專利名稱：用于自動生成個人化學(xué)習(xí)和診斷練習(xí)的裝置和方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及學(xué)習(xí)方法和裝置。
背景技術(shù)：
教育者需要用于其學(xué)生的大范圍的學(xué)習(xí)練習(xí)。這樣的練習(xí)用于教授新的資料，幫 助支持學(xué)生的學(xué)習(xí)，評定是否發(fā)生學(xué)習(xí)行為，評定能力等級，且診斷學(xué)習(xí)中的問題。簡單練習(xí)的示例包括多項選擇題，是/非問題，匹配問題，填空問題和自由回答式 問題。對于教育者來說創(chuàng)造學(xué)習(xí)練習(xí)代價非常昂貴且花費時間，所以自動化方法是具有 吸引力的解決方案。解決這個問題的一類方案是使用創(chuàng)作工具來幫助教育者生成問題。在 專利US6018617，US6704741, US6259890等中揭示有創(chuàng)作工具。另一類方案是從通過其他 方式(例如，創(chuàng)作工具或自動裝置)已生成的練習(xí)數(shù)據(jù)庫中組合或生成基于計算機(jī)的測驗。 在GB2373624B，US5565316, US2004234936A等中揭示了這樣的基于計算機(jī)的測驗系統(tǒng)。另一類的解決方案是完全自動生成練習(xí)。現(xiàn)有很多從文本內(nèi)容，即教科書、小說 或其他閱讀材料，自動生成學(xué)習(xí)行為的方法。由Brown等人的文獻(xiàn)(Automatic Question Generation for Vocabulary Assessment, Proc. of theConf. On Human Language Technology, 2005), Mostow 等人的文獻(xiàn)(UsingAutomated Questions to Assess Reading Comprehension, Cognition andLearning Vol. 2, 2004), Coniam 的文獻(xiàn)(A preliminary inquiry Into UsingCorpus Word Frequency Data in the Automatic Generation of EnglishLanguage Cloze Tests, CALICO Journal Vol. 14 Nos.2-4,1997), Aist 的 文 獻(xiàn)(Towards Automatic Glossarization, Int. J. of Artificial Intelligence inEducation Vol. 12,2001), Hoshino 禾口 Nakagawa 的文獻(xiàn)(A Real-TimeMultiple-Choice Generation for Language Testing,Proc. of the 2nd workshopon Building Educational Applications using NLP,2005), Sumita 等人 的文獻(xiàn)(Measuring Non-Native Speaker' s Proficiency of English Using a Test withAutomatically-Generated Fill-In-The-Blank Questions, Proc. of the 2ndfforkshop on Building Educational Applications using NLP, 2005), Mitkov 禾口 Ha 的文獻(xiàn)(Computer-Aided Generation of Multiple-Choice Tests,Proc. of thefforkshop on Building Educational Applications using NLP, 2003)以及 US6341959，JP26126242A 和 JP27094055A2 中揭示的發(fā)明中說明了 相關(guān)方法。上述方法采用目標(biāo)單詞或概念作為輸入，然后使用兩步處理，即首先選擇問題‘題 干’，然后選擇均基于所需練習(xí)類型的正確答案和‘錯誤選項’(即從不同的可能的不正確答 案中所選)。目標(biāo)單詞或概念可以出現(xiàn)在題干中或作為正確答案。在第一示例中，為了生成 多項選擇練習(xí)以測試學(xué)生是否知道單詞的含義，該題干是目標(biāo)單詞的字典定義，且錯誤選 項是意思與目標(biāo)單詞不同的從數(shù)據(jù)庫或閱讀文本中選擇的單詞。在第二示例中，通過從包 含目標(biāo)單詞或概念的閱讀文本中選擇語句，且以空格替換單詞或概念來生成填空問題。與
4第一示例相似的方式選擇錯誤選項，且包含目標(biāo)單詞作為可能的答案選項。在第三示例中， 通過從包含目標(biāo)單詞或概念的閱讀文本中選擇語句，且重構(gòu)該語句成為問題來生成理解練 習(xí)(例如語句“地球圍繞太陽旋轉(zhuǎn)”重構(gòu)為“地球圍繞什么旋轉(zhuǎn)”)。已顯示在上述參考解決方案中自動生成的練習(xí)對學(xué)習(xí)和低利害性評估很有效，然 而問題是對于特定的學(xué)生設(shè)定合適的難度。如果練習(xí)對于學(xué)生來說太簡單，則會產(chǎn)生厭倦 且不會學(xué)習(xí)。如果練習(xí)太難，則可使其失去動力，導(dǎo)致例如過多的猜測的非期望行為。一些自動生成方法可以通過改變特定參數(shù)來改變難度。例如，Nagy等人(Learning Words From Context, Reading Research Quarterly Vol. 20,1985)通過在三種程度上改變 錯誤選項與正確答案的緊密程度來改變練習(xí)的難度(1)錯誤選項與正確答案的詞性不同 (簡單)；(2)錯誤選項與正確答案的詞性相同，但語義類別不同(中等)；和(3)錯誤選項 與正確答案具有相似的意思(難)。Mostow等人(Using Automated Questions toAssess Reading Compreshension, Cognition and Learning Vol. 2,2004)禾口 Aist(Towards Automatic Glossarization, Int. J. of Artificial Intelligence inEducation Vol. 12, 2001)等使用包括改變錯誤選項的熟悉程度(在該方案中熟悉程度是指單詞在一般語言中 的頻率相關(guān)的固有特性；其不參照為基于學(xué)生的熟悉程度)和改變問題題干的難度的其他 方式。