🤯 48 小時從「完全不懂」到考試滿分

一位學生用 Claude + NotebookLM 做到的事

最近看到一個讓人非常震撼的案例。

有位大學生，面臨一門完全沒讀過的科目期末考。
時間只剩 48 小時。
他對這門課 零基礎、零背景知識。

結果呢？

他最後拿了滿分。

而他用的方法只有兩個工具：

NotebookLM + Claude

看完他的流程後，我才意識到一件事：

這已經不是「讀書技巧」，
而是用 AI 重建一個完整學科的學習系統。

下面是他的完整流程。

第一步：把所有資料「餵給 AI」

首先，他沒有急著問問題。

他做的第一件事是：

把所有相關資料全部上傳到 NotebookLM

例如：

課堂投影片
教科書
歷屆考題
學術論文
YouTube 影片逐字稿
任何相關資料

原則只有一個：

資料越完整，AI 的理解就越強。

因為 NotebookLM 的能力，本質是：

在你提供的資料中建立知識網路。

輸入品質，決定輸出品質。

第二步：用一個問題，畫出整個學科地圖

接著，他只問了一個問題：

Prompt：

「這個學科中，專家在學習任何內容之前，
必須先理解的 5 個核心概念是什麼？

請用白話解釋每個概念，
並說明它為什麼重要，以及它與其他概念如何連結。」

結果是什麼？

NotebookLM 幾分鐘內就產生了：

整門學科的「知識骨架」。

原本需要幾週建立的理解框架，
幾分鐘就完成。

第三步：找出考試最愛考的「理解陷阱」

接下來，他問了第二個關鍵問題：

Prompt：

「在這門學科中，學生最常出現 理解錯誤或理解膚淺 的三個領域是什麼？

請說明：

什麼是表面理解

什麼是深度理解」

這一步非常關鍵。

因為考試最常測試的不是「記憶」。

而是：

你是否真的理解。

這一步直接找出：

考官最愛抓的盲點。

第四步：讓 Claude 扮演「20 年資深教授」

接著，他把 NotebookLM 的結果全部丟進 Claude。

然後給 Claude 這個 prompt：

「你是一位教授，已經考了這門課 20 年。

根據以下知識地圖，請生成 20 題考試題目。

題目要測試理解能力而不是死記。

每一題請告訴我：

完美答案長什麼樣

不及格答案長什麼樣」

這一步的結果是：

一整套模擬考題 + 評分標準。

換句話說：

他直接把 AI 變成了
「出題教授」。

第五步：用 AI 批改自己的答案

接下來，他開始自測。

規則很簡單：

1️⃣ 不看筆記回答問題
2️⃣ 把答案貼回 Claude

然後給這個 prompt：

「請誠實評分我的答案。

對每個錯誤請說明：

我理解錯在哪裡

正確思路是什麼

應該回去看哪個資料修正」

於是 AI 變成了：

24 小時待命的私人教授。

他只做一件事：

補齊所有理解漏洞。

直到每一題都答對。

第六步：考試前 24 小時的最終模擬

考試前一天，他做最後一步。

把所有筆記與答案再次丟進 Claude。

然後問：

「假設你就是我的考試教授。

我只剩 24 小時準備。

請給我一份 最接近真實考試的模擬試卷。

並在我回答後告訴我：

明天考試前，我還必須補強的三件事是什麼。」

這就等於：

在考試前一天

直接和考官模擬考試。

這整套方法的核心其實只有一句話

很多人以為 AI 是用來：

查資料
寫作業
做摘要

但這個案例展示的是另一件事：

AI 可以模擬整個「學習系統」。

你不再只是看書。

而是：

1️⃣ AI 幫你建構知識結構
2️⃣ AI 幫你設計考題
3️⃣ AI 幫你評分
4️⃣ AI 幫你補漏洞

最後形成一個循環：

理解 → 測試 → 修正 → 再理解

這不是作弊

這其實更接近一件事：

專家級學習方式。

真正的專家學習不是背資料。

而是：

找出核心概念
建立知識結構
持續測試理解
不斷修正錯誤

AI 只是把這個過程：

從幾個月壓縮到幾十小時。

如果未來的學生都開始這樣學習，

那麼真正的差距可能就不再是：

「誰讀書比較久」

而是：

誰比較會使用 AI 思考。

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2026年3月12日星期四