考研究所這種大型考試，戰友是放大器，但讀書會很容易變成各讀各的。2017 年我在補習班沒有任何頭銜，做法是跟著上課進度自己出小考卷、附詳解，發給陌生同學，54 天發了 32 回，一群陌生人就這樣變成戰友。這篇寫四件事：一個人念書到底缺什麼、什麼時候該組、沒有頭銜怎麼把人找進來、每回小考怎麼跑才不會散掉，最後一節談有了 AI 之後讀書會還剩什麼。

   For a high-stakes exam like Taiwan’s graduate entrance test, study partners multiply your effort, but most study groups decay into everyone studying alone. In 2017, with no title at my cram school, I wrote short quizzes with worked solutions after each class and handed them to strangers, 32 rounds in 54 days, and those strangers became allies. This post covers what you lack when studying alone, when to form a group, how to recruit classmates without any authority, how to run a weekly quiz so the group holds, and what a study group is still for once everyone has AI.

前言：從「孤單考試」到「組隊刷副本」

前一年夏天大學剛畢業覺得自己不可一世，後來才發現自己什麼都不是。

在 2017 年春天時，我遭受到職涯上的多重打擊：申請國外研究所無聲、倉促考了一次國內也落榜、找了一圈 104 的臨時工作發現雖然是清華化學學士，但沒有碩士真的沒甚麼用。那時候我決定蹲低一年，準備研究所考試。

那不是我第一次補習。2016 年 12 月我就報過一次名，錢不夠、時間也不夠，只補了無機跟有機兩科。因為報名時間太晚，正課早就在 2026 年 9 月左右上完了，所以我只能看錄影帶。看錄影帶的教室是一格一格的小隔間，大概一公尺寬，一台電腦主機、一個螢幕、一支滑鼠。早上八點魚貫報到，櫃台幫同學開要看的那門課，自己帶耳機坐進去，坐定後在電腦上選要聽那門課的哪堂課。旁邊的人考的東西都不一樣，有考學士後醫的、考醫師執照的、考法律的，所以幾乎不會跟任何人講話。每個人螢幕上都是一個墨綠的黑板，不同的老師在上面演獨角戲。

我算過剩下的課還有幾堂，一堂三小時，一天三個時段，用 x1.5 倍速每天可以看四堂，算下來剛好在考試前勉強聽完，但時間根本理解。只能趕快抄筆記，假裝抄了就懂，回家再讀一次筆記，但其實根本沒有吸收，人變成一台抄黑板的機器。那次當然考得不好。好家在有父母的支持，沒有斷炊，我才能專心再蹲一年。

在 2017 年夏天在次進到位在台北的補習班教室，看到去年底追劇的主角出現在台上，發現這邊同學都來自不同的學校。有師大、淡江、文化；台大也有，但只有一個，而且還不是化學系。有應屆的，也有我這種 +1 年，甚至還有個社會人士來上兩堂分析化學就不見了。我不擔心同學來自不同的學校，但我擔心的是讀書風氣不好。那年夏天剛好是台北世大運，我印象最深的一幕，是老師在台上講無機化學，後排有同學在看世大運的直播。

我在《美國學區的好壞是怎麼來的？ | 從麻州的房價、School Board 與 Algebra I 拆解》曾經聊到我在台北邊陲地帶的公立國中努力拚上師大附中的故事。當時國中的班導比喻說讀書風氣就像是水位，水漲才會船高。所以一個團體要表現好，不是一個人很厲害，而是大家都要有一定水準，在良性競爭與教學相長的環境下，才能一起進步。同一件事換成數字來講，就是量尺的問題。在一個三十人的班級裡拿第一名，放大到全台北市會落在哪裡，取決於那個班級的水位。我國中在台北市的邊陲地區，全班第一名大概穩進前三志願高中，但不一定建北；換成一所鄉下的公立國中，全校第一名都不一定進得了前三志願。所以全班一起提升，除了大家都變好，還有一個好處是每個人都更知道自己在母群體裡的位置。到了清大化學也一樣，六十個人裡前面的直升或推甄，中段的才去考試，而我那年連這個排行都排不進去，因為我在忙著申請國外。

我當時的處境非常尷尬，因為我剛落榜，沒有任何頭銜，大學成績也很差，GPA 只有三出頭 (滿分 4.3)，能頂的只有一個清大化學學士的光環。大家因為來自不同的學校，所以都各自小圈圈，沒有互相交流，非常可惜。考研究所這種事情是需要戰友的，這時候應該要放下學校之間鄙視鏈的成見，大家互相幫忙才是正解。

準備這種大型考試 (從小時候的基測、會考、學測、指考、分科、統測，到本文著重的研究所入學考、後醫、公職)，戰友的協助非常重要，孤單考試很吃力。想像一個人半工半讀，下班後才去登入補習班的線上平台看錄影帶，從頭到尾自己一個人念。這很像一個人拿著手電筒在黑暗中走路，一次只能照一個方向，而且照不遠；雖然可以走，但很容易迷路，而且對自己的方向會沒有信心。

這篇文章說明當年我是如何在大家完全是陌生人的情況下，組成一個讀書會，並且在 2018 年初的研究所考試中順利上榜。全文分成四個部分：

1. 為什麼一個人考不動？孤單考試的代價，以及霍桑效應為什麼有用？
2. 如何從零把人找進來？研究所考試的時程與組團時機，以及一個沒有頭銜的人要怎麼讓陌生同學願意理你？
3. 讀書會實際上怎麼跑？一回小考的完整流程，以及為什麼考古題就是最好的複習。
4. 考完之後留下什麼？自己的知識資料庫，以及那些可以帶著走的技能。

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考研究所需要讀書會嗎？

成立讀書會可以：

1. 互相督促，避免自己偷懶。當你看到別人早上八點起床，一天規律念書 10 小時，自己也會想要跟上。
2. 良性競爭，幫自己的程度定位。不會有「這個我不會，送他沒關係吧？別人應該也不會」的錯誤認知。
3. 加速學習。考古題多到一個人寫不完，自己認真做十份、其他由組員分擔，再互相問問題、互相討論，拿到七八成的內容卻省下一大半時間。
4. 更長遠的互相協助。我 2017 年在讀書會認識的同學，這幾年回臺灣都有定期聚餐，2025 去德州找一位同學玩，2026 年還在問他們在台積電的工作狀況，甚至還在幫一位碩士畢業後來美國念博班的同學找工作。

一個人念書，會缺的到底是什麼

最可怕的情況不是念不下去，而是孤單本身會傷身體，以及沒有好好利用團隊優勢。Holt-Lunstad 等人 2015 年的統合分析把孤單與死亡率的研究合起來看，在控制了其他干擾因素之後，覺得孤單的人早死的機率高 26%，客觀上缺少社交接觸的人高 29%，獨居的人高 32%，而且在平均年齡 65 歲以下的樣本裡，社交匱乏對死亡的預測力反而更強，所以這不是老年人才要擔心的事。同一組作者 2010 年的統合分析更早就指出，社交關係較強的人存活機率高 50%，這個影響的量級跟公認的死亡危險因子相當。考生那一年當然不會因為孤單而死，但那是同一條曲線的起點。

人在準備考試的時候是個沉潛的時期，很難跟既有的朋友聚會，因為大家當下的生活目標不一定相同。搞不好對方已經在朝九晚五的正職工作，下班就是下班，但考生職稱只有考上才算下班，兩組生活步調不同的人很難相聚。反觀，跟補習班的同學交朋友是最有效率的選擇。你們相聚的時候就是學習的時候，既解決了孤獨，還可以教學相長。

