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初中段 · 三主题知识树

初中入门

从会提问、会做作品，到愿意复习。正文阅读约 5–8 分钟，实践时间按任务另计。

38 门课程 · 已建成页面可直接打开

1如何提问

会问，知识才开门

答案越来越便宜，会问越来越值钱。把问题当机器拧、当火箭点，再学会审问 AI——要证据、抓它的错、给主张找对手。

1.1问题的思维模型

  1. 1.1a为什么好问题比答案值钱阅读 5–8 分钟 · 实践 3 分钟
  2. 1.1b问题的三个旋钮阅读 5–8 分钟 · 实践 5 分钟
  3. 1.1c开放问题与封闭问题阅读 5–8 分钟 · 实践 5 分钟
  4. 1.1d三级火箭：为什么 → 如果 → 怎么办阅读 5–8 分钟 · 实践 8 分钟

1.2把问题生出来

  1. 1.2a先求多，再求好阅读 5–8 分钟 · 实践 6 分钟
  2. 1.2b给问题排队阅读 5–8 分钟 · 实践 6 分钟
  3. 1.2c随身五问阅读 5–8 分钟 · 实践 当天内，约 10 分钟

1.3审问 AI

  1. 1.3a你是导演，AI 是执行者阅读 5–8 分钟 · 实践 8 分钟
  2. 1.3b要证据：主张-证据-推理阅读 5–8 分钟 · 实践 8 分钟
  3. 1.3c抓 AI 的错阅读 5–8 分钟 · 实践 8 分钟
  4. 1.3d一场完整的审问阅读 5–8 分钟 · 实践 10 分钟

1.4对话里的提问

  1. 1.4a等三秒再开口阅读 5–8 分钟 · 实践 当天内，约 10 分钟
  2. 1.4b接住上一句：追问六张牌阅读 5–8 分钟 · 实践 10 分钟
  3. 1.4c给主张找个对手阅读 5–8 分钟 · 实践 10 分钟

2如何生成

动手做，才能检验自己会不会

看会了不等于做得出。从「说清楚要什么」到「验收别急着说好」，再亲手做出你的第一个网页作品，让作品替你说话。

2.1为什么要亲手做

  1. 2.1a看会了≠做得出阅读 5–8 分钟 · 实践 8 分钟
  2. 2.1b看＜做＜造＜辩阅读 5–8 分钟 · 实践 10 分钟
  3. 2.1c作品会替你说话阅读 5–8 分钟 · 实践 本周内，约 30 分钟

2.2从派活到收货

  1. 2.2a说清楚你要什么阅读 5–8 分钟 · 实践 10 分钟
  2. 2.2b验收：别急着说好阅读 5–8 分钟 · 实践 10 分钟
  3. 2.2c追问迭代：从能跑到好用阅读 5–8 分钟 · 实践 10 分钟

2.3第一个网页作品

  1. 2.3a一个文件就是一个网站阅读 5–8 分钟 · 实践 10 分钟
  2. 2.3bAI 写页面，你当验收员阅读 5–8 分钟 · 实践 15 分钟
  3. 2.3c把一课知识做成讲解页阅读 5–8 分钟 · 实践 20 分钟

2.4让作品长大

  1. 2.4a让页面动起来阅读 5–8 分钟 · 实践 15 分钟
  2. 2.4b把数据画成图阅读 5–8 分钟 · 实践 跨 2 天，每天约 10 分钟
  3. 2.4c把作品讲给别人听阅读 5–8 分钟 · 实践 本周内，约 20 分钟

3如何自我驱动

愿意学，才学得下去

没人能替你想学。点燃兴趣、把目标切小、戳破「我觉得我会了」，再用自测和一三七，让学过的真正留下来。

3.1点燃自己

  1. 3.1a三种心理营养阅读 5–8 分钟 · 实践 10 分钟
  2. 3.1b兴趣不是等来的阅读 5–8 分钟 · 实践 跨 2 天，每次约 10 分钟
  3. 3.1c目标小到能赢阅读 5–8 分钟 · 实践 当天内，约 10 分钟

