随机选择不是一种活动加十种变体。它是一种把某个决定从本来会做决定的人手里拿走的做法，而每种用途有趣的问题是：它给你带来了什么。
其中一些确实很强。一些很流行，但值得跳过。
效果好的那些
1. 点名提问。 最强的用途，也最被低估。用抽取代替叫第一个举手的人，参与度会上升——因为回答的门槛从来不是问题的难度，而是害怕被糟糕地选中。宣布应该有分量时用 Wheel of Names；需要快速做一轮点名时用 Lucky Draw。
2. 分组。 彻底去掉了“我能和 Sam 一组吗”的协商，并默认产生混合小组。任何计分的活动都用分档平衡，并在抽取前安排好最强的学生。
3. 展示顺序。 没人介意第三个展示。他们介意的是前三个都是自愿者、而自己排第四。Classroom Seater处理座位；抽取处理顺序。
4. 座位表。 作为轮换比作为单次事件更好用。在固定的一天重新分配，它就不再是被强加的。
5. 值日。 规模小、反复出现、而且确实容易起争执。Task Matcher把人和任务配对，并报告任何未分配的项目，而不是悄悄丢掉。
6. 互评配对。 一个不是你选的评审伙伴，会给出比你自己选的更诚实的反馈，这正是这个练习的全部基础。
7. 在同等选项之间做选择。 两项活动先做哪一个，当两者都行时。抽取结束了本来就会发生的纠结。
8. 出口问题抽选。 “我会抽两个人回答最后一个问题。” 这是学生可靠地停止听讲的时刻，而抽取正是让它值得听的原因。
9. 范例抽选。 “三个好答案的例子，和一个需要改进的。” 抽取答案而不是征集答案，会产生更多样的例子，而不完美的那个通常最值得讨论。
10. 题目作者抽选。 随机分配哪个学生来检查哪个题目。没人会拿到自己的题，也没人可以说某道题是为了让他难堪而选的。
该跳过的那些
随机抽取作业来收。 一个作业没做完的学生被置于一个诚实选项都很糟糕的境地，而抽取让它变成随意的，而不是公平的。这个想法在流传，值得理解它为什么不管用：随机化防止的是不公平的评判，不是结构性的缺口。如果有作业没交，解决办法是截止日期，不是抽签。
随机选择谁来展示。 如果展示计分，你就随机化了一个分数。如果不计分，就放心用抽取——那正是它擅长的。
把随机座位当作惩罚。 把一种安排说成是被强加的东西，会产生随机化本应消除的怨恨。把它当作常规轮换，而不是后果。
在课上为了后果而抽取。 把谁被赶出教室这种事交给转盘，不是任何人该做的决定。
让它奏效的准备工作
在课前输入名单，而不是课上。 在三十个学生面前输入三十个名字，浪费了这一刻，还给他们时间反对名单。
有重名时用全名。 两个学生都叫 Alex 意味着抽选无法区分他们，而一次擦肩而过即使不是作弊，看起来也像作弊。
保存名单。已保存的名单最多保留五份，在浏览器中无需账户即可使用，登录后跨设备同步。每个班每学期一份名单是有用的单位。
抽取前移除缺席者。 否则名字出现时你会跳过它，池子就不再是那个池子。
起作用的开场话术
抽取前说一句话：“这真的是随机的，每个人机会相同。”
这消除了大部分预先的焦虑。相信机制无法被影响的学生，不会花整道题的时间计划怎么逃，之后也不再需要检查你有没有操纵它。
更强的版本是让学生来操作抽取。 他们看着整个过程，能看出名单在上课期间没被改动，也就不再需要信任你。这花三十秒，却去掉了你否则要花一学期管理的怀疑。
它解决不了什么
值得说清楚，因为热情会跑在机制前面。
相同的机会不等于相同的结果。 一个三十人的班级在一个学期里不会每个学生被抽到的次数都相同。随机是均匀的，不是均衡的。如果有人问为什么自己被抽到的次数更少，诚实的答复是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，不是抽取。
它提供不了能力。 为需要特定能力的事情做随机选择，有时会选错学生，而再多的公平也弥补不了缺失的技能。
它无法让任务变得相等。 把一项十分钟的活和一项两小时的活随机轮换，会产生一个数学上公平、实践上不公平的一周。先把任务变得可比。
小池子没有说服力。 从三个名字里抽一个，明显接近一次决定。从三十个里抽一个则不是。小组就用轮换。
一个而不是十个
挑一个你本来最常做的活动，把它随机化两周，注意有没有人反对。
以我的经验，反对不是来自随机性——而是来自某个学生没被抽到自己想要的那件事。那是另一次对话，而且是一次值得进行的对话。
如果有人问你凭什么知道它真的随机，公平性页面会把机制解释一次。