代码视频适合动效、图表和讲解类内容，写实画面和大制作仍有明显短板。
代码视频适合动效、图表和讲解类内容，写实画面和大制作仍有明显短板。
推荐理由：Reviewed Edu@AI import
#learning
#learning
今日 0 条宝玉精选 Heather Randell精选 首先，写作往往是思考的结晶——它来自对观点的反复琢磨、对信息的综合，以及为深入理解一个主题所下的功夫。
首先，写作往往是思考的结晶——它来自对观点的反复琢磨、对信息的综合，以及为深入理解一个主题所下的功夫。
推荐理由：Reviewed Edu@AI import
Paul Graham精选 当然，有些思考不需要写作。……但在最艰难的思考中，写作是极其宝贵的工具。
当然，有些思考不需要写作。……但在最艰难的思考中，写作是极其宝贵的工具。
推荐理由：Reviewed Edu@AI import
Sebastian Raschka精选 这基本上是一份图解指南：从循环神经网络、卷积神经网络，到 Transformer 和校准，还配了可以亲手做的准确率与效率实验。
这基本上是一份图解指南：从循环神经网络、卷积神经网络，到 Transformer 和校准，还配了可以亲手做的准确率与效率实验。
推荐理由：Reviewed Edu@AI import
Adam Boxer精选 我们追求宏大的结构性方案，可更该关注的是，怎样营造安静、平和的课堂。
我们追求宏大的结构性方案，可更该关注的是，怎样营造安静、平和的课堂。
推荐理由：Reviewed Edu@AI import
Martin Robinson精选 写作真的像许多人所说的那样，是思考的核心吗？
写作真的像许多人所说的那样，是思考的核心吗？
推荐理由：Reviewed Edu@AI import
Tom Sherrington精选 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。
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。
推荐理由：Reviewed Edu@AI import
Austin Kleon精选 我真心觉得，到了 2026 年，普普通通的纸和笔才是那个杀手级应用。
我真心觉得，到了 2026 年，普普通通的纸和笔才是那个杀手级应用。
推荐理由：Reviewed Edu@AI import
Dylan Wiliam精选 如果老师接受 25 小时高质量的学习科学专业培训，学生的学习速度会提高多少？
如果老师接受 25 小时高质量的学习科学专业培训，学生的学习速度会提高多少？
推荐理由：Reviewed Edu@AI import
自如老师精选 通过项目学习，充分的认识到大模型的能力和边界，把线上线下、软件硬件都打通。
通过项目学习，充分的认识到大模型的能力和边界，把线上线下、软件硬件都打通。
推荐理由：Reviewed Edu@AI import
Doug Lemov精选 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。
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。
推荐理由：Reviewed Edu@AI import
Daniel Pink精选 想从一本书里得到更多收获，最好的办法之一，就是把书合上，留几分钟。
想从一本书里得到更多收获，最好的办法之一，就是把书合上，留几分钟。
推荐理由：Reviewed Edu@AI import
Heather Randell精选 AI 可以帮上忙——当你已经有了深厚的知识……但学生用它，却会妨碍自己获得这些知识。
AI 可以帮上忙——当你已经有了深厚的知识……但学生用它，却会妨碍自己获得这些知识。
推荐理由：Reviewed Edu@AI import
James Clear精选 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。
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。
推荐理由：Reviewed Edu@AI import
Barbara Oakley精选 先学会再交给 AI，和直接让 AI 代学，差别在哪？
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。
推荐理由：Reviewed Edu@AI import
Jonathan Haidt精选 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。
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。
推荐理由：Reviewed Edu@AI import
Addy Osmani精选 有了 AI，你能尝试的想法，远比最后会发布的多。每一次尝试，都可能让你学到点东西。
有了 AI，你能尝试的想法，远比最后会发布的多。每一次尝试，都可能让你学到点东西。
推荐理由：Reviewed Edu@AI import
Daniel Willingham精选 聪明的孩子也需要关注和好的教学。
聪明的孩子也需要关注和好的教学。
推荐理由：Reviewed Edu@AI import
宝玉精选 忍不住想，当年上学时要是有 AI，这篇课文理解起来、背起来应该容易一点。
忍不住想，当年上学时要是有 AI，这篇课文理解起来、背起来应该容易一点。
推荐理由：Reviewed Edu@AI import
npj Science of Learning精选 为什么列好了复习计划，最后还是临时抱佛脚？
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。
推荐理由：Reviewed Edu@AI import
Christian Bergh 等精选 代码分数更高，48 小时后却记得更少
AI 帮忙交出好作业，知识却未必留下。一项分析 55 名本科生的编程实验发现，AI 组代码得分更高，随后回忆表现更弱。研究仍是预印本，但“完成了”和“学会了”之间的落差值得细看。
推荐理由：Reviewed Edu@AI import
Dan Meyer精选 20 分钟只做两道题，这堂数学课在忙什么？
当 AI 教育在比谁学得更快，Dan Meyer 记录了一堂“慢”数学课：五年级孩子用两道乘法题比较解法、估算、互相解释。那些没体现在刷题速度里的收获，恰恰是这堂课的主角。
