引言：当人工智能的浪潮席卷教育领域，每所学校都在面对同一个命题：AI究竟能为教育带来什么？在中山市阜沙镇罗松小学，这个命题已经有了清晰的答案雏形——不是被动等待技术降维，而是主动拥抱变革，用“软机制”撬动“硬实力”。
2026年6月，中山市教师发展中心项目团队走进罗松小学，开展了一场深度的进校诊断调研。这是中山市人工智能赋能学校教育管理校长班的重要实践环节——不是简单的"观摩走访"，而是以“看·听·访·解·诊·建·回”七步法为框架，从校园观察到数据解读，从分层访谈到对策建议，为学校AI赋能教育教学管理绘制一张可落地的“成长路线图”。
案例定位
本案例聚焦一所镇街小学的AI赋能探索历程，呈现“高意愿·浅层化·软机制驱动”的典型路径。阜沙镇罗松小学不是典型意义的"示范校"，而是一所“想进步”的普通学校——正是这样的样本，对中山市众多同类学校最具参考价值。
一、看：参观校园——初识罗松
6月的阜沙镇，艳阳高照。项目团队驱车近40分钟抵达罗松小学。从东区出发，一路向北，这片土地虽不繁华，却承载着一所镇街学校对AI教育的热切期盼。
（一）校园印象：朴素中的新气象
罗松小学规模不大，现有学生1488人，在岗教师80人（其中有效问卷76份）。校园内三栋教学楼映入眼帘——1995年建成的主教学楼白墙黄瓦有些许年代感，2018年建造的第一综合楼配套设施较为完备，2022年建造的第二栋综合楼虽已落成，但部分配套设施尚未完全到位。这一硬件落差，恰恰映射出学校在AI赋能道路上面临的现实条件限制。
然而，硬件的朴素并未限制学校的前瞻视野。走进学校会议室，桌面上摆放着两份精心准备的材料：一份是厚厚的《学校人工智能赋能教育教学管理年度行动计划》，另一份是学校自制的校园文化明信片——由师生共同参与拍摄，发现校园之美，也作为学校纪念品发放给毕业班学生。这份用心，在第一刻就向项目团队传递了一个信号：这是一所有温度、有想法的学校。
（二）教师画像：年轻化与高学历
“我们的教师队伍在阜沙镇是年龄结构最年轻的学校。”阜沙镇罗松小学李涛副书记在介绍中特别强调这一点。年轻化意味着更强的技术接受度和更低的转型阻力，但同时也暴露出一个隐忧：经验丰富、能引领学科教研的骨干教师相对匮乏，这在后续诊断中成为反复被提及的关键词。
二、听：学校介绍——主动求变
调研座谈伊始，李书记作了一场信息密度极高的汇报。不同于常见的"走过场"式介绍，这场汇报展现了学校在AI赋能学校教育教学管理领域的深度思考与系统规划。
（一）从“被动跟跑”到“主动布局”
李书记是信息学科背景出身，在接到校长班任务后，他大量研读了《广东省中小学教师人工智能素养框架（试行）》《广东省基础教育人工智能全域场景应用指南》等政策文件及《2026年中国教师生成式人工智能应用报告》，在短时间内完成了高强度的知识输入。这种"备课式"的认真态度，让项目团队第一时间感受到：这所学校不是在应付任务，而是真心想要推进变革。
【阜沙镇罗松小学 李涛副书记】我们在2026年开学初就提出了近年三项主要工作，其中一项就是将人工智能融入到学校教育教学管理中。
（二）年度行动方案：四大维度
学校制定的年度行动方案以一年为期，锚定教师素养、学科应用、德育管理和成果产出四大维度。方案设计了三大核心模块：
1. 学科教学功能模块
覆盖语文（智能作文批改、古诗词情境创造、阅读智能体辅助）、数学（抽象与具象转化、知识点掌握雷达、作业批改分析）、英语（对话纠音、个性化单词复习计划）、科学（AI辅助实验设计）、音乐（跨学科融合创编）等学科场景。
2. 德育与班级管理模块
计划以班级为单位建立AI知识库，多维度梳理课堂表现和行为习惯，支持智能分类和加密；生成班级发展学习周报自动推送给家长；建立家庭教育智能推送体系；探索心理健康智能体应用。
3. AI提示词校本库模块
建设全校共享的提示词资源库，按学科和场景分类，让新教师“像查字典一样”快速获取优质提示词模板。
专家即时观察项目团队在听取汇报后第一时间指出："这个学校在起点上比一般学校领先很多。只要你有主观意愿和心态去做这件事，很多事情都是事在人为。"但同时提醒：不能将一些想法强加给学校，学校需要自主选择推进节奏。
三、访：分层访谈——倾听一线
