AI 赋能大单元读写复习课的备课实践—— 一名县中高三英语教师使用Workbuddy的备课记录

结合学校第一周英语教研活动“单元整体教学”的主题，我开始了这节高三一轮复习研讨课，教学内容为译林版必修第二册 Unit1 大单元读写整合课。以往备这类公开课，要反复翻阅教参、搜集各类备课资料，耗费大量时间精力，教学设计还容易出现内容零散碎片化的问题。这一次我尝试借助WorkBuddy开展备课，想借助 AI 理顺教学设计与 PPT 的整体思路。

我把单元主题、课时教学目标、新高考的写作要求输入WorkBuddy（截图1），很快就得到一份完整的教学设计，从课堂导入到课堂评价，各个教学环节一应俱全。但仔细阅读初稿后，我发现不少现实问题。导入环节建议播放电影片段、开展词汇游戏，活动形式花哨热闹，并不适配高三复习课紧张有限的课时。语篇研读部分只是分开处理两篇文本，零碎讲解语言知识点，演讲稿与影评两个语篇相互割裂，没有建立起内在关联。课堂讨论的话题偏向理论探讨，和本课最终的应用文写作输出任务脱节，整套方案看上去花哨，放到真实课堂却并不实用。

（截图1）

我沉下心重新写提示词，明确告知Workbuddy，这是一节落实单元整体教学理念的高三复习课，一切设计要服务于高考应用文写作输出。导入环节不要过多铺垫，直接抛出真题任务，让学生带着问题缺口回归单元课本文本开展研读。同时要求将Reading板块的演讲稿和Integrated skills的影评放在一起做对比研读，挖掘两篇文本中可以迁移到邮件写作的篇章结构与功能词块。每调整一次提示词，Workbuddy就生成一版修改后的方案，我再站在课堂授课的角度继续查找问题。比如，初稿给出的课堂讨论话题过于分散，我就在提示词中做出限定，所有研讨话题都要紧扣单元主题以及最终的邀请信写作任务，同时加入辩论、口头展示等课堂活动形式。这样前后迭代五六轮，每个教学环节都整理出优化对比表格，对照AI初稿和迭代后的终稿，各个环节的调整逻辑清晰可见，我的备课心里也更加踏实。

敲定教学设计之后，我着手准备课堂PPT。我把定稿后的教学流程输入WorkBuddy，要求它输出幻灯片大纲，写明每个页面对应的环节标题、核心课堂活动、时间分配。AI很快生成十几页PPT框架，标注清楚哪一页放置视频素材，哪一页呈现文本对比表格，哪一页插入课堂倒计时。我结合本班学情再做二次调整，预留好学生课堂活动的版面位置，直接粘贴教材原句。AI不会生成精美的成品模板，但输出的框架帮我节省大量排版梳理的时间，我只需要往框架中填充教学内容。整体教学设计流程如表1

表1 课堂读写教学五步流程设计表

Step1 Lead-in: One minute refreshment & Exam Real-Item Perception（5 min）

看到Workbuddy生成的第一版导入设计，我一眼就看出问题。方案准备了不少图片游戏，课堂气氛会很活跃，但放在高三复习课并不合适。热闹过后，很难和后面的写作训练建立联系，也很难体现单元整体教学的设计思路。

我重新输入提示词，没有让工具继续生成趣味课堂活动，而是明确提出，导入环节要服务于单元主题下的写作输出。我把“词汇飞花令”这个备选活动拿掉，一是课时本身紧张，二是这类活动容易把学生注意力引向零散单词记忆，偏离本节课教材迁移到写作的主线。最终选定一段15秒左右的《阿甘正传》影评短视频做情境唤醒。（表2）

表2 “课堂导入”环节   AI赋能成效对照表

【课堂实施】上课的时候，就用短视频快速带入单元影视主题，顺势抛出邀请外教担任电影节评委的邮件写作任务。我带着学生对照高考应用文的评分要点，引导学生自己说出平时写作容易遇到的问题，比如，可用词块少、行文逻辑乱、语体把握不准。顺着学生的真实问题，再把课堂方向引回单元课本，告诉学生，我们这节课就从本单元已学的课文里面找写作可用的素材。

