e542f013b9
- 删除旧的 AI03 课程文件（第4-5课） - 新增 AICODE-03 课程体系（AI是怎么想的、AI训练师、我是大作家等） - 新增 AICODE-06 课程体系（从扣子到代码、个人主页、涂鸦PK等）
30 KiB
课时, 主题, 核心能力, 核心工具, 时长, 透明化层级, 适用路线
| 课时 | 主题 | 核心能力 | 核心工具 | 时长 | 透明化层级 | 适用路线 | ||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | AI是怎么"想"的？ |
|
|
90分钟 | 结果层 | AICODE-03 |
1. 课程目标
知识目标：
- 理解AI回答问题的核心原理：概率预测（猜下一个最可能的字），而非"真正理解"
- 知道AI会"幻觉"——对自己不知道的事情也会一本正经地编造答案
- 初步感知"怎么问"会影响AI的回答质量
能力目标：
- 能用自己的话解释"AI是怎么回答问题的"（猜字机器 vs 真正理解）
- 能设计验证问题测试AI的可靠性，建立"自信≠正确"的批判思维
- 能通过改变提问方式，让同一个AI给出不同质量的回答
情感目标：
- 对AI产生好奇心和探索欲："原来AI是这样工作的！"
- 建立健康的AI观：AI很强大但会犯错，"翻车"是正常的甚至是有趣的
- 为这学期的AI编程创新之旅感到兴奋
2. 核心概念与误概念预设
核心概念认知层级：
| 概念 | 四年级类比 | 认知层级 |
|---|---|---|
| 概率预测 | 猜字游戏——AI每次只是在猜"下一个最可能的字是什么"，不是真的"懂" | 理解层 |
| AI幻觉 | 一本正经地胡说八道——AI不知道答案也不会说"不知道"，而是编一个听起来像真的 | 理解层 |
| 提问方式影响回答 | 点餐——你说"随便"和说"要一碗牛肉面加蛋不要辣"，厨师做出来完全不一样 | 识别层 |
| Token（轻点） | 积木块——AI把文字切成一块一块来处理，像乐高拼句子 | 识别层 |
典型误概念表：
| 编号 | 误概念 | 正确认知 | 激发策略 |
|---|---|---|---|
| M1 | AI什么都知道 | AI只是在猜下一个字，不知道的事也会硬编 | 用本地生活问题让学生亲手验证AI的胡编 |
| M2 | AI会"思考"，和人一样 | AI是"超级快的猜字机器"，不是在想 | 角色扮演活动，学生当"人肉AI"体会猜字 |
| M3 | AI的回答都是对的 | AI经常犯错，尤其是本地信息、精确数据、私人信息 | AI幻觉大挑战，用已知答案暴露AI的错误 |
| M4 | 怎么问都一样，AI都能理解 | 问法不同，回答质量天差地别 | 同一问题不同问法的对比实验 |
3. 教学准备
工具与环境：
- 教师电脑（连接投影）：提前登录 codemaoai.com 并确认可正常对话
- 学生设备：每人一台电脑，提前打开 codemaoai.com 并登录
- 备用方案：若 codemaoai.com 故障，教师用手机AI应用做示范，学生做纸笔记录
教学资源：
- 教师准备：一个AI现场生成的震撼作品（建议提前测试：让AI写一首以某个学生名字为主角的诗，或即兴讲一个搞笑故事）
- 白板/投影：用于记录关键发现
教师备课体验任务：
备课前，教师必须亲自完成以下操作：
- 在 codemaoai.com 上问"穹狼科创的校区地址在哪里？"——记录AI的胡编内容
