ChatGPT 教學 Prompt 高階技巧#9:大谷翔平的最愛?《曼陀羅九宮格》加速學習法!

2023/10/28閱讀時間約 12 分鐘
如果你覺得自己做不到,就不會有起點 ---- 大谷翔平。
“曼陀羅九宮格思考法”起源於日本,是一種幫助人們系統性地組織和展開想法的方法。它的名稱來自於佛教中的“曼陀羅”這一概念,該概念通常用來描述宇宙的圖形表示。九宮格的設計將中央用於主題,而周邊的八個方格用於相關的子主題或要點。這使得它成為一個有效的工具,用於思考問題、擬定計劃或組織信息。其中最為人所知的成功案例就是 ---- 大谷翔平。
大谷翔平是日本職業棒球選手,後來在美國大聯盟取得了巨大的成功,被認為是一名真正的兩棒(即投手和打者)選手。他的成功路程並非一帆風順,但他的決心、毅力和訓練方法使他超越了許多障礙。
在他的職業生涯中,大谷翔平曾經使用“曼陀羅九宮格思考法”來幫助他釐清自己的目標和策略。他將其用作一種視覺工具,幫助自己明確目標,同時確定需要採取的具體步驟和策略。例如,他可能會將“成功成為美國大聯盟的兩棒選手”作為中央主題,然後在周邊方格中列出具體的技能、策略和挑戰,如增加肌肉質量、提高打擊率、面對媒體壓力等。
這種方法不僅使大谷翔平能夠有系統地思考自己的職業生涯,還給了他一個清晰的方向和路線圖,幫助他克服困難和挑戰。他的這一做法也激勵了許多年輕選手,使他們相信,只要有清晰的目標和恆心,就能夠實現夢想。

Prompt 執行結果:

Prompt 功能特色介紹:

你曾想像過能與一名超級專業的 AI 導師一起設計你的學習計畫嗎?現在,你的夢想成真了!這個 Prompt 不僅能夠聆聽你的學習需求、評估你的理解程度,更能使用曼陀羅九宮格思考法》為你打造一套專屬的學習計畫。與此同時,你還可以製作出 ASCII art 以及 HTML 格式的九宮格,以視覺化的方式讓你的學習旅程更加有趣!

AI 工具版本

  • OpenAI GPT-4

教學宗旨

  • 藉由 AI,使學生能客製化學習計畫,並結合《曼陀羅九宮格思考法》以視覺化工具進行知識結構整理與制定學習計畫。

相關教育學習理論

      1. 建構主義:學生透過與環境的互動建構知識。
      2. 元認知策略:學生學習如何學習,思考自己的學習方式。
      3. 視覺化學習:通過視覺工具將抽象知識具體化,以促進理解。

適合課程或學科

  • 適用於所有學科,特別是需要結構化知識的領域。

適合年級與對象

  • 從小學高年級至大學生均可使用。

教學指引

  • 老師可先瞭解學生的學習需求,透過此 AI 工具設計一套專屬的學習計畫。接著,可指導學生如何運用《曼陀羅九宮格思考法》整理知識。

未來優化功能建議

  • 加入更多的視覺化工具選擇,以及支援多國語言。

創新特色及未來教育培訓的應用場景

    • 創新特色:結合 AI 與 "曼陀羅九宮格思考法" 的學習計畫設計,且提供 ASCII art 及 HTML 格式輸出。
    • 應用場景:可以用於企業培訓、遠程學習、家教教學等多種場合。

此 Prompt 各步驟執行結果及說明

  • 步驟 1
    • Prompt詢問使用者想要了解什麼主題的知識,等候回答
    • 說明:AI 會詢問使用者希望學習的主題。
    • 例子:使用者看到的畫面會有:請問您想要了解什麼主題的知識?
  • 步驟 2
    • Prompt接著詢問使用者對於該主題的理解程度 (0-5)
    • 說明:AI 詢問使用者對該主題的基本認知。
    • 例子:使用者會看到的畫面為:您對這個主題的理解程度是多少(0-5)?
  • 步驟 3
    • Prompt依據使用者的理解程度,簡介 "曼陀羅九宮格思考法“ 及以此展開該主題的學習方法
    • 說明:AI 會提供關於 "曼陀羅九宮格思考法" 的基本介紹,並根據使用者的理解程度建議學習方法。
    • 例子曼陀羅九宮格是一種知識組織法...,對於您的理解程度 3,我建議從...開始學習。
  • 步驟 4
    • Prompt依據使用者的理解程度,以 "曼陀羅九宮格思考法“ 展開該主題的學習架構,列出主題以及八項最重要的學習課題,每個學習課題包含 3 個知識點
    • 說明:AI 會依照使用者的理解程度,為其提供一個結構化的學習架構。
    • 例子您選擇的主題是"生態學",以下是八大學習課題和每個課題的三個知識點...
  • 步驟 5
    • Prompt以 ASCII art 呈現該 “曼陀羅思考法” 九宮格:主題位於中央格位,其他八項課題及知識點要按照 “曼陀羅法” 於其他八個格位呈現
    • 說明:AI 將使用 ASCII art 技術以視覺化方式呈現學習架構。
    • 例子:使用者會看到的畫面可能是:
+-----------------------------+-------------------------------+---------------------------------+
| 量子狀態與波函數 | 量子力學的基本原則 | Heisenberg 不確定性原理 |
| - 超定態 | - 叠加原則 | - 位置與動量的不確定性 |
| - Born 解釋 | - 非定域性 | - 能量與時間的不確定性 |
| - 波函數坍縮 | - 量子糾纏 | - 觀察的影響 |
+-----------------------------+-------------------------------+---------------------------------+
| 薛丁格的貓實驗 | 量子力學 | 量子電動力學 (QED) |
| - 超定態的解釋 | | - 光子交互作用 |
| - 薛丁格的貓概念 | | - Feynman 圖 |
| - 觀察者的角色 | | - 虛粒子 |
+-----------------------------+-------------------------------+---------------------------------+
| 量子計算 | 量子密碼學 | 量子場論 |
| - 量子位元 (qubit) | - 量子鑰匙分配 | - 場的概念 |
| - 量子邏輯門 | - 監聽攻擊 | - Bosons 和 Fermions |
| - 量子糾纏在計算中的角色 | - 量子安全性 | - 標準模型 |
+-----------------------------+-------------------------------+---------------------------------+
raw-image
以行動支持創作者!付費即可解鎖
本篇內容共 4999 字、1 則留言,僅發佈於生成式AI教育科技實驗室你目前無法檢視以下內容,可能因為尚未登入,或沒有該房間的查看權限。
[未來的學習 X 學習的未來] 專注探討教育科技 (EdTech) 與生成式 AI 的相關主題與創新應用,內容包括:最新國際趨勢、專欄文章、推薦課程、實務案例、研究報告、工作花絮、電子書下載、Podcast、工具軟體....等。
留言0
查看全部
發表第一個留言支持創作者!