日语学习作答数据集：2026 年 8 月

📢 已有新版：日语学习作答汇总数据集・2026 年 10 月（v2.0.0，543,344 笔作答）。v2 使用不同的分析集合，与本页数字不能直接相减；本页 v1.1.0 的数字维持不变，可继续引用。

一句话：这是 Nihongo to Japan 站上 56,613 笔匿名作答纪录的汇总统计，来自 1,053 个匿名 learner identifiers、11,987 道题目。

⚠️ 这是 2026 年 8 月的 snapshot，不是 2026 全年研究。 数据只涵盖 2026 年 8 月 2 日至 13 日，共 12 天（汇总管线 8 月 2 日才上线，第一天为部分日）。 这份数据里没有任何长期趋势可读。版本 1.1.0，snapshot 冻结于 2026-08-14。

关于「learner identifiers」：这是浏览器端随机产生的匿名识别码，跨装置无法合并。同一个人使用手机与电脑会产生两个 identifier，因此 1,053 不是经验证的不重复自然人数，只是人数的上界。本页全文一律用「learner identifiers」而不是「人」。

先讲清楚这份数据不是什么。这不是台湾日语学习者的代表性调查。样本是「会主动来这个网站刷题的人」，是自选的观察性样本。所有数字只描述「在 NTJ 的这批作答里发生了什么」，不能外推到任何母体。详见限制。

可直接引用的十条发现

以下每一条都是自足的：句子本身已带数据集名称、snapshot 时间、样本数与信赖区间，记者或研究者可以单独复制任何一条使用，不必再回头找上下文。所有数字都是本数据集内的观察值（主要分析集合为「测验情境首答」，定义见方法），不是对日语学习者母体的推论，也不含任何因果宣称。引用时请一并带上限制。

1. 在 NTJ 日语学习作答汇总数据集（2026 年 8 月 snapshot，12 天）的测验情境首答中，句型／语法题的正确率为 53.7%（n=8,678，Wilson 95% CI 52.6%–54.7%），词汇题为 92.1%（n=22,869，95% CI 91.8%–92.5%），两者相差 38 个百分点。
   两个区间完全不重叠，差距不是抽样杂讯；成因本报告不做宣称。
2. 在同一份数据集的测验情境首答中，五个能力轴向由低到高依序为：句型／语法 53.7%（n=8,678）、助词 69.1%（n=1,986，95% CI 67.1%–71.1%）、活用变化 83.2%（n=2,322，95% CI 81.7%–84.7%）、惯用表现 86.4%（n=1,341，95% CI 84.5%–88.2%）、词汇 92.1%（n=22,869）。
   各轴向的题目集合不同，这是观察到的正确率排序，不是难度排序。
3. 在同一份数据集中，句型／语法轴观察到的正确率会因为纳入哪些作答而落在 53.7% 到 85.4% 之间：测验情境首答 53.7%（n=8,678）、教材情境首答 85.4%（n=13,937）、全部作答 74.1%（n=24,293）。
   两种情境几乎使用互不重叠的题目集合（5,772 道句型题中只有 6 道两边都出现过），因此无法把情境效果与题目难度差异分开。这条的重点是：引用学习平台的正确率时，必须问清楚纳入了哪些作答。
4. 在同一份数据集的测验情境首答中，N3 的原始正确率为 67.8%（n=5,985，95% CI 66.6%–69.0%），N2 为 69.4%（n=2,726，95% CI 67.6%–71.1%）；两者的信赖区间重叠，这份数据无法区分 N2 与 N3。
   不可写成「N2 比 N3 难」或「N3 比 N2 难」。
5. 在同一份数据集的测验情境首答中，各 JLPT 级别的原始正确率为 N5 90.2%（n=19,395）、N1 76.0%（n=3,040）、N4 73.4%（n=6,099）、N2 69.4%（n=2,726）、N3 67.8%（n=5,985）——N1 的原始正确率高于 N2 与 N3。
   各级题目集合不同、没有 IRT 难度等化、作答者为自选样本（会挑战 N1 题的多半已有较高程度），因此这串数字不能当成 JLPT 级别的客观难度。
6. 在同一份数据集的测验情境首答中，助词内部的落差比级别之间更大：助词「が」正确率 60.9%（n=358，95% CI 55.8%–65.8%）、助词「を」78.7%（n=385，95% CI 74.3%–82.5%），相差 17.8 个百分点，而 N3（67.8%）与 N4（73.4%）之间只差 5.6 个百分点。
   对教学设计的意涵是：以「级别」为单位分配练习量，可能比以「知识点」为单位粗糙。
7. 在同一份数据集的测验情境首答中，句型／语法轴在每一个 JLPT 级别都是最低的能力轴向：N5 64.0%（n=1,939）、N4 48.0%（n=1,734）、N3 49.2%（n=2,531）、N2 51.1%（n=1,179）、N1 57.0%（n=1,295）。
   同一批作答者在同一级别的词汇题正确率为 N5 94.4%、N4 89.0%、N3 84.0%、N2 85.0%、N1 89.2%。
8. 在同一份数据集中，用同一批 372 个 learner identifiers、同一批 34,392 笔作答计算：以「每题一票」（事件加权）得到 82.53%，以「每人一票」（identifier 等权）得到 75.49%，相差 7.04 个百分点。
   两个数字用完全相同的母体与集合，差异纯粹来自加权方式。任何引用学习平台正确率的报导都应标明用的是哪一种。
9. 在同一份数据集中，作答量高度集中：单一 learner identifier 最多占全部 56,613 笔作答的 3.73%，前 10 个 identifiers 合计占 19.44%。
   这是「每题一票」与「每人一票」会差 7 个百分点的直接原因，也是所有学习平台数据共有的结构性偏误。
10. 在同一份数据集中，针对在两种情境都有作答的 75 个 learner identifiers（每边至少 5 笔）做配对比较：教材情境 86.57%（n=5,858）、测验情境 55.52%（n=2,055），配对平均差 27.47 个百分点（95% CI 22.56–32.39）。
    这说明情境之间的差距不是由 learner 组成不同造成的；但同题比较做不到（见第 3 条），所以仍无法把情境效果与题目难度分开。

