LazyExams 7.0 携 TopRecall™ —— 预计 2025 年 12 月上线
我们正在完善 TopRecall™：一套正在申请专利的 AI 引导复习引擎，将 AI 批改与循证的间隔复习结合，帮助学生以更少压力记得更久。
TopRecall™ 会从每一次 AI 批改中学习（无需额外操作），并在最有帮助的时刻安排下一次简短复习。 孩子像平常一样练习即可——专属的记忆画像会在后台悄然建立。
现在就开始：升级为 PLUS， 让 TopRecall™ 立即开始采集学习信号。等到 LazyExams 7.0 于 12 月上线时，已有数据将驱动更聪明、更从容的复习。
TopRecall™ 聚焦于分步级 AI 信号与温和的人性化排程，用于决定何时学、学什么。 方案透明、可解释，也因数据管线与时序逻辑而不易被复制。 了解我们如何保护核心。
TopRecall™ 案例：半衰期记忆在数学中的应用
两位学生、同一主题（联立方程）、同一天。
Mia 练一次就继续别的内容；Alex 在两天后得到一次简短且恰到好处的 TopRecall™ 复习—— 正好在“将要遗忘之前”。这一下小小的提醒，延长了 Alex 的“记得住窗口”。
- Alex 的下一次复习安排在其约 80–85% 还能回忆的时候——不早不晚。
- 每一次成功且有步骤的复习，都会把间隔自然拉长（从几天 → 几周 → 几个月）。
- 到考试时，Alex 花更少时间返工，更多时间用于解题与应用。
给家长的一句话：“在将要忘记之前复习一次——大脑下次会记得更久。”
研究TopRecall™：面向 GCSE/IGCSE 数学的精确间隔练习引擎（PLUS）
在 LazyExams 中，把可解释的间隔复习与 AI 质量批改结合
家长摘要
最有效的记忆来自“遗忘前的小复习”。TopRecall™ 依据 AI 批改所得的尝试质量， 在恰当的时间安排下一次简短检查。结果是：更少的随意题单、更少临时抱佛脚、更平稳的进步。
我们的设计受到关于间隔与提取练习的公开学术研究启发（如与遗忘/间隔现象相关的奠基性工作，以及当代 间隔与提取练习研究社群的成果）。这些来源用于启发设计，并非背书。
它是什么
TopRecall™ —— 基于 AI 批改自适应调节时机的、可解释的个性化复习引擎。
它用到什么
来自 AI 批改的信号（得分、步骤/解题过程质量、可选信心、难度）来判断“何时复习、复习什么”。
家长为何喜欢
短而及时的练习、清晰的颜色提示、更少压力、对考试更“耐久”的进步。
TopRecall™ 在 LazyExams 中如何工作
对于每位学生、每一道题，TopRecall™ 都会维护一个可解释的“稳定度”感知。 每次 AI 批改都会贡献多个信号（如得分、步骤/书写质量、可选信心、难度）。 明确的证据会把下一次复习推得更远；证据不足则适度拉近——把时间花在最有用的地方。
概念提要：
• 每道题都会累积个人化的“稳定度”。
• AI 批改信号决定下一次短复习的时机。
• 随着掌握证据增多，间隔会自然拉长。
• 复习计划保持小而精，贴合孩子本身。
从 AI 批改到学习洞察
AI 批改不只看对错，也重视清晰的步骤与过程，对“蒙猜/草率”会适度降权。 TopRecall™ 将这些信号合成为单一“学习强度”，据此确定“下次何时复习”。 稳定的内容进入长间隔；摇摆的内容会以短促复习带回信心与强度。
跨学生与主题的个性化
每个孩子的遗忘节奏都不同。TopRecall™ 在学生层、学科分支层（数与式、代数、几何等）以及题目层面进行自适应， 体验公平、透明，而非“一刀切”。
让每日负担更均衡
每日练习清单设有上限，避免负担过重。条目按紧急程度排序，并在分支间平衡分配。 颜色提示直观：绿色（稳定）、黄色（即将复习）、 红色（需要唤回）。把红色变绿，会获得小小的“胜利感”与动力。
绿色（稳定）
掌握牢固、持续增强。仅需偶尔回看。
黄色（即将）
不久后轻量复习一次，保持新鲜。
红色（唤回）
快速回顾即可恢复信心与强度。
为何强调“可解释”
- 透明：学生知道某题为何“到点了”。
- 自适应：证据越充分，间隔越拉长。
- 可审计：输入少、逻辑清，决策可解释。
- 更有动力：颜色清晰、进步可见。
研究设计（评估提纲）
我们将开展班级规模的评估，对比“常规复习”与 TopRecall™ 引导的排程。 关注指标包括延时保持、分支内迁移与“每分钟得分效率”等。 分析使用合适的混合效应模型；数据去标识化，并遵循学校批准的安全规范。
计划指标：
• 已练技能的延时保持
• 同一分支内的近迁移
• 效率（单位时间得分增长）
• 参与度与节奏的长期变化
家长可以期待什么
- 短而均衡的每日练习，适配忙碌日程。
- 面向孩子真实需要的复习，而非随机题单。
- 颜色清晰、奖励小巧、进步可见。
- 少做“已会的重复”，把时间留给更关键的内容。
边界与保障
每个孩子都独特，因此 TopRecall™ 会持续微调。它重视清晰过程、抑制盲猜，并以每日上限避免过载。 教师与家长可监测进度、配合课程节奏。目标是“持久理解”，而非临考突击。
TopRecall™ 专利 Patent pending （公开摘要）
保护要点在于：如何把分步级 AI 批改的数学尝试转化为多信号的学习强度，并据此进行温和、负载均衡的排程。 我们公开收益与高层设计，但将具体的数据管线与更新规则作为专有技术予以保护。
参考（公开学术）
- 与遗忘/间隔现象相关的奠基性研究（1885 以来）。
- 当代关于间隔、提取练习与“耐久学习”的研究社群。
