CN101657838A - 用于计算机化学习环境中的学习应用程序的支架式支持 - Google Patents

Abstract

提供了一种计算机化学习系统。该计算机化学习系统可包括可在计算设备上执行的学习应用程序。该学习应用程序可具有被配置成向用户呈现挑战并接收对该挑战的用户响应的用户界面。该用户界面的特征可以是被配置成呈现协助用户对该挑战做出响应的支持的支持系统。为了对于用户的技能级别来调整所提供的支持，可提供一种支架引擎来确定用户对于一种技能的支架级别，并且该支持系统可被配置成响应于该支架级别来调整支持。以此方式，对用户的支持可被更适当地对用户的能力来定制并且根据用户的进展而动态地改变。

Description

用于计算机化学习环境中的学习应用程序的支架式支持

背景

在玩视频游戏，尤其是教育游戏时，玩家有时会遇到超出其当前知识和技能的学习难题。他们可能在玩游戏时停滞不前而没有人来帮助他们继续进行。例如，在语言教导游戏中，游戏的主要语言是其第二语言的玩家可能因其无法理解游戏对话而感到挫败和气馁。采用学习者的母语和/或学习的语言的字幕向游戏玩家提供了某些缓和，但是即使是这些也可能令人感到挫败，因为它们通常难以在所分配的时间中阅读，或者对于初始用户太难理解。如果用户无法理解字幕，则用户几乎无法求助。另选地，在数学游戏中，玩家可能因为其无法识别包括在问题中数字或无法解析表达式的形式(例如，文字问题)而无法完成简单的加法问题。当前的教育理论建议，学生在它们于其“最接近开发区(zone of proximal development)”(其当前能力及其新形成的潜在能力之间的空间)中工作时会学得最好，并且被引申到新的难题。然而，如果没有建设性的帮助，学生无法被推动得过多，因为这样会有它们的挫败会导致它们一起退出的风险。

此外，尽管在某些游戏中用户能选择难度级别，或将帮助特征打开或关闭，但这是费时的，并且可能是不准确的，因为这要求用户对技能级别进行自我评估。此外，帮助不能对特定用户定制。这对于语言学习尤其成问题，因为用户的个人技能差别很大，有些用户的阅读能力很强但口头表达能力差；其它用户则能够很轻松地口头表达但不能很好地阅读。尽管玩家可构建个人字典或变得熟悉某些用于学习的软件应用程序中的帮助系统，但是这各种应用程序不能跨应用程序共享关于特定用户技能的信息，从而导致将时间浪费在用户为每一应用程序创建新字典或每次都建立对新的帮助系统的熟悉度。

概述

提供了一种计算机化学习系统。该计算机化学习系统可包括可在计算设备上执行的学习应用程序。该学习应用程序可具有被配置成向用户呈现挑战并接收对该挑战的用户响应的用户界面。该用户界面的特征可以是被配置成呈现协助用户对该挑战做出响应的支持的支持系统。为了对于用户的技能级别来调整所提供的支持，可提供一种支架引擎来确定用户对于一种技能的支架级别，并且该支持系统可被配置成响应于该支架级别来调整支持。以此方式，对用户的支持可对于用户的能力来更适当地定制，并且随着用户技能的改进而实时地自适应。此外，第二学习应用程序可以访问该与学习技能相关联的支架数据，以确定在玩家开始玩该第二应用程序时其应提供给玩家的支持的种类。

提供本概述是为了以简化的形式介绍将在以下详细描述中进一步描述的一些概念。本概述并不旨在标识出所要求保护的主题的关键特征或必要特征，也不旨在用于限定所要求保护的主题的范围。此外，所要求保护的主题不限于解决在本发明的任一部分中提及的任何或所有缺点的实现。

附图简述

图1示出了计算机化学习系统的一个实施例的示意性描述。

图2示出了用户客户机设备的一个实施例的示意性描述。

图3示出了可用于登录到计算机化学习系统的学习服务程序的图形用户界面的一个实施例。

图4示出了呈现与用户的简档相关的信息的图形用户界面的一个实施例。

图5示出了用户的简档的一个实施例的框图。

图6示出了可与计算机化学习系统的学习服务程序一起使用的应用程序编程接口的一个实施例的框图。

图7示出了可由学习应用程序生成的、描绘了玩游戏的图形用户界面的一个实施例。

图8示出了可由学习应用程序生成的、描绘了游戏进行的图形用户界面的另一实施例。

图9示出了包括推和拉支持的支架支持系统的一个实施例的示意性描述。

图10示出了呈现用户奖品信息的图形用户界面的一个实施例。

图11示出了用于向用户的家长呈现与该用户相关的信息的图形用户界面的一个实施例。

图12示出了用于向一组用户的教师管理员呈现与该组用户组相关的信息的图形用户界面的一个实施例。

图13示出了用于向管理员呈现与一个或多个学校相关的信息的图形用户界面的一个实施例。

图14示出了用于从多个学习应用程序收集用户表现数据并将用户表现数据存储在用户的简档中的方法的一个实施例的处理流程。

图15示出了跨多个学习应用程序利用架构化学习级别的方法的一个实施例的处理流程。

图16示出了利用架构化学习级别的方法的另一实施例的处理流程。

图17示出了用于向用户提供支持以便对挑战进行响应的方法的一个实施例的处理流程。

图18A和18B示出了为用户提供推荐的方法的一个实施例的处理流程。

图19示出了用于为用户呈现推荐的图形用户界面的一个实施例。

图20示出了描绘人群的示例用户组的图。

图21示出了描绘一示例功能的图，该示例功能描述了如何可基于多个匹配的简档特征来确定加权因子。

图22A和22B示出了为交互式学习应用程序匹配用户的方法的一个实施例的处理流程。

图23示出了用于向用户提供奖品的方法的一个实施例的处理流程。

图24示出了用于提供对用户信息的家长访问的方法的一个实施例的处理流程。

图25示出了用于提供对用户信息的管理员访问的方法的一个实施例的处理流程。

详细描述

I.概览

图1示出了计算机化学习系统100的一个实施例。计算机化学习系统100包括被配置成执行多个学习应用程序104中的一个或多个的用户客户机设备102，其中每一学习应用程序被配置成经由应用程序编程接口(API)108来与学习服务程序106交流多个用户中的每一个的学习数据。多个用户可以经由用户客户机设备102同步地，即在同一时刻，或异步地，即在不同时刻，与计算机化学习系统100交互。学习服务程序106被配置成将学习数据存储在每一用户的简档110中。应用程序编程接口108和学习服务程序106使简档110中的数据对多个不同的学习应用程序104可用，应用程序编程接口108和学习服务程序106被配置成经由对用户简档中的学习数据的读和写请求来从每一学习应用程序104进行接收并处理，如以下详细描述的。

如此处所使用的“程序”指的是可由计算机化学习系统100的一个或多个计算设备执行或利用的软件或固件组件，并且意味着包含单独的或各组可执行文件、数据文件、库、驱动程序、脚本、数据库记录等等。可以理解，学习服务程序106可以包括本地组件和在线组件。本地组件可以是在用户客户机设备102上执行的本地学习服务程序112，而在线组件可以是在在线服务器系统116上执行的在线学习服务程序114。本地组件可以在连接不可用的情况下用作在线组件功能的子集。或者，本地组件可以是经由因特网向其传送应用软件和服务的“瘦客户机”(例如，web浏览器)。不论学习应用程序是经由远程服务的瘦客户机来显示在用户客户机设备上，还是作为独立的应用程序驻留，它们都在此被描述为在客户机设备上执行。

简档110可以存储在用户客户机设备102中、如110A所示存储在与用户客户机设备102相关联的外围设备130中、或如110B处所示在与在线服务器系统116相关联的数据存储118上。用户客户机设备102和在线服务器系统116被配置成经由计算机网络120来通信，计算机网络120可以包括广域网(WAN)122。用户客户机设备102的学习应用程序104可被配置成经由应用程序编程接口108和本地学习服务112来与在线学习服务程序114在WAN 122上通信。在其它实施例中，例如，计算机网络120可以是被配置成与启用计算机的无线电话或其它移动计算设备通信的无线电话网络。

用户客户机设备102可以是个人计算机、启用计算机的无线电话、便携式数据助理(PDA)、或其上计算机操作系统被配置成与学习应用程序104交互的其它计算设备。用户客户机设备102可包括图1未示出了各种组件，包括但不限于经由总线连接到易失性存储器(例如，随机存取存储器)、非易失性存储设备(例如，只读存储器)、和/或大容量存储设备(例如，硬盘驱动器)的处理器。用户客户机设备102还可被配置成接收来自诸如键盘、鼠标、指示笔、照相机、游戏控制器和/或话筒等一个或多个相关联的用户输入设备124的输入，并将输出发送到诸如显示器126和音频扬声器128等输出设备。可以理解，这些输入和输出设备可被集成到用户客户机设备102中，如在膝上型或移动电话中。

如上所述，还可提供配备有用于存储简档110的副本的非易失性存储132A、132B的外围设备130。外围设备130可以是，例如，配备存储器的指示笔、鼠标、便携式USB闪速驱动器等等，并且可被配置成直接或经由有线或无线连接来连接到用户客户机设备102。

