用途：为教师生成多课时的跨学科AI素养比较序列，让学生用同一类问题（如因果问题“为什么X发生”）分别向AI提问，比较不同学科的回答，从而形成关于AI可靠性的预测性心智模型。核心观点是AI可靠性并不统一：对已定论的事实性知识、程序性知识与对存在争议的解释性、价值判断类知识，AI表现不同。
主要能力：按输入的目标学科与学生年级，输出知识类型分析（各学科的知识结构、证据标准、已定论与争议内容、预测的AI可靠性）、平行锚点问题集、两课时比较协议（第一课运行查询并记录，第二课做模式分析）、面向学生的AI可靠性框架表、讨论指南与迁移测试。默认锚点问题类型为因果问题，默认框架为Bernstein的垂直/水平话语区分，默认设计为两节45分钟课程。
使用方式：需提供目标学科（如“生物与历史”）和学生年级；可选提供锚点问题类型、知识类型重点、学科领域、可用时间。技能按固定格式返回课程序列。
适用场景：中学或预科阶段跨学科AI素养教学、课程设计、教师备课。
限制：资料未提供具体平台、收费、价格或安装命令；其理论基础引用Willingham、McPeck、Bernstein、Maton、Wineburg等研究，实际效果暂未提供。