然而，上述練習(xí)自動生成方法中沒有任一方法基于作為生成練習(xí)對象的特定學(xué)生 的能力來控制難度。練習(xí)要不具有預(yù)定的難度，或更差具有基于練習(xí)要素的隨機(jī)選擇的不 可預(yù)測等級。即，沒有方法使用用戶當(dāng)前知識的模型。教育者當(dāng)然可以手動(使用創(chuàng)作工具或手動方式)為個別學(xué)生控制難度，但是對 于每一個學(xué)生進(jìn)行個人化練習(xí)并不具有成本效率。計算機(jī)自適應(yīng)性測驗(CAT-ComputerAdaptive Testing) (ffainer 等人的文 獻(xiàn) -Computerized Adaptive Testing, A primer, Hillsdale, NJ :LawrenceErlbaum associates,1990 ；van der linden & Hambleton(eds. ) , Handbook ofModern Item Response Theory, London Springer Verlag, 1997)中使用了基于學(xué)生能力控制難度的一 個方案。在CAT中，利用統(tǒng)計方法為特定學(xué)生選擇測試項目，從而基于該學(xué)生對測試項目的 回答歷史的紀(jì)錄，該學(xué)生具有50%的正確幾率回答該項目(一種類型的用戶模型)。該方 法對單個學(xué)生個人化；然而必須預(yù)先生成測試項目，且在許多實際學(xué)生的每一個進(jìn)行測試 以進(jìn)行調(diào)整。因而，不能按需生成練習(xí)。而且，不管是手動還是自動生成的測試項目只能在 CAT系統(tǒng)環(huán)境下工作，其中‘能力’表示為代表測試科目中的整體能力的單個數(shù)目。該能力 模型適用于整體評定目的，但不夠細(xì)致以適用于教學(xué)或者診斷目的的練習(xí)。所需要的是自動生成學(xué)習(xí)練習(xí)(用于多種教學(xué)目的)的方法，其與學(xué)生學(xué)習(xí)的科 目材料相關(guān)，且具有基于學(xué)生能力的可控難度。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的實施例提供對于所選學(xué)習(xí)項目，基于特定的學(xué)習(xí)者當(dāng)前能力和其他信息 的模型，可以自動生成新的學(xué)習(xí)練習(xí)的系統(tǒng)。在較佳實施例中，例如包括GB0702298A0 (其全部內(nèi)容引入作為參考)中揭示的方 法和裝置所示的學(xué)習(xí)者模型的電子圖書閱讀設(shè)備，被改進(jìn)以包括本發(fā)明。改進(jìn)的設(shè)備允許學(xué)習(xí)者選擇例如書本中的單詞的學(xué)習(xí)項目，然后以對于學(xué)習(xí)者合適的難度進(jìn)行該項目的學(xué) 習(xí)練習(xí)。系統(tǒng)組合來自學(xué)習(xí)者當(dāng)前知識的精選(fine-grained)模型，練習(xí)模式的數(shù)據(jù)庫 的信息和可選的當(dāng)前語言材料的分析。通過兩個方式控制練習(xí)難度。首先，學(xué)習(xí)者的單詞 的能力程度表示練習(xí)應(yīng)該有多難。較大的單詞知識將導(dǎo)致較大的練習(xí)難度。第二，基于用 戶模型生成練習(xí)本身的要素。為了使練習(xí)更難，例如可以包括用戶還沒有完全掌握的單詞 作為錯誤選項；相反，為了生成簡單的練習(xí)，應(yīng)該使用已經(jīng)掌握的單詞。因此，不同的學(xué)習(xí)者 (擁有不同的能力)將接受不同的練習(xí)。例如，即使兩個學(xué)習(xí)者對于給定單詞具有相同的知 識程度，因為他們對于其他單詞的知識不同，所以他們將接受不同的練習(xí)。在本實施例中，對于特定學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)者模型將跟蹤每一學(xué)習(xí)項目(例如，單詞 或詞匯單元)，跟蹤學(xué)習(xí)者是否已經(jīng)掌握該特定項目且達(dá)到什么程度。可以在學(xué)習(xí)者每次執(zhí) 行系統(tǒng)中的動作時(例如閱讀書本中的單詞，或者做學(xué)習(xí)練習(xí)時)，更新學(xué)習(xí)者模型。本發(fā)明的實施例具有如下的一個或多個優(yōu)勢。本系統(tǒng)的優(yōu)勢是其可使得個人化教育系統(tǒng)最大化學(xué)習(xí)練習(xí)的學(xué)習(xí)效果，因為可以 控制練習(xí)具有合適的難度。本系統(tǒng)的進(jìn)一步的優(yōu)勢是其可以節(jié)省對于每一個學(xué)習(xí)者以及對于書本或其他語 言材料中的每一學(xué)習(xí)項目手動生成合適的學(xué)習(xí)練習(xí)所需要的花費，時間，和人力勞動。本系統(tǒng)的進(jìn)一步優(yōu)勢是其可以節(jié)省學(xué)習(xí)練習(xí)的存儲空間，因為可以按需要，S卩，只 是在學(xué)習(xí)者選擇進(jìn)行學(xué)習(xí)項目的學(xué)習(xí)練習(xí)之后生成練習(xí)。本系統(tǒng)的進(jìn)一步優(yōu)勢是可以在閱讀或利用語言材料的任務(wù)中，或在之后作為復(fù)習(xí) 時，或不與任何特定的語言材料相關(guān)的生成且進(jìn)行學(xué)習(xí)練習(xí)。本系統(tǒng)的進(jìn)一步優(yōu)勢是其可以適用于當(dāng)前學(xué)習(xí)者能力的低利害性(low-stake) 評定。本系統(tǒng)的進(jìn)一步優(yōu)勢是其可以在包括語言材料(說或?qū)?的任意教學(xué)系統(tǒng)中工 作。因而，教育系統(tǒng)可以用于學(xué)習(xí)任意學(xué)科，例如，物理或歷史，或者用于包括詞匯或?qū)W習(xí)者 有興趣學(xué)習(xí)的概念的任意領(lǐng)域。根據(jù)本發(fā)明的一個方面，提供一種用于自動生成學(xué)習(xí)練習(xí)的方法。該方法包括步 驟響應(yīng)于事件，確定目標(biāo)學(xué)習(xí)項目，基于自動化學(xué)習(xí)者模型所生成的學(xué)習(xí)者的模型，獲取 與目標(biāo)學(xué)習(xí)項目相關(guān)的學(xué)習(xí)者的知識程度，將難度與獲取的學(xué)習(xí)者的知識程度相關(guān)聯(lián)，從 練習(xí)模式數(shù)據(jù)庫中檢索學(xué)習(xí)練習(xí)模式，基于學(xué)習(xí)者的模型和相關(guān)聯(lián)的難度，自動生成與檢 索的學(xué)習(xí)練習(xí)模式相關(guān)的學(xué)習(xí)練習(xí)，以及通過練習(xí)界面將學(xué)習(xí)練習(xí)展現(xiàn)給學(xué)習(xí)者。