用Ai來檢測學生的提問習慣

我用poe.com這個Ai工具，做了一個協助學生自主學習的機器人，https://poe.com/JuniorLearningAssist

可以讓學生和他對答。學生如果有問題的話，可以跟他聊一聊。因為我自己的使用體驗非常好，有些以前沒學過或沒學好的東西，可以藉由不斷的發問、深入，慢慢的建構出還不錯的初步知識架構，但我也察覺到好像並不是大家都有能力提出適當的問題，所以我就請學生去問Ai問題之後，把他們對談的紀錄給我，當做一次作業。我彙整學生與Ai的對話後，再丟到Ai請Ai做初步的分析整理。

我覺得這個結果相當好，可以從學生提問的方式，得到很多訊息。例如我提出我的觀察，覺得學生比較少提出自己的看法，或者回應Ai的問題或看法，Ai就提出認同這樣的看法，不過也舉出一些例外的例子，之後提出整體的觀察是：

整體來看：

1. 大多數對話是"問答式"而非"討論式"
2. 學生較少表達自己的理解或假設
3. 很少看到學生根據自己的想法提出反證或質疑
4. 較少見到學生嘗試在AI回答後提出自己的不同觀點

這種現象可能反映出：

• 學生可能習慣於接受權威答案
• 缺乏表達自己想法的信心
• 未養成先思考再提問的習慣
• 可能需要引導學生培養更主動的學習態度

這樣的觀察我覺得蠻精準的，但除了觀察到現狀之外，我還需要積極具體的建議來改善這個現況。於是Ai就提供了許多可能可以協助學生提問的技巧，我就可以用來作為教學設計的參考，我覺得幫助蠻大的。

以下是完整對話分析，紅色字是我的要求，黑色字是Ai的回應

這是一份與Ai問答的紀錄文件，記錄了許多同學和Ai的問答。紅色的字，是學生提出的問題，黑色的字是Ai的回應，每個同學有編碼，你可以閱讀文件的內容嗎？接下來我想請你分析這份文件的內容。如果你可閱讀完整的內容，就只要跟我說「可以閱讀」，其他不用告訴我

可以閱讀

如果要依照提問的類型去做分類，你覺得可以用什麼樣的分類方式？我的目的是想分析學生提問的方向，希望可以提供自己未來在指導學生提問方法的依據。

基於學生提問的特點，我建議可以從以下幾個維度進行分類：

1. 認知層次維度

• 基礎概念理解類 (如「什麼是...?」、「為什麼...?」)
• 應用探究類 (如「如何應用...?」、「實際例子是...?」)
• 分析比較類 (如「不同情況下...差異是?」、「與...相比較...?」)
• 延伸思考類 (如「除此之外還有...?」、「是否可能...?」)

2. 問題情境維度

• 理論概念類問題
• 生活應用類問題
• 實驗現象類問題
• 工程技術類問題

3. 思考方向維度

• 因果關係探究
• 機制原理探討
• 差異比較
• 應用可能性
• 極限條件探討

4. 問題深度維度

• 初階clarification類問題
• 中階connection類問題
• 高階extension類問題

您覺得這樣的分類方式是否符合您的需求?我可以進一步針對您感興趣的維度做更詳細的分析。

我想先從1.認知層次維度來做分析

好的,我將根據認知層次維度,分析這份問答記錄中的問題類型:

基礎概念理解類:

• 「那為什麼會發生干涉和衍射」
• 「聲音在哪一種液體中的聲速最快？」
• 「什麼是普朗克定律」
• 「角膜是凹透鏡還是凸透鏡？」
• 「白色會反射光黑色會吸收光那灰色呢？」

應用探究類:

• 「熱脹冷縮原理在工程設計中如何應用？」
• 「冷脹熱縮的原理如何運用？」
• 「蒸氣機是如何提高熱轉換效率的？」
• 「如何選擇合適的標準溫度計進行比對？」
• 「如何測量外太空的溫度？」

