AI Fluency असाइनमेंट डिजाइन करते समय तीन मुख्य सिद्धांत कौन से हैं?	Authenticity (वास्तविक दुनिया के AI सहयोग को दर्शाना), Iteration (परिशोधन के अवसर), और Pedagogical Transparency (मूल्यांकन प्रक्रिया के बारे में स्पष्टता)
Outcome-based assignments क्या प्रदर्शित करते हैं?	ये उत्पाद पर ध्यान केंद्रित करते हैं लेकिन छात्र-AI सहयोग के कौशल को प्रकट करते हैं
Process-based assignments का मुख्य उद्देश्य क्या है?	अदृश्य निर्णय लेने की प्रक्रिया को दस्तावेज़ीकरण के माध्यम से दृश्यमान बनाना
Reflection-based assignments किस क्षमता को विकसित करते हैं?	Metacognitive awareness (आत्म-जागरूकता और सीखने की प्रक्रिया की समझ)
AI-enhanced असाइनमेंट से बढ़ी हुई सामग्री की मात्रा को प्रबंधित करने के लिए कौन सी रणनीतियाँ हैं?	विस्तृत rubrics, peer review, lightning round conferences, और selective sampling
असाइनमेंट में iteration कहाँ बनाया जाना चाहिए?	Checkpoints पर जहाँ छात्र अपने काम को रोक कर परिशोधित कर सकें और प्रारंभिक प्रयासों से सीख सकें
Pedagogical transparency का मतलब क्या है?	स्पष्ट रूप से बताना कि आप केवल output नहीं बल्कि सहयोग की प्रक्रिया और प्रतिबिंब का मूल्यांकन कर रहे हैं
असाइनमेंट में authenticity क्यों महत्वपूर्ण है?	क्योंकि यह वास्तविक दुनिया के AI सहयोग को दर्शाता है और छात्रों को व्यावहारिक कौशल विकसित करने में मदद करता है
Reflection-based assignments के साथ कौन सी समस्या हो सकती है?	विविधता की कमी से छात्रों में थकान हो सकती है
असाइनमेंट निर्देश लिखते समय क्या सुनिश्चित करना चाहिए?	निर्देश विशिष्ट हों लेकिन अत्यधिक जटिल न हों, और स्पष्ट रूप से बताएँ कि आप किस चीज़ का मूल्यांकन कर रहे हैं