在一段关系里,那个始终靠得住、信守承诺、回应稳定的人,会赢得对方的信任。
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人可能变成“人肉代理”:把 AI 的输出搬来搬去,或者批准自己没弄懂的改动。
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等你回头看,你会希望自己当初做每件事时,都选择了着眼长远的做法。
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自由不反规则,规则也不排斥自由。
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在世界各地,我们这个行业都被几十年糟糕的问责式检查伤得很深,而这些检查又由不切实际的“教师评价”流程主导。
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我们会把 AI 和教师的判断结合起来。教师的判断,将用来校准 AI。
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禁令出台后,学校里的手机使用反而增加了。这是“眼镜蛇效应”的一个好例子。
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周一早上,问你一个问题: 你害怕让谁失望?如果放下这种害怕,你的选择会有什么不同?
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决定自己想成为什么样的人。 再用一次次小小的成功,证明给自己看。
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它还会给你(或你的学生)一种美妙的错觉:这些想法出自用户,而不是机器人。
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找对了主题,人的韧劲立刻就上来了。真心感兴趣的事,也更容易坚持下去。
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同样是卡住后向 AI 求助,先回忆、先尝试,再请它批评,与直接拿到答案,可能训练出不同的习惯。Oakley 从一次跨学科研讨会回来,把这个差别放到了学习与记忆的中心。
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社交媒体导致心理健康问题,而不只是与之相关——支持这一点的证据还在不断累积。
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还有一点值得说:我们校方在 AI 上投入了很多,却没有征求教师的意见。
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但在个人生活和工作中,美国人更常被鼓励凡事靠自己,而不是互相依靠。
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87名大学生、四周、1,623次学习记录:把“何时、怎样复习”写成具体计划,并没有让间隔练习变得更多。临近考试,反而成为改变学习行为的强大信号。
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会写提示词之外,什么决定你能用 AI 做到哪一步?Mollick 从亲自做过的项目谈起,把深厚知识、跨领域经验、品味和主动性放到台前:识别机会与挑出好答案,都需要人的积累。
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智能体可以是 AI,但能动性属于人。每个人都有责任借助工具,让自己更有能力主动行动。
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有些人在用 AI 写自己的故事。 你可能不喜欢,但这件事正在发生,而且很有意思。
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别追着热情走。顺着你的天赋走,找到自己的目标。
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过早地围绕表面上的目标做优化,可能会把那些意想不到的弯路、故事和发现,扼杀在它们出现之前。
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年纪较小的学生需要学会思考——这意味着少看屏幕,少把思考交给工具代劳。
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汇总12,693名学生的研究发现,道德教育总体有益,加入讨论比单向灌输更有希望。但“判断变好了”和“品格变好了”仍有距离,而且大多数试验的证据质量有限。
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126名工程新生参加两小时课程,分别体验动手探索或讲授式教学。动手组起初更投入、对AI策略更熟悉,但五周后部分差异收敛了。这篇预印本把“课上有效”与“之后还剩多少”分开检验。
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北京一所学校让七年级学生为42位老师组织宪法考试;上海一门编程课开始接老师的真实订单。沈祖芸用三个案例追问:如果学生只管交作业,他们什么时候才能学会为真实的人和事负责?
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答案随时可得,幼儿教育还该把重点放在记住更多知识上吗?李永智、孙蔷蔷把目光转向情感互动、好奇心和主动探索:孩子如何与人建立关系,如何长出自己的问题?
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一系列共涉及 1,401 名参与者的实验发现,人和带偏差的 AI 互动后,自己的判断也可能变得更偏,而且常常低估这种影响。这篇研究追踪的是偏差如何在人机之间循环放大。
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