不晓得天气,它只是在赌哪个词出现概率高)
🧬 神经网络 = 多层过滤网
大模型里有 上千亿个"旋钮"(参数),训练就是不断拧这些旋钮,直到它猜得越来越准。
人话版:神经网络就像 多层筛子,每一层都在过滤信息,层层递进,最后蹦出个答案。
🏫 这对我们意味着什么?
为什么AI有时候会说错?因为它不是在"查资料",是在"猜"。
猜得准的时候你觉得它神,猜不准的时候你就骂它扯把子。

为啥子AI会睁眼说瞎话?
—— 它真的不是故意的,它是真不晓得

根本原因:大模型只关心 "下一个词赌哪个胜率大",
完全不在乎 "这玩意到底是不是真的"。

📌 生活例子 · 奶奶的红烧肉
你问AI:"我奶奶的独家红烧肉秘方是啥子?"
AI一本正经地回答:"五花肉500g,冰糖30g,生抽2勺……"

❌ AI 根本不认识你奶奶,它只是看了 几万个红烧肉菜谱,给你"拼"了一个最像样的答案。
📌 工作例子 · 数据汇报
你让AI:"写个去年教学质量的总结"
AI自信满满:"2025年Q1,完成项目12个,同比增长30%,覆盖5个年级……"

❌ AI 没上过一天班,它只是照着 无数份模板,给你"脑补"了一份看起来很专业的报告,里面的数字全是 现编的。
⚠️ 结论(敲黑板)
AI的"撒谎"其实是 "脑补过度" —— 看起来像那么回事,但千万别当真。
所以,AI 说的话,你要当"参考答案",不能当"标准答案"。人工复核!人工复核!人工复核!

WorkBuddy:你的智能助手

专治各种职场内耗 · 让AI替你跑腿

📄 读文件 📊 干数据 💬 执行任务 🔧 技能外挂

你的工位变形金刚

WorkBuddy是腾讯2026年3月推出的AI原生办公智能体,不是陪你唠嗑的,是能直接帮你 把活干了 的硬核工位。

📂
深度操作本地文件
批量重命名、Excel透视表、PDF解析、Word/PPT一键生成。
💻
执行代码和命令
不光动嘴,直接动手跑代码、处理数据,比实习生还靠谱。
⏰
定时自动化
设置好规则,每天自动执行,比闹钟还准时。
🧩
多Agent并行
一个任务拆给多个AI同时干,效率直接起飞。
📌 高能案例:100份Excel成绩数据,一句话搞定
你往椅子上一躺,轻飘飘说一句 "把这100份年级成绩Excel洗了,出个质量分析看板"。
WorkBuddy立马开始卷:① 读本地文件 → ② 调取数据处理Skill → ③ 清洗、去重、汇总 → ④ 生成可视化看板 → ⑤ 把成果怼你脸上。
以前是"写需求→等排期→被气死",现在是"动动嘴→喝杯茶→验收成果"。

什么是 Skill?
—— 给AI装的"专业选修课"

Skill(技能包) = 领域知识 + 标准作业程序 + 脚本模板。

🎯 比喻时间
没Skill:你每次都要像教新手一样,"先这样,再那样,注意格式……"
有Skill:你说 "调用XX技能",AI秒变老师傅,按SOP直接开干。
🏫 教育行业可以有哪些Skill?
比如"教案生成技能"、"作文批改技能"、"成绩分析技能"、"家长会发言稿技能"……
你自己写好一次,以后每次直接调用,AI按你的套路来,不用每次都重新教。
💡 Skill vs Plugin(插件)
Skill 教AI "咋个干活"(流程+知识),
Plugin 给AI "干活工具"(接各种APP)。

WorkBuddy 的沙箱是咋个隔离的?
—— 数据到底是出去浪了还是在家蹲?

核心逻辑:WorkBuddy走的是 "沙箱+本地隔离" 的混合双打路线。
AI干的任何事,都得 先经过独立沙箱保安亭检查,不能直接跟操作系统耍流氓。

💻 本地模式 · 桌面端硬核执行
• 纯本地运算,用你电脑的CPU/GPU
• 文件寸步不离你的硬盘,连个字节都飞不出去
• 速度快、能搞大文件、断网也能跑
✅ 数据全程在本地,绝对不出门
☁️ 云端模式 · 移动端云端沙箱
• 通过手机APP连到云端沙箱环境干活
• 支持远程操控电脑、语音/拍照/文字多模态输入
• 打通腾讯文档、ima知识库等云端服务
☁️ 数据在云端沙箱处理,不留本地
🔑 人话总结
WorkBuddy默认开启安全沙箱。本地模式 数据焊死在电脑里,云端模式 数据锁在云端沙箱,无论哪种模式,都 不拿你的数据去训练模型(这点良心还是有的)。

🛡️ 不想背锅?把这几点焊在脑壳里

记住:AI是来帮你的,不是来坑你的,但你不长心眼,它就会豁你。

🚫 第一,学生隐私绝对不能往外发
学生姓名、身份证号、家庭情况、成绩排名……这些东西绝对不能输入到公共AI里。
WorkBuddy有沙箱隔离,数据不会外泄,但你自己也要有这个意识。
🚫 第二,AI写的东西不能直接用
不管是写材料还是出卷子,AI出的初稿你必须自己过一遍。
政策引用、具体数字、人名地名,这些最容易出错,一定要核实。
🚫 第三,别让AI替你做判断
学生怎么教、班级怎么管、学校怎么发展——这些事AI给建议,但决定权在你。
AI是工具,不是校长。
🔑 终极心法
AI是工具,你是主人。用它提效,但不能让它替你做主。出了事,锅肯定是你背,不是AI背。

我用AI做了些什么?

光说不练假把式。接下来我现场演示几个,
大家看看实际效果怎么样。

🎬

拥抱AI · 放过自己

AI不是来替你的,是来帮你减负的。
别让"担心"和"经验"挡住你亲手试一次。

赤水教育要往前走,靠的不是谁教龄长,
而是谁愿意先迈出那一步。

2026年10月 · 赤水教育