零代码老师自制AI教学系统，三个月迭代320版，清华附中化学游戏树要让学生高考稳拿80分

清华附中化学老师常老师站上讲台，打开自己用AI做的PK对战游戏投屏到大屏幕，喊两个学生上台对战。台下几十个学生仰着脖子，抢着参与。站过讲台的人知道，让全班抬头有多难。这款游戏的关卡不是AI随机生成的，而是常老师把自己攒了六年的教学经验、学生常犯的错误，逐一拆解成题目，再让AI顺着思路出题、把界面做得好看些。

希鸥网观察到，常老师做这样一款游戏，运气好一次就能成，来回改两三次也就十来分钟，时间成本只有以前做PPT的十分之一。试玩排查科学性硬伤后，游戏直接进课堂。这背后是一个被忽略的事实：当写代码的门槛消失，决定AI课件好不好用的，不是技术，而是老师最原始的备课功底。常老师说，“老师本身有丰富的教学经验，知道什么是对学生合适的。”

常老师的路径并不典型。在清华附中教满六年书后，他一度离开学校，觉得授课总是重复，怀疑这些重复性工作是否真有必要靠人类一直做。正好字节跳动招人，他跳槽做了四年AI教育产品。去年附中校长找他，说学校需要一个人负责AI落地，另一家大厂也在接触他。他选择回到清华附中，一周只上六节课，剩下的时间带着全校老师研究AI。

各学校其实非常关注AI发展，但主要缺一个懂AI、又待在教育一线的人。常老师说，不在一线就会跟教育脱节，没办法把AI教育落实下去。这话点出了当前AI教育落地的核心矛盾：技术供给和教学场景之间存在断层，能写代码的不懂课堂，懂课堂的不会写代码。而老师们整天给学生提要求、批作业、不行打回去重做，提示词工程恰恰是他们练了一辈子的老本行，只是自己不知道。

AI的风在清华附中刮了起来。26级高一年级组长曾建川老师用AI做了个收作业的小程序，作业侧面贴二维码，手机一扫，谁交谁没交一清二楚。带化学竞赛的姜兴来老师搭了一棵“游戏树”，挂了八九个学科竞赛小游戏，一天用掉学校三千多积分，全校教职工使用飞书的热情空前高涨。学校最先买的200万积分不到两个月被老师们用得精光，后来又补了600万，常老师经常看着后台发愁，“感觉撑不到这一年的飞书周期结束了。”

希鸥网认为，这场发生在清华附中的AI实验揭示了一个被低估的变量：组织内部的技术扩散速度，取决于有没有一个既懂业务又懂工具的“翻译者”。常老师从字节回到附中，本质上带回了互联网公司的产品思维，但他真正的杠杆不是自己写代码，而是让每个老师意识到自己已有的教学能力就是最好的AI指令。当200万积分两个月耗尽，说明需求侧从不缺，缺的是把工具和场景对齐的那个人。

华图教育湖北襄阳分校的辅导员周斌，提供了另一个样本。大学读教育专业，从没碰过开发，却在三个月里单枪匹马搭出一套迭代320版的系统。最初只是为了省填表的工夫，班里搞打卡攒积分换礼品，辅导员要在企业微信里手填，他一人带四五十号人，每天光填表就头晕眼花。第一版他用豆包工作搓了个线上工作台，考勤表导进去，积分自动加减，一键导出图片发班群公示。

做完第一版周斌发现，不会代码也能搭成这样，干脆接着做。他有一个困扰很久的痛点：学生数据散落在出勤、刷题、考试各个系统里，想知道一个学生最近状态咋样，得在好几个表格之间来回横跳。现在这些零散数据可以整合进系统，从8月3号到10月30号，版本号跳到V320，平均一天三个多版本。系统自动汇总分析，一天帮他省下两三个小时，每个学员都有一份专属学情报告，哪块是短板、冲刺先补哪儿写得明明白白，甚至细到概括归纳怎么做、综合分析怎么答。

周斌对AI的态度和常老师几乎一样：用归用，但绝不把方向盘交给AI。三百多个版本里，很多改进意见来自同事，但他绝不直接丢给AI，而是自己先把想法捋顺，再统一交给豆包工作。在他看来，AI终究只是打下手的工具，往哪走还得人说了算。辅导员平时怎么跟学生谈心，更是AI干不来的活。AI能写出周全的话术，但直接发给刚考砸的学生，多半只会让人觉得心里凉凉。只有辅导员看完分析、心里有了数，把人叫过来聊一会儿，学生才听得进去。

国际金鸥奖中国区盛典，第十二届金鸥品牌榜·2026年度创新案例库开放申报了。免费提报，独立评估，入榜品牌将获得电子版《入榜证明》及年度专题公示，优秀案例可获得深度专访+全平台分发。如需修改或发布文章，请加微信号：sheisceo