CN101606185A - 计算机实现的学习方法和装置 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种计算机实现的适应性学习方法。所述方法意在用于在由用户正在完成的任务的环境下执行。将作为所述任务的一部分呈现给所述用户的元素序列中的至少一个元素指定为学习项目。根据所指定的学习项目、与所述用户相关的学习方法的先前执行相关的信息、以及设计用于管理针对所述用户的整个学习过程的预定方案，来选择学习对象。向所述用户呈现所选择的学习对象预期应以某种方式提高用户对所指定的学习项目的知识。一旦已经向所述用户呈现所述学习对象，就根据所呈现的学习对象和/或所述用户如何与所呈现的学习对象进行交互或者所述用户如何对所呈现的学习对象进行响应，来更新所述信息。

Description

计算机实现的学习方法和装置
技术领域
本发明涉及一种计算机实现的学习方法和装置。本发明适用于学习任意主题或者技能，并且特别地但并非专门适用于语言学习。
背景技术
学习特定技能、内容或者大量知识通常是可能花费很多年的长期过程。例如，就学习语言的情况来说，关于单词的知识是通过有意识的学习、练习并且通过在例如阅读和对话中偶然的遭遇随时间积累的。
最近的学习理论强调需要通过除了使用有意识的学习和练习之外的活动来学习。这些理论宣称：在有意义的基于任务的活动的环境中(所谓语境化)并且当使用真实的而不是人工的内容时，学习会更有效率并且更有动力。理论上，当人们执行独立但是与需要一项技能的相关任务或者活动而不是通过专门设计来学习该技能的人工任务或者练习时，可以更有效率地学习该技能。例如在语言学习中，泛读是通过阅读大量的用于流畅阅读的高级别的真实文本来学习语言技能(比如语法或者词汇)的方法。泛读对于学生来说是非常有动力的，这是由于他们可以流畅的阅读并且通过做他们喜欢做的事情而获得成就感。用于语言学习的原始任务的其它示例包括但不限于：会话、观看或者收听电影、写报告或者信、翻译文档、使用词典、玩涉及使用语言进行交互的游戏。真实任务不是专门为了支持学习方法而被设计出来的任务；即，真实任务可以独立执行，而与学习相关技能无关。
学习语言需要一个人学习语言的基本方面，包括词汇、语法和发音以及阅读、书写、听和说这四个基本技能。由于可能需要花很长时间来学习语言(母语或者第二语言)，人们发现管理可以让学习过程更有效果并且更有效率。例如，人们发现，可以通过从单词的形式(拼写和发音)到意义然后到在短语和句子中的用法，以小的步骤，最佳地学习关于单词的知识的不同方面。另外，基本按照单词难度的顺序，可以更有效率地学习单词，单词的难度与在语言中的使用频率相关(如I.Nation在Learning Vocabulary in Another Language published byCambridge University Press，2001中所述)。必须随时间的进展小心地指导并且管理学习词汇和语言的其它方面的过程，以达成成功的结果、效率并且维持学习的动力。另外，每一个学习者都以他自己的步调进展，所以需要个性化的管理。
尽管如此，指导学习的需要在某种程度上与语境化学习的需要是冲突的，这是由于一个人不希望过度打断真实任务(比如阅读)以查出比如生词的发音或者意义，特别是当该单词对于学习者的现阶段来说过于困难，因此最好留到以后学习时尤其如此。此外，每一次遇到单词时将需要不同的信息或者活动，这是由于学习者的知识随着时间增长，并且找到正确的信息可能相当耗时。另一方面，不具有该信息也可能影响阅读流畅性，并且更一般地，对该任务的执行造成反面影响。因此需要快速呈现将促进学习但是不过度影响任务执行的信息或者活动(随时间而改变)，从而提供有效并且有动力的学习系统。即，需要能够适应学习者的语境化和指导学习方法的有效组合。
用于管理学习过程的传统方法是以人为中心的。例如，教师决定应当使用什么课程、策略、练习和学习材料。这种方法是劳动密集型的，并且不容易适应单个学习者的个性化需要。学习者还可以使用自指导方法来管理他们自己的学习，但是手动管理的负担可能很大，导致效率低下、使人气馁以及不成功的学习。例如，学习者可以在每次遇到生词时查询词典并且在词典条目中找到所需单词知识的正确的方面，但是这分散了学习者在阅读任务上的注意力，导致阅读困难。
已经开发出多种设备和计算机系统，用于协助和管理在真实任务的执行期间的语言学习。例如，阅读协助系统允许人们阅读文本并且同时学习语言技能(比如词汇或者语法)。当从文本中选择时如何显示或者呈现关于单词的不同类型的信息是现有技术中众所周知的，所述信息包括诸如单词的翻译、单词的定义(美国专利No.6,632,094)、例句(美国专利No.5,256,607)、口语发音(LeapFrog
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公司的LeapPad
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设备)、以及多媒体呈现等信息。这些方法不对用户进行适应并且一直呈现相同的信息(例如，当选择单词时一直呈现单词的定义，或者在不同类型的信息之间简单的交替)。它们无法帮助学习者进步。
智能导师系统或者指导专家系统是适应性的基于计算机的解决方案。在现有技术中这种系统的一般结构是众所周知的，包括诸如向用户呈现一个或更多个练习，跟踪用户模型中的用户表现，使用推理引擎和指导模型对学习者的长处和短处进行推理，并且通过依照于指导模型来挑选下次呈现的一个或更多个恰当练习来调整系统的响应。典型地，将这种系统构建为问答序列或者人机对话系统。在现有技术的一个示例中，REAP系统(Heilman和Eskenazi，“Language Learning：Challenges for Intelligent Tutoring Systems”，in the Workshop onIntelligent Tutoring Systems for Ill-Defined Domains，2006)可以查找包含学生还没有学会的词汇在内的文档。该系统首先通过自动生成针对预定义词汇列表中的每一个单词的词汇练习来测试学生关于他或她的当前词汇知识。然后它查找包含该学生还没有学会的一个或更多个单词的文档。在学生阅读该文档之后，该系统生成关于目标单词的更多词汇练习，以确定学习是否发生。然后，该系统选择后续阅读材料。REAP系统涉及两类任务：在阅读之前和之后的解决词汇问题的人工任务和阅读文档的真实任务。尽管如此，该系统仅在人工问答任务期间对该用户进行适应，该任务是相当耗时的并且使得用户丧失动力。当用户阅读该文档时，它不进行适应或者呈现恰当的教育内容。一般地，这种智能导师系统不是语境化的。这种系统中的任务是人工的，这是由于该任务是由系统作为一系列问题或者人机对话主要为了教育的目的而生成的。