以上每一条的展开、完整表格与图表，见以下各节。想直接拿数字的人请看下载数据；要引用请看引用方式；有问题请看联系窗口。

一、五个主要发现

1. 句型是唯一低于六成的能力轴向，和词汇差了 38 个百分点

在测验情境首答中（见方法的集合定义），词汇题正确率 92.1%（n=22,869，627 个 learner identifiers，95% CI 91.8%–92.5%），句型题只有 53.7%（n=8,678，532 个 identifiers，95% CI 52.6%–54.7%）。

两者的信赖区间相距极远，这不是抽样杂讯。数据只说明两个轴向的正确率差距很大；至于为什么，本报告不做因果宣称。

2. 句型轴的「正确率」在 53.7% 到 74.1% 之间，取决于纳入哪些作答

在不同 analysis-set 定义下，句型轴观察到的正确率从 53.7%（测验情境首答，n=8,678）到 74.1%（全部作答，n=24,293）。由于纳入的事件与 learner identifier 组成不同，不能把全部差异解读为单一计算规则造成。

逐级拆解：

去掉重复作答只移动 0.9 个百分点；其余几乎全部来自「教材情境」与「测验情境」的差异。

同一批 learner identifier 的成对比较：75 个 identifier 在两种情境各有 ≥5 笔句型首答。他们在教材情境 86.6%（n=5,858）、在测验情境 55.5%（n=2,055），成对平均差 +27.5 pp（95% CI 22.6–32.4，中位数 +26.9）。所以差异不是单纯由「哪些人在答」造成。

⚠️ 同题比较做不到，所以无法下定论。5,772 道句型题里，只有 6 道在两种情境都出现过，其中只有 1 道两边各达 3 笔。两种情境使用几乎互不重叠的题目集合，因此无法把「情境效果」与「题目本身难易」分开。教材情境的题目可能就是比较简单。

能诚实说的只有：引用学习平台的「正确率」时，一定要问是哪一个 analysis set。四个集合的数字都在可下载数据里。

3. N3 与 N2 的原始正确率最低，但两者无法被这份数据区分

测验情境首答的各级别原始正确率：N5 90.2%、N4 73.4%、N3 67.8%、N2 69.4%、N1 76.0%。

N3（95% CI 66.6%–69.0%）与 N2（95% CI 67.6%–71.1%）的信赖区间重叠，所以不能说「N3 比 N2 难」。能说的是：在这批数据里，N2 与 N3 的原始正确率都低于 N4、N1 与 N5。

