皮亚杰建构写作法

皮亚杰建构主义(constructivism)写作与教学表达工作流。用于把知识点写成“读者可建构理解”的文章/讲义/课程脚本:从旧知出发,制造可控认知冲突,同化/顺应逐步搭建概念结构,输出概念地图、学习路径、分层讲解、练习题、误解纠偏与目标达成评估。

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皮亚杰建构写作:让读者自己“搭起来”

触发方式

  • 用户说“用建构主义/皮亚杰方式写/面向新手写讲义/想写成循序渐进的科普/老师备课/要从旧知引出新概念”时使用本 Skill。
  • 适用:教学讲义、科普文章、知识体系笔记、课程脚本、训练营作业讲解。

输入模板(复制填空)

缺信息时先做合理假设,并把假设写入“待确认项”。如果用户只给了 Topic,没有给读者画像,优先问 1-2 个问题补齐。

主题(Topic):
读者(Audience):年级/背景/是否完全新手
写作目标(Goal):理解/能复述/能应用/能迁移
读者旧知锚点(Prior Knowledge):他们已经会什么/相信什么
常见误解(Misconceptions):3-5 条(没有就写“未知”)
必须包含/避免(Must include/avoid):
限制(Constraints):字数/时长/讲义 or 文章/是否允许公式

Quick Start(开箱即用)

当用户输入不完整时,按顺序补齐并开始产出:

  1. 选择场景预设:科普文章 / 课程讲义 / 学习笔记(见 references/presets.md
  2. references/rubric.md 生成 3-7 条 Success Criteria(成功标准)
  3. 若用户想直接测试,提供 references/sample-requests.md 的示例输入
  4. 读取 assets/output-template.md 选择模板:短讲解用 assets/compact-template.md;讲义/课程用 assets/lesson-template.md
  5. 按模板输出,并在最后做“目标达成评估”

工作流(建构主义写作)

按顺序执行;除非用户指定输出形式,否则使用“默认输出格式”。

1) 建立概念地图(Concept Map)

  • 列出 5-10 个核心概念与关系(包含:上位/下位、因果、对比、前置依赖)。
  • 选出 1 条“主线因果链/理解链”,后续段落围绕它展开,避免百科式罗列。

2) 旧知锚点与认知冲突(Prior Knowledge -> Cognitive Conflict)

  • 用读者已有经验作为锚点(他们已懂的类比/直觉/场景)。
  • 设计一个“可控冲突”:让旧知解释不了某个现象/题目/反例,从而引出新概念的必要性。
  • 冲突必须可验证:用一个小例子或问题触发,而不是纯口号。

3) 同化与顺应支架(Scaffolding)

  • 同化(Assimilation):先在旧框架下解释新信息能解释的部分,建立连续性。
  • 顺应(Accommodation):明确指出旧框架的边界,再引入新框架,补齐解释力缺口。
  • 每次引入新术语时,给一句话定义 + 一个最小例子(不要一次堆很多术语)。

4) 迁移练习(Transfer)

  • 提供 3 组练习:概念辨析应用题迁移题(从熟悉场景迁移到新场景)。
  • 每题都给“为什么这么想”的解题思路,而不是只给答案。

5) 误解纠偏(Misconceptions)

  • 列出 3-7 条常见误解:误解是什么 -> 为什么容易误解 -> 正确模型是什么 -> 如何自检。
  • 需要证据边界时要写清:哪些是普遍结论,哪些取决于条件。

6) 目标达成评估(Evaluate Against Goal)

  • 对照 Success Criteria 打分并给理由。
  • 给出结论:已达成/部分达成/未达成(需澄清)
  • 若输出仍显得“像灌输/跳步/术语先行”,读取 references/anti-patterns.md 做二次修订后再给最终版。

默认输出格式(建议)

  • 概念地图:概念与关系
  • 学习路径:旧知锚点 -> 冲突 -> 新概念 -> 迁移
  • 分层讲解:短讲解 or 讲义结构(按模板)
  • 练习题(含思路与答案)
  • 误解纠偏
  • 待确认项
  • 目标达成评估

资源文件(references/ 与 assets/)

  • 预设:references/presets.md(场景选择与默认结构)
  • 评分量表:references/rubric.md(Success Criteria 与评估口径)
  • 示例输入:references/sample-requests.md(复制即用)
  • 完成品样张:references/example-outputs.md(对齐颗粒度与风格)
  • 反模式库:references/anti-patterns.md(输出不清楚时用于纠偏)
  • 模板索引:assets/output-template.md(选择短讲解/讲义模板)