不要小看教學相長的力量，真正會卡住的往往是這幾種時候。書買得不夠多，手上那本剛好沒寫到；網路上查了半天查不到，而且那是一個只有 Google 沒有 AI 的年代，中文搜完還要換英文再搜一次，網頁搜完再換圖片搜一次；想問補習班老師，得等到下次上課，而下次上課是三天後；回學校問教授，教授看到你拿出補習班講義只有滿臉的鄙視，就算講了，萬一聽不懂也不好意思再問第二次。這些都不是什麼天大的難關，但它們會一個一個堆起來，堆到懷疑人生。

有戰友的差別在於，上面那四種卡住的情況，有三種會在五分鐘內解決。他可能早就會了直接教你，可能兩個人湊一湊就討論出答案，也可能他手上有學長留下來的東西。剩下那一種解決不了的，至少你知道不是只有你不會。

如果還要半工半讀，這件事會更嚴重。下班之後才登入補習班的線上平台看錄影帶，看完已經半夜，沒有人知道你今天有沒有看、看懂了沒有，也沒有人會問。

我自己那半年其實沒有太孤單。一個人在咖啡廳念書的那段日子，平日回家有爸媽，週末去找穩定的女友約會。但我認識有人，老家在台中、來新竹念書、自己租房子、下課跑補習班，這樣的生活模式就會很孤單。他想要找回大二大三一起玩的學，但他們早已準備往各自的下一站邁進。已經推甄上的想玩，還在考試的正在念書，還有國考跟國外研究所等不同路線。那時會覺得交友圈迅速縮小，那半年就真的只剩他一個人。這種狀況才嚴重。

參考資料 (2026-10-19)：

• Holt-Lunstad, J., Smith, T. B., Baker, M., Harris, T., & Stephenson, D. (2015). Loneliness and Social Isolation as Risk Factors for Mortality: A Meta-Analytic Review. Perspectives on Psychological Science, 10(2), 227-237. https://doi.org/10.1177/1745691614568352
• Holt-Lunstad, J., Smith, T. B., & Layton, J. B. (2010). Social Relationships and Mortality Risk: A Meta-analytic Review. PLoS Medicine, 7(7), e1000316. https://doi.org/10.1371/journal.pmed.1000316

霍桑效應：會丟臉才會怕

霍桑效應來自 1920 到 1930 年代一連串在美國伊利諾州西方電器霍桑工廠做的實驗。研究者本來想找出什麼條件可以提高工人的產出，於是改照明、改福利、改訪談方式，結果發現工作條件跟產出之間並沒有他們預期的那種關係，真正有效的是工人知道有人在看、有人在問、有人關心他今天做得怎麼樣。

我當年把這件事直接搬到補習班。小考卷會被我改，改完的分數會被看到，你的同校朋友也會知道。而且這不是統計數字，那是一個人可能就坐在你的右後方。光是這樣，很多人就會在前一天晚上多翻一次講義。

如果 2026 年再做這件事，公布成績可能會讓一些人感到反感，但人就是要會丟臉才會怕。如果要做就要一開始講清楚，第一份考卷就說明會公布成績，讓每個人自己決定要不要寫。有人被公布一次之後就不寫了，那就不寫沒關係，這本來就是自願的。那個數字真的沒什麼：它不會進任何人的成績單、不會影響任何人畢業、只是一個陌生人在補習班印的一張紙，連學校都不知道有這回事。十年後就算有人把它翻出來，它也證明不了什麼。

而且想要考好其實不難，我出的創意題目可能就佔 10~30%，其他都是很直接的題目，而且跟上一堂課高度相關。而且當年的小考我認為考個 30~70% 都是很舒服的區間。因為不是完全不會，回家看我的解答，多念個 1~2 小時，東西就學起來了。

三屆讀書會中，沒有人開天窗，每個人都有認真準備自己的報告。真的要挑小瑕疵的話我覺得就是有些步驟寫太快，有些真的可以延伸補充但可能沒想到。

我認為同儕期待的壓力是督促大家有中高品質報告的關鍵。交一份爛作業給老師沒什麼感覺，但如果知道交出去的東西會被朋友評價，做不好就有好幾雙失望的眼神看著，就會很有責任感地把它補好。唯一一次接近的狀況是，有一週因為事情延後了，該報的人詳解早就印好發下去了，隔了一週再講，他忘了預習，看著自己寫的東西想不起來，我們就一起幫他回想，把內容補起來。當下只覺得好笑，為什麼自己寫的會忘記，沒有人尷尬。

幾個人最剛好

五到十個人效率最好。超過十二個人就會開始有人划水，而且人一多，工作會自動被切碎，變成兩個人合寫一份報告，那樣太冗了。一份考古題詳解要一個人從頭寫到尾才算完整的練習，兩個人各寫一半，兩個人都只學到一半。

少於五個人也不行，太少撐不起來。例如只有兩三個人的話，有一個人那週狀態不好，整件事就停了。實務上的建議是系上同學找四到八個人，這個數字不需要號召力就湊得出來。如果一開始真的只有三人，我也建議直接開始，因為之後就會有人加入。

我自己那屆的數字可以當參照。臉書社團後來有三十一個人，看起來不少，但每一回小考實際收回來的中位數只有五份。所以真正在跑的核心一直都是個位數，剩下的是在旁邊看詳解的人。這件事我覺得沒什麼不好，社團大一點讓資源傳得遠一點，當作做功德，但我沒辦法逼不想念書的人念書。

讀書會的成本

先講時間。出一份小考卷，第一份花了我快六個小時，從下午一路弄到要回家吃晚餐；後來熟了，一個上午可以做出雛形，認真做完一天，複雜一點的要一兩天。改九份考卷其實很快，一個下課就改完了，每份拍照，回家開 Excel 登記成績。詳解通常在出題的時候就寫好了，事後只要看大家常錯在哪裡再修一修。

這個時間要不要算到成本裡？我覺得不用。出考卷這件事本身就是複習。為了出一份點群的考卷，我得翻講義、翻原文書、翻考古題，有時候還順手看了 GRE 化學的題目；查一題答案的過程中會順便看到隔壁兩題。所以那六個小時不是從念書時間裡扣掉的，它就是念書時間，只是換了一個「用責任感形成的壓力來逼迫我自己專心」的讀書形式。順帶一提，那段時間我連 Word 都練起來了，註解、下標、交互引用這些功能，結果接下來的碩士寫文章時就用到了。

再講錢。影印一次四十份大約三十元，雙面的算五十，一個科目三十幾回就是一千五上下，四科全部加起來大約三千塊。那時候感謝家裡的支持，一個月零用錢一萬、住家裡、不用付房租也不用打工，所以三千塊是一個月零用錢的三成，不算小，但對一個全職考生來說是付得起、也值得付的數字。

我想講的其實是另一件事。錢通常買不到未來，你拿一百萬也買不到一個更好的成績。但偶爾會出現那種罕見的時刻，錢真的買得到，那種時候就要用力買。高中做科展的時候我買了一台二氧化碳濃度偵測器，一萬六，對當時的我是存很久的錢，後來那個科展得名了。後來補托福也是一樣，補完考出成績，拿那個成績申請到大三去 UC San Diego 交換，那段交換經驗讓我後來申請研究所更有競爭力，而且我在那裡遇到現在的太太。在準備研究所考試期間，我買了 Master Organic Chemistry 那位作者的線上筆記，當時自己讀到一個程度才去買，買了之後才發現它做得真好；如果我在還沒讀的時候買，那筆錢就是白花的。影印考卷那三千塊屬於同一類，它不是支出，是投資。

最後講一件比較不好講的事。這件事我後來停過一次。2019 年八月家父過世，我整整一個月沒辦法做任何需要規劃的事情，讀書會那一套就這樣停下來了，之後也沒有再接回去。我把它寫出來是因為，如果一篇文章從頭到尾都在講這套方法多有用、成本多低，那它就不誠實。這套做法確實有真實的機會成本，這需要你那段時間生活穩定，而生活不一定會一直穩定。

