學習統計數據如何追蹤您的單字進度？

記憶排程引擎計算出的參數對其演算法至關重要，但對人類學習者而言卻大多毫無意義。看到一張卡片的數學穩定度評分或底層的衰退率，並不能解答學習者真正關心的問題。您真正需要知道的是您的學習付出是否有效，以及在關鍵時刻您是否能可靠地回想出您的字彙。一個暴露演算法內部細節而非解答這些問題的統計數據儀表板，只提供了裝飾而無法帶來清晰度。

Tomaru 將複雜的記憶資料轉換為實用、日常的語言，專注於真實世界的記憶耐久度。

Tomaru 的統計數據顯示什麼？

Tomaru 不顯示原始的引擎數值，而是突顯能衡量真實長期學習成果的指標：

• 長期記憶計數： 顯示您目前正在學習的單字中，有多少個在 30 天以上甚至 90 天以上仍能回想得起來。這直接解答了您的學習是否有效，並專注於耐久度而非數量。
• 耐久度分佈： 顯示您整個收藏中記憶強度的結構性分佈，讓您能看出學習的整體樣貌，而非單一的平均數值。
• 未來複習預測： 推估接下來每一天將帶來多少複習，將突如其來的工作量驚嚇，轉化為您可以預先規劃的可預測排程。

付出指標對比耐久度指標

數量統計——例如每日連續學習天數、瀏覽的卡片總數，或花費的學習時數——在學習應用程式中很常見。然而，這些指標衡量的是付出而非成果。它們證實了您有努力，但無法證明您有學進去。

雖然活動連續天數和複習次數能激勵人心，但它們並非記憶的證據。計算有多少單字能在記憶中存活三個月，才能給予您真正尋求的洞察。

所有使用者皆可完全免費且無限制地使用所有的統計數據、耐久度分佈與複習預測。

如欲了解記憶資料背後的核心排程引擎，請閱讀間隔重複如何運作。如欲了解未來的複習量如何為目標期限提供資訊，請參閱考試完成度預測。

相關問題

為什麼 Tomaru 不專注於每日的連續天數（streak）？

每日連續天數追蹤的是使用的規律性，但並不衡量記憶的強度。Tomaru 強調長期記憶的耐久度，讓您可以驗證您的學習時間是否轉化為持久的回想。

30 天與 90 天回想計數有何不同？

30 天與 90 天指標顯示您的收藏中有多少單字已經達到某種程度的記憶穩定度，讓您在未來的幾個月或一季，即使今天不複習，也能可靠地回想起來。

免費帳戶可以使用完整的統計數據嗎？

可以。所有的記憶統計數據、耐久度分佈視圖與複習預測，皆免費開放給每位使用者，沒有任何限制。