批改反馈：用AI做错因归类和反馈初稿

理论：批改的教育价值不止在判定正误，更在于诊断学习困难并提供下一步支持。AI可以协助完成错因聚类、反馈语言初稿和二次练习生成，但不能替代教师的事实核验与育人判断。 案例：小学数学老师过去面对40份作业，常常只能打勾、打叉，再写“注意审题”“再认真一点”。这一次，她只输入5个匿名错误样例：单位换算错、列式正确但计算错、题意没读懂、答案没有单位、过程表达不完整。AI先不写评语，而是做错因归类。教师审核后发现，AI判为“计算失误”的一类，真实原因是学生没有画出数量关系图，于是改为“数量关系表征不足”。最后得到四类错因、每类一句温和反馈、一道二次练习和下一课补救动作。 操作：1. 输入匿名作业样例，不上传姓名、照片、学号等隐私；2. 要求AI先做错因分类；3. 再生成反馈话术、二次练习和课堂补救建议；4. 教师逐条核验事实、语气、难度和是否保护学生自尊；5. 整理班级共性问题、个别支持方向和下一课调整点。 产出：一张错因归类与反馈初稿表。