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《不确定时代的确定性追寻》学生未来行动力测评 · 正式版 V2.0
这不是知识考试，也不是职业测试。请根据“如果事情真的发生，我最可能怎么做？”来选择。不要选择你认为老师最喜欢的答案。有些题目本来就没有最好的选项，它们只是帮助你理解自己的默认思考与行动方式。全卷共66题。
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1.
你第一次接触一个自己完全陌生的复杂问题，通常最先做什么？
先把自己已经知道和不知道的内容分开
先找一个做过类似问题的人看看他的办法
先弄清楚问题到底要求解释什么、不能解释什么
先收集尽可能多的信息，避免遗漏重要内容
先尝试找到一个最可能的解释，再逐步验证
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2.
同一个社会现象，两份数据给出了很不一样的结论。你首先更关注：
两份数据究竟是怎样收集出来的
哪份数据的样本数量更大
哪个结果与现实经验更符合
两份数据是否研究的是完全相同的问题
哪份数据来自更专业的机构
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3.
进入一个全新领域时，你最自然的起点通常是：
先建立这个领域的大致结构
先做一个简单任务试试看
先找到一个懂这个领域的人聊一聊
先看几项比较可靠的证据或案例
先想清楚自己为什么值得学这个领域
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4.
你只有10天完成一个以前没有做过的小研究。你更可能：
前几天尽量多学习，等理解充分后再做
先确定最后应该交付什么，再倒推安排
参考一个已有项目，尽量避免走弯路
请老师先帮你判断自己的计划是否现实
尽快做出一个最小版本，让实际结果告诉自己哪里有问题
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5.
你发现一个校外研究者可能正好懂你项目中的难题。最可能采取的方式是：
先请老师判断这个人是否值得联系
简短说明背景、已经做过什么，以及自己真正卡住的一个问题
把完整作品发过去，请对方整体评价
等作品更加成熟以后再联系
先阅读对方的工作，确认自己的问题是否真的适合问他
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6.
第一次收到明显低于预期的反馈时，你最自然的反应是：
找人帮我理解反馈到底意味着什么
看反馈有没有足够依据
重新想自己真正想完成的目标是什么
拆开来看究竟是哪一部分出了问题
马上改一个版本再试一次
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7.
一个活动很有名、对申请也有帮助，但内容与你真正感兴趣的问题关系不大。你更可能：
优先考虑，因为难得获得这种机会
看自己能不能同时兼顾兴趣和活动
先问已经参加过的人到底能得到什么
判断它是否真的能推动自己长期想发展的能力和问题
根据时间成本决定，只要投入不大就参加
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8.
一个团队项目因为使用了错误数据，最后得出错误结论。你首先更想弄清楚：
谁最早发现了异常但没有提出
数据提供者为什么没有保证准确性
数据怎样进入决策过程、哪些检查机制本应发现问题
谁负责最后提交结果
团队当时为什么会相信这份数据
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9.
在一个陌生团队里，你通常最自然承担哪种角色？
帮大家重新确认为什么要做这件事
主动找外部资源或合适的人
先推动大家做出第一个版本
梳理问题结构、任务和依赖关系
检查证据、数据和结论是否站得住
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10.
AI给出了一个非常完整，而且看起来比你自己想得更好的解决方案。你通常会：
把它当成一个候选方案，检查关键假设以后再决定
保存下来，再问AI能不能继续改进
和自己的方案合并，取两者优点
让另一个AI评价这个答案
先看它能不能直接解决当前任务
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11.
一个预测模型整体表现很好，但对某一类学生预测得特别差。你更可能：
提高整体样本量以后再运行一次
认为少数异常不一定影响模型价值
为这一类学生单独建立一个模型
调整模型参数，看整体准确率能否提高
检查这一群体是否暴露了原模型没有表示的重要变量或机制
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12.
当你发现关于一个问题的资料多到看不过来时，你更倾向：
先判断哪些信息真正可靠
先建立一个框架，把信息放进不同位置
找一个熟悉问题的人告诉我重点
回到最初目标，判断哪些信息其实没必要知道
尽快做一个尝试，看实际缺什么信息
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13.
你看到一个非常惊人的结论：“某种学习方法能让成绩平均提高30%。”你首先会：
看有没有其他研究得出类似结论
看研究如何定义“提高”、比较组怎样设置、样本来自哪里
看研究机构是否足够权威
尝试判断这种方法是否适合自己的学校
找AI总结这项研究的优缺点
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14.
一个项目已经进行了两周，但进度明显低于计划。你最可能：
增加每天投入时间
重新缩小最终成果规模
找老师确认自己的方向有没有问题
找出真正卡住项目的环节，并调整接下来一周的行动
暂时停止执行，重新把计划做完整
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15.
截止时间突然提前一半时，你第一反应更接近：
立刻做出一个可工作的版本
重新确认什么成果最值得保留
检查哪些部分必须保证质量
找可以分工、协作或求助的人
重新排列任务之间的先后关系
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16.
学校里没有任何老师真正懂你想研究的问题。你最可能：
先自己学一段时间，成熟后再考虑外部帮助
换成学校能够提供指导的题目
确认问题具体需要什么知识，再寻找校外研究者、数据库或机构
请一位校内老师作为通用指导老师继续推进
找AI承担自己缺少的专业知识
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17.
