学校希望改进一门课程的课后学习。教师提供三份模拟方案：方案甲让AI直接给出完整解答；方案乙让AI先提示、再根据学生回答给出反馈；方案丙让学生比较几份完整答案，并检查前提、证据与适用范围。三者都宣称能够提高学习效果，但没有提供足以直接比较的实证资料。
学生的任务不是立即选出一个万能赢家，而是先说明”学习效果”应测量什么，再分析三种方案可能支持与可能绕开的认知活动。随后根据一个指定群体的准备程度，提出有理由的试行设计，并指出怎样的结果会使自己改变选择。
教师再加入一个扰动：学习者尚未掌握基本概念；或任务从熟悉题转为新情境；或某一方案只能提高当堂完成率。学生需要说明这些变化如何影响原判断，而不是只把原报告换几个词重新提交。
合格回答应区分即时产出、独立理解与迁移，说明资料不足之处，提出能够检验关键差异的任务，并保持结论范围与证据相称。不能仅凭个人喜欢哪种方案作出普遍结论，也不能因为AI能够生成更多内容，就认定学习必然更充分。
优秀回答可以进一步发现，最初的选择题把三种方式错误地当成互斥方案。学生可能提出按准备程度与学习目标组合使用，并设计阶段性调整机制。但这种新方案必须提供实施条件与检验方法，不能只用”融合三者优势”代替真正设计。
这份作业的终点不只是一份报告，而是学生能够说明：自己的判断根据什么成立，在哪些条件下失效，以及原来的问题为什么需要改变。这也正是本书所主张的教育认知层级革命，能够在一项具体任务中呈现的最小形态。