Shiny Teaching Dashboard：用 Shiny 做替代幻灯片的课堂讲解

把一节课做成单文件 app.R：学生不再被动看播放，而是动手改输入、即时看结果。核心思维转变——幻灯片是单向播放，dashboard 是可操作的学习闭环。

四条核心原则

1. 每屏一个核心观点——一个章节（nav_panel）只承载一个能讲清的点，不要把整本书塞进一页。
2. 控件是给学生动手的——留下来的每个 sliderInput/radioButtons 都要值得学生亲手试；只会被你拖到固定值的，应该是静态图。
3. 让结果会解释自己——改了输入，除了图变，最好配一句随之变化的 textOutput，把"看到现象"接到"理解原因"。
4. 按真实教室设计——投影 + 后排看不清：字号放大、元素少而大、本地 runApp() 跑最稳、按光线选明暗配色。

工作流（5 步）

1. 定结构、选架构：这节课讲几个点？哪些点适合让学生动手？据此从 references/layout-patterns.md 选整体骨架（章节式 page_navbar 最常用 / 控制台+舞台 / 侧边栏菜单 / 经典 shinydashboard）。
2. 选一个 template 作起点：按下面《Templates 用法建议》挑最贴近的，复制到 app.R。
3. 把内容落到组件：用 references/components.md 的经验判断，决定每个点"用什么输入让学生动手、用什么输出呈现结果"。别堆控件，一屏 2–4 个足够。
4. 选配色：按学科语境从 references/color-schemes.md 选一套 bs_theme()，注意课堂投影优先高对比/大字号那套。
5. 填好、跑通、交付：装包 → 本地 shiny::runApp("app.R") 跑通 → 检查无报错。plot 里有中文记得用 plotly 或 showtext（见 references/setup-and-run.md），否则中文是方框。

组件 → 教学用途（速查，详见 references/components.md）

• 让学生动手：sliderInput（参数因果，最有价值）、radioButtons（切视角）、actionButton（推进/揭示/提交）、selectInput（切数据集）。
• 呈现结果：plotlyOutput（交互探索图）、plotOutput（ggplot 概念图）、DTOutput（可翻查的数据表）、value_box（核心数字/结论）、verbatimTextOutput（代码/统计输出）、uiOutput（动态/分步内容）。
• 组织骨架：nav_panel（=一节）、card（=一个知识块）、layout_sidebar（控制台+舞台）、accordion（折叠的深入内容）、navset_card_tab（并置对比）。

Templates 用法建议

6 个完整可运行的 app.R 在 templates/（语法均已校验）。复制后把占位内容换成你的，保留结构。挑选指南：

• navbar-lecture.R — 章节式讲座（★默认首选，替代整套幻灯片） 何时用：把一整章/一节课做成交互讲解，多个并列主题。顶部每个 tab 是一"节"（引入/原理/应用/小结），跟着点着走。 装：shiny, bslib, bsicons, ggplot2。改造：增删 nav_panel() 调整章节；"原理"节里那个 slider→plot 换成你的可调演示；"小结"节的 value_box 放本章 take-home。大多数"把这章做成交互的"需求从它起步。

• param-explorer.R — 参数探索器（讲透一个可调模型） 何时用：聚焦讲清一个含参数的模型/关系（分布、函数、供需、物理定律……），让学生拖参数看曲线怎么变。 装：shiny, bslib, plotly。改造：把"正态分布"换成你的模型，sidebar 放它的关键参数，主区 plotlyOutput 画随参数变化的图，value_box 显示当前关键读数。plotly 中文免处理。

• stepwise-reveal.R — 分步揭示（替代幻灯片"逐点出现"） 何时用：推导、解题、论证——需要按节奏一步步揭示、留悬念的内容。点"下一步"逐条出现。 装：shiny, bslib。改造：把推导拆进 steps 列表（每步 h 标题 + b 正文，正文可含公式/HTML）；可选的深入材料放进 accordion。

• concept-compare.R — 概念/案例/学派对比 何时用：讲"两种理论""三种方法""正反观点"等需要对比的内容。前几个 tab 各讲一个视角，最后一页并置三栏按维度对照。 装：shiny, bslib。改造：每个 nav_panel 填一个视角的主张+证据；并置页按你的对比维度（假设/适用/局限……）逐行对齐。纯展示，server 为空。

• data-story.R — 数据叙事 何时用：带学生分析一份数据集，讲"从数据里看出了什么"。关键指标 + 自选 X/Y 的交互散点 + 可翻查原始表。 装：shiny, bslib, plotly, DT。改造：把 dat 换成你的数据（read.csv 或随堂数据），value_box 放最该强调的几个数，selectInput 的 choices 跟着你的变量名走。

• quiz-checkpoint.R — 课堂自测/投票 何时用：一节讲完做巩固检查点，或课堂即时提问。选答后点"提交"给即时对错+讲解。 装：shiny, bslib。改造：把题目填进 quiz 列表（q 题干 / opts 选项 / ans 正确项序号 / why 讲解）。注意选项文字里别用英文双引号（会断字符串），用中文「」。

输出约定

• 产出一个单文件 app.R（教学分发最省事），文件名或所在文件夹用 kebab-case 反映主题。默认写到当前工作目录，用户指定路径就用用户的。
• 不要把整份 R 源码贴进对话——用 Write 写文件，对话里只给：路径、install.packages(...) 一行、shiny::runApp("…") 一行、以及一句说明（这个 app 分几节、关键交互是什么、用了哪个 template 和哪套配色）。
• 本环境通常无法替用户启动 Shiny GUI/浏览器，交付即文件 + 运行命令；如能用 Rscript -e "parse('app.R')" 验证语法就先验一下再交付。

渐进式披露：何时读哪个文件

常见反模式（别犯）

• ❌ 把 PPT 逐页搬成静态卡片——那只是网页版 PPT，没用上 Shiny 的交互价值。每节问"学生能动手试什么"。
• ❌ 一屏堆十个控件和五张图——认知过载。一屏 ≤1 核心图 + ≤4 控件。
• ❌ ggplot 图里中文不管——会显示成方框。用 plotly 或 showtext（setup-and-run.md）。
• ❌ R 字符串里嵌英文双引号——会断字符串导致解析失败，中文文案用「」或单引号。
• ❌ 现场依赖外网 API/数据——课堂网络不可靠。数据随 app 打包，本地 runApp()。
• ❌ 把几百行 R 糊进对话——Write 写文件，对话只给路径 + 运行命令。