欢迎与AI流畅性教学法

学习目标

预计时长：60分钟

完成本课程后，您将能够：

• 选择并调整适合向学生教授AI流畅性框架的教学方法
• 运用线性、非线性、聚焦式或循环式等不同方法设计学习体验

欢迎与AI流畅性教学法

本视频欢迎已熟悉AI流畅性框架并准备开展教学的 educators。课程介绍了四种不同的框架教学方法：线性教学法（按部就班从"委派"到"描述"、"辨别"再到"审慎"）、非线性教学法（任意起点灵活切换能力维度）、聚焦式教学法（深度专研单一能力维度）以及双循环教学法（将框架作为嵌套的战略与战术流程教授）。视频强调AI流畅性框架具有双重属性——既描述人机协作的实际过程，又指导优化实践。理解这种双重性对教学至关重要，学生需要同时掌握AI交互原理与优化方法。

核心要点

• AI流畅性框架兼具描述性模型与规范性指南双重功能
• 四种教学方法为不同学生群体和学习目标提供差异化切入点
• 线性教学法最适合需要结构化学习路径的初学者
• 有经验的学习者更适合反映现实复杂性的非线性/循环式教学法，或提供深度专研的聚焦式教学法
• 教学方法选择应匹配学生基础、可用时间与学习目标

实践练习

本练习帮助您建立教学情境，探索不同方法的适用性。

第一步：绘制教学情境图（10分钟）

与Claude展开对话（为方便起见，本课程多处示例以Claude代称。但请注意本课程不强制要求使用特定语言模型或公司产品，您可选择任意AI助手或多个模型/产品的组合。）

准备工作：

• 向AI分享课程附件中的流畅性框架摘要
• 提供视频文字稿（参见第一课资源）帮助AI理解四种教学方法

开启对话：

• 说明您是准备教授AI流畅性框架的教育工作者
• 分享关键教学情境与课程细节
• 描述学生背景（注意保护隐私）、AI使用经验及学习动机
• 讨论面临的限制条件（如课时、技术设备、机构政策等）

重点探讨方向：

• 请AI协助分析教学情境的独特性
• 探讨学生学习AI协作时的优势与挑战
• 规划学生完成课程后的成功标准
• 梳理可用资源与支持系统

创建教学情境文档：

• 请AI将讨论内容整合为结构化摘要
• 检查摘要是否涵盖所有关键要素
• 保存该文档便于后续教学对话（如第二、三课）时快速建立情境共识

第二步：不同教学方法设计（20分钟）

继续对话探索各方法在您情境中的适用方案。

线性教学设计：

• 与AI共同规划4D能力维度（从委派到审慎）的递进教学方案
• 请AI建议适合您学生的分阶段教学活动与过渡方案
• 讨论该结构化方法可能面临的挑战

非线性教学设计：

• 与AI确定若干学科相关场景作为教学切入点
• 探讨特定场景/学生群体最适合的起始能力维度及原因
• 根据学生目标与限制，制定能力维度切换标准

聚焦式教学设计：

• 确定最具教学价值的单一能力维度
• 规划该维度三个子能力的深度教学内容
• 设计多角度探索目标维度的教学活动

注：循环式教学设计将在本课程第二、三部分展开。

后续内容

下节课我们将探讨"委派-审慎"循环框架——AI协作中负责任设计与决策的方法论。

课程反馈

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版权声明

_版权归属 2025 Rick Dakan, Joseph Feller 及 Anthropic。采用 CC BY-NC-SA 4. 0 许可协议发布。本课程基于Dakan与Feller提出的AI流畅性框架开发。部分支持来自爱尔兰高等教育管理局通过国家教学促进论坛提供。_