主张-证据-推理(CER)生成器
输入您的主张、每行一个数据点的证据,以及将二者联系起来的科学原理。生成器会以三种表述写出一段主张-证据-推理段落,标注各个部分,并对照 CER 答案的要求检查您的草稿。诚实的模板,不使用 AI。免费,无需注册。
您的主张所回答的问题。版本 2 的段落以它开头。
一句回答问题的话。不要写“我认为”。
来自您探究的数据或观察——每行一项,并注明单位。
解释您的证据为什么支持主张的科学原理。
您的 CER 段落
请添加主张, 证据, 和 推理以生成段落。
写的是文本而不是实验?PEEL 段落更适合文学和历史证据。
每个部分的要求
这些检查读取的是文字和数字,而不是含义——打勾只表示某项特征存在,并不代表科学内容正确。措辞类检查(如“我认为”这类含糊表达、英文单词“prove”、单位名称、与问题共有的关键词)只适用于英文文本,因此不会出现在此页面。
主张
- 用一句话陈述主张请自行检查
证据
- 给出具体数据——测量值或观察结果请自行检查
- 使用了不止一项证据请自行检查
- 每项证据都与主张直接相关请自行检查 — 删去与主张无关的数据点——多余的数字会稀释段落。
推理
- 点明将证据与主张联系起来的科学原理、规律或概念请自行检查 — 写出规律本身,例如“光能驱动光合作用”或“粒子受热时运动更快”。
- 解释科学,而不是重复数据请自行检查
- 用一两个完整的句子展开推理请自行检查
如何使用主张-证据-推理(CER)生成器
- 1. 添加问题(可选)。 粘贴探究问题,使版本 2 的段落能以它开头。
- 2. 写下您的主张。 用一句话回答问题——例如“光合作用速率随光照强度增加而提高”。
- 3. 列出证据。 每行一个测量值或观察结果,并注明单位。生成器会用“此外,”和“最后,”,或“首先,”和“其次,”连接各行,使它们读起来像一个有序的序列。
- 4. 解释推理,然后检查清单。 说明将您的数据与主张联系起来的原理,并在复制任一版本之前修改标记为值得检查的内容。
CER 各部分的作用
| 部分 | 它是什么 | 它需要什么 |
|---|---|---|
| 主张 | 对问题的一句话回答 | 一个直接、可检验的陈述——而不是“我认为”。 |
| 证据 | 支持主张的数据或观察 | 具体的数值并附单位,数量足以显示规律,且全部与主张相关。 |
| 推理 | 解释为什么证据支持主张的科学原理 | 一个有名称的概念或规律——能量转移、遗传、质量守恒——应用于您的数据,而不是重复数据。 |
该框架源自科学教育研究:Katherine McNeill 与 Joseph Krajcik 在 Supporting Grade 5–8 Students in Constructing Explanations in Science(2012)一书中,为初中科学课堂阐述了这一框架。一些教师会增加第四部分反驳,即学生解释为什么某个替代主张较弱——这一版本常被称为 CERR。
示例
点击试用示例会载入一个经典的金鱼藻实验(结果为示意数据):将植物分别放在距灯 10 cm、30 cm 和 50 cm 处,计数它释放的氧气气泡。版本 2 以问题开头,并在结尾把原理与数据联系起来:
版本 2
光照强度如何影响金鱼藻的光合作用速率? 结果表明,光合作用速率随光照强度增加而提高。例如,在距灯 10 cm 处,金鱼藻在三次试验中平均每分钟释放 28 个氧气气泡。此外,在 30 cm 处,平均值降至每分钟 11 个气泡。最后,在 50 cm 处,降至每分钟 4 个气泡。这些结果之所以合理,是因为光为光合作用的光反应提供能量,光反应分解水并释放氧气,因此光照越强,植物产生氧气越快,直到二氧化碳等其他因素成为限制因素。由于数据符合该原理所预测的规律,它们支持这一主张。
此输入适用的每项自动检查都通过:主张是一个句子;证据在三个数据点上包含数字;推理解释而非重复数据。(措辞类检查——含糊表达、英文单词“prove”、单位名称、问题的关键词——只适用于英文文本。)仍有两项需要您自行判断:每个数据点是否都与主张相关,以及推理是否点明了真实的原理。此处两者都成立,而且它还补充了一个限制(二氧化碳),解释了为什么速率不能无限上升。
CER 与 PEEL
两种结构都提出主张并加以论证,但分属不同学科。CER 用数据回答科学问题;PEEL(point、evidence、explanation、link)则用于撰写论文的正文段落,其中证据通常是引文或例子,解释则是对证据的诠释。若要写关于文本或历史事件的段落,请使用 PEEL 段落。
| 特征 | CER | PEEL |
|---|---|---|
| 用于 | 科学课与实验报告 | 英语、历史与社会科学中的论文 |
| 开头是 | 回答问题的主张 | 支持论点的要点 |
| 证据是 | 测量与观察 | 来自资料的引文、例子与统计数据 |
| 第三部分 | 推理:一般的科学原理 | 解释:您对证据的诠释 |
| 结尾是 | 推理(或 CERR 中的反驳) | 回到论点的联系 |
常见错误
- 证据其实是结论。 “植物在强光下长得更好”是总结;“距 10 cm 处每分钟 28 个气泡”才是证据。
- 推理重复数据。 如果推理又引用了数字,它仍然是证据。推理解释的是这一规律为什么会出现。
- 主张含糊或过度。 “我认为光照可能重要”太弱;“这证明光是唯一因素”太强。主张应当与您的数据所支持的内容一致。
- 缺少单位。 “温度上升了 12”可能指摄氏度、华氏度,或完全不同的东西。
常见问题
- CER 代表什么?
- CER 代表主张(claim)、证据(evidence)和推理(reasoning)。主张回答问题,证据是支持它的数据,推理则是解释为什么证据支持主张的科学原理。它在初中和高中科学教学中被广泛使用,用来训练学生写出科学解释。
- CER 中证据与推理有何区别?
- 证据是您观察或测量到的内容:数字、观察结果、结果。推理则是证据为什么支持主张,并以科学原理的形式陈述出来。如果一句话可以与您的数据表逐项核对,它就是证据;如果它解释了规律背后的科学,它就是推理。
- CER 段落应该多长?
- 通常为五到八句:一句主张,两到四句证据,一到两句推理。在学生草稿中,推理往往最短,但它最应当充分展开,因为科学理解正是在这里体现出来的。
- CER 中的主张可能是错的吗?
- 可能。主张的强度取决于背后的证据,而实验可能得出与您的假设相矛盾的数据。诚实的主张是您的数据所支持的主张,推理则解释实际发生了什么——论证充分的意外结果,比勉强符合预期的结果更具科学价值。
- 什么是 CERR?
- CERR 在主张、证据和推理之外增加了第四部分:反驳。在阐明自己的论点之后,您要解释为什么某个替代主张是错误的,或得到的数据支持力度较弱。当老师有此要求,或存在明显的竞争性解释时,可以使用它。
- 生成器会替我写实验结论吗?
- 不会。它只是把您输入的主张、数据和推理排列进标准的句式框架——诚实的模板,不使用 AI。检查清单读取的是表面特征,例如句子数量、数字和推理的长度;对英文文本,它还会检查措辞(如“I think”、“prove”一词)和单位。它无法判断您的科学内容是否正确。