AI看起来可能让人觉得复杂,尤其是当你在网上看到那些教你“如何与AI对话”的各种公式、思维导图和技巧时,可能会感到不知所措。事实上,和AI对话并没有那么复杂。我们不需要掌握一大堆复杂的对话公式,只要你学会了一个万能公式,你就可以轻松驾驭AI,解决大多数工作中的实际问题,尤其是在教学场景中。

在这一章,我将带你了解这个万能公式,帮助你自信地与AI对话。无论你是处理课程设计,还是准备学术报告,这个公式都能帮你搞定。

1 开始对话:明确身份和需求,设定任务边界

首先,和AI对话的第一步,是让AI清楚地理解你是谁、它是谁,以及你希望得到的结果。这个步骤非常关键,它就像是给AI下达任务指令,确保它能够准确地帮助你。

与AI交流的方式其实非常简单。只需要记住这个句式:

你是谁,我是谁,我要做什么,对结果有什么要求

这种结构帮助AI理解你的角色和目标,避免它给出过于宽泛或无关的回答。

比如,假设你是一名大学教授,想要设计一门关于环境经济学的课程。你可以对AI这样说:“你是一名具有经济学和环境研究背景的专家,帮助过多名教授设计大学课程。我是一名教授,正在为大学生设计一门关于环境经济学的课程。请你根据最新的学术研究,为我生成一个课程大纲,包括每周的讨论主题和阅读材料。”

通过这样清晰的描述,AI能更好地聚焦于你的需求,避免跑题。这就是与AI对话时的第一步,明确身份和需求,设定任务边界

给AI定位。这里有几个常用的方法:

  1. 定义身份:告诉AI它的角色是什么,比如:“你是一名公众号运营专家,尤其擅长写公众号文章。”

  2. 确定能力:明确AI的能力范围,例如:“你运营过100万粉丝的公众号账号,曾多次写出阅读量10万+的原创文章。”

  3. 确定经验:说明AI的经验背景,如:“你帮助过多位教授设计课程,熟悉教育领域的最佳实践。”

  4. 确定成就:引用具体成就来增强AI的权威性,比如:“你曾成功策划过多场线上研讨会,参与者反响热烈。”

在表达“我是谁”的时候,保持简洁是关键。你可以把它和“我要干什么”结合起来,比如:“我是一名大学教授,希望你为我设计一门新课程。”这样聚焦的表述,有助于AI更准确地理解你的需求。

最后,在说明对结果的要求时,越直接越好。比如:“请给我提供关于如何提升课堂互动的具体策略。”这样的指令不仅清晰,还能帮助AI快速响应。

通过这些步骤,你将能更高效地与AI对话,获得更贴合需求的结果。这种方法适用于教育领域的各个场景,帮助教师和学生更好地利用AI的优势。

2 对话过程:如何持续优化结果

在与AI对话时,仅仅启动对话并不够。为了获得更满意的结果,我们需要不断优化与AI的交流。这一过程就像在沟通中不断调整方向,确保我们得到的信息更符合需求。

优化句式

在对话中,可以使用

判定结果 + 优化方案

的句式。这种结构能够帮助AI了解我们对之前结果的反馈,并指导它进行进一步的调整。例如,假设你之前得到了AI生成的课程大纲,但你觉得讨论主题不够深入。你可以这样对AI说:“这个课程大纲很好,但我希望讨论主题能更深入一些,尤其是在环境政策方面。请在此基础上进一步扩展。

在与AI对话的过程中,持续优化是非常重要的,因为AI有时需要更多的信息来准确理解你的需求。

当你与AI进行第一次对话时,它可能还没有完全把握你的需求。因此,判断上一次生成的结果是否符合预期至关重要。你可以直接告诉AI生成的内容是好是坏,这样它在后续的生成中会参考这个反馈。例如,如果你得到的答案偏离了你的期望,可以这样说:“这个分析有点模糊,我希望能更具体一点。”接下来,你可以提供更明确的优化方案:“请在你的分析中加入更多的数据支持,并聚焦于当前市场趋势。”

