人工智能已成为学术生活中越来越普遍的一部分。 学生使用 AI 工具来理解困难的概念、组织研究、产生想法、复习草稿、准备考试和探索不熟悉的主题。 然而，结果的质量在很大程度上取决于学生与人工智能系统的沟通方式。
诸如“帮助我写论文”之类的模糊请求可能会产生一个一般性的回应，这对支持真正的学习几乎没有作用。 另一方面，精心结构化的提示可以为 AI 提供足够的上下文来提供有针对性的解释、有用的问题、建设性的反馈或研究帮助。
这就是为什么学习如何编写有效的提示已成为一项有价值的学术技能。 好的提示不会简单地要求人工智能产生答案。 他们将技术引导到特定的教育目的，同时让学生负责思考、评估信息和制作自己的作品。
本指南解释了学生如何在不将人工智能作为学习过程的替代品的情况下创建更好的写作、学习、研究和通识教育提示。
是什么让学术 AI 提示有效？
人工智能提示只是人工智能系统的指令或问题。 然而，有效的提示通常比基本问题包含更多的信息。
一个有用的学术提示可以指定：
- 主题或主题；
- 学生当前的知识水平；
- 所需的帮助类型；
- 任务的目的；
- 所需的格式；
- 限制或要求；
- 学生是否想要解释、问题、反馈或示例。
例如，与其问：“解释经济学”，学生可能会问：“向一年级商科学生解释机会成本的概念。使用一个简单的现实世界示例，解释机会成本和财务成本之间的区别，并完成三个我可以用来测试我的理解的问题。” 第二个请求为 AI 提供了更清晰的目标。
这种方法特别有用，因为学术工作通常涉及复杂的任务。 学生可能需要帮助缩小主题、理解术语、评估论点、组织笔记或识别草稿中的弱点。 每个任务都需要不同类型的指令。
使用人工智能进行学术写作
写作作业是学生转向人工智能的最常见情况之一。 但是，使用 AI 支持写作和要求 AI 编写作业以供提交之间存在重要区别。
负责任的AI提示学术写作应鼓励学生发展自己的想法并提高他们的写作技巧。
人工智能特别适用于：
- 集思广益的潜在话题；
- 缩小研究问题；
- 创建大纲；
- 识别逻辑差距；
- 提高清晰度；
- 建议过渡；
- 解释不熟悉的术语；
- 复习语法；
- 生成有关论点的问题；
- 提供草稿反馈。
学生在使用 AI 进行分级工作之前，应检查其所在机构的评估规则。 一些教师可能允许进行头脑风暴和校对，但禁止人工智能生成的文本。 其他人可能会明确地将 AI 集成到一项任务中。
因此，提示应反映技术的允许作用。
例如，学生可以要求 AI 系统充当批判性评论者而不是代笔者：
“回顾下面的论点，找出我的推理需要更强有力证据的三个地方。不要重写段落。相反，解释什么样的证据可以加强每个点。”
这种互动使学生能够控制写作过程。
ChatGPT 提示学术写作
CHATGPT 学术写作提示可以围绕写作过程的特定阶段进行设计，而不是要求系统制作整篇论文。
在作业开始时，学生可能会寻求帮助理解问题。 在研究过程中，他们可以使用提示来确定他们需要调查的概念。 在起草过程中，人工智能可以提供反馈。 在修订期间，它可以帮助识别不清楚的部分。
有用的提示结构包括：
- 为了理解一项作业：“将此作业问题分解为较小的任务，并解释每个部分需要我演示的内容。”
- 对于头脑风暴：“给我五个可能的角度来研究这个话题。对于每个问题，我需要解释我需要研究的问题。”
- 对于概述：“帮我为一篇关于[topic]的议论文创建一个逻辑大纲。包括每个部分的目的，但不要为我写这篇文章。”
- 对于批判性反馈：“阅读我的论点并确定我应该研究的假设。不要重写我的作品。”
- 修改：“识别本段中不清楚或重复的句子并解释原因。让我决定如何修改它们。”
这些提示鼓励积极参与。 学生接受指导，但仍然必须做出决定。
AI提示学习
人工智能除了写作作业之外还很有用。 学生可以使用对话系统作为个性化的学习伙伴。
有效的AI提示学习可以将被动阅读转变为主动学习。