根據(jù)本發(fā)明的另一方面，生成學(xué)習(xí)練習(xí)包括生成一個或多個錯誤選項。根據(jù)本發(fā)明的另一方面，基于學(xué)習(xí)者的模型和相關(guān)聯(lián)的難度中的至少一個，生成 錯誤選項。根據(jù)本發(fā)明的另一方面，從學(xué)習(xí)項目信息數(shù)據(jù)庫檢索錯誤選項。根據(jù)本發(fā)明的另一方面，學(xué)習(xí)練習(xí)模式包括題干。根據(jù)本發(fā)明的另一方面，基于學(xué)習(xí)者的模型和相關(guān)聯(lián)的難度中的至少一個，選擇 題干。根據(jù)本發(fā)明的另一方面，學(xué)習(xí)者模型的狀態(tài)隨著時間改變以反映學(xué)習(xí)者的當(dāng)前知識程度。根據(jù)本發(fā)明的另一方面，基于在用戶界面上顯示的文本中的單詞或一組單詞的選 擇，確定目標(biāo)學(xué)習(xí)項目，且基于學(xué)習(xí)者顯示的掌握程度或與該單詞或該組單詞的熟悉程度 中的至少一個，由學(xué)習(xí)者模型確定學(xué)習(xí)者的知識程度。根據(jù)本發(fā)明的另一方面，部分基于所選的單詞或一組單詞的語言學(xué)分析，生成學(xué) 習(xí)練習(xí)。根據(jù)本發(fā)明的另一方面，練習(xí)模式數(shù)據(jù)庫包括用于多個學(xué)習(xí)練習(xí)類型的學(xué)習(xí)練習(xí) 模式。根據(jù)本發(fā)明的另一方面，多個學(xué)習(xí)練習(xí)類型包括多項選擇題，是/非問題，匹配問 題，填空問題，自由回答式問題或理解性問題中的至少一個。根據(jù)本發(fā)明的另一方面，基于相關(guān)聯(lián)的難度檢索學(xué)習(xí)練習(xí)。根據(jù)本發(fā)明的另一方面，提供一種用于自動生成學(xué)習(xí)練習(xí)的裝置，其特征在于。該 裝置包括響應(yīng)于事件確定目標(biāo)學(xué)習(xí)項目的單元，基于自動化學(xué)習(xí)者模型所生成的學(xué)習(xí)者 的模型，獲取與目標(biāo)學(xué)習(xí)項目相關(guān)的學(xué)習(xí)者的知識程度的單元，將難度與獲取的學(xué)習(xí)者的 知識程度相關(guān)聯(lián)的單元，從練習(xí)模式數(shù)據(jù)庫中檢索學(xué)習(xí)練習(xí)模式的單元，基于學(xué)習(xí)者的模 型和相關(guān)聯(lián)的難度，自動生成與檢索的學(xué)習(xí)練習(xí)模式相關(guān)的學(xué)習(xí)練習(xí)的單元，以及通過練 習(xí)界面將學(xué)習(xí)練習(xí)展現(xiàn)給學(xué)習(xí)者的單元。根據(jù)本發(fā)明的裝置的另一方面，用于自動生成的單元可操作為生成一個或多個錯 誤選項。根據(jù)本發(fā)明的裝置的另一方面，基于學(xué)習(xí)者的模型和相關(guān)聯(lián)的難度中的至少一 個，生成一個或多個錯誤選項。根據(jù)本發(fā)明的裝置的另一方面，從學(xué)習(xí)項目信息數(shù)據(jù)庫檢索一個或多個錯誤選 項。根據(jù)本發(fā)明的裝置的另一方面，學(xué)習(xí)練習(xí)模式包括題干。根據(jù)本發(fā)明的裝置的另一方面，至少基于學(xué)習(xí)者的模型和相關(guān)聯(lián)的難度中的一 個，選擇題干。根據(jù)本發(fā)明的裝置的另一方面，學(xué)習(xí)者模型的狀態(tài)隨著時間改變以反映學(xué)習(xí)者的 當(dāng)前知識程度。根據(jù)本發(fā)明的裝置的另一方面，基于在用戶界面上顯示的文本中的單詞或一組單 詞的選擇，確定目標(biāo)學(xué)習(xí)項目和用戶界面，且基于學(xué)習(xí)者顯示的掌握程度或與該單詞或該 組單詞的熟悉程度中的至少一個，由學(xué)習(xí)者模型確定學(xué)習(xí)者的知識程度。根據(jù)本發(fā)明的裝置的另一方面，部分基于所選的單詞或一組單詞的語言學(xué)分析， 生成學(xué)習(xí)練習(xí)。根據(jù)本發(fā)明的裝置的另一方面，練習(xí)模式數(shù)據(jù)庫包括用于多個學(xué)習(xí)練習(xí)類型的學(xué) 習(xí)練習(xí)模式。根據(jù)本發(fā)明的裝置的另一方面，多個學(xué)習(xí)練習(xí)類型包括多項選擇題，是/非問題， 匹配問題，填空問題，自由回答式問題或理解性問題中的至少一個。根據(jù)本發(fā)明的裝置的另一方面，基于相關(guān)聯(lián)的難度檢索學(xué)習(xí)練習(xí)模式。根據(jù)本發(fā)明的另一方面，提供一種存儲在計算機(jī)可讀介質(zhì)上的計算機(jī)程序，其由計算機(jī)執(zhí)行時使得計算機(jī)執(zhí)行功能響應(yīng)于事件，確定目標(biāo)學(xué)習(xí)項目，基于學(xué)習(xí)者模型所生 成的學(xué)習(xí)者的模型，獲取與目標(biāo)學(xué)習(xí)項目相關(guān)的學(xué)習(xí)者的知識程度，將難度與獲取的學(xué)習(xí) 者的知識程度相關(guān)聯(lián)，從練習(xí)模式數(shù)據(jù)庫中檢索學(xué)習(xí)練習(xí)模式，基于學(xué)習(xí)者的模型和相關(guān) 聯(lián)的難度，自動生成與檢索的學(xué)習(xí)練習(xí)模式相關(guān)的學(xué)習(xí)練習(xí)，以及通過練習(xí)界面將學(xué)習(xí)練 習(xí)展現(xiàn)給學(xué)習(xí)者。為了實現(xiàn)上述及相關(guān)目的，本發(fā)明包括本文所描述的且尤其在權(quán)利要求中指出的 特征。下面的附圖以及以下的說明更清楚地說明本發(fā)明。然而這些實施例只是示意出本發(fā) 明可以采用的原理的一部分方式。當(dāng)結(jié)合附圖本發(fā)明的下述具體說明將使得本發(fā)明的其他 目標(biāo)，優(yōu)勢以及新穎的特點更加清楚。


