GMAT成績分析不是算命！你需要的是一套數據診斷框架
我很榮幸能跟大家介紹我最近的研究成果。簡單來說，我一直以來追求的就是「科學化」與「邏輯思維」。沒有邏輯的事情我是絕對無法接受的。
延伸閱讀：透過數據診斷框架，制定 GMAT CR 弱點練習策略。
多年來，我觀察到許多GMAT考試成績單的解讀，其GMAT成績分析方法往往過於簡化，流於一種「算命」式的建議。這樣的GMAT成績分析方法，隨口一句「你就多練習」，其實是最無效的建議。任何的讀書規劃，都應該要靠證據跟縝密的推理，像偵探一樣找出所有能力缺失，並根據證據逐步篩選，才能最終定位到你真正的問題。
然而，我卻一直有個心結：能不能再改善我分析的效率跟準度呢？
經過幾天的思考，我發現要達到這個目標，唯一的條件就是：屏棄「純靠經驗」、「土法煉鋼」的模式，把我所有的思考過程都「參數化」、「函數化」、「結構化」。
從「經驗」到「體系」：我打造GMAT成績分析方法的診斷框架七個步驟
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所以我開始著手做以下的事情，目標是將我十年來輔導上千位學生準備GMAT考試的經驗，透過AI的輔助，標準化、模組化、參數化、並最終體系化，以提升GMAT成績分析方法的效率。
- 第一步：萃取經驗我把大量分析同學GMAT考試成績的諮詢影片轉錄成文字，請AI整理出我思路的邏輯要點與分析的Pattern。
- 第二步：補完邏輯我看著這些從大量第一線諮詢影片中得來的Pattern，口述補足我完整的分析步驟跟邏輯，並請AI整合進去，形成一份草稿。
- 第三步：清晰化定義我請AI點出草稿中所有「模糊」、「主觀」、「具有隨機性」的地方，並由我來替換成清晰具體的定義。比如：「時間壓力大」是多大？少於幾分鐘算大？「做題太快」是多快？低於幾秒算太快？
- 第四步：參數化與函數化我請AI將草稿中的所有要素都定義成參數，並將參數間的邏輯關係定義成函數，建構成一套完整的GMAT成績分析方法體系（類似自然語言的代碼腳本）。
- 第五步：確保邏輯閉環我請AI替我檢查整套體系裡：(1) 是否有規則或參數定義自相矛盾、(2) 是否有要素還沒有被定義、(3) 是否有定義了卻沒有被後續引用、(4) 是否最終沒有導向有意義的結論。我的目的是要讓整套體系自成一個無懈可擊的邏輯閉環。
- 第六步：初步驗證我將GMAT Focus Edition成績單數據送進去，讓推理型AI試跑這一套GMAT成績分析方法體系，並把AI的分析結果與我自己獨立分析的結果對照。驚訝地發現，診斷結果有高達九成以上的相似度！
- 第七步：校準與對齊我進一步請AI比較剩下那一成不同的地方，回溯導致這些差異的規則並修改校準，進一步提高精度，使其能更完整地對齊我的分析邏輯。
研究成果：一份技術文檔與一個自動化分析網站
經過不斷地設計、測試、校準，最終我寫出了一份完整的技術文檔，以及一個自動化GMAT成績分析方法的網站（目前仍在封閉測試中）。
有了這個，對於準備GMAT考試的同學而言，未來將可以進行自主分析；對教學者（如我）而言，則可以節省大量的分析時間，把更重要的精力放在後續的實質規劃上。
你可以在我的GitHub上看到這份完整的研究成果。
這不只是方法，而是我的人格
在打造這套GMAT成績分析方法體系的過程中，我發現自己非常樂在其中，這時我才領悟到，為什麼當年GMAT自己可以考到高分。因為我的人格特質：
- 偏好系統性思考，重視結構、邏輯、可驗證性。
- 對複雜新概念毫無抗拒，樂於接受並操弄抽象概念與結構變化。
- 不但能忍受，更能享受高認知負荷的複雜推理。
- 排斥主觀描述，堅持用理性的數據來拆解現象。
我也因此發現，自己非常受不了某些教育界、諮詢界土法煉鋼、純靠經驗傳承的發展現況。
在我眼裡，隱晦不明確、無法被驗證復現的方法，就不是好方法。 我討厭的，不是經驗本身；我討厭的是「只靠經驗，不科學、不進化、不問責」這種對知識本質的背叛。
更重要的是，我在這個過程中深深知道，自己的能力不僅止於GMAT考試。我對教育的未來，還有更多、更高的追求。我期許看到的，是一個可以被證明、挑戰、並科學改良的教育諮詢體系，而不是成為一個依賴名氣、感覺、經驗故事支撐自己卻拒絕進化的人。
與大家共勉之！
