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怎样通过CoT-Lab实现更高效的主动学习过程？

2025-09-10

1.4 K

主动学习强化方案

CoT-Lab基于认知对齐理论设计了多层主动学习策略：

直接操作界面：在AI生成过程中，实时编辑任意思维节点（双击文本修改）。系统会记录修改轨迹形成”思维差异图”，可视化学习路径差异。
反诘问模式：在配置文件中添加questioning_mode=true参数，AI会在关键推理步骤主动提出开放式问题（如”这个类比是否恰当？”），激发元认知。
认知镜像功能：启用follow_mode=mirror时，AI会模仿用户的编辑风格和思维节奏，形成认知共振。教学实验表明这能提升37%的知识留存率。

最佳实践：建议先使用基础模式完成思维链，然后开启”批判性思维”开关进行二次修订，形成”生成-修订-反思”的深度学习循环。