最近一直被推播 Claude Code，不論是 Youtube 影片、Threads 的貼文、還是臉書上的同溫層都在談 Claude Code，所以興起了試試看的好奇心。因為目前任教國三，會考將近，因此就拿歷屆會考英語科試題來試作。沒想到，跟 AI 聊了一個清明連假之後，Claude Code 就把程式寫出來，『國中英語會考衝刺站』就這樣誕生了。
這是無痛分娩嗎?
我手邊有歷次會考試題的 PDF 檔，所以試題上傳給 AI，再處理圖片的問題後，網站很快就建好了。
然後呢?
題本數位化後，如果好處只有立即得到答對或答錯的回饋，那我還寧願用紙本作答。這時，腦袋閃過 SAMR 這個關鍵字。所以我用 SAMR 來跟 AI 討論，如何加強題本數位化後的效益。
然後呢?
我一開始的想法是，即使沒有老師在身邊，學生也能在作答的過程中學習，所以網站不能提供學生答對或是答錯的回饋。因此有了提示系統的想法。在學生答錯時，不要立即提供正確答案，而是可以藉由適當的提示幫助學生自己找出正確答案。可是，網站沒有 AI 功能，沒有辦法根據學生的狀況給出個別化的回饋。
所以，我請 AI 提供作答線索關鍵字。不過，經過隨機測試後，發現 AI 給的關鍵字都很不關鍵，品質不佳。
經過幾番調整後，最後的答錯題是系統僅能用翻譯的方式來處理。雖然離理想還有好一段距離，但至少可以讓學生自我練習時還有浮木可以抓住。
閱讀測驗的提示系統也是。理想的狀況是如果學生答錯，網站可以在題本標註線索引導學生判斷，但是，AI 建議我最好的方式竟然是...
人工為每一道題組加標註! 還貼心的提醒我「需要評估工程量」。
為了自己的健康著想，最後只能妥協仿照單題的提示系統，用中文翻譯來處理: 第一次答錯用題目的中文翻譯當作提示；第二次答錯用選項的中文翻譯當作提示；再答錯就直接顯示正確答案。
至於通過率以及分項能力標籤是最後才想到加上去的。現在回頭來看，我覺得它反而是最能回答「數位化的優勢在哪裡」這個問題。
心測中心提供的歷屆會考通過率分析報告中，裡面有每一道題的全國通過率和分項能力標籤。把這份資料整合進題庫之後，每道題都可以顯示這題屬於哪個分項能力、全國通過率是多少、難易度如何。
所以，學生練習完後，所得到的結果也不一樣了，不再只是「這次答對幾題」，而是「字詞理解答對率 80%、文意推論答對率 45%」，學生可以看到自己哪裡最弱，有方向地加強。在自訂練習時，也可以在歷屆試題中，勾選特定分項能力的題目加強練習，而這才是紙本很難做到的事。
至於 1200 單字的練習也是循類似的邏輯。依照主題分類後，逐步加上發音，英文例句，中文翻譯，答錯提示。AI 甚至依據 SAMR 理論，幫我加上 SM-2 智慧間隔複習功能，也就是記得越牢的東西，下次複習的間隔就越長；記得越模糊的，間隔就越短。每次複習完，系統根據作答表現自動計算下一次應該什麼時候再複習這個單字。看起來很神奇又很玄的功能。
就這樣不斷地跟 AI 聊天後，網站就誕生了，功能包含：110–114 年完整歷屆試題、三層提示系統、難易度與分項能力標注、練習結果弱點分析、限時模擬考、自動收集錯題、自訂練習、1200 核心單字（附例句、發音、SM-2 智慧間隔複習）等，功能遠比我一開始所想得強大許多。
而這一切，竟然不是寫程式碼生出來的，而是跟 AI 聊著聊著就生出來了。
國中英語會考衝刺站: https://t006-lang.github.io/english-exam-website/index.html
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