Step2 Text Revisit for Text Mining（12min）

Workbuddy给出的第一版文本研读，更接近新授课的处理方式，两篇文章分开处理，重点落在词义、长难句讲解上。作为一轮复习课，如果只是重复学过的知识点，割裂单元内部语篇之间的关联，对学生写作提升帮助有限，也达不到本次教研活动的要求。

备课期间我也参考了其他AI辅助教学的课例，其中，江苏省高邮市教师发展中心的王石柱老师使用Kimi开展群文阅读的实践（截图2）给了我很大启发。借鉴这一思路，我修改提示，要求Workbuddy把两篇文本放在一起对照分析，不仅拆解篇章布局，还要从词汇、短语、句型维度，梳理单元文本中可以迁移到应用文的好词佳句，为学生写作储备素材。

（截图2 江苏省高邮市教师发展中心    

 王石柱老师的论文 部分截图）

【课堂实施】课堂上，我带着学生分别拆解两篇文本。先看演讲稿，感受设问开篇、分层论证、结尾升华的行文方式。再读影评，梳理影片介绍、多角度评价、给出推荐的写作思路。之后把两篇放在一起，提炼出共同的Hook-Support-Closure三段行文逻辑。小组内部简单列写作提纲，试着把课文学到的结构套用到邀请邮件当中。这个过程，就是让学生慢慢学会写作框架，用课本语料搭建写作支架。一轮复习，不能把课本和考试写作割裂开来，要立足单元视角实现读写贯通。

Step3 Frame Construction for Writing Planning（8min）

Workbuddy最初输出的写作框架，就是网上常见的万能邮件模板。学生背熟模板，遇到新的话题依旧不会变通，也很难和本节课学过的单元内容关联起来。我再次调整提示词(表3)，要求框架必须立足本单元Reading和Integrated skills的两篇课文，同时配套一套可操作的审题步骤，让学生知道每一部分的表达，可以从课本哪些地方找到依据。

表3 “写作框架构建”环节 AI赋能成效对照表

【课堂实施】课上我就使用迭代出来的四步审题方法，引导学生确认文体、人称、时态、写作要点，避开低级失误。结合前面梳理的文本逻辑，搭建邀请邮件的写作框架。开头借鉴演讲稿的写法直接表明写信目的；主体部分参照影评多角度评述的思路分层说明理由，尽量使用单元学过的词块；结尾用礼貌表达收束信件。这样学生拿到写作任务，不是死记模板，而是能回忆课堂上拆解过的单元教材内容。

Step4 Timed Writing & Task Completion（15min）

Workbuddy最早生成的课堂讨论问题，偏向对影片、演讲文本本身的深度探讨，和要完成的邀请邮件距离很远。课堂讨论结束，学生还是不知道怎么把讨论所得落实到作文纸上，读和写就变成两件互不相关的事。参考教研案例中优化研讨话题的思路：优化后的话题与文本关联性更强，注重问题层次性，结合输出任务的目标受众设计问题，深化主题理解。我把这一方法迁移到本课备课。修改提示词(表4)，所有课堂探讨的问题，都要指向单元主题下最终的邮件写作，同时搭配适合高三课堂的活动形式，另外增加课堂倒计时工具，模拟考场限时状态。

表4 “课堂输出”环节  AI赋能成效对照表

【课堂实施】课堂上，学生围绕调整之后的话题开展小组交流，口头梳理邮件当中要写的要点，试着调用本单元积累的短语和句型。口头铺垫完成之后，开启15分钟限时写作。我在教室当中走动观察，记下学生普遍出现的表达问题，也留意基础薄弱同学的写作卡点。我会提醒学生，优先使用本节课从单元课文当中挖掘出来的表达，少用生硬的通用模板句。