另一类适应性系统是闪速卡(flash-card)或者提示和响应系统，它们将学习原则体现为记忆。美国专利No.5,585,083提供了一种系统，该系统呈现用于词汇学习的练习(提示)，接收响应，评估该响应，并且向用户提供反馈。在美国专利No.6,652,283中，类似的系统将待学习的信息呈现为提示并且监视用户响应，但是被设计为基于认识模型最大化记忆保持。通过监视用户的准确度和响应时间，使时机、呈现顺序以及提示和响应的顺序适应于用户。这种提示和响应系统可以及时地适应于用户，但是由于它们基于人工环境中的记忆，它们还无法工作于真实任务的环境中。
另一类型的适应性系统旨在当用户在执行任务时体验到困难时向用户提供智能协助，但是它不是教育系统。例如，美国专利No.6,262,730描述了一种专家系统，所述专家系统在软件程序(比如文字处理器)中监视用户行动，据此推断用户的意图和信息需求以在软件程序运行中提供协助。另外，该系统包括推理系统的贝叶斯(Bayesian)网络实现，以及保持用户能力(比如程序中的行动的完成，程序中特征的成功使用或者回顾的帮助)的持久记录的用户模型。推理系统基于程序中的用户活动以及程序特征的过去使用来作出决定。以上述系统为代表的这种系统在真实任务的环境中进行适应，尽管如此，它不是语言学习系统。它旨在帮助用户执行非常特定的行动，比如保存文件，但是不能实现逐步促进用户的语言知识的逐步管理过程。
其它相关现有技术包括：美国专利Nos.6,077,085、6,801,751、6,017,219、6,986,663、6,206,700、6,022,221、5,842,868、6,953,343、6,212,358、6,405,167、5,920,838，美国专利申请2006/063139、2001/031456、2005/196733、2005/084830、2002/098463，LeapFrog
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公司的LeapPad
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设备(以及其它交互和“有声”读物)。
总而言之，现有技术系统无法提供有效的语境化语言学习系统，这是由于没有一种现有技术系统结合了个性化、管理、适应性和语境化。一些用于语言学习的现有技术系统不是适应性的：它们不管学习者的进度每次都提供相同的学习经验。其它现有技术系统是适应性的。一类这种适应性系统不是语境化的：它仅通过可以由智能导师系统进行建模和控制的人工教育任务来进行适应。第二类是语境化的，但是仅提供不能管理语言学习过程的帮助设施。
所需的是，可以在学习者执行任务时管理与(需要语言技能的)真实任务分离的语言学习过程的、用于语言学习的语境化系统。此外，所需的是，可以在学习者执行分离的任务时适应学习者增长的语言知识的系统，使得该系统可以呈现正确的学习活动以促进学习者的知识而不过分影响任务的执行，从而维持用户学习的动力。
发明内容
现在将描述本发明的实施例的基本概念。
本发明的实施例提供了用于语言学习的语境化适应性教育系统。该系统在学习者正在执行要求语言技能的任务(比如阅读书籍或者进行对话)时工作。该系统结合了1)用于执行该任务的任务接口，以及2)学习者跟踪组件，该组件跟踪学习者在语言学习活动中的表现，以及3)决策组件，该组件基于跟踪和环境，选择对于学习者来说适当的语言学习活动。因此，该系统可以适应学习者对于语言的增长的知识或者技能，并且可以提供任务环境中的个性化管理，从而有效地提高用户的知识。
在一个实施例中，用于词汇学习的适应性教育系统在学习者阅读书籍的时候工作。该系统在历史组件中跟踪学习者增长的词汇知识，比如单词或者短语。当学习者在他或者她阅读书籍的时候选择单词，决策的过程就通过考虑(在当前和之前阅读任务期间跟踪到的)学习者对该单词的当前知识以及源自词汇学习的有效管理的多种因素来决定呈现给该学习者的恰当的语言学习活动或者其它信息。在学习者查看或者与该学习活动进行交互之后，该系统更新历史，从而完成跟踪学习者的增长的知识的循环。
该系统可以支持任意类型的语言学习活动或者学习对象，尽管优选地语言学习活动或者学习对象是短暂的活动，使得学习者不至于将注意力从执行主任务分散至别处。一般类型活动的示例包括但不限于显示信息、给出提示、运行学习练习或者游戏、或者提供教学指南。
决策过程可以包括任意类型的决策组件，包括例如活动的固定模式或者序列、手动创建的决策树、由自动决策树学习生成的决策树、基于机器学习的方法、专家系统(可以包括过程推理引擎和并入了关于目标主题的指导模型的单独的规则库)、或者任意其它推理系统。
该系统可以支持需要使用语言的任意任务，包括阅读、书写、听说、翻译和对话任务。可以跟踪并且教导的语言的任意方面包括词汇、语法、发音和演讲。
可以在便携式教育设备上(比如电子书阅读设备)、在个人计算机上实施的软件程序中、在由计算机设备访问的基于Web的服务器中、在个人数字助理(PDA)中等等实施适应性教育系统。
可以将适应性教育系统应用于其它领域、主题、学科以及技能，比如数学、自然科学、社会科学、音乐、艺术、地理、历史、文化、技术、商务、经济以及不受限于该列表的多种训练场景。
本发明的实施例具有下述一个或更多个优点。
本系统的优点是，它可以提供有效的设备，用于学习语言并且同时维持学习者的动力，这是由于该系统将用于语言学习的语境化方法(即，通过执行任务来学习)与用于增加学习者知识的涉及精细逐步管理的指导方法相结合的缘故。
本系统的另一个优点是，它可以适应学习者，从而通过提供随着时间改变的适当的信息或者活动来提高学习者的语言知识，每次在正在进行的任务的环境下选择项目。
另一个优点是，本系统可以提供复杂学习过程的个性化管理，使得用户可以关注学习而不是管理，并且同时提供对于学习者的需要和学习步调来说独一无二的个性化管理。
本系统特别适合必须在较长时期内积累和学习其中的知识的主题和对象，比如人类语言。
另一个优点是，本系统可以根据不同的操作模式尽可能少地打断用户以维护任务的流畅执行。
另一个优点是，该系统可以使用教学声音和有效的原理来提高学习者关于主题或者技能的知识。
另一个优点是，可以由下述外部系统(比如回顾系统、测试系统、问答系统、操作者接口、学习管理系统、电子学习系统等等)来访问和更新用户的历史。因此，所提出的系统可以形成综合性语言学习平台的一部分。
另一个优点是，可以将该系统实施为单一设备或者分为彼此耦合在一起的单独的任务接口以及适应性学习组件。