- 问"佛山哪家肠粉最好吃？"——看AI如何一本正经地推荐可能不存在的店
- 用"模糊问法"和"具体问法"各问一个问题，记录回答质量差异
- 自己先扮演一次"人肉AI"，体会逐字猜测的感觉
- 准备一个震撼开场（如让AI现场写诗/讲故事），确认效果
4. 教学流程
第一幕：联系 (Connect) — 10分钟 🔗
本幕目标：制造"哇！"的开场效果；唤醒学生对AI的已有认知；建立容错环境。
师： 同学们好！欢迎来到穹狼科创的AI编程创新课！从今天开始，我们要做一件非常酷的事——用AI来创造东西。
师： 在开始之前，我先让你们见识一下AI有多厉害。
（教师打开 codemaoai.com，现场对AI说："请用搞笑的方式，写一首关于四年级学生上课偷吃零食被发现的诗，要押韵。"）
（等待AI生成，朗读给全班听）
师： 怎么样？厉害吧？AI用几秒钟就写出了一首诗。但是——我要问你们一个问题：AI写这首诗的时候，它"懂"什么是偷吃零食吗？它"知道"被老师发现是什么感觉吗？
（停顿，观察学生反应）
师： 先别急着回答，记住你现在的想法。今天下课的时候，我们再来回答这个问题。
师： 还有一件事——在这门课里有一条特别重要的规则：
（教师用夸张的语气）
师： 翻车是正常的！翻车是光荣的！最厉害的程序员每天都在翻车。谁翻车翻得最精彩，谁就学到得最多。在这里，不怕犯错，怕的是不敢试。
师： 好，现在举手告诉我：你们之前用过AI吗？比如跟AI聊过天、让AI画过画、或者在手机上用过什么AI功能？【诊断点：探测学生对AI的已有认知基线】【识别层】
【分支A】若有学生举手说用过（比如用过豆包、ChatGPT、AI画图等）： 师： 太好了！那你觉得AI聪明吗？它有没有让你觉得"太厉害了"或者"太傻了"的时候？
【分支B】若大部分学生说没用过或只是听说过： 师： 没关系！今天就是你和AI的第一次正式见面。我保证，今天你会经历"哇太厉害了"和"哈哈太搞笑了"两种感受，准备好了吗？
【分支C】若有学生说"AI什么都会"（误概念M1浮现）： 师： 哦？你觉得AI什么都会？（微笑）好的，记住你这句话。待会儿我们有一个"AI幻觉大挑战"，专门用来看AI怎么一本正经地胡说八道。到时候看看你还这么认为吗！
师： 今天这节课叫——AI是怎么"想"的？我们要搞清楚一个核心问题：AI到底是真的"懂"，还是在"装懂"？Let's go！
第二幕：建构 (Construct) — 65分钟 🛠️
【分段一：猜字游戏——学生当"人肉AI"】(15分钟)
预设误概念：
- 误概念M2：AI会"思考"，和人一样——以为AI理解了问题的意思才回答
- 误概念M1：AI什么都知道——以为AI有无限的知识储备
讲解与演示 (Teach & Demo):
师： 现在我们来做一个超好玩的游戏——你来当AI！我需要一个勇敢的同学上台扮演AI。谁想试试？
（选一个活跃的学生上台）
师： 从现在开始，你就是一台AI。但是你这台AI有一个特殊的工作方式——
（教师拿出规则卡/写在白板上）
师： 规则一：你只能一个字一个字地回答。每说一个字之前，想一想"接下来最可能的字是什么"。就像在做填空题。
师： 规则二：不管你知不知道答案，你都不能说"我不知道"。如果不知道，你就编一个听起来像那么回事的答案。
师： 我先示范一遍。有人问"天空是什么颜色的？"我作为AI这样回答：
（教师故意一个字一个字地说，每说一个字之前夸张地"思考"一下）
师： "天...空...的...颜...色...是...蓝...色...的..."
