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学习目标
预计时间：40分钟
完成本课程后，您将能够：
- 运用您的学科专长，创建针对特定领域的4D应用方案
- 与同事协作，在部门内建立对AI素养的共同理解
将学科专长应用于AI素养
本视频展示了如何运用深厚的学科知识，使AI素养框架适应您的专业领域。它强调发展特定学科的AI素养需要通过显性化隐性知识——明确表述质量标准、专家沟通方式、核心问题领域以及适用规范。视频演示了如何与同事协作建立对每个"D"的学科共识：为"甄别(Discernment)"定义质量标准，为"描述(Description)"绘制沟通规范，理解"委派(Delegation)"中的任务分解，以及为"尽责(Diligence)"编纂伦理标准。这种深入的学科工作将形成良性循环：能清晰表述质量标准的学生能更好评估任何产出，理解方法论的学生能指导任何流程，内化了伦理规范的学生能负责任地开展任何协作。视频最后指出，培养学生成为不可替代的人才，就是要发展这些独特的人类能力。
核心要点
- 显性化学科隐性知识（如最佳实践、伦理规范、研究范式等）能帮助学生有效运用AI协作
- 每个4D要素都需要学科特定的解读和应用
- 与同事协作能建立共识并强化框架体系
- 理解本领域质量标准、方法和伦理的学生能更好地引导AI
- 最终目标是培养学生不可替代的独特人类能力
实践练习
在最后的练习中，我们将让AI伙伴稍作休息，专注于与人类同事的交流！
建议所有参与者在开始集体讨论前，先独立完成上一课的练习内容。
根据您的实际情况，安排结构化时间与同事共同探讨4D框架：
以下是建议的讨论主题：
关于甄别(Discernment) - "我们领域的优秀标准是什么？"
- 共同明确学科卓越标准的具体内涵
- 识别区分优秀作品与平庸作品的具体特征
- 探讨如何教会学生识别这些质量标志
- 制定帮助学生评估人类/AI生成作品的标准
关于描述(Description) - "我们学科如何沟通？"
- 精确绘制领域核心成果图谱（不仅是"报告"，要具体到特定成果及其价值）
- 记录专家解决问题的思维过程
- 明确定义专业实践的行为规范
- 探索如何向学生显性化这些沟通模式
关于委派(Delegation) - "我们领域的工作构成？"
- 分解学科典型任务的组成部分
- 识别需要人类判断力、创造力或专业能力的环节
- 讨论AI可自动化、增强或代理的环节
- 创建学科工作中AI参与决策的框架
关于尽责(Diligence) - "我们领域的价值观与标准？"
- 编纂学科特定的伦理框架
- 明确透明度规范与披露要求
- 讨论问责标准与专业责任
- 考虑AI参与工作时如何应用这些标准
共建文档：
- 汇总各"D"的学科特定解读
- 为每个能力维度添加领域具体案例
- 收录同事建议的教学策略
- 标记共识区域与分歧观点
- 探讨如何向学生展示这些具体化的AI素养
- 研究如何将学科特定的4D融入课程体系
- 设计评估框架效果的方案
- 商定后续讨论与实施计划
后续步骤
您已完成AI素养教学课程！请完成最终测验获取结业证书。
反馈
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版权声明
_版权归Rick Dakan、Joseph Feller和Anthropic所有（2025年），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素养框架》，部分由爱尔兰高等教育管理局通过国家教学促进论坛支持。_