你发现自己同时参加了太多活动，每个都“有用”，但没有一个做得深入。你更可能：
重新判断哪些事情真正属于自己的长期方向，主动退出一部分
通过提高效率尽量全部保留
优先放弃暂时看不到结果的活动
先坚持到这个学期结束再决定
请升学老师按照申请价值重新排序
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18.
一个你很尊重的人与你意见完全不同。你通常首先：
把双方观点背后的假设写出来
询问他真正不同意的是哪一步
想清楚自己为什么如此在意这个观点
找一个方法快速检验两种解释
看有没有独立证据可以区分双方观点
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19.
研究进行到一半，你发现数据并不支持最初最想证明的结论。你会：
增加更多变量，看能否得到更清楚结果
检查是不是某部分数据质量不够好
保留原假设，但强调结果尚不确定
换一种更适合数据的分析方法
允许原结论被推翻，并重新说明数据实际上支持什么
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20.
三个AI对同一个问题给出三个不同结论。你更可能：
看哪个回答最符合自己已有知识
找出三者分别使用了什么假设、证据和推理路径
再问第四个AI
采用两个以上AI共同支持的答案
把三个回答整合成一个更完整答案
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21.
一个实验得到了比你想象中好很多的结果。你第一反应通常更接近：
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22.
有人说：“使用AI越多，学生成绩越高，所以AI提高了学习能力。”你会更倾向：
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23.
一位你很信任的老师认为你的项目方向不值得继续，但你手里有一些初步证据支持它。你更可能：
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24.
如果要开始一个半年项目，你最希望首先完成：
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25.
你对一个项目方向只有大约60%的把握。最可能采取：
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26.
你希望一位专家真正帮助修改自己的作品。哪种做法最可能产生有用反馈？
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27.
你第一次有机会与一个非常厉害的专家交谈20分钟。你最想把时间用于：
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28.
家长和老师都建议你走一条比较稳妥的道路，但你对另一个方向越来越感兴趣。你更可能：
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29.
一篇报告中，AI帮你生成了大量代码、图表和初稿。最后提交前最重要的是：
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30.
团队在一个问题上讨论了很久仍没有进展。你最自然的做法：
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31.
AI为你的论文提供了一条看起来非常合适的参考文献，但你搜不到原文。你会：
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32.
学校希望“提高学生整体学习效率”。如果让你建立一个评价模型，你首先会：
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33.
使用AI时，你最自然把它放在什么位置？
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34.
两篇高质量研究对同一个问题得出了相反结果。你认为下一步最值得做的是：
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35.
你有一个不错的想法，但距离公开展示只剩三周。你更可能：
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36.
项目结束以后，你最自然会做哪种复盘？
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37.
一位专家只回复你一句：“这个方向可能值得继续，但你需要重新考虑变量定义。”你最可能：
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38.
如果一个项目没有比赛、证书、学分，也基本不会帮助申请，但你持续觉得它重要：
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39.
突然出现一个原计划外但很稀缺的机会时，你最自然先考虑：
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40.
一个方案能让学校90%的学生获益，但会让另外10%的学生明显处于不利位置。你认为首先应该：
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41.
你准备使用AI处理一个自己几乎不了解的专业领域。最合理的开始方式更接近：
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42.
团队对于“什么才算公平”发生争论时，你更倾向：
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43.
你的模型表现越来越好，但你发现它需要加入越来越多参数。你会更警惕：
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44.
一个观点在你的朋友圈、老师和媒体中几乎都是共识。你通常：
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45.
别人问：“你为什么最后选择这个方案？”你最自然会从哪里解释：
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46.
一个实验第一次完全失败。你接下来通常：
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47.
你加入一个拥有很多厉害成员的网络，但暂时没有人主动帮助你。最有效的做法更接近：
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48.
回顾一次失败经历时，你最自然关注：
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49.
你已经为一个方向投入半年，但新的证据开始显示另一个方向可能更好。你更可能：
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50.
AI提出的建议最终由你签字批准，但后来造成严重问题。你认为：
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51.
面对五个不同的信息来源，你最自然优先选择：
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52.
AI写出一段完全可以运行的代码，但你无法解释其中一个关键步骤。你更可能：
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53.
研究“手机使用是否影响学习”时，最容易被忽略但很重要的一步是：
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54.
团队准备做一个复杂项目时，你更自然建议：
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55.
你看到一张非常漂亮的图表，显示A政策实施后结果明显改善。你首先会：
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56.
你准备公开启动一个自己也不知道最终结果的学生项目。你更可能：
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57.
想到未来十年充满变化时，你最自然依赖的是：
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58.
你给五位专家发了精准问题，但都没有回复。下一步最合理的是：
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59.
你只能从以下五种活动中选一个，你更倾向选择：
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60.
完成一个很成功的项目以后，你最自然想继续做什么？
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61.
三名学生共同完成研究报告，其中一人主要提出问题，一人负责数据，一人主要写作。最合理的做法是：
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62.
AI计算后认为某条学习路径“成功概率最高”。你最应该警惕：
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63.
一种新的AI工具突然非常流行。你通常更自然：
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64.
你需要为学校设计一个方案，同时希望：提高成绩、减少压力、降低成本、增加公平。你首先应该：
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65.
面对一个重要但证据并不充分的问题，哪一种表达最接近你认为可靠的判断？
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66.
如果未来六个月只能认真推进一种学习方式，你最愿意：
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