AI是一辆时代快车，一旦踏上，你就不会再想回头！

——————————————

很多老师反映：

• 对于我们提出的问题，大模型AI的回答要么很空、很泛，要么答非所问

王珏老师要说的是：

就大模型自身的能力而言，

它有能力输出任意一种格式、角度、风格和质量的文本

问题只有一个：

你如何通过提问，“激发”大模型输出你想要的文本！

而很多老师并不会准确、详细地提出问题，所以大模型的输出也总是“不如人意”。

对于老师的提问，王珏老师归纳了如下3个最为常见问题：

1.初始想法只是个朦胧的大方向，并不明确

2.知道自己想要什么、但难以用准确的语言清楚地表达

3.初始的想法比较粗浅，不够深入、全面

（除了上面3条外，也有可能你确实明确知道自己想要什么，也知道怎么下指令，但就是懒得费劲输入那么多文字——这是纯粹不重视的问题，态度端正了自然就好了。）

【前提：建立正确的“AI应用观”】

上述3个问题的成因，其实用一个问题就可以概括：

• 你是把AI看作“答案生成器”？还是把AI视作促进自己的“认知伙伴”？

这个问题的答案，直接决定了你使用AI的心态、方法以及能力！

【关键技巧1】多轮对话

如果你能像王珏老师这样，把AI看作是一个“认知伙伴”——既然AI提供的并非“答案”，那么，你自然就会和AI进行“多轮对话”。

在HI与AI的多轮对话中，以上提出的3个难题，都能得到很好的解决：

1.初始想法只是个朦胧的大方向，并不明确

你如果只输入一些很宽泛的词，AI输出的必然是空泛的。只要你不把AI的输出作为答案，而是把它作为“认知伙伴”，“批判性”（不是“抱怨性”）地看待AI的输出，并关注其中有哪些可以供自己进一步挖掘的点，大方向可能会逐步扎实落地。

此时，人-机对话的过程，就是帮助我们自己弄清自己想法的过程。

2.知道自己想要什么、但难以用准确的语言清楚地表达

此时，人-机对话的过程，就是帮助我们寻找合适表达方式的过程。

从语言哲学、认知心理学的角度，找到合适表达方式，也就是促进我们自身理解的过程（比如“费曼学习法”、“小老师法”都是基于这一原理）

3.初始的想法比较粗浅，不够深入、全面

在人-机对话的过程中，我们会不断地受到AI的启发，从不同角度、更深层次开展对话和思考，体现在人机对话的主题不在停地转变或深入。

此时，人机对话的过程，能够促进我们自己扩大视野、深化认知、全面思考。

【关键技巧二】分步提问

而且，对于复杂的问题、内涵非常丰富的问题，我们还应学会有意识地“分步提问”，将一个复杂的问题拆解为若干步骤。

以下以如何提升课堂“抬头率”为例：

如果我们直接问：

• 我的课堂中“抬头率”低，请问有什么方法解决？

这样的问题是“不好”的提问方式——如果你并非想要一个空泛的、原则性的答案，而是想要具体的解决方案的话。

“抬头率”问题是内涵比较丰富、解决起来比较复杂的问题，因此，如果我们能设计出一系列、逐步深入、逐步落地的问题，AI的输出就会非常贴近于我们的需求。

我初步设计了以下的系列问题，供大家参考：

——————————————

【问题1】当代大学课堂中普遍“抬头率低”，请问有哪些主要的原因？（问现象的总体成因）

【问题2】我在XX（级别）院校、教是XX专业、XX课程，课堂抬头率偏低，请从课程/内容、教材编排、教学形式、学生心理特点等方面，分析成因（结合具体课程，让分析进一步落地）

【问题3】请按照如上分析，针对XX课程XXX章节的内容，帮我提出提高“抬头率”的几个设计原则与方法（进一步结合具体教学内容进行分析，而且此处我们只要求AI给我们“支招”）

【问题4】请运用以上原则与方法，结合XX课程XXX章节的教学内容，帮我设计核心教学环节，并说明每个环节所采用的设计原理（将以上“设计原则”进一步落地，形成具体的教学环节设计）

————————

【本文小结】

本文的小结，由王珏老师和大家一起来做：

为了更有效地向AI提问，

我们首先需要建立正确的“AI应用观”

不是______生成器，而是_____伙伴

既然AI不是XX生成器，

那么HI就必须要逐步和AI开展“对话”

本文推荐了两种“对话”形式，分别是：

_____对话和____对话。