提示而非答案
让 AI 帮你想到下一步，而不是替你完成。
分步骤
提示
公式
检查过程
练习题
Lesson story
先把这一课放进真实学习场景里。
学习数学和科学时，最重要的不是得到一个数字，而是知道为什么这样做。AI 可以像教练一样，一步一步提示你。
你要主动要求 AI 不要直接给答案。每一步之后停下来，先自己想，再继续下一步。
Core ideas
本课要抓住的核心概念。
过程检查
最后让 AI 检查解题步骤是否合理。
科学解释
用生活例子理解公式，例如密度 = 质量 / 体积。
练习生成
让 AI 生成同类题，训练迁移能力。
Workflow
把学习过程画成流程图。
- 1说明不要直接给答案
step 1 - 2AI 给第一步提示
step 2 - 3学生自己计算
step 3 - 4AI 检查过程
step 4 - 5生成同类练习
step 5
Example
示例 Prompt 或代码。
先不要急着复制。读完后想一想：它给了 AI 哪些角色、任务、背景、格式和限制？如果换成你的学习目标，应该改哪几处？
Python：生成练习题
from openai import OpenAI
from dotenv import load_dotenv
import os
load_dotenv()
client = OpenAI()
MODEL = os.getenv("OPENAI_MODEL", "gpt-5.4-mini")
prompt = """
你是中学数学老师。
请为 13 岁学生生成 5 道关于百分比的练习题。
要求：
1. 从简单到中等；
2. 不直接给答案；
3. 每题附一个小提示。
"""
response = client.responses.create(model=MODEL, input=prompt)
print(response.output_text)Practice
课堂练习与检查点。
课堂练习
让 AI 生成一道题，自己或同桌先解，再让 AI 检查过程。
自我检查
- 我自己写了解题步骤。
- AI 没有直接替我给答案。
- 我能解释每一步为什么这样做。
课后作品
让 AI 生成 5 道题，自己完成，再用 AI 检查过程。