例如，学生可以要求 AI：
- 解释不同层次的困难概念；
- 创建练习题；
- 在没有立即透露答案的情况下测验它们；
- 比较相关理论；
- 提供假设的场景；
- 识别误解；
- 创建抽认卡式问题；
- 模拟口试；
- 解释为什么答案不正确；
- 连接课程不同部分的概念。
关键是要求互动，而不是简单地请求信息。
与其说：“告诉我关于光合作用的一切”，学生可以问：“在五个阶段教我光合作用。解释每个阶段后，问我一个问题，检查我是否理解它。在我回答之前不要提供答案。” 这将创建一个学习循环。
学生必须检索信息、犯错误、接收反馈并重试。 这些活动通常对学习比简单地阅读 AI 生成的摘要更有用。
建立更好的学习提示
最佳 AI 学习提示通常针对所需的学习活动进行具体说明。
学生可以尝试以下提示：
- “使用适合初学者的类比解释这个概念，然后使用大学级术语进行解释。”
- “一次一道问我这个话题。当我回答正确时增加难度。”
- “给我一个虚构的场景，需要我应用这个理论。在我解释我的推理之前不要告诉我哪个理论是相关的。”
- “在一张表中比较这两种理论，然后给我三个问题来测试我是否可以区分它们。”
- “找出关于这个话题的五个常见误解，并解释如何避免每一种误解。”
这些指令将 AI 从搜索风格的工具转变为交互式学习环境。
AI提示学生：个性化互动
当学生提供有关他们情况的信息时，AI 提示对学生 的有效性通常会提高。
例如，相同的概念可能需要与一年级本科生、研究生研究人员或准备专业考试的学生不同地解释。 一个有用的提示可以包括：
- “我是一名心理学一年级学生。”
- “我了解基本定义，但在应用方面遇到困难。”
- “我下周有考试。”
- “使用商业而不是医学的例子。”
- “假设我已经了解基本统计数据。”
这种上下文有助于人工智能调整其响应。 学生还应该告诉系统他们做什么not。 例如：“不要给我最终答案。提出帮助我自己得到答案的问题。” 这个简单的指令可以显着改变交互。
针对学生的最佳人工智能提示是特定于任务的
没有一个提示可以完美地适用于每种学术情况。 最佳人工智能提示针对学生通常是围绕特定目标设计的。
例如：
- 理解：“用简单的语言解释这个概念，然后提供正式的学术定义。”
- 练习：“基于这个主题创建五个越来越困难的问题。只有在我尝试每个问题后才提供反馈。”
- 修订版：“使用简短的回答问题在下面的材料上测试我。避免重复相同的概念。”
- 反思：“问我五个问题，帮助我评估我的理解和我仍然需要学习的内容。”
- 反馈：“评估我的解释是否清楚地支持我的结论。在不改写的情况下识别差距。”
这种基于任务的方法可以防止学生变得依赖通用的 AI 答案。
大学生AI提示
大学作业通常涉及多个阶段，包括研究、分析、起草、修订和演示。 AI提示大学生因此在帮助组织复杂的学术任务时特别有用。
例如，从事社会学研究项目的学生可以要求 AI 帮助区分广泛的学科和可管理的研究问题。 而不是：“给我关于社交媒体的研究主题。” 学生可以提供课程背景、首选区域、人口和方法学限制。
一个更有用的指导可能是：“我正在准备一个关于社交媒体和年轻人的小型本科社会学项目。提出五个研究问题，这些问题可以使用公开的二级数据进行实际调查。解释每个问题的范围和潜在局限性。” 然后，学生可以评估建议并选择合适的方向。
这说明了一个更广泛的原则：上下文可以产生更好的人工智能辅助。
教育AI提示教师和学习者
人工智能提示不仅限于学生。 教师还可以使用结构化的说明来创建学习活动、讨论问题、练习练习和差异化的解释。
有用的教育 AI 提示 可能会要求 AI 系统生成不同难度级别的问题、创建假设场景或识别可能的误解。
例如，准备课程的讲师可以要求：“创建六个关于这个主题的讨论问题。两个应该测试基本的理解，两个应该需要应用，两个应该要求学生评估相互竞争的观点。” 然后，教师应在课堂上使用之前仔细检查输出。
