从一套试卷到 AI 题库:用 WorkBuddy 建自己的语文题库

手里有几十套卷子，真正要出一张“某单元、某题型、难度适中”的练习卷时，还是得翻文件夹、复制粘贴。

题库解决的不是这一次合卷，而是以后每一次找题。它把成套试卷拆成独立题目，让每题带着来源、答案、解析和标签留下来；以后按条件检索、组卷、复盘，不必再翻所有原卷。

下面先讲题库按什么原理建，再用一套空白模板演示录入、审核、分析和练习卷输出。AI 可以整理和生成，题意、答案、难度和取舍仍由老师决定。

一、你存下的是一套卷，还是一道以后还能找回来的题

一套卷适合存档，不适合检索。“第 8 题”离开原卷，就不知道它考什么、答案在哪、依托哪段材料。真正的题库要把存储单位从“整套卷”换成“单个题目”。

原卷、中央题库和成品也不能混在一起：

原始试卷和答案                →  raw/拆开、标注并标明审核状态的题目  →  wiki/练习卷、文档、分析            →  outputs/

raw/ 留原件；wiki/ 存已入库题目，并明确标出“待审核”或“已审核”；outputs/ 放练习卷、文档和分析。只有“已审核”的题目，才能进入正式面向学生的组卷。发现错误，回到 wiki/ 修正后再生成，不在成品文档上打补丁。

语文阅读中的共享材料单独存为 Passage，小题存为 Question，再互相链接。材料只保存一次，每道题才有独立身份，能被准确找出来。

二、题目不是复制进去就算入库

文字提取出来，不等于题库建好了。入库前要定三套标准：怎样拆、怎样录、怎样标。

1. 怎样拆：以能独立使用为准

按独立分值、独立答案或独立评分点拆题；共享的阅读材料、注释和图片单独关联。AI 可以提出拆分计划，老师决定边界。

2. 怎样录：清理排版，不改写证据

录入只清理空格、换行、题号等排版噪音，不改写题干，不猜测看不清的字。原卷、页码或原题号必须留存；OCR、图片、答案有疑问就标“待审核”。每题至少有题目正文、答案、解析。

3. 怎样标：为以后找题准备条件

标签服务于以后找题。先固定板块、题型、知识点、难度、学段、来源和审核状态等字段，避免同一个意思写成几种说法。难度可由 AI 建议，但要由老师按学生和教学进度确认。课标、教材、考试说明和本地真题分析另存为依据；分析时说清样本与依据，不把统计写成预测。

三、这套题库能做什么，也做不了什么

题库能把旧卷、练习册和自编材料变成可检索资源，按条件生成练习卷文档和小范围分析。

它不能替老师判断题目是否适合学生，也不能保证扫描件、图表、答案和主观题评分点正确；这些都要回到原卷核对。它还能做样本统计，却不能用少量题目预测命题。学生信息先脱敏，来源和公开范围不清的题不再分发。

四、实操不从零开始：先复制一套空白题库模板

理解原理以后，最容易卡在一句话：那我到底从哪里建？

如果从空文件夹开始，你要先想目录怎么分、题目怎么命名、字段填哪些、怎样校验、文档怎么做。这一步最容易停住：不是不会录题，而是每一个小决定都还没有标准。

我给大家准备一套可复制的语文 AI 题库空白模板。它本身不带试题，你可以先下载语文 AI 题库空白模板。

下载地址：https://qm8bzx03y3.feishu.cn/docx/UuY4d4MksogFL8xZ6okcD044nIe

解压并复制一份，改名为“我的语文题库”，把自己的试卷放进去，再让 WorkBuddy 按里面已有的规则工作。

模板预置的不是答案，而是做事的边界：

• ‎raw/、‎wiki/、‎outputs/ 三层目录；
• 语文 Question 和 Passage 的题目模板；
• 字段字典、命名规则和审核状态；
• 首批导入说明、组卷与分析说明；
• 基础校验和文档成品验收清单。

WorkBuddy 是能直接操作电脑文件的桌面 AI。这里不重复安装、设置工作目录等基础步骤，第一次使用可先看《WorkBuddy 教师从 0 到 1 使用手册：从装好到真正变成你的 AI 助教》。本篇只处理题库这一件事。

你的第一步是把模板副本设为工作目录，而不是把整块硬盘、整个“教学资料”文件夹交给它。范围小一点，既方便找文件，也方便控制它能读写什么。

五、先用一套试卷跑通首轮录入

第一次选一份带参考答案的试卷，整套录入。这样能同时遇到阅读材料、小题、选择题和主观题等真实情况，也能检验 Passage 和 Question 的拆分规则。先不要把多年旧卷一次全倒进去。

这样做不是慢。题库里最难改的不是文字，而是规则。先把一整套试卷的拆分标准、字段和答案核对跑通；如果第一次就定错、写乱或漏掉答案，后面导入几百道题只会把同一个错误复制几百次。