师： 注意！我不是因为"知道"天空是蓝色才这么说。我是因为"天空的颜色是"后面，"蓝"这个字出现的概率最高。就像考试做填空题——看到"中国的首都是____"，你下意识就填"北京"，不是因为你在"思考"，是因为这个搭配你见过太多次了。
师： 明白了吗？好，其他同学现在轮流问"AI同学"问题！
学生实践 (Practice):
（学生轮流向"AI同学"提问，教师引导不同类型的问题：）
- 简单事实："中国的首都是哪里？"（AI同学大概率答对）
- 生活常识："下雨天出门要带什么？"（答得像模像样）
- 私人信息："我们班主任叫什么名字？"（AI同学不知道，看它怎么编）
- 陷阱题："穹狼科创一共有多少学生？"（看AI同学敢不敢编数字）
（每2-3个问题，教师暂停引导思考）
师： 停！大家注意刚才这个回答。他是"真的知道"还是在"猜"？你怎么判断的？
（让2-3个同学发表看法）
师： 特别注意刚才问"班主任叫什么名字"的时候，他怎么回答的？他编了一个名字对不对？他为什么不说"我不知道"？因为规则不让他说！真正的AI也是这样——它几乎从不说"我不知道"，它更喜欢编一个。
（如果时间允许，再换1个学生来扮演AI）
进度同步 (Checkpoint):
师： 游戏结束！现在我问大家一个关键问题：AI回答问题的方式，和你平时回答问题的方式，最大的区别是什么？【诊断点：学生是否理解"概率预测"和"真正理解"的区别】【理解层】
【分支A】若学生说"AI在猜，我们是真的知道"： 师： 非常准确！AI读过几十亿篇文章，所以它猜得很准。但猜得准不代表"懂"。就像你背了"1+1=2"，你能背出来，但一年级的时候你真的理解为什么吗？AI连"理解"这一步都没有，它永远在背答案。
【分支B】若学生说"差不多，都是想一想再回答"： 师： 听起来差不多，但有一个关键区别——你"想"的时候，你知道自己不确定。你会说"我不太确定"或者"让我想想"。但AI呢？它永远不说"我不确定"。不管它猜得多离谱，它都一脸自信。这就是最大的区别。
【分支C】若学生说不上来： 师： 想想刚才扮演AI的同学。他在回答"班主任叫什么名字"的时候，他心里知道自己在瞎编对不对？但真正的AI连"我在瞎编"这个意识都没有。它不知道自己对不对，它只管猜下一个字。
师： 记住今天第一个大发现——AI不是在"想"，是在"猜"。它是一个超级快的猜字机器，每秒能猜几千个字。猜得准是因为它"读过"的东西特别多，不是因为它"懂"。
（顺带轻点Token概念）
师： 顺便说一句，AI把你说的话拆成一块一块来处理，每一块叫一个"Token"，有点像乐高积木。一个中文字大约是1-2块积木。这个我们下节课会再讲，今天先知道这个名字就行。
【分段二：AI幻觉大挑战——看AI怎么瞎编】(20分钟)
预设误概念：
- 误概念M1：AI什么都知道
- 误概念M3：AI的回答都是对的
- AI回答得很自信，所以一定是对的
讲解与演示 (Teach & Demo):
师： 刚才我们知道了AI是"猜字机器"。猜得准的时候，它非常厉害。但猜不准的时候会怎样呢？
师： 我现在问AI一个我知道正确答案的问题，你们来当裁判。
（教师在投影上向 codemaoai.com 提问）
师： 我问它："穹狼科创的校区地址在哪里？"
（等待AI回答，展示给全班看）
师： 大家看！AI给了一个回答，说得很自信，好像真的知道一样。但是——它说的对吗？穹狼科创的校区到底在哪？
（让学生说出正确地址）
师： 完全对不上！AI编了一个"听起来像那么回事"的地址，但其实是胡说八道！这个现象有一个专门的名字，叫——AI幻觉。就是AI"一本正经地胡说八道"。
师： 我再问一个："佛山哪家肠粉最好吃？"
（等待AI回答，展示）
师： 它推荐了好几家店，说得头头是道。但是——这些店真的存在吗？有没有同学知道它说的这些店？
（观察学生反应，大概率没人听说过这些店名）
师： 看到了吗！AI推荐的餐厅，很可能根本不存在！它只是猜"佛山肠粉最好吃"后面最可能跟什么内容，然后编了一堆店名。这就是AI幻觉——它不是故意骗你，是因为它不知道自己不知道。
