10 经验值推荐学习顺序调工具
结果甄别
识别 AI 输出的错误/幻觉/越界，不盲信
验收证据形态
1 个「AI 输出 vs 人工核对」对照记录
点亮映射能力轴
批判判断
本单元学习门禁
开头 · 前置能力点
结尾 · 点亮声明
点亮「结果甄别」+ 10 经验值
点亮条件：mini 任务通过（有可验证产物）· 同一点不重复计经验值
🎬 动画讲解调工具 · 结果甄别 · 动画讲解
急救包 · 15 分钟节奏
① 痛点钩子 · 你肯定遇到过
AI 语气越肯定，你越容易当回事。它给你一组「问卷有 87% 的人选了 A」，说得跟真的一样——可样本量多少？口径是什么？统计方式对不对？你直接抄进汇报，出了错挨批的还是你。② 效率对比锚定（教学演示口径）
两种处理方式的差别
| 对照项 | 错误用法 | 修正用法 |
|---|---|---|
| 处理方式 | AI 给结论直接抄用 | AI 给结论 + 人做「甄别四问」核对 |
| 差错风险 | 高（来源/口径/逻辑三处最易错） | 低（原始材料与 AI 输出逐项比对） |
| 补救成本 | 提交/交付后返工 | 用之前发现，一分钟改 |
③ 15 分钟核心 · 核心方法：甄别四问
- 有来源吗？——结论对应的原始数据/材料是哪份？数字对得上吗？
- 口径对吗？——单位、时间范围、统计定义——AI 用的口径和你的任务一致吗？
- 逻辑对吗？——前后一致吗？因果成立吗？有没有把相关当因果？
- 和你已知的矛盾吗？——你已知的事实/经验，和 AI 说的冲突吗？
复制粘贴级提示词示例（让 AI 先自查，人再复核）
请复核下面这份数据结论，按“来源/口径/逻辑/一致性”四方面逐条检查，只指出疑点并给出需回查的原始数据要点，不要直接替我改数字。人先定口径，AI 帮查漏。④ 即时产出物（可带走三件套）
- · 输入：AI 结论草稿 + 你的甄别四问清单
- · 输出：逐条核对后的结论（可采信 / 需修正 / 弃用）
- · 人工校验记录：标注 AI 是否出错、错在哪（来源/口径/逻辑）
⑤ 课后微作业（完成即点亮）
任选 1 份真实（或课程给的模拟）数据/结论，让 AI 产出分析，用甄别四问逐条核对，把「AI 输出 vs 人工核对」填进清单；若发现 AI 有误，写清错在哪（来源/口径/逻辑）。
✓ 完成即点亮「结果甄别」+10 经验值
⑥ 认知摩擦点
让 AI 写一条「正确」结论，实际会给出有错结论（口径/逻辑）——触发「AI 会自信地错」记忆点，打破「AI 说的都专业」预设。能力测验（跳级补证）
能力测验 · 结果甄别 · 跳级补证点测验
4 题 · 自动判分1. AI 给出一个「看起来非常权威」的引用（作者、期刊、年份俱全）。最可能的情况是？
2. AI 给你一份数据整理结果，你该？
3. 你要用 AI 核一段数据，正确的分工是？
4. AI 的输出有哪些情况必须警惕？（全对才得分）多选
点亮即记经验值，同一能力点不重复计；作答记录留痕，未达 85 分可重新测验。