誰適合組，誰不該組

最需要讀書會的人，通常是最沒有號召力的那一群。

如果你是班上中後段，你其實最該有一群人一起念，因為你最需要的是進度壓力跟隨時有人可以問。但現實是你自己跳出來喊，很可能沒什麼人會理你。所以我給這類讀者的建議只有一句：如果有人來邀你，不要想太多，一定要加入。那個邀請本身就是稀缺資源。

很厲害的學生要看個人特質。有些人是孤狼，他喜歡自己讀、自己奮戰，讀書會對他是干擾不是幫助，那就不要勉強。又很厲害、又不擅長社交的人，自己讀就已經很厲害了，真的不用組。

至於主持人，不一定要是最厲害的那個。中上程度就夠了。真正需要的是號召力跟熱情，願意把一群人聚起來、願意排一張時間表、願意在大家想放掉的時候催一下。我當年也不是班上最強的，我前一年才剛落榜。

反過來說，什麼時候不該組？很多人會說，當你發現自己一直在付出、其他人只是在等答案的時候就該停。我不這麼看。做這件事需要觀眾，沒有觀眾會很沒動力，有人等著看詳解本身就是動力的一部分，所以一直付出也可以組。該做的判斷是另一個，如果出現了更願意付出的觀眾，就把只拿不給的人請出去，只跟願意付出的人繼續分享。

讀書會同學不也是你的對手嗎？

Dcard 上有一位考生問過這題，底下四十幾則留言吵得很兇，所以我正面回答。先講我自己做了什麼。2017 年 11 月推甄放榜我是備取第五，心裡知道會遞補上，12 月還是報名了考試，理由很單純，讀書會還在跑，我不想放棄戰友；就算推甄沒上，我也一樣會考試、一樣會辦讀書會。

再講道理。假設目標是台大化學，一年錄取一百多人，讀書會五到十個人，這個比例根本影響不了名次。真正的競爭也從來不在人跟人之間，是這間學校的讀書會對另一間學校的讀書會，比的是誰所在的地方資源多、組織得好。而你付出的是一點時間和一些答案，換回來的是別人花時間寫的詳解、有人盯著你的進度，以及撐下去的支持，怎麼算都划算。

但最誠實的回答是一個故事。我們那屆有一位同學，我一直認為她會上台大，結果她只上成大，而我上了。她分到很多成大的題目，陪我們一起寫，最後去了她本來沒打算去的學校，我到現在都覺得對她很抱歉。可是風水輪流轉，我碩班畢業申請國外全滅那年，她從成大碩班畢業申請國外就上了，早我一年出國。組員沒上、自己上了，這種事會發生；反過來也會。所以不要把同學當敵人。你永遠不知道今天遇見的人未來會怎麼幫你，研究所可以當同學，畢業後可以介紹工作，出國後互相扶持。2026 年我還在幫當年讀書會的同學找工作，也有同學回頭提供我他在半導體廠的第一手經驗。

有了 AI 之後，讀書會還剩什麼？

在 2026 年問這個問題很合理，同一串 Dcard 討論裡就有人說「我的讀書會成員只有我跟 GPT」。我的答案分三層。

第一層是連結。Allison Pugh 在《The Last Human Job》裡講的連結性勞動 (中文介紹可以先看超級歪的說書)，意思是老師、醫生這類工作，一定要跟一個有思想的人產生連結才做得好，AI 取代不了。讀書會剩下的就是這個。有 AI 做的音樂，大家就不聽真人唱了嗎？有 AI 生成的球賽，大家就不看 NBA 了嗎？人終究要回到人的互動。一個 AI 每天傳訊息叫你讀書，你不會理它；一個真人同學每天早上九點坐在自修室等你，你不去試試看。當年逼我自己走下去的也是這個，我把別人的成功跟失敗攬在自己肩膀上，出完這份考卷如果沒出下一份、同學考不上怎麼辦。一個全職考生替自己找來的觀眾和責任感，比任何工具都有效。

第二層是理解。AI 可以取代搜尋，當年 Google 完還要搜圖、中英各一次的功夫，現在幾秒就有。但它取代不了理解，把東西讀懂、變成自己的，速度還是固定的，我在 MIT 到現在每天都在經歷這件事。所以「自己寫詳解才是學習」這條還成立，只是搜尋那一半省下來了。分擔考古題也一樣，如果分擔的只是一題的答案，那早就被取代了；我們當年做的是從一題延伸出整張反應大地圖，點變線、線變面、很多面疊成一張網，這個延伸 AI 也能做，但你得知道怎麼問它。

第三層是出題。我在 MIT 試過用 LLM 從教材出 mock exam，沒有想像中簡單，它需要很多引導；AI 很會解題，出題還沒到。能出一份有代表性、從既有考題延伸、換一種考法的考卷，仍然是人的價值，也是讀書會主持人存在的理由。2017 年我出的考卷是地毯式的，時間不是重點，能塞就塞，一頁兩頁都行；現在在 MIT 出期中考，要從三題裡刪掉兩題，留下最有代表性的那題，刪掉的還會捨不得。兩種出法都要人來判斷哪裡該考。

這件事有社會學的對照。Allison Pugh 的《The Last Human Job》(2024 年出版，2025 年美國社會學會傑出著作獎) 追了一百多位老師、醫師、諮商師和做自動化的工程師。她在 LSE 的演講裡引了一位做自動助教的工程師的話，機器可以改作業、回答問題，但人還能給學生的是「一個在乎的觀眾」(an audience that matters)，學生會想讓他以自己為榮。我 2017 年替自己找觀眾，說的就是這個。她另一個觀察也對得上這篇的開頭，推銷 AI 的人常說「總比沒有好」，但那個「沒有」是人力被掃空之後的現狀，像看錄影帶的那間隔間；把現狀當成天氣，就會覺得機器是唯一的出路，而讀書會證明的是，三十份考卷就能把人放回去。她建議用一個標準評估每一項工具，它是取代、妨礙，還是促成了人跟人的關係。

研究上也有兩面。在中小學的統合分析裡，師生關係好的學生投入與成績較高，關聯在投入上比在成績上明顯 (Roorda 等人 2011，99 篇研究，是相關不是因果)；跟咖啡店店員聊幾句的顧客，正向情緒與歸屬感也比只想快點拿到咖啡的人高 (Sandstrom 與 Dunn 2014)。但同一批文獻裡也有反例，波士頓醫療中心一項只有 19 位住院病人的研究裡，74% 的人說寧可聽虛擬護理師講出院須知，理由是它給的時間和資訊比較多，有病人直接說醫生永遠在趕時間 (Bickmore 等人 2009)。論文自己的對比是，一般出院說明通常不到八分鐘，虛擬護理師每次約半小時。Pugh 對這類結果的解讀是，病人選的不是機器，是時間；論文也明說虛擬護理師不是要取代護理師，是補上被時間壓力擠掉的那一塊。讀書會裡那個每週把考卷改完發回來的人，給的也是時間。

參考資料：

• Pugh, A. (2024). The Last Human Job: The Work of Connecting in a Disconnected World. Princeton University Press. LSE 演講 (2025-02-19)：https://www.youtube.com/watch?v=r5jDMiWHXSM
• 超級歪 SuperY。10年內毀滅人類，AI已失控！？ 學者：人類最後的工作，將會是這個！ (中文說書，2026-10-02)：https://www.youtube.com/watch?v=8J0FZ3HxEJ8
• Roorda, D. L., Koomen, H. M. Y., Spilt, J. L., & Oort, F. J. (2011). The Influence of Affective Teacher–Student Relationships on Students’ School Engagement and Achievement: A Meta-Analytic Approach. Review of Educational Research, 81(4), 493-529. https://doi.org/10.3102/0034654311421793
• Sandstrom, G. M., & Dunn, E. W. (2014). Is Efficiency Overrated? Minimal Social Interactions Lead to Belonging and Positive Affect. Social Psychological and Personality Science, 5(4), 437-442. https://doi.org/10.1177/1948550613502990
• Bickmore, T. W., Pfeifer, L. M., & Jack, B. W. (2009). Taking the Time to Care: Empowering Low Health Literacy Hospital Patients with Virtual Nurse Agents. CHI ’09: Proceedings of the SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems, 1265-1274. https://doi.org/10.1145/1518701.1518891

