向野物语

# 向野物语·乡村复式教育自然探索 **项目文档** 项目介绍：面向乡村复式课堂的 AI 本土自然探索平台。向野物语把教材目标、乡土自然与跨年级差异化任务连接起来，让低年级和高年级在同一节课中互相协作；在减轻教师备课与组织负担的同时，帮助乡村儿童用科学的眼光重新认识身边熟悉的自然，把日常经验转化为可观察、可提问、可验证的知识，并在探索中增加对家乡自然的了解、学习人机协作，拓展对 AI、科学、生态及相关职业的想象。产品在角色设计、任务分工和反馈语言中融入性别友好元素，提升女性科学与技术角色的可见度，避免性别刻板印象影响学生的选择与参与。 ## 1. 项目背景 在一所全校学生不到十人的乡村学校里，学生横跨不同年级，而教师人数十分有限，这样的课堂要如何展开？ 这不是虚构场景，而是许多乡村小规模学校和教学点的日常。复式教学（multigrade teaching），即一名教师同时面向两个及以上年级授课，曾是对这一难题的经典回答。它始于清末民初，彼时乡村私塾和初等小学常因师资匮乏、人口分散而采用一师多级的组织方式；新中国成立后，这种方式又长期支撑着偏远地区"把学校办到家门口"的承诺。然而，随着国家教育投入增加、城镇化加速推进，复式教学在上世纪后期逐渐被标准化的单式班级取代，一度几乎从主流教育视野中消失。 但历史的钟摆正在摆回。随着人口出生率持续走低、乡村生源急剧萎缩，大量小规模学校被撤并，留下的学校也往往面临"班不成班、级不成级"的混龄现实。教育部《2025年全国教育事业发展统计公报》（2026年7月发布）显示，2020至2025年，全国农村村级教学点从6.60万个缩减至4.23万个，五年累计消失23700个，其中2025年净减少9900个，90%以上分布在乡镇和行政村。这一收缩背后有三个现状特征：大量"一师一校"的微型村小因生源不足被撤销；行政村不再保留完小，学生集中前往乡镇中心小学就读；山区和偏远牧区优先推进合并，儿童上下学的通勤距离随之大幅增加。教学点数量持续收缩，恰恰说明留存下来的教学点面临更集中的资源与师资压力，复式教学在这些学校里仍然是现实选择，而不是权宜之计。复式教学不再是历史遗存，而是一种重新被需要的教育能力——它要在资源最薄弱的角落，守住儿童就近入学的底线。 只是，守住底线并不等于守住质量。复式教学保障了偏远地区儿童的入学权，却也给教师带来了巨大挑战：他们必须在不同年级、不同任务和不同学习节奏之间不断切换。传统做法常常是"动静结合"一个年级听讲，另一个年级自习或做练习，两个年级"同堂却各学各的"，教师疲于奔命，学生彼此割裂。与此同时，乡村学校周边并不缺少课程资源——花坛、树木、菜地、溪流、昆虫和季节变化都触手可及。真正缺少的，是一套能把这些在地资源转化为不同年级共同参与、彼此衔接的课堂方案。 乡村小学教师群体中女性占比本身就很高，根据教育部2024年统计数据，全国小学专任教师共1339305人，其中女性843206人，占比约63%，我们六年田野接触到的乡村学校尤其如此。与此同时，乡村教育对自然教育与STEM教育的需求正在增长，但乡村女性教师如果想真正开展STEM教育，需要同时跨越三重障碍：城乡之间的资源与信息落差，"女性不擅长理科和技术"的性别刻板印象，以及乡村学校普遍存在的课程资源匮乏。这三重障碍叠加在一起，使她们对一个低门槛、能直接在课堂使用的AI自然教育工具的需求。 向野物语要解决的，不是如何让两个年级待在同一间教室里，而是如何让他们在同一节课里真正互相成就。 ## 2. 乡村复式课堂的痛点与问题 - 教师备课成本高：要同时寻找本地素材、拆分年级难度、编排动静转换和准备记录工具。 - 在地自然资源未被充分利用：教材目标与真实校园之间缺少可执行的连接。 - 复式课堂协作不足：两个年级虽然共享时空，却往往没有共享任务、共享成果和共同结论。 - AI工具与乡村课堂之间有门槛：教师需要低设备、低操作负担、可审核、适配弱网的方案。 ## 3. 产品方案：一节课，两个年级，三次环节 ### 用户调研：六年田野与问卷复查 团队核心成员过去六年持续在乡村小学开展田野调研，足迹覆盖云南、浙江、山东、甘肃、湖北、湖南等多个省份，重点关注小规模学校。