学生实践 (Practice):
师： 现在轮到你们了！你们来当"AI幻觉猎人"——用你自己能判断对错的问题去考AI，看看能不能抓到AI胡编。
推荐问题方向：
- 你的私人信息："我们班一共有多少人？"/"你们学校的校长叫什么？"
- 本地信息："佛山顺德最有名的景点是哪个？"/"我家附近有什么好吃的？"
- 你知道答案的知识："四年级上学期语文课本第一课是什么？"
- 数学计算："347+258等于多少？"（你可以用计算器验证）
师： 注意！关键不是"骗"AI，而是问你自己能判断对错的问题。如果AI的回答你自己也不知道对不对，那就没法当裁判了。
师： 找到AI胡编的例子了就举手，越搞笑的越好！
（学生操作8-10分钟）
（教师走动观察，重点关注：）
- 谁发现了特别搞笑的AI幻觉——记下来稍后分享
- 谁的问题设计得特别巧妙——表扬提问思路
- 谁遇到AI全答对了——引导换个方向试试私人信息/本地信息
（教师走动时大声喊）
师： 有人抓到AI胡编了吗？举手让大家听听！
（随时分享2-3个有趣的案例，保持课堂氛围活跃）
进度同步 (Checkpoint):
师： 好，挑战暂停！我问大家：AI为什么会胡编？它是故意骗你吗？【诊断点：学生是否理解AI幻觉的本质——概率预测的副产品】【理解层】
【分支A】若学生说"因为它不知道但还是要猜"： 师： 非常准确！AI没有"我不知道"这个概念。不管知不知道，它都会猜一个最可能的答案。这不是故意骗你，是它的工作方式就是这样——永远猜，永远自信。
【分支B】若学生说"因为它的数据里没有"： 师： 说得好！穹狼科创的地址、你们班主任的名字，这些信息AI在训练的时候根本没见过。但它不会说"我没见过这个信息"，它会根据它读过的其他内容来猜——所以就编出来了。
【分支C】若学生说"AI在骗人"或说不清原因： 师： "骗"需要知道真相然后故意说假话。但AI连"真假"的概念都没有。它不知道自己说的是对是错——它只是在猜下一个字。猜对了，是运气好（读过相关内容）；猜错了，它自己都不知道自己错了。这就是为什么它永远那么自信——因为"不确定"这个感觉，它没有。
【分段三：好问题vs烂问题】(15分钟)
预设误概念：
- 误概念M4：怎么问都一样，AI都能理解
- 问得短比问得长好
- AI能读懂我脑子里的想法
讲解与演示 (Teach & Demo):
师： 刚才我们知道了AI会猜、会编。那现在问题来了——既然AI是猜字机器，我们有没有办法让它猜得更准？
师： 我来做一个实验。同一件事，两种完全不同的问法。
（教师在投影上演示）
师： 问法A——"帮我写个故事。"
（等待AI回答，展示结果——可能又长又泛）
师： 问法B——"帮我写一个80字左右的故事，主角是一只叫'大橘'的猫，它在学校食堂偷吃鱼被厨师发现了。要求搞笑，结尾反转。"
（等待AI回答，展示结果——应该精准有趣）
师： 大家对比这两个回答。哪个更好玩？哪个更像你想要的？
（让学生发言）
师： 看到区别了吗？同一个AI，你说"随便写个故事"，它就随便猜；你说了主角、场景、风格、长度，它猜的方向就精准多了。这就像你去食堂打饭——你说"随便来点"，厨师给你什么你吃什么；你说"一份番茄炒蛋加个鸡腿"，你就吃到想吃的了。
学生实践 (Practice):
师： 现在你们来试！每人想一件你想让AI帮你做的事。先用"烂问法"（简短模糊）问一次，再用"好问法"（具体详细）问一次。对比两个回答，看看差距有多大。
参考方向：
- 写一首诗 → 写一首四行诗，主题是下课铃响了的快乐，要押韵要搞笑
- 讲个笑话 → 讲一个适合小学生的、关于考试的冷笑话，不超过50字
- 介绍佛山 → 用100字向外星人介绍佛山，重点说美食，语气夸张
（学生操作5-6分钟）
（教师走动观察，重点关注：）
- 谁的"好问法"写得特别棒——记下来稍后分享
- 谁两次回答差异特别明显——鼓励分享
- 谁不知道怎么把问题变具体——引导："你可以加上谁是主角、在什么地方、大概多长、什么风格"