诊断的核心在于"听真话"。项目团队设计了分层访谈机制，从校级领导到中层干部、从骨干教师到一线教师，逐层深入，力求还原学校AI应用的真实生态。访谈围绕几个关键问题展开：94.7%的教师都用于备课，场景为何如此单一？工具为何集中在豆包和Deepseek？30年以上教龄教师为何出现断层？
（一）校级对话：管理者的决心与困惑
【阜沙镇罗松小学 梁柱明校长】我们学校属于薄弱学校，很多事情原先都遥不可及。今天听了部长的建议，我有很大的触动，似乎许多事情完全可以做。之前我们虽然想做，但不知从何做起。
梁校的坦诚让人动容。他面临的不是"做不做"的问题，而是"怎么做"的困惑。当项目团队提出"软机制"概念后，他看到了一条不依赖大额投入的路径——这意味着，即使没有智慧平板班、没有高端设备，学校依然可以通过管理创新撬动AI常态化应用。
（二）一线声音：教师的痛点与期待
项目团队与一线教师进行了深入交流。当被问及"如果学校整体推动AI，你认为最大的困难是什么"时，一位数学教师的回答揭示了关键矛盾：
【数学教师】在使用国家中小学智慧教育平台进行备课时，我发现调整教学内容需要花费很多时间。我们的教学压力较大，时间和效率是问题。在使用其他AI时，我实际上是不知道如何更好地与AI对话。
这段话暴露出三个层面的问题：一是“初次使用成本高”——教师投入时间学习新技术，短期内看不到效率提升反而增加负担；二是“平台体验差”——硬件和网络条件的限制直接挫伤教师使用平台的积极性；三是“提示词能力不足”——教师反映“不太会使用，不知道如何生成自己想要的情境”。
（三）年龄断层：被技术遗忘的群体
在访谈中，项目团队特别关注了30年以上教龄教师的使用断层问题。一位教师道出了实情：
【一线教师】语文组的老师年龄差距较大，需要考虑他们的身体条件，有的老师甚至都看不清PPT。复杂的AI应用他们根本不会用，最多只是用豆包进行简单的对话。
这段话让项目团队意识到：年龄断层的根源不是“不愿学”，而是“看不清、用不来”。解决方案不能停留在“培训”层面，而要从工具的可及性和操作友好度入手——比如提示词共享库可以让老教师“一键获取”他人成熟经验，瞬间看到效果，降低使用门槛。
访谈核心发现
教师普遍不反感AI，痛点集中在三个方面：①初次使用的时间成本高；②平台/设备体验差导致信心受挫；③提示词能力不足，“不知道怎么问”。这三个痛点指向同一个解决方向：不是更多培训，而是更好的“软机制”。
四、解：数据解读——量化画像
76份有效问卷，是这次诊断最硬的数据底座。通过对问卷数据的深度解读，项目团队为罗松小学绘制了一幅精准的“AI应用画像”。
（一）高意愿：开放度领先的群众基础
数据显示，89.5%的教师认可AI赋能教学的价值，仅1人认为“不好用”；84.2%的教师已经尝试AI辅助教学（72/76人），远高于全国69.4%的教师尝试率。这意味着罗松小学在“意愿”维度上已经领先于全国平均水平，群众基础是这次诊断中最宝贵的“资产”。
（二）浅层化：95.3%集中于备课
然而，高意愿并未转化为深应用。数据显示，在使用AI的教师中，95.3%集中于课前备课（资源收集、教学设计），课堂教学占60%，课后辅导下降至30%，教学评价仅15.6%，而德育管理几乎为零（约0.5%）。这呈现出典型的“倒金字塔”结构——教学环节越深入，AI渗透越弱。
项目团队在解读时指出：“老师们之所以在前期备课中表现最好，是因为各大AI的App做得非常好，手机上就能简便使用。我们可以倒推其他环节——学校需要采用简便实用的方式让教师更好地完成这些工作。”这一洞察直接指向了改进方向。
三、单一：豆包“一统天下”
在工具选择上，豆包以89.1%的使用率占据绝对主导地位，DeepSeek以64.1%位居第二，其他工具使用率均低于15%。学校几乎只使用免费大模型，尚未触及付费版或垂直领域专用工具。项目团队指出：“豆包并非万能，很多时候需要组合方案——何时用豆包、何时用Deepseek、何时用其他方式，需要一份工具选择地图。”
（四）群体鸿沟：20年教龄的分水岭
教龄数据揭示了一道清晰的“数字鸿沟”：5年以下教龄教师尝试率100%，30年以上教龄教师尝试率骤降至36.4%。20年成为一个关键分水岭——在此之前，教龄越长，AI尝试率下降越快。这一断层与“看不清PPT”“老花眼”等生理因素密切相关，提示改进策略需要从“降低操作门槛”入手。
五、诊：诊断分析——锁定本质