本发明的实施例总体涉及教育系统或者设备，并且更具体地涉及适应学习者对于主题或者技能的增长的知识的教育系统或者设备。实施例可以应用于学习任意主题或者技能，而不特别用于语言学习。
现在将描述本发明的各方面。
根据本发明的第一方面所述，提供了一种计算机实现的适应性学习方法，用于在由用户正在完成的任务的环境下执行，所述方法包括：将作为所述任务的一部分呈现给所述用户的元素序列中的至少一个元素指定为学习项目；根据所指定的学习项目、与所述用户相关的学习方法的先前执行相关的信息、以及设计用于管理针对所述用户的整个学习过程的预定方案，来选择学习对象，向所述用户呈现所选择的学习对象预期应以某种方式提高用户对所指定的学习项目的知识；向所述用户呈现所述学习对象；以及根据所呈现的学习对象和/或所述用户如何与所呈现的学习对象进行交互或者所述用户如何对所呈现的学习对象进行响应，来更新所述信息。
在所附从属权利要求中阐释了本发明的优选实施例。
根据本发明所述的第二方面，提供了一种计算机实现的适应性学习方法，用于在由用户正在完成的任务的环境下执行，所述方法包括：根据所指定的学习项目、与所述用户相关的学习方法的先前执行相关的信息、以及设计用于管理针对所述用户的整个学习过程的预定方案，来选择学习对象，向所述用户呈现所选择的学习对象预期应以某种方式提高用户对所指定的学习项目的知识，所指定的学习项目包括作为所述任务的一部分呈现给所述用户的元素序列中的至少一个元素；以及根据所选择的学习对象和/或所述用户如何与所选择的学习对象进行交互或者所述用户如何对所选择的学习对象进行响应，来更新所述信息。
根据本发明所述的第三方面，提供了一种适应性学习设备，用于在由用户正在完成的任务的环境下执行适应性学习方法，所述设备包括：指定装置，用于将作为所述任务的一部分呈现给所述用户的元素序列中的至少一个元素指定为学习项目；选择装置，用于根据所指定的学习项目、与所述用户相关的学习方法的先前执行相关的信息、以及设计用于管理针对所述用户的整个学习过程的预定方案，来选择学习对象，向所述用户呈现所选择的学习对象预期应以某种方式提高用户对所指定的学习项目的知识；呈现装置，用于向所述用户呈现所述学习对象；以及更新装置，用于根据所呈现的学习对象和/或所述用户如何与所呈现的学习对象交互或者所述用户如何对所呈现的学习对象进行响应，来更新所述信息。
根据本发明所述的第四方面，提供一种适应性学习设备，用于在由用户正在完成的任务的环境下执行适应性学习方法，所述设备包括：选择装置，用于根据所指定的学习项目、与所述用户相关的学习方法的先前执行相关的信息、以及设计用于管理针对所述用户的整个学习过程的预定方案，来选择学习对象，向所述用户呈现所选择的学习对象预期应以某种方式提高用户对所指定的学习项目的知识，所指定的学习项目包括作为所述任务的一部分呈现给所述用户的元素序列中的至少一个元素；以及更新装置，用于根据所选择的学习对象和/或所述用户如何与所选择的学习对象进行交互或者所述用户如何对所选择的学习对象进行响应，来更新所述信息。
根据本发明所述的第五方面，提供了一种用于控制设备执行根据本发明第一或者第二方面的方法的程序，或者当被加载至设备时，使所述设备变为根据本发明第三或者第四方面的设备的程序。可以在载体介质上携带所述程序。所述载体介质可以是存储介质。所述载体介质可以是传输介质。
根据本发明的第六方面，提供了一种由根据本发明第三方面的程序进行编程的设备。
根据本发明的第七方面，提供了一种包含根据本发明第三方面的程序的存储介质。
附图说明
图1示出了适应性教育系统的框图；
图2示出了学习管理过程的流程图；
图3示出了一般的决策过程；
图4示出了用于词汇学习的决策过程的流程图；
图5示出了计算机系统的框图；
图6示出了设备的前视图和用户界面；
图7示出了设备的前视图和用户界面；以及
图8示出了设备的前视图和用户界面。
具体实施方式
本发明的优选实施例提供了一种用于语言学习，尤其是词汇学习的适应性教育系统。该系统在用户执行诸如阅读文本或者书籍等独立任务时运行。优选地，该任务是用户将无论如何也会独立选择执行的真实任务，一个不是设计用来单纯地支持适应性学习方法的任务；在下文中将更详细地讨论“真实任务”的概念。该系统可以通过跟踪用户与阅读文本或者书籍的环境中的学习对象的交互来适应用户关于词汇的增长的知识。每一次用户选择文本或者书籍中的单词或者短语，该系统都确定什么学习对象将最佳地促进用户关于该单词或者短语的知识。该学习对象提供覆盖词汇知识的各方面的信息、解释、提示、短暂的活动或者关于单词知识的教学指南，词汇知识的各方面可以包括形式、意义和用法。
在下面的说明中，当我们写下术语“文本”时，我们指任意阅读材料的文本，比如但不限于，书面的(印刷的)或者电子格式的书籍、报纸、文档或者网页。当我们写下术语“单词”的时候，我们指单词、短语或者文本的任意其它的短的片段。
图1是示出了用于语言学习的适应性教育系统的优选实施例的组件的框图。用户通过文本阅读界面100来阅读文本。在本实施例中，文本阅读界面可以向任务环境模块160提供关于阅读的当前环境的信息，比如当前页码。任务环境模块160接收并且存储环境记录并且当需要时将它们提供给决策模块120。为了激活学习循环，文本阅读界面100还与学习管理模块110进行通信。学习管理模块110替用户管理学习关于词汇的知识的过程，监督设计用来替用户管理整个学习过程的预定方案。它调用决策模块120并且接收关于执行什么学习对象的决定。它在每一次激活期间更新用户历史130。下面将全面的描述它的功能。决策模块120确定目标学习项目，即，用户在文本阅读界面100中选择的单词，并且确定什么学习对象将最有效地促进或者增长用户关于在阅读当前文本的当前环境中的学习项目的知识。在本实施例中，它可以使用一个或更多个组件来作出它的决策，所述组件包括：用户历史130、任务环境模块160、用户信息170以及学习对象库150。学习对象库150包含将在下面进行描述的关于词汇的学习对象。用户信息170可以包括诸如用户的学习级别和关注的词汇项目的列表等信息。
本领域技术人员将意识到，可以将图1所示的组件实施为分离的组件或者可以将它们中的几个或者全部结合为单一组件。例如，可以将学习管理模块110与决策模块120相结合。在本结合中，可以将决策过程与管理过程进一步结合，以基于例如用户与学习对象的交互来进行决策。在另一个结合中，文本阅读界面100可以并入任务环境模块160。在本结合中，任务接口将在内部维护其环境，并且为决策模块120提供查询它的方法。用户历史130和用户信息170也可以被结合成为广义的用户模型。
现在将更详细的描述图1所示的组件的功能。