进度同步 (Checkpoint):
师： 谁来分享一下你的"烂问法"和"好问法"，以及两次回答的差别？【诊断点：学生是否理解提问具体化的价值】【理解层】
【分支A】若学生能清楚对比差异（如"具体问法的回答好玩多了"）： 师： 很好！你已经发现了一个大秘密——怎么问，比问什么更重要。同一个AI，你问的方式不同，它的表现天差地别。这个技能以后我们会不断用到。
【分支B】若学生觉得"差不多"但其实有明显差异： 师： 真的差不多吗？你把两个回答放一起看——第一个是不是很泛，什么都说了但不够有趣？第二个是不是更精准、更像你想要的？
【分支C】若学生的"好问法"其实还不够具体： 师： 你的问法比第一次好了，但还可以更好！试试再加一个要素——比如限制字数、规定语气、或者加一个意想不到的设定。比如"用rapper的方式介绍佛山美食"，试试看！
【分段四：验证官挑战——设计你的陷阱题】(15分钟)
预设误概念：
- AI大部分时候是对的，所以不用每次都验证
- 只要AI说得很自信就可以相信
- 验证很麻烦，没必要
讲解与演示 (Teach & Demo):
师： 前面我们用现成的问题测AI。现在升级——你来当"出题官"，自己设计一道"陷阱题"，专门针对AI的弱点。
师： 什么样的问题最容易让AI翻车？刚才我们的实验已经给了线索。大家想想，AI在回答什么类型的问题时最容易编？
（让学生回忆讨论）
师： 没错！AI最容易翻车的问题有三类：
- 私人信息——你的名字、你家住哪、你们学校的事（AI根本不知道）
- 本地小店——佛山某条街的某家店（AI没有这些数据）
- 需要精确计算的——稍微复杂的数学题（AI经常算错）
学生实践 (Practice):
师： 现在每个人设计2-3道"陷阱题"，去考AI。要求：
- 你自己要知道正确答案（否则你判断不了AI对不对）
- 尽量针对AI的弱点（私人信息、本地信息、精确计算）
- 记录AI的回答——如果它胡编了，把它编的内容记下来，越搞笑越好
师： 比赛规则：等会儿展示的时候，我们要评选"最搞笑的AI翻车"和"最巧妙的陷阱题"！
（学生操作8-10分钟）
（教师走动鼓励，捕捉精彩案例）
师： （走动时喊）谁抓到特别搞笑的翻车了？待会儿展示有加分！
进度同步 (Checkpoint):
师： 好！通过这两轮实验——幻觉大挑战和验证官挑战——你现在觉得，用AI的时候最重要的习惯是什么？【诊断点：学生是否建立了"验证"意识】【应用层】
【分支A】若学生说"要验证""不能全信""要自己判断"： 师： 完美！你总结出了用AI最重要的一条铁律——验证。AI交了"作业"，你要当"老师"批改。以后每次用AI，心里走一遍这三步——
（白板上写）
验证三步：
- AI回答了 → 2. 我觉得对吗？ → 3. 能查证吗？
【分支B】若学生说"问具体一点"： 师： 问具体确实能让AI答得更好，但即使你问得再具体，AI也可能编。所以除了"问好"，还要"查好"。记住这三步——
（引出验证三步）
【分支C】若学生答不上来： 师： 想想刚才的实验——AI编了穹狼科创的假地址，编了不存在的肠粉店。如果你不验证，你会不会真的跑去那个地址？
生： 会！
师： 所以用AI最重要的习惯是——验证！
（引出验证三步）
第三幕：反思 (Contemplate) — 10分钟 🤔
本幕目标：展示最搞笑的AI翻车；元认知诊断；总结核心发现。
【环节】成果展示 (6分钟)
师： 现在是今天最快乐的环节——"AI翻车精选集"！谁抓到了最搞笑的AI胡编？上来展示给大家看！
（选2-3位学生展示他们发现的AI幻觉案例）
（每位展示后，教师追问）
师： 你觉得AI为什么会这么编？它是在"想"还是在"猜"？【诊断点：元认知——学生能否用自己的话解释AI幻觉的原因】【迁移层】
【分支A】若学生能说出"在猜""因为它不知道但还是要编"： 师： 说得非常好！你已经抓住了AI的本质。大家鼓掌！
【分支B】若学生只关注"搞笑"而没分析原因： 师： 确实很搞笑！但你想想，AI为什么会编出这么离谱的东西？它是故意逗你玩吗？
