AI 时代，如何沿着布鲁姆的梯子练出评价力
导读 · 从这里进门AI 什么都能写之后，人最值钱的本事变成了说它「好不好」。
AI 包办生成之后，「这好不好」为什么成了人的核心价值；引出布鲁姆分类学
读 → 02 第二章 · 布鲁姆的梯子用「学做一道菜」讲清六级认知功夫：记忆、理解、应用、分析、评价、创造；评价在塔尖靠什么站稳
读 → 03 第三章 · 评价不是「我觉得」评价的正式定义：拿标准对证据；修订版分类学里的检查与评判两步
读 → 04 第四章 · 先给自己造一把尺子没有标准就没有评价；怎么为一个领域锻造标准（规格、rubric、清单），标准从哪来的三条路
读 → 05 第五章 · 证据这关：AI 最会一本正经地错检查的功夫：事实核查、溯源、内部一致性；为什么面对 AI 输出，检查比平时更要紧
读 → 06 第六章 · 识货是喂出来的品味即参照系：大量接触好范例与坏范例，建立脑内样本库；为什么新手评不了、行家一眼看穿
读 → 07 第七章 · 把「好」说成理由可辩护的判断：结论—标准—证据的三段链条；写出让人能反驳的评价，是评价能力的成人礼
读 → 08 第八章 · 知道自己什么时候在瞎判断元认知与校准：置信度、领域边界、达克效应；给自己的判断装一个误差条
读 → 09 第九章 · 日常训练场可执行的训练循环：评价日志、对照练习、事前验尸、主动找反例；把评价变成日常动作而非大事件
读 → 10 第十章 · 与 AI 搭档的新姿势人机分工：把塔基外包给 AI，人守住评价与责任；以及评价能力如何反哺「出好题」的能力
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