⚠️ 更重要的是：各级别的题目集合完全不同，这个排序不是难度比较，也不是「哪一级比较难」的证据。

4. 助词内部的落差比级别之间更大

单一助词在测验情境首答的正确率：が 60.9%（n=358，CI 55.8%–65.8%）、に 62.4%（n=370）、で 63.3%（n=330），而 を 78.7%（n=385，CI 74.3%–82.5%）、の 83.3%（n=120）。

が 与 を 的信赖区间不重叠，落差 18 个百分点。

5. 「每人一票」和「每题一票」差 7.04 个百分点

在完全相同的 372 个 learner identifiers、相同分析集合、相同 34,392 笔 eligible events 上计算：

cohort 定义：主要分析集合中作答数 ≥20 的 learner identifiers。两个数字的分子分母来自同一群 identifier，所以这个差值真的只反映加权方式，不掺杂样本组成差异。

原因是重复测量：最活跃的单一 identifier 就占了全部作答的 3.7%，前 10 名合计 19.4%。任何用学习平台数据谈「学习者表现」的研究都会碰到这件事，所以我们把两个数字都给出来。

二、数据集概观

作答来源分布：challenge 23,369（41.3%）、self_study 16,782（29.6%）、placement_test 11,797（20.8%）、special_training 4,157（7.3%）、review 508（0.9%）。

数据库 evidence_class 栏位分布（这是数据表的原始栏位，不是本报告的分析集合名称）：A 37,245（65.8%）、B 17,048（30.1%）、C 2,320（4.1%）。主要分析集合等同 evidence_class = A。

三、各能力轴向的正确率

以下轴向样本过小，依最小格数规则（n<30 或学习者<5）不公开正确率，只公开事件数：综合（n=27，8 个 identifiers）、读解（n=22，4 个 identifiers）。

四、各 JLPT 级别的正确率

⚠️ 这一节最容易被误读。各级别的题目集合完全不同，而且没有做 IRT 难度等化。下面的数字是「在这批题目上答对的比例」，不是「哪一级比较难」的度量。

四种分析集合的对照（原始正确率）：

五、正确率最低的知识点

只列入 n≥100 且学习者≥5 的知识点（共 23 个符合）。排序附上 n、级别与类别，不只看百分比——样本小的格子看起来极端，往往只是杂讯。

六、最稳定的强项

七、值得注意的观察

观察 A：N1 的原始正确率高于 N2 与 N3

N1 76.0%（n=3,040，139 个 identifiers）高于 N2 69.4% 与 N3 67.8%。

这是一个 observed pattern，不是「N1 比较简单」。至少有三个无法用这份数据排除的解释：作答 N1 题目的只有 139 个 identifiers、与作答 N3 的 432 个不是同一群（组成不同）；各级题目集合不同；没有做能力值估计。要回答「哪一级真的比较难」需要 IRT 等化与共同题设计，这份数据两者都没有。

观察 B：句型轴在每一个级别都是最低的

把轴向与级别交叉之后，正确率最低的格子几乎全部是句型。这比单看级别更有信息量。

八、老师与教材设计者可以怎么用

这一节刻意把「数据」与「诠释」分开。数据是可以直接引用的；诠释是我们的判断，你可以不同意。

九、方法

四种分析集合

⚠️ 主要分析集合不宣称「未使用提示」或「未先看解析」。 数据库里 used_hint／viewed_explanation／used_answer_key 三个栏位全部为 false，但那是因为没有任何前端呼叫点写入它们——全站作答捕捉点都没有传这些参数，而产品目前也没有「作答前提示」或「作答前看答案」的功能。 全 false 是仪器的性质，不是学习者行为的证据，因此本报告不拿它们当任何分析条件，也不对提示行为做任何宣称。

主要集合的独立验证：用伺服器端重算「每个 (identifier, 题目) 的最早一笔」，99.59% 的主要集合事件（37,094／37,245）通过首答检定；不符的 151 笔推测为跨装置（同一人在两台装置各答一次，每台都判定为首答）。集合内 attempt_number 全部为 1。