然而,一旦AI开始逐渐理解你的需求,你就不需要每次都进行结果的判定。你可以直接告诉它你需要进一步的信息。例如,如果它给出的初步结果已经满足了你的要求,你可以说:“这个结果很好,现在请继续深入分析,并加入一些案例。”

以大学教学为例,假设你首先让AI分析一个新兴课程的市场需求,得到的结果不太理想。你可以反馈:“这个回答有些笼统,我希望能针对具体的学生群体做出分析。”在得到改进后的答案后,如果它准确地提供了你需要的信息,就可以继续深入提问:“请基于这个分析,提供一份具体的课程大纲。”

通过这种方法,你可以灵活地引导AI,从而得到更加精准、有效的回答。关键在于:在初期反馈和优化过程中,你的指导越明确,AI给出的结果就越贴合你的需求。

3 迷茫时,如何请教AI?

在与AI对话的过程中,有时我们会感到迷茫,不知道该如何提供信息或要求什么结果。这时,掌握一套有效的提问方法显得尤为重要。这不仅能帮助我们厘清思路,还能有效引导AI生成更符合我们需求的答案。

当你感到无从下手时,可以向AI询问:

“为了做好这件事情,需要我提供哪些具体信息?”

这种提问方式的好处在于,它能促使AI思考并列出你需要准备的相关信息。这个方法在教育场景中尤其实用。例如,假设你是一位大学讲师,正在设计一门新的课程。你可能对课程的结构、主题和相关学习资源感到迷茫。这时,你可以询问AI:“为了设计一门环境经济学课程,我需要提供哪些具体信息?”AI可能会回应列出诸如课程目标、目标学生群体、进度安排等信息。

在提出这个问题后,AI会根据你当前的指令给出一些建议,这些建议帮助你明确需要收集和整理哪些信息。你不一定需要按照AI的指示逐一完成,但可以选择性地补充那些最符合你实际需求的项。这种方法不仅降低了与AI对话的难度,同时也提高了使用效率。

这里需要注意的是,“具体的信息”和“具体的需求”是两个不同的概念。具体的信息通常是一些客观、易于表达的内容,比如你需要的资料类型、希望的格式等。这些信息不需要太多思考,能够快速提供给AI。而具体的需求则更为复杂,往往需要深入思考和梳理才能表达清楚。举例来说,具体的信息可以是“我需要一些关于环境经济学的课程资料”,而具体的需求则可能是“我希望通过这些资料设计出一门吸引学生的课程”。

例如,如果你正在为一门大学课程设计大纲,但对如何开始感到迷茫,可以向AI询问:“为了设计一门关于人工智能的课程,需要我提供哪些具体信息?”AI可能会建议你考虑以下几个方面:课程目标、学生的背景知识、教学方法、评估标准等等。你不必一次性给出所有这些信息,而是可以挑选其中你认为最重要的几项进行补充。这样一来,AI就能更清晰地理解你的需求,从而给出更切合的建议。

在进行这种对话时,保持开放的心态至关重要,随时根据AI的反馈进行调整。某些情况下,AI可能会提出一些你之前没有考虑过的问题或信息,这些都可以成为你构思的起点。例如,AI可能会问:“你希望这门课程传达什么样的核心价值观?”这样的提问可能会激发你对课程内容的更深层次思考,使你在设计课程时更加全面。

通过这种方法,我们不仅能够让AI提供出更优质的建议,还能在与AI的互动中,逐渐培养自己的思维能力。

向AI请教具体信息的关键在于明确表达自己的角色和目的,以及对所需信息的选择性补充。

通过不断练习和调整,我们就能够在与AI的对话中游刃有余,实现更高效的沟通与合作。正如在教育领域,掌握这一技能将使我们在面对挑战时更加自信和从容。