当说“不”能做出更好的视频：为有教学依据的AI内容创作设计双重把关

为防止采纳外观精美但教学上有缺陷的AI内容，我们研究一个包含两层结构化拒绝的视频创作流水线。第一层赋能教育者基于多媒体学习理论迭代重塑AI脚本，第二层采用自动化指标来标记教学连贯性与叙事-画面同步方面的违规。尽管两层都不是穷尽的，但它们的协同确保“有原则的抵抗”——在AI输出达到严格标准之前推迟采纳——成为更高质量催化剂。评估结合了一项覆盖3个主题、23名教育者的研究与跨7个主题（取自既有科学与哲学课程）的自动化指标，结果显示两层都独立改进了相同的教学维度，表明深思熟虑的抵抗与生成式AI不是对立而是伙伴。