计算机化学习系统100还包括连接到计算机网络120的多个其它客户机设备，如本地对等客户机设备132、远程对等客户机设备136、家长客户机设备138、以及管理员客户机设备140。可以理解，如此处所使用的术语“管理员”宽泛地用于指代具有对学生人群管理教育服务的授权的人，并且同样包含了教师和经理，如以下解释的。由此，可为教师管理员和经营管理员提供单独的用户界面来经由管理员客户机设备140访问学习系统。如用户客户机设备102一样，这些其它客户机设备134-140中的每一个被配置成运行学习应用程序104和本地学习服务程序112中的一个或多个。由于这些设备134-140是与设备102相类似地配置的，因此将不详细描述它们。可以理解，计算机网络120还可包括局域网(LAN)142，并且本地对等客户机设备134被配置成经由LAN 142与用户客户机设备102通信。LAN142可以是无线或有线网络。

远程对等客户机设备136通常连接到计算机网络120的WAN 122。可以理解，本地对等客户机设备和远程对等客户机设备之间的主要区别是其各自与计算机网络120的联系点，并且诸如便携式膝上型计算机或启用web的移动电话等单个计算设备可以在网络接入点之间转移，其交替地采取本地和远程连接的对等设备的角色。类似地，可以理解，家长客户机设备138和管理员客户机设备140被配置成连接到WAN 122，但是可以另选地连接到LAN 142。还可以理解，家长、管理员(例如，教师或经营)、用户和对等客户机设备的区别还取决于多个用户中的哪一个正在使用该客户机设备来访问学习服务程序106，并且用户可使用与持有学习应用程序的设备不同的客户机设备来访问学习服务。例如，孩子用户可以在第一计算设备上玩学习应用程序，而家长可以经由不持有学习应用程序的第二计算设备来访问在线学习服务以审阅孩子的玩的统计数据。参考图1和2，如在以下更详细地描述的，本地学习服务程序106和在线学习服务程序114可被配置有用户界面模块114A、114B；家长界面模块146A、146B；以及管理员界面模块148A、148B，这些模块分别被配置成向具有用户级、家长级或管理员级特权的认证用户显示用户、家长和管理员界面。由此，特定客户机设备的角色可以随着使用该客户机设备的认证用户而改变。可以理解，用户界面模块144A、家长界面模块146A和管理员界面模块148A 可以是web服务程序143的一部分，每一程序在在线服务器系统116内的分开的、特意构建的web服务器上执行。另一方面，模块144B-148B在用户客户机设备102上本地执行。

继续参考图1和2，本地学习服务程序112和在线学习服务程序114的每一个还可包括被配置成提供特定功能的各种软件引擎。在所示的配置中，在本地学习服务程序和在线学习服务程序的每一个处提供每一引擎的每一副本。软件引擎的集合被示为包括评估引擎150A、150B；推荐引擎152A、152B；匹配引擎154A、154B；奖品引擎156A、156B；仲裁引擎158A、158B；报告引擎160A、160B；同步引擎162A、162B；以及统计引擎164A、164B。这些引擎一般可以在不指定位置的情况下描述，或者可以特别地参考该引擎作为本地或在线的位置来描述。可以理解，引擎既可以本地又可以在线驻留，或者可以在本地服务程序或在线服务程序中的一个或另一个处提供。例如，在一个实施例中，仲裁引擎和推荐引擎仅驻留在在线学习服务程序上，使得本地仲裁引擎158A和本地推荐引擎152A被省略。以上列出的每一引擎的功能将在下文中详细描述。

如上所述，计算机化学习系统100可包括被配置成与在线服务器系统116通信的数据存储118。数据存储118可被配置成存储如上所讨论且在110B处所示的包括简档110在内的在线服务器系统116所使用的数据、推荐引擎所生成的推荐168、统计引擎所生成的统计数据170、应用程序专用游戏架构172、以及支架架构174。这些数据类型的功能也在下文中详细描述。

学习服务程序106的评估引擎可以管理对用户的评估测试。在一个实施例中，游戏内评估是由学习应用程序104来做出的。或者，向学习服务程序106的评估引擎发送请求以管理对用户的评估测试。评估测试被设计成验证在游戏内评估中确定的学习级别。

例如，当用户被确定为进步了一学习级别时，可使学习应用程序的内容更难且与积极级别相关。由此，评估测试的一个目的是验证基于学习级别的进步所提议的对学习应用程序中的内容的调整是适当的。通过这样做，学习服务程序106可以验证对用户的学习级别的游戏内评估在所评估的学习级别可被更新到用户的简档110之前实质上等效于评估引擎对用户的学习级别的评价。评估测试的另一相关目的是验证学习应用程序正在向用户呈现难度上被标准化或一致的内容。如果一个学习应用程序持续地推荐用户进行学习级别提高而该用户又未通过评估测试，则学习服务操作者可通知学习应用程序销售商需要使该学习应用程序的内容更难以便遵循接受的标准。这些接受的标准可例如由学习服务操作者来定义。

以此方式，评估测试可便于标准化用于接收跨多个学习应用程序奖励的奖品的准则。另外，评估引擎可用于验证支架引擎210对学习应用程序中的支持的调整可被适当地相关到用户所获得的技能。

还可能希望接收对用户的家长授权以便在管理评估测试之前接受评估测试。特别地，评估测试可以经由在线学习服务程序114来管理，使得用户的家长可在用户接受测试之前授权从远程客户机设备对评估测试的管理。因此，API调用可以在评估测试的家长授权之后请求检索用于生成评估测试的数据。例如，评估测试可以基于存储在用户的简档110中的奖品数据来生成，使得评估测试可以有效地测试打算让用户对于所指定的奖品而获取的技能。另外，可在向用户奖励了奖品之后向用户的授权家长发送通知消息。例如，用户的家长可以在与简档110相关联的数据的家长视图中接收通知消息，如将在下文中更详细描述的。

报告引擎160A、160B可以将存储在用户的简档110中的数据安排在对于该用户的多个预先选择的报告模板中。特别地，简档学习数据可以被安排在对应于访问该信息的用户，如学生用户、用户的家长、管理员用户等的视图中。如此，报告引擎160A、160B可以将由API调用从用户的简档110检索到的数据安排到可取决于做出请求的客户机而变化的可查看报告中。

现在参考图2，用户客户机设备102上的每一学习应用程序104被配置成呈现图形用户界面(GUI)200，该GUI包括被配置成向用户呈现挑战的挑战早现机制202，并且还包括被配置成接收作为来自用户的用户输入的响应的用户响应机制204。从经由用户响应机制204接收到的用户响应中，学习应用程序被配置成生成指示用户响应于该挑战的表现的用户表现数据206。GUI 20还被配置成向用户呈现支持212(电被称为“支架”)来帮助用户完成该挑战。

学习应用程序104还可包括游戏引擎208，游戏引擎208包括应用程序专用游戏架构172的副本。应用程序专用游戏架构172可以例如采取以可扩展标记语言编写的游戏配置文件的形式，如将在下文中详细描述的。游戏引擎用于生成显示在学习应用程序的GUI 200上的游戏进行。例如，游戏引擎208可以控制学习应用程序104的音频和视觉输出。

支持212的内容和呈现可以由学习应用程序中的支持系统214采用来自支架引擎210的输入来确定和控制。支架引擎被配置成存储支架架构174的副本，该副本提供了用于定制对用户访问的支架级别的支持的标准化框架，如将在下文中详细描述的。

图1所示的应用程序编程接口108可包括外部API 108A和内部API 108B，如图2所示。API 108A和108B分别被配置成在学习应用程序104和简档110之间发送和接收数据，该数据可如110B处所示被存储在用户客户机设备102的非易失性存储132B中，或者如110A处所示可被存储在外围设备130的非易失性存储中。除了简档110B的本地副本之外，用户客户机设备102上的非易失性存储132A还被配置成存储应用程序专用游戏架构172和支架架构174的副本。

提供驱动程序216或其它合适的设备接口以便于在用户客户机设备102和外围设备130之间通信，并且提供网络接口218以便于在用户客户机设备102和在线服务器系统116或连接到计算机网络120的其它计算设备之间通信。

图3示出了学习服务程序登录界面300的一个示例性实施例。登录界面300可以是在学习服务程序106启动时显示的图形用户界面，并且可以提示用户通过经由诸如用户选择器302、家长选择器304和管理员选择器306等选择器输入或选择用户ID来登录到学习服务程序106。在所示示例中，对一个或多个选择器302-306的选择提示用户输入用户ID和密码来登录到该系统。一旦登录，可将每一用户ID链接到特定简档，并且可以向用户显示适当的界面，如用户界面、家长界面、教师管理员界面、或经营管理员界面。这些将在下文参考图4、11、12和13来描述。可以理解，用户ID可被链接到单个用户的简档110，而家长ID可被链接到一个或多个学生简档，管理员ID和教师管理员ID可被链接到多个简档。

