本文介绍了HTML教学系统中学生自主学习场景的设计，提出老师、学生和AI三角色协作理念：老师作为学习路径设计师，学生作为节奏掌控者，AI作为学习伙伴。文章详细说明了如何提炼本质问题、拆分学习任务、设计AI协作提示和"费曼讲解"环节，并提供了高一物理章节的设计示例。这种系统让学生按自己节奏学习，培养面向未来的学习能力，适用于各学段、学科的自学需求。

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之前我们分享了场景A——老师在课堂上用HTML系统带着学生学的系统设计，今天聊场景B：学生有自己的设备，可以自主学习，按自己的节奏走。

在讲理念和方法之前，我想先邀请你切换一个视角：

假设你是一个高一学生，刚打开这个学习系统，准备学高中物理"运动的描述"这一章。你会看到什么？如何使用？在这个过程中，你能感受到什么？

核心理念说明

在学生自学场景里，学习不是"学生一个人对着屏幕"，而是三个角色的协作：把"老师在场"的学习体验，迁移到"学生自主"的场景。老师设计好目标和路径（补充相关的资源），学生掌控自己的学习节奏，AI随时陪伴。

老师：学习路径的设计师

设计学习地图：这一章要回答什么大问题？拆成哪些小任务？设计学习环节：每个任务包含哪些步骤？什么时候讲解、什么时候练习、什么时候反思？设计AI协作提示：在哪些关键节点，学生可以借助AI？如何引导学生有效使用AI？

老师的价值不是"在场讲课"，而是设计好学习路径，让学生能自己走下去。

学生：学习节奏的掌控者

决定自己的节奏：什么时候学、学多快、在哪里停留。判断自己的状态：这里懂了吗？需要更多例子吗？要不要问AI？检验自己的理解：能不能讲给别人听？能不能用自己的话解释？

学生不是"被动接收"，而是主动探索和判断。

AI：学习过程的伙伴

当学生理解困难时，提供更多例子、不同角度的解释。当学生需要检验时，出题测试、指出盲区。当学生想拓展时，推荐延伸阅读、提供更深层次的思考。

AI不是"答案机器"，而是陪伴学生思考的伙伴。

老师应该如何开始设计给学生的学习系统？

要切换到学生自主学习的视角，问自己4个问题：

问题1：学生为什么要学这个？——提炼大本质问题，作为北极星。

不是"知识点是什么"，而是"为什么学这个"。比如高一物理"运动的描述"，不是"什么是参考系"，而是"如何把眼睛看到的运动，变成可以计算和预测的？“这个问题会一直显示在界面顶部，提醒学生"我在做什么”。

问题2：学生需要经历哪些学习活动？——拆分学习任务，设计环节

不是按知识点拆（概念1、概念2…），而是按问题拆（如何确定位置？如何描述变化？…）。每个任务包含多个环节，环节类型灵活设计：物理可能是"观察现象 → 发现问题 → 建立概念 → 练习应用 → 费曼讲解"；语文可能是"初读 → 细读 → 讨论 → 创作 → 费曼讲解"。根据学科特点和学习目标，自由组合。

问题3：学生在什么时候需要AI帮助/接入其他资源？在关键节点设计AI协作提示。

不是每个环节都需要，而是在理解困难的地方（概念抽象、容易混淆）、需要验证的地方（做完练习、完成讲解）、可以拓展的地方（开放性问题、深入思考）。

问题4：学生如何检验自己真的懂了？设计"费曼讲解"环节。

每个任务的最后，让学生"讲给别人听"。可以让AI扮演"初中生"或"完全不懂的人"，学生把自己的理解讲给AI听，AI提出疑问，学生修改讲解。如果你能讲清楚，说明你真的懂了。

怎么设计AI协作提示？

这是学习系统最容易做错的地方。很多老师只会写"你可以问AI"，但学生不知道"怎么问"。

核心原则：AI协作提示不是"告诉学生去问AI"，而是在关键节点，给出具体的提问方式和使用守则。

情境1：初次接触新概念（理解困难时）

学生刚接触"参考系"，看了定义和例子，但还是觉得抽象。这时候的AI协作提示：

如果概念还不清楚，可以这样与AI互动：
1. 要更多例子
"能不能给我一个生活中参考系的例子？"
2. 验证理解
让AI给你出几个判断题，检验是否真懂了
3. 进阶思考
"有没有'绝对静止'的参考系？"
注意：先自己尝试理解，遇到困难再问AI