文本阅读界面100是用于在显示器上显示电子文本的界面，并且提供用于在页间移动并且选择单词的标准用户控件。当用户选择单词时，文本阅读界面100向任务环境模块160发送包含所选单词的环境记录，并且将该选择通知学习管理模块110。阅读界面可以允许将新文本加载至系统中。当加载新文本时，阅读界面可以向任务环境模块160发送包含新文本的重要单词的环境记录。文本阅读界面100可以支持各种模式的操作，包括泛读模式和学习模式。前一个模式指示用户希望关注于阅读的流畅性而不是词汇学习。在该模式下，学习对象应当有助于当前环境中的流畅性而不过度打断用户，所以例如单词如何发音或者关于单词的意义的快速注释是允许的。在学习模式下，用户希望关注于学习新的词汇知识。在该模式下，允许短暂的打断，所以可以提供帮助记忆的活动和提示。在两种模式下，优选最小化对于阅读任务的打断。当改变模式时，阅读界面向任务环境模块160发送环境记录作为改变通知。
任务环境模块160在数据库或者其它存储系统中存储文本阅读界面100中的活动的当前环境。当前环境是环境记录的集合。环境记录的性质依赖于任务和决策模块120的需要。在该优选实施例中，环境记录可以包括用户正在看的当前单词、用户已经选择的单词、文本中所选单词附近的单词的集合、文本中重要或者相关单词的列表、界面100的当前操作模式、文本的名称或者其它标识符、以及文本的当前页码。这些仅仅是示例而并非意在限制系统的范围。决策模块120可以使用环境记录作为决策标准。
学习管理模块110实施如图2中流程图所示的学习管理过程。第一步骤200是模块的激活。激活可以以多种方式发生。在优选实施例中，当用户想要开始学习循环时，阅读界面100的用户手动激活该系统。例如，在阅读任务中，用户可以选择单词以激活学习管理模块。在激活之后，下一个步骤220通过调用决策模块120来进行决策。在下面将更详细地描述该过程。下一个步骤230是接收来自决策模块120的决定。接收到的决定可以包括若干部分。一个部分是代表单词或者短语的标识符，单词或者短语被称作目标学习项目，学习活动将是关于单词或者短语发生的。另一个部分是学习对象。如果决定是什么也不做，则接收不到学习对象。在下一个步骤240中，如果有的话，模块执行学习对象。下一个步骤250是接收在步骤240中发生的用户响应或者任意与用户的交互的结果。接下来，步骤260更新用户历史130。步骤260生成一个或更多个用户历史记录。用户历史记录的类型将在下面给出。然后，步骤260通过向用户历史130发送用户历史记录来更新历史。在最后的步骤270中，学习管理模块110将自身去激活，使模块进入针对另一个激活的等待状态。
用户历史130跟踪用户对不同词汇项目(比如单词或者短语)的增长的知识。用户历史130在数据库或者其它存储系统中存储用户历史记录。用户历史在用户的一生中可以是持久保持的。针对每一个学习项目存储用户历史记录的集合。将时间戳给予每一个历史记录。用户历史记录可以包括：用户已经阅读了文本中的特定单词的记录、用户已经选择了文本中的特定单词的记录、用户之前已经请求关于文本中的特定单词的帮助的记录、在学习管理模块110的激活循环中在步骤240中已经向用户呈现了关于特定单词的特定学习对象的记录、用户通过在步骤250中给出响应来完成特定学习对象的记录、用户在步骤250中与特定学习对象进行的交互的记录(包括例如用户响应、对提示或者测验给出的答案、关于测试的肯定或者否定的结果、或者花在学习对象上的时间的长度)。用户历史还可以记录文本阅读界面100中用户阅读的文本的历史以及随着时间改变任务环境模块160中的内容的细节。
决策模块120确定目标学习项目或单词，并且选择学习对象以返回学习管理模块110。决策过程的目标是选择最有可能促进用户关于单词的知识的学习对象，用户关于单词的知识由用户遇到该单词的历史给出。
可以在系统中实施决策的任意特定方法。因此该方法可以包括任意类型的决策组件，包括活动的固定模式或者序列、手动创建的决策树、由自动决策树学习生成的决策树、基于机器学习的方法、专家系统(可以包括程序推理引擎以及并入了关于语言学习的指导模型的单独的规则库)、或者任意其它推理系统。使用的决策方法将定义决策标准的形式以及在系统中如何表示它们。决策标准的一般种类可以包括但不限于：用户遇到学习项目的历史、用户与关于学习项目的学习对象交互的历史、用户在学习中的级别或者阶段、学习项目的级别、阶段或者难度、教学模型、任务的当前环境中学习项目的重要性、任务界面的模式、以及库中学习对象的可用性和适宜性。
图3示出了可以在决策模块120中实施的一般决策方法的流程图。当调用该方法以进行决策时，它将任务环境160、用户信息170和用户历史130作为输入接收。在优选实施例中，它使用三阶段过程：确定目标学习项目(即，用户选择的单词)、确定要返回的学习对象的类型、以及确定要返回的特定学习对象。第一步骤300确定当前环境中的目标学习项目。在优选实施例中，这是由用户已在文本阅读界面100中选择并且在任务环境160中存储的单词。步骤305运行推理引擎306以选择待选择的学习对象的类型。该引擎可以是简单的，例如遵循预定的活动序列，或者是复杂的，例如实施指导专家系统。指导推理引擎或者指导专家系统的功能在本领域中是众所周知的，并且不需要在此处进行详细的解释。推理过程的目标是以足够高的概率来确定哪种类型的学习对象将最有效地提高用户关于目标学习项目的知识。可以在对公布的规则进行编码的可选规则库330中实施用于教导语言的目标方面(例如，词汇)的指导模型，或者将其实施为推理引擎306中的程序步骤。在优选实施例中，使用后一种方法，并且将在下面更详细的描述。步骤308在学习对象库150中查找与目标学习项目以及在步骤305中选择的学习对象的类型恰当匹配的学习对象。步骤310返回针对学习项目和学习对象的标识符。
在优选实施例中，决策模块120包含基于各种因素使用程序知识的推理引擎，所述各种因素源自例如Learning Vocabulary in AnotherLanguage by I.Nation，Published by Cambridge University Press，2001中所教导的词汇习得的理论原理。第一因素是关于是否应当在现在或者以后关注该单词。现在可以关注对于用户当前词汇级别来说处于适当难度级别的单词；通常典型地大致通过单词在语言中的使用频率来对单词进行排序。第二因素是关于确定学习者可以关注哪方面的词汇知识。典型地，学习者可以从形式(发音和拼写)转移到意义、用法。第三是关于确定学习对象的一般类型：信息性的、提供提示的、提供要求用户交互的活动的、或者提供教学指南的。第四因素是确保随着时间进展向用户呈现特定学习对象的范围，并且除非是必须的否则不重复该学习对象。