此外，登录界面300可包括添加新用户选择器308。添加新用户选择器308可由首次登录到学习服务程序106的首次用户(first-time user)来选择。在选择了选择器308后，可提示首次用户创建简档110。在一个具体示例中，简档110的创建过程可包括创建用户ID、选择一标识图片或虚拟形象、选择简档110的色彩方案、选择主语言(以及在适用时选择第二语言)、以及为该简档选择多个其它可能的个性化/区别属性。一旦创建了简档110，就可将简档110添加到登录界面上的可选择客户机ID列表，并如上所述将其存储在用户客户机设备102、外围设备130或与在线服务器系统116相关联的数据存储118上。

在某些实施例中，登录界面300可包括用户可选择来与特定学习应用程序交互的来宾选择器310。通过作为来宾登录到学习服务，用户可以绕过简档110的创建过程，并且可向用户提供一来宾ID。来宾可以与各种学习应用程序交互，但是一旦来宾停止与学习应用程序交互，则通常不保存任何用户表现数据并且不跟踪任何学习级别。此外，来宾可具有有限的(或没有)与其它用户在线交互的能力。

在某些实施例中，登录界面300可以响应于学习应用程序的执行来显示。或者，登录界面300可以作为可由学习服务程序106选择性地显示的仪表板界面的元素来显示。

在某些情况下，登录界面可以在与学习应用程序的交互期间选择性地显示，以使不同用户可登录或登出学习服务。

图4示出了可由学习服务程序106的用户界面模块144A、144B生成的用户界面400的一个示例性实施例。用户界面400可以是显示与所选用户相关联并对应于该用户的简档110的信息的图形用户界面。用户界面400可显示用户ID 402。在某些情况下，用户ID可包括诸如图像、艺术设计、虚拟形象等图形403。

用户界面400还可包括朋友状态列表406。在一个示例中，朋友状态列表406可以显示与特定用户相关联的朋友(或其它在线同事)。在一个更具体的示例中，朋友状态列表406可以显示用户的哪些朋友当前登录到学习服务(本地或在线)。在某些实施例中，朋友状态列表406可包括细节选择器，其被配置成显示呈现关于用户的朋友的详细信息的朋友图形用户界面。

用户界面400可包括奖品窗格408，其被配置成显示表示用户在多个学习应用程序的每一个中做出的成就的奖品。在一个更具体的示例中，所显示的奖品中的每一个可包括奖品图形409和与该奖品相关联的完成的任务的描述。在某些实施例中，奖品窗格408可包括细节选择器，其被配置成显示呈现关于用户所赢得的奖品的详细信息的奖品图形用户界面。

用户界面400可包括学习级别进展窗格410。在一个示例中，学习级别进展窗格410可以显示用户的一个或多个所选技能的学习级别。在所描绘的实施例中，包括了用户对于多个技能，即英语和数学的学习级别的图形和文本表示。在某些实施例中，学习级别进展窗格410可以表示该用户与其它用户相比的学习级别信息。例如，可显示该用户与一组用户的统计比较，或该用户与一个或多个其它用户的头对头(head to head)比较。

用户界面400可包括可用游戏列表412，其被配置成显示适当的学习应用程序的标题，这些学习应用程序在图4中被描绘为金龙、单词掉落、航海家和故事创建器。游戏标题可由用户选择来购买或执行相关联的学习应用程序。

II.简档

在下文中详细讨论计算机化学习系统100的各组件与简档110的交互以及简档110的组织。如上所讨论的，应用程序编程接口108被配置成从在用户客户机设备102上执行的多个学习应用程序104接收用户表现数据206，并将用户表现数据存储在可从用户客户机设备102访问的非易失性存储132A、132B中的该用户的简档110中。如图1和2所示，学习服务程序106被配置成从用户的简档110中读取用户表现数据206，并处理该用户表现数据206来确定所评估的对于一技能的用户学习级别。该评估可以由本地学习服务程序112的本地评估引擎150A，或由在线学习服务程序114的在线评估引擎150B来做出。

应用程序编程接口108还可被配置成将所评估的对于该技能的用户学习级别发送到做出请求的学习应用程序。做出请求的学习应用程序进而可被配置成基于所评估的用户学习级别来调整内容。可调整内容的一种方式是通过调整所提出的挑战的难度。另外，支持系统214所提供的支持212的级别可基于用户学习级别来调整，如以下所讨论的。

如图4所示，并如上所讨论的，学习服务程序106可以具有被配置成包含在用户的简档110中的数据的表示的图形用户界面，该视图包括学习级别进展窗格410中所评估的对于一个或多个技能的用户学习级别的图形表示，该所评估的用户学习级别基于学习服务程序106从多个学习应用程序接收到的用户表现数据206来计算。该图形用户界面可被配置成在该图形用户界面上显示该用户的简档110与其它用户的简档的统计比较，如出现在图11的教师管理员图形用户界面中的那样，这也将在下文中描述。可以理解，对统计数据的这一采样仅仅是示例性的，并且可向该GUI添加从玩家活动收集的数据的其它合适的组织。

接着参考图5，存储在简档110中的数据可以是多种数据类型，包括：(1)定义用户特征的元数据502、(2)定制用户的简档110的设置504、(3)用于限制与用户的简档110相关联的用户的各种活动的控制和限制506、(4)诸如关于用户的朋友的信息等社区成员信息508、(5)用户的学习级别数据510、(5)与用户先前玩的一个或多个学习应用程序中的活动相关联的游戏数据514、以及(7)用于存储用户所收集的诸如声音、图像等各种媒体的学生存储516。可以理解，该组织仅是示例性的，并且可以添加其它合适的类别来实现不同的特征和功能。将依次描述这些数据类别的每一个。这些数据类型在以下表1所示的简档架构的示例实施例中详细示出。

表1-简档架构

元素	内容
		1.元数据
学习客户机版本	整数

简档ID	整数(离线|在线)
		简档密码	加密
家长ID	ID
		家长密码	加密
同步日期戳	整数(网络或PC ID)
		同步PC ID	整数
屏幕名称	串
		主语言/场所	本地ID
第二语言/场所	本地ID
		颜色	整数(用户界面的背景色)
图片	Jpeg
		玩的游成	ID(数组)(玩的次数、最后一次玩的日期)
赢得的奖品/游戏ID	奖品ID(数组)/游戏ID(数组)
		赢得的奖品内容	图像(标准jpeg)、标题、描述(串)
		2.设置
笔/鼠标/硬件设备速度	慢|中|快
		反转	正常|反转
同步到PC	手动|自动
		同步到受限网络、因特网	手动|自动
		3.控制/限制
社区ID共享	无|仅朋友|受限网络|因特网
		社区内容共享	无|仅朋友|受限网络|因特网
无线内容共享	无|仅朋友|受限网络|因特网
5.社区成员
		朋友	ID(数组，100-500)
组	ID(数组，2-5)
		每一组ID的组成员	ID(数组，50-100)
		6.学习级别	每一级别记录包含5条学习级别记录，以允许跨游戏的级别确认。
读英语	级别ID、游戏ID、日期

说英语	级别ID、游戏ID、日期
		写英语	级别ID、游戏ID、日期
拼写英语	级别ID、游戏ID、日期
		听英语	级别ID、游戏ID、日期
加	级别ID、游戏ID、日期
		减	级别ID、游戏ID、日期
乘	级别ID、游戏ID、日期
		除	级别ID、游戏ID、日期
<许多其它>
		7.游戏存储区域
保存的游戏
		游戏专用设置
		8.学生存储区域
故事	二进制
		艺术	二进制
图片	二进制

如上所示，简档元数据502可包括各元素，如学习客户机系统版本元素、简档ID、密码、家长ID、同步日期戳、网络ID、同步PC ID、屏幕名称、主语言ID、第二语言ID、颜色、图片、应用程序数组、成就数组以及赢得的成就内容元素。学习客户机系统版本元素可包括在最近一次对简档110的访问中检测到的系统的唯一ID。这确保客户机应用程序相对于服务器软件保持最新。简档ID可包括与简档110的用户相关联的唯一ID。简档ID可用于将用户标识为在线或离线。与用户的简档110相关联的密码可以是在开始使用简档110时作为用户输入接收到的加密密码。

家长ID可以是与用户的批准的家长相关联的唯一ID。批准的家长可以是与用户相关联的、被授权修改简档110的控制元素的另一用户，如家长、教师管理员、或经营管理员。此外，用户的批准的家长可被授权修改多个简档。例如，教师可被授权修改与该教师的教室中的学生相关联的简档。同步日期戳可以是简档元数据的一个元素，其标识了例如用户客户机设备102上的简档110与在线学习服务程序114之间的最新近的通信同步。另外，同步日期戳可以与网络ID和/或同该同步日期戳相关联的用户客户机设备ID相关联。

可以理解，简档110可以与特定客户机设备相关联。此外，简档110可被限于与单个用户客户机设备同步。例如，可提示试图与多个个人计算机同步的简档110的用户选择与个人计算机之一的关联。