圖1是依照本發(fā)明的教學(xué)系統(tǒng)的示例實施例的方框圖；圖2顯示在文本閱讀界面中顯示的示例文本的一頁；圖3是依照本發(fā)明的實施例的練習(xí)生成器組件的流程圖；圖4是依照本發(fā)明的實施例的學(xué)習(xí)者模型的示例；圖5顯示了生成的練習(xí)的示例；圖6顯示了生成練習(xí)的示例；和圖7是依照本發(fā)明的實施例的計算機(jī)實現(xiàn)的教學(xué)系統(tǒng)的方框圖。
具體實施例方式本發(fā)明的示例實施例可以在用于語言學(xué)習(xí)尤其是詞匯學(xué)習(xí)的基于閱讀的設(shè)備中， 以特定學(xué)習(xí)者的合適的難度生成詞匯學(xué)習(xí)練習(xí)。圖1是示例實施例的組件的方框圖。用于語言學(xué)習(xí)尤其是詞匯學(xué)習(xí)的設(shè)備具有文本閱讀界面100。文本閱讀界面顯示 當(dāng)前文本。該設(shè)備包括練習(xí)查看界面110，其中，學(xué)習(xí)者可以查看或與學(xué)習(xí)練習(xí)交互。該設(shè) 備包括練習(xí)生成器120。該練習(xí)生成器包括難度選擇器160，練習(xí)要素生成器170，和練習(xí)要 素組合器180。難度選擇器160連接于學(xué)習(xí)者模型130。練習(xí)要素生成器170也連接于學(xué) 習(xí)者模型130，練習(xí)模式數(shù)據(jù)庫150，且可選的連接于學(xué)習(xí)項目信息數(shù)據(jù)庫155和訪問文本 分析器140產(chǎn)生的當(dāng)前文本的分析。練習(xí)要素組合器180也連接于練習(xí)模式數(shù)據(jù)庫150。本領(lǐng)域的技術(shù)人員應(yīng)理解用于語言學(xué)習(xí)的設(shè)備可以包括進(jìn)一步的組件，且組件之 間可以以圖1中未清晰顯示的方式相互通信。本領(lǐng)域的技術(shù)人員應(yīng)理解圖1中顯示的組件 可實現(xiàn)為單獨的組件或者其中幾個或全部組合形成單個組件。圖2顯示了本發(fā)明參照的文本閱讀界面100和練習(xí)查看界面110的示例。下面將具體說明圖1中顯示的組件的功能。文本閱讀界面100顯示電子文本，且提供用戶控制用于多種可能的用戶動作，包 括但不限于在頁面之間移動和選擇單詞。在圖2中，例如，已經(jīng)選擇單詞“sacks”。練習(xí)查看界面110顯示由練習(xí)生成器120生成的類型的練習(xí)。該練習(xí)可為非交互 式的，即只能由學(xué)習(xí)者查看。該練習(xí)也可以是交互式的，需要多種可能的用戶動作的控制， 包括選擇答案，輸入答案等等。在圖2中，例如顯示了關(guān)于單詞“sack”的多項選擇練習(xí)。
學(xué)習(xí)者模型130存儲學(xué)習(xí)者對學(xué)習(xí)項目(本實施例中為單詞)的掌握程度的估 計。在本實施例中，當(dāng)使用術(shù)語“單詞”時，其是指詞語，短語，術(shù)語，或其他詞匯單元。學(xué)習(xí) 者模型在本領(lǐng)域中為公知，且在優(yōu)選實施例中可使用任意合適的學(xué)習(xí)者模型，只要其是精 細(xì)選擇的學(xué)習(xí)者模型。在本文中，精細(xì)選擇是指可以表示在每一學(xué)習(xí)項目基礎(chǔ)上掌握程度 的任意模型，而不是在例如計算機(jī)自適應(yīng)性測驗(CAT)中使用的整個學(xué)科基礎(chǔ)。因為不能直接查看學(xué)習(xí)者對單詞的實際掌握度，傳統(tǒng)的學(xué)習(xí)者模型基于學(xué)習(xí)者與 系統(tǒng)的交互獲得的證據(jù)，估計對特定單詞的掌握度。在較佳實施例中，學(xué)習(xí)者模型保持特定 學(xué)習(xí)者已經(jīng)掌握特定單詞的概率。通過應(yīng)用閾值，例如概率的數(shù)值可以轉(zhuǎn)換為離散布爾值 (即，是/非)。例如，大于0. 8的概率值可以轉(zhuǎn)換為是(True，即學(xué)習(xí)者已經(jīng)掌握該單詞)， 且其他的概率值轉(zhuǎn)換為非(False)。圖4顯示了由表格表示的在一定時間點上學(xué)習(xí)者模型 的示例。可選的，學(xué)習(xí)者模型也可以包括學(xué)習(xí)者對單詞或其他語言構(gòu)造(例如語句)的熟 悉程度的信息。熟悉程度可以基于學(xué)習(xí)者已經(jīng)查看該單詞的次數(shù)或者與該單詞交互的次 數(shù)。如果學(xué)習(xí)者變得不太熟悉該單詞(即，不進(jìn)行交互)，則熟悉程度可隨著時間而衰減。通過難度選擇器160和練習(xí)要素生成器170可以質(zhì)詢學(xué)習(xí)者模型130。對于給定 單詞，學(xué)習(xí)者模型130將返回學(xué)習(xí)者的估計單詞掌握度和/或?qū)W習(xí)者的估計單詞熟悉程度。 可以隨著時間，例如，當(dāng)學(xué)習(xí)者讀到當(dāng)前文本中單詞時，當(dāng)學(xué)習(xí)者參考單詞的字典條目時， 或當(dāng)學(xué)習(xí)者通過與學(xué)習(xí)練習(xí)交互，清楚地表明對單詞的認(rèn)知時，改變學(xué)習(xí)者模型的狀態(tài)。文本分析器140是可選組件。其可以執(zhí)行當(dāng)前文本的選定部分的語言學(xué)分析。可 以通過練習(xí)生成器120使用該分析，以生成特定類型的練習(xí)，例如，當(dāng)前文本中的句子已經(jīng) 將一個單詞替代為學(xué)習(xí)者必須填充的空格的填空練習(xí)，或者，重構(gòu)當(dāng)前文本的語句成為理 解性問題。練習(xí)模式數(shù)據(jù)庫150包括用于不同學(xué)習(xí)練習(xí)類型的練習(xí)模式范圍。在本領(lǐng)域中， 練習(xí)模式為公知且通常稱為模板。在較佳實施例中，可采用任意合適的數(shù)據(jù)庫。通常，模式 具有兩個要素題干和答案選擇項。題干代表問題，答案選擇項包括正確答案和一個或多個 錯誤選項。答案選擇項是可選擇性的。如果存在，則學(xué)習(xí)者可選擇一個來進(jìn)行回答，如果不 存在，則學(xué)習(xí)者必須提供一個答案。可允許有很多練習(xí)類型，且本發(fā)明不限制其范圍。通常類型包括多項選擇題，是/ 非題，匹配問題，填空題，自由回答式問題和理解性問題。問題的特定類型可包括單詞的定 義或含義的信息，語法，單詞的翻譯，單詞在語句中如何使用，與單詞相關(guān)的圖像或聲音，書 寫或者朗讀單詞，或單詞知識的其他方面。圖5顯示了練習(xí)的一些示例。示例500顯示了填空練習(xí)。