让老师的教学智慧，走进每一间课堂
讲座式培训「一讲了之」——认知可以靠听，能力只能靠练。
案例跟做 · 人人复现 · 出师带教，让老师从「听过 AI」走向「真会用 AI」。
老师的 AI 助教 —— 替老师分担日常重复工作，帮老师更好地工作。
AI 生成 · 同一门课的另一种打开方式
FDE 源自产业界（Forward Deployed Engineer，前沿部署工程师），本质是 AI 落地工程师——离业务一线最近、最懂业务、能把 AI 真正落地成成果的人。放到学校，就是教师 FDE：真懂教学、会用 AI，不拘工具、不限设备，把 AI 用进教学业务的深处。
能把一项教学工作写成标准流程，意味着真懂教学、真懂业务——写不出流程，就是业务没吃透。
会串工作流、会写提示词、会测会炼——让 AI 按流程稳定出活。
不在真实的备课、作业、测评任务上跑通，前面两个都白搭。
哪件事最占时间？备课、出题、批改、学情分析……先从最花时间的事下手
哪些步骤天天重复？天天做、次次做的环节，正是 AI 最能接手的环节
产出有无好坏标准？能说出「什么样算好」，AI 才有明确的把关口径
课的交付物，是自己做出来的技能，不是证书。
做得出来、用得起来，才算真会。
好用的技能沉淀下来，越用越厚、越传越广。
会照着做——复现典型案例，做出第一个属于自己的 AI 技能，理解从任务到成果的基本路数。
全员起步线能自己做——从真实教学工作中发现适合 AI 介入的场景，把重复性任务变成标准流程，形成稳定、可复用的技能，持续产出校本资源。
达标线能带别人做——不但自己会做，还能讲清方法背后的道理，把同伴也带出来。
出师线能带动一个组织做——个人成为学科里公认的 AI 应用示范，并从学校、教研组等所在组织的实际需求出发，规划 AI 应用场景与技能建设，组织教师实践与成果沉淀，推动 AI 从个人应用走向组织应用。
示范线 · 带动组织应用方法融在真实案例里边做边学——不做旁观者，人人当堂动手、做出自己的成果；自己能做出来，就能教给别人做出来。
教会一位老师，这位老师再教会另一位老师——培养的力量在校园里持续扩散，学校逐步形成自己的骨干队伍。
进校工作坊面对面交付，标准课程内容，注重成果产出。
教师个人可直接开通线上课程；学校、机构与教育主管部门可统一采购、为教师批量开通；渠道代理、联合办会等专项合作同样欢迎洽谈 —— 开通方式与合作细节按实际情况共研确定
联系我们 →教师 FDE 是产业界「前沿部署工程师」理念在教育领域的落地——真懂教学、会用 AI、不拘工具、把 AI 用进教学业务深处的教师。核心方法是 FDE＝SOP＋AI：把优秀教学经验梳理为标准流程（SOP），借助 AI 规模化执行，让经验可复现、可沉淀。
一般培训多停留在「听过 AI、了解工具」；教师 FDE 以「案例跟做、人人复现」为范式，要求当堂产出可运行的教学技能与教学资源，学完能独立把 AI 用进备课、课堂、评价等真实业务，并通过出师带教形成校内传帮带机制。
可以。课程从「AI工程化思维与教学应用」的母案例跟做起步，无需编程基础，按步骤操作即可完成；L1—L4 层级清晰，从「会照着做」逐步进阶到「能自己做、能带别人做」。
能独立完成 AI辅助教学设计与课堂应用、S7 苏格拉底式高质量问题链设计、SOLO 思维评价与学情分析，并能把个人经验沉淀为可批量复用的技能与校本资源；学校层面，骨干教师的经验得以固化为学校数字资产。
先上线上的 FDE 系列课程（前置导课免费试看，开通后随到随学）；再结合线下工作坊（案例跟做、当堂产出）；培养机制还包含出师带教（1 带 1），具体按学校与个人情况灵活组合。
教师个人可直接开通线上课程；学校、机构与教育主管部门可统一采购、为教师批量开通；具体合作方式与交付安排可联系运营团队共研确定。
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