推荐理由：Reviewed Edu@AI import
Nature Reviews Neuroscience精选 你是真的会了，还是只是很有把握？
答对一道题和知道自己能否答对，是两种能力。Fleming 的新综述把行为实验、计算模型与脑科学放到一起，追问我们怎样形成信心、发现错误，又怎样决定下一步该学什么。
推荐理由：Reviewed Edu@AI import
Andy Matuschak精选 ✍️ 在试验可编程荧光笔…… • 用绿色标出一条引用 → 找到并打印引用的论文 • 用橙色标出一个论断 → 打印一份抱着怀疑态度做的事实核查
✍️ 在试验可编程荧光笔…… • 用绿色标出一条引用 → 找到并打印引用的论文 • 用橙色标出一个论断 → 打印一份抱着怀疑态度做的事实核查
推荐理由：Reviewed Edu@AI import
陶哲轩精选 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。
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。
推荐理由：Reviewed Edu@AI import
陶哲轩精选 “X 的答案是什么？” 但在许多情况下，更有价值的问题是：“研究 X 能学到什么？”
“X 的答案是什么？” 但在许多情况下，更有价值的问题是：“研究 X 能学到什么？”
推荐理由：Reviewed Edu@AI import
npj Science of Learning精选 不同课堂里的孩子，注意力脑网络有什么不同？
一项72名儿童的脑成像研究，比较了蒙台梭利和传统课堂中的注意力网络。它发现了一些关联，却也明确提醒：家庭自己选择学校，脑图上的差异不能直接算作学校的功劳。
推荐理由：Reviewed Edu@AI import
Randi Weingarten精选 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。
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。
推荐理由：Reviewed Edu@AI import
npj Science of Learning精选 同样做作业，把题目混着练，谁会受益最多？
585名大学生的微积分课堂比较发现：把不同主题的题目交错、分散到多次作业中，期末表现更好，起点较低的学生受益尤其明显。作业的安排方式，可能值得重新想一想。
推荐理由：Reviewed Edu@AI import
中国教育科学研究院精选 孩子用 AI，是在找思路，还是抄答案？
一份覆盖32万余名中小学生的问卷，把两种用法摆在一起：让 AI 帮忙理解题目，或直接拿走答案。两类学生感受到的学习帮助不同，频繁使用者的获益感反而更低。结果来自学生自评，为家庭作业规则提供了具体线索。
推荐理由：Reviewed Edu@AI import
Nature Human Behaviour精选 为什么你讲得很明白，对方还是没学会？
教学可能有两套策略：先判断对方懂什么，或者照着省力的经验规则往下讲。三项实验发现，即使老办法已经失灵，人也常继续使用；帮助他们看清学习者的知识状态，表现才有所改善。
推荐理由：Reviewed Edu@AI import
Stereotypic beliefs dominate reversal learning精选 证据已经反过来了，刻板印象为什么还不肯退场？
64 名成年人根据反馈判断他人的食物偏好。当反馈转向不符合性别刻板印象的结果时，他们调整得更慢。问题不只是肯不肯接受证据，也可能在于怎样从证据中学习。
推荐理由：Reviewed Edu@AI import
Learning and Instruction精选 先讲清楚，还是先让学生探索？答案取决于起点
211名大学生学习同一组复杂概念，只交换讲授和探究的顺序，结果就不同：基础较弱者更受益于先讲授，基础较强者则在先探究时表现更好。
推荐理由：Reviewed Edu@AI import
Learning and Instruction精选 “每个人都有自己的道理”，会妨碍判断证据吗？
207名大学生读同一议题的三篇文章。研究发现，把知识视为“各种意见都差不多”的人，在评价来源和批判阅读上表现较弱。开放地听意见，与认真分辨证据，并不是同一件事。
推荐理由：Reviewed Edu@AI import
arXiv · 人机交互与学习精选 教学生用 AI：听一堂课，还是亲自试一轮？
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。
推荐理由：Reviewed Edu@AI import
People use fast and flat simulation to reason about new games精选 第一次玩新游戏，人为什么能这么快摸到门道？
面对没玩过的游戏，人也能判断怎样下手、是否公平、值不值得玩。研究者让逾千名参与者面对 121 种双人棋盘游戏，用有限深度的快速模拟解释这种适应能力。
推荐理由：Reviewed Edu@AI import
沈祖芸｜第一教育授权演讲与教育观察精选 让学生给老师出考卷：沈祖芸谈学校里正在发生的改变
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？
推荐理由：Reviewed Edu@AI import
Ethan Mollick · One Useful Thing精选 AI 把答案讲明白了，学生就学会了吗？
一个特别“会帮忙”的 AI，也可能替学生做掉最该亲自经历的思考。Mollick 讨论认知努力与学习的关系：哪些麻烦可以省，哪些费力的过程反而值得留下？
推荐理由：Reviewed Edu@AI import
Jesse Genet · The Cognitive Revolution 访谈精选 四个孩子的家庭课堂，她把哪些事交给了 AI？
整理教材、盘点教具、规划课程、记录学习：Jesse Genet 把 AI 用在那些看不见的准备工作里。这场访谈讲的是一套具体的家庭教学分工，以及她怎样把自己的时间留给孩子。
推荐理由：Reviewed Edu@AI import
中国教育报 / 中国教育新闻网精选 老师知道 AI 能做什么，为什么课堂上仍觉得没准备好？
设备和工具都有了，老师却不知道该用在哪一节课、哪一个难点。左晓梅在多地中小学调研中发现，培训与真实教学之间还有一道缝：技术操作有人教，学科方法和持续教研支持却常常缺位。
推荐理由：Reviewed Edu@AI import