示例510顯示了選擇 正確含義的多項選擇題。示例520顯示了對于給定含義選擇單詞的多項選擇題。示例530 顯示了對于給定定義輸入正確單詞的自由回答式問題。示例540顯示了是/非問題。示例 550顯示了選擇正確圖片的多項選擇題。示例560顯示了理解性問題，其需要學(xué)習(xí)者已經(jīng)理 解當(dāng)前文本。學(xué)習(xí)項目信息數(shù)據(jù)庫155是可選的組件。其需求基于從練習(xí)模式數(shù)據(jù)庫150選擇 的練習(xí)模式。學(xué)習(xí)項目信息數(shù)據(jù)庫包括可以在生成練習(xí)中使用的學(xué)習(xí)項目的信息。該信息 包括，但不限于字典定義，書寫形式或語音形式的發(fā)音信息，關(guān)聯(lián)圖像，關(guān)聯(lián)單詞或概念，使用示例，詞性，語義類別，翻譯和同義詞。練習(xí)生成器120將選擇的學(xué)習(xí)項目(即，在本實施例中，當(dāng)前文本中的單詞)和練 習(xí)類型的預(yù)定選擇作為輸入。其輸出合適難度的練習(xí)。練習(xí)的難度與兩信息源相關(guān)。第一， 難度可與學(xué)習(xí)者對于所選的學(xué)習(xí)項目的知識程度和熟悉程度相關(guān)聯(lián)。如果用戶已經(jīng)基本掌 握學(xué)習(xí)項目或者相當(dāng)熟悉學(xué)習(xí)項目，則合適的難度可以為高。如果學(xué)習(xí)者還沒有掌握學(xué)習(xí) 項目，則合適的難度可以為較低。第二，難度可以與學(xué)習(xí)者對于練習(xí)的要素的知識程度和熟 悉程度相關(guān)聯(lián)。例如可以通過包括學(xué)習(xí)者不熟悉的單詞來生成更難的練習(xí)。在較佳實施例中，練習(xí)生成器120在兩不同的步驟中使用學(xué)習(xí)者模型130。在第一 步驟中，基于學(xué)習(xí)者模型選擇合適的難度。在第二步驟中，基于學(xué)習(xí)者模型130且可選的基 于文本分析器140對語言材料的分析，來選擇學(xué)習(xí)練習(xí)的要素。生成的練習(xí)提供給練習(xí)查 看界面110。難度選擇器160通過問詢學(xué)習(xí)者模型130以查找所選的學(xué)習(xí)項目的當(dāng)前掌握程 度，來選擇練習(xí)難度。難度可以為范圍(例如范圍0.0-1.0)中的數(shù)字，其中0.0代表簡單， 1.0代表困難。可選擇的，也可以從一組離散數(shù)值，例如“很簡單”，“簡單”，“中等”和“困難” 中選擇。在較佳實施例中使用上述后者方式。練習(xí)要素生成器170問詢練習(xí)模式數(shù)據(jù)庫150以查找預(yù)定練習(xí)類型所需的要素。 然后，自動生成所需的要素。通過這樣做，可以問詢學(xué)習(xí)者模型130，以對于學(xué)習(xí)者合適的程 度生成題干和錯誤選項。下面詳細(xì)說明該過程。練習(xí)元素組合器180使用來自練習(xí)模式數(shù)據(jù)庫150的練習(xí)模式，來以預(yù)定方式組 合要素成為練習(xí)。圖3是組件120執(zhí)行的練習(xí)生成處理的流程圖。當(dāng)系統(tǒng)中出現(xiàn)事件時，開始練習(xí)生成處理。任意類型的事件可以用作觸發(fā)例如作 為對一組單詞生成練習(xí)的單獨處理的一部分，例如，學(xué)習(xí)者選擇當(dāng)前文本中的單詞，或者學(xué) 習(xí)者選擇菜單選項來進(jìn)行練習(xí)或復(fù)習(xí)，或者系統(tǒng)要求生成練習(xí)。第一步驟300接收“開始”事件，且然后確定當(dāng)前文本中的目標(biāo)學(xué)習(xí)項目。在較佳 實施例中，目標(biāo)學(xué)習(xí)項目是由用戶在文本閱讀界面100中所選的單詞。第二步驟310從學(xué)習(xí)者模型110中獲取對于目標(biāo)學(xué)習(xí)項目的，學(xué)習(xí)者的單詞知識 程度和單詞熟悉程度。步驟320然后從目標(biāo)學(xué)習(xí)項目的學(xué)習(xí)者的知識程度映射到難度等級。可以使用任 意的映射方法。在較佳實施例中，可以采用難度映射表來將知識程度范圍映射到離散難度 值。圖6顯示了難度映射表620，其中，較高的知識程度映射到較大的所需練習(xí)難度。例如， 0. 3-0. 5之間的知識程度映射為“簡單”難度。可替換的方法包括，但不限于，對知識程度設(shè) 置難度；利用知識程度的連續(xù)函數(shù)f，難度=f (知識程度)，其中，這樣的函數(shù)可利用機(jī)器學(xué) 習(xí)方式或計算機(jī)自適應(yīng)性測驗通過連續(xù)的交互而學(xué)習(xí)獲得；額外利用或只是利用單詞的熟 悉程度；允許學(xué)習(xí)者或老師或其他的實體影響映射(例如，學(xué)習(xí)者可以選擇更難的或更簡 單的體驗，或者老師可能想要鼓勵學(xué)習(xí)者嘗試更難的練習(xí))。只是作為示例提供這些規(guī)則和 表格，因為在系統(tǒng)中實際使用的規(guī)則可以通過經(jīng)驗調(diào)查和/或機(jī)器學(xué)習(xí)算法來進(jìn)行修正。例如，考慮圖6中的學(xué)習(xí)者模型610和難度映射表620。如果目標(biāo)學(xué)習(xí)項目是 "train",則學(xué)習(xí)者當(dāng)前的知識程度為0. 4，且因為0. 4是在映射表620中的范圍0. 3-0. 5之
10內(nèi)，則導(dǎo)致難度為“簡單”。步驟330從對應(yīng)于預(yù)定練習(xí)類型的練習(xí)模式數(shù)據(jù)庫中檢索練習(xí)模式。每一練習(xí)類 型可以對應(yīng)零或多個練習(xí)模式。如果為零，則不能生成這種類型的練習(xí)。如果多于1，則利 用多個公知技術(shù)中的任意技術(shù)來選擇一個模式，且具體方法不在本實施例的范圍之內(nèi)。作 為特定的示例，可以從多個練習(xí)模式中隨機(jī)選擇一個模式。如果練習(xí)模式需要題干，則步驟340生成學(xué)習(xí)練習(xí)的題干。可以使用任意特定方 法來生成題干。在本領(lǐng)域中公知有很多方法。在第一示例中，為了生成多項選擇練習(xí)以測試 學(xué)生是否知道單詞的含義，題干是可從學(xué)習(xí)項目信息數(shù)據(jù)庫155中檢索的目標(biāo)單詞的字典 定義。在第二示例中，題干可以提問“《目標(biāo)項目》是什么意思？ ”或者“選擇《目標(biāo)項目》的 圖片”。在第三示例中，目標(biāo)項目和定義可以組合在題干中以生成是/非問題。