简档元数据502可包括屏幕名称。主和第二语言ID和/或场所ID可以基于用户输入将简档110与语言和/或涉及用户的场所的各种其它相关数据相关联。场所ID通常指的是用户所在的地理区域。简档110可以与背景色和诸如jpeg等图片相关联，从而使用户能够定制图形用户界面的各方面。应用程序数组可包括从游戏元数据上传的游戏ID、玩的次数、以及与最后一次玩游戏相关联的日期。此外，奖品数组可以包括在用户完成奖品时与游戏ID相关联的奖品ID。每一奖品ID可以与标题和描述相关联。

与简档110相关联的设置504可以包括各元素，如笔/鼠标速度、反转元素、同步到PC元素、同步到网络元素，但可添加各种其它元素。笔/鼠标速度元素可包括慢、中和快设置。反转元素可便于将包括诸如飞机模拟GUI等控制系统GUI的学习应用程序配置成以反转模式操作，使得例如可通过在操纵杆上向前而非向后推来控制飞机上升。同步到PC和同步到网络元素可基于诸如用户偏好、学习应用程序规范等参数来方便手动或自动同步选项之一。

与简档110相关联的控制和限制506可以包括各元素，如社区ID共享元素、社区内容共享元素、无线ID共享元素、以及无线内容共享元素。社区ID共享元素可被配置成允许其它用户访问用户的简档110的共享部分的视图。在某些实施例中，社区ID共享元素可由用户的授权家长和/或一组用户的授权管理员来选择。例如，社区ID共享元素可以被设置成对其它用户限制该用户的简档110的视图。另外，共享元素可被设置成对所有用户限制简档110的视图，除非另外授权。在另一示例中，对简档110的视图的访问可被限于用户的授权朋友。在又一示例中，受限网络中的其它用户可被授权访问简档110的视图。社区内容共享元素可被配置成允许社区ID共享元素中标识的用户查看简档110中的特定元素。

与简档110相关联的社区成员信息508可以包括如朋友数组、组数组和组成员数组等元素。朋友数组元素可标识与用户的可查看该用户的简档110的一个或多个朋友相关联的简档。由此，如果用户经由图形用户界面中的访问控制启用了这种访问，则可允许朋友数组元素中列出的简档ID访问简档110的视图。社区成员的清单还便于容易地直接从用户简档中查找并与他们进行通信。组数组元素可标识用户所属的组。在一个示例中，授权家长和用户可以是组的成员，并且访问可被限于对应于该家长和用户的家庭和学校网络的网络ID。可向学习服务106提供被配置成管理用户和组的API，并呈现用户和组可用于交互的用户界面。

如表1所示并如图5所示，简档110可定义多个技能512，如读518、说520、写522、拼写524、听526、加528、减530、乘532、和除534。可以理解，还可向简档架构添加各种其它技能，如数觉、模式识别、听觉音素识别以及许多其它技能。还可以理解，对每一技能可以定义多个学习级别。如在该具体示例中描绘的，这些级别被编号为0-3，但是它们可以是任何其它合适范围的级别。

每一学习级别元素可以包括供学习应用程序104更新到简档110的游戏进行记录。在一个示例中，每一学习级别元素可包括关于最多5个最近使用的学习应用程序的应用程序专用学习数据的记录。此外，与学习应用程序相关联的每一记录可包括与学习级别元素相关联的级别ID、从例如应用程序专用游戏架构172的游戏元数据上传到简档110的游戏ID、以及与对该记录的学习应用程序的最新近使用相关联的日期。如读、说、写、拼写和听等某些学习级别元素可被分组在一公共语言ID下，使得技能可在每一语言下单独跟踪。

存储在游戏数据514中的简档游戏数据可包括各元素，如用于继续保存的游戏的已保存游戏元素，以及用于存储与所使用的学习应用程序有关的设置的游戏设置元素。此外，学生存储516可以包括各元素，如故事元素、艺术元素、图片元素、或用于存储与学习应用程序104相关联的媒体的其它个性化。

图14示出了用于对多个学习应用程序利用简档的计算机化学习方法1400。该方法可包括，在1402处，从在用户客户机设备上执行的多个学习应用程序接收关于一独特用户的用户表现数据。在1404处，该方法包括基于该用户表现数据来确定所评估的用户学习级别。可以理解，确定所评估的用户学习级别是游戏内评估，其可至少部分地由在用户客户机设备102上执行的本地学习服务来完成。或者，它可以是由分别在客户机设备或在线服务器系统116上执行的本地学习服务程序112或在线学习服务程序114完成的游戏间学习服务评估。简档110中的数据可以根据预定义架构来组织。

在1404处，该方法可包括基于用户的简档110来调整做出请求的学习应用程序的内容。例如，可调整挑战的难度或所提供的支持的类型和程度。在1406，该方法可包括将所评估的用户学习级别存储在该用户的简档110中。用户的简档110可以根据简档架构来组织，并且可被配置成存储对应于多个技能中的每一个的学习级别数据。

例如，这多个技能可包括一个或多个语言习得技能，并且语言习得技能之一可包括词汇掌握。在这一情况下，用户的简档110可被配置成存储已被展示为用户已知的词汇表单词。对于每一词汇表单词，可应用多个技能。例如，可定义不同语言习得技能以包括读、说、写、拼写和听每一词汇表单词。另外，可以定义除语言习得技能之外的其它技能。例如，这多个技能可包括诸如模式识别等视力技能，诸如音素识别等听力技能，诸如加、减、乘或除、数觉等数学技能，或实际上任何其它合适的学习技能。

可以理解，用户的简档110可如上所述被配置成存储简档元数据、用户设置数据、访问控制数据、社区成员数据、游戏数据以及用户存储数据中的一个或多个。此外，如上所讨论的，用户的简档110可被存储在用户客户机设备上的本地学习服务可访问的位置处，如在线学习服务程序114可访问的数据存储118处。如上所述，用户的简档110的本地副本可被存储在用户客户机设备或其外围设备上，而用户的简档110的远程副本可被存储在在线学习服务处。该方法还可包括根据预定同步规则来同步用户的简档110的本地副本和远程副本。

在1408处，该方法包括将用户学习级别发送到做出请求的学习应用程序。在1410处，该方法可包括在诸如上述用户界面400等图形用户界面上显示简档110的视图。在1412处，该方法可包括在图形用户界面上，如在上述家长和教师管理员图形用户界面1100、1200中，显示用户的简档110与其它用户的简档的统计比较。例如，该统计比较可包括用户或用户组与玩了同一学习应用程序或玩了影响相似类型的技能的学习的学习应用程序的其它用户或用户组的比较。

III.架构化和插装

如上所讨论的，计算机化学习系统100可利用学习应用程序的架构化和插装(instrumentation)。架构化指的是为在计算机化学习系统100的软件组件之间，如在学习服务程序、应用程序编程接口108和学习应用程序之间交换的数据定义格式的过程。插装指的是诸如通过应用程序编程接口108向软件组件提供收集、存储和检索架构化数据的能力的过程。

现在将描述计算机化学习系统100的各组件为实现插装和架构化而进行的交互。如上所述，计算机化学习系统100可包括存储在非易失性存储132A、132B中的多个学习简档，每一简档与一用户相关联。此外，每一简档可包括根据简档架构来组织的学习数据，其中学习数据包括一个或多个技能。另外，可从多个可能的学习级别中选择对于每一技能的所评估的用户学习级别。计算机化学习系统100还可包括被配置成从多个学习应用程序接收请求的学习服务程序106。作为一个示例，这些请求可用于对每一用户简档读取和写入与对于每一技能的学习级别相关的学习数据。请求可经由应用程序编程接口108从学习应用程序104发送，以便由学习服务程序106接收。计算机化学习系统100可包括被配置成确定每一读和写请求是否被授权的仲裁引擎158A和158B。该引擎可比较一起玩了多玩家学习应用程序的多个用户所提交的结果。该比较可用于确定通过应用程序编程接口所提交的结果中的任一个是否已被篡改。本地仲裁引擎158B可以确定对简档的本地副本的读和写请求是否被允许，而仲裁引擎158A可确定对存储在数据存储118中的简档的在线副本的读和写请求是否被允许。或者，所有仲裁都可由在线仲裁引擎执行，且可省略本地仲裁引擎。

图6示出了应用程序编程接口108的简档应用程序编程接口集600的一个示例，其包括被配置成响应于来自学习应用程序的写请求来更新用户简档的学习级别的更新级别API 602；被配置成响应于来自学习应用程序的读请求来从简档中检索学习级别的值的读取级别API 604；被配置成响应于来自学习应用程序的请求将当前游戏数据保存在用户简档中的写入保存的游戏API 606；被配置成响应于来自学习应用程序的请求从用户简档中检索保存的游戏数据的读取保存的游戏API 608；被配置成响应于来自学习应用程序的请求写入游戏专用设置的写入游戏设置API610；被配置成从用户简档中读取游戏专用设置的读取游戏设置API 612；被配置成将数据写到用户简档的用户存储区域的写入存储API 614；读取存储API 616；读取设置API 618；以及读取简档API 620；每一API都被配置成从用户简档的用户存储区域、设置区域和简档ID中读取数据。该API集合使得具有足够插装的多个学习应用程序的每一个能够对多个用户简档的每一个读写数据。下表概述了以上讨论的简档API集600的一个实施例并列出了传递的参数和返回值。