本领域中的技术人员将理解，存在在决策过程中使用上述因素的多种方式。可以在任意给定过程中应用一个或更多个因素。可以以任意顺序应用这些因素。可以在特定决定步骤中以分离的决定步骤或者任意组合来应用这些因素。在优选实施例中，对于随时间进展对于给定目标单词的一系列用户选择来说，系统可以首先通过知识的方面(例如形式，然后意义，然后用法)其次通过类型(例如两个提示，然后是活动和提示的交替序列)来对相应学习对象进行排序。根据用户的成功和步调来改变该序列。
图4是可以在用于词汇学习的适应性教育系统的决策模块120中实施的决策方法的流程图。第一步骤400从任务环境模块160获得用户在阅读界面中选择的单词。将该单词称作目标学习项目或者目标单词。在下一个步骤402中，该方法通过查询用户历史130来确定用户是否是第一次选择该单词。如果是，则步骤404将学习对象的类型设置为快速注释。如果不是，则步骤406确定该单词是否是关注项目。
关注项目是在学习中用户当前应当关注的单词。在实践中，语言中存在太多的单词以至于不能同时学习它们全部，所以学习者可以大致按照难度的顺序来学习单词，所述难度的顺序与语言中的频率相关联。这样，学习者可以首先学习他或她最有可能在文本和对话中遇到的单词。当学习者得到足够的关于较高频率的单词的知识时，他或她可以继续学习较低频率的单词。在本实施例中，用户信息170包括词汇表，该词汇表包含现在对于用户学习来说处于适当难度级别的单词以及被认为与学习相关的其它单词。
如果目标单词在用户信息170中的词汇表中或者目标单词在当前文本中是重要的(由任务环境160所确定)，则目标单词是关注项目。如果目标单词不是关注项目，则执行步骤404，它将学习对象类型设置为快速注释。目标单词的快速注释将通过帮助他或她在不打断阅读流的情况下理解该文本，从而增强用户在阅读中的流畅性。
步骤410确定现在应当关注的关于该目标单词的知识的什么方面。对于形式、意义和用法中的每一个方面来说，该步骤查询用户历史130，以获取关于用户与学习对象中的目标单词遭遇的历史记录的集合，所述学习对象是关于知识的该方面的。然后，该步骤依赖于查看或者与其交互的学习对象的类型的范围、成功率、时间间隔和/或交互的新近性来确定当前时刻已经成功学习到知识的该方面的概率。该系统按照形式，然后意义，然后用法的预定顺序来赋予关注。对于将赋予为关注的给定方面来说，必须已经以足够高的概率(例如，高于0.70)学到了之前的方面并且已经以足够低的概率(例如，低于0.90)学到了该方面本身。如果多于一个方面满足该规则，则进行随机挑选。所属领域技术人员将理解，概率值的使用仅是用户已经以何种程度成功地学习到某一方面的度量的示例；例如，不需要将该度量表示为在0和1之间的概率值，而可以表示为在任意选择的界限之间的值。可以使用某些其它度量。
步骤412确定是否已经成功地学习了目标单词的所有方面，例如针对每一个方面的概率是否大于0.80。如果已经成功地学习了该单词，则为了向用户提醒该单词，步骤404将该学习对象设置为快速注释。尽管学习者表面上已经学会该单词但是他还是选择该单词的事实意味着该用户可能已经忘记该单词的某些方面。可以在随后的激活循环中使用这个事实来降低已经学会该单词的概率。
步骤414确定用户是否在学习目标单词中体验到困难。如果给定足够数量的用户尝试，关于知识的所选方面的成功率低于阈值，则系统必须采取补救行动。可以将阈值参数设置为30％成功。如果要求补救行动，则步骤416使用用户历史130来确定应当选择什么类型的学习对象。在本实施例中，该系统可以重复相同的学习对象、重复前一个学习对象、返回到单词知识的前一个方面、或者返回信息性学习对象。
如果不要求补救行动，则步骤418确定学习对象的类型是否应当是信息性的，也被称作注释。如果阅读界面100是泛读模式、如果该单词在文本中不重要、或者如果已经返回单词知识的当前方面(形式、意义或者用法)的注释的次数低于阈值时，则要求注释。该阈值是参数，并且本实施例中可以将其设置为3，使得可以在呈现其它类型的学习对象之前显示针对单词知识的每一个方面的2次注释。如果决定了注释，则步骤420确定应当使用什么类型的注释。
如果不要求注释，则步骤422确定学习对象的类型应当是提示还是活动。在本实施例中，该系统在活动和提示之间交替。步骤424确定返回什么类型的提示，这可以与任意之前的学习活动相关。步骤428确定返回什么类型的活动。
因此，总而言之，如果用户随着时间的进展在学习给定方面中的成功，步骤410至428将呈现以下一般学习对象类型的序列：注释、注释、活动、提示、活动、提示、活动、提示等等。依赖于用户随时间进展的成功，针对知识的其它方面的相似序列将与这一个序列相交织。
在系统设置学习对象的类型之后，步骤430搜索学习对象库150以搜索合适的匹配学习对象。这可以是针对目标单词的具有选定类型和方面的学习对象，并且除非被要求或者是必须的，否则不与之前返回的学习对象重复的学习对象。
最终，步骤432将该单词以及该学习对象返回至学习管理模块110。
已经将在优选实施例的上述说明中标识的参数设置为典型和有效的值，但是在系统中它们可以被设置为不同的值，并且甚至可以随着系统执行的过程由系统内部或者外部过程进行改变。可以将这样的参数基于单独的用户存储在用户信息170中。该用户信息170可以存储任意类型的用户特定数据，比如个人偏好、个人特征、年龄、居住国家等等。
该学习对象库150是学习对象的数据库或者其它存储系统。可以查询该库以获取合适的学习对象。每一个学习对象可以包括学习项目(或者它的标识符)、指示类型、种类、方面或者关于学习对象的其它特征的元数据、以及可执行功能或者过程。该系统支持任意类型的学习对象，尽管最好它们执行起来是简短的。此处简短意味着例如学习对象具有足够小的内容量，使得可以在单屏幕或者页上显示，它仅关注与学习项目相关的知识的唯一一个方面，或者为了阅读、收听、或者与其交互用户仅花费短暂的时间。学习对象应当是教育性的并且可以并入任意已知或者未来的教学方法，比如：呈现、测试、回顾、提示、训练、解释、证明、帮助、辅导以及协商，它们中的每一个可以代表不同类型的学习对象。在优选实施例中提供学习对象的少量一般种类的学习对象。一个一般种类的学习对象是当执行时不要求与用户交互的对象。不要求用户交互的学习对象可以包括例如：短时间显示静态信息、播放短暂的演示、动画、视频或者音频片段。第二种类需要来自用户的简单响应并且可以包括例如：如上呈现静态或者动态信息，但是要求用户确认它们已经看到或者听到该信息。第三种类要求与用户的交互，例如，诸如测验或者其它学习活动等交互式会话，其中，用户交互一段时间然后通过提供答案或者其它输入来完成。本领域技术人员将理解这些仅仅是示例，并且不以任意方式限制本系统。