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让教师少做重复准备,把时间留给教学判断

Hast 基于学校授权的课程标准、教师材料、学习记录与教务规则,准备教案、分层练习、反馈草稿和学生服务材料;内容发布、成绩、干预和资格决定仍由教师与授权人员负责。

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课程支持包
等待教师审阅
数据结构与算法 · 第 6 周本次任务
根据本周作业中的共性错误,为下节课准备三组分层复习材料。不要给学生贴标签,也不要改变任何成绩。
依据
  • 课程目标 v3
  • 教师课件 6 份
  • 已脱敏作业统计

生成的教学草案

  1. 概念回顾

    定位两个高频误区,并映射到当前课程目标。

    已引用
  2. 引导练习

    从提示到独立解题,准备一组递进练习。

    待审阅
  3. 挑战任务

    为已掌握基础概念的学生准备延伸问题。

    待审阅
仅生成草案 · 教师决定内容、难度与发布

教育 AI 的价值,不是替教师作判断,而是让每次判断拥有更完整的依据

每份材料都回到当前课程

让教案、练习和答疑对应正在使用的学习目标、教师材料与班级进度,避免旧版本和通用答案进入课堂。

反馈来自真实学习过程

汇总作业、测验和课堂记录中的变化,呈现证据与待确认问题,而不是依据单一信号给学生贴标签。

学生服务不再反复补信息

依据有效制度核对身份、材料和办理窗口,将规则明确的请求送到正确团队,例外仍由授权人员处理。

把课程、学习信号和教务规则带进同一条支持链路

真正有用的教育支持不能只理解一段提问。Hast 在授权范围内组合课程事实、学习过程与服务规则,再把结果交回教师和教务团队审阅。

先确认这门课正在教什么

以当前课程而不是通用网络内容为准。

  • 课程标准与学习目标
  • 教师课件与阅读材料
  • 作业、量表与题库范围
  • 无障碍与课程特殊要求

再理解学生正在遇到什么

把变化作为需要教师判断的信号,而不是结论。

  • 作业与测验变化
  • 出勤、提交与学习进度
  • 常见误区与求助主题
  • 教师观察与已有支持记录

最后准备可审阅的下一步

交付草案、依据和待确认项,不越过责任边界。

  • 教案与分层练习草稿
  • 基于课程的答疑与反馈
  • 可解释的支持建议
  • 规则明确的服务材料

从一门课程或一类服务开始,而不是从全校改造开始

最好的试点具有稳定资料、清楚边界和可由教师复核的结果。先验证是否真正节省时间,再决定扩展范围。

一周备课与分层练习

选择一门真实课程,用现有目标和教师材料生成可审阅的教学包,比较准备时间与返工次数。

基于课程的学生答疑

限定一组已发布材料和作业边界,评估引用准确性、教师升级率与学生是否获得有效提示。

规则明确的学生服务

从证明、预约或材料核对等高频请求开始,衡量一次解决率、转交准确性和办理时间。

用一门真实课程验证教师是否真的省下时间

Hast FDE 会与教师、教务和信息化团队一起确定资料范围、隐私权限、教师审阅点和验收任务,以真实结果判断是否值得推广。

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