表2-简档API集

API名称	参数	返回值
			更新技能级别	简档ID、技能ID、技能级别值、[游戏ID、推断的日期]

读取技能级别	简档ID、技能ID、场所[推断的游戏ID]	请求的技能ID、技能级别整数数组、日期信息(每一级别ID最多10个)，同时调出对应于该游戏ID的级别
			写入保存的游戏	简档ID、二进制代码[游戏ID、推断的日期]
读取保存的游戏	简档ID[游戏ID]	简档ID、二进制代码
			写入游戏设置	简档ID、设置ID、设置值
读取游戏设置	简档ID、设置ID	简档ID、设置ID、设置值
			写入存储	简档ID[游戏ID]
读取存储	简档ID[游戏ID]	简档ID、二进制代码
			读取设置	简档ID、设置ID	简档ID、设置ID、设置值
读取简档	简档ID、名称、颜色、图片、语言/场所	简档ID、每一简档类型的值

计算机化学习系统100中交换的数据的架构化中的另一元素是应用程序专用游戏架构172，其用于组织与特定学习应用程序相关的数据。应用程序专用游戏架构172可将与特定学习应用程序相关的信息组织成标识关于学习应用程序的特征的游戏元数据；标识推荐用户对于该应用程序拥有或可通过玩游戏来获取的各种技能的游戏学习数据；以及定义在学习应用程序中对其奖励奖品的里程碑成就的游戏奖品数据。

游戏元数据可被组织成诸如游戏ID、游戏标题、游戏的最小和/或最大玩家数、以及应用程序的在线玩能力等元素。游戏学习数据可被组织成诸如应用程序专用目标技能和技能级别等元素，其中目标技能元素可被分配技能ID。由此，可将应用程序的目标定为在与学习应用程序相关联的一个或多个技能中展示了一定范围的技能级别的用户。游戏奖品数据可被组织成诸如成就ID、成就名称、成就描述、显示成就的能力(可被显示的成就可被分配一描述，使得用户可获知如何可赢得成就)、每一成就的点值、以及每一成就的图像等元素。应用程序专用游戏架构的一个示例实施例在以下表3中示出。

表3-应用程序专用游戏架构

元素

内容

1.元数据
		游戏ID	整数
游戏标题	串
		玩家数	整数(最小)、整数(最大)
在线玩？	是|否
2.学习数据
		目标技能	技能ID号
技能范围	技能ID数组、技能级别值[整数(最小)、整数(最大)]
		3.奖品
成就ID	整数
		成就名称	串
成就描述	串
		隐藏？	是|否
未赢得的成就描述	串
		点	整数
图像	PNG文件

返回到图5，如上所讨论的，简档110的简档学习级别数据510被配置成存储对于多个技能中的每一个的学习级别534。在所描绘的实施例中，对每一个技能有四个学习级别，标为0-3。对所示技能，即听英语的学习级别之间的差异的文本解释在图5中示出。

可以理解，技能512可包括实际上适合架构化的任何技能，包括词汇表单词的总体掌握，并且学习服务程序可被配置成接收读取用户的一组词汇表单词的请求，并响应于来自学习应用程序的请求将新掌握的词汇表单词写入用户简档。在所描绘的实施例中，简档被配置成存储对于目标语言中的多个单词的每一个，关于读518、说520、写522、拼写524和听526中的每一个的学习级别。这使得例如呈现给用户的挑战或支持的内容能不仅基于用户对词汇表单词的总体掌握，还基于与该词汇表单词相关联的不同技能的用户的相对学习级别来修改。还可以理解，诸如加528、减530、乘532和除534等数学技能也可被包括在技能512中。

图15示出了利用架构化学习级别的计算机化学习方法1500。如1502处所示，该方法可包括，在学习服务程序106处从第一学习应用程序接收将对于一技能的学习级别和/或其它学习数据写入用户简档的写请求。如上所讨论的，用户简档包括根据简档架构定义的多个技能以及对每一技能的学习级别。在1504处，该方法可包括在写入对于该技能的学习级别和/或其它学习数据之前确定该写请求被授权。在1506处，该方法可包括将对该技能的学习级别和/或其它学习数据写入用户简档，并且在1508处，从第二学习应用程序接收在用户简档中读取对该技能的学习级别和/或其它学习数据的读请求。在1510，该方法可包括从用户简档中检索学习级别和/或其它学习数据，并且在1512处，将学习级别和/或其它学习数据发送到第二学习应用程序。读请求和写请求可以经由以上讨论的简档应用程序编程接口集600来接收。此外，如上所讨论的，技能可以是目标语言中的词汇表单词的掌握，并且学习服务程序可被配置成响应于读请求向学习应用程序发送来自用户简档的技能和学习级别数据，该数据指示用户已知的一组词汇表单词。

图16示出了利用架构化学习级别的计算机化学习方法1600的另一实施例。如1602处所示，该方法包括在学习应用程序处，向学习服务程序106发送读请求，该读请求是从用户简档中读取对于一技能的所存储的学习级别的请求，该用户简档可由多个其它学习应用程序经由学习服务程序来编辑，该学习级别和技能如上所讨论的根据简档架构来定义。在1604处，该方法可包括将对该读请求的响应接收到学习应用程序，该响应包括对于该技能的学习级别。在1606处，该方法可包括经由学习应用程序的用户界面向用户呈现挑战。

在1608处，该方法可包括经由用户界面向用户呈现支持选择器以帮助用户响应该挑战，其中用户表现数据包括指示用户对支持选择器的使用的支持历史数据。支持选择器的示例在图7-9中示出并在下文中详细讨论。支持选择器可被配置成使用户能选择多个支持类别中的支持，每一支持类别对应于简档架构中所定义的一个技能。例如，对于与语言习得相关的学习应用程序，支持选择器可被配置成使用户能够选择采用书写形式、采用口述形式、采用该用户的第一语言、以及采用该用户的目标语言的支持。用于与数学技能习得有关的学习应用程序的支持选择器可包括例如不同的选项。根据另一示例，支持选择器可以是被配置成使用户能够选择理解呈现给用户的挑战的支持的挑战支持选择器。在另一示例中，支持选择器可以是被配置成使用户能够选择响应挑战的支持的响应支持选择器。

在1610处，方法1600还可包括或者响应于对支持的用户请求(拉支持)，或者在达到预定支持阈值后(推支持)，向用户呈现支持，如下文所描述的。向用户的支持呈现可被记录为用户表现数据，可形成用于确定对于一技能的学习级别的基础的一部分。例如，经常请求帮助的用户可被认为未准备好前进一个学习级别，而很少向其呈现帮助的用户可以是前进的候选。

在1612处，方法1600还可包括经由学习应用程序的用户界面接收对挑战的响应，用户表现数据基于该对挑战的响应。例如，1612A处的方法可包括测量用户响应挑战的响应时间，用户表现数据还可包括该响应时间。在1612B处，该方法可包括对响应于挑战从用户接收到的不准确响应的数量计数，用户表现数据包括该不准确响应数量。在1612C处，该方法还可包括确定响应的准确程度，并且响应数据可包括该响应的准确程度。

根据一个示例，该方法可包括经由话筒从用户接收口述响应，并确定该口述响应的准确程度。由此，响应数据可包括口述响应的准确程度，并且技能可以是目标语言的口头表达语言能力。该方法还可包括经由基于游戏的学习评估模块(未示出)，至少部分地基于口述响应的准确程度，来确定所存储的对于该技能的学习级别应被更新到经更新的学习级别。

根据另一示例，该方法可包括经由用户界面从用户接收书写响应，并确定该书写响应的准确程度。由此，可以理解，响应数据可包括书写响应的准确程度，并且技能可以是目标语言的书写语言能力。此外，该方法可包括经由基于游戏的学习评估模块，至少部分地基于书写响应的准确程度，来确定所存储的对于该技能的学习级别应被更新到经更新的学习级别。

在1614处，该方法可包括基于来自学习应用程序的用户表现数据以及预定学习评估规则，来确定用户简档中的对于一技能的学习级别应被更新到经更新的学习级别。可以理解，该确定可以基于多个用户对挑战的响应。由此，如由步骤1612和1606之间的虚线所指示的，该方法可在1614处做出确定之前迭代地向用户呈现多个挑战。例如，可向用户早现一挑战集，其包含接连向用户呈现的预定数量的挑战，并且1614处的确定可以基于对该挑战集接收到的多个响应。

在1616处，该方法可包括向学习服务程序106发送写请求，以将用户简档中对该技能的学习级别修改为经更新的学习级别。

IV.支架

以下将详细描述计算机化学习系统100的各组件为实现支架系统支持而进行的交互。如上参考图1和2所描述的，计算机化学习系统100包括可在客户机计算设备102上执行的学习应用程序104。该学习应用程序还可包括被配置成向用户呈现挑战并接收对该挑战的用户响应的用户界面。该用户界面可以包括被配置成呈现协助用户对该挑战做出响应的支持的支持系统214。该学习应用程序还可包括被配置成确定对于一技能的用户的支架级别，并基于该支架级别经由支持系统214来调整为该技能提供的支持212的支架引擎210。