在第四示例 中，可以從閱讀文本(通過問詢文本分析器140)或者包含目標(biāo)學(xué)習(xí)項目的另一信息源(例 如學(xué)習(xí)項目信息數(shù)據(jù)庫155)選擇語句來生成填空問題。該目標(biāo)學(xué)習(xí)項目可由空格所代替， 因此要求學(xué)習(xí)者以正確的單詞填寫空格。在第五示例中，通過從閱讀文本或包含目標(biāo)單詞 的其他源中選擇語句，將語句重構(gòu)成問題(例如，對于目標(biāo)項目“地球”或“太陽”，語句“地 球圍繞太陽旋轉(zhuǎn)”可重構(gòu)為“地球圍繞什么旋轉(zhuǎn)”)來生成理解性練習(xí)。在某些情況中，步驟340可通過基于選擇的難度(步驟320)和學(xué)習(xí)者模型130選 擇題干，來控制所生成的練習(xí)的難度。例如，在使用語句(不管是否來自用戶在閱讀的文 本，其他源，或者定義文本)作為題干的練習(xí)的情況下，可以以至少兩種方式控制所選語句 的難度。首先，可以部分利用語句中每一單個單詞的學(xué)習(xí)者知識程度，來對語句賦予學(xué)習(xí)者 特定的難度或可閱讀程度。一個方法是找出語句中單詞的平均知識程度，且將其映射到語 句難度。可以使用與難度映射表620相似但為反向的圖6中所示的映射表630，其中較高的 知識程度映射到較簡單的單詞和語句。可替換的，可以對語句的所有單詞平均化連續(xù)函數(shù) g，從而單詞難度=g(知識程度)。可以使用與步驟320選擇的難度相同的(或近似相同) 的語句。第二，可以基于學(xué)習(xí)者對于語句或語句中的單詞的熟悉度來選擇語句。如果難度 是“非常簡單”，則可以使用當(dāng)前語句。如果難度是“簡單”，則可以使用相同文本中的之前 的語句。如果難度是“中等”，則可以使用之前閱讀的文本中的語句。如果難度是“困難”， 則可以使用不知曉的語句。本步驟問詢文本分析器140生成的文本分析。只是作為示例提 供這些規(guī)則和表格，因為在系統(tǒng)中實際使用的規(guī)則可以通過經(jīng)驗調(diào)查和/或機(jī)器學(xué)習(xí)算法 來進(jìn)行修正。如果練習(xí)模式需要答案選擇項，則步驟345生成練習(xí)的正確答案。在很多情況下， 簡單的正確答案就是目標(biāo)選項本身。在其他情況下，基于練習(xí)類型，可以是關(guān)于單詞的信 息，例如，其含義，發(fā)音，詞性，圖像等等。可以從學(xué)習(xí)項目信息數(shù)據(jù)庫155中檢索該信息。如果練習(xí)模式需要錯誤選項，步驟350生成學(xué)習(xí)練習(xí)的錯誤選項。如果題干一樣， 可以基于練習(xí)模式，使用任意特定方法。在本領(lǐng)域中公知有很多方法。在第一示例中，為了 生成多項選擇練習(xí)以測試學(xué)生是否知道單詞的意思，錯誤選項可以是其他單詞。在第二示 例中，當(dāng)題干提問“《目標(biāo)項目》是什么意思？ ”或者“選擇《目標(biāo)項目》的圖片”時，錯誤選項 可以是可從學(xué)習(xí)項目信息數(shù)據(jù)庫155中檢索的單詞的定義或圖片。在第三示例中，填空問 題可以具有作為可選擇來填空的錯誤選項的單詞。在第四示例中，理解性練習(xí)可以將可能 的但是不正確的理解性練習(xí)的答案作為錯誤選項。學(xué)習(xí)項目信息數(shù)據(jù)庫155可以使用來檢索與目標(biāo)學(xué)習(xí)項目相關(guān)的這樣的可能的答案。步驟350可以基于所選的難度(步驟320)和學(xué)習(xí)者模型130選擇錯誤選項，來控 制生成的練習(xí)的難度。例如，在生成錯誤選項中使用語句(例如，字典定義)的練習(xí)的情況 下，可以在步驟340中考慮語句的難度。在使用單詞作為錯誤選項的練習(xí)中，可以選擇在正 確的難度的單詞。例如，對于每一可能的錯誤選項單詞，可以如步驟340中描述的那樣計算 單詞難度，且可以選擇與所選練習(xí)難度最接近的單詞難度的單詞。可替換的，可以基于學(xué)習(xí) 者對于單詞的熟悉程度來選擇錯誤選項。如果所選的練習(xí)難度較低，則可以選擇更熟悉的 單詞；如果練習(xí)難度較高，則可以選擇不太熟悉的單詞。公知領(lǐng)域包括很多獨立于學(xué)習(xí)者模型控制難度的方法，例如，基于與正確答案的 近似度(較大的近似度導(dǎo)致較高的難度)或者例如單詞在整個語言文本中的頻率的熟悉程 度的代表，來選擇錯誤選項，本領(lǐng)域的技術(shù)人員將意識到用于控制練習(xí)的固有難度的這些 方法的任一個可以與上述方法或使用學(xué)習(xí)者模型的其他方法結(jié)合使用。步驟360利用步驟330中檢索的練習(xí)模式，組合生成的題干，正確答案和錯誤選項 成為練習(xí)。可以以任何合適的格式，例如，文本、XML、HTML、Flash等等來設(shè)計練習(xí)。步驟370將生成的練習(xí)提供給練習(xí)查看界面110。下面以示例的形式，說明練習(xí)生成處理。圖6顯示了包含一本書的部分文本的文本閱讀界面600的示例。如果用戶選擇單 詞“train”，則目標(biāo)學(xué)習(xí)項目確定為“train”。參考學(xué)習(xí)者模型610以找出學(xué)習(xí)者的“train” 的知識程度為0. 4。問詢難度映射表620以選擇練習(xí)難度等級因為0. 4在范圍0. 3-0. 5 中，所以為“簡單”。假設(shè)練習(xí)類型預(yù)定為填空練習(xí)，則選擇合適的模式。在此情況下，“簡單”的難度使 得使用界面600中的文本中最近閱讀的語句“The train forFrance leaves before nine in the evening”。單詞“train”替換為空格以生成題干。為了選擇錯誤選項，再次問詢學(xué)習(xí)者模型610。因為，所選的練習(xí)難度為“簡單”，則 選擇具有“簡單”單詞難度的單詞。使用映射表630，系統(tǒng)找出單詞“old”，“play”和“dog” 為“簡單”，因為其具有在0.6-0. 9范圍內(nèi)的知識程度。另外，在本示例中，通過問詢學(xué)習(xí)項 目信息數(shù)據(jù)庫155，“簡單”難度使得選擇與正確答案具有不同詞性(“plays”，“old”)或 不同語形變形(復(fù)數(shù)的“dogs”)的錯誤選項單詞。題干，正確答案和錯誤選項組合成為練 習(xí) 640。相似的，如果學(xué)習(xí)者選擇單詞“ship”，則學(xué)習(xí)者的知識程度為0.8。利用映射表 620選擇練習(xí)難度“困難”。