大家好，欢迎收听《教育AI智造者》。
这一集的嘉宾，是我在博士阶段最敬佩的老师之一——James Diamond 博士。他是教育游戏与形成性评估的顶尖研究者，也是约翰霍普金斯大学推动AI教育改革的重要实践者。
这集节目，我们从“什么是技术的可供性”谈起，一路聊到AI生成式评估系统、游戏中学习的真实性、设计型研究的落地实践，直到他最近主导的“教育科技×社会创业”MOOC课程。你将听到：
🔍 为什么说学习不是技术能不能用的问题，而是“是否真的触发了学习者的主动性”？
🎮 如何设计“持久运行的AI游戏世界”，把生成式AI作为教师的“评估教练”？
🔁 设计型研究如何帮助你持续迭代产品、避免陷入“AI炫技陷阱”？
📊 一个好产品不是功能越多越好，而是“是否真的支撑了你要实现的教学目标”？
🧠 如何操作化抽象的学习目标，设计教学任务与评估指标？
🚀 为什么教育科技创业，不能只是“做工具的人”，而是要成为“带使命的社会设计者”？
这一集，让我感触最深的是Diamond博士说的这句话：“如果你不能真实观察用户做了什么，就无法知道你的工具是否起了作用。”——在AI产品疯狂涌现的今天，很多人都在追“能力边界”，但他反复提醒我们，教育AI不是做出一个能生成的产品，而是一个真正“被教师和学生愿意使用”的教学伙伴。
对于正在开发、运营教育AI产品的朋友们来说，这集内容会非常“落地”也非常“进阶”。你会学到：
- 如何用设计型研究（DBR）推进产品从理念到迭代；
- 如何将形成性评估嵌入生成式AI；
- 如何构建“教学法一致性+学生主动性+教师工作流”的三重模型；
- 以及，在教育科技创业中，如何将“研究”作为你的底层操作系统，而非装饰性的PDF。
🎁推荐收听对象：
- 教育科技创业者
- 正在设计AI辅助教学产品的产品经理、工程师
- 教育研究者与教学法设计师
- 想深入理解AI工具在课堂中真实作用的教师与学校管理者
🗂内容大纲
开场介绍
Diamond博士的背景与研究重点：游戏、AI、评估、DBR、教育社会创业
技术的“可供性”与“效力性”
什么是技术让人“想用”的关键？不仅是功能，而是情境下的感知
主动性 agency：AI不是代替，而是激发行动
AI越强，越需要教师理解“谁在学？怎么学？学到了什么？”
AI×游戏的形成性评估幻想
未来的游戏世界里，AI实时观察学习行为并生成对齐的评估任务
Playing with Data：评估型游戏+教师仪表盘设计实践
如何帮助教师真正“看懂”学生在游戏中是否在学习？
生成式AI作为“教学教练”
AI如何参与到教学决策中？不是替代，而是提供理解与建议
游戏≠不严肃：深度学习的“真实性”如何构建？
批判“游戏不等于学习”的刻板印象，强调设计与支持的关键性
设计型研究（DBR）的方法论拆解
从随机对照实验到持续迭代的现实研究，DBR如何结合技术与教学法
“操作化”的技术指南
如何将“历史思维”“批判性”“共情”等抽象目标具体化为可观察行为？如何在AI产品中设计符合教学目标的游戏机制与评估路径？
教育科技 × 社会创业：使命导向的产品开发思维
教育创业者的第一步不是功能，而是价值——你的工具解决了谁的痛？用了什么学习理论？能否证明它有效？
需要详细文字稿的听众们可以关注微信公众号，爱思考的伊伊子，输入“播客EP35"，即可获得。
---------------近期伊伊子想做的一些事情-----------------
最近，随着大家对 AI 与教育的热情逐渐高涨，越来越多的朋友开始打造属于自己的 AI 教育工具。我也在小红书上分享了三个基于 AI 辅助编程、从零开始制作的教学工具，包括：作文批改“神器”、历史可视化以及数学公式可视化师生端等，大家都反馈非常好。
随后，我也逐渐在小红书开启了直播，手把手展示如何与 AI 一起头脑风暴并完成相关的编程。许多观众向我反馈，认为这是一个从“不了解”到“掌握”的清晰过程，帮助他们一步步地解构并去神秘化教育 AI 产品的研发，也让他们感受到“自己做得到”。
接下来，会开始做专题圆桌讨论，内容涵盖如何开发相关产品、国内外的产品对比分析，以及关于产品增长、推广和商业化的头脑风暴。如果你对此感兴趣，可以添加微信(yiyizihere)；我也会在群里更新讨论时间和内容。此外，欢迎加入我的小红书海外 AI 讨论群，期待与你们进行思维上的碰撞!
