• AI 阅读分级：难度谁来定

  同一等级的两篇文章，读起来的感受往往差很多。本文说明难度不是单一维度，梳理词汇覆盖率与可读性公式各自的作用与局限，并给出先看覆盖率、把背景知识算进去、等级只排序不卡人三条选材口径。

  2026-10-03 AI教育研究组 33313

• 跟 AI 练口语：轮次之外缺了什么

  和 AI 对话能练到出口成句，换到真人面前却还是卡壳。本文把这个落差归到互动本身，说明意义协商与输出这两条机制的假设地位，并给出当热身、当保险、当靶子三条定位与三条适用边界。

  2026-10-03 AI教育研究组 38932

• AI 例句：语法都对，语感不一定对

  工具给的例句语法上挑不出毛病，放进作文里却哪里都不对。本文从搭配与使用场合入手，说明通顺与地道其实是两个指标，并给出例句当提示、真实语料对照、记搭配不只记单词三条口径与三条边界。

  2026-10-03 AI教育研究组 34779

• 备课省下的时间去了哪

  工具压缩了备课时间，但压缩的是找素材与排版，而不是判断学生会在哪里卡住。本文整理本院教研组的备课时间自查，结合教学内容知识框架，说明可替代与不可替代的两类工作，并给出节省时间的定向投法。

  2026-10-01 AI教育研究组 26737

• 翻译键一按：什么时候不该用

  翻译工具把理解成本降到接近零，省下的那一步通常正是学习发生的那一步。本文用本院课堂观察对照两种翻译用法，结合生成效应与合意困难，给出先卡后翻、只译句不译篇、回译检查三条规则与边界。

  2026-10-01 AI教育研究组 23930

• 学习数据：被记录下来的那些

  每次答题、每次停留都可能被记录，但多数使用者说不清记了什么、留给谁。本文梳理学习分析里行为层与推断层数据的差别，说明三类常见问题，并给出能不开的权限不开、数据当线索不当结论等三条使用纪律。

  2026-10-01 AI教育研究组 24374

• 该自己扛的部分：人机学习分工

  工具省下来的那四十分钟，有的学生用来多练两轮，有的用来做别的事，走向完全不同。本文从合意困难与认知负荷理论出发，说明哪些环节可以交给工具、哪些必须自己扛，并给出一个可以自查的三栏分类。

  2026-10-01 AI教育研究组 33526

• 越推越窄：推荐算法与输入多样性

  推荐算法按点击历史给内容加权，用得越久看到的越像。本文整理本院学生自学记录里的话题收窄曲线，说明过滤气泡的机制与学界争论，给出把推荐当入口不当轨道、同一话题连续三次即换两条口径。

  2026-10-01 AI教育研究组 37438