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概要と使いどころ
Design a sequence where students compare AI's handling of the same question across disciplines, developing a mental model of where AI is reliable vs. distorting based on knowledge type.
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OpenDesign + BYOK: choosing and wiring your own model, hands-on — cost, quality, and the routing decision. Built as a decision-grade AI literacy deck for engineers, IT, applied-AI teams.
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OpenDesign internals: how the agent stream, sandbox, and artifacts work — an engineering deep-dive talk. Built as a decision-grade AI literacy deck for engineers, dev community.
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OpenDesign live demo: from a one-line prompt to runnable design in a single session — the flow, live. Built as a decision-grade AI literacy deck for developers, prospects, community.
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OpenDesign's enterprise AI-adoption brief: local-first agents at work, the risk controls, the ROI, and the rollout plan. Built as a decision-grade AI literacy deck for leadership, IT, security.
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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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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 which elements of an assignment benefit from AI assistance vs. which AI use undermines. Use when redesigning tasks for AI-age classrooms or setting defensible AI use policies for specific assignments.
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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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Design a fact-checking protocol for AI-generated text, extending SIFT with AI-specific adaptations for hallucination detection. Use when students need to verify AI claims and citations.
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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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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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Design a multi-round questioning sequence for interrogating AI chatbot answers, tracking how responses shift and distinguishing genuine updates from sycophantic capitulation. Use when teaching students to probe AI critically.
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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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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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Design a fact-checking protocol for AI-generated text, extending SIFT with AI-specific adaptations for hallucination detection. Use when students need to verify AI claims and citations.
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「新任職員向けに生成 AI 基礎研修を作りたい」「SD 研修資料を短時間で組み立てたい」 「自分自身のリテラシー棚卸しをしたい」「新人に AI の使い分けを 30 分で説明したい」 「ハルシネーションの見抜き方を教えたい」場面で使う、大学職員向け AI リテラシー入門スキル。 プロンプトの基本構造・ハルシネーション検出・サービス選定を、30〜60 分のコア研修に そのまま流用できる章立てで提供する。