AI 协作与独立验证
保留自己的初始判断，再核对 AI 候选；用独立迁移任务检验是否真的理解。
本练习使用预写候选，不连接模型。你也可以用实际 AI 回答，先删除个人或敏感信息。
- 先独立提出结论与不确定点，保存初稿。
- 将候选拆成可核对主张，分别检查来源、计算、推理和条件。
- 给每条主张写采用、修订或拒绝理由，不能因为语气专业就接受。
- 合上候选，完成一个新情境任务，再记录帮助程度。
模拟材料：100 人报名，40 人完成，36 人通过。候选回答：“90% 的报名者通过，课程使全体能力提升了 90%。”
独立尝试与修订
先独立计算两种分母下的比例，逐条核查候选，给出修正版。迁移题：50 次到访中 20 次预约，能否说 40% 的居民预约？
参考分析与自查
36/40=90% 是完成者通过率；36/100=36% 是报名者中已记录通过者比例；没有前后能力数据和对照，不能证明提升。到访次数不是居民人数，20/50 只描述这批事件。
练习档案与版本
先保存独立尝试，再保存修订；最多 50 个版本。仅保存本页、当前语言的输入。导出文件可手动迁移到同一页面与语言；不会自动同步，也不包含其他旧课程记录。
我的学习状态
由你手动标记，不依据页面访问或自动判定掌握。中英文共用状态，练习答案仍由各课保存。此处备份仅包含状态，不包含答案或笔记。