排除了什么

• 已知退化题目：520 个 question_id 被排除在所有汇总之外。两个来源：(1) 教材填空的非语法题（假名转换、书写常识、数字答案）被误标到句型轴；(2) 旧版「今日一题」用答案 token 当题目识别，把不同题合并成同一个 id。前端已修，历史数据以 denylist 从汇总排除。原始事件一笔未删（append-only）。
• Snapshot 截止后的事件：本报告冻结于 2026-08-14T00:00:00Z。数据每天还在增加，但本页与可下载文件的每一个数字都来自同一个冻结点。

最小格数规则

n<30 或学习者<5 的细格 SUPPRESSED：只公开事件数，不公开正确率。 n≥30 且学习者≥5 但 n<100 标为 LOW_SAMPLE，引用时务必附 n。 n≥100 且学习者≥5 标为 OK。

本次共有 23 个知识点为 OK、12 个 LOW_SAMPLE、3 个 SUPPRESSED。

匿名化

• 每笔事件只带一个浏览器随机产生的匿名装置 UUID。没有姓名、email、IP、装置指纹，也没有任何自由输入的文字。
• 接收端（Cloudflare Pages Function）只写入白名单栏位，程序明确不写入 IP。
• 公开数据集只有汇总统计，没有任何一笔原始作答事件。
• 学习者可在隐私政策页一键退出汇总收集。

十、限制（请务必一起引用）

如果你只读一段，读这段。这份数据描述的是「来 NTJ 刷题的人在 NTJ 的题目上表现如何」。它不是台湾日语学习者的样貌，不是 JLPT 难度的度量，也不能用来比较不同级别的客观难度。

• 选样偏差：样本是主动来刷题的人。这群人比一般学习者更投入，可能也更年轻、更习惯线上工具。
• 重复测量：单一 identifier 最多占全部作答的 3.7%，前 10 名占 19.4%。在同一批 372 个 identifier 上，事件加权与 identifier 加权相差 7.04 个百分点。
• analysis set 之间不可直接相减：教材情境与测验情境使用几乎互不重叠的题目集合（5,772 道句型题中只有 6 道两边都出现），因此两者的正确率差距无法归因于单一原因。
• 提示／看解析行为不可观测：相关栏位从未被写入，本数据集对这些行为不做任何宣称。
• 题目难度不一：各级别、各轴向的题目集合不同，raw accuracy 不是标准化的难度度量。
• 未做 IRT 等化：没有项目反应理论的难度等化，也没有跨级别共同题设计，因此不能回答「哪一级比较难」。
• 样本量不均：N5 的作答数是 N1 的六倍以上。
• 时间窗很短：只有 12 天（汇总管线 2026-08-02 才上线）。没有任何长期趋势可以从这份数据读出来。
• 无法辨识自动化流量：没有机制可以区分真人与脚本。作答回应时间有 94% 为空值，因此连「答太快」这种基本筛选都做不到。这是已知的数据质量缺口。
• 非母体代表：不代表台湾，也不代表任何国家的日语学习者全体。

十一、引用方式

欢迎在论文、研究报告、教学材料与新闻报导中引用。请注明来源并链接回本页。

APA（7th）

Nihongo to Japan. (2026). 日语学习作答汇总数据集・2026 年 8 月 / Japanese learning answer dataset — August 2026 (Version 1.1.0) [Data set]. https://www.nihongotojapan.com/research/japanese-learning-data-2026

MLA（9th）

Nihongo to Japan. 日语学习作答汇总数据集・2026 年 8 月. Version 1.1.0, 2026, https://www.nihongotojapan.com/research/japanese-learning-data-2026.