人工智能生成的教育材料可能包含事实错误、不恰当的假设或与课程不符的问题。 人工审查仍然是必不可少的。
AI提示用于教育和课堂活动
在开发AI提示教育时，它有助于指定学习目标，而不是简单地要求“有趣的活动”。
“创建一个关于气候变化的活动”和：“创建一个20分钟的大学课堂活动，让学生评估关于气候政策的两个相互竞争的主张。该活动应要求学生识别证据，识别假设并为结论辩护。” 第二个提示更有用，因为学习目的是明确的。
教育工作者还可以要求 AI 为具有不同先验知识水平的学生创建相同活动的差异化版本。 同样，生成的材料应在课堂使用前由教师进行审查。
AI提示学术研究
研究需要特别仔细的人工智能使用，因为语言模型可以产生合理但不准确的信息。
AI 因此，学术研究提示因此应强调验证、局限性和来源质量。
学生可以要求AI帮助他们：
- 完善研究问题；
- 识别相关概念；
- 开发搜索词；
- 比较理论方法；
- 解释研究方法；
- 识别潜在变量；
- 批评提议的方法；
- 提出进一步调查的问题。
但是，AI 不应自动被视为学术来源。
如果 AI 系统提供引用，学生应独立验证源是否存在并实际支持该声明。 这一点尤其重要，因为人工智能系统有时会产生制造或不准确的参考资料。
一个更安全的工作流程是使用 AI 进行研究规划和探索，然后使用学术数据库、同行评审的文献、书籍、机构出版物和主要证据来源。
一、实用研究范例
想象一个学生研究远程工作是否影响员工的生产力。
学生可以从一个广泛的话题开始，问AI：“帮助我将远程工作和生产力的主题缩小到适合本科商业项目的四个可研究问题。对于每个问题，找出主要变量并解释我需要什么样的证据。” 然后，学生可以接受这些建议并独立搜索学术数据库。
后来，在找到几篇同行评议的论文后，学生可能会问：
“根据我在下面提供的摘要，帮助我比较这些研究中使用的方法。不要发明我笔记中没有的信息。”
这种方法使用人工智能来组织和分析学生提供的信息，而无需将系统视为学术研究的替代品。
避免常见的提示错误
学生在与人工智能交互时经常会犯一些错误。
- 第一个太模糊了。 “帮助我学习生物学”几乎没有提供有关学生实际需要的信息。
- 第二个是立即要求完成答案。 这可能会产生依赖性，并可能违反评估规则。
- 第三是无法验证信息。 人工智能即使是错误的，也可以听起来自信。
- 第四是提供的背景太少。 当一个作业的提示包括课程级别、主题、要求和所需的支持类型时，它会变得更加有用。
- 最后，学生应避免假设较长的提示自动更好。 目标不是写一个巨大的指令。 目标是提供人工智能实际需要的信息。
一个简单的公式，以获得更好的学术提示
学生可以使用一个简单的公式：角色+上下文+任务+约束+所需的输出
例如：
角色：“担任学习导师”。
上下文：“我正在准备进行第一年的经济学考试，了解基本的供求关系。”
任务：“帮我练习应用弹性。”
约束： “在我尝试每个问题之前，不要给我答案。”
输出：“一次给我一个场景，每次回复后提供反馈。”
这种结构几乎可以适应任何学科。 重要的一点是，提示应该支持学习而不是绕过它。
当学生故意使用 AI 时，AI 可以成为有价值的学术伴侣。 最强的提示不一定是那些产生最长或最优雅的答案的提示。 它们是帮助学生理解、提问、练习、评估和改进的提示。
无论目标是撰写论文、准备考试、计划研究、理解困难的概念还是复习草稿，学生都应该首先确定他们实际需要从技术中得到什么。
人工智能可以解释一个概念，但学生仍然应该理解它。 人工智能可以提出一个论点，但学生应该评估它。 人工智能可以识别可能的来源，但学生应该验证它们。 人工智能可以提供反馈，但学生应该做出最终决定。
以这种方式使用，提示不仅仅是获得更好的 AI 响应的技术。 它成为一种实用的学术技能——鼓励学生与信息进行批判性互动并使用新兴技术，而不会放弃对自己的学习的责任。