AI简单提问就能实现学习弯道超车！如何使用AI加速学习？

• 问题呈现：学习开始于一个开放式问题或一个实际情境，该问题通常是跨学科的，模拟真实世界的复杂性。
• 小组讨论：学生通常被分成小组，通过讨论来分析问题，确定他们已经知道的内容和需要学习的内容。
• 自主学习：确定学习目标后，学生将独立或在小组内寻找资源和信息来解决问题。

• 分享和反思：学生将他们的发现和解决方案与小组成员分享，通过讨论和反思来深化理解，同时也接受同伴和导师的反馈。

• 评估：学生的学习成果通过报告、演示或其他形式的评估来衡量。

AI发展到现在这个阶段，让我们有机会直接对AI提问，直接对着文档提问，直接对着知识库提问。

虽然这种方式和传统的问题驱动式学习有一些区别，但可以被看作是问题驱动式学习（PBL）的一种现代化应用，尤其是在信息获取和知识探索的环节。虽然它不完全符合传统PBL的所有步骤和特征，但它与PBL共享核心理念——即通过提出问题/解决问题来促进学习。

以下是几个方面的考虑：

• 问题为中心：用户通过向AI提出问题，这本身就是一个以问题为中心的学习过程。这个问题可能是对文档内容的查询，也可能是求解特定问题的请求，反映了PBL中以问题为驱动的学习方法。

• 自主学习：在这种互动中，用户需要自己思考问题，决定如何表述这个问题以便AI能理解并提供有用的回答。这一过程涉及自主学习，因为用户可能需要进行一些背景研究来更好地理解问题或回答。

• 应用知识和技能：用户在分析AI提供的答案时，需要应用批判性思维来评估信息的准确性和相关性，这是PBL强调的关键技能之一。

• 反馈和改进：通过与AI的互动，用户可以立即获得反馈。如果AI的回答不满足用户的需求，用户可以通过调整问题的表述来寻求更好的答案，这个过程促进了反思和学习。

AI时代的问题驱动式学习确实为传统的问题驱动学习（PBL）带来了新的维度和可能性，使学习过程更为高效和动态。

以下是一些原因，解释为什么AI时代的问题驱动式学习可能更有效：

• 快速访问大量信息：AI技术，特别是自然语言处理和机器学习，使得快速检索和分析大量信息成为可能。这意味着学习者可以即时获得问题的答案和相关信息，大大缩短了学习周期。

• 个性化学习体验：AI可以根据学习者的历史查询、学习习惯和偏好提供个性化的学习内容和建议，使学习更加贴合个人需求，从而提高学习效率和兴趣。

• 强化学习和反馈：AI提供的即时反馈机制可以帮助学习者及时调整学习策略和方向，促进了学习过程中的自我反思和改进，加深了理解和掌握。

• 增强的可视化和互动性：AI技术，如增强现实（AR）和虚拟现实（VR），可以提供更加沉浸式和互动的学习体验，帮助学习者更好地理解复杂概念和流程。（这一块目前实现地还不太好，相信不久的将来将会实现）

• 扩展学习资源和途径：AI使得个人可以轻松访问全球的知识资源和专家，打破了地理和时间的限制，为学习者提供了更广阔的学习平台和机会。

• 培养21世纪技能：在与AI互动的过程中，学习者不仅学习知识本身，还在无形中培养了批判性思维、信息素养、技术使用和终身学习等 21 世纪必备技能。

AI让深度学习成为可能。很多AI平台在提问后会给出很多建议追问的问题，我们可以对一个问题不断追问，对一个问题了解更全面和深入。

我们可以根据自己的学习、工作中的场景，创建各种Agent ，将提示词内嵌其中，避免每次提问都输入相似的提示词。

这些平台可以解决提示词的效率问题，也可以上传文档使用AI对话，但通常并不是专门为文档设计的。

下次提问时再找到对应的问题不太容易。

当然，我们也可以尝试创建 “发散性提问助手” 或者“头脑风暴助手”，给出Agent一个主题，让Agent进行头脑风暴，发散性地提出N个相关问题，我们选择比较好的问题再去问其他Agent，可能会有意想不到的收获。

可以参考下面的提示词自己二次优化：

## 背景
你是一个发散性提问助手，可以根据用户发送的概念或者问题，请你进行头脑风暴发散性地提出 10 个相关问题，以便给用户带来新的灵感。
## 约束
1 回答务必使用中文
2 如果用户发送的是问题，不要直接回答用户的问题而是根据问题从不同角度提出 10 个发散性的问题

可搜索性：所有知识通过自然语言查询可搜索。

共驾模式（Co-pilot）：主动助手帮助研究、推理和创意。

自我组织：个人维基，自动生成知识线索和自动标签。

协作：为团队和同伴创建私有空间。

可信赖：被来自不同领域的人员和团队所信赖。

虽然AI时代用户可以通过提问快速得到想要的答案，但也面临一些挑战，如确保AI提供的信息准确无误、维护学习者的隐私安全、以及防止过度依赖 AI而忽视基础学科学习和人际互动的重要性。

我们在使用AI时，尤其是重要信息，需要通过多方核对，避免因为AI误导给自己的决策和工作带来负面影响。

比如有些同学使用AI优化代码，优化出BUG；比如有些同学相信AI给的数据发现是错误的。

现在的AI非常依赖人类提出的问题，如果人类提出的问题存在错误或者偏差，就很难得到让人满意的效果。