考試衝刺時間分配計算機
考試前嘅最後一週,最大嘅敵人通常唔係內容多 — 而係「點分配時間」。最簡單嘅 evidence-based 方法叫 **proportional allocation**:每個科目/章節嘅溫習時數,按佢喺考試嘅佔分比例分配。例如 CFA Level 1 嘅 Ethics 佔 15-20%,Quant 佔 8-12%,Ethics 自然應該分到更多時間。本工具幫你:輸入總溫習時數同每項 topic 嘅 weight (%),即刻畫出每個 topic 應分幾多個鐘同分鐘。適合 CFA / FRM / SAT / GRE / GMAT / DSE / 大學期末等多 topic 大型考試。
請輸入有效數字(總時數 > 0;每項佔分 0–100)。
總分配時數
40h
佔分總和
100%
項目數量
4
公式
每項分配時數 = 總時數 × (該項佔分 / 所有項佔分之和) 例:總時數 40h,Ethics 佔 40%,總佔分為 100% → Ethics 分配 = 40 × (40 / 100) = 16 小時
- · 依據:Proportional / weighted allocation 係 expected-value optimisation 嘅基本應用 — Dunlosky et al. (2013, Psychological Science in the Public Interest) "Improving Students' Learning" 確認 distributed practice 同 cumulative weight-based scheduling 比集中溫單一 topic effective。CFA Institute、ETS (GRE)、College Board (SAT) 等出版嘅 study guide 都建議學員以官方 exam weight 為 base 分配時間。
- · 本工具用嘅係 **pure proportional split** — 唔考慮 topic 難度同你對每 topic 已有嘅熟悉程度。實際使用時建議 +20% 到你最弱嘅 topic、-10% 到你最強嘅 topic(empirical pedagogy: "spaced retrieval + targeted weakness" 效果最佳)。本工具嘅 weight column 容許你直接輸入 adjusted weight 而唔係 raw exam weight 達到呢個 effect。
- · 建議 buffer:總時數最少 deduct 20% 做 review + mock exam — 例如 plan 50h 溫習,實際 input 40h 到本工具,剩 10h 做整套 past paper / Kaplan mock。research 顯示 active recall (testing) 嘅 efficiency 高過 passive re-reading 約 50% (Roediger & Karpicke 2006)。
- · 單日 study cap:成人 deep-focus study 嘅 sustainable upper bound 約每日 6-8h(含休息),超過 10h/日會出現 diminishing returns 同記憶 retention 下降。輸入嘅 total hours 應該÷可用日數,check 每日 load 係咪超過 8h;超過就要延期或者 trim scope。
- · Pomodoro / time-block:每項分配時數宜分成 25-50 分鐘嘅 block + 5-10 分鐘休息。例如分配到 Ethics 16h,可以拆成 32 個 Pomodoro session 喺一週內分佈,效果好過連續溫 8h。
- · 舉例:CFA Level 1 official topic weights(2024 curriculum)— Ethics 15-20%, Quant 8-12%, Economics 8-12%, FRA 13-17%, Corp Issuers 8-12%, Equity 10-12%, Fixed Income 10-12%, Derivatives 5-8%, Alternative Investments 5-8%, Portfolio Mgmt 5-8%。
常見問題
我已經對某 topic 好熟、某 topic 完全唔識,proportional split 公唔公平?
Pure proportional split 嘅 assumption 係「對每 topic 都係 zero familiarity」— 即係從頭學。實際情況通常唔係,所以建議做 **adjusted weighting**:(1) 對每 topic 評 1-5 嘅 mastery score(1 = 完全唔識,5 = 已經 mastered);(2) Effective weight = raw exam weight × (6 − mastery score);(3) 用呢個 effective weight 入工具。例:Quant raw weight 10%,mastery 5(已熟)→ effective = 10 × 1 = 10;FRA raw weight 15%,mastery 2(弱) → effective = 15 × 4 = 60。 工具會按比例分配。記住有 study 嘅 marginal return — 已 80% mastery 嘅 topic,再溫多 5h 可能淨 +1 分;唔識嘅 topic +5h 可以 +10 分。
所謂「總溫習時數」應該輸 calendar hours 還是 effective focus hours?
輸 **effective focus hours**,即係真係坐定定、無 distractions、active learning 嘅時間 — 唔包括 commute、食飯、洗澡、scroll IG。Empirical data 顯示一個成年學生嘅 deep-focus throughput 大概係每日 calendar 8h 對應 effective 4-5h。Time-tracking app(Toggl、RescueTime)嘅 data 同 university study skills office 嘅 guideline 都印證呢個 ratio。所以如果你 plan 一週溫 7 日 × 6h focus = 42h,輸 42(唔好輸 7 × 8 = 56)。Calendar planning 用其他工具(Google Calendar),呢個工具係 budget effective hours per topic。
佔分總和唔等於 100% (例如得 95% 或 110%),個 split 仲會 work 嗎?
會 work — 因為工具用嘅係 **relative weight**,唔係 absolute %。公式係:每項時數 = 總時數 × (該項 weight ÷ 所有 weight 之和),所以總和係 95 或 110 或 200 都會自動 normalise 返。例如總時數 40h,三個 topic weights 係 20, 30, 50(sum = 100) vs 10, 15, 25(sum = 50),結果一樣(topic 1 分到 8h, topic 2 分到 12h, topic 3 分到 20h)。呢個係 designed-in 嘅 feature — 等你可以輸入 raw exam weights(通常 sum = 100%)、adjusted importance scores(任意 scale)、或者「relative effort needed」嘅 1-10 評分都用同一個工具。
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