当选择合适的学习对象以呈现给用户时，可以考虑到可能用于完成学习对象的时间长度。在优选实施例中，教导知识的形式方面的词汇学习对象的示例可包括：用音频发出该单词发音的系统(注释)、显示语音或音素音标的系统(注释)、收听和重复(活动)、拼写测试(活动)、用户练习书写单词(活动)、多选题(活动)、对于单词的一部分的发音指导(提示)、示出谐音词的系统(提示)。教导知识的意义方面的学习对象的示例可以包括：显示翻译的系统(注释)、显示定义的系统(注释)、显示图像的系统(注释)、用户绘制单词的图片(活动)、让用户选择助记关键词(活动)、多选题(活动)、显示同义词的系统(提示)、显示绘制的图像的系统(提示)、显示助记关键词的系统(提示)、显示多选题答案的系统(提示)。教导知识的用法方面的学习对象的示例可以包括：显示用法示例的系统(注释)、显示搭配或者短语的系统(注释)、多选题(活动)、填空活动(活动)、显示之前多选的答案的系统(提示)、显示填空任务的答案的系统(提示)。这些仅仅是示例并且不以任何形式限制系统可以支持的词汇学习对象的全部范围。
图5是适于实现优选实施例或者任意其它实施例的计算机系统500的框图。本领域技术人员将理解，图5所示的系统仅作说明之用并且包括个人计算机系统、便携式计算机系统和分布式计算机系统在内的其它系统也是适合的。该计算机系统500包括处理器510、存储卡514、RAM 516以及ROM 518。它还包括输出系统528和输入系统534。输出设备包括显示器530和扬声器532。输入设备包括麦克风536、触摸传感器538、键盘540、鼠标542以及其它传感器544。该系统还可以包括使用有线或者无线技术与外部计算机网络522连接的网络接口520。该系统还可以包括与诸如实物书籍阅读设备或者乐器等外部系统526连接的外部系统接口524。系统总线512与所有组件互连。本领域技术人员将理解可以通过作为存储卡514、RAM 516、ROM 518中的软件或者作为专用硬件芯片中的硬件包含适应性教育系统，来将适应性教育系统集成至系统500中，所述专用硬件芯片可以可选地包括处理器510。如在下面的变型中进一步描述的，可以将文本阅读界面100集成至计算机系统500或者外部系统526中。
图6、7和8示出了示例教育设备600的前视图和用于电子书阅读的用户界面，所述电子书阅读并入了用于词汇学习的适应性教育系统。本领域技术人员将理解图6所示设备仅作说明之用并且可以使用其它设备设计。优选地，设备600是并入了计算机系统(例如计算机系统500)的便携式设备，具有显示器601、向左翻页键602以及向右翻页键604。显示器601具有覆盖于其上的触摸传感器接口，在图中未示出该触摸传感器接口。显示器601显示文本阅读界面100。在显示器上显示故事书的部分文本606以及与该故事相关的图像607。显示器601还示出了四个示例按钮：用于显示用户当前词汇表的词汇表按钮608、用于开始新书的新书按钮610、以及用于将阅读界面切换至学习模式的学习模式按钮612。接着，按钮614将改变功能以切换回泛读模式。在显示器上将单词616高亮显示，指示用户已经通过触摸单词选择了该单词。框618示出了学习管理模块110已经执行并且显示在屏幕上的注释类型的学习对象(将单词“sacks”翻译为中文)。在图7中，用户已经再一次选择了相同的单词，但是这次，框718示出活动类型的学习对象(多选题)。在图8中，用户已经再一次选择了相同的单词，并且这次系统已经对用户对于单词“sacks”的增长的知识作出适应，并且所显示的框818示出了提示类型的学习对象(关于发音的提示)。
在优选实施例的一个变型中，步骤200自动确定何时激活自身并且提供干预。一种方法是在任务进行过程中的预设点(例如，在页的结束处)处或者以预设时间间隔自动激活。另一种方法是如美国专利No.6,262,730和其它现有技术所教导的，使用监控任务接口100中的事件的推理系统来自动确定用户似乎在何时在执行任务中遇到了困难。
在优选实施例的另一个变型中，如论文Proactive Response to EyeMovements by Hyrskykara et al.published in Human-ComputerInteraction INTERACT’03，pp.129-136，2003中所教导的，在阅读界面100中包含凝视跟踪系统。可以使用眼睛跟踪来检测用户在文本阅读中的理解问题。在本实施例中，可以将凝视信息发送至任务环境模块160，使得可以通知决策过程的决策模块120可以确定已经查看了文本中的哪些单词、查看频率、或者以什么速度。这样，可以依靠监视用户在一个或更多个时期内注视的方向来选择学习对象。此外，当检测到理解问题，阅读界面可以自动激活学习管理模块110，同时向任务环境模块150提供理解问题的所在地。
在优选实施例的另一个变型中，阅读界面100可以是物理接口，它可以涉及诸如真实的书籍等实体文本。如诸如由LeapFrog
Figure G2008800042859D00191
公司制造的LeapPad
Figure G2008800042859D00192
学习系统等现有技术系统，该接口可以检测手指或者钢笔何时触摸了该书中的单词。在本实施例中，实物书籍任务接口100是分离的并且与分离的系统相耦合，该分离的系统由学习管理模块110、任务环境模块160、决策模块120、用户历史130、学习对象库150和用户信息170构成。参见图5，可以通过在外部系统526中实施任务接口并且将该分离系统实施为计算机系统500，并且使用它的外部系统接口524作为用户将两个部件耦合在一起的装置来实现本实施例。在本实施例中，学习管理模块110可以针对实体任务接口上的触摸事件来监视实体任务接口，然后激活自身。
因此很明显，该设备的各个部件并且由这些相应部件所执行的方法步骤可以是分离并且彼此远离的。步骤指定学习项目、选择学习对象、呈现学习对象以及更新用户信息中的至少一个可以远离于这些步骤中的至少一个其它步骤；例如选择和更新步骤中的至少一个的执行可以远离于指定和呈现步骤中的至少一个。呈现学习对象可以包括提供信息以使得在远程设备(例如用户的远程设备)处的呈现成为可能。
在优选实施例的另一个变型中，可以用学习对象来扩充学习对象库150，该学习对象同加载至任务接口100中的文本或者书籍封装在一起。例如，此时可以使得系统和用户能够使用与书籍中字符和事件相关的学习对象。
在优选实施例的另一个变型中，可以对用于待学习的多种领域、主题以及技能的一套不同的任务接口维护单一用户历史130。可以认为该用户历史130对于用户是私人的，并且在不同设备之间是可移植的；为了这个目的，可以在可拆除计算机可读介质上存储用户历史130(完整的或者一部分)。