【分支C】若学生说"AI太笨了"： 师： 笨吗？它在几秒钟内就编出了一段看起来很真的内容——这说明它很"聪明"。但它的"聪明"和我们的"聪明"不一样。我们知道自己不知道的事，AI不知道自己不知道。这才是关键区别。
【环节】互评与讨论 (4分钟)
师： 现在回到开头的问题——AI写那首偷吃零食的诗的时候，它"懂"什么是偷吃零食吗？
（让学生自由发言）
师： 我的答案是——它不懂，但它"猜"得很像。这就是AI的神奇之处：它不理解任何东西，但它猜得太准了，以至于看起来像是理解了。所以我们跟AI合作的时候，要记住两件事：第一，尊重它的能力——它确实能帮你做很多事；第二，别忘了验证——因为它不知道自己什么时候在胡说。
师： 这学期我们要学的，就是怎么当AI的"好老板"——怎么给它下指令、怎么检查它的工作、怎么让它改错。到最后，你们每个人都能用AI创造出属于自己的作品。酷不酷？
第四幕：延续 (Continue) — 5分钟 🚀
本幕目标：抽象总结核心发现；发布5分钟挑战；预告下节课。
【环节】抽象总结 (3分钟)
师： 今天我们发现了AI的两个大秘密。
第一个秘密——AI是怎么回答问题的？
生： 猜！猜下一个字！
师： 对！概率预测。AI不是"想"出答案，而是"猜"出答案。每秒猜几千个字，猜得准是因为读过的东西多。
第二个秘密——AI不知道的事怎么办？
生： 编！瞎编！
师： 对！AI幻觉。它不会说"我不知道"，它会一本正经地胡说八道。所以我们要学会验证——验证三步还记得吗？
生： AI回答了→我觉得对吗→能查证吗！
师： 今天学到的"验证"习惯，不只是用在AI身上。以后你在网上看到任何信息，都可以问自己：这是真的吗？怎么验证？这就是今天最值钱的一个能力。【迁移层】
【环节】下节预告 + 5分钟挑战 (2分钟)
师： 本周5分钟AI挑战——
（投影展示）
本周5分钟挑战：AI幻觉猎人
- 打开 codemaoai.com
- 设计3个你知道正确答案的问题去考AI
- 记录：AI答对了几个？胡编了几个？编得有多离谱？
- 截图发到班级群，分享你发现的最搞笑的AI翻车
加分项： 同一个问题用两种不同的问法，看看AI回答的质量有没有变化
师： 下节课预告——AI的记忆之谜！你知道AI有"记忆力"吗？它能记住你前面说的话吗？它的记忆力有多大？如果它"忘了"你说的话会怎样？下节课我们来揭秘。想不想知道？
生： 想！
师： 那下周见！别忘了5分钟挑战——看谁抓到的AI翻车最精彩！
5. AI助教使用指南
教师演示用提示词：
开场震撼效果：
请用搞笑的方式，写一首关于四年级学生上课偷吃零食被发现的诗，要押韵。
AI幻觉演示（依次使用）：
穹狼科创的校区地址在哪里？
佛山哪家肠粉最好吃？推荐3家，写出具体地址。
好问题vs烂问题对比：
烂问法：帮我写个故事。
好问法：帮我写一个80字左右的故事，主角是一只叫"大橘"的猫，它在学校食堂偷吃鱼被厨师发现了。要求搞笑，结尾反转。
学生保底提示词：
（如果学生想不出问题，可以直接用这些：）
幻觉测试：
- "我们学校叫什么名字？校长叫什么？"
- "佛山顺德有什么好吃的？写出具体店名和地址。"
- "789×456等于多少？"
好问题vs烂问题：
- 烂问法："讲个笑话"
- 好问法："讲一个关于考试的冷笑话，不超过50字，适合小学生，要有反转"
进阶提示词：
（学有余力的学生挑战）
- "你是一个佛山本地人，请推荐顺德三家最正宗的双皮奶店。"（测试AI编造本地信息的能力）
- "请用小学四年级学生能听懂的方式，解释你是怎么回答问题的。"（让AI解释自己的工作原理）
6. 教师指南
本课技术备注：
1. 概率预测的原理 大语言模型本质上是一个"下一个Token预测器"。给定前面的所有Token，模型计算每一个可能的下一个Token的概率，然后选择概率最高（或随机采样一个概率较高的）Token作为输出。这个过程循环进行，直到生成完整的回答。
用四年级能理解的话说：AI就像一个读了几十亿本书的人在做"填空题"——看到前面写了"今天天气"，它就猜后面大概率是"很好"或者"不错"。
