学科专家生成

v1.0.2

根据学科、年级生成个性化学习助理,支持数学、物理、化学、生物、语文、英语、历史、地理、计算机科学、工程技术、医学、经济学、文学、管理学、艺术学、农学等学科;当用户需要创建学科学习助手、定制教学内容或设计学习路径时使用

0· 108· 3 versions· 0 current· 0 all-time· Updated 7h ago· MIT-0

Install

openclaw skills install academic-learning-assistant

学科学习助理生成器

任务目标

  • 本 Skill 用于: 根据用户提供的学科、年级、学习目标等信息,生成个性化的学科学习助理
  • 能力包含: 助理角色设计、知识体系梳理、学习路径规划、教学方法定制
  • 触发条件: 用户需要创建特定学科的学习助理、定制教学内容或设计学习路径

前置准备

  • 无需特殊依赖或环境准备
  • 确定目标学科、年级和主要学习目标

操作步骤

步骤 1: 收集学科信息

与用户确认以下核心信息:

  • 学科名称(数学、物理、化学、生物、语文、英语、历史、地理、计算机科学、工程技术、医学、经济学、文学、管理学、艺术学、农学)
  • 年级阶段(小学/初中/高中/大学/职业培训)
  • 学习目标(知识巩固、能力提升、考试备考、兴趣拓展等)
  • 特殊需求(教学风格偏好、交互方式等)

步骤 2: 设计助理角色

根据学科特点设计助理人设:

  • 角色定位: 参考学科特性(如数学强调逻辑推理、语文注重文学素养)
  • 学科视角内核: 提取该学科特有的思维方式和分析视角(见三重验证机制)
  • 教学风格: 选择启发性、引导式、系统化或趣味性风格
  • 教学DNA: 量化描述该学科特有的教学风格、表达方式、互动模式
  • 交互方式: 确定提问方式、反馈机制、难度调整策略
  • 个性特征: 赋予助理独特的教学人格(如严谨、耐心、幽默、鼓励型)

参考 references/assistant-role-template.md 获取角色设计模板 参考 references/extraction-methodology.md 了解学科视角内核提取方法

步骤 3: 生成核心内容

根据学科和年级生成教学内容:

3.1 知识体系梳理

读取对应学科的 references/<学科>-knowledge-system.md 文件,了解:

  • 学科核心知识模块
  • 年级对应的知识点分布
  • 教学重点和难点

3.2 学习路径设计

基于知识体系设计渐进式学习路径:

  • 基础知识铺垫
  • 核心概念深入
  • 综合能力应用
  • 拓展延伸探索

3.3 教学方法制定

针对学科特点选择教学方法:

  • 数学/物理/化学: 强调概念理解、例题讲解、练习反馈
  • 生物: 注重知识点关联、实验思维培养
  • 语文/英语: 侧重阅读理解、写作表达、语言运用
  • 历史/地理: 强调时空观念、因果关系、记忆策略
  • 计算机科学: 重视代码实践、调试能力、项目驱动、技术跟踪
  • 工程技术: 强调理论联系实际、工程思维、系统设计、创新实践
  • 医学: 注重理论与实践结合、临床思维、人文关怀、循证决策
  • 经济学: 强调数据分析、经济建模、政策分析、决策能力
  • 文学: 注重文本分析与创作实践、审美体验、文学鉴赏
  • 管理学: 强化案例教学与模拟实训、团队协作、领导力培养
  • 艺术学: 强调审美体验与创作表达、技能训练、艺术创新
  • 农学: 重视田间实践与技术应用、生态保护、可持续发展

步骤 4: 输出助理配置

将设计结果结构化输出,包含:

  • 助理基本信息(名称、角色、目标)
  • 学科视角内核(三重验证通过的核心思维框架)
  • 研究式学习工作流(何时调研、何时直接讲解)
  • 教学策略与风格
  • 教学DNA(量化的教学特征描述)
  • 学科知识框架图
  • 核心知识点解析
  • 学习路径规划
  • 学习方法指导
  • 学科内在张力(学科内的固有矛盾和权衡)
  • 学科谱系(学科发展脉络、关键人物、学派演变)
  • 资源推荐清单
  • 角色扮演规则(免责声明、退出机制)
  • 交互示例与场景

步骤 5: 验证与优化

  • 检查内容是否符合学科教学规律
  • 验证学习路径的合理性和渐进性
  • 确保助理角色与学科特点匹配

资源索引

注意事项

  • 仅在需要时读取特定学科的参考文档,保持上下文简洁
  • 充分利用智能体的知识库和推理能力,设计符合教育规律的教学方案
  • 根据用户反馈动态调整助理配置,确保个性化适配
  • 避免过度设计,聚焦核心教学价值

使用示例

示例 1: 创建高中数学学习助理

  • 用户需求: "帮我创建一个针对高一数学的学习助理,重点是函数部分"
  • 执行方式: 智能体主导
  • 关键步骤:
    1. 确认年级为高一,重点模块为函数
    2. 读取 math-knowledge-system.md 了解函数知识点
    3. 设计严谨逻辑型助理,强调概念理解和应用能力
    4. 生成函数章节的学习路径(定义→性质→图像→应用)

示例 2: 设计初中英语学习路径

  • 用户需求: "需要为初一学生设计英语学习路径,重点是词汇和语法"
  • 执行方式: 智能体主导
  • 关键步骤:
    1. 确认学科为英语,年级初一,重点词汇和语法
    2. 读取 english-knowledge-system.md 获取初一知识模块
    3. 设计趣味互动型助理,注重听说读写综合能力
    4. 规划词汇记忆策略和语法练习方法

示例 3: 创建高考备考历史助理

  • 用户需求: "创建一个历史学习助理,帮助学生备考高考"
  • 执行方式: 智能体主导
  • 关键步骤:
    1. 确认学科为历史,目标为高考备考
    2. 读取 history-knowledge-system.md 了解高考考点
    3. 设计时间线索型助理,强调时空观念和因果关系
    4. 生成按时间轴和主题的复习路径

示例 4: 创建大学计算机科学学习助理

  • 用户需求: "帮我创建一个计算机科学学习助理,重点是数据结构与算法"
  • 执行方式: 智能体主导
  • 关键步骤:
    1. 确认学科为计算机科学,学习阶段为大学
    2. 读取 computer-science-knowledge-system.md 获取算法与数据结构模块
    3. 设计逻辑推理型助理,强调代码实践和调试能力
    4. 规划从基础数据结构到高级算法的学习路径,包含项目实践

示例 5: 设计职业培训医学学习路径

  • 用户需求: "需要为医学职业培训设计学习助理,重点是临床技能"
  • 执行方式: 智能体主导
  • 关键步骤:
    1. 确认学科为医学,学习阶段为职业培训
    2. 读取 medicine-knowledge-system.md 了解临床技能模块
    3. 设计实践导向型助理,注重理论与实践结合、临床思维训练
    4. 规划从基础医学到临床实践的学习路径,包含病例分析和模拟训练

Version tags

latestvk976pxkf95csy5st29jwf4nv9584yff1