第一层帮助理解，第二层验证理解，第三层拓展思考。不是告诉学生答案，而是教会学生"如何与AI互动"。

情境2：完成练习后（自我检验时）

学生做完了3道判断题，想知道自己是否真的懂了：

做完练习后，可以这样用AI：
1. 先独立完成，不要边做边问AI
2. 完成后检查
把你的答案发给AI："我的答案是XXX，对吗？"
3. 如果错了
不要直接要答案，而是问："我哪里理解错了？"
4. 巩固理解
让AI再出几道类似的题

记住：AI是检验工具，不是答案来源

强调"先独立完成"，教会学生"如何问"（不要答案，要理解），引导"举一反三"。

情境3：费曼讲解时（检验真实理解）

学生要用自己的话讲"为什么需要参考系和坐标系"：

讲解前后，AI可以这样帮你：
1. 先自己讲一遍
不看任何资料，用自己的话讲出来
2. 让AI当"初中生"
把你的讲解发给AI，让AI扮演初中生，
提问你没讲清楚的地方
3. 根据提问修改
修改你的讲解，直到能讲清楚
为什么这样做？如果你能讲清楚，说明你真的懂了

让学生用AI验证自己的理解（而非获取答案），AI成为"对话伙伴"，而非"答案机器"。

不要追求完美，先做一个章节试试，下面是我在飞象老师中生成时用的提示词（第一轮对话），可以在这个基础上进行调整和修改：

我要为学生设计一个自主学习的HTML系统
【学科背景】
- 学科：高一物理必修一
- 章节：第一章 - 运动的描述
- 学段：高一
- 预计学习时长：约3-4小时
【我的内容规划】
- 大本质问题：如何把眼睛看到的运动，变成可以计算和预测的？
- 学习任务拆分：
1. 如何确定物体的位置？ - 涉及概念：参考系、坐标系、质点
2. 如何描述物体位置的变化？ - 涉及概念：位移、路程、时间
3. 如何描述运动的快慢？ - 涉及概念：速度、平均速度、瞬时速度
4. 如何描述运动快慢的变化？ - 涉及概念：加速度
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【设计要求】
## 核心理念
- 学生自主控制学习节奏
- 可以跳转、暂停、重复
- 路径由老师预设
- 不同环节用不同"场景"呈现
## 系统结构
### 1. 学习图谱（入口页面）
- 显示本章节的大本质问题
- 显示所有学习任务及进度
- 点击进入具体任务
### 2. 学习界面（任务页面）
- 顶部：大本质问题（北极星，始终可见）
- 右上角：视角切换按钮（学生模式 ↔ 老师模式）
- 左侧：可收缩的环节导航（可点击跳转）
- 中间：场景化内容呈现
- 底部/右下：下一步按钮
- 内容旁：AI协作提示小图标
### 3. 视角切换功能
- 学生模式：看到学习任务和流程
- 老师模式：看到子问题拆分、设计思路、教学目标
### 4. 场景类型
根据环节类型，中间内容区呈现不同"场景"：
- 黑板场景：模拟黑板背景，用于知识讲解
- 练习册场景：模拟练习本，用于做题练习
- 讨论区场景：模拟小组讨论，展示不同观点
- 讲台场景：学生成为讲解者（费曼讲解）
- 广场场景：类似论坛，看其他学生的成果
### 5. AI协作提示
- 在关键内容旁边有小图标 💡
- 点击后展开/弹出"AI协作建议"
- 引导学生使用外部AI工具（ChatGPT、Kimi等）
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【任务】
请基于以上信息，为我设计：
1. 学习图谱页面的结构和呈现方式
2. 每个学习任务应该设计哪些环节（根据物理学科特点）
3. 每个环节应该用什么场景类型
4. 哪些地方需要AI协作提示

这个学习系统一旦做好，学生可以反复使用，按自己的节奏学习。而且，学生在这个过程中，不仅学会知识，还学会"如何学习"、“如何与AI协作”。这是面向未来的学习能力。这个系统未必适用于所有学段、学科，但是我认为这是未来学生/成人自学的一个很好的方式。

从这样的系统设计，我想大家应该会更容易理解教师角色的转型，以及未来为什么不再需要那么多“普通”老师。

我们需要的是“建构型教师”，如果设计得好，这样的学习系统是可以大规模复用的，当然也可以根据不同学生的需求进行一些其他的调整～

这不只是用于"给学生用的"。

无论你是职场人想学产品设计，还是成人想学编程，或者小学生学语文、中学生学物理，甚至是想学一门新语言、学一个新技能——只要你想学习，都可以用这个思路给自己设计一个量身定制的学习系统，欢迎体验和尝试～。

如何系统的学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

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• 什么是向量表示（Embeddings）
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第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
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第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
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• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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