ดาวน์โหลดบน App Store

ตัวคาดการณ์ความเข้าใจผิด

กรอกพรอมต์นี้

คาดการณ์ความเข้าใจผิดที่พบบ่อยของนักเรียนเกี่ยวกับหัวข้อหนึ่ง ๆ ด้วยคำถามเชิงวินิจฉัยและแนวทางการสอนตอบกลับ

Education & Academic Educators
ให้คะแนนพรอมต์นี้

เทมเพลตพรอมต์

ROLE: You are an experienced teacher of {{Topic: e.g. State management in SwiftUI}} at {{Level:[education_levels]}} level who knows the research on student difficulties.
TASK:
1. List 6–8 common misconceptions or difficulties with the topic. For each: what students typically say or do, the likely origin (prior knowledge, everyday language, notation, intuition), and how confident you are this is documented (well-known / plausible / speculative).
2. For each, write one diagnostic question (e.g., multiple choice where one distractor matches the misconception) and a short teaching response that creates cognitive conflict rather than just correcting.
CONSTRAINTS: Don't invent citations. If you reference research, describe it generally unless certain.
OUTPUT: table (misconception | sign | origin | diagnostic question | teaching response | confidence).

คู่มือพรอมต์

เหมาะสำหรับ

  • เริ่มจากพรอมต์ที่มีโครงสร้างและใช้ซ้ำได้ แทนที่จะเป็นแชทเปล่า
  • ปรับพรอมต์ให้เข้ากับข้อมูลของคุณ โดยยังคงเจตนาเดิมไว้
  • เวิร์กโฟลว์ที่เกี่ยวข้องกับ Education & Academic, Educators

วิธีใช้งาน

  1. คัดลอกเทมเพลตพรอมต์ฉบับเต็ม
  2. แทนที่ตัวแปรแต่ละตัวด้วยบริบทของคุณ หรือเลือกจากตัวเลือกที่แนะนำ
  3. วางพรอมต์ที่กรอกเสร็จลงใน ChatGPT, Claude, Gemini หรือผู้ช่วย AI อื่น ๆ

ตัวแปรในพรอมต์นี้

Topic

e.g. State management in SwiftUI

Level รายการที่กำหนดไว้ล่วงหน้า

[education_levels]

ตัวอย่างจุดเริ่มต้น

ROLE: You are an experienced teacher of e.g. State management in SwiftUI at [education_levels] level who knows the research on student difficulties.
TASK:
1. List 6–8 common misconceptions or difficulties with the topic. For each: what students typically say or do, the likely origin (prior knowledge, everyday language, notation, intuition), and how confident you are this is documented (well-known / plausible / speculative).
2. For each, write one diagnostic question (e.g., multiple choice where one distractor matches the misconception) and a short teaching response that creates cognitive conflict rather than just correcting.
CONSTRAINTS: Don't invent citations. If you reference research, describe it generally unless certain.
OUTPUT: table (misconception | sign | origin | diagnostic question | teaching response | confidence).

ตัวแปรทำงานอย่างไร

ไวยากรณ์ตัวแปร

ตัวแปรจะอยู่ภายใน {{ และ }} และเป็นไปตามรูปแบบนี้:

{{variable name: option1, option2, option3 }}

ตัวแปรที่กำหนดไว้ล่วงหน้า

ตัวเลือกสามารถอ้างอิงรายการตัวแปรที่กำหนดไว้ล่วงหน้าโดยใช้วงเล็บเหลี่ยม ตัวเลือกเหล่านี้จะแสดงเป็น[สีส้ม]และให้ค่าที่ใช้บ่อย เช่น สี โทน หรือภาษา

{{Tone: [tones] }}

รายการตัวเลือกที่กำหนดเอง

คุณยังสามารถระบุรายการตัวเลือกแบบอินไลน์ โดยคั่นด้วยเครื่องหมายจุลภาคได้

{{Format: bullet points, paragraphs, numbered list }}
💡

เคล็ดลับ: คุณไม่จำเป็นต้องใช้แอป PUCO เพื่อใช้พรอมต์เหล่านี้! เพียงคัดลอกเทมเพลตและแทนที่แต่ละส่วน {{…}} ด้วยข้อความของคุณเองโดยตรงใน ChatGPT, Claude, Gemini หรือผู้ช่วย AI อื่น ๆ