為了生成“困難”練習(xí)，在本情況下，從不同的但是最近學(xué)習(xí)者 已經(jīng)閱讀的文本中選擇語句題干“In 1942my husband took a ship to Great Britain，，。 依照映射表630選擇“困難”錯誤選項單詞從而其知識程度在0.0-0.4的范圍內(nèi)。另外，因 為與正確答案相似，所以選擇適合“took a/anO”范圍的單詞。題干，正確答案和錯誤選項 組合成為練習(xí)650。較佳實施例具有幾個變形例。在較佳實施例的一個變形例中，要學(xué)習(xí)的主題不是語言本身。文本材料例如是關(guān) 于要學(xué)習(xí)的學(xué)科領(lǐng)域(例如物理，地理或歷史)的課本或百科全書條目。本實施例可以與 以任何形式(例如，書寫，音頻或視頻)使用文本的教育系統(tǒng)整合在一起。文本材料可以是學(xué)習(xí)者的第一語言形式。學(xué)習(xí)者模型130存儲一組與學(xué)科領(lǐng)域相關(guān)的概念中的每一概念掌 握程度的估計值。文本分析器140執(zhí)行文本的語言學(xué)分析，以鏈接單詞和短語到學(xué)習(xí)者模 型中的概念。練習(xí)要素生成器170生成與要學(xué)習(xí)的學(xué)科相關(guān)聯(lián)的要素，例如錯誤選項。學(xué) 習(xí)項目信息數(shù)據(jù)庫155包括學(xué)科領(lǐng)域信息。例如，替代作為錯誤選項的單詞，可以使用學(xué)科 領(lǐng)域概念。或者，替代單詞定義，可以使用概念的簡短的解釋，圖表，或視頻。該變形例中的 其他組件以與較佳實施例中的相似方式進(jìn)行操作。在較佳實施例的另一變形例中，在用戶已經(jīng)利用文本閱讀界面100完成閱讀對話 后，或者實際上在用戶或系統(tǒng)選擇的任意時間，大批生成學(xué)習(xí)練習(xí)。在本實施例中，可以提 供一組學(xué)習(xí)練習(xí)作為最近閱讀的語言或?qū)W科材料的復(fù)習(xí)，或者作為用戶當(dāng)前強(qiáng)項和弱項的 診斷設(shè)備。在本實施例中，利用教育系統(tǒng)或者用戶提供的一列學(xué)習(xí)項目，以環(huán)狀形式執(zhí)行練 習(xí)生成(組件120)。步驟300在該環(huán)狀形式的每一步中從該列中選擇下一學(xué)習(xí)項目作為目 標(biāo)學(xué)習(xí)項目。在較佳實施例的另一變形例中，基于學(xué)習(xí)者模型130和其他信息，由練習(xí)生成器 120選擇練習(xí)類型本身和/或練習(xí)模式。在本實施例中，學(xué)習(xí)者模型可以存儲關(guān)于不同練習(xí) 類型的學(xué)習(xí)者特定難度的信息。例如，特定學(xué)習(xí)者可能覺得使用字典定義的練習(xí)很簡單，相 反不同的學(xué)習(xí)者可能覺得這樣的練習(xí)很難。在本實施例中，練習(xí)生成器可以包括練習(xí)類型 選擇器，其以與選擇練習(xí)要素相似的方式，問詢學(xué)習(xí)者模型，以合適的難度確定練習(xí)類型。在較佳實施例的另一變形例中，外部源可以影響難度選擇器。例如，用戶或教師可 能希望清楚地選擇期望的難度。在本實施例中，練習(xí)生成器120也將期望難度作為輸入。圖7是適用于實現(xiàn)本文所述發(fā)明的計算機(jī)系統(tǒng)700。本領(lǐng)域的技術(shù)人員應(yīng)理解圖7 所示的系統(tǒng)只是用于圖示目的，其他的系統(tǒng)配置也可適用，包括個人計算機(jī)系統(tǒng)，便攜式計 算機(jī)系統(tǒng)和分布式計算機(jī)系統(tǒng)。這樣的系統(tǒng)可以利用硬件，軟件和/或固件的任意組合。在 示例實施例中，計算機(jī)系統(tǒng)700例如包括處理器710，存儲卡714，隨機(jī)存取存儲器(RAM) 716 和只讀存儲器(ROM) 718。計算機(jī)系統(tǒng)700也包括輸出系統(tǒng)728和輸入系統(tǒng)734。輸出設(shè)備 也包括例如顯示器730和揚(yáng)聲器732。輸入設(shè)備例如包括麥克風(fēng)736，觸摸感應(yīng)器738，鍵盤 740，鼠標(biāo)742和其他的輸入感應(yīng)器744。系統(tǒng)700也可以包括網(wǎng)絡(luò)接口 720，其通過有線或 者無線技術(shù)與外部計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)722連接。系統(tǒng)700也可以包括與外部系統(tǒng)726連接的外部 系統(tǒng)接口 724。系統(tǒng)總線712連接所有組件。本領(lǐng)域的技術(shù)人員應(yīng)理解上述參照圖1-6所描述的教育系統(tǒng)100可以在系統(tǒng)700 中實現(xiàn)。系統(tǒng)700包括存儲在計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)中的計算機(jī)程序，該程序由處理器710 執(zhí)行時使得計算機(jī)系統(tǒng)700以參照圖1-6所描述的方式進(jìn)行工作。計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)可 以例如是存儲卡714，RAM716, R0M718，或者是其他公知的存儲介質(zhì)的一部分。這樣的存儲 介質(zhì)的示例包括磁盤驅(qū)動器，光存儲介質(zhì)，易失性存儲器，非易失性存儲器等。基于這里的 描述將使得計算機(jī)編程領(lǐng)域中的技術(shù)人員可以提供特定的計算機(jī)可執(zhí)行編碼，使得處理器 710和系統(tǒng)700的其他元件執(zhí)行且操作本文中描述的功能。利用任意現(xiàn)有的編程語言和技 術(shù)，不需要過度的努力，可以提供這樣的可執(zhí)行編碼。因此，為了篇幅的簡略，這里省略了關(guān) 于特定計算機(jī)編碼的額外細(xì)節(jié)。處理器710可以任意不同類型的處理器或控制器。例如，處理器710可以包括用 于個人計算機(jī)，網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器等的商業(yè)可用Intel⑧或AMD 。顯示器730可以是任意類型的傳統(tǒng)顯示器，包括例如，IXD的平板顯示器，等離子體顯示器，基于CRT的顯示器等等。如本文所述，文本閱讀界面100和練習(xí)查看界面110是通過顯示器730視覺展現(xiàn) 給學(xué)習(xí)者。