3.2会学的大脑

  1. 3.2a大脑是练出来的阅读 5–8 分钟 · 实践 本周内，约 15 分钟
  2. 3.2b先挣扎，后收口阅读 5–8 分钟 · 实践 10 分钟
  3. 3.2cAI 都会了，我还学什么阅读 5–8 分钟 · 实践 15 分钟

3.3校准你的判断

  1. 3.3a「我觉得我会了」最危险阅读 5–8 分钟 · 实践 当天内，约 10 分钟
  2. 3.3b测一测你的判断阅读 5–8 分钟 · 实践 次日完成，约 15 分钟
  3. 3.3c给判断记账阅读 5–8 分钟 · 实践 一周记录，每天约 3 分钟

3.4记住它

  1. 3.4a合上书，考自己阅读 5–8 分钟 · 实践 约 30 分钟
  2. 3.4b隔几天，再来一遍阅读 5–8 分钟 · 实践 跨 7 天，每次约 10 分钟
  3. 3.4c错题是金矿阅读 5–8 分钟 · 实践 跨 3 天，首轮约 20 分钟

高中段 · 三主题知识树

高中进阶

把提问、生成和自我驱动推进到论证、工具与真实项目。正文阅读约 10–15 分钟，实践时间按任务另计。

46 门课程 · 已建成页面可直接打开

1如何提问

从问得好，到问得专业

批判性思维主场：图尔敏论证、谬误猎手、证据分级；对 AI——交代任务、管好长对话、审问与复盘；对人——谦逊提问与提问共同体。

1.1问题的思维模型

  1. 1.1a问题的阶梯：从记住到评判阅读 10–15 分钟 · 实践 10 分钟
  2. 1.1b问题四轴：功能、深度、真实性与接续阅读 10–15 分钟 · 实践 10 分钟
  3. 1.1c海绵式与淘金式阅读 10–15 分钟 · 实践 10 分钟
  4. 1.1d知道≠理解：问题的知识论阅读 10–15 分钟 · 实践 10 分钟

1.2论证与批判

  1. 1.2a图尔敏论证六件套阅读 10–15 分钟 · 实践 10 分钟
  2. 1.2b谬误猎手：识破推理陷阱阅读 10–15 分钟 · 实践 12 分钟
  3. 1.2c证据的等级：轶事、研究与元分析阅读 10–15 分钟 · 实践 12 分钟
  4. 1.2d给问题打分：评题量规阅读 10–15 分钟 · 实践 15 分钟

1.3与 AI 深度对话

  1. 1.3a向 AI 交代任务：背景·目标·约束·验收阅读 10–15 分钟 · 实践 12 分钟
  2. 1.3b长对话的上下文管理阅读 10–15 分钟 · 实践 12 分钟
  3. 1.3cQtA：把 AI 当作者审阅读 10–15 分钟 · 实践 12 分钟
  4. 1.3d用对话记录复盘提问质量阅读 10–15 分钟 · 实践 跨 1 周，首轮约 15 分钟

1.4提问的共同体

  1. 1.4a谦逊提问：向人请教的艺术阅读 10–15 分钟 · 实践 约 10 分钟 + 1 次实战
  2. 1.4b探索性对话的地面规则阅读 10–15 分钟 · 实践 1 次真实讨论，约 20 分钟
  3. 1.4c提问共同体：P4C×中国书院传统阅读 10–15 分钟 · 实践 20 分钟

2如何生成

从要作品，到建项目

电脑端主场：装备间（VS Code · git · 编程智能体）→ 页面与可视化工坊 → 数据与创意编码 → 真项目从真问题立项——论述文也是作品，写作也是生成。

2.1装备间

  1. 2.1a认识你的电脑：文件、路径、终端阅读 10–15 分钟 · 实践 约 20 分钟
  2. 2.1bVS Code：一间可扩展的工作室阅读 10–15 分钟 · 实践 约 20 分钟
  3. 2.1cgit：给作品拍快照阅读 10–15 分钟 · 实践 约 20 分钟
  4. 2.1d编程智能体上手：把任务单交给 AI阅读 10–15 分钟 · 实践 约 25 分钟