讀書會不能變成第二個模型

AI 可以取代查資料，但不能取代理解，而理解有沒有真的發生，只有在沒有 AI 的條件下自己寫一次才知道。

我在 MIT 看到 AI 對高等教育的影響是這樣。我們各種 machine learning 的課程 (intro、CV、NLP、deep learning) 原本是三到五次作業加一個 final project，沒有考試。AI 出來之後，幾乎每一門課都發現，作業成績整體往上飄到接近滿分，不用 AI 的人反而吃虧。老師其實早就看到了，只是反應慢一點，然後開始加期中考，第一年加一次，第二年後變成兩次，跟其他課程差不多，所以現在這些課變成三到五次作業、兩次考試、一個 final project。期中期末可以帶一張 letter size 雙面的 cheatsheet，整理那張紙本身就是學習。考試一加進來，哪些人是靠 AI 寫作業、哪些人真的自己讀，分布馬上就分開了。

練習很順、考試崩掉的人長什麼樣，我相信每一屆都有。他生活太忙，想趕快把作業弄完，就丟給 AI，弄完也很晚了，直接睡，沒有回頭把該學的撿回來，或者覺得之後再撿就好。考前要學的時候才發現落掉太多。這就像要過一條河，中間可以踩的石頭不夠多，因為既有的理解太少，就很難過去；平常有自己想過的人，石頭多，理解新東西就很快，一下就到對岸。

我在 MIT 幾門課內當過助教，也跟其他助教討論過怎麼對付這件事。加考試是最便宜的方法，最扎實的方法是加口試，有用但麻煩，要公平就得兩個人一組去問一個學生，每個人都問一輪根本排不出來。我帶過 6.2000 (Electronics and Circuits) 的實驗課助教，每次實驗有兩三個 checkoff，學生做到那一步就在系統上按一下，助教過去檢查，順便一對一口試幾分鐘。題目可能已經寫在單子上，但我不照問，我都問有趣的問題，目的不是考倒誰，是補充知識。這幾分鐘非常有用，因為你必須把自己懂的東西講出來，沒真的懂很難裝得很懂。讀書會上台講詳解，就是考生自己能給自己的口試。

讀書會不能變成第二個模型。如果五個人各帶一份 AI 寫的詳解來交換，沒有一個人自己驗證過，那個集體的「我懂了」比一個人用 AI 還危險，因為大家問的是同一個模型，錯的地方會一起錯，而人各自卡在不同的地方，才能互相校正。我在自己辦的那屆遇過一位太聰明的同學，不做延伸，來兩次就不來了，但他跟帶 AI 詳解來的人不一樣，他大改自己準備考試，只是跟同學來湊個熱鬧。

如果 2026 年真的有人帶沒有驗證過的 AI 詳解來交換，我會很挫折，但會一開始就把規則講清楚，可以用 AI，可是你要能解釋結果，上台的時候不能開 ChatGPT 的對話來看，你要為那個答案負責，所以你要先做驗證。工具已經很方便了，剩下的就是多做幾次驗證。

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研究所讀書會什麼時候組？考試時程與組團時機

臺灣研究所推甄與考試的時程

我們討論的是臺灣研究所考試，對於選擇「推甄」的人來說，正常時程是：

1. 大一大二保持不錯的成績，考個英文檢定或是爭取實習來豐富履歷。
2. 大三下開始找實驗室做專題，籌碼幾乎都是成績，實習大加分。
3. 升大四的暑假做專題研究，做出一點成果。
4. 大四上學期剛開學 9 月開始準備推甄研究所，大概 10 月底有結果。
5. 開始找研究所的教授跟面試，然後隔年 6 月大四畢業無縫銜接研究所。對，沒有暑假，7 月初就要去實驗室。
   常見的變化是開始做專題的時間，可能提早到大一。

對於選擇「考試」的人來說，正常時程是：

1. 大一大二玩太多，成績不夠出色。
2. 大三沒找實驗室做專題，認清要考試沒辦法推甄，所以去報名補習班。
3. 升大四的暑假在補習班上課，然後大四上約 11 月報名考試，隔年 1-2 月考試。
4. 考完後放榜，然後開始找研究所的教授。可能都被推甄生搶光了，選擇不多。
5. 6 月大四畢業後去念研究所，一樣沒有暑假，7 月初就要去實驗室。
   常見的變化是報名補習班的時間。可能會提早一年到大二升大三的暑假。不過我現在回頭看覺得，我應該要高中畢業的暑假就去報名，這樣直接幫我預習大學化學，大一大二的成績都可以很出色，大學畢業直接出國，不用跌跌撞撞這麼辛苦。

其中大四上的 9 月初補習班課程結束，到 1 月初考試前，這段時間就是研究所考試的準備時間，下面討論。

我跌跌撞撞的時程

當然會有變化，像我 2013 大一下學期就去做專題，有成果有得獎但沒發 paper 可惜。後來 2016 大四畢業去當兵完的隔年 2017 年 9 月才推甄，但備取第 5 名，雖然清楚自己會備上，因為台大化學前面有幾位會出國。我當時不想放棄研究所考試的戰友，所以 11 月報名考試，然後隔年 1-2 月考試。推甄跟考試都有上。

• 2017-09-15：推甄簡章公告。繳費、登錄，及上傳資料截止日是 2017-10-11。
• 2017-10-28：口試，我記得那天是星期六，14:15-14:30，在 B281，同時也是我兩年後口試的會議室，怎麼進來的就怎麼出去。
• 2017-11-07：口試放榜，備取第 5 名。書審 90 分，口試 84 分，總分平均 87 分，錄取最低分數是 90 分。
• 2017-11-08：收到紙本口試成績單。
• 2017-12-04：考試簡章公告，報名截止日是 2017-12-11。當然還是報名了。
• 2018-01-22：收到系辦許慧楨的 Email 說備取上了。
• 2018-02-08：台大筆試。
• 2018-02-09：第一天進碩班實驗室。因為是已經畢業的考試生，所以辦理提早入學。
• 2018-03-13：考試放榜，正取第 13 名。英文(B) 56 分 (第 60% 考生為 32 分，達標)。有機無機 63 分，物化分析 51 分，總分 114，錄取最低分數是 109 分。

為什麼「上課、複習、考古題」三階段永遠走不完？

理想上準備研究所考試是四步，上課、複習、做考古題、去考試。真正會上演的劇情是，上課會準時結束，複習卻無限膨脹，考古題一直往後延，最後考試前一個月才匆匆忙忙把考古題印出來做。複習會膨脹的原因有幾個：

1. 人會一直覺得自己沒有準備好，想要多念一點。
2. 覺得如果我念熟一點再去做考古題，成績比較好。
3. 在同一個章節鑽太久，鑽進兔子洞裡。

第一點跟第二點是我常聽到的回應，但這主要來自於害怕跟逃避。再複習的時候，我們要的不是好看的成績，要的是 arg max d學習 / dt 。要做的這點就是要藉由做題目反覆刺激來測試有哪邊不會。

這個直覺有學習心理學的研究支持。Dunlosky 等人 2013 整理了十種常見的學習方法，學生最常用的是重讀和劃重點，但這兩種被評為效益低，他們建議用練習測驗取代重讀；Roediger 與 Karpicke 2006 的實驗則發現，重複讀書會讓人更有信心，但幾天後記得的反而比先測驗過的人少。複習膨脹，有一部分就是因為它讓人覺得自己有進展。

