「forge」の検索結果

Build and test iOS apps on simulator with XcodeBuildMCP.

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Generate a cascading hint sequence for a problem type, revealing progressively without giving answers. Use when designing tutoring dialogues or scaffolded worksheets.

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Run the full hands-off engineering pipeline from planning through a green PR.

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Design a structured protocol for auditing AI-generated text against Ennis's six CT standards. Use when students need to critically evaluate AI output in any subject.

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Orchestrate compassionate systems tools from issue or aspiration to wise action. Use when a class needs a complete inquiry workflow.

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Translate an external competency framework like DigComp, GreenComp, or ISTE into classroom-ready activities. Use when implementing framework standards in specific teaching contexts.

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Build students' capacity to compare accounts across multiple historical sources — identifying agreements, contradictions, and gaps. Use when students treat individual documents as complete answers rather than partial perspectives.

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Design a Concrete-Pictorial-Abstract learning sequence for a mathematical concept using manipulatives. Use when teaching maths through Singapore method or when students struggle with abstraction.

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Build students' capacity to place historical documents in their temporal and social context. Use when students read sources without considering what was happening at the time, or know the context but don't deploy it.

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Audit a proposed assessment for construct validity, reliability, and alignment to learning objectives. Use when reviewing or quality-assuring assessments before deployment.

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Compares two or more band-tagged frameworks and produces a framework-neutral topic matrix showing coverage and gaps across all inputs, plus an optional reference-centric PLC crosswalk document when a reference framework is supplied.

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Design the deeper patterns, structures, artefacts, and mental models needed to grow a desired event. Use when a class imagines a better future.

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Design a critical thinking task targeting specific skills like evaluating evidence, identifying bias, or analysing arguments. Use when embedding critical analysis into subject lessons.

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Design a moment of awe or wonder that hooks curiosity and deepens emotional engagement with content. Use when opening units, introducing surprising material, or reigniting student interest.

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Generate a criterion-referenced rubric with descriptive performance levels for a task or objective. Use for marking guides and general curriculum contexts. For Manning programmes where Competent = success, use coherent-rubric-logic-builder instead.

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Plan a unit using backwards design from desired outcomes through assessment evidence to learning activities. Use when starting a new unit or redesigning an existing one from standards.

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Takes a curriculum framework and a statutory or accreditation requirement list; produces a coverage table, gap summary, and CSV showing which framework content covers each requirement and where gaps exist.

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Map control, influence, and concern after systems analysis. Use when students need wise agency without being made responsible for everything.

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Generate scaffolds that gradually increase student choice, voice, and ownership within a learning task. Use when students depend heavily on teacher direction and need to develop autonomy.

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Redesign a learning space using biophilic design principles to improve focus, calm, and wellbeing. Use when classroom environment contributes to restlessness, poor attention, or stress.

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Check an educational practice or task for cultural bias, WEIRD assumptions, and cross-cultural validity. Use when adapting resources for diverse contexts or questioning universal claims.

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Design a checking-for-understanding protocol with specific techniques for each lesson stage. Use when planning systematic comprehension checks during explicit or direct instruction.

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Design a Funhouse Mirror activity where students use their own domain expertise to detect AI distortions, omissions, and overconfidence. Use when students know a subject well enough to evaluate AI claims about it.

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After any AI-generated explanation, require the learner to identify one place it could be wrong, one thing to check, and one source to consult. Builds epistemic vigilance — treats AI output as a claim to evaluate, not truth to absorb.

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