教创赛国赛归来，聊聊哪些坑你可以不踩，AI 又能帮你到哪一步？

缘起

2026 年 7 月 23 号，南京大学仙林校区。第六届全国高校教师教学创新大赛的总结交流大会刚散场，就有星友把我获奖的动态发布到了知识星球。

那几天在南京，听参赛教师、指导专家和高校管理者的赛后交流，我越听越觉得，这个比赛的经验，值得好好写一写。但是我不确定，平时为了 AI 和效率工具来到这个星球的星友，是否会对一个高校教学比赛感兴趣，于是发了个帖子征询意见。

很多星友特别兴奋，纷纷点赞支持，让我讲讲参赛经验。

比赛刚刚结束，各种细节还热乎着，正适合趁现在写下来。

不过，有些星友提的问题让我意识到，不少朋友之前压根没关注过教创赛。所以在讲经验之前，我得先把这个比赛的基本概况和我自己的参赛历程交代清楚。

概况

你可能会想：高校教师教学创新大赛，不就是高校老师的讲课比赛嘛，上台讲十几分钟，评委看谁讲得生动、有条理，对学生有感染力、能启迪思考，反映出优秀的授课能力。

不是，那个比赛叫青教赛。我十几年前参加过，现在已经超龄了。

这个比赛由教育部高等教育司指导、中国高等教育学会主办，在教育部直属单位「保留举办」的评审评比竞赛清单里，它是唯一的高校教师教学竞赛。

含金量可以用数字说话。本届大赛有 1308 所高校参加，13.8 万名教师参加校赛，4.5 万名教师参加省赛，最终只有 699 个教师团队、2694 名教师走进全国赛现场。大赛办了六年，全国已经有超过 57 万名教师参与了比赛。

能来南京的，都是各省的特等奖或者一等奖（有的省不设置特等奖，部分一等奖后面有括弧标明「推荐国赛」）选手。就这，还得先过一道网络评审。本届首次设了明确的淘汰线：网评成绩前 70% 才能进现场，后 30% 不进现场、也不授奖。你看，即便是刷掉的那三成，也已经是各省推荐的顶尖选手。

本届一等奖 104 项、二等奖 247 项、三等奖 348 项，大致是 15%、35%、50% 的结构。

说来惭愧，我这次只拿了国赛二等奖。但值得欣慰的是，也算是我校突破性成绩了。

那教创赛到底在比什么？

不管是校赛、省赛还是国赛，你带到赛场上的，表面是一段课堂实录视频、一份教学创新成果报告和一套汇报幻灯，背后评的却是一个完整的链条：

你有没有从学生培养的真实问题出发，做出一套系统的改革方案，把它持续实施到日常课堂里，再用可信的证据证明学生确实因此发生了变化。

课堂实录不是排演的示范课，要的是你平时怎么上课；报告不是罗列你用过哪些平台、开发过多少资源，要回答的是为什么改、改了什么、凭什么说有效；最后的现场汇报和专家问答，检验的是你自己到底想没想明白。汇报 + 答辩那 20 分钟，只是整个参赛过程露出水面的冰山一角。

换句话说，它不是讲课比赛，是一场围绕整门课程展开的教学改革答辩。

你可能还会问：那人工智能赛道，是不是比谁课上用的智能体多、大模型调得炫？

恰恰不是。

评委真正关心的是，AI 有没有真的改变你的教学方式和学生的学习方式，还是只是给旧课堂添了个新工具。

本届一共九条赛道，人工智能和实验教学是新增的两条。我参加的就是人工智能赛道。

对了，参赛还有道门槛：参赛课程须纳入本科人才培养方案，主讲教师近五年内讲过这门课两轮及以上。这条门槛的深意，后面「积累」一节再说。

历程

其实我跟这个比赛的缘分，是从拒绝开始的。

2024 年秋天，学院负责教务的领导就鼓动我参赛。我没答应。早就听说过这比赛太卷了，对我这样的懒人极不友好。

转机发生在 2025 年秋天，我去河北省某高校做了一场 AI 辅助教研的讲座。有老师问：王老师，教创赛上，AI 能帮上什么忙？

我答不上来。我根本没参加过，也不了解教创赛。

偏巧这时听教务处的领导说，教创赛为人工智能新加了一个赛道，我前期的积累很合适。行，那就参加，就当了解一下比赛的流程。下次出去讲座交流，就可以避免答不上来的尴尬了。

2026 年 1 月参加校赛，我获得了校一等奖第一名，推荐省赛。

2026 年 4 月下旬省赛，我拿了天津市人工智能赛道一等奖第一名，推荐国赛。

到这里，比赛的流程我大致熟悉了，可你以为我这就搞懂比赛了吗？

并没有。

5 月下旬，教务处组织我们 5 名推荐国赛的选手，参加了河北省某高校组织的教创赛工作坊，按照指导教师团队的要求一步步打磨了两天，我这才终于明白：这个比赛的教学创新成果报告，究竟在比什么。

