一、让 AI先“挑毛病”，把情境锚定在目标上
　　最初备《漫画老师》一课时，我设计了“猜猜他是谁”的游戏情境导入，自认为很有吸引力。按照惯例把教案与课件上传，请AI教研员先做“课前预诊”。报告明确提示：本课教学目标中对“通过典型事例表现人物特点”这一习作要素的指向不够清晰，情境活动与写作方法的关联存在“断裂风险”。据此，我调整设计，把游戏情境改为“为学校广播站征集‘我的老师’人物稿件”这一真实表达任务，情境由此有了明确的写作目的。这让我体会到，备课阶段使用AI教研员，最大的价值是让情境创设从“凭经验”转向“凭依据”：先明确本课要培养哪一项具体的写作能力，再倒推情境需要具备哪些要素。
　　二、AI“看不见”的部分，恰恰最需要教师在场
　　真正走进课堂后，我发现 AI教研员的评课报告与我现场的感受常常存在“温差”。AI指出《漫画老师》一课“教学反馈多为简单肯定与重复，追问策略运用不足”。这一提醒是准确的，但我同时意识到，AI无法替代我在场时的那份判断。所以我的做法是：把 AI当作“提醒有没有追问”的哨子，把是否追问、追问到哪一步交给现场判断。反观《我的心爱之物》一课，AI评价其目标达成度达14/15，评价语是“紧扣具体事物抒发情感”，这与我课堂上感受到的学生写作状态是吻合的——它印证了我对这节课的判断，也让我更相信哪些做法值得延续。
　　三、评课场景：从“我觉得”到“数据说”，教研有了共同语言
　　AI教研员对我帮助最大的场景，其实是评课。以往备课组评课时，讨论常常停留在模糊表述上，说得热闹，改起来却无从下手。引入AI报告后，评课的起点变了。我们会先看分项指标——《我的心爱之物》教学策略适配性 13/15、核心素养培育26/30，总分89分；《漫画老师》教学策略适配性10/15、核心素养培育 20/30，总分 71 分。两节课同属一个任务群，写物与写人各一节，分数差的背后原因便清晰起来：前者胜在“范例支架到位”，后者输在“缺少连贯的故事样例支撑”。数据成了讨论的共同语言，“哪里差”“差多少”“怎么补”都有了明确的落点。我逐渐意识到，AI教研员带来的不只是分数，还是一种把教研从“个人经验”推向“证据共识”的可能。
　　四、反思场景：AI教研员能做什么、不能做什么
　　经历了备课、上课、评课三个场景的磨合，我在反思中逐渐厘清了AI教研员的边界。它能做的，是把隐性的教学问题显性化、坐标化；它不能做的，是替代教师对学情的体察与价值判断。因此，我形成了“AI看数据、我看学生”的双轨方式：先以报告为“体检单”找出问题指标，再由我回到课堂现场，判断问题在本班学情下的真实含义。它最大的意义，是帮助教师建立自我改进的闭环。从备课预诊、上课提醒到评课复盘，AI让“设计—实施—评价—改进”形成了可追踪的循环，这对课题研究而言尤为珍贵——研究过程因此有了可留存的证据链。
　　五、改进策略：目标先立、支架内嵌、追问驱动、评价前移
　　综合四个场景的实践，我提炼出 AI教研员辅助下作文情境化教学的四条改进策略：一是目标先立：备课阶段借助AI的目标诊断，先明确本课指向的写作能力与核心素养表现，再依此设计情境，避免“情境先行、目标模糊”。二是支架内嵌：依据AI关于“故事样例支撑”的提示，在情境中嵌入范例感知、方法提炼的支架，让学生有可模仿、可迁移的写作路径。三是追问驱动：结合AI的互动反馈，在关键处设计追问链，把学生的零散表达引向对写作方法的深层理解。四是评价前移：借助AI的生成性评价功能，把评价从课末环节前移至片段练笔过程中，让学生边写边得到反馈，实现“教—学—评”一致。
　　回望这段借助 AI教研员改进作文教学的过程，我最深的体会是：技术不会替教师上课，它更像一面镜子，帮我们看见平时忽略的角落。作文情境化教学的落点终究在“人” —— 在学生对语言的真实运用里，在教师对学情的真切体察里。AI可以提供数据参考和改进线索，但怎么走、走到什么程度才算好，仍要交给教育者的专业判断与育人初心。今后，我将继续探索AI教研员与语文教学的深度融合，让数据真正服务于学生的表达成长。