为什么教学法对语言模型来说很难

强大的语言模型会做它被训练去做的事：尽可能有帮助地解决问题。但对学语言来说，这往往是错误的一步。

回答不等于教学

好老师会有所保留，让一点点难度发挥作用。模型的默认行为却往相反方向走。

• “是 dem 还是 den？” 得到答案，学到的只有这个答案。
• “mit 支配哪个格？” 自己找到答案，学到的是可以迁移的东西。

辅助的两难

模型看不到学习者在哪里，除非它周围的系统把这一点告诉它。

模型缺少什么

• 学习者模型。 这个人能认出、能回想、能迁移什么，按每个词、每条规则记录。
• 学习目标。 这道练习服务于 CEFR 的哪条能力描述，考查哪个深度。
• 学习顺序。 之前学了什么，前提是什么，下一步是什么。

没有它们会出什么问题

• 解释过多。 一行就够的地方写了一段。
• 词太难。 词汇比学习者高出两个级别。
• 一次纠正五处。 所有错误一次全部指出。
• 叫法不一。 同一样东西在不同课里有三个名字。
• 什么都夸。 很快就等于什么都不夸。

一个强大的模型只是一种原料。好的教学取决于围绕它所做的决定。

围绕模型的教学法

反馈的四个部分

1. 错在哪里 一个错误，点名指出。
2. 规则 这个形式背后的原因。
3. 一个例子 规则放进一个句子里。
4. 下一步试什么 只有一步，不是一张清单。

在学习者看到之前先测试

1. 植入弱点 带有已知漏洞的模拟学习者。
2. 运行改动 在它到达真实学习者之前。
3. 检查结果 系统能找出我们植入的东西吗？