Feynman AI
如何根据您的笔记检查人工智能生成的抽认卡
在学习之前检查人工智能抽认卡是否有准确的答案、缺失的上下文和有用的问题。包括审核清单和工作示例。
一张大的抽认卡在使用之前可能看起来已经完成了。卡片可能会重复您的标题,结合几个不相关的事实,或者使答案听起来比来源所允许的更确定。下面的评论将准确性、覆盖范围和问题质量分开,这样你就可以在花时间记忆之前改进一个小套牌。这是用于检查输出的编辑工作流程,而不是关于任何应用程序错误率的声明。
| 检查 | 要问的问题 | 如果检查失败 |
|---|---|---|
| 准确度 | 消息来源是否支持这个答案,包括其条件? | 更正答案或将卡片放在一边。 |
| 覆盖范围 | 这些卡片是否涵盖了我需要学习的概念? | 针对缺失的概念添加问题。 |
| 问题质量 | 我可以在不猜测其含义的情况下回答此提示吗? | 重写提示或拆分卡片。 |
实用的工作流程
将来源保留在初稿旁边
一次从一个主题生成或准备卡片。保持原始材料打开,并记下每个答案的页面、幻灯片或时间戳。将来源参考视为检查的地方,而不是其本身的证据。如果一张卡片添加了您的来源中缺少的信息,请在其他地方验证它或将其从这副卡片中删除。
检查条件、单位和例外情况
一起阅读卡片的两面。查找会改变含义的缺失单词,例如 only、usually、before 和 except。检查数字、单位、日期和比较方向。对于公式,请确保符号的含义与课程所述的含义相同。答案可能包含真实的事实,但对于所提出的问题来说仍然是错误的。
明确预期答案
询问如果卡片背面被隐藏,您是否知道什么才是正确的答案。诸如解释章节之类的宽泛提示很难一致地复习。将其缩小到特定的关系或区别。当卡片的各个部分需要单独解释时,将其拆分,但保留足够的上下文,以避免将有意义的想法变成互不相关的单词对。
将套牌与学习目标进行比较
列出您的课程希望您解释或应用的概念,然后检查该套牌涉及哪些概念。重复定义并不能保证覆盖范围。在适当的情况下,包括有关原因、比较、示例、限制以及术语的问题。明确标记缺失的主题,而不是将生成的卡片数量视为完整性的衡量标准。
尝试卡片并纠正反馈
在不看背面的情况下回答一组简短的问题,然后检查您的回答。卡内基梅隆大学的埃伯利中心将检索实践描述为回忆信息,并强调反馈是学习过程的一部分。如果您的答案与卡片不一致,请返回来源,然后再决定哪个是正确的。当提示或预期答案存在问题时,请修改卡片。
工作示例
假设你的笔记说,在特定的测试范围内,酶的活性随着温度的升高而增加,然后在较高的温度下下降。生成的卡片显示活动总是随着温度而增加,从而消除了这种情况。重写问题以询问活动在规定范围内如何变化,并在答案中保留限定条件。这是一个简化的说明;使用课程的实际图表和解释。
要检查什么
不要询问同一个AI工具的答案是否正确,并将其同意视为独立验证。将不确定的卡片排除在您的正常审查之外,直到您可以根据可靠的来源解决它们。该清单可以帮助您系统地检查一副牌,但并不能保证找到每个错误。
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使用学习应用程序将学习材料转化为解释、测验和抽认卡,然后在依赖生成的卡片之前应用此源检查工作流程。
检查 App Store 列表,了解当前的语言支持、可用性和购买选项。翻译后的指南并不意味着每个应用程序功能都支持该语言。
在 App Store 打开常见问题
我需要检查每张人工智能生成的抽认卡吗?
根据可靠来源检查您打算学习的每张卡片。查看样本可以帮助您评估一副牌组,但并不能确定其余的牌是否准确。
如果我的答案与抽认卡不同怎么办?
返回原始材料。你的回答可能是错误的,卡片可能是错误的,或者提示可能允许几个合理的答案。需要时更正该卡,然后再继续。
我应该从一章中制作多少张抽认卡?
使用学习目标和需要回答的问题来做出决定。此工作流程中没有固定的卡片计数;更大的牌组仍然可能会错过一个重要的概念。
来源和进一步阅读
这些来源解释了基本方法。工作流程和示例是编辑建议,而不是特定应用程序的结果证据。
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