胖胖老师是高中语文教师，汉语言文字学硕士，没有任何人工智能、教育技术学背景，所以我不是人工智能专家。
之所以如此热衷于尝新实践并记录自己的探索过程，只因为一份热爱，对于技术赋能教育变革的追求。
最直白的就是，我希望用人工智能为我、我的同事、我的学生们寻找体验到教育让我们更美好的初衷。
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但当基础教育面临着人工智能铺天盖地的“Deepseek万能论”，听了多场所谓专家分享的Deepseek赋能教育的“讲座”，我却不得不冷静下来，也想告诉正在奔向Deepseek的教育工作者们要冷静：Deepseek，不是万能灵药，也绝不是教育创新的唯一路径。
识别伪Deepseek专家的三块照妖镜第一块照妖镜：米国名校海龟“教授”背景
Deepseek是国人团队打造的生成式大模型，国外研究者虽多但如果连“蒸馏”为何物都不清楚的名校专家、教授，这个“水货”自然要送走。更有甚者，有专家妄言Deepseek V3不如R1“先进”，是“两代技术”，这简直是滑天下之大稽！
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第二块照妖镜：满口都是Deepseek如何
Deepseek开创的是大模型的推理时代，但对于基础教育的师生来说除了自然语言对话交流，我们更需要的是结合学习应用场景和学习小数据的增强生成分析，比如更好生成贴近课标和教材的教学设计智能体，而非一味强调“提示语工程是新时代教师必备人工智能素养”或是“Deepseek做PPT还不成熟”这样的论断。
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第三块照妖镜：请“专家”说清大模型、知识库、RAG（增强搜索生成）和fine-turning（微调）这四个概念。
在胖胖老师日常与一线老师的接触中，绝大多数老师认为Deepseek或是其他大模型不好用的根源，其实是忽视了大模型只是构建学习智能体的一个部分（相当于骨架），甚至对于教育而言更需要的是微调通用大模型之后的教育垂直类大模型。就像同样使用Deepseek-R1推理模型，希沃AI备课工具（bloom.seewo.com）调用的Deepseek就是经过课标、教材微调的垂类模型应用，因而其生成的教学设计或是课件知识都是符合课标和教材要求的，大大降低了生成式人工智能的幻觉和胡说八道。
同时，构建教学智能体，还需要让老师明白什么是高质量的知识库以及相应的RAG技术。特别是基于教师自有知识库或是学习小数据的增强检索生成RAG，在不少海内外教育研究者社区中成熟的分享和开源的工具指导。如果一个专家连这个都不知道，那么必定是“水货”。
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Deepseek入校园欢迎，但请让老师们多提问多发声人工智能时代对于教育者而言是机遇也是挑战，胖胖老师自然欢迎让人工智能成为教师的助教，成为学生个性化学习的陪练，但请让一线教师先提出自己的困惑，让他们先展示自己的探索成果。这个时代，我们不仅需要高位的专家引领，更需要的是提供一线教师与科技企业、技术爱好者交流的学习共同体，就像我们在杭州、南京的教育同仁正在做的那样！
一家之言，增删5次。最后以一句我最欣赏的诗作为结语：
为什么我的眼睛常含泪水
因为我对这片土地爱的深沉
——艾青《我爱这土地》
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