对该技能的支架级别可被存储在用户简档中，例如存储在学习应用程序可经由应用程序编程接口108来访问的非易失性存储器中。支持系统214可被配置有拉支持选项，其中支持系统214响应于用户经由用户界面上的支持选择器对支持的请求来呈现支持。支持系统214可被配置有推支持选项，其中支持系统214响应于测得的响应参数来呈现支持。推和拉支持在图7和8中更详细示出。

现在参考图5，支架引擎可向用户分配选自对应于用户的学习级别的多个支架级别536的支架级别。作为一个具体示例，每一学习级别可具有选自包括无N、低L、中M和高H的组的相关联的支架级别。在所示实施例中，用户具有支架级别高(H)和学习级别1。还将注意到，学习级别0-3可具有与其相关联的名称，如初学者、基本、中等和高级，其中0是基本。

此外，支持系统214可被配置成基于用户对于一技能的支架级别来定制提供给用户的推和拉支持的量，其中在高支架级别提供最多推和拉支持，在中支架级别提供部分推支持和全部拉支持，在低支架级别不提供推支持并提供部分拉支持，而在支架被关闭时不提供推或拉支持。由此，可以理解，不仅挑战本身可对用户的学习级别来定制，而且对挑战的支持也可对于用户对特定技能的支架级别来缩放。

支持系统214用来传递推支持的测得响应参数可以选自包括响应时间、不正确响应(响应尝试)数量、响应的准确级别和分数的组。可设置对每一种类型的测得响应参数的预定阈值，超过该阈值则向用户呈现推支持。作为一个示例，技能可包括听且支持212可包括音频。作为另一示例，技能可包括读且支持可包括文本。在又一示例中，推支持可被呈现给一组用户中具有最低分数的用户，或者呈现给其分数低于预定阈值的用户。此外，支持212可采用口述或书写形式之一用用户的母语来提供。支持还可以采用口述或书写形式之一用目标学习语言来提供。此外，支持系统214可被配置成向对支持的使用分配成本，该成本由支持系统214用来评估是否减小用户的支架级别。例如，采用目标语言的支持的成本可以低于采用母语的支持的成本。支持系统214可被配置成以各种输出格式来显示支持212，如文本、音频、动画、视频、触觉压力等，其中输出可以是学习应用程序中的非玩家人物所为。此外，支持系统214可被配置成将支持212显示为一种或多种输入格式的一个或多个用户响应选项，如通过键盘的文本输入、通过活筒的音频输入、通过指示笔的手写或输入、鼠标点击、由照相机捕捉的姿势等等。

学习应用程序可被配置成执行游戏内评估并确定用户已经达到了用户支架级别。游戏内评估可以基于用户在响应一个或多个挑战时对支持的使用。通常，游戏内评估基于用户对支持的累积使用模式与其它用户对支持的使用的对比。学习应用程序还可被配置成在评估了用户已达到新的支持级别之后发送更新用户的简档的写请求。学习应用程序可在用户对支持的使用模式对应于其它用户在新支架级别的使用模式时评估用户已达到新的支架级别。通过连续地执行游戏内评估，可调整用户的支架级别以伸展用户的学习能力。以此方式，减少提供给用户的支持并且可增加学习率。

此外，学习应用程序可被配置成如538处所示基于用户对于一技能的评估的学习级别和支架级别来向用户分配邻近开发区。538处所示的邻近开发区可用于测试用户的当前学习能力的近似范围，并且可用于调整学习应用程序所呈现的支持或挑战的内容，其目标是呈现在用户理解和学习的能力的最高处但仍在该能力之内的内容和支持。例如，语言应用程序104可被配置成确定诸如挑战或支持内容等游戏内容单元是否在邻近开发区内，并且如果不再，则制止向用户呈现该内容。在另一示例中，学习应用程序可被配置成确定诸如挑战或支持内容等内容单元在用户当前评估并记录的学习级别之上但在用户的邻近开发区内，并且在这种情况下可确定向用户呈现该内容以鼓励用户的学习级别的增长并测试用户是否正在接近新的支架级别或学习级别。

此外，邻近开发区可以在调整用户的支架级别或学习级别时考虑。例如，如果邻近开发区指示用户的学习能力延伸到新的支架级别或学习级别，则学习应用程序和学习服务程序中的至少一个可发起正式评估、对支架使用数据的审阅、以及对支架级别和学习级别的至少一个的改变的请求的仲裁。此外，如果对支架使用数据的审阅指示用户的支架级别或学习级别在阈值级别至上，则可更新用户的级别并且可相应地调整邻近开发区。

在某些实施例中，支持系统214可被配置成显示包括挑战中所呈现的多个单词的每一个的用户可访问字典。该字典通常是服务级应用程序，并且是学习服务程序106的一个组件。作为一个示例，该字典可包括选自包含该单词在用户的目标语言和母语中的定义、示出该单词的媒体、在上下文中使用该单词的例句、说出该单词的音频文件、以及被配置成接收并评估用户对该单词的发音的发音检测器的组的信息。

根据另一实施例，学习应用程序的支持系统214可被配置成经由学习应用程序的用户界面来显示多个支持级别中的所选一个。所选支持级别可基于用户的支架级别来选择。用户的支架级别可从存储在存储器中的用户简档中读取，并且可在确定用户在学习应用程序中的表现满足或超过用于支架级别前进的预定阈值后更新。

图17示出了可根据其来提供支架支持的计算机化学习方法1700。如在1702处所示，该方法可包括，在学习应用程序处从存储在非易失性存储器中的用户简档读取用户支架级别。该用户支架级别可包括根据支架架构定义的多个支架级别中的一个。在1704，该方法可包括在学习应用程序的支持系统处接收对支持的请求。在1706处，该方法可包括测量选自响应时间、不正确响应(响应尝试)数、响应准确级别和分数中得至少一个的响应参数。在1708处，该方法可包括确定测得响应参数是否满足或超过用于呈现支持的预定阈值。在1710处，如果超过该阈值，则该方法可包括响应于测得响应参数来呈现所选支持选项。在1712处，该方法还可包括基于支架级别对该技能从多个支持选项中选择一支持选项。可基于检测到的支架级别来选择的示例支持选项在以下参考图7和8来给出。在1714处，该方法可包括经由学习应用程序的用户界面呈现所选支持选项。

图7描绘了由可在例如此处参考图1和2所描述的计算设备上执行的学习应用程序生成的用户界面的一个实施例。该用户界面在下文该用户界面呈现学习游戏的不同级别的情况下也可被称为“游戏界面”。游戏界面700可被配置成向用户呈现挑战并接收用户对挑战的响应。挑战可以基于用户对于该技能或技能集的学习级别来呈现。用户的学习级别可由例如简档状态栏702来指示。简档状态栏702可显示用户对于应用于特定学习应用程序的技能或技能集的当前学习级别。另外地(或可任选地)，简档状态栏802可以显示用户的支架级别。

游戏界面700可包括可向用户呈现挑战的挑战模块704。挑战模块704可包括用于采用用户的母语(例如，中文)和目标学习语言(例如，英语)的至少一个以书写形式来显示挑战的挑战显示窗格706。在某些情况下，当一挑战由非玩家人物呈现时，该人物的肖像707可被包括在挑战显示窗格706附近以使用户可标识谁正在提供挑战。

如上所述，学习应用程序可包括可基于用户的支架级别向用户提供响应挑战的支持的支持系统214。支持系统214可被配置有拉支持选项，其中支持系统214响应于用户对支持的请求来呈现支持；以及推支持选项，其中支持系统214响应于测得响应参数来呈现支持。

此外，推和拉支持都可基于用户的支架级别而选择性地可用。在至少一个实施例中，支架级别可以选自包括无、低、中和高的组。因此，支持系统214可被配置成在检测到用户对于一技能的支架级别为高时启用推支持选项和拉支持选项两者；在检测到用户对于一技能的支架级别为中时禁用部分推支持选项并启用全部拉支持选项；在检测到用户对于一技能的支架级别为低时禁用所有推支持选项并启用部分拉支持选项；以及在检测到用户对于一技能的支架级别为无时禁用推支持选项和拉支持选项两者。

在某些实施例中，学习应用程序可被配置成基于用户的支架级别来显示各种类型的视觉或音频支持。例如，对于基本英语具有高支架级别的用户可以接收书写和口述支持两者，而具有低支架级别的用户可仅接收口述支持。在所示实施例中，用户具有高支架级别，因此可提供视觉和音频支持两者。

继续图7，拉支持选项可作为用户界面上的一个或多个支持选择器来提供。挑战模块704可包括拉支持选择器705以帮助用户提供对挑战的响应。在某些情况下，支持可采用口述或书写形式之一用用户的母语来提供。在某些情况下，支持可采用口述或书写形式之一用目标学习领域(例如，英语)来提供。具体而言，挑战模块可包括拉支持选择器705，如目标语言书写支持选择器708、目标语言口述支持选择器710、母语书写支持选择器712、和母语口述支持选择器714。响应于用户选择，目标语言书写支持选择器708可在显示窗格706中以目标语言的书写形式来显示挑战。响应于用户选择，目标语言口述支持选择器708可播放对以目标语言口述的挑战的音频记录。音频记录可从用户客户机设备102的扬声器播放。响应于用户选择，母语书写支持选择器712可在显示窗格706中以母语的书写形式来显示挑战。响应于用户选择，目标语言口述支持选择器714可播放对以目标语言口述的挑战的音频记录。可以理解，选择器705是挑战支持选择器，因为它们被配置成提供帮助用户理解挑战的支持。

