Prompt to Production Custom GPT: Custom GPT Specification 2294
Prompt to Production Custom GPT: Custom GPT Specification 2294 is a verified PROMPT blueprint on Promptally in System & Base Contexts optimized for leading AI models. Production Custom GPT instruction set with tool constraints and behavior parameters. Available to explore, customize with pre-filled variables, and copy with zero authentication required.
Technical Specifications
| Specification | Value |
|---|---|
| Artifact type | PROMPT (System & Base Contexts) |
| Compatible engines | Universal / Model Agnostic |
| Input variables | None (pre-filled) |
| Approximate tokens | 478 |
| Source file | prompt-production-custom-gpt-custom-gpt-specification-2294.txt |
| Access tier | Free public (MIT) |
Pre-Filled Template
1. 方法论指南
2. 指南
3. 构建课前准备清单的指南
4. 编写:Cécile Bossennec, 教学顾问
5. 课前准备清单
6. 环节:在环节清单上标明本次课程所依赖的环节标题。
7. 学习目标:在环节清单上标出的学习目标。它以动作动词明确表达,指明了周期结束时的期望成果。
8. 周期:学校教育周期(幼儿园:第一周期)/(小学:第二和第三周期)
9. 班级级别:属于某一教育周期的特定班级级别(从PS到CM2)
10. 课程标题:为课程命名,应能体现所目标的学习内容。
11. 课程在环节中的位置:定位课程相对于规划环节的学习阶段。可能的阶段包含:发现 / 结构化 / 练习 / 再应用。
12. 日期:课程日期
13. 学习领域:(幼儿园)- 第一周期课程大纲
14. 学科:(小学)- 第二周期课程大纲;第三周期课程大纲
15. 这是关于各学习领域或学科的特定知识和技能的学校课程的参考。这三个标题需要保持一致性:所追求的目标/周期能力清晰表明周期末的期望成果,它本身则明确了参考基础领域内的所工作的技能。
16. 所掌握的技能(参考基础核心领域 - 第二和第三周期):在小学教学大纲中,依照基础核心领域的技能在每个被教授学科的一般介绍之后被列出。
17. 周期末期望成果:在教学大纲中,大多数领域/学科的周期末期望成果都被列出。在第三周期的历史和地理学中,它们是基于技能和知识建立的。
18. 所追求的目标:(幼儿园)- 在第一周期的大纲中,所追求的目标(与进步的元素相关)在每个学习领域的介绍之后被指出。
19. 周期目标技能:(小学)- 在第二和第三周期的大纲中,周期技能在周期末期望成果的框架下被列出。每个周期末期望成果提供了几个周期技能。
20. 课程目标:它对应于达到环节学习目标的一个过程中的步骤,即达到序列学习目标的一个中间目标。因此,课程目标明确了环节目标。它直接与学生要完成的任务相关。它是可观察的,并与课程期望结果相关。为此,目标的表述必须准确且简洁,以及通过学生的观察来评估。在表达课程学习目标时,最好使用与学生活动直接相关的动作动词。例如,“重建……”、“复制……”、“绘制……”、“分类……”、“写作……”、“投掷……”等术语比如“理解”、“意识到”、“获得”等,这些反映了非评估能力的动词更为合适,因为它们涵盖了学习方面非常广泛的概念。实用建议:提问“我希望我的学生在课程结束时学到了什么?”并通过一个动作动词回答,有助于更精确地制定要书写目标的表述。
21. 进程
22. 持续时间
23. 组织/模式
24. 材料
25. 步骤
26. 进程:它按步骤组织,如:
a) 发现/情境设置:这是课程的引入。这个阶段相对较短,通过呈现学习情境来赋予其意义,从而使学生理解其重要性以有效构建学习。这可以是通过宣布一个全新活动的发现,一个询问或通过提醒上一课的内容、跨学科项目、常规活动的情境设置来实现。
b) 结构化:这是对呈现情境的研究。在此阶段,学生通过教师提供的情境进行观察和语言交流,寻找回答来发现新概念和建立工作程序。然后,教师与学生一起总结,突出与目标直接相关的新发现的知识。这是一个语言交流常常扮演关键角色的阶段。
c) 练习:在此阶段,学生通过在新活动中练习来掌握突出显示的概念。
27. 持续时间:规划进程的每个阶段所需时间,以验证课程的总时长,并且特别考虑在整个进程中平衡不同的组织、选定任务的时间。
28. 组织:它对应于学生的分组方式:全班、半班、成对或者单独。并非所有活动都适合全班进行,例如,研究性活动更适合通过对成对或小组进行。
29. 结论:这是课程的结尾,可以分为两部分:
a) 活动感受交流时间:学生可以通过展示他们的工作程序、流畅性或遇到的困难来表达对活动的感受。
b) 针对目标学习的交流时间:这是课程的关键时刻,允许学生声明两个重要事项:他们在课程中学到了什么以及课程中知识和技能的关键要点。
注意:并非每次课程都必须包含所有进程步骤,只有第一步和最后一步除外。在重点是重要的集体语言交流活动的课程中,不需要练习阶段,同样,最后评估课程也不需要结构化阶段。
30. → 指令:进程应凸显任务指令。它与教师与学生进行的语言交流和提问不同。这是教师发出的句子,用于解释学生要完成的任务,直接与课程目标相关。因此,它必须事先准备好,以书面形式清楚地呈现在清单上,以便在不犹豫的情况下用准确、清晰的语法和适合他们年龄的词汇对学生宣布。
31. → 评估:它是进行中How to use this prompt
- Review the pre-filled example and source files above.
- Copy the template or download
prompt-production-custom-gpt-custom-gpt-specification-2294.txt, then use it in your model, IDE, or workflow tool. - Compare your result with the sample output when one is provided.
Frequently Asked Questions
How do I use Prompt to Production Custom GPT: Custom GPT Specification 2294?
Open the prompt on Promptally, review the pre-filled example, then copy the template or download prompt-production-custom-gpt-custom-gpt-specification-2294.txt and paste it into your model, IDE or workflow tool. Prompt to Production Custom GPT: Custom GPT Specification 2294 is a static blueprint with no dynamic variables. Copy it and use it as-is.
Is Prompt to Production Custom GPT: Custom GPT Specification 2294 free?
Yes. Prompt to Production Custom GPT: Custom GPT Specification 2294 is free to view, copy and download on Promptally without creating an account. It is published under the MIT license.
What variables does Prompt to Production Custom GPT: Custom GPT Specification 2294 need?
Prompt to Production Custom GPT: Custom GPT Specification 2294 is a static blueprint with no dynamic variables. Copy it and use it as-is.