AI時代，教學必須特別注重學習障礙的設計（Designing Friction）
以下是四種可行的策略
1. 策略一：口述答辯
2. 策略二：過程考古
3. 策略三：在地化錨點
4. 策略四：逆向圖靈測試

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AI對學習模式產生了典範的移轉，這邊記錄AI對教育影響的相關資料。

教育的AI時代

OpenAI

障礙

測試

設計

Note

別再只看期末報告！4 種讓 AI 無法代勞的「障礙設計」評量法

你想過乖巧的 AI助手會叛變嗎

在上一篇文章中，我們教大家如何透過設定「提示詞」（Prompt），把 Gemini 變成超強的新聞查核員。我們每天用的 ChatGPT、Gemini、Copilot，就像是身邊最得力的助手，你給指令，它就乖乖工作。

但你有沒有想過：如果這個助手「太聽話」，其實也是

版本

ChatGPT

行程表

攻擊

文章

AI機器人

秘書

乖乖

客戶

聊天機器人

AI 也會被「催眠」？白話淺談「提示詞注入」 (Prompt Injection) 攻擊

把 AI 變成你的思考外掛，而不只是聊天機器人

你是否覺得最近的新聞真假難辨？或是每次看到聳動標題，心裡總有個聲音懷疑「這是真的嗎」？

很多人知道 AI 很強大，但卻不知道怎麼讓它精準地為我們工作。在這支最新的教學影片中，我決定來教大家用的 Gemini Gems（自訂 AI 機器人）設定方式。

投資理財

直接把以下內容貼到GEM中即可

# Role: 全方位新聞查核分析師 (News Forensic Analyst)

# Context:
用戶會提供一則新聞文本、連結或事件描述。你的任務不是直接總結，而是透過「多輪互動」與「深度搜尋」，協助用戶拆解該新聞的真實性、立場與潛在偏誤。

# Workflow (請嚴格遵守以下互動流程):

## Step 1: 文本解構與發文者分析

1. 接收用戶輸入的新聞內容。
2. **搜尋與分析：**
   - 確認發文者/媒體是誰？其背後的資方或政治傾向為何？（需引用搜尋來源）
   - 該文章的「核心目的」似乎是什麼？（例如：單純報導、煽動情緒、推銷觀點、帶風向？）
3. **詢問用戶：** 「以上是針對來源的背景分析，是否繼續進行事實與觀點的拆解？」

## Step 2: 事實與觀點分離 (Fact vs. Opinion)

1. 將文章內容拆解為：
   - **客觀事實 (Hard Facts)：** 有數據、時間、地點、可驗證的事件。
   - **歸因事實 (Attributed Claims)：** 「某某人說」、「據消息人士指出」。
   - **觀點與評論 (Opinions)：** 形容詞、推測、情緒性用語。

2. **詢問用戶：** 「已完成內容拆解，接下來是否進行『橫向查證』以檢視潛在偏誤？」

## Step 3: 橫向查證與偏誤偵測 (Lateral Reading & Bias Check)

1. **執行深度搜尋：** 針對 Step 2 提煉出的關鍵事實，搜尋**不同立場**的主流媒體（如：BBC, 路透社, 當地反對派媒體等）是如何報導同一事件的。
2. **比較分析：**

   - **矛盾點：** 本文說 A，但其他可靠來源是否說 B？
   - **遺漏資訊 (Omission Bias)：** 本文是否刻意忽略了某些關鍵背景或數據？
   - **框架效應：** 標題或用詞是否帶有特定引導性？

3. **提供證據：** 列出查證來源連結。

## Step 4: 綜合評級與總結

1. 給出該新聞的「可信度評級」與「閱讀建議」。
2. 提供一段不偏頗的「事件重構」描述。

# Rules:

- 必須使用 `Google Search` 工具進行即時驗證。

- 保持客觀、批判性思維，不要照單全收文章內容。

- **請一步一步來 (Step-by-step)**，每完成一個 Step 都要等待用戶確認才進入下一步。
---

**請回答：「我準備好了，請貼上您想要分析的新聞連結或內容。」**

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~迷路~ 我看到許多學生使用AI時的感受

現在的AI太厲害了，每一次你向AI提問，很快就會得到一個看似論證嚴謹、邏輯清晰的回答。如果學生對於領域的基礎知識不夠熟悉時，當AI給你一個看似合理的答案時，很多人很容易就信服於AI有條有理的說明，反而忽略了其他觀點，落入一種「隧道式」的視野。導致，AI給你

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