游戏界面700还可包括被配置成使用户能响应挑战的响应模块716。响应模块716可包括被配置成显示用户的书写响应的书写响应窗格，并且其还可包括口述响应选择器720。响应选择器720可被选择来激活音频记录设备以捕捉用户的口述响应。在某些示例中，取决于具体挑战，用户的响应可以仅是书写的或仅是口述的。在这些情况下，学习应用程序可以调整响应模块的外观以仅呈现相关联的响应机制(即，书写响应窗格或口述响应选择器)。

支持系统214可被配置成以文本或音频显示支持作为用户响应选项。因此，响应模块可包括类似于挑战模块的支持选择器的、被配置成向用户提供拉支持的响应支持选择器721。具体而言，响应支持选择器721可提供目标语言书写支持、目标语言口述支持、母语书写支持和母语口述支持。在某些示例中，挑战可包括可在响应模块中呈现的多个响应，如响应“是”或“否”。在这些情况下，响应模块可包括类似于上述挑战选择器的、对应于每一相应响应的支持选择器。为此，将不详细描述响应支持选择器。

在某些实施例中，支持系统214可被配置成向对支持的使用分配成本。成本可由支持系统214用于评估是否减小(或增大)用户的支架级别。成本可以基于，例如响应时间、响应尝试数量、对支持的请求等等。由此，成本计量722可显示用户剩余的当前支持请求数，以展示对挑战的掌握并向用户指示在他/她的支架级别处对于支持请求的额定量。另外，成本计量722可在每次用户请求支持时改变其外观，使得用户可具有剩余支持请求数的指示。例如，成本计量可在每次做出对支持的请求时改变计量的颜色或消除计量的条。除了视觉成本计量之外，可以理解，支持的成本可以用另一合适的方式来实现，例如，通过分数阻碍，根据该分数阻碍，对于使用支持完成挑战向用户奖励较少的点数。

在某些实施例中，支持的成本可以基于支持的类型而不同。例如，以母语呈现的支持的成本可以高于采用目标语言的支持的成本。此外，在某些实施例中，支持的成本可基于用户的支架级别而消除或减小。例如，具有高支架级别的用户(需要更多帮助的用户)可能没有支持的成本。

在某些示例中，支持系统214可被配置成显示用户可访问字典724。对于在挑战中呈现给用户的多个单词的每一个，字典可包括选自包含以下各项的组的信息：该单词在用户的目标语言和母语中的定义；示出该单词的媒体；在上下文中使用该单词的例句；口述的单词的音频文件；以及发音检测器。发音检测器可被配置成接收并评估用户对该单词的发音。在某些实施例中，字典可基于支架级别和学习级别中的至少一个而选择性地可用。

图8示出了被配置成由具有低支架级别的用户使用的游戏界面700的另一示例性描绘。在该示例中，由于用户具有低支架，因此有较少的拉支持可供用户选择，如由打了叉的拉支持选择器所指示的，这些选择器不可供选择。关于挑战模块704中提供的挑战支持，目标语言书写支持选择器708、母语书写支持选择器712和目标语言口述支持选择器714不可供选择。另外，在响应支持选择器721中，对应于响应的目标语言书写支持不可用。由于用户具有较低的支架级别，因此调整支持212以扩展用户的学习能力。此外，应当理解，除了用户的支架级别之外或作为其替换，基于用户的学习级别，各种类型的拉和推支持可能是不可用的。例如，某些拉和推支持可对开始或基本学习级别可用，但对中或高学习级别不可用。在所示示例中，用户具有中等英语学习级别，并且基于用户的学习级别，某些拉支持对用户不可用。

图9示意性低示出了学习应用程序104的用户界面中如上所述向用户提供推和拉支持的支持系统214的一个示例。在一个示例中，用户可如902处所示通过选择目标语言书写支持选择器来响应模块中做出对拉支持的请求。支架引擎210可以接收对拉支持的请求，并且可以发送目标语言书写支持以供显示，如904处所示。因此，用户选择的响应可被显示在响应窗格中，以目标语言来书写。在另一示例中，支架引擎210可测量可用于早现推支持的各种响应参数。为实现这一点，支架引擎210可包括响应尝试计数器906和响应定时器908。响应尝试计数器906还可记录用户可输入到响应模块中的不正确响应的数量。随着时间的推移，并且在对许多挑战响应遭遇计数之后，还可将所记录的尝试数与阈值数进行比较。如果计数器记录的尝试数满足或超过阈值数，则支架引擎可发起推支持910，因为用户的高数量的帮助请求表明需要更多帮助。响应定时器908可以记录自从呈现挑战以来在用户正确地响应之间经过的时间。经过的响应时间还可与阈值时间进行比较。随着时间的推移，并且在对许多挑战响应遭遇计数之后，如果经过的响应时间满足或超过阈值时间，则支架引擎可发起推支持910。

在该示例中，推支持作为显示在响应模块中的目标语言书写支持来提供，但推支持可包括其它书写或口述支持。此外，在某些情况下，推支持可由非玩家人物呈现以帮助用户响应挑战。

下表示出了可用于基于图7-9的用户界面中的用户支架级别来传递推和拉支持的一组特定的支架规则。

表4-基于支架级别的推和拉支持

支架级别	推支持	拉支持
			高	用户使用推或拉支持没有成本。所有支持是基于用户响应中的延迟时间的推支持。当播放口述音频时目标语言字幕

	自动出现，并且保持在屏幕上，直到用户做出成功选择。在没有成功响应的预定延迟之后，以更慢的速度重复音频。如果用户仍未做出选择，则在第一预定时间阈值，如20秒之后出现母语字幕(在目标语言字幕之下)。在第二预定时间阈值，如另外的20秒后，大声读出母语文本。此时，UI采用“中”支架情况的形式，其中支架按钮出现在目标字幕的域中。母语字幕消失，除非它们被再次调回。如果在自动支架正在进行的同时用户点击选择按钮，则自动支架停止。然而，如果用户无法成功响应，则支架按钮出现在屏幕上非玩家人物(NPC)文本区域中，正如中支架情况那样；然而，在高支架情况下，对使用按钮没有惩罚。
			中	目标语言字幕在叙述时自动出现	将鼠标置于拉帮助选择器上方生成解释每一按钮是什么(采用目标语言)的弹出支持窗格。必须点击拉帮助选择器来激活它们支持的支架。

		用户可点击“说出它”按钮以使非玩家人物重复她的语句，每次重复得更慢，最多总共三次。在第三次按下该按钮之后，后续的重复是以最慢的速度。
			低	用于低支架情况的支架模型是渐进的，并且提供比上述更少的立即支持在非玩家人物说出目标语言短语之后，“重复”选项立即变得可用以供用户按下。每次用户按下该按钮，音频变得逐渐更慢，最多3次重复。在第三次按下之后，所有后续的推都以最慢速度重复该文本。在第三次按下“重复”按钮之后，“目标语言字幕”按钮变得可用。按下该按钮使得英语字幕在屏幕上可见10-20秒。其它按钮保持可按。一旦按下了“目标语言字幕”，“母语字幕”按钮变得可用。按下它将带出母语字幕并持续10-20秒。其它按钮保持可按。在按下“母语字幕”按钮之后，“以母语说出它”按钮变得可用。每一次按钮按下仅以一种速度说出该文本。其它按钮保持可按。

	每一次按钮按下具有对于用户的“翻译器耳机”电池的成本。目标语言音频重复的成本是每次为剩余电池电量的2.5％。母语字幕成本为5％。母语字幕或音频成本为10％。一旦电池达到10％或更低电量，则每次按钮按下值1点(其中每一点为总电池容量的1％)。
			无	无	无

可以理解，以上支架规则仅是示例，并且被设计成在教导语言习得的学习应用程序中应用。在与诸如数学等其它学科有关的学习应用程序中应用的支架可采取不同的外观。例如，所有帮助可采用母语，而非采用母语和目标语言的支持。此外，对于数学问题的拉或推帮助可显示可由用户用于解该数学问题的知识构件块，或者可开始逐步求解等式，等等。

V.评估和推荐

现在参考图18A和18B，将描述示出用于确定学习应用程序的推荐的计算机化学习方法1800的流程图。推荐可经由图形用户界面提供给用户、用户的家长或用户的管理员。在某些实施例中，推荐可指示一个或多个学习应用程序。这些学习应用程序可用于提高用户的特定技能。由此，推荐可提供比仅仅由用户从一大群学习应用程序中随机选择的学习应用程序更有效地提高特定技能的学习应用程序。以此方式，用户的学习级别或技能可比否则在没有推荐的情况下所发生的更快速或更全面地前进。

