戴朋勇：《数据驱动：AI辅助的三极管电路分析复习》这节课给我留下深刻印象，教师通过课前检测，精准摸底学生学习情况，针对薄弱点设计课堂任务，实现“对症下药”。课堂上，教师借助平板实时查看答题数据，并应用Ai辅助课堂教学，有效突破三极管电路分析的难点。课后，教师根据学生的课堂学习情况，精准推送分层作业，实施因材施教。这堂课为我们应用人工智能等新技术开展精准教学打开新思路。

高露露：人工智能与教育技术的深度融合成为亮点。例如周文文老师借助deepseak分析了近五年来高考的热门考点，发现《函数对称性》每年必考。吴骁楠老师借助deepseak搜索视频再现《1936美国大选案例》强化学生对分层抽样的理解，同时借助AI模拟试验，实时绘制散点图，让数据可视化。本次学习，我发现了教师的角色从“知识的传递者”转向“学习的设计师”的重要性。

吴玉南：虽然密度是物理概念，但是教师情景融合的十分恰当。给我带来了新的启发，这一块内容是高中生物学习的基础，可以巧妙搭建了与生命科学的认知桥梁，为高中生物教学中"细胞渗透压""生物膜流动性"等概念时需要的定量思维基础，将物理量转化为解释生命现象的工具思维。

吴越钒：《幂的运算项目实践课》一课让我从中学习到了：①学生错题不仅仅是错在题目，而是做题中一点点的想不通，我们需要帮助学生打通这个思维弱点；②模型思维引领下的举一反三，不仅要解决当前的问题，而是这一类的问题共同解决方法，不论数字大小、情境如何变化都能解决；③课堂的学生主体，教师给支架、撤支架、学生自建自建支架递进式的将课堂还给学生。

张政儒：本节课（《数据驱动：AI辅助的三极管电路分析复习》）的实验探究环节采用数据驱动模式，引导学生通过多组实测数据归纳β值变化规律，培养工程思维。这种将现代信息技术与经典电路分析深度融合的教学方式，既强化了学生对三极管核心特性的理解，更培养了数字化时代的电子技术核心素养，展现了新课改背景下技术课程的全新样态。

刘栩颍：观看完《密度复习课》之后，我觉得这堂课最珍贵的，是让学生在具体操作中形成的"定量研究"思维模式和从ρ=m/V的基础计算，延伸到"混合物体积不等于各部分之和"的辩证思考，这些正是初高中化学学习最重要的能力衔接点。作为高中教师，我们应当珍视这类初中课堂培育的思维火种。