AI 数学资源

我一直对人工智能制作高质量资源的潜力持怀疑态度。我更愿意让熟练的数学老师精心设计一组任务，而不是让人工智能随机制作重复问题的工作表。

然而，我注意到一组新的资源，它们可能会开始改变我的想法。

数学老师 Duncan Grantham 联系我，解释了他如何使用 Chat GPT 编写 LaTeX 代码来生成数学资源。这些资源背后的基本思想是原子化和深度。Duncan 的目标是制作非常详细的资源，任何人都可以通过非常有限的编辑来获取和使用。有供教师使用的示例、问题和工作表、答案等。

Duncan 发给我的第一个资源是关于素数因子分解的。它以一系列非示例和示例开始，让学生思考素数乘积的实际含义：

然后是一系列问题，让学生读出素数分解：

然后是一些逆向工作：

在真正开始之前：

第二个资源是关于求解线性方程的。

它首先让学生熟悉定义，例如“什么是方程式？”：

一些关于方程性质的好任务：

思考求解的实际含义：

然后学习操纵方程式：

思考逆运算：

然后让学生求解方程式，并展示其求解过程：

最后再来点更标准的东西：

ChatGPT 制作了这些资源，因此可能会出现错误或不合理的地方。

但 AI 能做什么难道不有趣吗？

我认为这里面有很多好主意。

Duncan 分享了这两个资源：

如果老师觉得这些有用，他会继续制作，并在自己的网站上分享大量资源。