表5 “讨论部分”环节  AI赋能成效对照表

Step5 Peer Assessment & Lesson Closure（5min）

最初版本的课堂收尾比较简单，学生写完作文，课程基本就结束，缺少评价修改的环节。写作训练只停留在“完成一篇作文”，很难实现语言的修改提升。我调整提示词（表6），让工具参照高考评分标准，产出可直接在课堂使用的互评量表，增加习作升格示范，同时设计分层课后任务。

表6 “课堂评价”环节  AI赋能成效表

【课堂实施】上课那天，我按照这套迭代完成的设计开展教学。一上来就播放豆包生成的15秒短视频，抛出邀请邮件的写作任务。不少学生一下子暴露出短板，词块储备不足，行文理不清逻辑。我顺势引导学生回归单元教材，从演讲稿借鉴开篇方式，从影评当中摘取评价类表达。小组讨论阶段，学生自主组队、选择研讨话题，草拟写作提纲。看着学生对课文原句拆解、重组，灵活运用到邮件语境，我能感受到这节课真正落到了实处，回应了开学第一周单元整体教学的教研主题。

学生写完之后，就用这套量表（表7）开展同伴互评（表8），从格式、写作要点、语言表达、篇章逻辑几个角度互相打分。我挑选几份现场生成的学生习作，带着全班一起修改润色。课堂上我会先展示学生习作，再出示参考范文，避免范文过早框住学生自己的想法。课后作业分成基础和挑战两个层级，基础层面重在积累巩固，挑战任务要求学生完成新的邀请信，借Workbuddy自查修改，保留修改痕迹。

表7 应用文5档评分量表（满分15分）

表8 同伴互评操作流程(时长：5分钟)

借助Workbuddy备课，确实能够快速搭建起教学设计的整体框架，省去翻阅资料、筛选素材、反复梳理课堂流程的重复性工作，大大压缩前期备课所耗费的时间。但AI输出的初稿仅仅只是一套通用性的参考方案，不经过反复迭代优化，不能直接搬到真实课堂当中使用。AI生成的教学设计往往更看重课堂活动的丰富度，趣味性表现充足，却缺少对高三一轮复习课堂现实的考量，有时会割裂单元内部不同语篇之间的内在关联，阅读输入与写作输出相互脱节，很难落实本次“单元整体教学”的教研要求。

拿到Workbuddy生成的初稿之后，我的主要工作就是站在一线授课的视角，结合高三学生的真实学习状态，逐条排查设计当中存在的漏洞。针对每一个教学环节，我都会反复调整、重写提示词，一步步校准教学设计的方向，将单元整体教学的理念，渗透到导入、语篇研读、写作架构、课堂输出、课堂评价的每一处细节里。在两套工具的分工上，Workbuddy 主要承担教学逻辑框架、课堂活动安排、教研文本的迭代打磨；而短视频素材、课堂互评量表等多模态教学资源，则由我搭配豆包协同完成。制作PPT的时候，我会让Workbuddy输出幻灯片的整体大纲，确定每一页的教学功能，后续再由我结合班级学情，填充教材原句、课堂任务、学生活动等具体教学素材。

Workbuddy的确帮我节省了搭建教学框架的精力，但一堂课能不能真正落地、能不能激活学生的思维，依靠的依旧是教师对本班学生学情的把握。无论人工智能技术使用起来多么便捷高效，都无法取代教师基于课堂观察做出的教学判断。回顾本次备课实践，Workbuddy辅助备课的思路其实并不复杂：先借助Workbuddy快速生成初步的教学框架，教师再结合单元教研主题、班级学情以及自身的教学经验，对各个环节逐一研判审视，通过持续迭代提示词，把一套泛用的通用教学设计，改造打磨成贴合自己学生实际的可行方案。

AI只能作为教学的得力帮手，绝不能成为替代教师的工具。它把教师从搜集资料、搭建框架这类机械繁琐的备课劳动中解放出来，让我们可以腾出更多的时间与精力，去钻研教材语篇、研判学生学习难点，真正沉下心思考怎样才能引导学生把知识学懂、学透，实现能力实实在在的生长。