打造探究问题：让 AI 提问而不是给答案的方法

课上一句"有谁要提问吗"，教室就安静了。学生提不出问题，不是因为没有好奇心，而是 从来没学过怎么造出一个好问题。十几年只受过答对题目的训练，造问题的肌肉根本没机会用。而到了 AI 时代，提问变得更加重要。答案 AI 转眼就给出来了，学生的竞争力于是转移到 知道该问什么的能力 上。同样用 AI，抛出又窄又尖锐问题的学生，和抛出笼统问题的学生，产出天差地别。颇为吊诡的是，要培养这份提问的能力，恰恰可以把 AI 用作提问教练，而不是答题者。

把 AI 立成提问教练的做法

让 AI 给答案，学生就只是抄写。让 AI 提问，学生才会思考。

• 把问题反抛回去：设定成学生问什么时，AI 不直接回答，而是反问**"如果把这个问题再收窄一点会怎么样"**。
• 给问题评级：让 AI 把学生造的三个问题分类成"搜一下就完事的问题／必须动脑才答得出的问题"并展示出来。
• 问题变形练习：让 AI 一起造出把封闭式问题改成开放式问题的示例，帮学生掌握变形的套路。
• 串起问题链：由 AI 在旁边刺激学生，从一个答案接到下一个问题的追问式思考。

越是 AI 擅长给答案的时代，课堂要培养的越是 提问的肌肉，而不是答案。

一课时的造问题课

假设社会课上讲"城市化"。以造问题为核心的流程如下。

1. 问题爆发（5 分钟）：看着主题，把冒出来的问题大量倾倒出来。不追究好坏。一开始没人举手，但只要定下"每人写五个"的定量，卡住的学生也会先动笔。
2. AI 分类（5 分钟）：把倒出来的问题输入 AI，让它分成封闭式和开放式问题。
3. 打磨问题（10 分钟）：挑一个封闭式问题，在 AI 的教练下变形成可探究的开放式问题。
4. 问题验证（10 分钟）：和同桌一起检查打磨后的问题"有没有可调查的内容，答案是不是只有一个"。
5. 采纳问题（5 分钟）：选出一个最值得探究的问题，作为小组的代表问题。

这堂课的产出不是答案，而是 问题本身。如果学生造出的问题的质量，在最后比第一节课时更好了，那这一天的课就是成功的。

核心要点

AI 时代的课程设计，重心该从教怎么把答案要好，转向教 怎么造出好问题。把 AI 立成提问教练而不是答题者，学生就能亲自训练分类问题、变形问题、串联问题的思考。建议你把下堂课导入的 5 分钟，从"找答案"换成"倾倒问题"。学生一开始会觉得别扭，但只要体验过自己的问题越来越尖锐，课堂就会开始变成会提问的课堂。