分析比較類:

• 「固態、液態、氣態哪個比熱大」
• 「與其他早期溫度計相比，伽利略溫度計的精度如何？」
• 「不同顏色的液體會影響測量結果嗎？」
• 「除了熱容量，還有哪些因素影響室內溫度穩定性？」

延伸思考類:

• 「除了這些情況，還有其他因素會影響角膜形狀嗎？」
• 「溫度有上限嗎？」
• 「輻射熱會對人體有危害嗎？」
• 「有沒有一種東西是可以熱傳導也可以熱對流還有熱輻射」

從這個分析可以看出:

1. 學生們普遍會從基礎概念開始提問
2. 在理解基礎概念後,會進一步探討實際應用
3. 有比較強的比較分析意識
4. 能提出延伸性思考的問題,展現探究精神

這種提問模式顯示了學習認知的階梯性發展,從理解到應用到分析再到延伸,這對於教師引導學生提問很有參考價值。

我想先請你做綜合的評論分析，學生這樣的提問，大致上來說，可以給他們什麼通用性的建議意見，增進他們用提問來學習的能力？

從這份問答記錄的分析，我可以提出以下綜合建議：

1. 引導循序漸進的提問
   許多學生會直接跳到應用層面提問，但缺乏基礎概念的理解。建議可以教導他們使用"階梯式提問"：

• 先確認基本概念是否理解
• 再探討原理機制
• 然後討論應用情境
• 最後延伸思考

2. 培養關聯性思考
   鼓勵學生在提問時思考：

• 這個概念與其他概念有什麼關聯？
• 可以與哪些現象做比較？
• 是否有相反的情況？
  例如有學生問「白色會反射光黑色會吸收光那灰色呢？」，這就是很好的關聯性思考。

3. 強化實例連結
   建議學生在提問時多連結實際例子：

• 生活中的應用
• 自然現象的解釋
• 科技應用的案例
  這樣能加深理解，也能提升學習動機。

4. 培養系統性思考
   教導學生在提問時考慮：

• 影響因素有哪些？
• 有什麼限制條件？
• 在不同條件下會有什麼變化？

5. 鼓勵提出"為什麼"
   很多學生的提問停留在"是什麼"的層面，可以鼓勵他們更多思考：

• 為什麼會這樣？
• 背後的原理是什麼？
• 這樣的結果會導致什麼？

6. 建立提問框架
   可以提供一些標準的提問框架，幫助學生組織思維：

• "在什麼條件下..."
• "與...相比較..."
• "如果改變...會怎樣..."
• "除了...還有什麼..."

這些建議能幫助學生:

• 更有條理地學習
• 培養批判性思維
• 建立知識連結
• 加深理解程度
• 提升學習效果

我發現學生是不是比較少提出自己的看法，然後從自己的看法和Ai提供的資料來進一步提問？請根據文件，檢視我的發現是否正確或有偏頗？

從文件內容來看，您的觀察相當準確。大多數的對話都是學生提出疑問，AI回答，然後學生再根據AI的回答提出新的問題，較少看到學生表達自己的想法或假設。

讓我列舉幾個例外的案例，學生有表達自己看法的情況：

1. 同學一在討論比熱時：
   "因為水的密度比空氣大，且水分子間作用力較強嗎？"
   這是學生提出了自己的推測。

2. 同學二在討論聲音時：
   對於"聲音是如何從聲源傳播到我們的耳朵的？"這樣開放性的問題，學生並沒有先提出自己的理解。

3. 同學七在討論溫度時：
   當AI問"什麼是溫度？"時，學生只回答"溫度可以用溫度計測量，例如攝氏或華氏"，這是很基礎的回應，沒有更深入表達自己的理解。

整體來看：

1. 大多數對話是"問答式"而非"討論式"
2. 學生較少表達自己的理解或假設
3. 很少看到學生根據自己的想法提出反證或質疑
4. 較少見到學生嘗試在AI回答後提出自己的不同觀點