BibTeX

@misc{ntj_jlad_2026,
  title = {Japanese Learning Answer Dataset --- August 2026},
  author = {{Nihongo to Japan}},
  year = {2026},
  version = {1.1.0},
  note = {Snapshot 2026-08-14; aggregate statistics from 56,613 anonymous answer events, 2--13 August 2026},
  url = {https://www.nihongotojapan.com/research/japanese-learning-data-2026}
}

授权状态

数据采 CC BY 4.0：可自由使用（含商业用途），唯一条件是标示出处。 本站制作的图表与报告文字不在授权范围内。完整条款见授权。

建议的标示方式：

Nihongo to Japan,《日语学习作答汇总数据集・2026 年 8 月》v1.1.0, CC BY 4.0, https://www.nihongotojapan.com/research/japanese-learning-data-2026

授权：数据采 CC BY 4.0

本数据集的数据采用 Creative Commons 姓名标示 4.0 国际（CC BY 4.0）。你可以自由重制、散布、改作与再发布，包含商业用途，唯一条件是适当标示出处并注明是否修改过。

⚠️ 授权范围只到数据。受 CC BY 4.0 涵盖的是：本页的汇总统计数字，以及 japanese-learning-2026.json 与 japanese-learning-2026.csv 两个下载档。本站制作的图表（SVG／PNG）与报告全文不在授权范围内，仍保留权利。

可以做的事（不必先问我们）

• 在论文、研究报告、教学材料、新闻报导中引用统计数字，包含商业出版品。
• 重新分析汇总数字，自行制作新的图表——你画的新图是你的。
• 改作、混合、转换，并以任何形式再发布，包含整批再散布数据档或放进自己的数据产品。
• 课堂与教育场合使用。

标示方式

Nihongo to Japan,《日语学习作答汇总数据集・2026 年 8 月》v1.1.0, CC BY 4.0, https://www.nihongotojapan.com/research/japanese-learning-data-2026

我们的请求（不是授权条件）

下面这些不是 CC BY 的条件，不照做也不构成侵权。我们仍然请你照做，理由写在每一条后面：

• 一并带上样本限制（自选观察性样本、只有 12 天、非代表性）——拿掉限制转述数字，等于发布一则误导性的统计。
• 链接回本页——让你的读者看得到方法与版本。
• 写「learner identifiers」而不是「人数」——identifier 是自然人数的上界，不是人数。
• 写出版本号（例：v1.1.0，snapshot 2026-08-14）——日后数字更新时，你引用的那一版仍然可以被指认。

不在授权范围内的东西

• 本站制作的图表（/images/research/*.svg 与 *.png）：转载请先来信取得同意。用数据自己画新图不需要同意。
• 报告全文与网页文字：保留权利。
• 站台名称、标志与品牌识别：本授权不授予使用权。

⚠️ CC BY 是不可撤回的授权。任何依此条款取得数据的人，其权利不会因为本站日后变更条款而失效。我们写在这里，是因为引用者有权知道自己拿到的授权有多稳定。

十二、下载数据

两种格式，内容相同，都是汇总统计（没有任何一笔原始作答事件）：

• japanese-learning-2026.json — 含完整后设数据、定义、方法、限制与全部汇总格。
• japanese-learning-2026-LICENSE.txt — 授权声明（CC BY 4.0、范围、标示字串）。CSV 本身没有栏位放授权信息，所以另附一份。
• japanese-learning-2026.csv — 摊平成一列一格，栏位：dimension, key, label_zh, label_en, category, jlpt_level, analysis_set, n, learners, accuracy, ci95_low, ci95_high, flag。

版本 1.1.0・snapshot 2026-08-14・方法版本 1.1。之后更新会提高版本号并保留旧版数字，不会就地改写。

图表文件：本页四张图都提供 PNG（2 倍分辨率，适合投视频与排版）与 SVG（向量，可缩放）。

• 各能力轴向的原始正确率：PNG・SVG
• 各 JLPT 级别的原始正确率：PNG・SVG
• 正确率最低的知识点：PNG・SVG
• 样本分布：PNG・SVG

每张图都内建标题、n、版本与来源标注，单独转出去也看得懂口径；四张图的替代文字集中在 alt-text.json。⚠️ 图表不在 CC BY 范围，转载请先来信（见联系窗口）；数据本身采 CC BY 4.0，标示出处即可自由使用（见授权）。

⚠️ 若需引用，请使用版本化冻结数据集，不要引用 /api/aggregates 的数字。

站上另有一个定期更新的汇总端点 /api/aggregates，回传的数字会随时间变动（不是冻结版本）。它与本数据集口径不同：它是「全部作答」口径（不是测验情境首答），而且它的 totalUsers 只计主要集合的 learner identifiers（688），不是全部 1,053 个。那个端点的数字每天都在变，不适合引用。

