日本語能力試驗（JLPT）係國際性測驗，可供世界各國日語學習者、日語使用者檢測日語的能力，於1984年開始實施，由日本國際交流基金會與日本國際教育支援協會共同舉辦。台灣考區於1991年開始實施，由日本台灣交流協會、日本國際交流基金會及語言訓練測驗中心主辦。本測驗共分五個級數，由難至易依序為N1~N5。測驗成績可作為學習評量、入學甄選及求職時之日語能力證明，合格者可取得國際認證之合格證書；高中生亦可登錄學習歷程。參考：https://www.jlpt.tw/Info/About.aspx

JLPT日本語能力試驗N1 | Japanese-Language Proficiency Test (JLPT) N1

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日本語能力試驗（JLPT）係國際性測驗，可供世界各國日語學習者、日語使用者檢測日語的能力，於1984年開始實施，由日本國際交流基金會與日本國際教育支援協會共同舉辦。台灣考區於1991年開始實施，由日本台灣交流協會、日本國際交流基金會及語言訓練測驗中心主辦。本測驗共分五個級數，由難至易依序為N1~N5。測驗成績可作為學習評量、入學甄選及求職時之日語能力證明，合格者可取得國際認證之合格證書；高中生亦可登錄學習歷程。參考：https://www.jlpt.tw/Info/About.aspx 更多

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N1、N2：各$1,600元

N3、N4、N5：各$1,500元

考試內容

皆為紙筆測驗，各級數內容詳請參閱新制測驗內容及認證基準。

試題樣例：https://www.jlpt.jp/samples/forlearners.html

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2023/10/16

1、2、3→し？よん？

在日本留學的黃同學在學習日文的過程中常常遇到一個問題，那就是數字的唸法，尤其是4這個數字，有時候唸「し」有時候唸「よん」，這是為什麼呢？

要唸「し」還是「よん」？

不知道大家有沒有思考過，在依順序唸日文數字「１、２、３、４…」時，「4」的唸法你會唸「し」，還是「よん」呢？相信大多數的人都會唸「し」吧，那什麼時候會唸成「よん」呢？儘管大多數的人都沒特別注意到，當數字「倒回來唸」，也就是以「10、9、8、7、6、5、4、3、2、1」唸時，又會變成「『よん』、さん、に、いち」；也就是說當數字是以「1、2、3…」的方式開始數時，「４」會唸成「し」，但數字若是以「10、9、8、7…」的方式倒著數回來時，「4」則會唸成「よん」。那麼，為什麼會有這樣的情況呢？

..........

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2023/10/15

中高級（N2）「たぶん、きっと...」日文中各種「推測」詞組

日文中有許多「推測」的詞組，例如：たぶん、きっと…等。鈴麗常常會搞混，同學們是不是和鈴麗有相同的困擾呢？今天就整理出幾個常見的「推測」句型，同學們可以比較看看。

各種「推測」的詞組

たぶん→應該...

きっと→一定...

もしかしたら→搞不好...

おそらく→恐怕...

どうも→好像...

さぞ→必定...

まさか→沒想到...

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「たぶん、きっと...」日文中各種「推測」詞組-社群貼文-王可樂日語

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04/20 08:00

AI學不完、工具看不懂？上班族的 AI 焦慮，不一定是壞事

當 AI 從科技新聞走進日常工作，愈來愈多上班族開始感受到一種新的職場壓力：明知道 AI 很重要，卻不知道該從哪裡開始學；想跟上趨勢，又怕自己學得太慢、用得不夠好。

這種焦慮，其實正成為許多職場工作者的共同心情。

只是，面對 AI，真正該解決的也許不是「我還不夠強」，而是「我能不能找到適合自己的學習節奏」。AI 時代需要的，不是每個人都變成技術專家，而是學會如何把工具變成工作助力。

為什麼 AI 讓上班族特別容易焦慮？

AI 帶來的焦慮，並不只是因為工具難學，而是它同時牽動了上班族對未來工作的想像與不安。

一方面，企業開始重視 AI 能力，市場也不斷強調 AI 素養的重要性；另一方面，多數上班族本來就已經被工作、績效、會議與生活壓得喘不過氣，很難再騰出完整時間從頭學習。當「學 AI」被視為一種不能不做的事，壓力自然就放大了。

更現實的是，AI 更新速度太快。今天大家在學聊天機器人，明天又開始討論簡報生成、自動化流程、影音製作與研究整理工具。資訊愈多，反而愈容易讓人陷入一種無力感：工具這麼多，我到底該先學哪個？

