武汉大学 · 数字素养与人工智能通识 · 第 06 周

本周导览：三节课走完一条证据链

从"新生晚会怎样更有吸引力"这个大问题出发——收窄它、设计检索、让每条结论都能回访

本周产出 · 三件套

第 1 节 · 45 分钟

导入问题

"新生喜欢什么？"
这个问题为什么没法回答？

它听起来像一个问题，其实是一个话题：谁是"新生"？在哪里"喜欢"？喜欢用什么表示？答案要拿去做什么？本节课就负责把这类大问题，改造成真正可以回答、可以复查的调研问题。

第 1 节 · 选题收窄 · 03 / 36 起

情境对比：两个"大问题"缺了什么

先搜到什么就写什么，往往不是因为你懒，而是因为问题从一开始就没法回答

？

大问题的共同结局

缺少对象、范围、时间和判断指标，最后很容易变成先搜到什么就写什么——搜索结果替你决定了结论。

核心概念：五部分问题公式

一个可回答问题 = 五部分相加；缺任何一部分，问题就会在半路散架

示例 · 五部分齐了之后长什么样

五部分颜色与上方公式条一一对应——写问题时可以逐项自查：这一段对应哪个部分？

缺件会怎样

公式深化：每一部分都在防一种跑偏

五部分公式不只是填空模板——它的每一项，都在挡住一种常见的调研跑偏

5

部分，缺一不可

前四部分让问题可回答，最后一部分让问题值得回答。

三连追问：把问题一步步按进现实

收窄不用灵感，用固定动作——同一个问题连续追问三次，每一问都逼出一个具体决定

01

02

03

收窄演示："新生喜欢什么"的三级漏斗

同一句话，走完三次追问后变成一个可回答的问题——每收窄一次，就多一道可以复查的边界

收窄之后仍要检查——把限制写进问题说明

这些限制写进问题说明，能防止调研越做越大，或把相关性误写成决策结论。

动手任务：把本组的大问题收窄三次

15–35 分钟 · 小组完成 · 产出填入工作册模板 12「调研问题说明」

常见错误：收窄路上的四个坑

互查环节（35–43 分钟）重点对照——每一条都是往届同学真实踩过的

问题说明检查表：交之前过一遍

六条全勾，问题说明才算"别人能够复查"——评价看可核验，不看措辞漂亮

第 1 节小结：有用途的问题才值得调研

43–45 分钟收束——带走三句话，进入第 2 节

问

先把问题修好，
再去动手搜索。

顺序反了，搜索结果就会替你决定结论。

导入：你一般搜几个词就停？

0–5 分钟提问环节——先诚实地回答自己，再看默认习惯怎么把我们带偏

1–2

个词，然后开始翻

这是大多数人的默认动作：输入一句大白话，翻两页结果，点开顺眼的链接。不是不努力，而是没有计划——搜索停下来，从来不是因为找齐了，而是因为累了。

没有检索计划时的三个卡点

接下来两页给出的答案是：拆词 + 分级 + 定停止条件。

检索计划五要素：开机前的五道工序

它至少写清关键词组、来源优先级、纳入与排除规则、记录格式和停止条件——写完再开机

01

关键词组

不止一个完整问句：按对象、现象、指标、来源、同义反向拆成五类词，可组合出多路检索。

02

来源优先级

先找哪类来源、后找哪类，取决于你的问题——判断本校活动与理解一般规律，优先级完全不同。

03

纳入与排除规则

提前写下"什么样的材料算数、什么样的直接跳过"，防止边搜边降低标准。

04

记录格式

每条结果当场记下出处与要点——用工作册模板 13 的表格，别指望"回头再整理"。

05

停止条件

满足什么条件就停：来源数量、指标定义明确、连续两轮无新证据。停止不是偷懒。

关键词五类拆解：别只写一个完整问句

把大问题拆成五类词，再组合出多路检索——每一类都举迎新晚会的例子

来源优先级：取决于你要回答什么问题

没有放之四海皆准的"好来源"——同一份材料，在不同问题下的价值完全不同

在线核验三问：换一个页面就问一遍

Digital Inquiry Group（DIG）的建议——检索不是在单一页面内寻找支持，而是比较不同来源

作者是谁？发布机构是谁？它与这条信息有什么利害关系？一个卖课的公众号谈"某工具必备"，和一个高校实验室谈同一工具，分量不同。

它的结论建立在什么数据或材料上？样本多大、口径如何？没有证据的断言，只能当线索记录，不能当结论引用。

换一家独立来源查同一件事：一致、矛盾还是各说各话？矛盾不一定是坏事——它标记了需要进一步核对的点。

停止条件：什么时候可以关掉搜索框

满足其中几条，就可以让工作及时进入比较和表达——停止不是偷懒

