举手的问题有一个具体的形态：总是同样的四个学生回答每个问题，材料简单时多几个人回答，其余的人则学到隐身是一种可行的策略。教室里没有人做错什么。这个系统只是在奖励舒适。
把“谁想回答？“换成一次抽选，会改变学生们在优化什么。这是一个小改动，却有巨大的效果，而且大部分效果都出现在头两周。
真正改变的是什么
回答的障碍不是问题本身。 而是被抽到时的风险。把抽选从等式里拿掉，参与度会全面上升——不是因为材料变简单了，而是因为答错不再是什么的证据。
安静的学生得到了发言机会。 自愿制度总会浮现出那些自信的人。随机选择会找到那些本来没打算自愿的人，这正是要这么做的全部理由。
你不再需要管理观感。 显得偏袒某些学生是有真实代价的，而且会落在那些注意到的学生身上。抽选不是你做出的判断，这比一个关于某个具体孩子的决定更容易向家长解释。
选对工具
转盘 —— 视觉化的那一个，也是学生们期待的那一个。最适合公布带有分量的场合：点名提问、朗读轮换、“下一个谁来讲”。期待感是其中的一部分。
随机抽奖 —— 一个扁平的名单，一个获奖者，没有表演。更适合你重复做的一切：一轮点名、一次作业检查、“这周谁还没读过”。
选哪个并不重要。两者都从同一个来源抽取，同样公平。根据这个时刻值得多少仪式感来选——点名要快，抽问要戏剧性。
准备名单
上课前先打出来。 三十个名字在头天晚上打，花五分钟。当着三十个学生现场打，花三分钟，浪费了课堂时间，还给了他们反对名单的时间。
有重名时使用全名。 两个学生都叫 Alex，意味着抽选无法区分他们，而一次擦肩而过看起来就像操纵，即使它不是。
保存它。 保存的名单 最多保留五个，无需账号即可在你的浏览器中工作，登录后会在设备间同步。每学期每班一个名单是有用的单位。
抽选前移除缺席者。 否则会抽出一个名字，你跳过它，池子就不是那个池子了。
让它落地
说明这是随机的。 一句话——“每个人机会完全相同”——就能消除大部分预防性的焦虑。相信机制无法被影响的学生，不会用整个提问的时间来规划逃跑。
别让它变成一场测验。 这里有一条线。随机选择作为一种在一节课中分配注意力的方式有效，而不是作为把个人逼到墙角的手段。如果一个答不上来的学生看起来是松了一口气而不是羞愧，你就做对了。
变化赌注。 什么都用点名提问会让人疲惫，最终会产生一个彻底不再参与的学生。
让学生来操作。 最强的版本：把设备交给一个学生来抽。他们从头看到尾，能看到名单没有在课中被编辑，也就不再需要相信你是否操纵了它。三十秒，就能消除一个你本来要花一整个学期去管理的怀疑。
超越背诵
分组。 随机分组 完全消除了“我能和 Sam 一组吗”的讨价还价。任何评分的东西都用抽签平衡，并在抽选前把最强的学生安排好——随机分配不是均衡分配。
任务分配。 在项目式学习中，某些角色很受欢迎，另一些则不是。任务分配 把人和角色配对，并报告任何未被分配的内容，而不是悄悄丢掉。
座位。 教室座位分配 作为轮换比作为一次性事件更好。在固定的一天重新分配，它就不再感觉是被强加的。
计分。 互动计分板 把一系列小任务变成有可见分数的东西，人们觉得这比白板上同样的分数有吸引力得多。
随机性做不到的两件事
它无法提供能力。 为一项需要特定才能的任务做随机选择，有时会选错学生，再多的公平也无法弥补缺失的技能。这些任务要有意分配；把它们周围的一切随机化。
它无法让结果均等。 一个三十人的班级，不会在一学期内让每个学生被抽到的次数都相等。随机性是均匀的，不是均衡的——在足够长的运行中，差距会缩小，而如果要求是均衡，轮换才是正确的工具，而不是抽选。
这一点很重要，因为最终会有一个学生注意到并提问。诚实的答案是，在足够长的运行中差距会缩小。大多数学生觉得这个答案令人满意。
关于机制的说明
抽选使用浏览器的密码学随机源，而不是 Math.random()，后者是确定性的，原则上可以被重建以预判结果。公平性页面 介绍了它，包括为什么在 40 个名字的范围内实现均匀性需要拒绝采样，而不是缩放浮点数。
给班级的一句话版本：它使用你浏览器的安全随机生成器，无法从之前的结果中被预测。
从一件事开始
在明天的课里用一次抽选。一个问题，一个学生。然后注意教室是否放松下来。
通常两周内就会。