另一個角度是，為什麼我們明明知道考古題重要，卻總是先做眼前那些有期限的事。Zhu、Yang 與 Hsee 2018 做了五個實驗，發現人會因為一件事有期限，就先做它，即使另一件事的報酬更高。他們的解釋是，期限把注意力拉到時間框架上，離開了事情本身的價值，而且越忙的人越容易這樣。他們研究的不是考試準備，把它套到複習上是我的推論。

考古題不用考太高分。LinkedIn 共同創辦人 Reid Hoffman 有一句常被引用的話，大意是如果你對產品第一版不覺得尷尬，就代表你上線得太晚了 (Eric Ries 的轉述，措辭有多個版本，找不到原始出處，原文 “If you are not embarrassed by the first version of your product, you’ve launched too late.”)。他的例子是產品上線，但這個精神可以借用到考試上，第一次做考古題是一定會尷尬的，不要因為怕尷尬而不想開始。第一次做考古題幾分，不代表最後上哪間學校。

考古題考太高分不好，代表你可能太晚開始，前面會不會有機會透過更強烈的做題來讓程度爬升更快，不確定；或是真的很厲害沒東西可以學了，那就去念別科。考古題考太低分也不好，代表底子太差，需要回頭複習很多東西。呼應我之前說的， 30~80% 是很舒服的區間，因為你還有很多東西可以學。

我第一次補習主要是犯了第三個錯。就是這樣卡住的，錄影帶都還沒看完，複習根本排不進去，考古題一份也沒做就進了考場。看不到更高一層的東西，也就是整個會考的範圍長什麼樣子。

這個現象在心理學有一個對應的說法。Vallacher 與 Wegner 1987 的行動辨識理論 (action identification theory) 指出，同一件事可以用高層次 (為什麼做) 或低層次 (怎麼做) 來理解，而事情越困難，人越會退到低層次去想。卡在一個章節裡的時候，我想的是怎麼把這一頁看懂，而不是這一頁在整個考試裡佔多重。他們討論的是一般行動，不是考試準備，這個對應是我的推論。

解法只有一句，先做考古題，從考古題裡去找會考的範圍，再回頭翻課本複習。這樣每個章節分到的複習時間比較少，但覆蓋的範圍大得多，考出來的分數反而高。這句話的另一個講法是，你不用很厲害才開始，你要開始了才會很厲害。這篇後面還會回到這句。

參考資料：

• Ries, E. The Entrepreneur’s Greatest Asset: Embarrassment. Next Big Idea Club. 轉述 Reid Hoffman 常說的話，無原始出處，措辭有多個版本：https://nextbigideaclub.com/magazine/ericries-entrepreneurs-greatest-asset-embarrassment/6594/
• Dunlosky, J., Rawson, K. A., Marsh, E. J., Nathan, M. J., & Willingham, D. T. (2013). Improving Students’ Learning With Effective Learning Techniques: Promising Directions From Cognitive and Educational Psychology. Psychological Science in the Public Interest, 14(1), 4-58. https://doi.org/10.1177/1529100612453266
• Roediger, H. L., & Karpicke, J. D. (2006). Test-Enhanced Learning: Taking Memory Tests Improves Long-Term Retention. Psychological Science, 17(3), 249-255. https://doi.org/10.1111/j.1467-9280.2006.01693.x
• Zhu, M., Yang, Y., & Hsee, C. K. (2018). The Mere Urgency Effect. Journal of Consumer Research, 45(3), 673-690. https://doi.org/10.1093/jcr/ucy008
• Vallacher, R. R., & Wegner, D. M. (1987). What do people think they’re doing? Action identification and human behavior. Psychological Review, 94(1), 3-15. https://doi.org/10.1037/0033-295X.94.1.3

考古題什麼時候開始做？

現在就開始。很多人想把考古題留到「真的準備好」再拿來當模擬考，我的看法是大可不必，因為考古題多到做不完。以化學所來說，台大、台聯大、成大、師大、中正、中興都可以做，每間印十年，還沒乘上科目數，根本沒有留起來的必要。做法是這樣，先挑一間題目穩定、大家都會報的學校 (化學所是成大)，把十年四科的考古題單面列印、膠裝成一本，左頁題目、右頁空白當計算空間；我當年還順便調查誰是左撇子，幫他們做右頁題目、左頁空白的版本。這本是九月初讀書會開始前做的。

然後自己寫詳解，不要跟同學要答案，搞到跟朋友反目成仇，反正到時候題庫班就會有了。重點從來不是解答本身，是找尋解答的過程，一開始會找得很痛苦，但那些過程全部是學習。認真做完一間學校一年份的四科，你就會感覺到自己有進步；做完三年份就可以去考試了，不用等到做完十年。我自己的檔案是這樣：課程八月底結束，九月二十八日寫了第一份詳解，十月中再三份，十一月中到十二月中又五份，考前合計十份左右。做的時候順便把常考的重點濃縮成一份考前筆記，考場外翻得完的那種，這也是學習的一部分。

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讀書會怎麼找人？沒有頭銜也能先做的事

不過一開始最難。如果讀者剛好是在像是校址比較偏遠，補習班不會開現場班的學校，可能系上同學互相找個 4~8 人就差不多了，但還是需要有公信力與號召力的人來組織。曾任系學會幹部的系核不一定會是最適合的人，不加入系學會然後被排擠三年的系邊也不一定是最差的人選。如果讀者身處我前幾個段落提到的台北補習班生態圈，面對不同學校的陌生人，該如何更有效率地把大家組織起來？或者應該說，透過一個機制來逼迫自己讀書，同時篩選出適合加入讀書會的人選。

第一份考卷：一個下午寫出六大題

我記得當初是在開課後幾天萌生了發考卷的念頭。當時對補習班的風氣感到絕望，老師認真地在台上自動播放，學生像抄黑板的機器。看了一圈好像沒有台大的 (最後其實有一個台大植微的)，覺得我這個清華化學的有使命感要做點什麼。也可能是脫離學生身份太久，對開學感到興奮。

我就回家，花了一下午，開了一份空白的 Word 檔，從課堂內容發想，參照之前的上課內容、權威教科書、臺灣研究所考古題、一般人不會碰到的 GRE Chemistry，以及自己編的題目，寫了六大題。那是一個沒有 AI 只有 Google 的年代，差東西都要好久。做完題目後才想到我要如何叫大家寫？

我還寫了個表格來站在不同立場分析優劣 (下一節招募文的圖裡，第 8 題就是它的縮小版)，然後寫了一夜的肺腑之言來號召大家加入。

考卷背面的招募文

招募文就印在第一份考卷的背面。下面是 7 月 21 日改版後的樣子，社團網址與 QR code 已遮蔽。第 3、5、9 題講的是讀書會怎麼運作，放在〈研究所讀書會要做什麼，才不會變成各讀各的？〉那一節，那一節引的是 7 月 9 日初版的文字。

印 30 份，收回 9 份

當天上課前我先去附近的影印店印了 30 份考卷，然後直接在教室發給陌生的同學們。我好像沒說甚麼話，也不知道要說甚麼，反正都打在上面了，好像就說「寫完我來改」。大家會疑惑個幾秒，但都馬上進入解題模式，不會去多想我的動機，可能卡住後會往後翻看看我寫了甚麼肺腑長文。

當天收回 9 份考卷，詳解還來不及印美美的 PDF，是用手繪的草稿拍照上傳到社團，下一份考卷就跟著下一堂課發。就這樣跟著課程進度走，那個暑假 54 天發了 32 回，平均一週約四份，每回都附詳解。

當天回家我就知道方向是對的，所以叫自己繼續做，不管有多少人會交。後來我常用這件事跟人解釋一個道理，想做一件事，別等到人找齊、資料和資源都到位才開始；先簡簡陋陋地出發，出發之後才會在路上遇到志同道合的人。我也確實遇到了。