例如前面提到过的那个链条，问题、举措、实施、证据，得环环相扣、互相咬合，而不是把自己做过的事情罗列一遍。

我当时惊出一身冷汗。

因为 6 月 2 号就要提交材料，只剩大概一周。而我原先那份报告的写法，拿这个标准一照，基本上是哪儿和哪儿都不挨着。

没办法，改吧。当然，改的方式，讲究技巧，咱们后面说。几乎是最后一刻，我才把评审材料提交到了系统。心里想的是：网评只刷三成，并不要紧吧？

网评结果出来，我确实如愿进入了现场赛环节。但是一看名单，我傻眼了。天津市原本一共推荐 26 项，最后只剩 9 项进现场。这个淘汰比例，是三成？！

后来才明白，人家说的三成，是全国推荐选手加一起三成，不是按照省份等比例分配。

网评侥幸活了下来，下一关是幻灯。7 月 6 号，我拿着前一天晚上才做完的 52 页幻灯，又去请上次工作坊的专家们给点评。专家看完说：「王老师，你这个前三页讲完，专家基本上就不会再好好看了，因为他觉得你不是来参加比赛的。」

我这才明白，幻灯不是单独展示你做的东西。它有一系列的要求，每一页都跟得分点挂钩。

又得推倒重做。幸好这里也有技巧，一会儿讲。7 月 17 号下午五点前，幻灯按时交上去。

7 月 22 号中午，我上场讲完，二等奖。

这里还有个小插曲。

有星友让我讲讲看别人比赛的感受。我实话实说，一个也没看见😂

参赛选手在比赛前，只能在备赛室等待，比完后贴上完赛贴，才可以进观摩室看别人的讲述部分（问答部分不直播）。

我排在了那一场最后一个，比完吃饭、坐车回宾馆休息。所以没有机会看其他选手的精彩表现。

但更逗的是，也没人能在观摩室「看到」我的比赛直播。甚至有星友在现场一直候着，也没看到。

为什么呢？因为到我上场时，观摩室里的直播，声音正常播放，画面一下子没了。之后观摩室里很乱，工作人员试了半天不行，只好重启设备，结果网断了……

等技术人员来，把网接好，发现我已经讲完，进入问答环节了。

当然，这些当时在赛场里的我自己并不知道，都是在观摩室的同事、朋友们事后告诉我的。

遗憾有没有？

有。现在复盘，很多环节都可以做得更好，只是有一些坑，不是短期弥补能起效果的。下面咱们就来一一说一下。

选课

先说我感触最深的一条：如果你讲多门课，选择参赛那门课的内容本身，最好离 AI 远一点。

听着是不是有点怪？人工智能赛道，还要离 AI 远？

对。

你想啊，现在每行每业都在用 AI。你的课程内容如果离 AI 远，AI 一进来，前后对比就特别扎眼。可如果你教的本身就是贴着 AI 的东西，那份「精彩」反而出不来。

我选的课是「信息系统开发方法与工具」，信管专业大三的必修课。这门课离 AI 太近了：学生要做系统，做系统少不了编程，而人机协同编程如今已经是主流范式。省赛的时候讲这些还没问题，一到国赛赛场，你会发现很难在这样的高手过招中讲得精彩。

我讲的逻辑很清楚：原来很多学生编程能力薄弱，现在正确使用 AI Agent 辅助开发，能把系统做出来了；原来做的东西不符合用户需求，现在有了更多余力去贴合用户需求，更有实际价值，甚至还能赚钱了。

从评分上看，这些都没什么过错，该防的扣分点基本都防住了。可精彩从哪儿出？很难。

真正让人眼前一亮的，反倒是这套课程从理念、内容到模式推广的成果。这些我有，而且确实具有一定优势。但拿大赛的评估标准往上一套，这部分只占很小的比例。

对比来了。我们组第五位出场的选手讲《公安情报学》，第一句话就把评委牢牢抓住了。她展现的是学生发来的信息：「老师，我用你教我的方法，抓住犯罪嫌疑人了。」

……

我同事当时在观摩室看这段，脱口而出：这是一等奖。

果然，人家就是一等奖。

你想想看，这个差别有多大。人家拿 AI 锁定犯罪嫌疑人，评委没见过；我的学生做出一个功能齐全的应用，评委们平时没用过应用吗？从价值到功能，会觉得非常新鲜吗？

当然，讲信息系统开发也不是完全不行，但前提是，学生做出来的东西本身就得有拿得出手的精彩之处。这跟学生的能力和投入程度都相关，恐怕不是你一个人可以说了算的。

所以，跟科研论文写作、项目申请一样，竞赛课程选题的重要性大于完成度。赛场上「做得不错」的很多，「眼前一亮」的才更能被记住。

选择课程前，问自己，这门课最亮的那个瞬间，讲给一位外行评委听三十秒，他会不会坐直了？答案含糊，就换一门课吧。

你问我既然懂这些道理，为啥自己决定选这门信息系统开发？因为我另外一门课叫《机器学习》，离 AI 更近。

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