协作头脑风暴
brainstorming
在实现前澄清需求、探索设计选择,并形成清晰的开发方向。
teach【开发与工程】AI knowledge transfer calibrated to learner level and needs. Models the learner's mental state, scaffolds from known to unknown using Vygotsky's Zone of Proximal Development, employs Socratic questioning to verify understanding, and adapts explanations based on feedback signals. Use when a user asks "how does X work?" and needs graduated explanation,…
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行結構化之知識傳遞——評估學習者當前理解、自已知至未知設鷹架、以校準之深度解釋、藉提問檢理解、依回饋調整、以實踐強化。
learn 已建深心智模型而今需有效溝通於解任何前,定學習者已知者與所需者。
Learner Calibration Matrix:
┌──────────────┬────────────────────────────┬──────────────────────────┐
│ Level │ Explanation Pattern │ Check Pattern │
├──────────────┼────────────────────────────┼──────────────────────────┤
│ Novice │ Analogy-first. Connect to │ "In your own words, what │
│ (no domain │ familiar concepts. Avoid │ does X do?" Accept any │
│ vocabulary) │ jargon entirely. Concrete │ correct paraphrase. │
│ │ before abstract. │ │
├──────────────┼────────────────────────────┼──────────────────────────┤
│ Intermediate │ Build on existing vocab. │ "What would happen if │
│ (knows terms,│ Fill gaps with targeted │ we changed Y?" Tests │
│ some gaps) │ explanations. Use code │ whether they can predict │
│ │ examples that are close │ from understanding. │
│ │ to their existing work. │ │
├──────────────┼────────────────────────────┼──────────────────────────┤
│ Advanced │ Skip fundamentals. Focus │ "How would you compare │
│ (strong base,│ on nuance, trade-offs, │ X to Z approach?" Tests │
│ seeks depth) │ edge cases. Reference │ integration and judgment. │
│ │ source material directly. │ │
├──────────────┼────────────────────────────┼──────────────────────────┤
│ Misaligned │ Correct gently. Provide │ "Let me check my under- │
│ (confident │ the right model alongside │ standing — you're saying │
│ but wrong) │ why the wrong model feels │ X?" Mirror back to │
│ │ right. No shame signals. │ surface the mismatch. │
└──────────────┴────────────────────────────┴──────────────────────────┘
預期: 對下列之清晰圖:學習者所知、所需知與連兩者之橋。評估應具體至可擇解釋策略。
失敗時: 若學習者等級不清,問校準題:「你熟 [先備概念] 嗎?」此非測驗——而為集資料以更佳教之。若問感尷尬,預設中階並依其應調整。
自學習者已理解者築至新概念之路。
預期: 設鷹架之路,每步建於前。學習者永不應感迷失,因每新念皆連於其已持者。
失敗時: 若已知與未知間之差過大而無法以單一鷹架,拆為多個較小步。若無熟錨(全新領域),用學習者所知之另域之類比。若類比不完美,承認其限:「此如 X,除...外」。
以正等級、正模式遞解釋。
預期: 學習者獲既不淺(留問)亦不深(以多餘細節壓倒)之解釋。解釋用其語並連其脈絡。
失敗時: 若解釋過長,核心念或被埋——重述一句之標題。若解釋後學習者更困惑,入點錯——試他錨或類比。若概念實為複雜,承認複雜而非藏之:「此有三部分且互動。我自第一始。」
勿假設解釋有效。以揭學習者心智模型之問測之。
預期: 檢揭學習者是否有運作之心智模型,或僅鸚鵡學舌解釋。運作模型可處變化;記憶之解釋不能。
失敗時: 若學習者無法答檢題,解釋未建正心智模型。此非其失敗——而為對教之回饋。註具體未落地處並進步驟五。
依檢結果調教法。
Adaptation Responses:
┌──────────────────┬─────────────────────────────────────────────────┐
│ Signal │ Adaptation │
├──────────────────┼─────────────────────────────────────────────────┤
│ "I think I get │ Push gently: "Great — so what would happen │
│ it" │ if...?" Verify before moving on. │
├──────────────────┼─────────────────────────────────────────────────┤
│ "I'm confused" │ Change modality: if verbal, show code. If code, │
│ │ use analogy. If analogy, draw a diagram. │
├──────────────────┼─────────────────────────────────────────────────┤
│ "But what about │ Good sign — they are testing the model. Address │
│ [edge case]?" │ the edge case, which deepens understanding. │
├──────────────────┼─────────────────────────────────────────────────┤
│ "That doesn't │ They have a competing model. Explore it: "What │
│ seem right" │ do you think happens instead?" Reconcile the two.│
├──────────────────┼─────────────────────────────────────────────────┤
│ Silence or │ They may be processing, or lost. Ask: "What │
│ topic change │ part feels least clear?" Lower the bar gently. │
└──────────────────┴─────────────────────────────────────────────────┘
預期: 教即時依回饋調。無解釋以完全相同法重複——每重試用不同法。調整應感回應,非機械。
失敗時: 若多次調整嘗試皆失,問題或為基礎至雙方皆未識之先備缺。明問:「解釋之何部分感跳得最大?」此常揭隱藏之缺。
以應用而非重複固化理解。
預期: 學習者已至少應用概念一次,並具持續學習之資源。摘要為未來回憶錨定學習。
失敗時: 若練習題過難,教跳得太遠——簡化問題。若學習者可做練習但無法解其因,其有程序知識而無概念理解——回步驟三聚焦於「為何」而非「如何」。
teach-guidance — 為人成為更佳教者之教練之人引導變體learn — 系統知識獲取,建可教之之理解listen — 深受性注意,揭學習者所述問外之實需meditate — 教學集間清假設以新鮮對待每學習者