考卷背面除了那篇招募文，還印了一個 QR code，掃了就進臉書社團，不用一個一個問。沒有人當面拒絕過我，考卷放在桌上就是了；有人沒交回來，那就沒差。沒交的人裡有一些慢慢變成會交，一直沒變的多半是沒來現場上課、改去補課的人，我根本遇不到他們。

後來真正從頭跟到尾的核心是六個人，包含我。臉書社團後來有三十一個人，碩士論文的致謝裡我列了十八位在補習班認識的戰友，那十八位每一個都確實交過考卷，對得上成績登記表；但每一回實際收回來的中位數只有五份。所以這件事的形狀一直是一個小核心，外面圍一圈看詳解的人，從來沒有三十個人一起跑過。

而且核心不是我一個一個找來的。2026 年我把臉書資料匯出來重看那半年，往來最深的兩位同學，一位是社團成立三週後被別人帶進來的，另一位九月下旬才進來。一個沒有頭銜的人能做的事，其實只有把第一份交付物做出來、發出去，然後讓它自己長。

給明天就要發第一份考卷的人

先練習怎麼講。準備兩三個版本的說法，想一下對方會問什麼，對著鏡子練，要有一點業務的技巧。然後不要逼任何人參加，也不要叫人當下做決定。把考卷放在他面前就好，背面有招募文和 QR code，要不要掃、要不要進社團，讓他自己決定；發了第一份詳解之後他會看到你做的東西，再決定一次。信任是一週一週累積的，發了兩三個月之後，大家才會相信你說要做的事一定會出現。

不要做的只有一件，不要缺席。真的有事要缺席，找人處理。我有一次沒去，請同學幫我印考卷、發考卷、收回來，也沒事。

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研究所讀書會要做什麼，才不會變成各讀各的？

一回小考怎麼跑：發卷、收卷、公布詳解

同一張招募文的第 3、5、9 題，寫的是 2017 年我規劃的讀書會怎麼運作。

3. 學習團體會有甚麼活動？
   a. 小考：每周提供小考及解答，並藉由考試成績來提醒同學要念書。
   b. 在Fb社團中分享筆記及討論問題。
   c. (我還沒想到第三點，你有空幫我想。)
4. 考完後呢?
   預計規劃是上課前發考卷，同學盡量早點來寫或是上半堂課一邊寫。中堂一下課就收考卷然後批改並登記成績。考卷上會有簡解，詳解跟下次上課考試範圍將公告在Fb社團內。放學就發考卷，同學可以帶回家複習。
5. 團員需要付出什麼？
   →參與討論、協助出題、幫改考卷、登記成績、討論團體未來運作方式。

實際跑起來跟這張紙寫的幾乎一樣，沒有變形。上課前在教室發，大家趁老師還沒來先寫；中堂一下課就收，沒寫完的也要交，不然我改不完；下半堂課我在台下批改登記，放學前發回去。考卷是跟著上課進度走的，老師那堂教到哪裡，下一份就考到哪裡，所以頻率由課表決定，那個暑假 54 天發了 32 回，平均一週約四份，比我自己記憶中的一週兩份密得多。

詳解怎麼做：從手繪草稿到 PDF

第一回的詳解是手繪拍照，純粹因為太急。後來改成 PDF，是因為想要有質感，發出去的東西好看一點，大家才會想留著，所以就慢慢訓練自己把它弄好看。化學在這件事上比數學和物理麻煩，數學式子用 Word 就打得出來，化學有一半的東西要找圖，另一半要用 ChemDraw 畫，碰到 3D 結構連 ChemDraw 都不夠用。這些都要練，而且練起來之後很多年都用得到。

一份考古題做成詳解要多久？快的話半天，要做好要一天；只出題目不寫詳解，抄一抄打一打一個小時就好。但做多快從來不是重點，重點是過程裡有沒有把東西學起來。那是一個沒有 ChatGPT 的年代，查一個觀念要 Google，Google 完要再搜圖片，中文搜一次英文再搜一次，每一個結果都點開看。那些點開又關掉的網頁，就是讀書。

成績貼在教室後面

成績是全部人一起公布的。我直接印出來貼在教室後面，現在回頭看超政治不正確。會有人跑去看，但那個成績就是一個數字，它不會進任何人的成績單，看完也就看完了。前面講霍桑效應的時候說過為什麼要這樣做，這裡只補一句實務上的做法：貼出來的同時詳解一定要跟著上社團，讓看到自己分數不好的人，當天就知道該補哪裡。

2026 年的小考卷：翻書、查 AI 都沒差

如果要我再辦一次讀書會，在 AI 浪潮下與 MIT 的 TA 經驗，我其實會改的不會太多。

2017 年的考卷上除了答案，還有一格是我自己加的，招募文第 6 題寫的那個 Did you open book or discuss with classmates。我一開始想測成績，又不想大家壓力太大，所以開放 open book，只要勾一下。結果幾乎沒有人勾，我後來也覺得沒差。大家拿到考卷就專注做題。可能第一天會覺得奇怪，這個人是誰、為什麼發考卷給我，但很快就進入「解題模式」，沒有人在想「為什麼要寫考卷」或「要不要勾那一格」。重點是有沒有學到東西，就算真的翻了課本我也不在意，這張考卷從來就沒有在抓作弊。

現在有了 AI，我會擔心大家用 AI 寫考卷嗎？沒差。

1. 願意花時間坐下來寫就是參與。主持人真正怕的只有兩件事，考卷遞過去被拒絕，或者有人只來蹭免費的 PDF 詳解、一張卷子都不交，翻書查 AI 跟這兩件事比起來算什麼。
   2. 紙本考卷有一個 2017 年沒想到的好處，就算答案是 AI 給的，你也得親手抄一遍，抄寫本身就是學習，比直接看螢幕上的解答多過一次腦。第三，
2. 分數只是參考，完全沒有強制力，它不會進任何人的成績單，沒有必要替它設防。第四，
3. 要對自己誠實。小考卷上的分數不管怎麼來的都只是過程，考上、念完碩士、畢業，才是真的，趕快去台積開啟賺錢人生才是目標。

考卷是幫你學東西的工具，在工具上作弊，騙的只有自己。

至於 2026 年的主持人要從哪裡弄題目，其實比我當年更容易。

• 最快也最保險的是考古題，範圍一定對，抄過來就能用，剩下的工作是寫詳解，而寫詳解本身就是練習。
• 第二個來源是教科書的習題，它們是地毯式覆蓋的，每章前面幾題基礎到沒有創意，但範圍完整，最後幾題才是比較大、比較有想法的題目，所以要什麼難度都找得到。
• 真的想出有創意的題目，我會去找 paper 改寫，這也是教授會做的事。

其實想一想出題的生態鏈就知道，考題是助理或中生代的教授出的，資深教授不會去出。這群年輕教授們雖然，叫博士生出有風險，所以多半自己出，要快就是翻教科書。當時我在清華化學的導師林俊城教授就說過，出期中期末考題，最快就是翻另一本教科書，然後改一改就可以用了。我當時考研究所時，跟同學還有在蝦皮上買了同科目但不同作者的參考書，發現這樣從不同方面學習蠻有幫助的，但就是要投資個幾千塊買課本。

考古題怎麼分工

考古題多到一個人做不完。假設目標是台大，台大一年兩科，印十年就是二十張考卷；成大的題目穩定，又是所有人都會報的學校，適合拿來練，一年四科印十年又是四十張。六十張考卷，就算兩天寫完一份詳解，已經是很高的產出，考前還是寫不完。所以我當年把目標定在三年份，大約十二份，認真從頭寫到尾。

