90 天行动计划¶

90 天行动路线总览¶

flowchart LR
    subgraph P1["第一阶段：倾听、采访与用户画像 (Day 1–30)"]
      A1["站稳 AP Bio 讲台<br>旁听 GIP 与升学指导课"] --> A2["学生调研：选专业困惑访谈<br>& 班级 SNA 关系网络画像"]
      A2 --> A3["教师采访：挖掘重复教务痛点<br>& 推进跨学科课程文献深挖"]
    end
    subgraph P2["第二阶段：课程试讲与工具共创 (Day 31–60)"]
      B1["基于学生画像裁剪课程模块<br>用 Typst 编写双语文献读本"] --> B2["以沙龙 / 微课形式开展试讲<br>课后践行'师生从游'迭代"]
      B2 --> B3["以 PM 身份联合计算机老师/学生<br>测试 AI 减负工作流或工具原型"]
    end
    subgraph P3["第三阶段：成果定型与长远规划 (Day 61–90)"]
      C1["指导试点学生完成<br>'个人知识树与专业探索沙盘'"] --> C2["发布《教师工作流痛点报告》<br>与校内轻量化工具内测"]
      C3["沉淀校本跨学科课程包 v1.0<br>规划下阶段 AI 题库与 SNA 研究"]
      C2 --> C3
    end
    P1 --> P2 --> P3

第一阶段：倾听、采访与双线用户画像（第 1–30 天）¶

第 1–10 天：融入校园日常与跨学科观察¶

• 站稳本职讲台：对接生物与理科教研组，高质量完成 AP Biology 等常规课程教学，将已有的开源数字知识库（ap-bio.pages.dev）与 Typst 随堂练习工作流无缝适配到 WLSA 的日常教学中。
• 沉浸式旁听与观察：旁听 WLSA 现有的 GIP 课程（Colloquy、AP Seminar、当代中国、人文实验室）及升学指导（CAN）活动，观察课堂互动生态。

第 11–20 天：面向“学生用户”——画像调研与班级 SNA 摸底¶

• 不做主观臆想的课程：当前的《学科谱系与博雅自我探索》大纲只是初稿（到底上几讲、重点讲哪几个模块，必须由学生的真实需求决定）。我将设计一份《WLSA 学生学科认知与专业选择困惑问卷》，并在所带班级同步开展非侵入式的首次班级社会网络分析（SNA），识别班级社交结构与孤立节点。
• 深度采访 15–20 名不同画像的学生：运用新闻访谈技巧，找美高与 A-Level 不同赛道、不同性格的学生深入聊聊：
  • “你现在最想选什么专业？是出于纯粹的好奇，还是因为害怕落后？”
  • “你分得清理科与工科、经济学与商科的区别吗？你对哪些学科存在刻板印象？”

第 21–30 天：面向“教师用户”——工作流痛点采访 & 课程文献深挖¶

• 采访一线老师，寻找“机械工具理性”的卡点：找不同学科的同事喝咖啡、做深度访谈：“每天最消耗你情绪和时间、但又最具重复性的工作是什么？是试卷排版、构建题库、统计追踪学生错题，还是批改常规作业？”
• 推进课程一手文献深挖（Deep Research）：根据学生访谈暴露出的高频困惑，有针对性地检索并编译跨学科课程所需的一手经典史料（如柏拉图、笛卡尔、休谟、洪堡、韦伯、西蒙及 1952 年院系调整档案等），完成课程模块的裁剪与校准。

第二阶段：课程敏捷试讲与 AI 工具跨界共创（第 31–60 天）¶

第 31–40 天：课程读本编写 & 跨学科试讲启动¶

• 运用 Typst 自动化排版与 Docs-as-Code 网站架构，将校准后的跨学科课程模块制作成图文并茂的双语在线导读与纸质讲义。
• 在 GIP 教研组或升学指导团队支持下，利用选修模块、学术沙龙或周末工作坊，面向学生试讲最受关注的几个核心专题（如“如何从笛卡尔、休谟与西蒙看清理工社商的本质区别”、“韦伯工具理性铁笼与热门专业祛魅”）。

第 41–50 天：扮演“教育产品经理”，联合计算机老师与编程社共创¶

• 我是产品经理，不是单打独斗的程序员：带着第一阶段采访老师挖出的真实痛点（比如“如何用 AI 辅助搭建结构化题库”或“如何更高效地追踪学生日常学情”），主动找学校的计算机科学（CS）老师、数字化平台团队以及学生编程社交流。
• 我负责输出清晰的用户故事（User Stories）、交互原型与 Prompt 逻辑验证（同时把我已有的纯前端离线考情分析工具与 Typst 模板分享给同事），与擅长底层开发的老师或学生组成敏捷小组，共同测试轻量级的 AI 辅助教学工具原型。

第 51–60 天：践行“师生从游”与双向迭代¶

• 在试讲课后，通过课后散步、长谈或指导学生播客社录制对谈节目，收集学生对跨学科课程的真实反馈，动态调整课程讲次与案例深浅。
• 邀请 3–5 位受访老师试用初步优化的工作流方案（或离线工具），记录实际节省的时间与卡点。

第三阶段：成果验收、研究复盘与长远规划（第 61–90 天）¶

第 61–70 天：学生“个人知识树沙盘”展示 & 班级 SNA 二次追踪¶

• 引导参与课程试点的学生完成结课作品——《个人知识树与专业探索沙盘》，评估他们是否真正摆脱了盲目跟风，建立起对自己志趣的方法论认知；同时可用纪实影像或播客记录下典型学生的成长故事。
• 在所带班级开展第二次班级社会网络分析（SNA Wave 2），对比第 15 天与第 70 天的班级关系图谱，检验跨圈层分组与同伴关怀是否有效减少了孤立节点（\(k=0\)）。

第 71–80 天：向教研组与 HIT 委员会汇报复盘¶

• 汇总 90 天内“学生课程孵化”与“教师工作流调研共创”的双线成果，向学校管理层、GIP 团队及 WLSA HIT（创新教学委员会） 做一次实证复盘汇报。

第 81–90 天：定型正式课程方案，开启下一阶段深水区合作¶

• 根据前 90 天的试讲反馈，最终敲定《学科谱系与博雅自我探索》在下一学期的正式开课形态（无论是精简工作坊版、完整学期选修版，还是嵌入 GIP 的模块化课程）。
• 与计算机组及创新中心敲定下一学期的技术共创路线（如正式推进 AI 校本题库建设、学情追踪系统及全年级尺度的 SNA 教育研究）。