Почему это важно

ИИ — это не просто ярлык, а мощный партнер для обучения, творчества и роста. При вдумчивом использовании ИИ вы создаете наиболее важные навыки: критическое мышление, творчество и суждения. Когда вы используете ИИ, чтобы задавать вопросы, понимать несколько точек зрения и изучать новые идеи, вы готовитесь к будущему с помощью ИИ в качестве партнера, а не посредника в обучении.

Ключевые навыки использования ИИ для обучения

Средства ИИ могут поддерживать ваше обучение, помогая понять сложные темы, более эффективно практиковаться и глубже изучать идеи. Ключ заключается в том, чтобы вдумчиво использовать эти инструменты и развивать то, что мы называем соответствующей зависимостью — найти правильный баланс между доверием КИ, когда он работает хорошо, и поддержанием здорового скептицизма, чтобы поймать ошибки.

Ниже приведены три взаимодополняющих подхода, которые помогут вам максимально эффективно использовать средства обучения ИИ:

✅ Сначала проверьте: исходные проверка выходные данные ИИ

ИИ может ошибаться, поэтому всегда следует дважды проверка информации, созданной ИИ, просматривая надежные источники. Определение правильности ключевой информации — это не только должное осмотрительность; это может укрепить самые важные понятия для вас, когда вы учитесь!

Почему это работает: Проверка утверждения в отношении внешних источников может заставить ваш мозг извлечь то, что вы знаете, и оценить его - и извлечение помогает сделать обучение палкой (Roediger & Karpicke, 2006).

Запрос: Which key points are most crucial that I get correct if I want to learn [topic] properly? For each, suggest a few trusted sources I can check (e.g., textbook chapters, official websites) to independently confirm that you've covered it accurately. If I identify differences or gaps, help me investigate.

✅ Помимо объяснений: используйте ИИ для персонализации практики и проверки

Вы можете использовать ИИ для самостоятельного проведения теста и создания пользовательского плана для интервала между практикой, который, как было показано, помогает лучше запоминать вещи с течением времени.

Почему это работает: Практика извлечения и повторение в пространстве могут привести к более прочному обучению и передаче (Roediger & Karpicke, 2006; Cepeda et al., 2006).

Запрос: Be my retrieval coach for [topic]. Start by giving me a short answer question that I'll do my best to respond to. Score it 0–2 with a one sentence correction if needed. Repeat this 8 times, interleaving one or two items from prior topics. Based on my results, suggest a spaced plan for the next 7 days (1d, 3d, 7d) with varied formats (explain/compute/apply) if applicable.

✅ Обучение: объясните ИИ и позвольте ему отступить

Когда вы объясняете концепцию своими словами, ИИ может задавать вопросы, чтобы помочь вам обнаружить ошибки или пробелы в вашем понимании.

Почему это работает: Самообяснение и уточняющие подсказки "почему/как" могут углубить понимание и поддержать передачу знаний (Chi et al., 1994; Pressley et al., 1987).

Запрос: Act like a curious student while I systematically teach [concept] over a series of messages. Interrupt whenever I skip reasoning with targeted 'why/how do you know?' questions - proceed as far as is reasonable. When I indicate that I'm done teaching, restate my explanation in your own words and list any misconceptions or gaps.

✅ Удалите учебные колеса: от управляемой к самостоятельной практике

Вы можете использовать ИИ для обучения, следуя примерам, а затем пытаясь решить проблемы с меньшей помощью, и, наконец, решить их самостоятельно, чтобы повысить уверенность и навыки.

Этот процесс особенно эффективен в STEM, количественных социальных науках, структурированных языковых задачах и любой области, где требуется пошаговое мастерство.

Почему это работает: Отработаные примеры могут снизить когнитивную нагрузку; выцветание может привести к независимости; Разнообразная/чередуемая практика может улучшить передачу ( Sweller, 1988; Ренкл & Аткинсон, 2003; Рорер & Тейлор, 2007).