剩下的就要靠組隊。考古題的解答買得到，但買來的通常很簡略，自己寫詳解的過程才是學習；可是五十份都自己寫，雖然學到最多，時間絕對不夠。折衷的做法是自己認真做十份，其他四十份由不同的組員分擔，再把詳解拿來讀。別人寫的詳解你大概只能吸收七八成，但省下來的時間可以拿去補自己的弱點，整體效率反而高。這也是為什麼我在前面把「加速學習」列成讀書會的第三個好處，分擔考古題、互相問問題、互相討論，都算在裡面。

我們那屆一開始其實有兩個讀書會，一個以台大的考題為主，一個以成大的考題為主，因為兩間學校的題型差太多。後來我想把兩邊併起來，沒有併成，只有一位同學真的從台大那邊過來陪我們寫成大的題目。

AI 怎麼用：整理可以開，寫考卷要關掉

我自己在 MIT 修 6.7960 時用了一套流程，聽課記關鍵字、課後花幾分鐘整理筆記、逐字稿丟給 LLM 整理、再叫 AI 出小考卷，其實就是 2017 年化學研究所那套出題流程搬到 machine learning 課，差別是中間每一步都有 AI。

老實說效果沒有想像中好，因為那學期太忙，真的自己念書的時間不夠。真正有用的只有最後一步，把考卷印出來，關掉電腦，開始寫。那時候才會真的激發自己，哎，這題怎麼會不會？所以如果要給考研究所的人一條什麼時候可以開 AI 的規則，我會說，整理可以開，查資料可以開，寫考卷的時候要關掉。

要做得好就要對自己更嚴格一點。同一份考卷寫三次。第一次真的自己寫，大概十幾分、二十分，停下來自己改；過幾天再考一次同一份，應該可以到六七十分；最後再寫一次，到八九十分或滿分。

考古題分工也要跟著改。如果 AI 十分鐘就能生出詳解初稿，那分到那題的人要負責什麼？確認答案是對的，這是最基本的。更應該做的是延伸。一題問 A 答 a，那是正常的詳解，你一定要補問 B 答 b、問 C 答 c，舉一反三。讀書會的價值就在這裡，一般的詳解你只學到那張考卷的內容，從那張考卷延伸出去，二十題每題延伸四五題，你學到的是一百題的內容。所以 2026 年分工分的是誰負責延伸、誰負責上台的時候回答追問。上台講的時候不能開 AI 的對話，答案是你自己要負責的。

那 AI 的答案什麼時候會錯？我被 AI 的流暢解釋騙過的經驗其實不多，因為看得出來。AI 犯錯有兩種，一種很明顯，看到就知道怎麼會這樣講。另一種比較細。UCLA 的數學教授陶哲軒講過 natural friction 這個觀察，人在講困難的地方會放慢、講得仔細，簡單的地方快速帶過；AI 反過來，它資料多、有把握的地方講得很仔細，沒有把握的地方快速帶過，但語氣一樣有自信。所以 AI 錯得最有說服力的地方，往往是它講得最快、最流暢的那一段。這個差異看久了看得出來，但要看得出來，你自己得先在那個地方卡過，這又回到為什麼要自己寫。

被邀請的人怎麼判斷要不要進、什麼時候退

這篇大部分是寫給想組的人，但更多人是被邀請的那一方。中後段的同學收到邀請，先做一件事，問主持人進度表怎麼排。我們當年是一週一次四小時，前兩小時討論一份考卷，後兩小時討論另一份，一份盡量由一個人負責寫詳解，而且一定要延伸。一年四科四張考卷，兩個禮拜講完一年，三年六個禮拜；九月課程結束到一月考試大約十六個禮拜，剛好解兩間學校各三年，剩下的時間複習。進度表排得出這種東西的讀書會，就值得進。

什麼時候該退？進去之後發現有人在追男女朋友，那是一個 red flag，要嘛請他在大家都要考試的時候別這樣，要嘛考慮這個讀書會是不是有問題。我自己那屆就少了兩個人，他們談戀愛之後就自己念了。

至於程度差太多，這是留言裡第二常見的反對理由，但實際上讀書會的成員大多來自同一間補習班或同一個系，程度不會差太多，真的差一點，教學相長也可以教。真正怕的是不想念書的人，而不想念的人根本不會來，所以也沒差。我從來沒有請人出去過，只有一次傳了一長串訊息給一個很混的人，他之後就沒再來，我也不覺得要逼誰念書。如果真的要處理，就清楚講一句，你不付出，我不能一直給你免費的東西，請你做點什麼。人是社會性的動物，而且自己也要考試，大部分人會動起來。

2020 年自己開班那屆有一個天然的篩子。前半段的成大考古題誰都可以來，後半段台聯大開始才算正式參加，考上了才依學校收費，有人就只來免費的那一半，然後不見了。這也沒辦法。

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讀書會結束後會留下什麼？知識資料庫與可遷移技能

筆記要寫在哪裡才不會白費？

紙本筆記本有一個致命傷，順序在寫下去的那一刻就固定了。第三週學到的東西如果該接在第一週那頁後面，只能在旁邊畫箭頭，或者整頁重抄。考研究所這段期間，對一門科目的理解會被重寫好幾次，筆記卻停在第一次理解的版本，於是愈到後期愈不想翻它。

我當年用的是投影片。一個主題一張，隨時可以插入新的一張、把兩張併成一張、把一張拆成三張，順序想怎麼調就怎麼調。這件事聽起來很小，實際的影響是會願意一直回去改它；而願意回去改，筆記才會跟著理解一起長大。

張數會很誠實地反映理解到哪裡。我記得的階梯大概是這樣。

表 1　投影片張數與當時的理解狀態

這張表的用處不在總數，而在你現在落在哪一格。手上只有 5 張很正常，那就是第一格該有的樣子。

不過有些東西不適合一題一張。有機化學的反應彼此是網狀的關係，一個官能基可以往六個方向轉，真正要記住的是「從 X 怎麼到 Y」以及「誰比誰活潑」。這種東西拆成十張投影片反而看不懂，要的是一張把整章壓進去的網路圖。我那份羰基反應地圖就是這樣，中間一條由上而下的活性順序，兩側掛著試劑與箭頭，一張紙涵蓋一整章。

所以我的筆記其實是兩種形式在跑，投影片管主題的深度，反應地圖管關係的廣度。有機幾乎全在後者，這也是為什麼我的有機投影片只有十幾張，看起來像投入最少的一科，其實內容都跑到另一個資料夾去了。

兩種形式共用同一套邏輯。第一，一定要自己整理；網路上找得到現成的反應地圖，印別人的來看幾乎沒有效果，因為整理的過程才是學習本身，成品只是副產品。第二，可以一直改。第三，考前翻得完，一百張投影片翻一遍遠比重讀課本快，而且每一張都是自己做的，看到標題就想得起內容。

還有一個做法我後來覺得最划算，同一張圖再做一份空白版。反應機構畫完之後，把產物那格挖空，右半邊放同樣的題目但留白。這樣筆記本身就是一份考卷，複習的時候得動手寫，眼睛掃過去不算數。這跟我後來出考卷發給同學是同一個動作，只是對象從自己換成別人。

這套東西不綁化學。生物一樣有反應機構要畫，也一樣需要主題式的投影片；化工跟化學很接近，只是無機的比重低，多出來的單元操作與輸送現象更適合第三種形式，也就是用程式算出來的圖。凡是有數值模擬的部分，波函數、熱力學、滴定曲線、分子動力學，都不要再用試算表慢慢拉，寫個 Python 腳本算完輸出 PNG，必要時做成可互動的網頁掛在 GitHub Pages 上。

八年後回頭數，那批投影片實際輸出成圖的有 182 張，ChemDraw 那邊另外還有 304 個源檔。跟我記憶中的 200 張差不多。

真正說明問題的是修改日期。最新一次編輯停在 2024 年 12 月，那時我已經在 MIT 念電機博士，距離考研究所六年多，還在改大學化學的量子力學筆記。如果當年寫的是紙本筆記本，它 2018 年考完就闔上了。

