AI备课与课件共创
选择一个学科单元，让教师用自己的教材、教案和校本要求生成可编辑的教学成果。
适合：希望先从教师减负和教学准备开始查看怎样交付学校决策的三个前提
安全、使用与结果，必须同时成立
好看的演示不能代替学校决策。试点设计需要同时回答管理风险、教师接受度和投入价值。
安全可控
数据尽量少进系统；关键输出显示来源、保留记录并由人复核。
教师愿用
围绕原有工作重构步骤，不增加无意义填报，不要求教师成为技术人员。
结果可验证
使用率、成果质量、节省时间和问题清单共同构成试点报告。
试点方法
一个完整试点，需要留下四类证据
不是为了证明AI一定有效，而是帮助学校判断：哪些任务值得继续，哪些做法需要修改，哪些场景暂时不应使用。
教师真的在用吗
记录参与教师、使用频率和完成的真实任务，不用培训签到代替应用结果。
成果能进入教学吗
检查教案、课件、问题设计等成果是否经过教师修改并实际使用。
有没有减少负担
对比典型任务前后的准备时间、重复操作和跨系统切换。
错误如何被发现
保留来源、反馈、人工复核和问题记录，形成可改进清单。
REGIONAL IMPLEMENTATION
区域建设：先形成样板，再把方法复制出去
不同学校基础不同，区域项目不宜用同一套功能强行覆盖。先诊断差异、建设样板校，再沉淀课程、应用、数据和评价标准。
区域诊断
梳理学校基础、教师能力、设备与应用差异。
样板校试点
选择有意愿、有条件的学校跑通真实场景。
教师能力体系
形成分角色、分任务、可持续的课程与教研机制。
过程评价
观察使用、成果、问题与改进，不只看安装数量。
申请场景诊断
不知道从哪里开始，也可以直接描述当前困难
写明学校类型、使用对象、已有设备或平台、最想改善的一项任务。我们先帮助判断是否适合启动，以及适合采用哪种最小方案。