基于“看·听·访·解”四个维度的信息汇聚，项目团队对罗松小学AI赋能的本质问题进行了深度诊断。项目团队一针见血地指出核心矛盾：
【中山市教师发展中心 数字化学习部林书兵部长】核心问题是许多老师和领导在看待AI赋能时，通常将这视为技术应用问题。我认为这是一个管理问题，而非单纯的技术问题。如果是单纯的技术性问题，那么迟早都会解决。
这一判断为整个诊断定调：罗松小学不仅需要的是技术培训，还需要管理机制的创新。由此，项目团队锁定了四大本质问题：
（一）浅层化困境——“用了但没用好”
89.5%的认可率和84.2%的尝试率看似亮眼，但95.3%集中于备课环节，课堂教学渗透率仅60%，评价和德育几乎空白。高意愿与浅应用之间的巨大落差，暴露出学校缺乏将AI从"个人备课工具"升级为"课堂结构组成部分"的系统路径。
（二）头重脚轻——蓝图丰满、落地路径模糊
学校的年度行动方案设计了四大维度、三大模块、九项预期成果，覆盖语文、数学、英语、科学、音乐、体育、美术、德育、心理健康等多个学科和领域。然而，中山市教师发展中心教育管理培训部韩雨副部长指出：“每位老师都很累，可能产生不了太大效果。我干我的，你干你的，表面上学期末大家都产出了一些东西，实际上深度不够。”方案全面铺开的策略，在76名教师的有限人力资源下面临落地困境。
（三）工具孤岛——缺乏选择地图
豆包“一统天下”的背后，是教师对AI工具生态认知的局限。不同学科、不同场景需要不同工具的组合——语文作文批改可能需要专属智能体，数学可视化可能需要特定大模型，德育管理可能需要知识库平台。但学校尚未建立“工具选择图谱”，导致教师困在单一工具的舒适区中。
（四）内部数字鸿沟——教龄断层的结构性风险
30年以上教龄教师36.4%的尝试率，意味着近三分之二的老教师尚未迈出AI第一步。如果这一群体持续"掉队"，不仅影响教研组整体协作效率，更可能在学科组内部形成"数字代沟"——年轻教师与资深教师使用完全不同的备课方式，教研对话将出现"语言不通"的尴尬。
诊断结论
罗松小学的AI赋能困境，本质不是“技术不够”而是"机制缺失"。学校拥有高意愿的群众基础和年轻的教师队伍，但缺乏一套可持续的"软机制"来维持和深化AI应用。破局的关键在于：从管理创新入手，以零成本的"软技术·软方法"撬动全员参与。
六、建：建议对策——软机制驱动
针对诊断结果，项目团队提出了一套"零成本·可即时启动"的软机制建议体系。这套体系不依赖硬件投入，不等待经费到位，以管理创新为核心驱动力。
（一）文化激活轴：营造“人人都是分享者”的氛围
举措1：微视频展播计划
聚焦于AI如何解决教学场景中的真实问题，各学科教研组每周邀请一位老师分享，并形成微视频（3-5分钟）。优秀视频同步在学校公众号设立专题推广，形成"身边人教会身边人"的辐射效应。“老师们之所以可以掌握这种形式，是因为他们认为这位老师是身边的老师，他能够掌握，我也能够掌握。”
举措2：常态化AI教学开放日
与市级公开课不同，学校开放日追求“不表演、不评分、不给压力”。被选中的教师按正常方式上课，只需在课程中设计如何将AI融入即可。其他教师随机推门听课，重点观察AI在课堂中的使用方式和解决的问题。“因为这是常态化课堂，所以老师们通常认为这样的课堂可以复制。”
（二）知识沉淀轴：建设共享共建的资源底座
举措3：AI提示词校本库（“查字典”模式）
每位教师贡献自己用得最顺手的提示词，按场景、学科、问题分类入库。每条提示词附带使用效果标签和使用方法说明。其他教师“像查字典一样”查找所需提示词，拿到即可使用，使用后可以迭代更新版本，形成持续优化的知识生态。
举措4：AI工具百宝箱
与提示词库联动，百宝箱是一个“工具选择地图”：按教学、学习、创作分类，每个场景对应推荐工具及操作指南。学校每位教师贡献一个新工具，日积月累，全校共享。“AI更新速度非常快，一个人的视野非常有限。如果大家都拿到了最新信息全部贡献出来，学校会提升得非常迅速。”
举措5：即时响应支持网络
构建行政化、网络化的即时帮扶体系。当教师在课堂上遇到AI工具的Bug或技术问题时，支持服务需要在最短时间内响应。“如果学校的反应网络慢，老师很快就会失去信心，马上认为下次课绝不这么用。”
（三）激励保障轴：设计可持续的动力机制
举措6：AI专项成长积分体系
