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知识点掌握地图
颜色 = 有效掌握度（已计入遗忘衰减）· 灰色 = 前置未达标，暂未开放本次专注力曲线
正确率滑窗 vs 响应时间错因构成
同样是"做错"，原因完全不同学习时段效率
什么时候学，效率最高呈现方式适配
这个孩子更吃哪一套讲法元认知校准
孩子知不知道"自己会不会" —— 这决定考试时的时间分配AI 学情诊断与建议
给家长的人话版虚拟学生模拟器
给引擎喂一个"真实能力已知"的孩子，看它能否收敛上一次出题决策 · 候选打分
Score = ΣwᵢFᵢ，最高分被选中学习者状态向量
引擎当前"认为"的孩子决策日志
每一道题为什么是这道题策略对照实验：优化"练习期正确率"会不会让考试考更差？
同一个虚拟学生画像，两套出题策略各跑若干轮，然后撤走一切提示，隔 7 天和 28 天做交错限时复测。 虚拟学生的"真实能力"增长不由答对决定，而由提取的费力程度决定 —— 这是 Soderstrom & Bjork (2015) 记录的 "训练期表现与长期学习可以完全反向"的机制化实现。
v2 加入的五个机制，以及它们的证据
每条都标了效应量、样本、是否真实课堂，以及反对它的边界条件。数学学科的证据整体比通用文献弱，别夸大。