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刚开始接触AI，有些失望，不知如何用它，觉得好像只是媒体的炒作。但随着不断尝试，我逐渐发现了其中的奥秘。当我通过巧妙的提问从 AI 那里获得有价值的答案时，那种感觉就像打开了新世界的大门，我开始对 AI 提问欲罢不能。 随着实践增多，我似乎有些豁然开朗，曾经的难题迎刃而解。我把这些经验分享给其他老师，大家一起在教学中运用 AI，共同成长。我们在课堂设计、教学方法改进等方面都有了新的思路。
老师们，都在说人工智能有神奇的力量，可为啥有时候用起来感觉它就是个 “人工智障” 呢？ 为啥 AI 不好使？原来是我们不会 “问”咱们满怀期待地打开 AI 助手，结果却常常让人失望。就像您在研究中遇到问题，问 AI “我的实验数据波动大是什么原因”，它回答一堆可能的理论原因，可您还是不知道怎么解决自己实验里的问题；让它写个专业课程的教学大纲，写出来的都是些套话，根本不符合咱们大学教学的实际情况。这是为啥呢？ 其实啊，是咱们和 AI 之间缺乏默契。咱们问同事问题能得到有用答案，是因为彼此熟悉，有共享信息。可 AI 不知道咱们是谁、要干啥，自然就给不出好答案啦。所以，学会提问是用好 AI 的关键哦！ 这，就是人类之间交流的预先默契。
四个AI提问实用技巧技巧1 充分说明信息跟 AI 提问，可不能省掉咱们以为的 “常识”。这就像和同事交流学术问题，不能默认对方知道您的研究背景一样，AI 可不懂咱们心里想啥，咱得补上和它之间缺失的默契。 比如说，别只问 “怎么提高学生的参与度”，得详细点：“我是教 [专业名称] 的大学老师，我带的是大三的学生。这门课程有一定难度，目前课堂上学生参与度不高，特别是在 [具体的教学环节，如小组讨论、案例分析等] 环节，很多学生积极性不足。这学期内，怎么切实有效地提高学生在这门课程中的参与度？给我一个具体、实际、可操作的计划，要结合我们大学的教学资源和学生的特点，比如他们对 [相关兴趣点或背景信息] 比较感兴趣。”
这里还有个 5W1H 方法，也就是每次提问说清楚为什么（Why）、做什么（What）、啥时候（When）、涉及谁（Who）、在哪里（Where）、怎么做（How）。就像准备一个学科活动策划来提高参与度，咱这样问： Why：现在，我们专业的 [专业名称] 课程学生参与度较低，这会影响他们对知识的掌握和学习效果，我们希望改变这种情况，增强学生的主动学习意识。 What：所以，现在需要你写出一份针对提高 [专业名称] 课程学生参与度的学科活动策划方案。 When：活动时间安排在本学期第 [X] 周开始启动，持续 [X] 周，活动主要在课程时间内或课后 [具体时间范围] 开展。 Who：参与活动的学生是 [专业名称] 专业的大三学生，共 [X] 人，他们有一定的专业基础，但参与积极性有待提高，希望激发他们在 [希望学生参与的活动相关领域，如学术讨论、实践操作等] 方面的热情。 Where：活动主要在学校的 [具体教室、实验室或其他合适地点] 进行，部分线上活动在我们学校的在线教学平台开展。 How：方案里，需要包括每个阶段的活动内容（如有趣的主题讨论、竞赛、实地调研等）、组织形式（分组、个人等）、激励机制（加分、小奖品等）等具体细节，还要有对参与度评估的方法，字数 [X] 字。 这样，AI 给出的答案就靠谱多了，比之前那种泛泛而谈的方案实用多了，能真正为咱们的教学和提升学生参与度服务。
技巧2 角色扮演这个技巧可有趣啦！对于 AI 来说，让它扮演个角色，回答就大不一样。比如，您问 “讲讲 [专业课程里某个概念] 的理解”，它回答得可能比较生硬。但要是说 “扮演一个资深的 [专业名称] 教授，用生动有趣的方式讲讲 [专业课程里某个概念] 的理解”，它就会变得生动起来：“同学们，今天咱们来聊一聊这个神奇的 [专业概念]，就像我们探索宇宙奥秘时发现的一把新钥匙……” 这是因为 AI 在训练过程中知道不同角色的特点，扮演专业学者就会更注重知识的深度和讲解方式，所以这个技巧能让它调整语言风格，模拟角色思考，屏蔽掉不专业的内容哦。而且在大学教学中，这种生动的讲解方式可以更好地帮助我们备课和向学生传授知识。
技巧3 举例子举例子在和 AI 交流中也很重要呢。您给学生解释一个复杂的理论，光说理论不行，得有实际例子。和 AI 交流也一样。 比如让 AI 写一个大学课程项目展示的 PPT 大纲，直接问，它写出来的大纲可能很普通。但要是给它几个优秀的课程项目展示 PPT 大纲例子，像 “[某成功项目名称] 项目展示：从问题提出到创新解决方案的精彩历程” 这样的，它写的大纲就会更有针对性：“[您的课程项目名称] 项目展示：解锁 [项目核心问题] 的智慧密码”。所以，有时候例子比长篇大论的描述还管用呢，能让 AI 更好地理解咱们想要的内容风格，为咱们的教学展示等工作提供更合适的素材。 技巧4 多问几遍有时候咱们可能问不准，或者 AI 偶尔 “抽风”，这时候就得多问几遍啦。这里面有不少小窍门呢。 一个是澄清。比如您问教学方法改进的策略，AI 回答得太基础，您就可以进一步问：“这我都知道了。有没有一些更具体的策略？尤其，是针对我们大学这种 [学生特点、课程性质等具体情况] 的？” 这样 AI 就会给出更详细的答案。 还有迭代式提问。就像您想设计一个新的专业课程体系，但不太清楚从何入手，先问：“请你扮演一个有丰富经验的大学课程设计专家。我要设计一个新的 [专业名称] 专业课程体系，怎么办？” 然后根据回答再深入问，比如关于课程的先后顺序安排有疑问继续问，或者在课程内容与实践结合方面有想法继续追问，还可以在一个回答基础上发散提问，比如加入一些跨学科元素会怎样，不断追问就能得到更符合咱们大学教学需求的答案。 要是 AI 的回答总是不合心意，还有个绝招 —— 逆向工程。比如您有一份特别精彩的专业课程教案，想让 AI 写个类似的，要是教案内容多，举例子可能不够用。这时候可以让 AI 做 “阅读理解”，问：“请分析一下这份教案，给出可以生成这个类型教案的完整提示词。包含教案的类型（是理论课、实践课等）、教学风格、教学对象、教学语气、教案长度、教学环节和使用的教学资源等内容，请直接输出结果，不要输出其他内容。教案内容如下：……” 不过这对 AI 模型的能力有要求，得选规模大、先进的模型哦。通过这种方式，我们可以利用 AI 更好地优化我们的教学资料。
别只盯着一个 AI 大模型。不同的问题可以选不同的模型。要是进行复杂的学科知识体系构建或逆向工程，可以优先用 ChatGPT 的 o1 新模型或者国内模型的旗舰版；如果是准备人文社科类课程内容，像文学、历史等，可以用 Claude 模型，它能生成更有深度和创意的内容。准备中文相关的教学内容，像中文写作课、古代文学课，文心一言、通义千问等国产大模型就不错；要是辅导学生做科研项目，需要专业知识检索和分析，就可以找一些专门针对学术领域的 AI；要是设计一些跨学科融合的课程，就需要找能处理复杂知识关联的模型。
先到这儿～ |
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