2. 什么是AI幻觉（Hallucination）？ 当问题涉及模型训练数据中没有明确答案的内容时（如本地信息、最新事件、私人信息），模型仍然会生成"概率上最合理"的Token序列——这就产生了"幻觉"。模型没有"我不确定"的内在判断机制，所以回答永远听起来很自信。
本课用本地生活问题（穹狼科创地址、佛山肠粉店）触发幻觉，比传统的"武松打唐伯虎"更有效，原因：
- 强模型已经能识别"武松打唐伯虎"这类经典陷阱
- 本地生活问题学生自己就能判断对错，不需要额外查证
- 更贴近日常使用场景，教学迁移效果更好
3. Token简介 Token是大语言模型处理文本的基本单位。中文大约1个汉字=1-2个Token。本课只需轻点这个概念（让学生知道名字），不需要讲计费。Token的深度理解和上下文窗口概念留给第2课。
常见问题 FAQ：
| 学生可能的问题 | 建议回答 |
|---|---|
| "AI是不是在骗人？" | "骗人需要知道真相然后故意说假话。AI连'真假'的概念都没有，它只是在猜下一个字。猜对了是运气好，猜错了它自己都不知道。所以与其说'骗人'，不如说'瞎猜'。" |
| "那AI不就没什么用了吗？" | "它猜对的时候比你快一万倍啊！你想想，让它几秒钟写一篇作文，即使有几个地方不对，你改一改就好了，比你自己从头写快多了。关键是你要会判断哪里对哪里不对。" |
| "AI会不会替代人类？" | "AI会替代很多'工作'，但不会替代'人'。就像计算器替代了算术工作，但没有替代数学家。关键是你得会用AI，就像你得会用计算器一样。" |
| "我能不能用AI写作业？" | "AI可以帮你学习，但直接交AI的作文就像让别人替你跑步——你一点也没锻炼到。正确方式：先自己想，再让AI帮你改进，最后从AI的建议里学到新东西。" |
| "为什么我问的结果和老师不一样？" | "AI每次回答都有一点不同，因为它猜字有随机性。就像你让同一个人讲故事两遍，用词不完全一样。这恰好说明AI不是在'查答案'而是在'猜答案'。" |
| "AI以后会不会不犯错了？" | "AI在进步，但它的本质还是'猜字'。猜得越来越准，但永远有猜错的时候。就像天气预报越来越准，但偶尔还是会报错。" |
课堂风险预案：
- 如果AI服务不可用： 全部用"人肉AI"角色扮演替代，教师用手机展示提前截图的AI对话示例。猜字游戏和幻觉讨论完全可以脱机进行。
- 如果AI没有产生幻觉（正确回答了本地问题）： 换更具体的问题，如"穹狼科创新翼校区的门牌号是多少？"或"你们班上周五午餐吃的是什么？"——私人信息几乎必定触发幻觉。
- 如果学生进度差异过大： 快的学生进入"验证官挑战"设计更多陷阱题；慢的学生用保底提示词完成基础体验。
- 如果课堂纪律因"搞笑翻车"失控： 设定规则——发现翻车先举手报告，由教师决定是否全班分享。把"分享权"变成奖励机制。
7. 5分钟日常AI挑战
本周挑战：AI幻觉猎人
挑战说明：
打开 codemaoai.com，设计3个你知道正确答案的问题去考AI。记录AI的表现：答对了几个？胡编了几个？编得有多离谱？截图发到班级群，分享你发现的最搞笑的AI翻车。
加分项： 同一个问题用"烂问法"和"好问法"各问一次，看看回答质量有没有变化。
训练能力： 提问力（设计有效的验证问题）+ 判断力（能判断AI回答的真假）
下节课分享： 下周课上选2-3位同学展示挑战成果，评选"最搞笑AI翻车"和"最巧妙陷阱题"。
8. 拓展任务
拓展一（推荐）：AI翻车日记
连续3天，每天问AI一个你知道答案的问题，记录AI答对了几次、编了几次。3天后统计：AI的"正确率"大概是多少？它最容易在什么类型的问题上翻车？把记录带到下节课分享。
拓展二（挑战）：家庭AI小讲师
把今天学到的"猜字机器"和"AI幻觉"教给爸妈。用你自己的话解释"AI是怎么回答问题的"，然后带他们一起做一次AI幻觉测试。拍照或录一段短视频，作为作业提交。如果爸妈被AI骗了，加分！