在自然教育相关的访谈与观察中，多位乡村教师主动提出，希望团队能提供可操作的复式教学思路，这类诉求在田野中反复被教师提出，而非团队预设的需求。为了对这一长期田野观察做一次范围更广的复查，团队在本次黑客松筹备期间发放了一份问卷，我们把问卷定位为对既有田野发现的复查，而非独立的统计推断。本次共回收25份来自田野学校的样本，乡村小学20所，其中9份来自村小、3份来自乡村教学点，其余来自乡镇学校及其他学校。样本显示，乡村一线教师普遍认可自然教育和AI的价值，但课程资源、时间、设备和教学组织能力仍是落地瓶颈。 村小样本的需求更集中：20名村小教师中，有17名教师愿意在课堂尝试产品、愿意成为第一批试用者，女性占比为12名。她们对AI并非没有兴趣，而是需要低门槛、可操作、好上手的工具；9人均表示，如果提供免费试用和培训，尝试意愿会进一步提高。 | 维度 | 村小样本（20人） | 整体样本（25人） | | --- | --- | --- | | AI教学培训需求 | 6人需要，3人非常需要，合计9人全部表示有需求 | 17人表示需要或非常需要 | | 产品尝试意愿 | 8人非常愿意或比较愿意在课堂尝试 | — | | 首批试用意愿 | 7人愿意成为第一批试用者 | — | | 对AI的了解程度 | — | 18人表示比较了解或非常了解AI工具 | | 实际使用频率 | — | 5人经常用或几乎每节课都用；14人仅每学期偶尔使用 | ### 开放反馈和选择题反复指向四类顾虑： - 自然教育缺课程资源和教案 - 教师不知道如何引导学生观察和提问 - 教学时间、场地和拍摄设备有限 - 使用AI还担心屏幕依赖、网络设备不足、识别不准和增加备课负担 这组早期证据说明，乡村教师对自然教育和AI并非缺乏兴趣，而是需要一个低门槛、可操作、有人带着开始的工具，这也是本产品坚持"教师只需拍一张照片"和"AI承担任务拆分"这两条设计原则的直接依据。 调研结论如何进入产品：我们把课程资源不足转化为AI任务生成，把不会引导观察转化为导游词和任务卡，把设备与网络限制转化为少屏幕、低输入和弱网/单机备用，把担心AI误导与增加负担转化为教师审核、结构化输出和有限的AI介入。问卷不能代表全国教师，田野调研也只覆盖了六年内接触过的学校，但两者互相印证，足以支持我们先做真实课堂试点，并在试点中继续验证。 ### 调研结论如何进入产品 这些结果直接影响产品设计：我们把"课程资源不足"转化为 AI 任务生成，把"不会引导观察"转化为任务卡，把"设备与网络限制"转化为少屏幕、低输入和弱网／单机备用，把"担心 AI 误导与增加负担"转化为教师审核、结构化输出和有限的 AI 介入。问卷不能代表全国教师，但足以支持我们先做真实课堂试点，并在试点中继续验证。 Hackathon 示范主题统一采用：一年级《科学》教材下册〈观察校园里的植物〉；四年级《科学》教材下册〈观察不同环境的植物〉。 核心机制：彼此的功课，成为彼此的教具。 低年级第一环节的真实采集，服务高年级第二环节的科学推理；高年级第一环节筛选的导游词，服务低年级第二环节的观察与表达。两个年级不是各自完成任务后简单拼接，而是用彼此的成果完成自己的学习任务。 | 环节 | 一年级任务 | 四年级任务 | | --- | --- | --- | | 第一环节｜各自产出 | 在校园花坛、林地等区域拍照、拓印树皮、记录位置与基本特征。 | 预习植物与环境适应；从 AI 候选句中筛选、排序 2–3 句导游词。 | | 第二环节｜成果互换 | 使用高年级导游词完成第二轮观察、画图和拓印。 | 使用低年级上一环节采集的照片生成的卡通素材，选择证据卡与理由卡，拼出"形态—环境—原因"推理链。 | | 第三环节｜共同收束 | 看到自己的照片、拓印和画图如何进入全班结论。<br>解释推理是否有证据，提出还需要观察的问题。AI 科学家对双方产出进行对照讲解。 | 看到自己的照片、拓印和画图如何进入全班结论。<br>解释推理是否有证据，提出还需要观察的问题。