创学空间

前 11 篇论文精读的片尾曲，连在一起听。这一集只有歌曲，没有论文口播。每首歌围绕相应文献提出的问题写成；歌词是创学空间的编辑创作，不是论文原文或作者结论。 曲目与章节： 00:00 01《先把问题说清》｜Bearman · Ryan · Ajjawi（2023） 02:40 02《把问题留在手上》｜Lyu · Zhang · Chung · Sun · Zhang（2025） 05:09 03《交出去之前》｜Lee · See（2004） 06:30 04《同一步吗》｜Suchman（2007） 08:13 05《问题会转弯》｜Sc...

同一位教师，让 AI 帮忙整理资料，也担心学生误用它。这是矛盾，还是更具体的判断？ 本期读 Lyu 等人（2025）对美国一所大学178名教师的研究。从信任与不信任的分别测量，到教师自述的核查工作，我们把“信不信AI”重新放回任务、课程目标和工作负担中。 你会听到： - 熟悉概念、写进大纲和实际用进教学，为什么不同？ - 信任与不信任怎样并存，四组为什么不是四种人格？ - 核查具体要做什么，又增加了谁的工作？ - 正文与附录中的同...

AI 已经来了，我们必须跟上。但在这句“必须”背后，谁需要改变，谁可以提出异议，谁又承担责任？ 这一篇，创学空间带你读 Bearman、Ryan 与 Ajjawi 的批判性文献综述。从 29 篇高教文章中的“必须响应”和“改变权威”两套话语，重新看见技术讨论里的专业判断与关系安排。 论文编入 2023 年期刊，文献检索截至 2020 年 11 月。它分析学术文本，不能直接代表今天教师使用生成式 AI 的实际立场。节目中的教研讨论与课程反馈场景为说明性设...

电脑向你询问自己的表现，你给的分数会不会更客气？它刚刚帮了你，你会不会愿意为它多做一点事？ 本期精读 Nass 与 Moon（2000）的《Machines and Mindlessness》，沿着五组真实实验，讨论礼貌、互惠、个人披露、团队标记和专家标签怎样进入人与机器的互动。我们也会慢慢拆开几个容易混淆的问题：社会回应不等于相信机器是人，评价更高不等于能力更强，多说一点也不等于已经证明长期关系受损。 本期内容： - 电脑问起自己时，评价...

从渠道到交流对象，理解人机传播的功能、关系与边界问题：回应一个系统，意味着怎样的期待，又不意味着什么？ 本期精读 Guzman · Lewis（2020），围绕交流与关系定位展开。原文论述与栏目提出的讨论练习分别说明。 本期内容： - 01 · 从传递消息到回应消息 - 02 · 功能：我们在回应什么 - 03 · 关系：一个称呼带来什么期待 - 04 · 关系也连接到别人 - 05 · 边界：交流者不等于人 - 06 · 研究启发 - 07 · 延伸阅读与练习 原文： htt...

机器进入团队之后，需要设计的不只有模型。读懂技术、协作与制度三个层面，以及效率、控制和知识可能出现的不同走向。 本期精读 Seeber 等（2020），围绕分工与协作条件展开。原文论述与栏目提出的讨论练习分别说明。 本期内容： - 01 · 队友是一个设计问题 - 02 · 八百多条问题怎样产生 - 03 · 不只设计机器，也设计协作 - 04 · 更快之后，谁来消化 - 05 · 承担任务，不等于保留控制 - 06 · 研究启发 - 07 · 延伸阅读与练习 原文...

AI 素养除了操作技巧还包括什么？从理解数据、人类参与和能力边界，重新看我们怎样学习与评价 AI。 本期精读 Long · Magerko（2020），围绕AI 素养与判断展开。原文论述与栏目提出的讨论练习分别说明。 本期内容： - 01 · 为谁定义 AI 素养 - 02 · 一百五十份材料意味着什么 - 03 · 看见系统背后的人与数据 - 04 · 不会编程，也要理解可编程性 - 05 · 素养怎样落到一次判断 - 06 · 研究启发 - 07 · 延伸阅读与练习 原文： https://...

从娱乐街区的设计案例，区分增加方案与改变问题框架，追问一个新视角怎样连接具体做法和预期价值。 本期精读 Dorst（2011），围绕框架与问题设计展开。原文论述与栏目提出的讨论练习分别说明。 本期内容： - 01 · 设计思维在这里指什么 - 02 · 同时寻找什么与如何 - 03 · 框架要能接到行动 - 04 · 从治安现场看到音乐节 - 05 · 怎样判断换框架有用 - 06 · 研究启发 - 07 · 延伸阅读与练习 原文： https://doi.org/10.1016/j.destud...

