四个动作，一个接一个：S·O·A·R
SOAR 是教育心理学家 Kenneth Kiewra（内布拉斯加大学林肯分校）提出、有实证研究支撑的学习模型。这一页把它拆成你一天里真正会做的动作。
方法本身
四步，每步都是具体动作。
左边是 Kiewra 的定义，右边是它在 Soar 里长成的操作，学一个方法，顺手就是在用一个软件。
选择 · 提取
先获得一套完整、准确的学习材料，笔记越完整，成绩越好，这是被反复验证的相关性。
开课即转写；外语的课边讲边翻 —— 老师一停，这一段就译成你懂的语言。
跟教材上课时，字幕浮窗上标一下没跟上的那句；课后精读的就是这份清单。
组织 · 整理
把线性的笔记转成图表与关系网，结构显现出来，记忆才有挂钩。
老师换一个话题，笔记里就自成一节；每条要点都记着它是从哪句话来的。
一键变成文档、幻灯或表格，同一份内容，三种形态。
关联 · 桥梁
让知识点互相关联、接上你已有的知识，孤立的事实最容易忘。
encoding ⇄ 编码，双语双向，考试写哪种都不慌。
回答会说清用了哪份材料 —— 挂进来的给可点的编号角标，课堂内容指到哪节课的哪一段。问它你自己的东西而它没看到，它直说没有。
调节 · 自测
用自我检测来调节学习，知道自己不知道什么，比再读一遍重要。
FSRS 排程，词卡 + 题卡混排，每天一小份。
答错的题，AI 点破你选的那一项错在哪，还要引老师课上的原话；再答对两次，它就毕业退场。
落到一天里
一天，四个时刻。
功夫花在对的时刻 —— 课前、课中、课后、晚上，各有各的活。
今天要讲的教材页，AI 提前用你的母语列出核心概念、生词和一句「为什么值得听」。
逐句翻译，术语按你的术语库走；没跟上的句子点一下标记；教材跟着老师同步翻页。
课堂总结自动生成；回放标记过的句子；新术语和课堂要点自动进复习队列，不用自己整理。
FSRS 排好的词卡 + 课堂题卡混着来；答错的，AI 用你真的听过的那节课讲给你。
方法不是我们发明的。软件是。
严肃的部分
学术出处
Kiewra, K., SOAR 学习模型，University of Nebraska–Lincoln(kiewra.unl.edu/soar-success)。
FSRS 复习算法
开源的间隔重复调度，在数亿条真实复习记录上训练。上面那张图里的 3 / 14 / 57 / 196 天，就是它按你的表现算出来的。
数据与隐私
数据与 AI 均在服务端处理，密钥永不进客户端。课中实时字幕的麦克风音频只在内存里转成文字，不写盘；导入已录好的课时，音频会在我们服务器上短暂存放交给识别服务，识别完就删。
它不做的三件事
它不催你
复习到期不发任何通知。推送只用在你自己排进日历的那些事上 —— 你不打开它，它就不来找你。
它不给你打分
没有积分，没有排行榜。连续天数它记着，但不排名；断了也不说话。
看过答案的那一轮不算数
错题本的答案先藏着。你要是先翻答案，这一轮照样给你一句话，但不推进毕业进度 —— 想起来这件事，得发生在看见之前。
左边是论文，右边是按钮
左边那句定义出自 Kiewra 的论文，右边那两条是你真的会点的地方。中间没有第三样东西。