课程作业 readiness 检查

综合实践 · 09_验收与复盘/作业 readiness 检查.md

课程作业 readiness 检查

目标

验证你是否能在 AI 辅助下完成课程作业，而不是只会背概念。

拿到作业后的 10 分钟流程

第 1 分钟：判断题型

• [ ] 概念解释
• [ ] 数学推导
• [ ] 统计建模
• [ ] 数据分析
• [ ] 论文阅读
• [ ] 代码实现

第 2-3 分钟：提取关键词

• 核心概念：
• 输入数据：
• 输出要求：
• 是否需要公式：
• 是否需要代码：
• 是否需要报告：

第 4-5 分钟：写 AI 提示词

必须包含：

• 我的背景。
• 题目原文。
• 任务类型。
• 输出格式。
• 核查要求。

第 6-8 分钟：检查 AI 输出

• [ ] 是否回答题目。
• [ ] 是否有假设。
• [ ] 是否有公式跳步。
• [ ] 代码是否可运行。
• [ ] 结果是否过度解释。
• [ ] 是否需要引用或说明 AI 使用。

第 9-10 分钟：转成提交结构

提交答案必须有：

• 问题理解。
• 方法。
• 结果。
• 解释。
• 局限。

三类作业的最低可交付标准

数学/统计推导

• [ ] 符号表。
• [ ] 直觉解释。
• [ ] 分步推导。
• [ ] 作业可写版本。
• [ ] 隐含假设。

数据分析

• [ ] 数据说明。
• [ ] 清洗步骤。
• [ ] 基准模型。
• [ ] 指标和图表。
• [ ] 结果解释。
• [ ] 局限和稳健性。

论文阅读

• [ ] 研究问题。
• [ ] 方法。
• [ ] 数据。
• [ ] 实验。
• [ ] 贡献。
• [ ] 局限和追问。

最终判断

如果你能在 30 分钟内把一道作业拆成上述结构，并生成可核查的 AI 提示词，就达到“能在 AI 辅助下完成课程作业”的入门标准。