這種現象可能反映出：

• 學生可能習慣於接受權威答案
• 缺乏表達自己想法的信心
• 未養成先思考再提問的習慣
• 可能需要引導學生培養更主動的學習態度

我確實更希望學生能用「討論式」的方式來使用Ai，關於這一點有什麼建議給學生嗎？

以下是一些建議，可以幫助學生轉向更「討論式」的AI互動：

1. 提問前的思考準備
   建議學生在提問前先：

• 寫下自己對這個概念的理解
• 列出自己的疑惑或不確定之處
• 提出自己的猜測或假設
  例如不只是問「為什麼水的比熱這麼高？」，而是「我覺得水的比熱高可能是因為...，這樣的想法對嗎？」

2. 運用「我認為...你覺得呢？」的對話模式
   鼓勵學生：

• 先表達自己的想法
• 說明自己的理由
• 再詢問AI的意見
• 比較自己和AI的觀點差異

3. 實踐「追問」技巧
   當收到AI回答後：

• 將AI的答案與自己原本的想法比較
• 指出自己不理解或有疑慮的部分
• 提出可能的反例或特殊情況
• 探討答案的適用範圍

4. 使用「假設性問題」
   鼓勵學生提出：

• 「如果...那麼...」的推理
• 「在什麼條件下...」的探索
• 「為什麼不能...」的質疑
• 「是否可能...」的假設

5. 建立「對話框架」
   教導學生使用以下對話結構：

• 「我的理解是...」
• 「我不確定的是...」
• 「我想確認...」
• 「根據你的解釋，我認為...」

6. 培養反思習慣
   鼓勵學生在對話過程中：

• 記錄自己想法的變化
• 整理學習到的新觀點
• 提出延伸性的思考
• 嘗試連結其他知識領域

7. 實踐「知識建構」對話
   引導學生：

• 將新知識與舊知識連結
• 提出實際應用的可能
• 分享自己的經驗觀察
• 提出創新的想法

這樣的討論式互動可以：

• 深化學習理解
• 培養批判思維
• 提升學習主動性
• 建立知識連結
• 發展問題解決能力
• 增強學習自信心

你可以依據問題深度維度，來對學生的問題進行分析嗎？

好的，我依據問題深度維度將學生問題分為三類進行分析：

1. 初階clarification類問題
   這類問題主要在確認基本概念和現象：

• 「角膜是凹透鏡還是凸透鏡？」
• 「什麼是普朗克定律？」
• 「白色會反射光黑色會吸收光那灰色呢？」
• 「溫度計的原理是什麼？」
• 「聲音在哪一種液體中的聲速最快？」

特點：

• 尋求直接的事實答案
• 偏向是非或選擇性問題
• 目的在確認基礎知識
• 較少需要複雜推理

2. 中階connection類問題
   這類問題開始探討關聯性和原理：

• 「為什麼會發生干涉和衍射？」
• 「固態、液態、氣態哪個比熱大？為什麼？」
• 「輻射熱會對人體有危害嗎？」
• 「不同顏色的液體會影響測量結果嗎？」
• 「蒸氣機是如何提高熱轉換效率的？」

特點：

• 探討因果關係
• 尋求解釋和理由
• 開始比較和分析
• 涉及多個概念的連結

3. 高階extension類問題
   這類問題展現更深入的思考和延伸：

• 「除了熱容量，還有哪些因素影響室內溫度穩定性？」
• 「有沒有一種東西是可以熱傳導也可以熱對流還有熱輻射？」
• 「溫度有上限嗎？」
• 「除了這些情況，還有其他因素會影響角膜形狀嗎？」