参加AI培训、工具录课、提交有效提示词、打造AI教学案例、担任AI助教、在校内开放日展示课程、帮助同事完成AI课堂实践等，所有行为均可获得“青松”积分。积分不是目的，而是"数据体系上的认证"。
举措7：资源倾斜机制
将积分与资源挂钩，如市镇校组织的高端培训优先派积分高的教师参加，将积分纳入学校绩效考核指标体系等。
举措8：物质激励——VIP会员奖励
每学期评选10位AI应用表现优秀的教师，学校购买AI工具资源作为奖励（如扣子会员、AI录音笔等）。“为表现优秀的老师购买AI工具资源，他们能进行们更为专业的听课自评。这样就形成了一个正向循环。”
（四）方法论建议：课题驱动与小切口突破
策略1：将行动方案转化为研究课题
项目团队建议：“不要把这件事当成学校的行政任务或者命令去推。我们完全可以把这件事转化为研究课题去推广”。引导教师思考每一步的操作方法、收集的数据，以研究性思维代替任务思维，主动性意愿大大增强。
策略2：小切口突破——先“尝甜头”再推宏图
李泳琦、韩雨和崔裕静老师不约而同地建议：“不要全面铺开。要找一个老师们认为大有可为的点，扎扎实实地把这个点做好，后面再去做系统实施。”项目团队初步建议以“提示词共享库”作为第一个突破口——零成本、低门槛、即时见效，最能带动老教师群体。
策略3：三个抓手加一个IP
项目团队为学校设计了“三抓手+一IP”的落地框架：AI智慧课堂（学科教学）、AI学习评价（学情追踪）、AI教师成长共同体（教研赋能）三大抓手，加上学校特色IP“青松AI”智能体系统贯穿全程。
七、回：回访追踪——指标体系
诊断不是终点，而是起点。项目团队为罗松小学设计了一套五维度回访追踪体系，确保"软机制"建设可量化、可追踪、可迭代。
（一）五维度追踪指标
（二）四节点回访机制
节点1：第1个月——基线确认
确认提示词共享库的首批基线数据：已有提示词条目数、贡献教师人数、查阅使用人次。项目团队特别强调数据意识：“你一定要有数据意识。我们必须拿到每个基线的数据，这决定了后期老师们写案例或者论文的时候是否能够前后呼应。如果节点错过，数据无法前后对比。”
节点2：第3个月——首轮反馈
评估微视频展播计划的执行情况：已发布微视频数量、观看覆盖人数、教师反馈满意度。评估提示词库使用频率和迭代次数。
节点3：第6个月——中期评估
全面评估五大维度进展，对照目标进行差距分析。重点追踪：常态化使用率是否达到30%里程碑、老教师群体（30年教龄及以上）尝试率是否提升至50%、AI教学开放日是否举办至少2场等。
节点4：第12个月——年度总结
完成年度数据采集，形成完整效果对比报告。对照一年期目标进行全面评估，产出：AI赋能教学案例至少15个、学科课例至少10节、提示词校本库1套、学校实践报告1份。形成可推广、可复制的“罗松模式”。
数据闭环
项目团队反复强调："要通过实践证明机制是有效的，你必须有自己的说法。"每个时间节点的数据采集不是为了考核，而是为了让学校和教师看到进步、发现问题、持续迭代。这正是"研究性思维"的核心要义。
结语：罗松样本的启示
罗松小学的进校调研，呈现了一个镇街普通学校在AI赋能浪潮中的典型路径：不是等到一切条件就绪才开始行动，而是在现有条件下就启动变革。“软机制”的价值在于——它不花钱，但需要管理者的魄力和智慧。对于中山市人工智能赋能学校教育管理校长班的其他学校，罗松样本提供了四点核心启示：
第一，意愿是最宝贵的资产。89.5%的认可率和84.2%的尝试率，是罗松小学最坚实的起跑线。学校管理者的首要任务是保护和激发这份意愿，而不是用行政命令消耗它。
第二，小切口优于大蓝图。不要全面铺开、四面出击。找一个所有教师都认为“与我息息相关”的突破口，扎扎实实做好，让教师先尝到甜头，再推动后续发展。
第三，机制重于技术。AI赋能的瓶颈不是“工具不够好”，而是“机制不够强”。微视频展播、提示词共享库、AI成长积分——这些零成本的“软技术”，比一台智慧平板更能撬动全员参与。
第四，研究思维驱动持续迭代。将行动方案转化为研究课题，以数据意识贯穿全过程。每个时间节点采集基线数据，让进步可量化、问题可定位、经验可迁移。罗松小学的故事才刚刚开始。这所镇街普通学校的AI赋能之路，或许正是中山教育数字化转型中最真实、最有温度的样本。
撰稿：林书兵
一审：崔裕静，倪唯蓉
二审：巩辉
三审：刘欢桐
