清华团队开源!我给孩子制作了 AI 互动课堂,手把手教你给孩子做一个

给孩子的AI互动课堂

今天数学老师通知:下一堂课有点难,希望家长在家帮忙提前预习一下。

怎么讲得有趣,孩子喜欢听,还是挺挠头的。

近期,清华团队开源项目 ------ OpenMAIC。它可以帮你一键生成一整堂有声有色、可交互的 AI 课堂。

于是,我用 OpenMAIC 给孩子生成了一堂 关于"三位数除以一位数"的 AI 互动课堂

先看效果图:

AI老师在讲课中,直拼叫我孩子的小名,有声有色、图文并茂,电子笔也会跟随讲课内容,还有参与讨论、玩游解题、随堂练习等。分享我做的 AI 互动课堂,邀请你一起感受一下:点击这里在线体验

一堂 AI 数学课,是怎么生成的?

整套流程非常简单,大致分三步。

第一步:拍教材

先把要预习的数学内容,拍了两张照片。

不需要自己一字一字抄题目、写大纲,直接把书上的内容拍清楚就行。

第二步:让 AI 帮我写提示词

把这两张照片丢给 AI,让它帮我整理成一段完整的"课堂设计提示词"。

生成的提示词:

text 复制代码
创建一个小学三年级数学互动课堂,主题是"三位数除以一位数"。

【教材版本】
人教版 三年级下册

【学习目标】
1. 掌握几百几十除以一位数的口算方法
2. 学会三位数除一位数的竖式计算
3. 理解商是几位数的判断方法
4. 掌握中间或末尾有0的除法(难点)
5. 理解有余数的除法及余数必须小于除数

【课堂结构】
1. 导入:回顾表内除法和两位数除以一位数
2. 新授:
   - 几百几十除以一位数的口算(600÷3, 120÷4等)
   - 三位数除一位数的竖式计算(百位够除和不够除两种情况)
   - 中间有0的除法(105÷5, 208÷2等)
   - 有余数的除法
3. 练习:分层练习(基础题、提高题、挑战题)
4. 总结:梳理重难点

【场景要求】
- 幻灯片教学:AI老师讲解,配合白板书写演示
- 交互测验:选择题、判断题、笔答题,即时反馈
- 生动有趣:适合9-10岁儿童

【输出格式】
包含PPT式幻灯片课堂,可导出PPTX

这段提示词其实就像一份"教学设计说明书":教材版本、学习目标、课堂结构、互动形式,全都写清楚了。

第三步:交给 OpenMAIC 生成课堂

接下来,把这段提示词交给 OpenMAIC,它就会根据这份"教学设计",自动生成一整堂完整的 AI 课堂:

  • 有结构清晰的幻灯片;
  • 有 AI 老师逐页讲解;
  • 有穿插在中间的互动题目;
  • 还能导出为 PPTX 文件,方便二次修改或线下使用。

很难想象:以前老师要花好几个小时备的一堂课,现在用 OpenMAIC,十来分钟就能生成。

你可能会问?

这套东西只能用在小学数学上吗?

其实完全不止。

不管是 小学、初中、高中,还是大学,都可以用 OpenMAIC 来生成互动课堂,例如:

  • 各学科学习

    • 数学、物理、化学
    • 语文、英语、历史、地理等
  • 计算机与技术类课程

    • Python、Java、算法
    • OpenClaw 实战 等等

只要你有 教材、PPT 或 PDF 资料 ,OpenMAIC 就能把这些静态内容,变成一堂 "能讲、能练、能互动" 的 AI 课堂。

OpenMAIC 是什么?

OpenMAIC 是清华团队开源的一个"多 Agent 智能体课堂生成系统"

用一句更通俗的话来说:

它可以让 AI 帮你生成一整个可交互的课堂,而不是只生成一份"静态讲义"。

在 OpenMAIC 里,你可以有:

  • 一位AI 老师:负责讲解知识点、引导学生思考;
  • 几位AI 同学:可以在课堂上提问、回答、讨论;
  • 一套课程脚本和幻灯片:包括讲解内容、例题、练习题;
  • 一整套交互逻辑:提问、作答、反馈、点评。

对于学生来说,这不只是"看视频课",更像是进入了一个有老师、有同学的虚拟课堂里,一边听课,一边互动。

项目是完全开源的,地址在这里:

https://github.com/THU-MAIC/OpenMAIC

如何使用 OpenMAIC?

