AI辅助教学内容
三、AI辅助教学内容表
本案例AI工具使用遵循"全流程闭环赋能"逻辑，形成"设计-实施-反馈"三位一体的协同关系：
AI工具链协同架构
| AI工具 | 核心作用 | 解决问题 | 闭环环节 |
|---|---|---|---|
| 问卷星+DeepSeek | 智慧的"教研专家" | 教什么 | 需求分析 |
| 有言AI | 专业的"内容创作者" | 如何呈现 | 训练实施 |
| 豆包智能体 | 贴心的"私人教练" | 怎么练 | 训练强化 |
| DeepSeek+OCR | 细致的"数据分析师" | 如何改进 | 效果评估 |
工具深度耦合机制
- 数据流耦合：前一环节的输出是后一环节的输入
- 目标一致性：所有工具都围绕STAR模型应用展开
- 功能互补性：实现"标准化设计→个性化教学→数据化优化"的闭环
3.1 课前预习阶段
3.1.1 收集跨行业面试问题
主要内容：不同专业常见的英语面试问题，关注外企和国际化企业面试特点。
AI应用：
- 🔗 访问地址：DeepSeek
- 🎯 应用方式：生成不同专业常见英语面试问题，分专业、分文化背景的英语面试问题库
预期目标/效果：构建涵盖技术类、商务类、服务类等多领域的国际化面试问题库，为差异化教学提供精准素材。
示例问题库
技术类专业：
- "Describe a challenging technical problem you solved and how you approached it."
- "How do you stay updated with the latest technology trends in your field?"
商务类专业：
- "Tell me about a time when you had to negotiate with a difficult client."
- "How do you prioritize tasks when managing multiple projects?"
服务类专业：
- "Describe a situation where you went above and beyond for a customer."
- "How do you handle customer complaints effectively?"
3.1.2 学习需求调研
主要内容：按专业发放问卷，调研学生对STAR模型的认知现状、学习痛点与国际化职场发展需求。
AI应用：
- 🔗 访问地址：问卷星
- 🎯 应用方式：使用AI生成并发放调研问卷，进行调研
预期目标/效果：精准定位教学重点，为差异化教学和个性化指导提供数据支持。
3.1.3 数字化教学资源制作
主要内容：分析问卷数据，聚焦学生共性难点设计教学内容，制作AI数字人视频作为跨文化案例示范。
AI应用：
- 🔗 访问地址：有言AI
- 🎯 应用方式：制作数字人教学视频，模拟国际化面试场景
预期目标/效果：
- 提供沉浸式跨文化学习体验
- 增强知识可视化效果和国际化情境感知
- 针对性解决学生问题，提升课堂教学效率
3.2 课程实施阶段
3.2.1 AI智能案例解析
主要内容：学生分组，参照AI标记结果，进一步讨论优秀面试案例文本，并分析每个部分是如何支撑核心论点的。
AI应用：使用DeepSeek编写并标记STAR优秀面试案例。
预期目标/效果：让学生掌握一个清晰、逻辑性强的框架，用以组织和呈现个人经历，从而有力地证明自身能力与岗位的匹配度。
STAR案例标记示例
问题：请描述一次你在团队项目中解决冲突的经历。
AI标记的STAR结构：
- 🎯 Situation（情境）：我在大三时参与了一个跨专业的创新创业项目，团队由5名来自不同专业的学生组成...
- 📋 Task（任务）：作为项目协调员，我需要确保各专业成员能够有效协作，按时完成项目里程碑...
- ⚡ Action（行动）：我采取了以下三个步骤：1）组织一对一沟通会议；2）建立共同的项目管理系统；3）制定冲突解决机制...
- 🏆 Result（结果）：最终项目按时完成，获得了校级创新创业大赛二等奖，团队协作效率提升了40%...
3.2.2 AI模拟面试
主要内容：学生使用豆包AI模拟面试智能体，选择专业和与自己英语水平相匹配的（简单、困难）模式模拟面试训练。
AI应用：
- 🔗 访问地址：豆包
- 🎯 应用方式：创建智能体，配置特色功能
智能体配置特色
| 功能特色 | 具体实现 |
|---|---|
| 专业切换 | 不同专业不同面试问题的智能切换 |
| 难度适配 | 不同英语水平的同学选择适合自己难度的模拟面试问题 |
| 智能评分 | STAR模式下四维度评分：情境25%、任务25%、行动25%、结果25% |
| 跨文化评估 | 跨文化适应性评估 |
| 个性化建议 | 个性化改进建议生成 |
智能体二维码
将智能体二维码嵌入课件，方便学生扫码使用：
📱 扫码体验AI面试官
预期目标/效果：通过AI驱动的沉浸式训练，学生在反复练习中强化STAR模型应用，提升国际化职场沟通自信心。
3.3 课后反馈阶段
3.3.1 学习数据智能收集
主要内容：通过问卷星收集学生课堂反馈，使用OCR技术批量处理学生练习截图。
AI应用：
- 🔗 下载地址：Umi-OCR
- 🎯 应用方式：批量识别并分析学生课后练习内容
预期目标/效果：构建完整的学习轨迹数据链，为精准教学提供数据基础。
3.3.2 AI驱动学情深度分析
主要内容：使用DeepSeek深度思考模式，对多维度学习数据进行分析，生成个性化和班级整体学情报告。
AI应用：
- 🔗 访问地址：DeepSeek（开启深度思考模式）
- 🎯 应用方式：
- 输入分析请求，上传学生反馈数据
- 生成文字版学情报告
- 用文字版学情报告生成可视化学情报告
- 进行学习数据深度挖掘和可视化分析
预期目标/效果：实现学情数据自动化处理，生成科学化个性化学习建议，支撑精准教学决策。
学情报告详情
详细的学情分析报告请参看：资源下载-支撑材料-学情分析报告
3.3.3 跨专业对比分析
主要内容：对不同专业学生的STAR模型掌握情况进行对比分析，探索专业差异化教学策略。
AI应用：
- 🔗 访问地址：DeepSeek（打开深度思考）
- 🎯 应用方式：输入分析请求，上传不同专业的班级学情报告，生成多专业学情对比报告
预期目标/效果：
- 优化跨专业教学策略
- 促进教学反思
- 探索共性培养与专业特色结合的创新模式
学生反馈
学生A："AI面试官的即时反馈让我能够立即知道自己的不足，比等老师批改作业效率高多了。"
学生B："数字人老师的演示非常生动，让我对STAR模型有了更直观的理解。"
学生C："不同专业的面试问题让我感受到了真实的职场环境，练习更有针对性。"
技术创新总结
本案例通过多种AI工具的协同应用，实现了从课前准备到课后反馈的全流程智能化支撑，不仅提高了教学效率，更重要的是为学生提供了个性化、沉浸式的学习体验，真正实现了"因材施教"的教学理念。