课程定位

生成式人工智能能改变学生提问与复习的方式，学员也需要查验它引用了什么、给出的答案是否符合题意，以及自己的推理可以怎样留下记录。本专题依据公开课表中的“AI与学习”安排，整理了适合青少年在听讲前后使用的几种问题准备和学习记录方式。

课程内容与学习重点

一、把普通疑问改成有条件的学习问题

选择一道自己思考过的题或一段已读的材料，先记下遇到的困难和已确认的事实。提问时说明学习阶段、希望掌握的方法和已经试过的步骤，再把另外没有说清楚的地方留为下一轮问题。

收到不同建议后，先用课本、题目原文或可核对的学习材料复查。找一个很小的反例或另一道类似练习检验解释，说明自己为什么保留某条回答。重做时自己组织步骤，避免用输出字数代替实际学习进展。

二、识别缺失证据与错误概括

可以看一条工具给出的假想回答，将其中的事实主张、意见和步骤建议分开编号。检查是否有不明出处、把样本结论推广到整体、忽略题目限制或使用不合适的时间范围。对资料引用尤其要回到文本和原始数据。

用核对清单记录信息从哪里来、最有疑问的部分、自己的验证动作和结果。若核对后不能作出决定，保留不同理解并注明需要请老师或同伴帮助的地方，再继续做能独立确认的练习。

三、安排能看见思考过程的学习活动

小组可以从自定问题出发，让每个成员分别完成一部分阅读、记录或测试，汇合时说明哪些方案来自伙伴交流、哪些来自借助工具重新设计。用小样例定期观察工具对反馈速度和知识理解实际带来的影响。

课后可制作一份简短学习日志，保留最初答案、工具建议、第一次核对和最终解释。复习时先看原问题再尝试自己复述，遇到不能说明的步骤才回到原材料，以此检查是否真正理解。

例如读到生态变化的案例，可以先自己写出材料支持的判断，再请工具提出反向问题。把不同问题分别记为事实疑问、比较疑问或需要另外调查的疑问，最后和同学就受众、用途和证据交换看法。根据课程安排采取适合自身学习任务的方式，使用工具或上传资料时遵守课堂管理与材料授权要求。

适合人群

适合对生成式人工智能与学习工具感兴趣的中学生，以及已尝试在个人学习中用人工智能提问、查资料和练习表达的学员。入营年级及审核以通知为准。

授课老师

原课程安排列明授课老师为余建波。

开课与报名咨询

原课表列示2027年1月24—30日为整期营期，并将该讲座列在第二天下午14:30—17:30，据此对应2027年1月25日，地点上海。单项学习及时间请以最终通知为准。单专题的参与方式、席位和费用详询。

学生需要事先会写程序吗？这个专题的课题为人工智能与学习，准备时可选一个自己愿意研究的问题，实际课堂的设备与技能要求请咨询课程方。

要带真实作业和账户吗？可以准备自己有权使用的短文本或练习案例。个人账户、设备、电子材料等安排请提前确认，不必事先提交隐私资料。

温馨提示：课程内容为拟定，具体实际讲授内容由授课老师根据学员情况灵活调整，最终以课堂授课为准。