在完成 冒險地圖功能 並部署上線後，我立刻讓自己的孩子開始試用平台。
雖然原本設計了 完成任務可以蒐集拼圖碎片、解鎖動物 的機制，孩子確實很喜歡，但我總覺得還有空間可以加入更多輔助學習的功能。

剛好最近孩子有在看成語故事書，我就想說乾脆將 成語學習 導入平台吧！
最初的構思是設計一個專門的成語學習頁面，讓孩子能自主在上面閱讀和學習。

不過想了想，這種被動的方式似乎很難讓孩子每天主動打開來用，效果可能有限。

於是，我開始與 AI 討論如何設計，才能既激起孩子的興趣，又兼顧良好的學習成效。
AI 建議我採用 「挑戰答題」 的形式，並且設定每日挑戰的條件限制。這樣：

• 能創造期待感
• 避免短時間內過度消耗內容
• 形成每天持續參與的習慣

成語挑戰的規劃

最終我決定將挑戰與平台的 主線任務 結合：

• 孩子每天完成主線後，觸發三次成語挑戰的機會
• 每次挑戰都是 連續答題
• 闖關成功就能解鎖一個全新的成語，並獲得 星星獎勵

AI 也提醒我，出題可以 根據已解鎖的成語 來進行，這樣每天的挑戰不僅能引入新知識，還能持續複習，形成漸進式學習循環。

成語資料的準備

既然平台的主題是 動物探險，成語自然也要呼應這個設定，所以我請 ChatGPT 幫忙生成大量與動物相關的成語及解釋。
原本打算一次產生 200 筆資料，但實測後發現會遇到不少問題：

• 成語重複
• 解釋不完整
• 典故缺失

為什麼 AI 處理不好這類資料？

AI 的回答是，目前 AI 在處理 一次性大量產出且需高度正確的結構化資料 時，主要有三個挑戰：

1. 知識來源零散
   AI 的知識來自書籍、網站、辭典、論文等多種來源，但這些資訊是分散的片段，並不是現成、完整且經過整理的「200 筆動物成語辭典」。

2. 長程一致性難維持
   單筆生成時可以逐一檢查，但一次要生成 200 筆，就必須同時確保：

   • 不重複
   • 出處正確
   • 用詞適合小學生

   這對 AI 來說屬於「長程一致性」問題，生成過程中容易發生遺漏、重複、或格式不統一。

3. 列表越長，錯誤越容易累積
   即使只有 1% 的錯誤率，生成 200 筆也可能出現 2 筆錯誤；而且這些錯誤可能是隱性的，例如故事細節與實際出處不符，需要人工或外部資料驗證才能發現。

我的暫時解法

後來我改用分批的方式：

• 給予資料來源並分段產生成語列表
• 分批讓 AI 檢查是否重複
• 再分批補充解釋與典故

雖然多花一些時間，但資料品質明顯提升，也方便後續統一存成 JSON 格式，直接匯入系統中。

[
  {
    "成語": "畫蛇添足",
    "解釋": "原本畫好的蛇再加上腳，比喻做了多餘的事反而不好。",
    "典故": "古代寓言中，一隻狐狸被老虎抓住了。狐狸對老虎說..."
  }
]

之後有機會再研究怎樣用 AI 快速生成這種大量資料。對於教育性質應用來說，產生大量且正確的學習資料是非常常見的需求。

介面設計與效能優化

有了資料後，接下來就是頁面設計，我需要在左側欄新增「成語挑戰」分頁，按下後跳轉到成語挑戰頁面，並根據 JSON 內容列出成語按鈕。
下了提示詞後，AI 很快就產出了能直接運行的程式碼。

但實際測試時發現，顯示所有成語成一份列表，會造成載入過慢，而且可能造成部分裝置顯示不全。

最後我請 AI 改成 分頁顯示 來解決：

• 每頁固定顯示一定數量的成語
• 加入翻頁功能

挑戰功能的實作

因為平台先前已經開發了：

• 語音模組
• 問答模組
• Firebase 資料庫存取功能

所以在實作成語挑戰時，其實可以直接複用現有架構。
例如：

請參考「今日行程」頁面的動物問答功能  
幫我改成成語挑戰版本  
設計連續答對十題即可解鎖新成語

AI 很快完成初版程式碼，我再根據資料庫結構，讓 AI 幫忙設計每天剩餘挑戰次數、通關狀態、已解鎖成語數量等等資料紀錄。

測試時，可以直接打開 Firebase Console 即時觀察：

• 挑戰次數是否正確扣減？
• 通關後是否新增解鎖成語紀錄？
• 星星獎勵是否正確發放？

學習模組的第二塊拼圖

在完成功能測試後，我在「今日行程」頁面加入了一個貼心的小提示：

當孩子完成當天主線任務後，會跳出提醒「可以進行成語挑戰」。

這個細節改變了孩子的參與方式。
挑戰不再是冷冰冰的選項，而成了每天完成主線後的獎勵時刻。

整個成語挑戰功能，就像是平台拼圖上的第二塊學習碎片。
它讓知識不再孤立存在，而是與冒險地圖、任務解鎖、星星獎勵緊密連結。
希望能讓孩子在遊戲中自然地複習與吸收，不知不覺就把成語牢牢記住。

敬請期待下一篇：《成就抽獎系統：讓孩子在期待中培養堅持的力量》