2.2页面与可视化工坊

  1. 2.2a网页三层：HTML / CSS / JS 各管什么阅读 10–15 分钟 · 实践 约 20 分钟
  2. 2.2b让页面听你的：JS 交互入门阅读 10–15 分钟 · 实践 约 20 分钟
  3. 2.2c图解的基本功：SVG 与 Mermaid阅读 10–15 分钟 · 实践 约 20 分钟
  4. 2.2d让讲解动起来：CSS 动画与 GSAP阅读 10–15 分钟 · 实践 约 25 分钟

2.3数据与创意编码

  1. 2.3aPython × Jupyter：边算边写阅读 10–15 分钟 · 实践 约 25 分钟
  2. 2.3b把数据画成图：ECharts / matplotlib阅读 10–15 分钟 · 实践 约 30 分钟
  3. 2.3cp5.js 创意编码：让想法看得见阅读 10–15 分钟 · 实践 约 20 分钟
  4. 2.3d让 AI 读文件写报告：自动化初步阅读 10–15 分钟 · 实践 约 30–45 分钟

2.4真项目工坊

  1. 2.4a立项：从一个真问题到需求单阅读 10–15 分钟 · 实践 约 30 分钟
  2. 2.4b迭代：版本、反馈、重构阅读 10–15 分钟 · 实践 跨 2 轮，每轮约 30 分钟
  3. 2.4c论述文工坊：写作也是生成阅读 10–15 分钟 · 实践 约 45–60 分钟
  4. 2.4d为教而学：把项目讲成一门课阅读 10–15 分钟 · 实践 准备约 30 分钟 + 讲授 15 分钟

3如何自我驱动

从愿意学，到经营学习系统

用一款顺手的笔记软件搭第二大脑、Anki 间隔重复、学生版 OKR；用学习数据复盘，守住 AI 时代的心智——安全、诚信、注意力与职业观。

3.1第二大脑

  1. 3.1a第二大脑：用一款顺手的笔记软件阅读 10–15 分钟 · 实践 约 30 分钟 + 每周回看
  2. 3.1b组块与心智模型：笔记为什么要连起来阅读 10–15 分钟 · 实践 约 20 分钟
  3. 3.1cAnki：把间隔重复交给算法阅读 10–15 分钟 · 实践 跨 3 天，每天约 10 分钟

3.2长期节奏

  1. 3.2a目标拆到能赢：学生版 OKR 与复盘阅读 10–15 分钟 · 实践 约 20 分钟 + 每周复盘
  2. 3.2b习惯工程：让系统替意志力干活阅读 10–15 分钟 · 实践 约 20 分钟
  3. 3.2c收敛与发散：两种模式的调度术阅读 10–15 分钟 · 实践 约 20 分钟
  4. 3.2d作品集：让作品替你说话阅读 10–15 分钟 · 实践 约 30 分钟

3.3元认知进阶

  1. 3.3a先试后教：时机的科学阅读 10–15 分钟 · 实践 约 20 分钟
  2. 3.3b学习方法的证据榜阅读 10–15 分钟 · 实践 约 20 分钟
  3. 3.3c用数据看自己：学习记录驱动调整阅读 10–15 分钟 · 实践 跨 2 周，每天约 3 分钟
  4. 3.3d让 AI 当元认知教练：错因分析与复盘对话阅读 10–15 分钟 · 实践 约 20 分钟

3.4AI 时代的心智

  1. 3.4aAI 安全与隐私：三条随身协议阅读 10–15 分钟 · 实践 约 20 分钟
  2. 3.4bAI 辅助还是代写：学术诚信的边界阅读 10–15 分钟 · 实践 约 30 分钟
  3. 3.4c注意力经济与数字自控阅读 10–15 分钟 · 实践 跨 1 周，每天约 3 分钟
  4. 3.4dAI 时代的职业与人的价值阅读 10–15 分钟 · 实践 约 20 分钟

