11302問題解決第05週-融入BCG+gAI輔助五個為什麼

原來的流程、上學期的投影片

這學期主要有幾個修正

1. 修正起始問句的句型。
2. 讓學生在第一次嘗試前，看學長姐的範例，希望更能理解三個要練習的回答規則。
3. 讓學生使用生成式ＡＩ代替老師講評，也讓他們發現自己思考局限之處。

以下只說明有修改的部分

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在說明練習回答的規則後，加上下面兩張。

錯誤示範以及正確示範。

並說明為什麼要完整包含問句。

如果不能包含完整問句，就表示拿來解釋的原因並不完整！

再加上一張說明何謂根據資料來回答，我同時也修正了今年的起始問句。

之前的問句都是「為什麼有的人/城市/國家可以.....，而有的不行？」

現在改成「既然有這些被嘗試的方法，為什麼還是有的人/城市/國家可以.....，而有的不行？」

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既然要根據資料回答，那麼，資料的品質就很重要
 

所以在這邊問學生，上周報告的內容中，有再次確認資訊是真的存在嗎~~~

所以在這張上就加了一條要確認資料是正確的。

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接下來，跟之前一樣，讓學生兩人一對，找出三個因為，並且練習句型。

可能我這邊的數字太多，資訊太大，所以有的學生以為一組三個因為，也有學生覺得找三個可以、三個不行的因為orz

下次要再加一張這個

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在最後5-10分鐘跟同學說，回去使用研究型gAI來幫自己看哪裡要調整~

重點在找出自己對哪個規則比較不掌握不住~

不知道下次的成果會跟之前有哪些不一樣?

11302問題解決第03週-融入BCG+利用生成式AI輔助學生學問題解決

這學期應該會有挺多的調整。

原本的架構是完全沒有改變的（如果架構有大改，不就代表我原本的課程設計是無所本的嗎！）

改的部分有兩個：

第一個是去年看了BCG的問題解決力，跟我們課程根本一模一樣，但多了不同的描述方式（不是工具，書裡面也少見一般問題解決書裡面的一大堆工具模板，頂多就是一些示意圖而已）

所以寒假的時候，安排我們社群老師一起共讀（讀書筆記），並將可以融合到我們課程內容的東西看看如何放進學習活動及投影片的指示。

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第二個部分是將各種生成式AI融進課程。現在才放是因為這個學期有很多研究型的gAI都有免費的版本可以用了。

為什麼要練習問問題

像第三週要讓學生練習好的提問。

以前是直接給學生規則，讓學生去練習使用名詞、數量及行為動詞來取代形容詞、副詞、心智動詞、價值判斷。

但這學期多了幾張是強調「為什麼要練習問問題」（雖然我們都知道提問很重要，在哪些方面重要？）

這邊是來自於BCG讀書會的聯想。

問「對」問題，可以有機會發現可能問題根本不存在、問題可能有同面向，或是已經有人開始在解決了。

無法問「對」問題，可能導致自己浪費時間、走錯方向！！！！

當然，在生成式AI已經可以外包大腦的時代，我們必須要知道：

• 我想知道什麼？為什麼我想知道這個？
• 問哪種gAI，該怎麼問才能得到有幫助的答案？
• 會不會是打高空？ （ 很困難做不到？ 有多做不到？）
• 是不是智能幻覺？

最後，在這張投影片上加上為什麼細細打磨問題？為什麼要用名詞、量詞、行為動詞：

• 趨勢━用事實、數據
• 人事物━單一定義
  ▷確認問題真的存在
  ▷有可檢核的資料
  ▷確保有相同聚焦

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因為後面會講用研究型的gAI，怕學生淹沒在技術細節中，所以先把我們問題解決中的資料收集跟一般教的差異特別提出。

然後我把資料收集模板的順序調整成：

1. 別的國家/城市/家庭/人怎麼處理這件事？
2. 政府機關及學術領域如何處理這件事？
3. 相關的法規、原理及流程有哪些？
4. 民間團體如何處理這件事？

這樣應該思緒上是比較順的。

每張模板下面也加了「如何評估這些方法比其他方法更有效？」

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在過去，這邊就會帶學生用google找資料，但這次加入了引導學生思考並評估使用gAI的部分。

所以我讓小組寫出想要用哪些工具在A3白紙上。

然後帶學生看有哪些不同的工具，一邊提供我自己對這些工具的可信度或是考量。

當然要提醒學生評估資料品質，高品質的資料是有一些共同特徵的

為什麼要先挑國家單位、商業單位及大型公益團體的資料？

因為收集好資料，要錢！！！

另外就是用我在手機遊戲課程中學到的幾個單位，拿來現學現賣。

接著才是為什麼仍然要學會使用google。

因為生成式AI除了會編造資料外，另一個特徵就是Garbage in, garbage out！

產出的東西取決於我們為給它的資料。

這邊就接回原先在教使用google的內容。。


最後提醒他們在用google時，不要專注在自己已經知道的，也不要專注在那些同意自己想法的資料。

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要到生成式AI的part了～

我先介紹我如何使用研究AI協助我寫探究實作的報告，這剛好是他們在這學期末的探究實作課的作業，所以他們也會比較有興趣。

但我示範的是「使用者的能力與提問品質會讓AI有不同品質的產出」

最後就是提醒學生gAI適合拿來幹嘛。

還有要會找gAI找不到的資料！

有四大類：

• 範圍很特定的資料
• 頻率低的資料
• 結構弱的資料
• 類比遷移的資料

就接回我們之前讓學生用社群媒體尋找資料的部分。

最後

就是告訴學生我的工作流程。

強調一般的chatGPT不要在收集資料的時候使用。

然後讓小組中的人使用研究型AI找關鍵字，然後用google找更多資料。

也不用怕有大部頭的研究報告，因為可以使用notebookLM。

然後就是放他們去做練習啦。

在第四周他們報告時，資料的品質、面向都很明顯的高於學長姐。

尤其是之前學生常常在自己的想法中打轉，這次也改善很多！

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這次的投影片模板中，我還加了一張BoE分析，但沒有統一講。有問的小組，我才會講。