划重点
AI的价值不在替代人，而在让我们专注创造性和判断性工作。
设计120张卡牌，花了2天时间。
当得到AI学习圈的同学姚一江老师跟我分享这两个数字时，我有点意外，这效率也太高了。因为这120张卡牌的背后，可是一套完整的“全球贸易演化模拟游戏”的全部内容，包括剧情设计、角色设定、逻辑搭建、插图制作，甚至是配音合成。
要知道，很多看似简单的需求背后，是非常复杂的项目流程。按照传统方式，光是构思一个完整的教学类桌游剧本就要好几天，并且需要一个小团队，更别提后续的卡牌设计和多媒体制作了。整套流程走下来，大部分都要几个月甚至大半年时间。
但今天介绍的姚一江老师，他用AI做搭档，在两天内完成了这件事。这套游戏解决了一个很多教育工作者都头疼的问题：如何让学生不只是“听懂故事”，而是真正理解背后的逻辑。
姚一江老师是小玩童创客的创始人，当我看到他分享的这个案例时，我的第一感受是：这不只是效率的提升，更可能代表了教学方式的一种新探索。
不过，我也很好奇：这种方法普通老师能复制吗？复制的成本和门槛有多高？
所以今天想和你详细拆解一下，姚老师到底是怎么做到的，以及这背后有哪些我们可以借鉴的地方。
01 小微学校的大难题
先和你介绍下，小玩童创客是杭州的一所小微创新学校，专注项目式学习和青少年科技创新教育。他们有个很明确的理念：让孩子在“玩中激发创造力”，同时在解决真实问题的过程中学会承担社会责任。
但现实很骨感：这个不到10个老师的小团队，负责服务全校约200名学生的课后兴趣学习，师资压力还是很大的。姚老师告诉我，每个老师都要负责多个年级、多门课程，想要为每个复杂议题都设计创新教学，根本没有足够的时间和精力。
比如中美贸易摩擦这样的国际议题，这类话题对中学生来说太过抽象。孩子们接触到的往往是新闻里的几个关键词，或者老师的解释。他们能听懂表面的故事，比如知道有贸易战这回事，知道关税会影响商品价格，但很难把握背后的逻辑，更别提站在不同国家的角度去思考博弈过程。
结果就是，课堂上的理解停留在了“知道有这回事”，而不是“理解为什么会这样”。
过去姚老师他们主要依赖传统方式：老师讲授、播放纪录片、小组讨论。这些方法能传递信息，但学生更多是在“听”，而不是在“思考”。
他们也尝试过角色扮演或模拟活动，但整个剧情设计、卡牌制作、逻辑搭建都需要手工完成。姚老师跟我算了笔账：光编写一个完整剧本就要2-3天，卡牌设计制作至少一周，再加上测试调整，一套完整的教学活动至少需要半个月。更要命的是，一套活动往往只能用于特定话题，遇到新议题又得从零开始。
这就形成了恶性循环：老师想创新但成本太高，最终还是回到传统讲授模式。
对小玩童这样的小微学校来说，这个问题更加突出，有限的师资根本承担不起反复试错的成本。当然，这个问题不只存在于国际议题的教学中，任何涉及多方博弈、长期演化的复杂内容都面临同样的挑战。
那么问题来了，有没有办法既保证教学创新的效果，又大幅降低制作成本呢？
AI的出现，让这个难题有了新的可能性。
02 AI共创三步法
姚老师的突破口很有意思：他没有把AI当成一个工具，而是把它当成了真正的“共同创作者”。
他的核心思路很简单，用AI和他们一起搭建一款卡牌模拟游戏，让学生能够化身不同国家代表，从大航海时代一直推演到人工智能时代，在一场场决策和对抗中体验全球贸易的演化。
听起来很宏大，但具体怎么做呢？我来详细拆解一下他们的操作过程。说实话，这个过程并不是一帆风顺的，他们也踩了不少坑。
第一步：内容生成
这个环节，AI真的像一个“剧本搭档”。
姚老师先让GPT模型梳理完整的历史事件时间线，从大航海时代的地理大发现，到工业革命的技术突破，再到现代的全球化进程和AI时代的到来。这不是简单的时间轴罗列，而是要找出每个阶段的关键转折点、核心矛盾和博弈逻辑。
但这里就遇到第一个坑：AI生成的历史内容有时会出现细节错误，或者过于理想化。比如说，AI可能会把某个历史事件的时间搞错，或者把复杂的政治博弈简化成非黑即白的选择。
姚老师告诉我，他们的解决办法是建立双重验证机制：AI负责快速生成框架和素材，老师团队负责历史准确性核查和逻辑合理性调整。这样既保持了AI的高效率，又确保了内容质量。
更有意思的是，AI还会生成角色对白、逻辑分支，甚至插图提示和配音建议。比如学生扮演15世纪末的西班牙王室，面临哥伦布提出的西航计划时，AI生成的对白让学生真切感受决策者的纠结——支持这个计划风险巨大，但如果成功，可能获得通往东方的新航线。这让抽象的历史逻辑变得具体可感。
第二步：游戏系统设计
这是整个项目最核心的部分，也是最容易出问题的地方。
