JOLにおける平均への回帰の認識

最も自信のあるJOLを最も割り引く——それらは膨らんでいる可能性が最も高い。

Why it works

JOLの正確さは自信のレベルにわたって一様ではありません。高いJOLは中程度のJOLよりも過大評価である可能性が高くなります。なぜなら、高い自信を生み出す同じ流暢さの合図（簡単な処理、最近の接触）は、実際の保持の見積もりを膨らませる可能性が最も高いものだからです。最も自信のある項目が最も疑わしいと知ることで、系統的な偏りに対抗する較正された割引が可能になります。

How to do it

1. どんな勉強セッションの後も、90%以上の自信で評価した項目を見る。
2. これらを、飛ばすのではなく、次のセッションで再テストする最優先項目として扱う。
3. 遅延した想起に合格すれば高いJOLを確認し、失敗すれば較正し直す。
4. セッションを重ねて、90%以上の項目が実際に90%以上で想起できているかを追跡する。そうでなければ閾値を下げる。

エビデンス

過信の偏りは、自信の分布の高い端でより顕著です。較正における難易度効果に関する研究は、過信が簡単だと評価された項目に集中していることを示しており、これはJOLが膨らむ現象と並行しています。 (observational)

この実践はJOL固有のプロトコルというより較正研究から導かれたものです。高いJOL項目に焦点を当てて早期に再テストするという特定の指示は、根底にある発見の実務家による応用です。

よくある間違い

低いJOLの項目（難しく感じる）の再勉強を優先し、高いJOLの項目（もう終わったと感じる）を飛ばしてしまうこと。実際には、高いJOLの項目こそが、テストの時に不意打ちを生む可能性が最も高いのです。