用 AI 出期中复习题，出题质量的上限由提示词决定。本文给出学情、范围、题型三段式提示词模板，演示一个完整的提示词样例，并说明生成后必做的三轮人工校验。

AI能快速统计错题分布，但它看到的是答案，不是思维。本文说明AI能做什么、不能做什么，以及如何把AI的统计结果和教师的判断结合起来，附四点使用提醒。

AI生成的教案像一份通用模板，直接用会有偏差。本文列出必须改写的五个部分——学情分析、目标表述、问题设计、时间分配、评价方式，并说明改写的具体方向。

AI能快速生成练习题，但质量参差不齐。本文给出出题前的三项约束（知识点、难度、题型）、生成后的四道审核关，以及AI适合与不适合出题的场景，附完整流程建议。

AI口语评测能提供即时反馈和大量练习机会，但它在语用、情感、应变等维度上有局限。本文说明工具的适用环节和教师的不可替代之处，并给出课堂配合的具体方式。

AI能根据数据生成个性化学习计划，但哪些环节可以交给它、哪些必须由教师主导，需要划清。本文梳理三个可委托环节和两个必须保留的环节，以及使用中的风险提示。

AI错题本工具能自动归类和推送同类题，但很多学生用成了"拍照存档"。本文说明工具的核心价值在哪，以及教师如何引导学生把工具用实，避免工具被闲置。

AI工具可以快速统计试卷数据，但它的输出不能直接当结论用。本文梳理用AI做试卷分析时老师需要守住的四道关，以及能让工具真正发挥价值的使用方式。

AI工具正在进入教师的工作场景，但用得好和用得浅，差别很大。本文梳理教师用AI备课的三条实用路径，并说明使用中需要注意的边界和风险，三条路径覆盖备课的不同环节，实用可落地。

AI学情分析报告正在进入越来越多的课堂，但很多老师只看得分率一项。本文介绍学情报告里更有价值的几类信息，以及如何把它转化成具体的教学动作。