多數人的焦慮，來自怕自己跟不上

不少上班族對 AI 的不安，並不完全是因為不會使用，而是擔心自己來不及。

社群平台上，常常充滿別人用 AI 提升效率、快速完成工作的案例。看久了，很容易產生一種錯覺：是不是大家都已經很熟，只有自己還停在原地？

但事實上，很多人也都還在摸索。只是社群習慣呈現成果，不會呈現卡關與試錯的過程。你看到的是別人整理好的答案，卻沒有看見他們前面花了多少時間摸索。

所以，AI 焦慮某種程度上不是能力問題，而是比較帶來的壓力。當你把焦點放在「別人會多少」，就很容易忽略自己其實只是還沒找到最適合的起點。

AI 時代，不是學最多的人最有優勢

很多人一提到 AI，就會直覺認為自己必須懂很多工具、追很多新知、熟悉很多名詞，才算有競爭力。

但對大多數上班族來說，真正重要的從來不是「知道多少」，而是「能不能用得上」。

企業不一定在意你有沒有追到最新工具名稱，卻會在意你能不能把 AI 轉化成實際成果。例如更快整理資料、更有效率地產出內容、更清楚地撰寫提案、更順暢地處理日常溝通。換句話說，AI 能力不一定等於技術深度，更常是工作應用能力。

也因此，上班族其實不需要一開始就什麼都學。比起追著工具跑，更重要的是先回頭看：自己工作中最常卡住、最耗時、最需要優化的是哪一段流程。

面對 AI 學習焦慮，先從工作痛點開始

如果一開始就從熱門工具出發，很容易學到一半就失去方向。因為你可能知道工具很多功能，卻不知道它和自己的工作到底有什麼關係。

比較有效的方法，是直接從工作痛點出發。

例如，常常要寫文案的人，可以先學 AI 的發想、改寫與摘要能力；經常需要開會的人，可以先學如何用 AI 協助整理會議重點；常常做報告、寫企劃的人，也可以先練習讓 AI 協助架構內容、整理重點與修飾表達。

當 AI 能立刻幫你解決一個具體問題，學習就不再只是跟風，而會變成一種有感的工作升級。這時候，焦慮也會慢慢被掌控感取代。

不用一次學很多，先學會一件小事就好

很多上班族之所以遲遲沒有開始，不是因為沒意願，而是把目標設得太大。

像是「我要學會 AI 工作流」「我要變成 AI 高手」「我要跟上所有新工具」，這類目標聽起來很積極，實際上卻容易讓人更有壓力。因為目標太大，就會讓第一步變得很難跨出去。

相反地，真正適合忙碌工作者的方式，往往是從小處開始。今天先試著用 AI 幫忙整理一份資料，明天讓它協助修改一段文字，下週再試著建立一兩個常用的 prompt。這些看似很小，但只要能穩定累積，就會逐漸變成你的新工作習慣。

在 AI 時代，真正拉開差距的，常常不是誰學得最快，而是誰能持續地用。

接受一件事：你本來就不需要什麼都會

AI 工具不會停止更新，這代表幾乎沒有人能夠真的「全部學完」。

所以，上班族最需要建立的，不是無所不會的壓力，而是選擇的能力。你要知道哪些值得學、哪些與自己工作最有關、哪些能真正帶來效率提升。

例如，行銷人員需要的 AI 應用，可能和人資、業務、專案經理完全不同。每個職務的需求不同，本來就不需要用同一套標準衡量自己。

與其因為自己不懂某個熱門工具而焦慮，不如先問：這個工具和我的工作有關嗎？它能不能幫我解決實際問題？如果答案是否定的，那麼暫時不學，也不代表你落後。

AI 焦慮未必是壞事，關鍵在怎麼看待它

從另一個角度看，AI 焦慮其實也反映了一件事：你在意自己的成長，也在意自己是否能適應新的工作環境。

這不一定是壞事。

真正需要避免的，不是焦慮本身，而是被焦慮困住，最後既沒有開始，也沒有找到方法。只要把那份不安轉成比較務實的行動，例如先解決一個工作問題、先熟悉一種工具場景、先建立一個小小的使用習慣，它就有機會變成推動成長的力量。

對上班族來說，AI 不是一場非贏不可的競賽，而是一段新的工作適應期。你不用一開始就表現得很厲害，只要願意開始，就已經比停在原地更重要。

結語：與其害怕被 AI 取代，不如學會和 AI 一起工作

AI 正在改變職場，這件事已經很明確。只是，面對改變，最好的方法從來不是放大恐懼，而是重新調整自己的學習方式。

你不用什麼都懂，也不用急著證明自己很會用 AI。更重要的是，從自己的工作出發，找到最需要被優化的一個環節，然後讓 AI 成為你的協作工具。

未來更有競爭力的人，不一定是最懂 AI 的人，而是最能把 AI 融入工作、持續學習、持續調整的人。

所以，當你也感到 AI 學習焦慮時，也許可以先提醒自己：

你不是落後，只是在適應一個變化很快的新時代。

而所有真正有用的成長，都是從願意開始的那一步開始。

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2023/10/15

各式各樣的「疊語」

大家有聽過「畳語（じょうご）」嗎？所謂的「畳語」是指由兩個相同的字組合而成的單詞，這次先跟同學介紹由相同動詞組合而成的疊語。

相同動詞組成的「疊語」

1.見る見る

一瞬間

例句：

●商品はたくさん用意していたが、開店とともに見る見るなくなった。

→雖然準備了很多商品，但開店後商品一瞬間就沒了。

…..................

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