讓 AI 每次換一道未見過嘅新題

第六道題問的是自願退票是什麼意思。週日晚上，你坐在書桌前，把一頁機票退改簽筆記貼給 AI，已經複習了 18 分鐘。

筆記裏寫着：

旅客因為自己的行程變化申請退票，歸為自願退票；航班取消等承運人原因導致的退票，歸為非自願退票。

AI 連着問「自願退票係咩意思」「非自願退票係咩意思」。你照着定義答，連續三輪 6 題全對。第三輪時，題目剛出現，你已經能接出整句。你把對話關掉，覺得這兩條規則會用了。

兩天後早上 7 點 20 分，手機收到通知：你下午的航班被航司取消。訂單頁同時寫着特價票不退不改。你盯着這八個字，判斷這張票退不了，準備放棄 780 元票款。

同行的人卻點進「非自願退票」，四分鐘後收到申請通過的通知，780 元原路退回。輪到你操作時，你停住了：昨天還會背的兩個定義，放到同一個訂單裏，哪條管航司取消，哪條管你臨時改行程，你沒有把握。

你會那樣判斷，是因為舊題已經把要用的名詞寫在題面上。看到「自願退票」，只需把對應定義接出來。訂單頁沒有替你標類別，你得先發現航司取消是承運人原因，再把它歸到非自願退票。名詞解釋答得出來，只説明你認得標籤；條件一換，還得自己判斷該用哪條規則。

繼續讓 AI 「再考一遍」，它很可能換個順序重複那兩句定義。分數會越來越高，因為三輪都在找同一張卡片，真實訂單裏的條件判斷仍然沒有練到。

AI 更有用的地方，是每輪都換人物、時間和限制條件，讓你在沒見過的情境裏重新選一次規則。它還可以等你作答後再給答案，避免題目剛出現，解釋也跟着出現。

可新題點解會令當場分數變低？複習迫喺學完當日，又會整出咩錯覺？下面保留同一份機票規則，把出題方式和兩輪之間的天數都撥一遍。

把學習主題和自己的筆記換掉，其他約束可以原樣保留。筆記貼在這段話後面，AI 就有了出題範圍。

這句裏的三個約束，各自擋住一種常見的假會：

1. 「唔好出名詞解釋」擋住背標籤。題面不再直接寫出要用的概念，你得先判斷眼前發生的事屬於哪一類。
2. 「給我場景題」擋住換詞複述。AI 要放進人物、動作和限制條件，題目才會逼你選擇規則。
3. 「先別給答案」擋住答案泄漏。解釋提前出現，你只需順着它點頭；答案藏住以後，你得先把規則合上材料，讓 AI 考我一次。

「淨係按我寫嘅判斷出題」也很關鍵。它把範圍鎖在你剛學的那頁筆記上，避免 AI 拿通用知識補出一堆你還沒學過的票務細節。開場嗰道題就可以寫成：特價票標住不退不改，航班被航司取消咗，你仲可唔可以按原支付方式攞返票款？

三輪擠在當天，前一輪的答案還在眼前，答起來會很順。隔一段時間再做新題，取答案會變慢，錯題也會增多，這正好讓缺口露出來。複習的目標是隔開以後還能重新作出判斷，當場滿分只是一段過程。

間隔效應有長期研究積累。Ebbinghaus 在十九世紀末記錄過遺忘隨時間發生的變化；Cepeda 等人在 2006 年發表過關於分散練習的綜述。它們支持把學習分散到不同時間，不能給每個人算出同一個精確天數。

實際使用時可以看作答手感：幾乎不用想就答出，下一輪拉遠一點；已經取不出來，下一輪靠近一點。答錯後先寫自己用了哪條規則，再讓 AI 對照，見 讓 AI 找出我在哪一步想錯了。想繼續練從腦子裏取答案，見 合上材料，讓 AI 考我一次。