學(xué)習(xí)者可以利用鍵盤740，鼠標(biāo)742，觸摸感應(yīng)器738，麥克風(fēng)736或利用公知用 戶界面技術(shù)的其他類型的輸入設(shè)備，通過文本閱讀界面100和練習(xí)查看界面110來輸入用 戶控制和信息。學(xué)習(xí)者模型130和文本分析器140，以及難度選擇器160，練習(xí)要素生成器170和 練習(xí)要素組合器180 (更通常的練習(xí)生成器120)中的每一個都可以由處理器710執(zhí)行存儲 的計算機(jī)程序以執(zhí)行這里描述的各個功能而在系統(tǒng)700中實現(xiàn)。練習(xí)模式數(shù)據(jù)庫150和學(xué) 習(xí)項目信息數(shù)據(jù)庫155包括在例如RAM716的存儲器中存儲的數(shù)據(jù)。盡管參照特定的較佳實施例描述且說明了本發(fā)明，但顯而易見的是本領(lǐng)域的技術(shù) 人員在閱讀和理解本發(fā)明的基礎(chǔ)上也可意識到等同形式和變化形式。本發(fā)明包括所有這樣 的等同形式和變化形式，且由權(quán)利要求的范圍所限定。
權(quán)利要求
一種用于自動生成學(xué)習(xí)練習(xí)的方法，其特征在于，包括步驟響應(yīng)于事件，確定目標(biāo)學(xué)習(xí)項目，基于自動化學(xué)習(xí)者模型所生成的學(xué)習(xí)者的模型，獲取與目標(biāo)學(xué)習(xí)項目相關(guān)的學(xué)習(xí)者的知識程度，將難度與獲取的學(xué)習(xí)者的知識程度相關(guān)聯(lián)，從練習(xí)模式數(shù)據(jù)庫中檢索學(xué)習(xí)練習(xí)模式，基于學(xué)習(xí)者的模型和相關(guān)聯(lián)的難度，自動生成與檢索的學(xué)習(xí)練習(xí)模式相關(guān)的學(xué)習(xí)練習(xí)，以及通過練習(xí)界面將學(xué)習(xí)練習(xí)展現(xiàn)給學(xué)習(xí)者。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中，生成學(xué)習(xí)練習(xí)包括生成一個或多個錯誤選項。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其中，基于學(xué)習(xí)者的模型和相關(guān)聯(lián)的難度中的至少一個，生成一個或多個錯誤選項。
4.根據(jù)權(quán)利要求2或3所述的方法，其中，從學(xué)習(xí)項目信息數(shù)據(jù)庫檢索一個或多個錯誤選項。
5.根據(jù)權(quán)利要求1 3中任意一項所述的方法，其中， 學(xué)習(xí)練習(xí)模式包括題干。
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的方法，其中，基于學(xué)習(xí)者的模型和相關(guān)聯(lián)的難度中的至少一個，選擇題干。
7.根據(jù)權(quán)利要求1 3中任意一項所述的方法，其中，學(xué)習(xí)者模型的狀態(tài)隨著時間改變以反映學(xué)習(xí)者的當(dāng)前知識程度。
8.根據(jù)權(quán)利要求1 3中任意一項所述的方法，其中，基于在用戶界面上顯示的文本中的單詞或一組單詞的選擇，確定目標(biāo)學(xué)習(xí)項目，且基 于學(xué)習(xí)者顯示的掌握程度或與該單詞或該組單詞的熟悉程度中的至少一個，由學(xué)習(xí)者模型 確定學(xué)習(xí)者的知識程度。
9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的方法，其中，部分基于所選的單詞或一組單詞的語言學(xué)分析，生成學(xué)習(xí)練習(xí)。
10.根據(jù)權(quán)利要求1 3中任意一項所述的方法，其中， 練習(xí)模式數(shù)據(jù)庫包括用于多個學(xué)習(xí)練習(xí)類型的學(xué)習(xí)練習(xí)模式。
11.根據(jù)權(quán)利要求10所述的方法，其中，多個學(xué)習(xí)練習(xí)類型包括多項選擇題，是/非問題，匹配問題，填空問題，自由回答式問 題或理解性問題中的至少一個。
12.根據(jù)權(quán)利要求1 3中任意一項所述的方法，其中， 基于相關(guān)聯(lián)的難度檢索學(xué)習(xí)練習(xí)模式。
13.一種用于自動生成學(xué)習(xí)練習(xí)的裝置，其特征在于，包括 響應(yīng)于事件確定目標(biāo)學(xué)習(xí)項目的單元，基于自動化學(xué)習(xí)者模型所生成的學(xué)習(xí)者的模型，獲取與目標(biāo)學(xué)習(xí)項目相關(guān)的學(xué)習(xí)者的 知識程度的單元，將難度與獲取的學(xué)習(xí)者的知識程度相關(guān)聯(lián)的單元，從練習(xí)模式數(shù)據(jù)庫中檢索學(xué)習(xí)練習(xí)模式的單元，基于學(xué)習(xí)者的模型和相關(guān)聯(lián)的難度，自動生成與檢索的學(xué)習(xí)練習(xí)模式相關(guān)的學(xué)習(xí)練習(xí) 的單元，以及通過練習(xí)界面將學(xué)習(xí)練習(xí)展現(xiàn)給學(xué)習(xí)者的單元。
全文摘要
一種用于自動生成學(xué)習(xí)練習(xí)的方法。該方法響應(yīng)于事件，確定目標(biāo)學(xué)習(xí)項目；基于學(xué)習(xí)者模型所生成的學(xué)習(xí)者的模型，獲取與目標(biāo)學(xué)習(xí)項目相關(guān)的學(xué)習(xí)者的知識程度；將難度與獲取的學(xué)習(xí)者的知識程度相關(guān)聯(lián)；從練習(xí)模式數(shù)據(jù)庫中檢索學(xué)習(xí)練習(xí)模式；基于學(xué)習(xí)者的模型和相關(guān)聯(lián)的難度，自動生成與檢索的學(xué)習(xí)練習(xí)模式相關(guān)的學(xué)習(xí)練習(xí)；以及通過練習(xí)界面將學(xué)習(xí)練習(xí)展現(xiàn)給學(xué)習(xí)者。
文檔編號G09B7/02GK101877181SQ20101016890
公開日2010年11月3日 申請日期2010年4月27日 優(yōu)先權(quán)日2009年4月28日
發(fā)明者安東尼·赫爾, 帕德里克·雷內(nèi)·崇恩, 菲利普·格蘭尼·埃特蒙德 申請人:夏普株式會社