人工智能素养指南
AI 素养，是理解一个系统到足以质疑它的输出。
青少年需要的不只是提示词技巧，还要建立对数据、模型、不确定性、评价、署名、隐私以及哪些决定必须由人负责的基本认识。
课程页把这套素养模型转化为项目问题与学习证据。OPEN问题
01 / 提问02 / 理解03 / 构建04 / 验证01
BIAA / FRAMEWORK
理解、指挥、质疑与创造
实用的素养顺序是：先识别系统与任务，再给出清楚指令，用证据测试回答，最后判断 AI 是否适合进入最终过程。
- 01理解系统接收什么、输出什么
- 02用背景与约束清楚指挥任务
- 03质疑准确性、遗漏、偏差与置信程度
- 04通过可追溯的人类选择和修改完成创造
02
BIAA / EVIDENCE
语言流畅不等于有证据
回答即使听起来连贯，也可能不完整、不真实或来源薄弱。学习者应使用适当的一手资料核查重要主张，并说明核查带来了什么改变。
- 01把回答拆成可以检验的主张
- 02区分引用、概括、推论与虚构
- 03记录来源并避免伪造引用
03
BIAA / DATA
在提问之前先保护数据
没有合理目的、适当许可并了解服务方当前设置时，不应把个人、保密或可识别信息输入 AI 服务。
- 01练习时使用虚构或最少化数据
- 02把人脸、声音、位置和学校信息视为敏感信息
- 03边界不清时向成人或责任人确认
04
BIAA / JUDGEMENT
重要决定必须保留人的责任
AI 可以辅助探索、比较或起草，但安全、身心健康、评价等重要决定需要可问责的人类审查，而且风险越高，审查程度应越强。
- 01说明 AI 在何时、以何种方式参与
- 02检查伤害、排斥与缺少依据的确定语气
- 03在适当场景提供不用 AI 的路径
BIAA / NEXT STEP
探索人工智能课程方向 探索人工智能课程方向
课程页把这套素养模型转化为项目问题与学习证据。