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SmartLearning? とは

忘却曲線理論を応用した自動的な学習とその仕組みのことです. SmartLearning? 機能により,

  • 学習者は問題集に関係なく選んだ問題を,学習することができ,
  • 学習回数,モード,正解率と最近の学習からの経過時間により自動的に算出された記憶率により,忘れてしまった問題が優先的に出題され,
  • さらに,学習する毎に上がる記憶レベルの向上を目指して学習すること

ができます.

レベル上昇アルゴリズム

初期値を0とする.

レベルアップは,レベルが【あるレベル】になったときから【ある時間】経過した状態で,学習を行い,レートが 80 以上となった場合にレベルアップする.

レベルアップはモード毎に,

  • タイピングモードの場合:+2
  • 4択モードの場合:+1
  • カードモードの場合:上昇なし
  • ディクテーションモードの場合:上昇なし
  • SpeedReply?モードの場合:上昇なし

となる.

レート上昇アルゴリズム

学習するたびに単純に記憶率が上昇する.

但し,

  • 不正解が多い場合には記憶率の上昇を少なくする.
  • 1回で正解するよりも,不正解→正解x2の方が上昇率は高いものとする.

つまり,全体での正解率により,レートの上昇率は異なるものとする.

出題アルゴリズム

現在のレートがRs以下の問題で,かつレベルアップが可能な問題を,レートが低い順に出題する.

但し,ユーザが設定可能な【ある比率】で,新しい問題も優先的に出題する.

問題選択手法

問題(のリンク)を集めたものはバインダーと呼ばれ,Ver.7.1 の新機能「選択されている問題からの問題集作成」でも用いられている.

バインダーへ追加された問題は,元々存在する問題集のデータと完全にリンクされており,問題文や正解文といった問題を構成するデータはもとより,ユーザとモード毎に管理されている履歴情報も共有される.

バインダーへの追加は

  • 問題集からの追加
  • フォルダからの追加
  • 問題毎履歴からの選択による追加

といった方法により行うことが可能である.

レート降下アルゴリズム(忘却曲線)

2次曲線を使っていますが,企業秘密.

ユーザに見える情報

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Last-modified: 2005-04-06 (水) 01:38:37 (5309d)