数字化教学普及后，传统教学演示的“卡脖子”问题越来越明显：老师备一节演示课，要花几小时做课件、反复调试设备，结果还可能因为设备兼容问题出岔子；学生跟不上演示节奏，想提问却没机会，互动感极差。站在产品经理角度，AI教学演示系统的核心价值，就是用技术精准解决这些师生痛点——让演示备课更省时间、呈现更直观、互动更顺畅。这套系统的开发不用追求“高精尖技术堆砌”，核心可拆成三个通俗的技术落地方向：让系统“懂教学”“会演示”“能互动”。
第一步要打基础：做好“教学知识数字化”，这是系统“懂教学”的关键。简单说，就是把课本知识点、教学大纲、演示案例，都变成系统能“看懂”并调用的数据。从技术落地来看，核心是两件事，都要贴合教学实际需求：一是搭“结构化知识图谱”，比如把数学“二次函数”和“图像平移”、物理“浮力实验”和“阿基米德原理”的逻辑关系串起来，相当于给AI装一套“教学逻辑脑”，让它知道知识点该按什么顺序讲、彼此有什么关联；二是建“标准化演示素材库”，把文字、实验动画、公式推导步骤等，做成可直接编辑的数字资源，老师不用从零做课件，直接组合就能用。这里要注意技术细节：数据标注必须精准，比如给实验素材标注“易错步骤”“重点强调点”，避免系统生成的演示内容和课堂需求脱节。
第二步做核心功能：AI驱动“演示生成+实时交互”，这是系统的核心竞争力。传统演示是“老师提前准备好，学生被动看”，而AI能实现“按需调整、实时响应”。技术上靠两个核心模块支撑，都要兼顾实用性：一是智能演示生成模块，老师输入“初中生物-光合作用”+“重点讲过程”，系统就会自动从素材库调动画、配知识点，1分钟生成完整演示文稿，省掉老师大量备课时间；二是实时交互模块，这是提升课堂效率的关键——老师演示物理“串联电路”时，拖动滑块调整电阻大小，系统通过实时计算引擎，瞬间显示电流变化；学生用平板提问“为什么这个实验要先调平衡”，AI通过自然语言处理技术读懂问题，立刻匹配演示内容给出解答，还能放慢演示节奏再讲一遍。这里的技术核心不是复杂度，而是“响应速度”，必须优化到无卡顿，不然会打乱课堂节奏，这是产品体验的底线。
第三步保落地：轻量化部署+场景适配，技术再好，用着麻烦也推不开，这是产品设计的核心原则。开发时要双端兼顾：对老师，系统操作要像用PPT一样简单，支持直接对接投影仪、智慧白板、网课平台，不用额外学复杂操作；对学生，支持电脑、平板、手机多终端访问，演示内容能回放、下载，方便课后复习。技术上要选轻量化架构，普通教室的旧电脑也能流畅运行，不用学校额外花钱升级硬件；同时要做好数据安全，保护教学资料和学生信息不泄露。另外，要预留迭代接口，比如后续可接入AI学情分析功能，通过学生的互动数据（比如哪个知识点提问多），反过来优化演示内容，让系统越用越贴合教学需求。
总结下来，AI教学演示系统的开发，本质是“教学需求驱动技术落地”的过程，不是“为了AI而AI”。核心逻辑很简单：先通过知识数字化让系统懂教学，再通过智能生成和实时交互让演示更高效，最后通过轻量化部署让系统能普及。对产品经理来说，不用追求复杂技术，只要把“省老师时间、提学生效率”这两个核心需求，转化成可落地的技术方案，就是成功的开发方向——毕竟，能真正服务课堂的技术，才是有价值的技术。
