立正讲过一个案例：为了判断一批标注数据改对没有，过去要么花一两个小时写工具，要么抽几个样本靠经验猜；AI 两分钟生成一个带对比、过滤、搜索的页面，十分钟内就看完了全部改动分布，发现了抽样看不到的问题。检查完页面就扔掉，但判断留下了⁠1。学历史可以照这个思路：让 AI 把同一事件的不同记载、时间线、人物关系做成可筛选、可对照的页面，你去看哪些说法互相冲突、哪些证据只支持一种解释。工具用完可以丢，你对这段历史的理解才是产物。

立正提到，历史这类学科会告诉你怎样考证、怎样确定一件事真实发生过，需要什么样的证据链和逻辑⁠2。这正好是交互式学习该练的东西：与其让 AI 直接给结论，不如让它把材料摆开，问你“这条记载和那条矛盾，你信哪个、为什么”。另一份会员讨论区的回复认为，学校里的学习方法起码一半该扔掉，因为那是为了一个系统，而不是为了教育和学习本身⁠3。所以交互式学历史的目标可以是练“怎么判断一段叙述可信”，而不是记住更多年份。