在AI的辅助下，他们把全球贸易的演化切分为了六个关键阶段，每个阶段都有不同的游戏规则和胜利条件。我把每个阶段的具体内容截图放在下方了，你可以看看。
接下来，更巧妙的是卡牌系统的设计。他们围绕资源禀赋、制度差异、博弈行为等几个维度，设计出了三类卡牌：
环境卡：表示一个时期的大背景，如殖民扩张、冷战、全球化初期等。环境卡会有一定的限制规则，比如“冷战”环境下，就无法进行某类自由贸易。 事件卡：代表历史上的重大事件，会改变游戏局势。比如，新航路开辟、广场协议等等。 行动卡：代表国家可以采取的具体策略。比如，外交联盟、技术投资、军事扩张、贸易协定等等。
这套系统的精妙之处在于，它是一个真正的“国家命运模拟器”。学生根据国家特点在不同阶段做战略选择，然后看到选择如何影响后续发展。一个拿着19世纪日本卡牌的学生，可以选择闭关锁国或明治维新，不同选择带来不同发展路径，也影响与其他国家的关系。
这种体验让学生真正理解了“路径依赖”和“制度选择”的重要性。
第三步：多媒体制作
这个环节展现了AI工具的强大整合能力，但也是踩坑最多的地方。
过去制作教学素材，最头疼的就是视觉设计。老师们往往不是专业设计师，很难做出既美观又统一的视觉效果。但AI绘图工具完全改变了这个局面。
不过，姚老师他们一开始也吃了不少亏。最初生成的插图风格五花八门，有的像卡通画，有的像油画，完全没有统一感。后来他们总结出方法：在提示词里设定清晰风格规范，固定色调与元素描述。
比如：国家卡采用“16世纪欧洲地图风格，暖色调，手绘质感”，事件卡采用“历史插画风格，冷暖对比，戏剧化构图”。我把卡牌也放到了下方，你可以看一下。
还有个小细节，他们发现AI生成的人物形象有时会出现“六个手指”或者“奇怪的面部表情”这样的问题。解决办法是多生成几个版本，然后挑选质量最好的，或者用AI修图工具进行二次调整。
配音同样如此。AI语音合成不仅快速生成，还能调节语调情感，让每个角色都有独特声音特色。剪映等AI视频工具则让普通老师也能轻松完成专业级教学视频制作。
整个流程下来，过去需要几周的工作，现在借助AI的能力，仅仅两天内，就能完成120张卡牌的设计制作。对小玩童这样师资紧张的小微学校来说，这种效率提升简直是救命稻草。原本一个老师几周才能搞定的创新教学设计，现在两天就能复制到多个复杂议题上。
03 从“听故事”到“做决策”
那么，课堂上的实际效果怎么样呢？说实话，我最关心的就是这个。
姚老师告诉我，最直观的变化就是学生的参与度。过去讲中美贸易摩擦，学生们往往是被动接受，偶尔有几个问题也比较表面。但用了这套卡牌游戏后，整个课堂氛围完全不一样了。
学生们不再只是听故事，而是以“国家代表”的身份做选择、推演结果。那种代入感让他们全程高度投入，课堂讨论也比以往热烈许多。有人会为了资源分配争论，有人会因为战略选择而反思，这种沉浸式的参与，让他们真切地感受到国际贸易背后的逻辑。
更让姚老师意外的是讨论深度的变化。以前学生问“为什么美国要对中国加关税”，现在问“如果我是美国，什么情况下会选择贸易保护主义”、“中国应该如何应对，才能既保护利益又维护全球贸易秩序”。
从“为什么会这样”到“如果是我会怎么做”，这正是向着深度学习又迈出了一步。我做产品这么多年，深知用户从“知道”到“理解”再到“会用”的跨越有多难，而姚老师用这套游戏化的方式，让学生自然而然地完成了这个跨越。
04 可复制的AI共创经验
听完姚老师的分享，验证了我一直思考的观点：AI的价值不在替代人，而在突破资源和时间限制，让我们专注创造性和判断性工作。
在姚老师的案例中，AI承担机械重复的工作，比如资料整理、框架搭建、素材生成、配音制作；老师专注更有价值的部分，比如教学逻辑设计、内容把关、体验优化。这种分工既高效又高质，关键是可复制。
那么，其他教育工作者想要复制这套方法，需要注意什么呢？基于姚老师的实践，我总结出三个关键要素：
第一，明确分工边界。AI擅长快速生成、批量制作、风格统一，但不擅长价值判断、逻辑验证、细节把控。所以最好的方式是让AI做“苦力活”，人做“脑力活”。
第二，建立质量把关机制。AI生成的内容必须经过人工审核，特别是涉及历史事实、逻辑推理的部分。姚老师他们的双重验证机制值得借鉴，AI快速产出，人工精准把关。
第三，掌握提示词技巧。这是决定AI输出质量的关键。要学会给AI设定明确的约束条件，比如生图时要求风格统一等，这样生成的内容才更符合实际需求。
姚老师他们也在试着把这套方法推广到别的课程设计中，后续有进展我会再来分享。
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