*更:MemorAIze ：從即時筆記到長期記憶的智慧學習平台/ 「認知破壞者2.0」- 一個AI介入的學習認知課程專案
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哈哈拖延症如我～
今年約莫過年年夜飯吃一吃後，
就收到隊長的邀約，
說：「要不要繼續一起完善這個專案呢？」，
所以我們小隊就決定製作出一個實體的網頁並將它做出來投比賽啦!
我們重新設計了作品的定位以及功能:
我們希望這個專案不只是可以協助學習者減輕學習與製作筆記的負荷
甚至可以整合課後複習的流程
去形成一個更完整的學習閉環，
所以說我們規劃了新的學習輔助系統：「MemorAIze ：從即時筆記到長期記憶的智慧學習平台」!
MemorAIze 主要有以下５大功能:
納入「認知破壞者2.0」的即時錄音轉逐字稿及AI摘要筆記
根據筆記內容進行自訂之「題數」、「題型」的生成
透過AI 針對筆記進行動態學習建議以及知識補充
結合遺忘曲線的錯題間隔複習（答錯的題目會在測驗後間隔1、3等等天數出現並邀請作答）
成績儀表板
即時呈現與弱項分析
以上功能提供使用者從課間即時錄音-後續複習測驗-學習決策訂定，
技術上則是主要以前端Vite, 後端 localforage + FireBase FireStore 進行本機端與雲端的同步，並部屬於vercel。
根據近年文獻我們發現從國高中到大學生們都遭受學業壓力的情形，
再透過發放問卷發現約有五到六成之學習者會有「注意力分散」、「認知負荷」、「學業焦慮升高」等狀況，
結合使用 S-Bert與 KMeans分析15,000教育評論發現教育軟體使用者們在乎：
學習流程中斷
教學支持不足
練習與進步感
持續投入體驗
基於此，我們才會製作上述 MemorAIze的五大功能用以整合各個學習流程，
並經問卷填答者們的試用後獲得滿意度平均4顆星以上的成果（淚灑感動）。
感謝所有曾經回覆過這篇文章的用戶們，
因為在我們決定要繼續做之前，
我有拿這篇文章跟隊友們討論過，
也因為有各位的建議，
促成我們這群跨領域、不同科系的同學們與教授還有機會可以共同完成一個很重要的回憶！
我們也才會決定要繼續突破自己與學習新知識去完善這個專案，
雖然最後只有入圍決賽，
但在這次的經驗中我們都感到獲益良多～
最後附上我們簡易的系統連結：https://memoriaize.vercel.app/
有興趣的朋友們可以試試看哈哈 ><
（這不是最新版本，但想說讓大家試用看看）
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原：
嗨嗨大家我是Marchard， 第一次在這邊發文小緊張哈哈 UAU
這學期我修了一門由心理所與資工所合開的課程《人機互動與心理學：從學習理論到使用者經驗研究》。
我跟組員們在這堂課完成了一個有關AI摘要系統模擬的介入實驗，
我覺得蠻符合學生日常的，
所以想跟大家分享這個小專案哈哈。
不知道大家有沒有過在上課或聽講座的期間，
覺得「邊聽課、邊做筆記」這件事會覺得有點衝突呢？
同時做兩件事甚至更多...總會讓人覺得心累啊.......
要兼具聽、理解、再寫出筆記也總是不知道如何要先做哪一個？
所以！
我與組員完成了一個 AI 摘要系統的prototype「認知破壞者 2.0」，
我們主要著重在prototype的製作以及量、質化實驗研究的分析，
希望理解學生在「一邊上課、一邊做筆記」的多工學習情境下：
1️⃣ 當 AI 系統介入課堂學習時，學習者如何重新分配其認知資源？
2️⃣ AI 摘要的即時介入，是否真能降低認知負荷並提升學習成效？
🧠 研究中的幾個關鍵發現
1. 對部分使用者而言，「多一份 AI 摘要」本身就是一種負擔
2. 當使用者知道系統正在錄音進行摘要時，心理層面的壓力與焦慮感會下降
3. 使用者傾向將 AI 摘要作為「理解是否正確」的確認依據
4. AI 摘要能減輕記憶負擔，但也可能導致對系統的心理依賴
5. 對重視「真正理解後再作筆記」的學習者而言，閱讀 AI 摘要反而可能提高認知負荷
💡一些觀察
我原本以為，AI 摘要能降低課堂中的認知負荷；
但透過實驗與訪談發現，它有時反而讓學習者更累。
原因不是 AI摘要內容不準，
而是學習者會不斷在「自己的筆記」與「AI 給的摘要」之間來回比對，
這個確認過程本身就可能增加外在認知負荷。
這些結果提醒我們：
AI 介入不是單向減負，
而是改變了人如何注意、理解與信任資訊；
而不同的投入與使用策略，
確實會影響學習表現與自我學習感受。
🎨 原型prototype 與實作
1. Figma 製作互動原型
這是我與組員一起做的，使用者普遍回饋介面直觀、好理解，條列式摘要與圖示設計有助於降低記憶負擔、理解系統架構。
2. 團隊成員也將原型進一步實作為可運行的系統， 用以驗證實際互動的可行性：
3. 此外組員也嘗試使用 Gemini 進行 vibe coding， 作為設計與工程之間的溝通橋樑：
（我也有發一篇文Linkedin，有更詳細的組員檔案與分配：
https://www.linkedin.com/posts/marchard-huang_gemini-vibe-coding-%E5%B0%88%E5%AE%B6%E8%A7%92%E8%89%B2%E8%A8%AD%E5%AE%9A%E8%88%87%E4%BB%BB%E5%8B%99-activity-7416032331418882048-mCp2?utm_source=social_share_send&utm_medium=member_desktop_web&rcm=ACoAAEZzkbMBfMvpWFrI06Vn4DEoBDhr2mI6TdY）
最後，這門課帶給我最大的收穫不只是完成一個專案，
而是更學習到：
1. AI 是否真的有幫助取決於它如何被放進人的認知流程之中
2. 不同領域成員之間的相互學習與合作
3. 科技與心理學的連結
感謝 @Chi大大推薦這個平台跟鼓勵，讓我可以在這邊做個紀錄，有機會也歡迎跟版上的大大們交流！
作者：Machard