• 家庭规则一致性：两个人两套标准

  同一件事，爸爸说可以、妈妈说不行，孩子学到的往往不是规则，而是找谁更管用。本文说明规则不一致带来的隐性成本，给出只统一三条底线、不当着孩子翻盘、把规则写下来三条做法，并如实交代相关证据多为相关设计的局限。

  2026-10-12 家庭学习研究组 25266

• 过程表扬：夸努力还是夸聪明

  夸奖是家长最常用的工具，但夸能力还是夸过程，会悄悄改变孩子对聪明的理解。本文说明能力表扬与过程表扬研究的结论与争议，给出夸奖落在动作、结果不好时也有话说、撤出聪明标签三条口径，并交代效应量小、不能当作提分手段的边界。

  2026-10-12 家庭学习研究组 30454

• AI 与教研：命题评课能交出去多少

  省下来的是打字时间，不是判断时间。本文说明哪些教研环节能交给工具、哪些不能，给出可外包、半外包、不可外包三条分工，并提醒这只是内部教研约定，命题仍需教师逐题过一遍。

  2026-10-11 AI教育研究组 27261

• AI 与自我评价：谁来判断我进步了

  觉得差不多了，一考才发现差得远，判断自己学得怎么样是一项要练的能力。本文用熟悉错觉与元认知研究说明偏差的来源，给出延迟判断、以产出为标准、留档对比三条校准做法与其边界。

  2026-10-11 AI教育研究组 29864

• 多大的孩子适合用 AI

  几岁能用没有统一答案，真正的门槛是三项准备：说得清要什么、判得出答案好坏、会想到找人。本文按准备度分三段给出用法，并说明分段依据不是年龄，而是这几项能力是否出现。

  2026-10-11 AI教育研究组 38064

• 同是 AI，为什么数学比语言好用

  解方程能验算，改写英文却很难判断合不合适，差别在任务能不能被判定。本文说明可判定性为何是关键，给出数学当解法库、语言当陪练两套用法，并提醒这条界线并非绝对、显隐知识的界线本身仍在讨论中。

  2026-10-11 AI教育研究组 22560

• AI 说得越肯定，越要停一下

  换个问法答案就变了，语气却同样笃定——工具的表达不携带它的把握程度。本文说明语言模型的生成机制与幻觉的成因，给出降级提问、要求出处、找独立来源三步核对顺序，并交代它能降低风险但无法归零。

  2026-10-11 AI教育研究组 31341

• 自动改错：改好了不等于学会了

  工具把作文改顺了，同样的错误下次还犯，因为改好和学会是两件事。本文用纠错反馈研究说明直接给答案与只标问题的差别，给出分层处理、留一道手改、隔周回看三条用法，并如实交代证据争议与适用边界。

  2026-10-11 AI教育研究组 33167