Запрос: Teach me [problem type] using a 3 step progression, one message at at time. First one fully worked example with brief justifications that I'll confirm I understand. Then, one faded example with 1–2 steps with hints for me to try on my own (I'll respond with my answer, then you should give minimal, immediate feedback). Finally, an independent problem that I'll try on my own. Repeat with two more independent problems (one at a time) with mixed structures. Vary surface features but keep deep structure, then lightly interleave with a similar but different type. After each item, list the rule/formula/concept I used and suggest where to verify each definition or rule with an independent source. End with a 1 minute 'what changed?' reflection comparing two similar problems.

✅ Пробуйте, проверка и размышляйте: используйте ИИ для обучения в цикле

При использовании ИИ для отработки концепции или новых навыков вы всегда можете сделать это наилучшим образом, получить отзывы от системы ИИ, а затем отслеживать, что вы получили правильно или неправильно для улучшения обучения.

Почему это работает: Прогнозирование и калибровка достоверности корректируют иллюзии знания; "желательные трудности" двигают долгосрочное удержание (Кориат, 1997; Bjork & Bjork, 2011).

Запрос: For [topic], use a predict commit check process for 6 items (ideas, questions, or tasks). For each one: (1) ask me for my answer and my confidence (0–100%) before you share the correct or model answer, (2) reveal the answer with a brief explanation or reasoning, (3) prompt me to write a one sentence reflection or lesson learned if I didn't get it right. Keep a running error/insight log with columns: Item → Pattern (error or insight) → Possible Cause → Next Step . (4) once I answer with a reflection, move on to the next. If I do well (get three questions in a row correctly), gently increase the challenge; if I struggle (three in a row missed), decrease the challenge.

"Источники"

Bjork, R. A., & Bjork, E. L. (2011). Делая вещи трудно на себе, но в хорошем смысле . Новая теория неиспользования / желательных трудностей.

Cepeda, N. J., et al. (2006). Распределенная практика в задачах словесного отзыва: обзор и количественный синтез.Психологический бюллетень .

Чи, М. Т. H., et al. (1994). Самостоятельное объяснение: как учащиеся учатся и используют примеры в обучении для решения проблем.Когнитивная наука .

Dunlosky, J., et al. (2013). Улучшение обучения учащихся с помощью эффективных методов обучения.Психологическая наука в общественных интересах .

Кориат, А. (1997). Мониторинг собственных знаний: подход к использованию подсказок.Психологический обзор .

Корнелл, Н., & Бьорк, Р. А. . (2009). Смещение стабильности в человеческой памяти.Журнал экспериментальной психологии: обучение, память и познание .

Ренкл, А., & Аткинсон, Р. К. (2003). Структурирование перехода от отработаных примеров к решению проблем.Образовательный психолог .

Roediger, H. L., & Karpicke, J. D. (2006). Обучение с расширенным тестированием.Журнал экспериментальной психологии: Общий .

Рорер, Д., & Тейлор, К. (2007). Перемешивание математических задач улучшает обучение.Прикладная когнитивная психология .

Sweller, J. (1988; 1994). Теория когнитивной нагрузки и инструктивный дизайн влияют на .Инструктажная наука ; Обучение и обучение .

Дополнительные ресурсы

Найдите схему обучения ИИ с помощью навигатора по навыкам ИИ

Узнайте больше обисследованиях Корпорации Майкрософт по соответствующей зависимости

Ознакомьтесь с обзором результатов обучения AETHER GenAI

Facebook LinkedIn Электронная почта

Нужна дополнительная помощь?

Нужны дополнительные параметры?

Изучите преимущества подписки, просмотрите учебные курсы, узнайте, как защитить свое устройство и т. д.

Преимущества подписки на Microsoft 365

Обучение работе с Microsoft 365

Microsoft Security

Центр специальных возможностей