教學設計中最難的環節是什麼？不是找素材、做課件，而是設計問題鏈。

　　我校著力推進“以問題鏈驅動學生思維發展”的課堂教學模式，明確問題設計的“四必準則”：必對標新課標、必契合學情、必形態科學、必邏輯成鏈。道理都懂，但備課時，教師面對教材常陷入兩種困境：要麼問題問得太大，學生無從開口；要麼問題太碎，一個知識點拆成多個小問，思維反而散了。

　　學校語文學科組長在教學設計中也踩過這個坑。一次設計《背影》的問題鏈，她第一稿寫了四問：“父親做了哪些事？”“體現了什麼情感？”“你有什麼類似經歷？”“如果拍成視頻你會選哪個場景？”看起來由淺入深，但有教師指出，第二問過於籠統，學生難以找準思考方向。後來她把問題鏈草稿發給AI，讓它對照“四必準則”逐條“體檢”，整個操作分為三步。

　　第一步“對標檢查”：向AI輸入本節課課標與素養目標，由它判別各個問題是否落實核心素養、有無偏離教學重點。AI很快識別出“體現了什麼情感”指向模糊，建議修改為“文中哪些細節體現了父親的情感？請找出兩處並説明理由”，將籠統的感受設問轉變為立足文本的細讀任務。

　　第二步“學情校準”：把上一節課堂教學評價單數據一併輸入，明確哪些知識點學生已掌握、哪些還有困難，讓AI判斷問題難度是否落在學生的“最近發展區”。AI反饋第三問對基礎薄弱學生可能偏難，建議加一個腳手架：“先回憶家人為你做的一件小事，再説説你的感受。”這一小改動，降低了入口門檻，又不降低思維要求。

　　第三步“邏輯驗證”：讓AI檢查四個問題之間的邏輯鏈條是否通順——前一問是否為後一問鋪墊，後一問是否深化前一問，確保每問都具備清晰的思維導向，邏輯銜接也更為嚴密。

　　經過一學期各學科的實踐運用，我有兩點體會。一是AI更擅長“找毛病”，而非從頭創作。如果直接交由AI從零生成問題鏈，成果往往趨於平庸；教師初稿交由AI審查，可以快速定位設問過空、缺少過渡、難度失當等問題。二是AI的“體檢”不能取代教師思考，它更像一面鏡子，暴露教學設計的疏漏；問題定稿以及課堂現場的追問點撥，依然離不開教師的教學智慧和現場判斷。　（作者係山東省高青縣第三中學校長）