生成形成性评价问题

作者: AI 小课7 分钟准备已测试:ChatGPT复核日期: 2026-08-28

直接回答

创建揭示推理并指导下一步教学的诊断问题。 请提供: 内容与目标、学习者证据、实施约束。 预期成果: 包含答案、诊断和响应规则的目标对齐问题集。

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补充你的背景

你填写的内容只保留在当前浏览器中,AILesson 提示语不会将其发送给模型或服务器。

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生成的提示语

未填写的字段会保留为占位符,你仍然可以复制后自行编辑

请只基于所提供内容生成形成性评价问题。

材料、目标、前置知识和范围:
[content]

学习者证据、误区、语言和无障碍:
[evidence]

题数、时间、作答方式、分组和反馈时机:
[delivery]

每题对应一个目标或前置知识,并说明要揭示的推理。避免琐碎记忆、歧义、无意提示和只靠关键词作答。选择题干扰项应对应已知误区。每题提供可接受答案、基于来源的依据、可能反应模式、各模式能与不能证明什么及具体教学响应。让早期答案指导后续追问。措辞无障碍但不降低认知要求。最后检查覆盖和时间,标记约束内无法有效检查的目标。
在 AI 练习场试试
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从输入到成果

实际案例

看看具体背景如何通过这条配方转化为可使用的成果

实际输入

内容与目标
目标:区分相关与因果,并识别合理混杂因素。相关表示变量共同变化;因果需要改变一个变量会导致另一个变化的证据;混杂因素与两者都相关。观察本身不能证明因果。
学习者证据
成人入门课。多人认为强相关就证明因果。使用通俗语言,无需计算。
实施约束
6分钟内4题,个人举牌,随后即时反馈。含一道选择题和一道迁移题。

示例输出

  1. 选择题:“携带打火机者肺癌率更高,可以得出什么?”正确:两者有关联,但仅此不能证明因果。干扰项分别声称直接因果、反向因果或强度证明原因。若因果选项占多数,重教观察与干预的区别。
  2. 简答:说出一个同时关联带打火机与肺癌风险的因素并解释两条联系。只有“吸烟”且说明两条联系才完整。
  3. 错误分析:标题说消防员更多的街区损失更大,因此消防员增加损失。应识别无支持的因果跳跃;火灾规模是合理混杂因素。只说火灾规模而未指出推理错误是部分证据。
  4. 迁移:使用健康应用的员工病假更少。写一个有支持的观察、一个无支持的因果主张和一个混杂因素。符合所给定义的不同答案均可。

每题约75秒,另留1分钟扫描举牌。目标两部分各抽样两次;研究设计知识不在目标内,不评价。

为什么有效

  1. 1

    与作答关联的行动把问题变成教学决策,而不只是小测。

  2. 2

    基于误区的干扰项能揭示真实推理。

检查结果

  • 每题是否关联目标和下一步行动?

  • 答案和诊断是否由所给材料支持?

  • 学习者能否在实施约束内完成?

更有把握地使用

常见问题

了解这条配方何时适用、需要提供什么,以及哪些内容仍需人工复核

使用“生成形成性评价问题”前需要准备什么?

使用“生成形成性评价问题”前,请准备内容与目标、学习者证据、实施约束。只用可核实的信息替换占位符;如果某项未知,就明确保留未知状态,不要让模型自行推断。

“生成形成性评价问题”的结果在什么情况下还不能使用?

如果结果还不能根据所给证据实现页面所述成果“包含答案、诊断和响应规则的目标对齐问题集”,或仍依赖未解决假设、缺失批准或编造细节,就不能使用。把检查项当作放行门槛:应修正来源输入,或指定有权限的复核者,而不是润色一个缺乏支持的输出。

“生成形成性评价问题”记录过哪些 AI 工具测试?

截至 2026-08-28,“生成形成性评价问题”的公开测试记录包含ChatGPT。这只表示存在已记录试跑,不保证后续产品版本仍兼容或得到相同结果。改用其他工具或版本时,应保留全部约束,并重新执行结果检查。

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