停

不是偷懒，是工序切换

停止之后的工作重心从"找"切换到"比"与"说"：比较来源、写证据表、表达结论。没有停止条件的调研，会把时间全耗在前一半。

动手任务：写出本组的检索计划表

15–33 分钟 · 产出填入工作册模板 13——3 组关键词 + 2 类优先来源 + 排除规则

常见错误：检索路上的四个坑

每一个坑都指向同一个病根——让搜索替你做决定，而不是为问题服务

第 2 节小结与检查表：先计划，后开机

43–45 分钟收束——检索计划交之前，对照六条自查

建立证据表：
每个结论都要能回去

本节产出：证据表首版——3 条证据的完整记录（工作册模板 14）。判断一份调研可不可信，就看你能不能当场把任何一条结论带回它的原始出处。

对比：收藏夹记录"看过"，证据表记录"支持"

0–5 分钟展示——同样一堆材料，两种记法，交付时是天壤之别

它能回答"我看过什么"，但答不了"哪条材料支持哪句话"。两周后连你自己都找不到当时的理由。

→

它记录"哪条材料能支持哪句话"——主张与证据绑定，边界与缺口一并写下。

核心概念：E 编号与七字段证据表

给每条证据分配稳定编号（E01、E02……），并为它保留七个字段

E

Evidence · 证据编号

编号要稳定：一旦分配，就在简报、答辩和下一次复盘里继续用它引用，不随表格重排而改变。这样"请打开 E02 的出处"才是一句可以执行的话——证据表的价值，一半来自这套可引用的地址系统。

字段深化：七栏各在防什么错

字段不是表格装饰——每一栏都在堵一种常见的证据误用

回访纪律：每完成一行，就点开一次来源

证据表的可信度不靠排版，靠"每一条都能回到相同内容"这个动作

为什么要当场点开？

链接会失效、文件会被移动、页面会被编辑。回访一次，等于把"我当时确实看过这段"变成可以复查的动作记录，而不是一句自我声明。

打不开怎么办？

诚实标注"待核"或降级为"不采用"，而不是换一条顺手的内容顶上。缺口写出来，比悄悄补上更可信。

案例示例：证据表在"节目偏好"问题里长这样

示例只演示七字段的用法与口径差异——各来源的完整判断，点评课上才揭示

动手任务：完成 3 条证据的完整记录

15–35 分钟 · 填入工作册模板 14 · 每条证据逐次打开来源回访

常见错误：证据表路上的四个坑

讨论环节（35–43 分钟）重点对照——第四个坑最隐蔽，也最常见

证据表检查表：首版交付前过一遍

六条全勾，才算"每个结论都能回去"——交叉验收时同伴会当场抽查

第 3 节小结：调研是修正可说的范围

43–45 分钟收束——本周三件套就此配齐

证据表允许
保留不支持
原假设的材料。

删除冲突证据会让简报变得更顺，却降低可信度——冲突是调研给你的提醒，不是麻烦。

45 分钟课堂节奏总表

三节课各有讲授、动手与收束——动手时间占一半以上，是本周的基本盘

中国语境：信息过载时代的真问题

本周的方法不是书斋练习——它是对几种真实习惯的系统反制

近六成高校师生每天或每周多次使用生成式 AI，近三成大学生主要用 AI 写论文或作业（第三方机构 2024 调研）。"搜到什么就信什么、AI 说啥就抄啥"正在成为默认习惯——检索计划与证据表，就是给这个习惯装上的刹车。

面对自媒体洗稿、营销号搬运与 AI 内容农场，参考优先级：政府与学校官网 > 主流媒体（新华社、人民日报、央视及部委发布）> 学术期刊 > 垂直专业平台 > 自媒体。无论哪一级，都要回到原始出处。

中科院《关于在科研活动中规范使用人工智能技术的诚信提醒》：允许用 AI 辅助整理已有理论与材料，但要求透明与规范。与本课逻辑一致——AI 可以帮你整理，但每条证据的原始出处必须由你亲自打开过。

本课资料包是封闭设计的（public/packs/lamp-plan/），所有结论都能回到包内材料——刻意为之：先在可回访的小世界里练熟方法，再进入开放互联网。下周答辩同样只认包内可核对的出处。

深一步追问 · 迁移练习

左边给"吃不饱"的同学，右边是本周书面作业——两者共用同一套方法

深一步追问 · 三个机制性问题

这三问没有标准答案——答辩课上会随机抽小组回答，重点是有例子、有依据。

迁移练习 · 本周书面作业

把"大学生应该多用 AI 吗"
连续收窄三次

目标：形成一个可在两周内完成的小调研问题——"应该不应该"没有答案，收窄之后才有。

数字素养与人工智能通识 · 第 06 周 · 灯火计划