MBTI荐书
课堂体验与讨论指南
配套“MBTI类型探索与阅读推荐”网页案例，用于生成式人工智能素养与应用课程。
你将体验什么
完成32题问卷，由浏览器计算四个维度与类型倾向，随后读取预先整理的书单，展示5本推荐书及推荐理由。AI参与应用开发和内容起草，体验过程中不调用大模型生成新的书单。
课堂体验步骤
- 在学习小站的“实践案例”中打开MBTI荐书，阅读开始页说明。
- 依据日常倾向完成问卷。每页4题，可返回修改；所有题目作答后查看结果。
- 阅读维度倾向和临界提醒，再查看5本书及推荐理由。
- 选择一本最想读的书，说明推荐理由与你实际兴趣之间的联系。
从体验走向理解
| 应用步骤 | 实现方式 | 讨论角度 |
|---|---|---|
| 问卷作答 | 内置题库与五级选项 | 问题与选项是否易于理解？ |
| 类型计算 | 浏览器执行固定计分规则 | 临界分数如何表达才不会误导？ |
| 书单推荐 | 按类型查找预置书单 | 匹配依据能否解释、核验和修改？ |
| 结果呈现 | 书名、作者与类型对应荐语 | 怎样判断推荐是否对读者有用？ |
课堂讨论问题
- AI辅助开发的网页，运行时一定需要调用AI吗？请用本案例说明。
- “书单候选来源”和“类型与书籍的匹配规则”分别解决什么问题？
- 你更想根据性格类型、主题兴趣还是阅读经历获得推荐？为什么？
- 如果改进应用，你会优先调整题目、推荐规则还是页面交互？如何检验改进效果？
版本与使用说明
问卷采用 Eric Jorgenson 的 OEJTS 1.2，共32题；中文为教学译本，未经过中文信效度验证。原题和中文译文遵循 CC BY-NC-SA 4.0。书目及类型对应推荐理由沿用“阅见”V0.1课堂原型，匹配关系为本应用的探索规则。
答题信息只存在于当前页面内存中，刷新或关闭后清空；应用不汇总全班结果。可以自行记录感受，不必提交类型信息。