哈佛大学应用数学和应用物理学教授Michael P. Brenner倡导了一种创新的教学方法——反向学习法，该方法通过让学生指导AI完成数学作业来提高学生的自我学习能力。这种方法不仅要求学生将问题分解为小步骤，还着重于培养他们如何有效地提问和使用提示词工程技术。

Brenner教授在哈佛大学开设的"Applied Math 201"课程中，鼓励学生在平时作业的最后部分，使用哈佛的生成式AI工具箱中的聊天机器人解决问题，并通过构建提示词来教授AI。这部分成绩不计入正式考核，但学生需积累提示词经验并提交效果较好的提示词。期末时，学生需共同完成最终研究，检验AI的学习成果，即看AI能否完成期末考试题目。

在课程实施过程中，学生们分为三组，分别负责提示工程、数据集生成和基础设施建设，共同构建了一个可使用的数学模型，最终取得了不错的成绩。这种方法不仅提高了学生的问题解决能力和学习效率，还让他们转变了思维方式。

此外，Brenner教授还开设了一门名为《Science and Cooking: From Haute Cuisine to the Science of Soft Matter》的课程，将烹饪与应用科学相结合，探索日常烹饪和高级美食背后的科学原理，如食物分子如何影响风味和质地。这门课程强调理论与实践相结合，确保学生了解科学原理的同时，还能做出美味的食物。

通过这些课程，学生们不仅掌握了专业知识，还发展了跨学科思维和实际操作能力，打破了传统教育模式的局限。