AI 帮我完成真实小任务

把 AI 用在真实目标上，并保留人的决定权。

S04

Learning Outcome

把 AI 用在真实目标上，并保留人的决定权。

Core Activity

孩子自选任务；多轮补条件；比较候选；完成可用结果。

Capability Focus

Building · Judgment

Child Choice

最终版本必须由孩子选，不由 AI 或老师选。

AI Role

提供候选、解释或协助构建；不替孩子做最终决定。

Judgment Check

孩子必须基于比较、测试、查证或运行结果做一次明确判断，并说出为什么。

Evidence

最终作品 + 关键决定 + 反思

Singapore Alignment

Applied use of Generative AI

Progression

Explorer · Guided：从会问、会试，推进到会比较、会检查并自己决定。

行业来源映射

Claude Academy

吸收：capabilities and limitations / AI Fluency 4D 的 Discernment
放置理由：用于让孩子理解 AI 会给出像真的答案，但必须判断边界与可信度。

Google AI Essentials

吸收：AI basics, prompt engineering, responsible AI
放置理由：用于低龄入门：认识 AI、把问题说清楚、负责任地核对输出。

OpenAI Academy

吸收：real tasks, review outputs, human control
放置理由：用于把对话练习落到真实小任务，并要求孩子复核后再采用。

对齐要求：Activity、Success Criteria 和 Evidence 必须服务上面的来源能力；AI 输出本身不算 evidence，必须有孩子决定、测试/查证/反馈或 V1->V2 记录。

Teacher-ready Lesson Plan · 90 min

Success Criteria

独立选择一个真实小任务；完成至少 2 轮改进；保留 1 个 reject/modify 决定；最终能解释 AI 做了什么、自己决定了什么。

Materials / Setup

AI 设备/账号；Real Task Brief；Decision Log；同伴反馈卡。

AI Role Boundary

AI 可以生成、解释、提供候选；不能替孩子做最终判断。涉及事实时，AI 输出本身不算外部证据。

00–10Hook

Brief → Ask → Compare → Decide → Improve。

10–20Concept

孩子自选真实任务并写最小 brief；生成 V1。

20–55Build

同伴按“能不能真的用”给一个具体反馈。

55–70Test

孩子决定 keep/change/reject，完成 V2。

70–82Improve

展示 V1→V2 和一个自己没有听 AI 的决定。

82–90Share

从 3 个真实任务中选；On Track：自定任务；Challenge：加入真实使用者限制并再次测试。

Facilitator Guide

关键追问

你为什么这样选？你看到了什么证据？如果 AI 很自信但没有证据呢？什么会让你改变决定？

Intervention

Observe → Ask → Narrow → Model one step → Step Back。除安全或完全无法继续外，不直接替孩子修正答案。

Common Failure

把“AI 说了”当证据；为了得到好答案不断让老师改 prompt；只保存最终结果而丢掉判断过程。老师优先要求孩子指出 claim / decision / evidence。

Differentiation

7–9 岁：从 3 个真实任务中选择，完成 1 次同伴反馈与 V2；10–12 岁：自定任务并完成至少 2 轮改进；13–16 岁：加入真实使用者限制、质量或风险检查，并说明最终 trade-off。

Assessment & Evidence Capture

Formative

课堂观察：孩子是否主动表达、比较、检查并做决定；只记录本节实际观察到的能力。

Required Evidence

Worksheet / artifact + 至少一个 Decision + 理由；涉及查证时保存 source / test result；有 V1/V2 时两版都保留。

Reflection

今天哪个决定是我自己做的？AI 哪里可能不可靠？什么证据/反馈让我改变？下一次我会怎么做？

Rubric

使用 Emerging → Developing → Independent → Transfer；没有证据的能力不评分。Module Exit 不由单次课堂表现决定。

付费价值检查：本节必须包含真实操作、孩子自主决定、测试/查证或外部反馈，以及可留下的学习证据；不能退化成 AI 工具演示。