给学生 · 结合专业的 AI 课
从沉默到沸腾
一门 120 人的大班课，评价怎样成为学习。
一门课、一个学期的记录
- 12次线下课
- 1233人次面对面互动
- 32个课堂任务
- 九成以上学生愿意推荐给下届
这门课
2025 年秋天，我开了一门专业选修课，目标是学习和使用 AI 去探索专业：发现专业里的问题，和 AI 协作，提出自己的方案。一个班 120 人，学时不多，大家的专业和 AI 基础都还薄。
我关注什么
AI 反馈快、结果随机、可以无限重试，一次交付的好坏说明不了太多。我更在意多次尝试的意愿、得到更好结果的能力、判断与选择的品味，所以评价跟着学生和 AI 协作的过程走。我也一直关注那些不常开口的人：参与没有对错，但思考会被看见。
我怎么做
把评价规则设计成学生愿意一次次参与的样子，让每一次尝试都留下痕迹。课上一个问题抛出去，所有人用手机扫码作答，几分钟就有上百条回答；价值判断留给我和学生，AI 只做整理和过滤。课堂上缺什么工具，我就和 AI 一起把它做出来。
学生做出了什么
学期末，每个小组和 AI 一起做一个和专业有关的作品，放进上课吧的展馆里互相看、互相评。随手举几个：
AI 智能防坐过站提醒司机疲劳预警平交道口安全风险预警运输调度运筹小游戏
决赛现场 · 15 分钟
课上用的系统：上课吧
关联
它和这些，
连在一起。
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- 从沉默到沸腾：一门 120 人的 AI 课
一门结合专业的 AI 课：学生和 AI 一起，从发现专业里的问题做到自己的方案。
- 上课吧和三个 App
课上用的工具，自己动手做：上课吧在全国 60 余所高校在用，还有捏捏番茄、Flit、雇乐。
- 和老师们一起琢磨 AI 怎样改变教学
在各地高校分享、开工作坊，陪老师把 AI 用进课堂，也陪老师准备教学比赛。
- 决赛现场 · 从沉默到沸腾
一门 120 人的大班课，怎样从没人开口，到讨论停不下来。
- 扫码作答
选择、开放问答、投票、竞猜、图片标记，带倒计时与实时排行。一个问题抛出去，几分钟涌进上百条回答。
- 如果学生上课的时候，带着自己的 AI
做一个带 AI 的教学系统时我想到：AI 接入的选择权可以交给使用者，真正宝贵的是沉淀在系统里的数据和工作流。
- AI 时代，发现和提出问题还重要吗？
AI 能提问也能回答，但我认为发现和提出问题的能力，恰恰是 AI 时代每个人真正的短板。这篇只写了前半截。