教师 / 教育者 AI 备课包

这个 pack 包含什么

这是真正一线老师的工具栈 — 不是 Pinterest 上「教育 AI」开 30 个 tab 的购物清单。这里每一个都在一周里有具体位置：周一备课、周二到周四上课、周五批改，旁边长期挂一个辅导员，让周三请假的小孩不至于断档。

这个 pack 覆盖五个工作，按推荐顺序：备课 → 出讲义 → 出形成性小测 → 放到学校已经在用的 LMS 上 → 部署一个带记忆的个性化辅导员（每个学生的辅导员都「记得」他上次卡在哪）。每个工具要么开源、要么有清晰的免费档。没有一个会在你没明确同意的情况下把学生数据传给不透明厂商。

推荐安装顺序（备课 → 讲义 → 出题 → 批改 → 辅导）

1. Fabric — 从这里开始。它是一个 AI prompt 范式库（100+ 模式：summarize、extract_wisdom、create_quiz、write_essay）。一个 CLI，一致的形状。先用 extract_wisdom 跑教材一章 PDF，拿到干净的提纲，再围绕它备课。
2. Mr. Ranedeer — Personalized AI Tutor Prompt — 著名的 GPT 系统提示词，把 ChatGPT/Claude 变成会根据学生语言+水平自适应的辅导员。先自己 dogfood — 读三次 Ranedeer 会话，你就知道一个好的 AI 辅导员该长什么样，再让学生用。
3. Marp — 从 Markdown 生成幻灯片 — 用纯 Markdown 写课件，导出 PDF/HTML/PPTX。配 Fabric 用：extract_wisdom chapter.pdf | tee outline.md，手改成 Marp，30 分钟出 25 张幻灯片。
4. notebooklm-py（NotebookLM CLI） — Google NotebookLM 的回答只引用你上传的源（教材、PDF、课堂录音）。CLI 让你脚本化按单元建 notebook，自动生成学习指南、摘要、甚至音频概览，学生坐公交的时候能听。
5. Heyform — 开源对话式表单 — 自部署、GDPR 友好的 Typeform 替代品，用来做形成性小测、退出票、单元后调研。条件分支让你能根据答题情况分支问题 — 比 10 道选择题罗列更接近真实测评。
6. Moodle — 开源 LMS — 大多数学校/大学已经接受（或已经在跑）的 LMS。把它当作正式的成绩册，把 Marp 出的 PDF 和 Heyform 链接发布到上面。
7. Canvas LMS — 开源 LMS — 如果你所在学区用 Canvas（美国 K-12 大多用），就以它为集成目标。装学校已经标准化的那一个，别为了 AI 把成绩册分裂到第三个工具里。
8. Claude Code Agent: Microsoft Study Mode — 一个 Claude Code agent，用引导式发现（苏格拉底式提问，不是直接喂答案）教 Microsoft/Azure 主题。底层范式 — 「问，不要告诉」— 就是你想让学生用的辅导员模板，即使他们学的不是微软栈。
9. DeepTutor — AI 个性化学习助理 — 基于你提供的文档做多 agent 辅导。上传一篇论文或一章教材，学生得到交互问答、脚手架式提示、范例讲解。最接近「每个学生都有个随时在线 TA」的开源方案。
10. Mem0 — AI 应用的记忆层 — 让 #2/#8/#9 真正个性化的那一块。没有 Mem0（或同类），AI 辅导员每次都问「你现在什么水平？」。有了它，辅导员记得这学生上周四在二次方程上卡住，周二接着这里讲。

它们怎么协同

        Fabric  ─────► extract_wisdom / create_quiz 等范式
           │
           ▼
     Marp（幻灯片）──┐
           +         ├──► 发布到 ──► Moodle / Canvas LMS
     NotebookLM ─────┘                        │
     （学习包）                                │
                                              ▼
                                     Heyform（形成性小测）
                                              │
                                              ▼
                                       成绩册 + 反馈
                                              │
                          ┌───────────────────┴───────────────────┐
                          ▼                                       ▼
              Mr. Ranedeer  /  Microsoft Study Mode      DeepTutor
                   （系统提示词）                   （文档级溯源）
                          │                                       │
                          └─────────────► Mem0 ◄──────────────────┘
                                  （每个学生的持久记忆）

关键链接是 LMS + Mem0：LMS 存正式成绩，Mem0 存非正式上下文（「Maya 终于会长除法了，别让她重做」）。两个都重要，单独哪个都不够。

你会遇到的取舍（AI 批改准确性、FERPA / 学生数据合规）

• AI 批改 vs 人工批改 — 选择题和短数字题的 AI 批改已经基本解决；作文 AI 批改没解决。让 AI 做首遍 rubric 打分 + 评语初稿，然后你手工抽查 20%。永远不要在你没看过的情况下发 AI-only 的作文分数 — 既不可靠，多数学区也明令不允许。
• Moodle vs Canvas — 选学校已经在跑的那个。两个都好。别为了这个跟 IT 部门斗 — LMS 是管道，不是课堂本身。
• Mr. Ranedeer vs DeepTutor — Ranedeer 是提示词，粘到任意 LLM 即用（零安装、零基建，学校的 ChatGPT-EDU 也能跑）。DeepTutor 是平台，把回答锚定在你上传的文档上（更好的出处、需要部署）。先用 Ranedeer 学清楚你要什么；需要按单元做源溯源时再上 DeepTutor。
• NotebookLM vs 把 PDF 扔给 ChatGPT — NotebookLM 每一句回答都引你的源，并行内标引用。ChatGPT 会很愉快地编一个听起来对的引文。给学生用的材料，有溯源 > 流畅。
• 自部署 Heyform vs Google 表单 — Heyform 开源、数据你自己掌握；Google 表单一键即用，学校管理员已经信任。退出票用 Forms 没问题；涉及 IEP（个别化教育计划）或敏感反馈的，自部署。

常见踩坑（不要过度信任 AI 给学生的反馈）

• 让 AI 辅导员成为学生唯一的反馈来源 — AI 辅导员擅长搭脚手架推进下一步；它不擅长发现学生其实已经放弃了。每个单元给每个学生安排一次 5 分钟的真人 check-in。AI 是放大器，不是替身。
• 不去名化就把学生作业粘进 chat 工具 — 大多数学区有明确规则（美国 FERPA，国内也有相关法规）禁止把可识别的学生数据发给消费级 LLM。粘之前先去掉姓名 + 学号，或用学校的企业版（ChatGPT-EDU、Claude for Education 等，附带数据处理协议）。
• 生成一份 40 题的小测就直接发 — AI 出题经常有 1-2 道歧义题、重复题、或问到还没讲的内容。每道题都要读过再发。20 分钟省下一节课的「这题啥意思」。
• 告诉学生「AI 给你打了 B」 — 即使确实是 AI 打的，把反馈包装成「我借助工具看你的作业看到的」。学生对「电脑说」和「我从你作业里看到」反应完全不同。
• 跳过 Mem0 然后疑惑为啥个性化很浅 — 没有持久记忆，每次会话都是金鱼脑。第一周觉得神奇，第三周学生厌烦于反复自我介绍。第一天就把记忆层接上。