共同学习为什么会卡在日常工作中？从两所学校的体育教师经验，区分分享资源、共同探究与组织支持。 本期精读 Duncombe · Armour（2004），围绕协作与专业学习展开。原文论述与栏目提出的讨论练习分别说明。 本期内容： - 01 · 研究从哪里出发 - 02 · 分享还可以往前走一步 - 03 · 时间不是附带条件 - 04 · 支持怎样变得可见 - 05 · 有交流，还要看学到了什么 - 06 · 研究启发 - 07 · 延伸阅读与练习 原文： https://doi.org/10.108...

答案越来越多，问题却可能仍未说清。从问题设定与建筑评图，理解专业人士怎样在行动中改变判断。 本期精读Schön（1983）的著作重点章节。讨论问题： - 解决问题之前，问题是怎样被定下来的？ - 行动中反思为什么不等于快速反应或事后总结？ - Quist与Petra的评图怎样改变问题框架？ - 多轮修改与专业学习，需要怎样的证据来区分？ 原著为The Reflective Practitioner: How Professionals Think in Action（1983）。依据重印本核读...

计划如何在现场成为行动？从复印机的沟通误解，检查人与系统各自知道什么，以及分歧怎样被发现。 本期精读Suchman（2007）的著作重点章节。讨论问题： - 计划写得完整，现场为什么仍需要解释与协调？ - 系统顺利进入下一步，怎样可能掩盖误解？ - 人与系统各自获得哪些信息？ - 怎样记录分歧与修复的过程？ 原著为Human–Machine Reconfigurations: Plans and Situated Actions（第二版）。沿用2007版权年引用，印刷出版记录为2006...

相信一个工具，却没有用；仍然不放心，却把一部分工作交给它。只看“用了没有”，能知道一个人有多信任吗？ 本期读 Lee 与 See（2004）的经典综述《Trust in Automation: Designing for Appropriate Reliance》，把信任、依赖意愿和实际行动分开讨论。 - 校准为什么不是给出一个中间分数？ - 表现、过程、目的，分别提供什么判断依据？ - 用得更久，为什么也可能忽略错误？ - 怎样记录一次任务分配，从反馈中更新判断？ 这是一篇自动...

同一位教师，让 AI 帮忙整理资料，也担心学生误用它。这是矛盾，还是更具体的判断？ 本期读 Lyu 等人（2025）对美国一所大学178名教师的研究。从信任与不信任的分别测量，到教师自述的核查工作，我们把“信不信AI”重新放回任务、课程目标和工作负担中。 你会听到： - 熟悉概念、写进大纲和实际用进教学，为什么不同？ - 信任与不信任怎样并存，四组为什么不是四种人格？ - 核查具体要做什么，又增加了谁的工作？ - 正文与附录中的同...

AI 已经来了，我们必须跟上。但在这句“必须”背后，谁需要改变，谁可以提出异议，谁又承担责任？ 这一篇，创学空间带你读 Bearman、Ryan 与 Ajjawi 的批判性文献综述。从 29 篇高教文章中的“必须响应”和“改变权威”两套话语，重新看见技术讨论里的专业判断与关系安排。 论文编入 2023 年期刊，文献检索截至 2020 年 11 月。它分析学术文本，不能直接代表今天教师使用生成式 AI 的实际立场。节目中的教研讨论与课程反馈场景为说明性设...

第二季 10 期，我想把「人机关系」拆开看：它到底沿哪几条线在动。 第一季我问的是：人为什么会把 AI 体验成关系对象。第二季往前一步：这段关系，究竟沿哪几条线展开？ 拆下来是四条：信任、角色、动力、情感。 - 信任不是「信不信」，是校准到什么位置：E11 / E12 - 出问题的不一定是用的人，也可能是决定上这套系统的人：E13 / E14 - 技术不是中立的，它在放大一些东西时也在遮蔽另一些：E15 / E18 - 被评价会杀死创造力，难度...

这一周，AI 的现实账单越来越厚。 Lovable 传出132亿美元估值，Slopfix 却开始每周收1万美元，专门删除难以维护的 AI 代码；数据中心与工厂争电，算力节点甚至开始进入家庭；信息流里的 AI 长帖越来越多，用户被迫承担辨别、屏蔽和维权的成本。 本期回顾三件事：谁负责清理，谁承担失误，以及账单最后寄给谁。 本周还关注： GPT-5.6 放行发布、GitLost agent 泄密风险、苹果起诉 OpenAI、微软裁员与 Mechanical Turk 收缩、AI 使用...

