学习校准：把自信与核实的结果比较

你预计自己能答对某个主题的大多数题。尝试并核对练习后，才能知道预期是否符合任务。比较预测与结果，是检查校准的一种方式。

目标是用更充分的信息安排学习。自信过高和过低都可能不准确，单独看哪一种都不能判断能力。

两种判断准确性

绝对校准关注预计表现水平与实际水平的吻合。如果预计一组确定的问题能得80%，就用同一评分规则下的得分比较。

相对准确性关注判断能否区分更熟悉和更薄弱的项目或主题。你可能正确排列主题，却把所有得分都预测得太高；也可能总分预测准确，却判断错需要练习的主题。

Prinz、Golke和Wittwer（2020）分析相对元理解准确性，即学习者的预测能否区分对不同文本的理解。平均关系较弱，并随学习条件变化。论文发表于Educational Research Review。结果不是对人人过度自信的测量，也不是对某位学习者的保证。

选择符合目标的检查

Soderstrom和Bjork（2015）解释了为什么习得过程的表现可能不能完整反映长期学习。看到答案觉得容易，并不证明之后能自己答出。

检查应接近你需要的知识。考试可能是回答短题或解题；工作可能是解释程序或应用到新例子。真实任务允许参考资料时保留资料，判断结果前先确定条件。

延后检查可以提供后续表现的证据。Nelson和Dunlosky（1991）的延迟判断结果涉及特定条件下的配对联想回忆，不能变成任何延迟都改善理解或预测期末成绩的保证。

简单记录预测

1. 选择题目和评分规则。写下什么时候尝试，是否使用参考资料。
2. 尝试前预测得分。如果评价单题，先记录再看答案。
3. 按选定条件作答。用可靠资料评分，部分得分的标准保持一致。
4. 把预计和实际得分记在日期、主题旁。预计80%、实际60%，意味着这次高估20个百分点。
5. 用多次可比较的尝试寻找模式。重新学习漏掉的概念并检查；任务不符合目标时就调整。

一次结果不是诊断。题目难度、猜测、小样本和不清楚的答案都会影响比较。自信却答错，是关于那道题的有用反馈，不是整个判断系统失灵的证明。

用记录选择下一步任务

找出预测自信一直很高、核实表现却偏低的主题。复习原文、学习解释或练其他题。也留意表现比预期更好的主题。

生成练习可以提供问题，但答案需要检查。仅仅用于练习，不会让Piply变成经过验证的校准测评。

从一组能完成的题开始，把第一次预测和核对结果保存在一起。记录有助于选择下一步练什么时，再继续积累。