如果現在重來一次，我會套用我在《碩士論文怎麼寫？| 從碩0到前三章的論文啟動地圖》裡寫過的串接大型語言模型 (LLM) 協作流程，讓 coding agent 直接改 Overleaf 同步下來的 LaTeX 專案。考古題詳解全部用 LaTeX 配 Overleaf，不再用 Word，要用 Word 還是 LaTeX 那篇有一張自我檢查量表。主題筆記還是投影片，因為它可擴展又能快速複習 (畫概念圖其實 PowerPoint 很夠用)，而且我寫了小工具把投影片轉成 Markdown，讓 AI 直接讀。化學結構還是用 ChemDraw 畫再輸出 PNG，不用 LaTeX 內建的繪圖套件，因為調整起來不直覺。數值模擬交給 Python。

我不會用的也有三個。不用 Canva 做投影片，那是給商用簡報用的，而且資料都放在別人那邊。不用 Notion 做筆記，有 coding agent 其實就夠了。也不用紙本，紙本最大的問題是它是死的，沒辦法被搜尋、被模型讀取、被再加工。

(配圖候選：03_Reaction map\04_Reactions in PYB Ch16.png 當反應地圖的範例，09_ChemDraw\17_Name Rxn - M~R\Robinson Annulation.png 當空白版自我測驗的範例。兩張都有 edchen1240 浮水印，可直接用。內連〈人工智能世代的學習方法〉放在最後兩段之間。)

三年內換了三次身分

2017 到 2018 年我是學生，自己出考卷、自己改，前面已經寫夠多了。這裡只收一句，推甄與考試兩條路我都上了台大化學，那是這整件事換來的第一個結果。

2018 年夏天，建國 (全名高點建國) 來找我。他們聽說我推甄和考試兩條路都上了台大化學，才開口請我去教。所以讀書會換到的先是成績，工作是跟著成績來的。從那年六月到隔年二月，我是高點建國化學研究所的老師，四科都教。老師有分大牌跟小牌，我是小牌的那種，但工作是真的。讀書會一週一堂、一堂四小時，週五晚上台北班，週六晚上中壢班，時薪七百，台北算四小時、中壢算五小時，多出來那一小時其實是給通勤的。那一年內部還分兩段，暑假正課的時候我在台北班跟班，課前發考卷、課堂中改、課後發回，跟 2017 年同一套；開學之後的讀書會就由我帶。同樣是發考卷，這一年每回收回來的中位數是十六份，2017 年是五份，同一個人、同一種考卷，差別只在身分。跟 2017 年最大的差別是我更懂內容了，教材也改得更好，所以到 2020 年自己開班的時候品質又更好一輪。

2019 年八月家父過世，我整整一個月沒辦法做任何需要規劃的事，讀書會停了，之後也沒有接回去。這一段前面成本那節寫過，這裡不再重複。

2020 年碩士畢業，第三次申請 MIT 全滅。既然又要蹲低，我決定一次做兩件事，一件是找正職，去了美光；另一件是自己開補習班。地點找了很多，台北的教室月租三萬根本弄不起，中壢的月租七千，開在中央旁邊還收得到中原的學生。還有一個理由。研究所補習班對不同學校的學生收費差很多，頂尖公立大學的學生幾乎不用錢，私立大學的學生要付好幾萬；而中壢只有兩間大校、學生少，名師不太會特別跑去開現場班，那邊的學生只能看錄影帶，剛好是最需要被照顧、也最需要讀書會的一群。啟動資金五十萬上下，一部分是家父的保險金。錢大半花在裝潢，網頁、名字那些其實沒什麼人在乎，大家真正看到的是我在教書，還有那間教室長什麼樣子。美光在桃園，兩地開車十幾分鐘，補習班是刻意開在通勤半徑裡的。那屆有人從中央考上台大。

收錢這件事我 2017 年在招募文裡寫過，教育這種事不該收錢。三年後我去建國拿時薪七百，再三年後自己開補習班收學費，看起來前後矛盾。我現在的看法是，補習班老師時薪七百其實很低，而我自己辦的那屆是考上才收，依考上的學校分級，前半段的成大考古題還是免費的，投入的錢遠超過收回來的。2017 年那句話是第一屆的時候說的，影印費真的便宜，我希望大家多參與，而且「那時候我連個屁都不是，只有一個清大化學的頭銜」，想收什麼錢。

第三屆的學生從哪裡來？從第二屆教過的人往下轉介。2020 年八月我用同一段話私訊上一屆的學生，請他們往下傳。第一屆的人變成講者，第二屆的人變成管道，第三屆的人變成學生。開課前我也辦過一場經驗分享，請上一屆的學長回來，講他們當年怎麼準備、最後考上哪裡。

那屆的最後一堂是 2021 年 1 月 23 日的模擬考，之後排了一場「選校說明暨同樂會」，從開課前就寫在行事曆的最後一行。2021 年 3 月 6 日週六，在中壢的教室，下午三點到五點分享，六點聚餐。四位已經在研究所的學長姐各講一間學校，怎麼找教授、那間學校長什麼樣，其中兩位是 2017 年跟我一起寫考卷的戰友。2017 年他們是被我發考卷的同學，2021 年變成被我請來講的人。那天卡在成大放榜和台大放榜之間，台下有些人自己的結果都還沒出來。

帶得走的東西

整件事留給我最可遷移的能力，排第一的是查資料和驗證判斷。那時候什麼都要查、什麼都要自己判斷對不對，這個習慣後來一路用到現在。再來是工具，Word 的註解、下標、交互引用，ChemDraw 的畫法，都是寫詳解練出來的。排進度、專案管理也有，但我不覺得難；真正學到的專案管理是「準備一場大考要怎麼進行」這整套方法，後來我用同一套幫太太準備 GMAT，之後人生就沒有太大的考試了。

最意外的答案是室內裝修。中壢那間教室是老房子，貼瓷磚、批土修牆、水泥、修木頭、拆牆裝牆、裝矽酸鈣板、配電裝電箱、裝燈、從電箱牽 220V 的電繞到外面的 subpanel 給熱水器和冷氣、處理裝修廢棄物、租小貨車、買課桌椅、掛一面超大的黑板，全是自己來，只有兩台冷氣的安裝花錢請人。我把它當成一場練習，因為你很難找到別的地方練這些。這跟我對考古題的想法是同一件事，最好的練習就是直接寫考古題，最好的練習就是直接解決生活裡的問題。這些技能後來在美國全用上了，裝太陽能板和風力發電機、加燈加插座，都是中壢練的。

如果要問到有沒有練就「說服陌生人寫考卷」或是什麼博得信任的軟實力，我覺得這種事情急不來，但有個模式可以遵循。

1. 先說自己會做甚麼，誠實說明動機、分析優劣。不要畫大餅。這是最基本的信任。
2. 在這段期間讓自己承諾的事情準時兌現發生，贏得大家的信任。

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結語：給正在蹲的那個人

在 2017 年我其實沒有想過自己在班上落在哪裡，也不建議正在準備考試的人去想，那個問題壓力太大，而且根本估不準。

考成大的大概五百到八百人、考台大兩三百人、收一百人左右，這些數字我自己都不確定，要上網查；一個三十幾人的現場班加上線上的學生，全台灣的無機化學又都來自一兩位老師，定位要從哪裡估？

該問的只有一件事，今天有沒有比昨天多學到一點。Δ (delta) 是正的就好，進步多少沒關係，每天都有進步就很棒了。這套心法後來寫碩論、做研究都一樣，整個目標太大，像 eating an elephant，不要問還剩多少大象、冰箱夠不夠冰，要問今天有沒有吃。能算的東西才做量化管理，研究跟論文都看不到盡頭，只有快到的時候才看得到，準備研究所考試也是。