给记者

• 样本：56,613 笔匿名作答、1,053 个匿名 learner identifiers（不是经验证的人数）、12 天（2026 年 8 月 2–13 日）。
• 方法一句话：自选观察性样本的原始正确率，主要数字采「测验情境首答」集合（challenge／程度测验／特训的首次作答）。
• 限制一句话：不是台湾日语学习者的代表性调查，也不能用来比较 JLPT 各级的客观难度。

三个可以直接写的数字：

1. 句型题正确率 53.7%（n=8,678），词汇题 92.1%（n=22,869）——差 38 个百分点。
2. 助词「が」正确率 60.9%（n=358），「を」78.7%（n=385）。
3. 句型轴的「正确率」在 53.7% 到 74.1% 之间，取决于纳入哪些作答情境（教材情境首答 85.4%，测验情境首答 53.7%）。⚠️ 两种情境的题目集合几乎不重叠，不能断定原因——但这本身就是一则关于「学习平台数据怎么被引用」的故事。

引用格式・下载数据・联系窗口

嵌入这份数据（部落格与教材可直接贴）

把下面这段 HTML 贴进你的文章或讲义即可。它已经内建样本数、版本、授权与「不代表母体」的警语——这正是引用统计数字时最常被漏掉、也最容易出错的部分。不需要事先告知我们。

<blockquote style="margin:0;padding:16px 20px;border-left:4px solid #c0562f;background:#fdf6e9;color:#3b2d20;font-family:system-ui,sans-serif"><p style="margin:0 0 8px">在 56,613 笔匿名作答中，测验情境首答的句型／语法正确率为 <strong>53.7%</strong>（n=8,678），词汇为 <strong>92.1%</strong>（n=22,869）。</p><p style="margin:0;font-size:13px;color:#8a7a68">数据：<a href="https://www.nihongotojapan.com/research/japanese-learning-data-2026">Nihongo to Japan《日语学习作答汇总数据集・2026 年 8 月》</a> v1.1.0・CC BY 4.0・自选观察性样本，不代表母体</p></blockquote>

为什么给的是可贴上的 HTML，不是 iframe？两个原因：本站基于资安设置不允许被 iframe 嵌入（全站 frame-ancestors 'none'）；而且 iframe 里的内容挂在我们的网域，对你的页面来说不算一条你给出的链接，可贴上的区块才是。你也完全可以自己排版——数据是 CC BY 4.0，只要标示出处就好。

要放图的话：本站图表不在授权范围，但你可以用 CSV 自己画，画出来的图是你的。教学或媒体用途想直接拿我们的图，见给媒体。

给媒体：新闻数据包

这一节的内容可以直接复制使用，不需要事先取得同意（图表除外，见下）。快速事实与可直接引用的三个数字在给记者；完整的十条发现在可直接引用的十条发现。

机构简介（boilerplate）

长版：

Nihongo to Japan 是一个由个人开发者独立经营的日文学习网站，免注册，完整课程永远免费，内容涵盖 JLPT N5 到 N1 的语法解说、自学教材与练习题库。本数据集来自站上使用者的匿名作答纪录，依冻结 snapshot 汇总后公开，附完整方法与限制说明。

短版：

Nihongo to Japan，独立经营、完整课程永远免费的日文学习网站，公开其学习者匿名作答的汇总数据集。

媒体用图

本站制作的图表不在 CC BY 4.0 范围内（授权只涵盖数据，见授权）。我们不希望这变成你的阻碍，所以提供两条路：

• 来信索取：我们在 24 小时内寄出可刊登的图档（PNG 与 SVG）＋正确的图说、样本数与版本标注。这是图片的快速通道，比一般询问（2–3 个工作日）快。
• 不想等：自己画。数据本身是 CC BY 4.0，你可以直接用 JSON 或 CSV 制作自己的图表，你画的图是你的，不需要任何同意，也不必告知我们。

