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！

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. • 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：

1. • 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：

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| 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                    |
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| 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                        |
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| 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                      |
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