本领域技术人员将理解，可以将本发明的其它实施例应用于学习语言的任意方面，包括但不限于：词汇、语法、发音、拼写和演讲以及上述任意组合。
本领域技术人员还将理解，可以将本发明的其它实施例应用于需要语言技能的任意类型的任务上，该语言技能包括但不限于：阅读、书写、听说、翻译和对话，以及上述任意组合。
本领域技术人员还将理解，系统组件的内部功能以及在它们之间传递的项目和记录将随着任务类型以及待学习的目标主题或者技能而变化。
本领域技术人员还将理解，可以将本发明的其它实施例应用于其它领域、主题、学科以及技能，比如数学、自然科学、社会科学、音乐、艺术、地理、历史、文化、技术、商务、经济以及不限于本列表的多种训练和教育场景。
应理解，一个或更多个上述或者下述组件的操作可以由在设备或者装置上运行的程序来控制。可以在计算机可读介质上存储这样的操作程序，或者例如可以将它们实现为由因特网网站所提供的可下载数据信号。所附权利要求应当解释为涵盖操作程序自身、或者作为载体上的记录、或者作为信号、或者以任意其它形式涵盖操作程序。

Claims (62)

1、一种计算机实现的适应性学习方法，用于在由用户正在进行的任务的环境下执行，所述方法包括：
将作为所述任务的一部分呈现给所述用户的元素序列中的至少一个元素指定为学习项目；
根据所指定的学习项目、与所述用户相关的学习方法的先前执行相关的信息、以及被设计用于管理针对所述用户的整个学习过程的预定方案，来选择学习对象，向所述用户呈现所选择的学习对象意在以某种方式提高用户对所指定的学习项目的知识；
向所述用户呈现所述学习对象；以及
根据所呈现的学习对象和/或所述用户如何与所呈现的学习对象进行交互或者所述用户如何对所呈现的学习对象进行响应，来更新所述信息。
2、根据权利要求1所述的方法，其中所述任务是真实任务，而不是仅仅为了支持适应性学习方法而设计出来的。
3、根据权利要求1或2所述的方法，包括：注意所述用户对至少一个元素的选择，并且根据所述选择来指定所述学习项目。
4、根据权利要求1、2或3所述的方法，包括：自动地指定所述学习项目。
5、根据前述任一权利要求所述的方法，包括：向所述用户呈现元素序列。
6、根据前述任一权利要求所述的方法，其中选择所述学习对象包括：确定所述学习对象的种类，并且根据所确定的种类来选择特定的学习对象。
7、根据权利要求6所述的方法，其中所述学习对象的种类包括下列中的一个或多个：不需要用户交互的学习对象；需要来自所述用户的简单响应的学习对象；以及需要与用户进行更复杂的交互的学习对象。
8、根据前述任一权利要求所述的方法，其中选择所述学习对象包括：确定所述用户应当是现在还是稍后关注所述学习项目。
9、根据前述任一权利要求所述的方法，其中呈现所选择的学习对象意在提高用户对所指定的学习项目的知识的特定方面。
10、根据权利要求9所述的方法，其中选择所述学习对象包括：确定所述用户应当关注的期望学习项目的知识的方面。
11、根据权利要求9或10所述的方法，其中所述知识的方面包括形式、意义和用法中的至少一个。
12、根据权利要求11所述的方法，包括在可能的情况下以该顺序将多个方面按优先顺序排列。
13、根据权利要求9至12中任一项权利要求所述的方法，包括：针对每一个方面，确定所述用户已经成功学习该方面的概率或者某个类似的对于成功的度量，以及根据所确定的概率来选择所述学习对象。
14、根据权利要求13所述的方法，包括：如果某个方面具有低于预定阈值的概率，并且具有较高学习优先级的其它方面具有高于预定阈值的相应概率，则选择关注所述具有低于预定阈值的概率的方面。
15、根据权利要求13或14所述的方法，包括：如果随时间的进展该方面具有低于预定阈值的成功率，则决定采取与所述方面相关的补救措施，并且相应地选择学习对象。
16、根据前述任一权利要求所述的方法，其中选择所述学习对象包括从以下的一个或更多个类型中确定学习对象的一般类型：信息性的、提供提示的、提供需要用户交互的活动的或者提供教学指南的。
17、根据前述任一权利要求所述的方法，其中选择所述学习对象以尝试确保随时间进展向所述用户呈现某个范围的学习对象，并且除非必要否则不重复所述学习对象。
18、根据前述任一权利要求所述的方法，其中从学习对象库中选择所述学习对象。
19、根据前述任一权利要求所述的方法，包括：根据所述序列中的所指定的学习项目的环境，来选择所述学习对象。
20、根据权利要求19所述的方法，其中学习项目的环境包括下列中的至少一个：包含所述学习项目的至少一部分在内的页在序列中的页码；所述用户当前正在考虑的元素；构成所指定的学习项目的所述至少一个项目附近的元素；被认为对于所述方法而言重要的或者相关的元素；以及所述序列的名称或者其它标识符。
21、根据前述任一权利要求所述的方法，包括：根据对所指定的学习项目的重要性的评估，来选择所述学习对象。
22、根据前述任一权利要求所述的方法，包括：根据所述序列中的重要或者相关元素的预定列表，来选择所述学习对象。
23、根据前述任一权利要求所述的方法，其中所述信息包括下列中的一个或更多个：处于对于所述用户而言适当难度级别的项目的列表；被认为与学习相关的项目的列表；之前已经遇到过的项目；之前已经被指定为学习项目的项目；之前已经呈现过的学习对象；需要响应的之前已经呈现过的学习对象；与用户和学习对象的之前的交互相关的信息，比如对提示或者测验给出的响应、答案、关于测验的肯定或者否定结果、或者花在所述学习对象上的时间长度；所述用户之前读取的序列；与任务环境模块中的随时间改变的环境相关的信息；与不同项目遭遇的过去的历史；与学习对象交互的新近性；所述用户在学习中的级别或者阶段；学习项目的级别、阶段或者难度。
24、根据前述任一权利要求所述的方法，包括：将所述信息存储在数据库或者其它存储系统中。
25、根据权利要求24所述的方法，其中在可拆除计算机可读介质中存储所述信息的至少一部分。
26、根据前述任一权利要求所述的方法，其中所述信息的至少一部分在用户的一生中是持久保持的。
27、根据前述任一权利要求所述的方法，其中维护与所遭遇的每一个学习项目相关的信息。
28、根据权利要求27所述的方法，其中将与每一个所遭遇的学习项目相关的所述信息打上时间戳。
29、根据前述任一权利要求所述的方法，包括：根据与所述学习方法之前的执行无关的用户信息，比如所述用户的个人特征，来选择所述学习对象。
30、根据前述任一权利要求所述的方法，包括：根据所述学习对象提高用户关于所指定的学习项目的知识的可能性，来选择所述学习对象。
31、根据前述任一权利要求所述的方法，包括：提供至少两种操作模式，并且根据所述操作模式来选择所述学习对象。