把原卷和参考答案放进 raw/ 后，模板里的项目规则会告诉 WorkBuddy 怎样拆、怎样命名、哪些字段必填、怎样校验。你不必在对话框里再重复这些规则。

首轮整卷录入只需输入一句。

拆分并录入 raw/ 中这套试题。

这句指令只说明本次要处理什么，不再重述规则。WorkBuddy 会按库中已有约定保留原卷、拆分 Passage 和 Question、补齐字段、更新日志并运行校验；仍有不确定的文字、答案或标签，会在结果里标为“待审核”。

如果 raw/ 里同时放了多份文件，再补上试卷名称即可。重点不是把指令写长，而是让它只处理你指定的范围。

六、审核不是最后扫一眼，而是题库的一部分

题目进入 wiki/ 后，先标为“待审核”，做机械检查，再做教师审核。

机械检查适合看规则明确的事：文件名是否规范，题目是否有编号，正文、答案和解析是否都在，字段值是否落在约定范围，Passage 和 Question 是否双向关联。这些检查不回答“题目好不好”，但能先把低级缺漏找出来。

教师审核看的是机器查不了的东西。至少逐题核对六项：题干是否与原卷一致；选项、图片和材料有没有丢；答案是否正确；解析是否解释到了得分点；标签是否准确；这道题是否适合你的学生和当前教学阶段。

审核时还要保留“修正记录”。例如，AI 把扫描件中的一个字认错了，或把一道题误标成另一个知识点。你回到原卷修正题目卡片，再重新跑校验和输出。这张记录比一张“全部完成”的截图更有用，因为它把题库为什么可信讲清楚了：不是 AI 没有错，而是错误不会被悄悄带到下一张卷子里。

错误要改回题库中心，不要只在 Word 成品里改。如果 Word 中发现第 4 题答案有误，应该回到对应的 Question 修正，再重新生成练习卷。这样下次抽到它时，才不会带着旧错误回来。

七、组卷的关键不是“让 AI 出卷”，而是把条件说清楚

只有题目完成审核后，才进入正式组卷：AI 按条件筛选、排序、排版、生成文档。本轮截图中的题目仍处于“待审核”状态，图 9、10 只用来展示输出链的结构和版式，不是已经审核完成的学生正式卷。

“帮我出一份复习卷”太宽。它不知道你复习哪个单元、想覆盖哪些题型、难度放在哪里、题量多少、来源是否有限制。题库真正节省时间的地方，是你可以把条件说成筛选语句。

比如：从九年级、古诗文积累与运用板块、某一教材单元、已审核、难度中等的题中，选 12 道，生成一份 40 分钟专题练习；试题和答案解析分开；每题保留题库编号。

它先列出入选题号、筛选理由和没有满足的条件，老师确认后再生成。这比让它凭印象“创作”一份卷子可靠得多。你也能看见它没有找到哪些题，从而判断是筛选条件太窄，还是题库本来就缺这一类题。

文档输出同样不能只看“成功生成”。无论是 Word 还是其他可打印格式，至少验收这些地方：题号是否连续；题干、选项、图片是否完整；图文是否对应；答案和试卷是否分开；分页、页码、字体是否合格；每一题能否追溯到来源。

内容审核和文档验收都通过后，拿到的才是能打印、能发给学生的卷子，而不是聊天框里一段看似完整的文字。

八、分析要有依据，不能把统计说成预测

题库除了组卷，还有一个重要用途：把“我感觉这类题常考”变成可以回查的样本。

例如，你可以限定一个范围：只看某几年本地中考真题中“古诗文阅读”的已审核题。先列出样本题号、数量和所引用的课标、考试说明或本地资料；再看它们考了什么、重复出现什么、你自己的练习里缺了什么。

这个过程能够帮助你做复习取舍，也能帮助你发现题库本身的空缺。但它不是预测机器。样本太少、来源不全、依据没有核实，就只能做描述，不能说“明年必考”。

分析结论也要留给老师确认。AI 可以把分布和比对结果整理出来，真正要不要据此调整复习重点，仍然要回到课标、教材、学生学情和本地命题情况。

结尾：先让一套试卷里的题有可靠的身份

建题库最容易掉进两个极端。

一个极端是想一次把所有旧卷子整理完，于是还没开始就被数量压住。另一个极端是只让 AI 临时出一张卷，做完就散，下一次又回到复制粘贴。

更可行的起点，是先用一整套试卷跑一次完整流程：原卷留好，题目拆开，答案和解析补齐，标签统一，逐题审核，按条件输出一份练习卷；内容审核和文档验收都通过后，再发给学生。

当你有了一整套“以后还能准确找回来”的题，题库就不再是一个大工程的名字。它会随着每一次录入、审核和组卷慢慢长出来。

AI 负责把文件读出来、按规则建档、按条件重组；你负责定标准、核对证据、决定取舍。题库的价值不在于存了多少题，而在于下一次需要它时，每一道题都能被准确找到、放心使用。

延伸阅读：

• 《WorkBuddy 帮老师减负 01｜零散资料，交给 WorkBuddy》：先解决资料进入系统前的归拢问题。
• 《WorkBuddy 帮老师减负 03｜多份练习题，交给 WorkBuddy》：解决一次性合并练习卷的问题。

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