根据你的技术背景和使用场景,大致有三种方式。

1. 直接用官网,0 成本体验

如果你只是想快速体验一下"AI 课堂长什么样",最简单的方式就是:

打开官网:https://open.maic.chat/

按照引导,输入你想要生成的课堂主题和需求,就可以直接在线生成课程,不需要本地部署,也不需要折腾环境。

2. 本地部署:适合技术爱好者和开发者

如果你想深度定制,或者希望在公司 / 学校内部使用,那可以选择本地部署。

大致步骤如下:

① 安装依赖

  • Node.js >= 20
  • pnpm >= 10

② 克隆项目并安装

bash 复制代码
git clone https://github.com/THU-MAIC/OpenMAIC.git

cd OpenMAIC

pnpm install

clone项目

安装

安装成功

③ 配置大模型

复制环境变量文件模板:

bash 复制代码
cp .env.example .env.local

然后打开 .env.local,配置一个你常用的 LLM 服务商的 API Key。比如我用的是 MiniMax-M2.5,你也可以用 OpenAI、Anthropic、Google 等。

text 复制代码
MINIMAX_API_KEY=sk-xxxxxx
MINIMAX_BASE_URL=https://api.minimaxi.com/anthropic
MINIMAX_MODELS=Minimax-M2.5

④ 启动服务

bash 复制代码
pnpm dev

浏览器打开:http://localhost:3000 就可以开始玩了。

3. 接入你自己的智能体系统(比如"小龙虾")

如果你已经在用像 OpenClaw 这样的智能体平台,也可以把 OpenMAIC 作为一个能力集成进去。

比如,在飞书上的"小龙虾"里,可以安装 OpenMAIC 的 skill,这样你就可以:

  • 在聊天窗口里,直接让助手帮你"生成一堂课";
  • 在 IM 场景下创建、查看、分发互动课堂;
  • 把"生成课堂"的能力,变成你日常工作流的一部分。

集成完成之后,使用方式会非常自然:

你只需要告诉 OpenClaw 助手:"帮我给三年级孩子生成一堂三位数除以一位数的互动课堂",

剩下的事情,就交给它去协调 OpenMAIC 和大模型来完成。

OpenMAIC 适合谁?

从我自己的体验来看,这个项目对几类人特别友好:

  • 一线老师:可以把它当作"智能备课助手",先自动生成一份课堂雏形,再按自己的风格润色;
  • 家长:像我这样,希望帮孩子预习 / 复习,又没有太多时间备课的;
  • 教培机构:可以批量生成课件、互动课堂,做课程版本的快速迭代;
  • 教育技术开发者:想要做"AI 教学助手""AI 班主任"等产品,可以直接基于 OpenMAIC 做二次开发。

更重要的是,它不是一个"黑盒 SaaS",而是一个可控、可改的开源项目

你可以:

  • 改 UI、换模型、接入自己的用户系统;
  • 自己设计"AI 老师"和"AI 同学"的人设;
  • 自定义课堂结构、互动规则、打分逻辑。

一点个人感受

这次用 OpenMAIC 给孩子预习数学,说几个真实感受:

  • 对孩子来说:比我在旁边拿本子讲,确实有趣很多,有动画、有互动、有"同学"一起答题;
  • 对我来说:最大的价值是------不再从 0 开始备课,而是有一份"80 分的版本"可以直接用,然后我只需要花 20% 的精力去调优;
  • 对老师来说:我能想象,如果一线老师有这样的工具,哪怕只是用来做"练习环节"或"课后复盘",都会省下很多重复劳动。

写在最后

如果你是家长、老师,或者对 AI 教育方向感兴趣的从业者,很建议你:

  • 先用官网体验一堂 AI 课堂;
  • 再根据自己的场景,想一想:
    "如果把这套能力放进我的日常工作 / 产品里,会发生什么?"

我相信,未来的课堂一定不会只有"真人 + 黑板"这一种形态。

像 OpenMAIC 这样的开源项目,正在把"AI 课堂"这件事,从概念变成现实。

相关推荐
编程小风筝2 小时前
如何用redission实现springboot的分布式锁?
spring boot·分布式·后端
图图的点云库2 小时前
点云深度学习算法概述
人工智能·深度学习·算法
EasyGBS2 小时前
国标GB28181视频分析平台EasyGBS视频质量诊断让监控故障“可防可控可溯源“
人工智能·音视频·gb28181·视频质量诊断
大傻^2 小时前
LangChain4j 1.4.0 快速入门:JDK 11+ 基线迁移与首个 AI Service 构建
java·开发语言·人工智能
代码探秘者2 小时前
【大模型应用】4.分块之六大策略
java·数据结构·后端·python·spring
ZEGO即构2 小时前
AI口语教学新解:即构AI数字人破解“开口难”与“成本高”
人工智能·数字人·ai数字人·互动场景
balmtv2 小时前
Grok 4技术架构深度拆解:四智能体辩论、78%不幻觉率与每周自迭代的工程革命
人工智能·架构
那我掉的头发算什么2 小时前
【博客系统】基于Spring全家桶的博客系统(下)
java·后端·spring·mybatis·开发
tiantian_cool2 小时前
从零到一构建临床文献智能研究Agent(二):LangGraph 多智能体编排
人工智能