-----------------------关于伊伊子----------------------
伊伊子2024年的复盘
伊伊子专门为AI教育者打造的开源AI教育论文库
伊伊子专门为老师和AI创业者打造的20种教学场景指令
伊伊子的小红书传送门
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--------------------相关词介绍-------------------
可供性（Affordance）
这是技术与用户之间关系的起点。可供性指的是用户在特定情境中“感知到的可以做的事情”。比如一张椅子可以坐、可以踩，也可以当门挡。技术本身的功能不等于用户会使用它，关键是用户感受到它对自己是否“有用”。
效力性（Effectivity）
可供性是“我觉得可以用”，效力性是“我真的用了之后，效果怎么样”。在教育技术中，一个工具不仅要被使用，还要能实际产生教学成效，这种“效果判断”就是效力性的范畴。
学习者主动性（Learner Agency）
主动性是学习的原动力。学生是否愿意去提问、探索、尝试解决问题，决定了他们能学到多少。当AI能够快速给出答案时，更需要教师设计能激发学生“参与感”的学习路径。
设计型研究（Design-Based Research, DBR）
一种强调“真实情境”“用户共创”“持续迭代”的教育研究方法。它不像传统教育研究那样只关注实验与控制变量，而是聚焦在解决实际问题中不断调整干预策略。特别适用于教育科技产品的开发过程。
形成性评估（Formative Assessment）
贯穿于学习过程的实时反馈机制，不是为了打分，而是为了让学生和教师都能及时调整学习策略。AI可以在这里大显身手——即时生成任务、检测薄弱点、提出微型干预。
数据仪表盘（Dashboard）
不是炫酷图表，而是教师用来理解学生学习状态的“辅助眼睛”。当游戏等活动产生大量数据时，如何将数据转化为教师能用的判断依据？这正是仪表盘的核心价值。
教学法一致性（Pedagogical Alignment）
AI产品如果没有与教学目标、课程标准、评估路径对齐，就很容易“漂浮在教学之外”。一个有效的教育工具，必须是教学逻辑中的一环，而不是另起炉灶的“外挂系统”。
操作化（Operationalization）
这是将抽象的学习目标（如历史思维、批判性思考）变成可观察、可评估行为的过程。如果你说学生在“共情”历史人物，那他们要表现出什么行为才能证明？这个过程就是操作化。
学习进阶（Learning Progression）
描述学生从初学者到熟练者的成长路径。比如，从只会重复知识，到能够迁移应用，再到创新表达。它帮助设计者制定阶段性目标，并据此构建教学活动与评估工具。
提示工程（Prompt Engineering）
生成式AI时代的新技能。不是乱问问题，而是精准设计提示词，引导AI生成对齐目标的内容。特别是在教学场景中，好的prompt不仅要能“对答如流”，还要能引发学生反思、理解与表达。
教育型课程材料（Educative Curriculum Materials）
不仅服务学生，也服务教师成长。一套好的教材、游戏或AI工具，应该能够“教会教师怎么教”，而不只是“告诉教师怎么用”。它是教师发展的隐形助力器。
AI教学教练（AI Teaching Coach）
与其说AI是教师的替代，不如说它是身边的助理或教练。当它能分析学生行为、对照教学目标、生成策略建议时，教师可以专注于判断与引导，而不是陷入繁杂的数据处理。
反向设计（Backward Design）
先确定“学生应该学会什么”，再设计活动与评估。这是课程设计中最重要的逻辑顺序，也是操作化的基础。没有明确目标的AI产品，很难设计出有效的交互路径。
社会创业（Social Entrepreneurship）
在教育科技领域，创业不是为了炫酷功能，而是为了真正改善人的学习、成长和发展。社会创业者以使命为起点，利润为手段，而不是相反。他们构建的工具是“有温度的”。
研究—实践合作（Research-Practice Partnerships）
研究不是象牙塔的工作，实践也不能闭门造车。真正落地有效的教育创新，往往是研究者与一线教师、产品设计者共同完成的长期协作。这种伙伴关系，是未来EdTech成功的基础设施。
