Thinking & Feedback

能够提问,也能够改变自己的答案

在 AI 可以迅速生成答案的时代,学习判断证据、倾听反馈、解释选择和持续改进,比记住一个标准答案更重要。

把对话,变成成长的方法

学习中的反馈可以来自教师、同伴、用户,也可以来自作品的实际表现。我们鼓励学生认真讨论、提出理由,并用下一次行动回应反馈。

01.

清楚地提问

把模糊的困惑拆成可以观察、研究或测试的问题。

02.

判断信息与证据

区分事实、观点与推测,核验来源,也检验 AI 给出的答案。

03.

解释自己的思路

用合适的语言说明过程、依据和不确定之处。

04.

认真听取反馈

理解不同意见,区分个人感受与作品中可以改进的问题。

05.

复盘与迭代

记录哪些方法有效、哪里遇到困难,并提出下一次的具体调整。

06.

合作与自我管理

安排时间、明确分工、及时沟通,让独立与协作相互支持。

学习成果,也包括独立做判断

项目不只展示最终作品,还要说明为什么这样做、使用了哪些工具、哪些部分独立完成,以及根据反馈作了哪些修改。