## 1. 核心设计理念：双阶段生成 (The 2-Step Workflow)

在实际教学场景中，直接生成一份长达数千字的完整教案往往难以控制质量。因此，我们设计了符合人类教师工作习惯的 **“双阶段生成流”**：

1.  **宏观规划 (Macro Planning)**：先生成学期教学大纲（章节列表）。
2.  **微观设计 (Micro Designing)**：基于特定章节，生成详细的单课时教案。

这种设计让用户有介入修改的机会，确保 AI 的输出符合实际教学进度。

## 2. 第一阶段：智能大纲生成 (`LessonPlanGenerator.vue`)

### 2.1 业务逻辑

用户输入课程基本信息（如《Python基础》、18周、每周2课时），系统计算出总课时，并调用 AI 生成一份结构化的 JSON 大纲。

### 2.2 Prompt 设计 (数学计算与 JSON 约束)

我们需要 AI 扮演“教务主任”的角色，帮我们规划进度。

```javascript
/* src/views/LessonPlanGenerator.vue */

const handleGenerate = async () => {
  // 1. 计算总课时
  const totalSessions = weeklySessions.value * totalWeeks.value;
  // 2. 计算需要多少份教案 (例如每2课时写一份)
  const estimatedPlans = Math.ceil(totalSessions / sessionsPerPlan.value);

  const prompt = `请为课程《${courseName.value}》设计一个学期的教学进度大纲。
  适用学段：${settings.educationLevel} 。
  课程安排：共 ${totalWeeks.value} 周，每周 ${weeklySessions.value} 课时，共计 ${totalSessions} 课时。
  备课要求：每 ${sessionsPerPlan.value} 节课写一份教案，预计需要生成 ${estimatedPlans} 份教案。
  
  请严格以 JSON 数组格式返回：
  [
    {
      "id": 1, 
      "mainTitle": "Python 基础语法介绍", 
      "subTitle": "环境搭建与变量", 
      "summary": "本节课主要介绍Python安装..."
    }
  ]`;

  // ... 发送请求
};
```

### 2.3 结果处理与可视化

AI 返回的 JSON 数组被渲染为“卡片墙”。每个卡片代表一份教案，用户可以手动修改标题或摘要。
**关键点**：此时生成的只是“元数据”，还没有详细的教学过程。

## 3. 第二阶段：详细教案生成 (`LessonPlanEditor.vue`)

当用户点击卡片上的“教案编辑”按钮时，路由跳转到编辑器页面，携带课程和章节信息。

### 3.1 数据模型 (Data Model)

详细教案的数据结构远比大纲复杂。我们在 `src/views/LessonPlanEditor.vue` 中定义：

```javascript
const examData = ref({
  授课课题: "...", // 来自大纲
  子章节: "...", // 来自大纲
  课时安排: "2 课时",
  授课形式: "理论课",
  教学目标: "",
  教学重点: "",
  教学难点: "",
  教学过程: [
    // 二维数组：[环节名称, 环节内容]
    ["导入", "通过案例..."],
    ["新授", "讲解概念..."],
  ],
  课后小结: "",
});
```

### 3.2 深度内容生成

在编辑器中，用户点击“AI 一键生成”，我们将上下文发送给 AI，要求其填充上述字段。

**核心代码 (`confirmGenerateLessonPlan`)：**

```javascript
const prompt = `请为一个课程生成详细的教案 JSON 数据。
课程名称：${course}
章节名称：${chapter}
备课摘要：${summary}

请严格返回如下 JSON 格式：
{
  "教学重点": "...",
  "教学难点": "...",
  "教学过程": [
      ["环节一：情景导入", "具体的师生互动内容..."],
      ["环节二：知识讲解", "详细的知识点阐述..."]
  ]
}`;
```

### 3.3 教学过程的特殊处理

“教学过程”通常是最长的部分。我们将其设计为 **数组** (`Array`) 结构，而不是纯文本字符串。这样在前端可以分段渲染，导出 Word 时也能通过循环生成表格或段落。

## 4. 最终产物：Word 导出

利用 `docxtemplater`，我们可以将结构化的 JSON 数据填充到预设的 `.docx` 模板中。

```javascript
/* src/views/LessonPlanEditor.vue */

const handleExportWord = async () => {
  // 1. 读取 public/10.docx 模板
  // 2. 转换数据格式 (将数组转为模板可遍历的对象)
  const data = JSON.parse(JSON.stringify(examData.value));

  // 适配模板语法 {#教学过程} {环节名称} {/教学过程}
  data["教学过程"] = data["教学过程"].map((item) => ({
    环节名称: item[0],
    环节内容: item[1],
  }));

  // 3. 渲染并下载
  doc.render(data);
  saveAs(out, "教案.docx");
};
```

## 5. 在线体验

演示链接： [https://www.ytecn.com/teacher/](https://www.ytecn.com/teacher/)
git链接： [https://github.com/tcshowhand/teacher/](https://github.com/tcshowhand/teacher/)

## 6. 总结

通过 **Generator (大纲)** -> **Editor (详情)** 的两步走策略，我们既保证了学期进度的宏观合理性，又保证了单节课内容的微观丰富度。这是构建复杂 AI 辅助工具的一种通用范式。

在实际教学场景中，直接生成一份长达数千字的完整教案往往难以控制质量。因此，我们设计了符合人类教师工作习惯的 “双阶段生成流”：

【教案生成平台】实战教程二：深度解析 AI 智能教案生成 (双阶段生成流)

在实际教学场景中，直接生成一份长达数千字的完整教案往往难以控制质量。因此，我们设计了符合人类教师工作习惯的 “双阶段生成流”

人工智能

低代码

AI教案生成系统采用双阶段设计，先智能生成教学大纲，再细化单节课教案。系统支持JSON格式输出，提供Word导出功能，帮助教师高效完成从宏观规划到微观设计的全流程备课。适用于Python等课程的教学设计，实现AI辅助教学与人工干预的完美结合。

数据结构

路由

Python

JSON

文章

问答

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