超越机械操练。
旧方法很简单：把一门学科拆成事实、反复操练，再用连胜奖励让孩子坚持下去。那在过去说得通。但 AI 改变了一切。它让快速回想事实变得不那么值钱，也让真正考验思维的题目变得容易创作。Myndery 为接下来的时代而造。
看看差别
同一个主题，脱胎换骨。
一道标准的操练题
下面哪个表示 23 的十位和个位？
Myndery 的版本
Max 说剩下 3，因为 20 + 3 = 23。Sara 说剩下 2，因为 23 是以 2 开头的。谁的推理是对的？
同一个学校主题。不同的思考。
转变
从快速回想到审慎思考。
事实依然重要。你的孩子需要它们才能好好思考。但事实本身已不再是目标。目标是推理：用你所知去判断、决策和解决问题。Myndery 保留学习科学中行之有效的部分，并把它们瞄准推理。
提取练习
提取练习是指从记忆中调出答案，而不是再读一遍。它能让事实记得更牢。题目是合适的工具；关键在于它们问什么。
间隔与交错练习
间隔是指分散在一段时间里练习，而不是一次学完。交错是指把不同主题混在一起。二者都会迫使你的孩子选出正确的方法——这本身就是一项能力。
合意困难
有些挑战当下觉得难，却有益处。眼下看似缓慢的努力，会建立更牢固的记忆和更好的迁移——也就是把一项能力用到新情境中。
解释性反馈
反馈应当不止于对或错。它应当说明错误因何而生，以及下一步该怎么试。
我们的原则
我们信守的四个承诺。
可以违背的承诺毫无意义。对于我们编写的每一道题，这些都是硬性规则。
考查思考，而非记忆
每一道题都要求一个决定：判断、预测或重新界定。事实是用来思考的素材，而不是答案本身。如果不思考就能答出来，那这道题就是失败的。
让每个错误答案都有用
每一个错误答案都经过设计，以揭示一种思维错误。当你的孩子答错时，Myndery 会准确指出错在哪里。这就把一次做错，变成了给孩子和老师的一个清晰的下一步。
瞄准成长，而非舒适
难度会调整，让你的孩子保持在恰当的位置：赢得够多以维持动力，又被挑战得足够以获得成长。一点点吃力正是学习的方式，我们也会如实告诉孩子和家长。
点明技能，更换主题
每一道题都标注一项思维能力，并在众多主题中练习。技能正是这样迁移到新情境的——这被写进了规则。
分类体系
十二项思维能力。
每一道题都培养一项技能。有些今天已上线。有些即将推出。有些仍在研究中。在断言其余之前，我们会先用数据验证那些扎实的。
今天有 2 项技能已上线。其余的都在我们公开的路线图上，按所示顺序推进。
批判性思维
找出那个错误却听起来正确的答案。
在游戏中： 识破错误答案之门：四扇门，四个答案。那些错误答案都是特意做得听起来很对的。孩子靠识破它们通关，而不是靠回想一个事实。
元认知
知道自己何时没把握。
在游戏中： 自信下注：孩子用 SmartPoints 为自己的答案下注。重要的不只是答对，还有知道自己该有几分把握。
系统思维
看清一处改变如何影响全局。
在游戏中： 因果赛道：拉动这里的一个杠杆，会改变那边的一堵墙。孩子靠预见接下来会发生什么取胜。
问题界定
先找到真正的问题。
在游戏中： 多条路径的赛道，显而易见的问题往往掩盖了真正的问题。走捷径需要一个更好的问题。
适应力
规则一变，就调整你的计划。
在游戏中： 规则和题目会毫无预警地改变。反应快、会调整的玩家，比只练一样的玩家表现更好。
沟通表达
说得让别人听得懂。
在游戏中： 组队玩法：孩子描述一个目标，同伴依据他的话去行动。话说得清楚才能赢。
分清主次
把精力放在最重要的事上。
在游戏中： 专注回合奖励持续的注意力。在这里，又快又乱地点击并没有用。
提问
一个好问题胜过一个快答案。
在游戏中： 在每道关卡，孩子要挑出最该问的问题，而不是答案。好问题为你开路。
判断力
在几个不错的选项中挑出最好的。
在游戏中： 择优回合：在几个都还不错的选项中选出最强的一个。练得多，眼光就会更准。
伦理思辨
权衡你能做的与你该做的。
在游戏中： 没有简单答案的“该不该”故事。孩子要权衡其中的取舍。更适合年龄较大的玩家和成人。
创造性综合
把不同的想法融合成新的东西。
在游戏中： 搭建与再创作模式，把多个主题的想法组合起来。之后，玩家还能创建自己的赛道。
情绪智力
理解他人的感受。
在游戏中： 组队模式和救援玩法，帮助真实的玩家彼此理解、协同配合。
坦诚面对局限
我们的短板，以及我们如何应对。
选择题有其局限。
挑一个答案，比自己构建一个答案要求更低。所以我们的计划加入了更难的任务：先答后解释、批判解法的回合、自信度检查，以及书面作答。我们主张：精心设计的选择题能训练批判性思维的一部分，并能大规模地暴露错误。我们并不主张它无所不能。
迁移必须被衡量，而非想当然。
在一项任务上变强，未必对其他任务有帮助。这叫作迁移，而它往往很微弱。所以我们去衡量它：一个领域的进步，能否预测一个新领域的进步？如果能，那就是有力的证据。
写出一道题，并不等于证明了它。
任何题目都可能藏着不易察觉的瑕疵。所以每一批题都会经过自动化检查和专家评审，我们还会观察真实的学习者在每道题上的表现。我们保留有效的题目，剔除无效的。