32、根据前述任一权利要求所述的方法，包括：根据所述学习对象的可能的执行时间，来选择所述学习对象。
33、根据前述任一权利要求所述的方法，其中所述学习对象需要相对于所述任务而言较小的完成时间，并且不过分地影响所述任务的执行。
34、根据前述任一权利要求所述的方法，包括从学习对象的以下类型中的一个或更多个类型中选择所述学习对象：呈现；测试；回顾；提示；训练；解释；证明；帮助；辅导以及协商；其中每一个都与所指定的学习项目相关。
35、根据前述任一权利要求所述的方法，包括：根据对公布的规则进行编码的规则库，来选择所述学习对象。
36、根据前述任一权利要求所述的方法，包括：根据推理引擎中的程序步骤，来选择所述学习对象。
37、根据前述任一权利要求所述的方法，包括：根据在一个或更多个时段上对用户注视的方向进行监视，来选择所述学习对象。
38、根据前述任一权利要求所述的方法，其中呈现所述序列和/或学习对象包括：以视觉和/或音频格式来进行呈现。
39、根据前述任一权利要求所述的方法，其中所述任务是由用户独立挑选的任务。
40、根据前述任一权利要求所述的方法，其中元素序列包括：至少在呈现时具有可见形式的至少一些元素。
41、根据前述任一权利要求所述的方法，其中元素序列包括：至少在呈现时具有可听形式的至少一些元素。
42、根据前述任一权利要求所述的方法，其中以文档形式呈现元素序列。
43、根据权利要求42所述的方法，其中所述文档包括印刷材料。
44、根据前述任一权利要求所述的计算机实现的适应性语言学习方法，其中：所述元素是文本中的单词或短语或段；所述任务是阅读、书写、听、说、翻译、对话中的一个或更多个；并且学习对象适于提高所述用户的词汇、语法、发音和演讲中的一个或更多个方面的知识。
45、根据权利要求44所述的方法，当引用权利要求11时，其中教导知识的形式方面的词汇学习对象包括下列中的一个或更多个：用音频发出所述单词的读音的词汇学习对象；显示语音或者音素音标的词汇学习对象；提供收听和重复活动的词汇学习对象；提供拼写测试的词汇学习对象；提供用户练习书写单词的活动的词汇学习对象；提供多选题活动的词汇学习对象；提供对于单词的至少一部分的发音指导的词汇学习对象；以及提供显示谐音词的提示的词汇学习对象。
46、根据权利要求44或45所述的方法，当引用权利要求11时，其中教导知识的意义方面的学习对象包括下列中的一个或更多个：显示翻译的学习对象；显示定义的学习对象；显示图像的学习对象；提供所述用户绘制所述单词的图片的活动的学习对象；提供所述用户选择助记关键词的活动的学习对象；提供多选题活动的学习对象；显示同义词的学习对象；显示所绘制的图像的学习对象；显示助记关键词的学习对象；以及显示多选题答案的学习对象。
47、根据权利要求44、45或46所述的方法，当引用权利要求11时，其中教导知识的用法方面的学习对象包括下列中的一个或更多个：显示用法示例的学习对象；显示涉及所述学习项目的搭配或者短语的学习对象；提供多选题活动的学习对象；提供填空活动的学习对象；显示之前多选的答案的学习对象；以及显示填空任务的答案的学习对象。
48、根据前述任一权利要求所述的方法，使用便携式电子设备，如个人数字助理或者电子书阅读设备，予以实现。
49、根据前述任一权利要求所述的方法，使用个人计算机予以实现。
50、根据前述任一权利要求所述的方法，包括：注意使用触敏接口对至少一个元素进行选择。
51、根据前述任一权利要求所述的方法，其中对所述指定、选择、呈现和更新步骤中的至少一个的执行远离于所述步骤中的至少一个其它步骤，例如，对所述选择和更新步骤中的至少一个的执行远离于所述指定和呈现步骤中的至少一个。
52、根据前述任一权利要求所述的方法，其中呈现包括：提供信息以使得在远程设备例如用户的远程设备处的呈现成为可能。
53、一种计算机实现的适应性学习方法，用于在由用户正在进行的任务的环境下执行，所述方法包括：
根据所指定的学习项目、与所述用户相关的学习方法的先前执行相关的信息、以及被设计用于管理针对所述用户的整个学习过程的预定方案，来选择学习对象，向所述用户呈现所选择的学习对象意在以某种方式提高用户对所指定的学习项目的知识，所指定的学习项目包括作为所述任务的一部分呈现给所述用户的元素序列中的至少一个；以及
根据所选择的学习对象和/或所述用户如何与所选择的学习对象进行交互或者所述用户如何对所选择的学习对象进行响应，来更新所述信息。
54、一种适应性学习设备，用于在由用户正在进行的任务的环境下执行适应性学习方法，所述设备包括：
指定装置，用于将作为所述任务的一部分呈现给所述用户的元素序列中的至少一个元素指定为学习项目；
选择装置，用于根据所指定的学习项目、与所述用户相关的学习方法的先前执行相关的信息、以及被设计用于管理针对所述用户的整个学习过程的预定方案，来选择学习对象，向所述用户呈现所选择的学习对象意在以某种方式提高用户对所指定的学习项目的知识；
呈现装置，用于向所述用户呈现所述学习对象；以及
更新装置，用于根据所呈现的学习对象和/或所述用户如何与所呈现的学习对象交互或者所述用户如何对所呈现的学习对象进行响应，来更新所述信息。
55、一种适应性学习设备，用于在由用户正在进行的任务的环境下执行适应性学习方法，所述设备包括：
选择装置，用于根据所指定的学习项目、与所述用户相关的学习方法的先前执行相关的信息、以及被设计用于管理针对所述用户的整个学习过程的预定方案，来选择学习对象，向所述用户呈现所选择的学习对象意在以某种方式提高用户对所指定的学习项目的知识，所指定的学习项目包括作为所述任务的一部分呈现给所述用户的元素序列中的至少一个；以及
更新装置，用于根据所选择的学习对象和/或所述用户如何与所选择的学习对象进行交互或者所述用户如何对所选择的学习对象进行响应，来更新所述信息。
56、一种程序，用于控制设备以执行根据权利要求1至53中任一项权利要求所述的方法。
57、一种程序，当被加载至设备时，使所述设备变为根据权利要求54或55中所述的设备。
58、一种根据权利要求56或57所述的程序，承载于载体介质上。
59、一种根据权利要求58所述的程序，其中所述载体介质是存储介质。
60、一种根据权利要求58所述的程序，其中所述载体介质是传输介质。
61、一种由根据权利要求56至60中任一项权利要求所述的程序进行编程的设备。
62、一种存储介质，包含根据权利要求56至59中任一项权利要求所述的程序。
CNA2008800042859A 2007-02-07 2008-02-07 计算机实现的学习方法和装置 Pending CN101606185A (zh)

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