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概要と使いどころ
Adapt a classroom task for specific learner needs while preserving the core learning objective intact. Use when differentiating for SEND, EAL, gifted, ADHD, dyslexia, or anxiety.
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Design metacognitive checkpoints that prevent AI-assisted learning from bypassing genuine understanding. Use when students use AI tools and may overestimate their own comprehension.
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Interpret learning analytics data and translate dashboard findings into actionable teaching decisions. Use when reviewing LMS data, quiz patterns, or engagement metrics.
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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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Map curriculum connections across multiple subjects for a real-world problem or authentic context. Use when planning cross-curricular projects or connecting content to real issues.
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Structure a direct experience into a full learning cycle with concrete experience, reflection, and conceptual transfer. Use when planning field trips, simulations, or practical tasks.
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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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Generate tiered sentence frames for academic tasks that scaffold language production across proficiency levels. Use when EAL students need structured language support for classroom discourse.
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Design a learning sequence teaching prompt quality — comparing vague vs. refined prompts to show why specificity and context transform AI output. Use when students use AI without understanding why output quality varies.
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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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Design discipline-specific critical thinking tasks grounded in knowledge-contingent reasoning rather than generic skills. Use when embedding higher-order thinking into subject content.
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Classify curriculum content into Know, Understand, and Do categories to align teaching and assessment approaches. Use when planning units, writing objectives, or selecting assessment methods.
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Build a learning progression showing prerequisite-to-mastery steps for a target skill or understanding. Use when sequencing content, designing diagnostics, or mapping prerequisite gaps.
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Design a scope and sequence showing vertical and horizontal curriculum coherence across a programme or year. Use when building new programmes, restructuring subjects, or ensuring progression.
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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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Create self-explanation prompts that deepen understanding of worked examples, texts, or diagrams. Use when students read material passively without engaging with underlying principles.
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Tier vocabulary from a text or topic into everyday, academic, and technical categories with teaching priorities. Use when pre-teaching vocabulary or identifying language barriers in a text.
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Design deliberately flawed examples that develop error-detection skills and deepen understanding. Use when students make characteristic errors and need practice spotting mistakes.
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Explain and configure individual spacing algorithms using student performance data and forgetting curves. Use when personalising retention schedules in adaptive learning platforms.
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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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Map knowledge components and skill hierarchies for a cognitive tutoring system or adaptive learning platform. Use when designing intelligent tutoring software or skill-based mastery systems.
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Authors or reviews Know/Understand/Do charts for competency-based learning targets across developmental bands. Handles seven input types from raw curriculum documents to existing LT sets. Routes to upstream skills when stronger inputs are available.
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Design AI-supported collaborative tasks that structure group interaction and address participation problems. Use when students struggle to collaborate effectively on group tasks.
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Audit and redesign AI-generated feedback for pedagogical quality, timing, and learning impact. Use when building or reviewing automated feedback in digital learning tools.
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