第一季 10 期，我想系统回答一个问题：为什么人会把 AI 体验成工具、伙伴、专家、对手，甚至关系对象？ 它不是从 ChatGPT 才开始的问题。早在 1935 年的 Q 方法论、1994 年的 CASA、1996 年的媒介等式、2007 年的拟人化研究里，我们已经能看到今天人和 AI 相处方式的很多伏笔。 如果你想从头听，建议按顺序来。 如果你想按问题进入，可以这样听： * 想理解「为什么我会对 AI 有社交反应」：E01 / E04 / E05 / E09 * 想理解「怎么研...

https://ai-digest.liziran.com/zh/digest/2026-04-27-claude-cancellations-surge-ai-agent-wipes-production 今天这期，我们聊三件表面上不相关、实际上指向同一个问题的事： Claude 的退订吐槽冲上 Hacker News 榜首，开发者开始怀疑账单、质量和客服流程； Anthropic 的未上市股票开始被当成现实资产，甚至有人卖房只收它； ChatGPT 能帮业余爱好者推进 60 年没动的数学难题，但大众用户却越来越烦 AI 被硬塞进日常产品。 把这...

理解同情心，意味着我们要认识到，它一方面是我们天性的一部分，尽管这种天性可能有点选择性；但更重要的是，它需要我们 有意识地去培养和练习 ，特别是要学会转换我们注意力的焦点。 它远远不只是可怜别人那么简单。它是一种建立深刻连接，并帮助我们应对这个复杂世界的核心能力。克里斯塔·蒂皮特将同情心称为一种“精神技术” (spiritual technology)，她说，这对人类的未来，是必不可少的。 那么最后，我想留给你一个问题思考一下...

我们穷其一生，到底在追寻什么？是一份成功的事业？巨大的财富？还是……别的什么？我们常常把“过上好日子”挂在嘴边，但“活得好”，到底意味着什么？ 这些故事和研究，似乎都在共同指向一个方向：那就是，一种更丰盛、更幸福的生活，恰恰来自于，打破那些无形的限制，无论是关于性别角色的，还是关于成功的标准，或是关于年龄的界限。同时，它要求我们，去积极地投入到那些稳定、可靠的关系里去，并且认识到，我们与他人，甚至与自然...

想象一下，你，是一个忙得不可开交的上班族。午休时间只有一个小时，争分夺秒。而你的公司楼下，只有便利店和快餐店。你想吃得健康，但感觉自己像被困在了一座“食物孤岛”上，无能为力。怎么办？放弃挣扎，随波逐流吗？今天的节目会推荐三个反直觉的行动方案，你可以立刻上手。 今天关于食物的故事，哪一个最让你感到惊讶或受到启发？你记忆中最难忘的一餐，又是在什么样的情境下发生的呢？ 欢迎在评论区分享你的故事，聊聊你与食物...

要是地球上每一个人——你想想，70多亿人——都在完全同一秒蹦起来，会发生点什么？ 这个想象挺疯狂的，是吧？地球会天翻地覆吗？还是说，我们的集体一跳，根本不值一提？今天，我们就想一起梳理一下这背后的物理学，聊聊咱们人类这个集体的力量，还有，我们每个人跟这个星球，到底是个什么关系。 虽然我们所有人同时跳起来，并不能真的撼动地球的位置，也不会引发什么大地震。物理上，影响很小。但是，这并不意味着我们没有力量，或者...

人，到底能把楼盖多高？ 我们参考了Vsauce频道的一个视频内容，来看看人类是怎么一步步挑战这个高度极限的，现在的“世界第一高”是谁？未来，又有哪些更大胆的想法？ 咱们今天的目标，就是一起梳理一下，从历史上的高楼，到现在的记录，再展望一下未来可能出现的那些，简直像科幻一样的建筑。好了，那我们就开始吧。 真是难以想象。从几千年前，人类只能堆起100多米高的金字塔，到现在，我们能坐在这儿，正儿八经地讨论建造直通太空...

如果地球上所有的人，在同一时间、同一个地点，一起向上跳，会发生什么？我们的星球，会因此被撼动吗？ 这个问题的答案，可能没有你想象的那么戏剧性。但提出这个问题，以及探索它的过程本身，却揭示了我们人类一种最宝贵、也最强大的特质——那就是“探求的精神”。 今天，我想通过几位科学家、历史学家和思想家的故事，和大家一起，聊聊“提问”这件事。 我们今天聊的这些分享，虽然来自不同领域，但他们共同指向的核心，就是保持谦逊...

一提到“玩”，可能首先想到的就是小孩子，觉得这是他们的专利。但最近我接触到的一些来自神经科学、心理学，甚至是动物行为学领域的研究，彻底改变了我的看法。这些研究都在告诉我们，玩，远不止是娱乐，它可能是一种深植于我们天性中的、至关重要的生存策略。 所以今天，我们就来一起挖一挖，看看“玩”的背后到底隐藏着哪些你可能想不到的秘密，以及它对我们成年人到底意味着什么。 玩，绝对不是小孩子的专利，而是我们每个人一生都...