教培老师怎么批量做个性化反馈

如果你是做小班课的一线老师，应该很容易懂这种感觉。

学生一少的时候，你还能认真写反馈。
一旦学生一多，反馈这件事就会开始变得很尴尬。

• 想写得具体一点，很费时间
• 想写得快一点，又容易写成模板
• 每次都想体现“我有认真看这个学生”，最后却还是会被重复劳动拖住

那种感觉很具体。

你明明知道这个学生这周哪里比上周好一点，
也知道他卡在哪，
但真到你坐下来写反馈的时候，脑子里那点判断又很容易散掉。

最后写出来的东西，连你自己都觉得：

好像也没写错，
但就是不够像这个学生。

我最近越来越有一种很强的感觉：

批量个性化反馈，真正卡住老师的，往往不是不会写，而是信息太散。

很多人以为，问题出在提示词

现在大家多多少少都接触过一点提示词了。

所以很多老师很自然就会往这边想：

• 是不是我提示词还不够具体？
• 是不是我再学几个技巧，AI 就能写得更像一点？
• 是不是我还没问到位？

这些当然也不是完全没关系。

但如果你平时带课的学生信息本身就是散的，
AI 就算再会写，也只能每次临场发挥。

它可能会写得通顺，
但不一定真的懂这个学生。

所以我现在反而更想把问题往前推一步：

不是先研究怎么问。
而是先想，你手里有没有足够稳定、真实、能调用的学生资料。

为什么很多网页版聊天，做不到真正稳定的个性化反馈

因为它本质上还是一次性对话。

这次你把学生情况讲清楚了，它也许能帮你写一段。
但下一次换一个学生，换一节课，换一个窗口，你又要重新解释一遍。

最后就会变成一种很熟悉的状态：

你每次都像在重新开工。

AI 没有持续看到这个学生的学习过程，
也没有真正积累起这个学生的状态变化。

所以它当然很难稳定下来。

这不是它不够聪明，
而是它每次拿到的信息都太碎了。

说得再直接一点，就是：

你每次都想让它“重新认识”这个学生一次。

真正更值得做的，不是继续聊天，而是先积累

我现在更认可的一种做法是：

先把学生资料慢慢沉淀下来，再让 AI 基于这些资料来工作。

这里的关键不是某一个具体工具，
而是你得先有一个能长期积累文字记录的地方。

比如：

• 用基于文本的笔记软件，像 Obsidian
• 或者任何你能长期稳定记录、后面又方便查找的工具

重点不是工具有多高级，
而是这些东西后面能不能被 AI 读到、用到。

如果后面再配合一些能直接读取本地文件的 AI 工具，比如 Codex 这一类，
它的意义也不只是“更高级”，而是它终于不是只陪你聊几句了，

而是开始基于你真实积累下来的资料工作。

对小班课老师来说，最值得先记下来的是什么

其实不用写得很复杂。

每次上完课，哪怕你只记几句，后面都可能非常有用。

比如：

• 学生是谁
• 今天上了什么内容
• 具体卡在哪里
• 课堂表现怎么样
• 家长最近反馈了什么
• 下节课准备怎么调整

你会发现，这些东西平时你脑子里其实都有。

而且很多时候，你在下课那几分钟，其实判断是最清楚的。

这个学生今天状态不对，
那个学生今天开口比上次顺，
还有一个学生表面会了，实际一到完整句子又开始掉。

只是如果不顺手记下来，
它们就会在下一次上课、下一次写反馈的时候，重新变成一堆零散印象。

而一旦你开始积累，AI 后面就不再只是“猜”，
而是真的在“读资料”。

学生记录真的不用写长

很多老师一听到“沉淀资料”，就会本能地觉得：

这是不是又要多做一套很重的系统？

其实完全不用。

我自己的感觉是，最开始越简单越好，不然很容易坚持不下去。

比如一条记录，像这样就已经够有用了：

[[张三]] [[S01A1]]

今天上了过去式。
读单词还可以，但一到完整句子就容易卡住。
口头练习时经常漏掉动词变化。
家长反馈回家不太愿意主动开口。
下节课继续做过去式口头替换练习。

这里我顺手解释一下前面这两个标记。

• [[张三]]，你可以把它理解成“这条记录对应的是哪个学生”
• [[S01A1]]，你可以把它理解成“这条记录对应的是哪门课，或者哪套课程”

如果你平时不用这种双中括号写法，也完全没关系。
你写成：

• 学生：张三
• 课程：S01A1

也一样可以。

我这里这样写，只是因为在像 Obsidian 这种基于文本的笔记软件里，这样后面更方便把同一个学生、同一门课的记录串起来。

说白了，重点不在符号本身，
而在于你后面能不能很快找到：

• 这个学生过去都发生了什么
• 这门课最近整体上到哪了

这一小段，放在当下看，可能只是课堂笔记。

但等你积累了一段时间之后，你会越来越明显地感觉到，它不是白记的。

因为到后面你再回头看，会发现很多东西一下子连起来了。

这个学生不是“突然这周不愿意开口”，
而是前两周其实已经有点这个苗头。

这个家长也不是“突然开始着急”，
而是前面几次反馈里已经能看出来他的关注点。

真正开始好用，是在后面那一步

也就是当你要写反馈的时候，
不再是自己从零回忆，也不是重新向 AI 解释每个学生。

而是直接告诉它：

我马上要给这个班的家长发每周教学反馈了。请你先阅读这个课程的基本信息、参加这个课程的学生资料，以及最近一周我的工作笔记，再帮我整理每位学生最近的学习情况，并分别生成对应的家长反馈内容。

这时候，AI 给你的东西，稳定性会高很多。

因为它不是临时猜一段“像老师会写的话”，
而是在你已经积累下来的真实资料上工作。

这就是我自己觉得差别最大的地方。

这样做最直接的好处是什么

对小班课老师来说，我觉得最直接的好处有这几个：

• 不用每次重新介绍学生
• 反馈会更具体
• 更容易批量做
• 个性化程度会更高
• 后面还能继续长出练习单、备课内容，甚至别的教学支持

说到底，真正值钱的不是“AI 帮你写了一段反馈”，
而是你慢慢搭起来了一套后面可以反复用的资料基础。

如果你只记一句话，我希望是这一句

批量个性化反馈的关键，不是聊天，而是积累。

先把学生信息慢慢沉淀下来。
后面再让 AI 基于这些资料来工作。

顺序一换，很多事情真的会顺很多。

我接下来想继续研究的，也是这条线

不是再推荐一个 AI 工具，
而是想继续认真研究：

怎么让 AI 真正“记住”学生，
然后帮助教培老师更高效地做反馈、练习单和备课。

如果你也是做小班课的独立老师，
也欢迎来跟我聊聊。

作者介绍

嗨，我是小橙子🍊。

我会继续在「码上就懂」里分享老师和职场人真正用得上的 AI 科普、工具和方法，尽量把复杂的东西讲简单一点，把繁琐交给 AI，把时间留给自己。

如果你有想看的内容，或者正在被某个 AI 问题卡住，欢迎留言告诉我，说不定下一篇就会写到。

另外，我也在写专栏**《小橙子🍊的一人企业实验》**，记录这个项目是怎么一步一步做出来的。如果你感兴趣，可以点击左下角的「查看原文」。