GMAT成绩分析：数据诊断，而非算命
我很荣幸能跟大家介绍我最近的研究成果。简单来说，我一直以来追求的就是“科学化”与“逻辑思维”。没有逻辑的事情我是绝对无法接受的。
延伸阅读：刷题或模考后，学会科学分析GMAT成绩，精准诊断问题。
我分析过太多GMAT成绩单，很多分析流于“算命”。随口一句“多练练”是最糟糕的建议。任何的读书规划，都应该要靠证据跟缜密的推理，像侦探一样找出所有能力缺失，并根据证据逐步筛选，才能最终定位到你真正的问题。
但我有个心结：如何提高分析的效率和精准度？
思考良久，我发现要达到目标，关键在于：摒弃“纯靠经验”、“土法炼钢”的模式，将我的思考过程“参数化”、“函数化”、“结构化”。
从“经验”到“体系”：我打造诊断框架的七个步骤
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我开始着手将十年辅导上千位学生的经验，借助AI，标准化、模块化、参数化，最终体系化。
- 第一步：萃取经验。我将大量分析同学GMAT成绩的咨询视频转录成文字，让AI整理出我的思路逻辑要点和分析模式。
- 第二步：补完逻辑。基于这些从一线咨询视频中提炼出的模式，我口述补充完整的分析步骤和逻辑，再让AI整合，形成一份初稿。
- 第三步：清晰化定义。我请AI指出初稿中所有“模糊”、“主观”、“随机”的地方，然后由我替换成清晰具体的定义。例如：“时间压力大”具体是少于几分钟？“做题太快”是低于几秒？
- 第四步：参数化与函数化。我让AI将草稿中的所有要素定义为参数，并将参数间的逻辑关系定义为函数，构建一套完整的分析体系，类似于自然语言编写的代码脚本。
- 第五步：确保逻辑闭环。我请AI检查体系中是否存在规则或参数定义矛盾、要素未定义、定义后未被引用，或最终未导向有意义结论的情况。目标是让体系成为一个无懈可击的逻辑闭环。
- 第六步：初步验证。我输入GMAT成绩单数据，让推理型AI试跑这套体系，并将AI的分析结果与我的独立分析结果进行对比。结果显示，诊断结果有高达九成以上的相似度！
- 第七步：校准与对齐。我进一步请AI比较剩下的一成差异，回溯导致这些差异的规则并进行修改校准，以提高精度，使其更完整地贴合我的分析逻辑。
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研究成果：一份技术文档与一个自动化分析网站
经过反复设计、测试、校准，我最终完成了一份技术文档和一个自动化成绩分析网站（目前仍在内测）。
有了这个工具，学生可以自主分析；教学者（如我）也能节省大量分析时间，将精力集中在实质规划上。
完整的研究成果，可以在我的GitHub上查看。
这不只是方法，而是我的人格
打造这套体系的过程中，我乐在其中，才意识到为什么当年GMAT自己可以考到高分。因为我的人格特质：
- 我偏好系统性思考，重视结构、逻辑和可验证性。
- 我从不抗拒复杂新概念，乐于接受并运用抽象概念与结构变化。
- 我不仅能承受，更能享受高认知负荷下的复杂推理。
- 我排斥主观描述，坚持用理性数据拆解现象。
我实在受不了教育界、咨询界那种土法炼钢、纯靠经验传承的现状。
在我眼里，隐晦不明确、无法被验证复现的方法，就不是好方法。 我讨厌的，不是经验本身；我讨厌的是“只靠经验，不科学、不进化、不问责”这种对知识本质的背叛。
更重要的是，我深知自己的能力不止于GMAT。我对教育的未来，有着更高远的追求。我期许看到的，是一个可以被证明、挑战、并科学改良的教育咨询体系，而不是成为一个依赖名气、感觉、经验故事支撑自己却拒绝进化的人。
与大家共勉！