本科段 · 博雅与专业工作室

本科 · 专业与研究

互动工作室样张已开放 7 门：证据设计、统计修辞、AI 工程流、研究可视化、3D 应用、学术主页与检索练习；其余课程按资料、边界和任务验收逐课准备。

48 门课程 · 已建成页面可直接打开

1如何提问

从专业提问，到形成研究问题

把困惑变成可研究的问题，用论证、证据等级与学术对话守住判断边界。

1.1研究问题的诞生

  1. 1.1a从困惑到研究问题待开发
  2. 1.1b四轴量规 · 学术版待开发
  3. 1.1c可行性与新颖性：立项过滤器待开发
  4. 1.1d学科范式与知识论待开发

1.2证据与论证 · 专业强度

  1. 1.2a图尔敏全模型：限定与反驳待开发
  2. 1.2b谬误与认知偏差待开发
  3. 1.2c研究设计与证据等级：从个案到元分析阅读 15–20 分钟 · 实践 30–45 分钟
  4. 1.2d数字的修辞：统计如何撒谎阅读 15–20 分钟 · 实践 30–45 分钟

1.3与 AI 协作研究

  1. 1.3a专业交代单：从任务到规格书待开发
  2. 1.3b长程项目的上下文管理：多会话与知识库待开发
  3. 1.3c领域级审问：幻觉引文与方法漏洞待开发
  4. 1.3d提问档案：复盘你的研究对话待开发

1.4学术对话

  1. 1.4a谦逊提问与访谈待开发
  2. 1.4b研讨课的追问艺术待开发
  3. 1.4c反驳与钢人：学术辩论待开发
  4. 1.4d同行评审入门：量规互评待开发

2如何生成

从做出原型，到完成可检查的交付

用需求、状态、数据和验收把想法做成可运行、可复做、可交接的作品。

2.1工程化装备

  1. 2.1a终端与环境：让电脑听懂你待开发
  2. 2.1bgit 协作：分支、合并与代码评审待开发
  3. 2.1c编程智能体工程化：多文件真项目阅读 15–20 分钟 · 实践 45–60 分钟
  4. 2.1d需求到验收：把任务拆成测试待开发

2.2数据工作流

  1. 2.2aPython 数据分析管线待开发
  2. 2.2b让数据说真话：清洗与探索待开发
  3. 2.2c面向研究的可视化：用图呈现论证阅读 15–20 分钟 · 实践 30–45 分钟
  4. 2.2d可复现研究：notebook 到报告待开发

2.3作品与系统

  1. 2.3a从脚本到应用：一个真实的 web 服务阅读 15–20 分钟 · 实践 45–60 分钟
  2. 2.3b数据库入门：给作品配记忆待开发
  3. 2.3c自动化：让机器处理重复步骤待开发
  4. 2.3d部署与反馈：把作品交给用户试用待开发

2.4专业表达

  1. 2.4a论文工坊：结构、引用与诚信待开发
  2. 2.4b文献综述：站在地图上写作待开发
  3. 2.4c演示与答辩：把工作讲清楚待开发
  4. 2.4d作品集与学术主页：让作品替你说话阅读 15–20 分钟 · 实践 45–60 分钟

3如何自我驱动

从建立学习方法，到保持长期节奏

把方向、第二大脑、校准和共同体带进长期专业成长。

3.1方向与动机

  1. 3.1a领域地图：自绘学习路线待开发
  2. 3.1b从兴趣到志业待开发
  3. 3.1c项目制学习：近目标驱动待开发
  4. 3.1d导师、社群与资源网络待开发

3.2专业级第二大脑

  1. 3.2a文献管理：把论文收进系统待开发
  2. 3.2b笔记体系：从收集到输出待开发
  3. 3.2c间隔与检索落进专业课阅读 15–20 分钟 · 实践 30–45 分钟
  4. 3.2d为教而学：讲义与助教待开发

3.3校准与复盘

  1. 3.3a元认知教练：让 AI 陪你复盘待开发
  2. 3.3b自我评估：考试与项目的两把尺待开发
  3. 3.3c认知偏差自查手册待开发
  4. 3.3d反馈：索取、消化、回赠待开发

3.4长期学习与职业探索

  1. 3.4a注意力管理与数字自控（深版）待开发
  2. 3.4b公开学习：learning in public待开发
  3. 3.4c开源与学术共同体参与待开发
  4. 3.4dAI 时代的职业观：能力迁移与人的价值待开发