AI 科学家对双方产出进行对照讲解。 | ## 4. 产品亮点 ### 跨年级双向协作 多数工具只解决"怎么分配时间"或"怎么生成内容"。向野物语进一步解决"两个年级如何互相提供学习材料"，把复式教学的"动静结合"落实到任务和成果。 ### 教材目标落到真实校园 教师上传一张校园照片，AI结合教材主题生成场景建议、安全提示和两套分级任务，让教材知识与学生每天经过的树木、花坛、池塘和田野建立联系。 ### 导游词变成低年级任务 AI先生成候选引导句，高年级负责筛选和排序，再自动转成低年级任务卡。高年级保留判断和决策，低年级获得清晰、可操作的观察提示。 ### 证据卡＋理由卡，让推理可见 高年级通过卡片选择完成"形态—环境—原因"链条，AI检查证据与理由是否匹配，帮助学生说明"为什么"，而不是只得到分数或百科答案。 ### 乡野地图记录真实协作 自然对象必须经过"低年级采集→高年级推理"两段接力，才能从雏形变成完整图标。地图呈现的是双方共同完成的学习成果，不是脱离任务的收集游戏。 ### 性别友好的课堂设计 产品面向所有学生，在角色设计、任务分工和反馈语言中融入性别友好元素。原创女性生态学家、植物学家与男性科学家共同出现；小组轮换操作、记录、推理、汇报角色，杜绝"男生操作技术、女生负责记录"等刻板分工，让女性科学与技术角色在课堂中更可见。 ## 5. AI 的边界与安全 AI 不替代教师，也不替代学生的自然观察。它主要承担任务拆分、素材处理、过程反馈和课程沉淀；生成内容先经过教师审核再发布。植物识别和环境判断只作为学习线索，不包装成科研级结论；低置信度结果提示人工确认。场景评估优先检查水体、道路、陡坡、昆虫和不可触碰植物等风险。 ## 6. 目标用户与使用价值 | 用户 | 主要困难 | 向野提供的价值 | | --- | --- | --- | | 复式班教师 | 一人备课、授课、巡视两个年级，缺少本土科学课程资源。 | 3—5 分钟生成分级任务；课堂时间线、素材和课后摘要一体化。 | | 复式班学生 | 同一课堂中，年龄、认知水平和任务节奏不同，需要既能独立完成、又能互相衔接的学习活动。 | 按年级提供差异化任务：低年级观察、拍照、拓印和画图；高年级预习、筛选导游词、完成证据推理；双方成果互相使用。 | | 复式班学校/公益与教研机构 | 关注课程能否复用、教师能否持续使用。 | 沉淀校园自然日志与区域课程模板，支持试点和教研。 | ## 7. 技术方案 采用 React + Python 全栈架构，以国内可用大模型为 AI 底座，通过结构化工作流实现"场景理解—任务拆分—学生采集—成果评议—课程沉淀"。 - 前端：Next.js 14 App Router、React、TypeScript、Tailwind CSS、Framer Motion。 - 页面：教师准备/预览/监控，学生采集/问答，四年级预习/拼贴/讲解/自然日志。 - 后端：Next.js API Routes，与前端同仓运行。 - 数据：Node.js fs/promises 读写 data/sessions/*.json。 - 素材：图片、贴纸和背景图保存在 public/uploads/。 - AI：通过 OpenAI-compatible API 实现任务生成、图片理解、地图区域识别、证据分析、答案评议和自然关系讲解；图片风格化支持 Replicate。 - 数据与部署：SQLite / PostgreSQL + 对象存储；Docker 云部署，预留弱网／单机备用方案。 - 工程约束：AI 输出结构化；教师审核后发布；学生端少屏幕、少输入。 ## 8. 创新点与市场空位 ### 市场现状：能力分散，缺少复式课堂闭环 国内相关产品和资源已经覆盖若干单点能力，但彼此分散：RootsAI 侧重乡土课程资源与内容共创；复式备课工具尝试帮助教师安排不同年级的动静任务；花伴侣、懂鸟、形色等小程序解决动植物识别；DeepSeek、豆包、通义千问等通用大模型可以生成文字和图片。它们各有价值，却很少同时回答一个村小教师最具体的问题：一名教师如何在同一节课里，让两个年级围绕同一片自然环境完成不同难度、又彼此衔接的任务？ ### 我们的空位：从"内容生成"到"课堂组织" 向野物语不是再做一个识别 App，也不是简单生成一份"乡土教案"，而是把"复式课堂＋真实本土自然＋跨年级协作"组织成一条可执行的教学闭环。教师选择教材主题并拍摄一张场景照片后，系统生成安全提示、采集任务、预习材料和成果流转路径，教师审核后即可发布。 ### 创新一：彼此的功课，成为彼此的教具 低年级通过拍照、拓印和位置记录提供真实证据；这些成果经 AI 整理后，直接进入高年级的"形态—环境—原因"推理。高年级筛选和排序 AI 生成的导游词，把知识判断转成低年级下一轮观察的提示。两个年级不再是各自完成任务后简单拼接，而是用彼此的成果完成自己的学习任务。 ### 创新二：AI 处理复式课堂最难的衔接环节 AI 不替代教师讲授，也不替代学生观察，而是承担任务拆分、素材处理、证据匹配和课后沉淀。结构化的证据卡、理由卡和教师审核节点，使 AI 的建议可检查、可修正；乡野地图则把一次课堂成果沉淀为下一次课程的起点。 ### 创新三：把性别友好做进机制 产品在角色设计、任务分工和反馈语言中融入性别友好元素。女性生态学家和植物学家与男性科学家共同出现，提高女性科学与技术角色的可见度；小组角色轮换，减少性别刻板印象对学生分工和参与的影响。 ## 9. 团队分工 - Estelle｜队长：项目统筹、问卷设计、市场调研、路演与合作沟通。 - Mona｜设计：品牌视觉、PRD、UI/UX、交互原型与路演物料。 - 苹果｜课程与教育研究：课程设计、复式教学研究、用户调研、教学验证与 PRD。 - 11｜全栈开发：负责前后端实现、AI 接口集成、数据与部署，保障教师端、学生端和 Demo 流程稳定运行。 ## 10. 当前进展与 Hackathon MVP 当前版本围绕一年级与四年级植物主题，已形成可演示的复式自然课程原型。MVP 只验证一条关键链路： > 教师选主题并拍摄场景 → AI 生成任务与素材 → 一年级采集、四年级预习并筛选导游词 → 双方互用成果 → AI 科学家共同讲解 → 乡野地图接力点亮 → 教师获得课后摘要与下一课建议。 可用 Mock 数据演示历史地图、多小组进度、长期地图变化和下一课建议；暂不开发完整账号权限系统、全国教材知识库、硬件量产、离线物种识别、科研级物种数据库和跨校排行榜。 ## 11. 落地路径 ### 总体策略 落地采用"先验证闭环、再按生态区域扩展"的路径，不以一次性铺开学校数量为目标，而是先证明一位教师能够在真实复式课堂中稳定使用，再逐步形成可复用的区域课程模板。 ### 阶段一｜首课验证 选择 2 所条件不同的村小或教学点，例如村小与教学点各一所，或稳定网络校与弱网校各一所，完成首课试点。重点观察：一位教师能否在两节连堂课内完成任务发布、两个年级巡视、成果交换与全班收束；学生是否真正使用了对方年级的成果。 ### 阶段二｜区域化试点 扩展到 6—8 所学校，覆盖西北干旱、西南山地溪流、华南湿热、华中或华北农耕等 3—4 个生态区域，检验同一套任务机制在不同自然环境、学校规模和数字条件下是否成立。 ### 阶段三｜课程共创与扩展 覆盖 15—30 所学校，与一线教师共同形成"70% 通用机制＋30% 地域内容"的主题模板。通用部分包括任务结构、成果交换、AI 反馈和安全规则；地域化部分包括物种、季节、农事活动与地方叙事。 ### 合作方式 先通过学校、公益组织和教师发展中心积累真实课堂证据，再与县域教育部门、基金会和企业公益项目合作推广。根据学校网络、设备和师资条件，提供云端网页与弱网／单机备用方案，降低使用门槛。 ### 评估指标 重点评估教师复用率、双向成果交换成功率、学生真实观察与推理完成度、课程在不同生态区域的适配性，以及弱网条件下的运行稳定性；同时观察性别友好设计是否真正落实到角色轮换和课堂参与中。 ## 12. 一句话总结 向野物语不是把 AI 放进课堂，而是让 AI 帮助一位乡村教师，把两个年级、一本教材和一片真实校园组织成一场彼此成就的自然探索。