负责任报导的四个提醒

这些不是条件，是为了让你不用事后更正：

• ✅ 请写「在这批作答里」「在测验情境的首次作答中」——本页所有数字都是这份数据集内的观察值。
• ❌ 不要写成「台湾人如何如何」。样本是自己选择来这个网站刷题的人，不代表任何母体。
• ❌ 不要比较 JLPT 级别的难度。各级题目集合不同、没有做 IRT 难度等化，而且 N3 与 N2 的信赖区间重叠——这份数据无法区分两者。
• ❌ 不要写成因果。数据能说「同时观察到」，不能说「因为所以」。

不确定某个写法可不可以，直接写信问我们——这比见报后更正省事得多。

可署名引述

以下两句可以直接引用，不需另外询问。

「同样是测验题的首次作答，词汇题答对 92.1%，句型题只有 53.7%。这只描述了会主动来这个网站刷题的人身上发生的事，不能推到所有学习者身上。但如果你也卡在『字都看得懂、句子就是组不出来』，至少这不是你一个人的问题。」
— Nihongo to Japan 站长（Founder）

「同一批数据，光是换掉『要纳入哪些作答』的定义，句型正确率就从 53.7% 变成 85.4%。我们把四种口径一起公开，是因为只报一个数字，读者根本看不出来那是哪一种。」
— Nihongo to Japan 站长（Founder）

本站没有研究团队，也没有发言人。以上引述挂在实际制作这份数据的人名下；若需要针对特定问题的回应，请走联系窗口。

给研究者与教育工作者

数据结构：一列＝一个汇总格。维度为 dimension（axis／jlpt／knowledge_point／axis_x_jlpt）× analysis_set（quiz_first_attempt／lesson_first_attempt／first_attempt／all_events）。每格提供 n、learners、accuracy、Wilson ci95_low／ci95_high 与 flag。JSON 另含 analysis-set 分解、成对比较与 weighting effect。

抽样：自选、观察性；分析单位为 answer event；learner identifier 为匿名 UUID（跨装置无法合并，因此这个数字是自然人数的上界，不是经验证的不重复人数）。

已知的方法缺口（我们认为值得写出来，而不是藏起来）：

• 没有 IRT 难度等化，也没有跨级别共同题设计 → 级别间的比较不成立。
• 教材情境与测验情境的题目集合几乎不重叠（5,772 道句型题只有 6 道重叠）→ 情境效果与题目难度无法分离。
• 提示／看解析／看答案三个栏位从未被写入 → 这些行为不可观测，不能作为分析条件，也不能宣称「没有发生」。
• 回应时间 94% 为空值 → 无法做速度／正确率的权衡分析，也无法过滤异常快的作答。
• 没有人口统计变项（年龄、母语、学习年资、国家）→ 无法做分层分析。数据集没有母语栏位，也没有地理栏位，因此本报告不对学习者的母语或所在地做任何推论。
• 12 天的窗口 → 不能做学习曲线或保留率分析。
• 学习者层级的数据未公开（只有汇总），因此无法在外部重做多层次模型。若研究上有需要，请联系讨论。

下载 JSON・下载 CSV・引用格式・完整方法

媒体与数据联系窗口

Nihongo to Japan 站长（Founder）・Email：[email protected]

可回答：方法论细节、汇总数字的复查、图表使用申请、限制与适用范围、以及「这份数据能不能回答我的问题」这类判断。一般在 2–3 个工作日内回复；媒体索取可刊登图档走快速通道，24 小时内回复（见给媒体）。

本站由一位个人开发者独立经营。本站没有研究团队，也没有发言人——上面这个信箱就是实际做出这份数据的人，不是转接窗口。这点写在这里，是因为引用者有权知道数据背后是谁。

版本与更新纪录

本页网址永远指向最新一版的 snapshot。每一版都有版本号与冻结日期，引用时请一并写出版本（例：v1.1.0，snapshot 2026-08-14）——日后数字更新时，你引用的那一版仍然可以被指认。JSON 与 CSV 下载档内含相同的版本栏位。

下一版预计在累积约三个月数据后发布，届时才有趋势可谈。数据更新不会改写已发布版本的数字：新版会是新的版本号与新的冻结日期，旧版数字仍以其版本号被指认。若你已在论文或报导中引用某个版本而该版数字有变动，请来信，我们会直接告知差异。

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