特點：

• 探討多重因素
• 尋求更廣泛的可能性
• 挑戰極限條件
• 整合多個領域知識

分析發現：

1. 數量分布：

• 初階問題約占45%
• 中階問題約占40%
• 高階問題約占15%

2. 問題特性：

• 多數學生能提出基礎澄清性問題
• 部分學生開始探討概念間的關聯
• 較少學生提出深度延伸性問題

3. 發展建議：

• 鼓勵學生從初階問題逐步提升到更高層次
• 引導學生思考問題間的關聯性
• 協助學生發展更多延伸性思考
• 培養提出開放性問題的能力

4. 教學啟示：

• 需要設計階梯式的引導方式
• 可以提供問題範例作為參考
• 適時給予提問技巧的指導
• 創造更多討論延伸的機會

如果希望學生運用Ai工具，成為更好的自主學習者，根據這份文件中學生的表現，可以給學生什麼樣的建議？幫我綜合上面的建議後，做成一份更完整的「提問練習」建議

基於前面的分析，我整理出一份「運用AI進行自主學習的提問練習建議」：

一、提問前的準備

1. 自我檢視

• 寫下對概念的目前理解
• 列出不確定或疑惑之處
• 提出自己的猜測或假設

2. 問題分級思考
   從以下三個層次規劃提問：

• 概念clarification：我需要理解什麼基本概念？
• 原理connection：這些概念之間有什麼關聯？
• 延伸extension：有什麼更深入的應用或思考？

二、提問的結構化練習

1. 基礎理解階段提問模板：

- 「我對[概念]的理解是[...]，請問正確嗎？」
- 「[概念A]和[概念B]有什麼區別？」
- 「請解釋[現象]的基本原理」

2. 關聯分析階段

提問模板：
- 「為什麼[現象A]會導致[現象B]？」
- 「在[特定條件]下，[現象]會有什麼變化？」
- 「[概念A]和[概念B]之間有什麼關聯？」

3. 深度延伸階段

提問模板：
- 「除了[已知因素]，還有哪些因素會影響？」
- 「這個原理可以應用在哪些領域？」
- 「在極端情況下會發生什麼？」

三、討論式對話練習

1. 表達自己的觀點對話模板：

- 「根據我的理解，[...]，你認為呢？」
- 「我的推測是[...]，這樣想對嗎？」
- 「我觀察到[...]，這是否說明[...]？」

2. 追問和反饋

對話模板：
- 「你提到[...]，這是否意味著[...]？」
- 「如果改變[條件]，結果會不會不同？」
- 「這個解釋在[特殊情況]下是否仍然適用？」

3. 知識整合

對話模板：
- 「這個概念是否能與[其他領域]產生連結？」
- 「基於這個原理，我們是否可以解釋[其他現象]？」
- 「這個理論的實際應用例子有哪些？」

四、提問品質提升練習

1. 深度提升

• 從「是什麼」提升到「為什麼」
• 從單一因素擴展到多重因素
• 從現象描述深入到原理解析

2. 廣度拓展

• 連結不同學科知識
• 探討實際應用場景
• 思考創新可能性

3. 批判性思考

• 提出可能的反例
• 探討理論限制
• 分析不同觀點

五、自我評估檢核表

每次對話後，檢視：

• 是否表達了自己的想法？
• 是否有追問和深入探討？
• 是否建立了知識連結？
• 是否有延伸思考？
• 學習目標是否達成？
• 新的疑問是否產生？

六、進階建議

1. 建立學習歷程檔案

• 記錄重要對話內容
• 整理知識架構
• 追蹤理解進展

2. 定期回顧與反思

• 檢視學習成效
• 調整提問策略
• 規劃下一步學習

3. 培養討論習慣

• 與同學分享AI對話心得
• 討論不同的提問方式
• 交流學習經驗

這份提問練習建議強調：

• 循序漸進的學習過程
• 結構化的提問方式
• 討論式的互動模式
• 持續性的自我提升
• 實踐性的學習策略