在1802处开始，可在学习应用程序处接收用户的简档特征作为输入。作为一个示例，还参考图1和2，用户可在特定学习应用程序处经由用户客户机设备102的用户输入设备124来输入一个或多个简档特征。同样如此处所描述的，简档特征可包括但不限于，表1所描述的元素中的一个或多个。在1804处，可将用户的简档特征存储在用户简档中。

如1806处所示的，该方法还可包括在学习服务程序处从多个学习应用程序中的至少一个接收用户的表现数据。作为一个示例，在用户与特定学习应用程序交互或使用该特定学习应用程序的情况下，与该交互相关联的表现数据可由学习服务程序接收。在某些实施例中，表现数据可由本地学习服务程序112和在线学习服务程序114中的一个或两者接收。表现数据可由评估引擎150A、150B用于确定用户的特定学习级别，该级别可被存储在用户的简档中。注意，用户的简档可本地驻留在客户机设备102处、如110A所示在外围设备处、或如110B处所示远程地驻留在数据存储118处。除用户的学习级别外或作为其替换，表现数据还可由评估引擎150A、150B用于更新用户的其它学习数据。例如，在某些实施例中，评估引擎可更新存储在用户简档中的支架级别或其它学习数据。

如1808处所示，该方法还可包括基于来自多个学习应用程序中的至少一个的表现数据更新用户的学习级别和/或其它学习数据。由于表现数据是由学习服务响应于用户与学习应用程序的交互而接收的，评估引擎150A、150B被配置成基于从该交互生成的表现数据来确定用户的学习级别。用户对于特定技能的学习级别然后可用于更新用户简档处该技能的学习级别。在某些实施例中，可在存储在用户简档中的先前学习级别与经更新的学习级别之间测量用户的学习级别改变。例如，用户对于学习服务程序所标识的每一技能的学习级别可相对于存储在简档处的先前学习级别保持相同、增大或减小。如上所讨论的，评估引擎可驻留在本地和在线服务程序的任一个或两者处。

在1810，可由推荐引擎152A、152B为用户确定推荐，该推荐可包括参考1812-1822描述的一个或多个操作。推荐可以基于用户的经更新的学习级别或其它学习数据。在某些实施例中，对推荐的确定还可基于与来自使用多个学习应用程序的其它用户的聚集表现数据所示的进步模式的比较，其它用户与该用户共享一个或多个匹配的简档属性。如此处所描述的，推荐可指示一个或多个学习应用程序、网站、诸如书等印刷或电子出版物、或存储在学习服务处或由其引用的其它内容，学习服务具有关于这些内容的知识或元数据。在某些实施例中，推荐还可指示学习应用程序中可由用户访问来提高特定技能的特定部分或挑战。如上所讨论的，推荐引擎可驻留在本地和在线服务程序的任一个或两者处。然而，尽管在各附图中被描绘在两个位置中，但在某些实施例中，可以理解，推荐并不驻留在本地，而是仅在在线服务器系统116上。

在1812处，该方法可包括基于与用户匹配的至少一个简档特征来标识一组用户。例如，标识的该组用户可具有与该用户匹配的至少一个简档特征，其中匹配的简档特征中的一个或多个可作为输入从用户接收。或者，匹配的简档特征可由学习服务程序从用户活动中推断。作为一个示例，该组用户可基于母语和目标学习语言来选择。然而，应当理解，可考虑其它匹配的简档特征。匹配的简档特征还可包括在学习服务中捕捉但在用户简档中不明显的学习趋势数据或其它数据的相似性。对一组或多组用户的标识将参考图20来更详细描述。

如1814处所示，该方法还可包括在在线学习服务处从前一学习级别更新用户组的学习级别。例如，当用户组中的每一用户与学习应用程序交互或使用该学习应用程序时，每一用户的学习级别可如上参考1808所述在相应的用户简档中更新。

如1816处所示，该方法还可包括测量前一学习级别和多个学习应用程序中的至少所选一个所带来的经更新的学习级别之间该用户组的学习级别改变。用户组中的每一用户的学习级别改变可用于标识哪些学习应用程序可有效地增加用户的学习级别。

在1818处，可基于用户的经更新的学习级别和测得的用户组的学习级别改变中的至少一个来为用户确定推荐。例如，该方法可包括基于用户的经更新的学习级别来为用户确定推荐。另外，推荐的确定还可基于测得的用户组的学习级别改变。例如，推荐可由推荐引擎来确定，以使其指示引起用户组对特定技能的学习级别的最大增加的学习应用程序。

注意，推荐可指示任何合适数量的学习应用程序或与一学习应用程序相关联的特定挑战。作为一个示例，推荐可指示多个学习应用程序中的至少一个。在某些实施例中，推荐还可指示一学习应用程序的特定挑战。作为又一示例，推荐可指示多个学习应用程序中的至少两个。此外，在某些实施例中，推荐不包括先前被用户使用的学习应用程序。以此方式，可向用户推荐用户先前未使用或购买的学习应用程序、书、网站等，由此减少了推荐的冗余并增加了推荐的相关性。

如1820处所示，可基于用户和用户组的简档特征的比较来确定加权因子。如参考图20和21更详细描述的，加权因子可由推荐引擎应用来考虑从用户组获得的学习信息的相关性。作为一个非限制性示例，用户的简档特征可与该用户组的每一用户的简档特征相比较。例如，用户的简档和组的简档之间的匹配越大，则可确定的加权因子也越大。以此方式，推荐引擎可提供对与更密切匹配为其确定推荐的用户的用户组相关联的学习信息的更大顺从，由此增加了推荐的相关性。

如1822处所示，该方法可包括向推荐的每一学习应用程序分配推荐值。推荐值可用于在图形用户界面上显示推荐。作为一个示例，推荐所指示的每一学习应用程序存图形用户界面上的相对位置可基于每一学习应用程序的所分配的推荐值。例如，可基于所测得的用户组的学习级别改变和在1820处确定的用于该用户组的加权因子来向推荐的每一学习应用程序分配一推荐值。注意，在某些示例中，加权因子可能在为用户确定推荐时未被推荐引擎使用。例如，可将用户分配到用户组而不必要求确定加权因子。

作为一个非限制示例，推荐所指示的学习应用程序在被显示在图形用户界面上时可以用特定次序来安排。该次序可以基于每一学习应用程序的推荐值。例如，可有助于用户组的学习级别的最大增加的学习应用程序可被分配多个学习应用程序中的最高推荐值，以使其可被放置在该次序中的第一位置或顶部。相反，不增加用户组的学习级别的学习应用程序可被分配较低的推荐值，由此使得该学习应用程序被显示在更靠近列表的底部或在不同的页面上。以此方式，用户或用户的家长、教师或其它管理员更有可能选择最有效的学习应用程序。

在1824处，可存储对于用户的推荐。作为一个示例，推荐可被存储在学习服务处，这或者可本地存储在本地学习服务处，或者远程存储在在线学习服务处。作为另一示例，推荐可被存储在用户的简档处，如在位于客户机处的本地简档处、在位于外围设备的简档处、或远程地在在线学习服务处。以此方式，推荐可在用户的推荐请求之前确定，由此减少了向用户提供推荐的时间量。

在1826处，可接收对于用户的推荐的请求。例如，用户可请求学习服务程序处的推荐。或者，用户的家长、教师管理员或其它管理员可经由相应的家长、教师管理员或其它管理员图形用户界面来请求同一或不同客户机设备处的推荐。

如1828处所示，该方法可包括在学习服务程序的图形用户界面上显示推荐。在推荐是在请求之前存储的情况下，推荐可由学习服务来检索。或者，推荐可在对推荐的请求时确定。在推荐指示多个学习应用程序的情况下，该方法可包括在图形用户界面上显示推荐的每一学习应用程序。在某些实施例中，每一学习应用程序在图形用户界面上的相对位置可基于由推荐所指示的每一学习应用程序的所分配的推荐值。

图19示出了为用户显示推荐1900的示例图形用户界面。推荐1900可例如经由方法1800或通过另一合适的方法来确定。所描绘的推荐1900指示若干学习应用程序，然而，如上所讨论的，推荐中也可包括书、网站或其它内容。在该具体示例中，推荐是在所推荐的项目可供购买的市场的上下文中显示的。例如，市场可被配置成使用户或用户的管理员能经由在线订阅服务等购买学习应用程序或购买对学习应用程序的防问。市场还可被配置成允许购买包括在推荐中的其它项目，如书、对订阅网站的访问等。

如图形用户界面的1902所示，用户1登录或登入到学习应用程序市场，使得对用户1的推荐1900被显示。或者，家长、教师管理员或其它管理员可登录到学习应用程序市场，这同样可在1902处指示。此外，1904指示图形用户界面当前显示的推荐是对于用户1的。

在该具体示例中，图形用户界面所显示的推荐经由标记1932-1940来指示学习应用程序1-N。然而，应当理解，推荐可指示任何合适数量的学习应用程序或其特定挑战，如由所示的第四个学习应用程序中的变量N所指示的。此外，应当理解，推荐可指示跨图形用户界面所显示的两个或多个页面或占据可滚动窗口的学习应用程序。由此，图19可表示对用户1的推荐所指示的学习应用程序的仅一部分。

对用户1的推荐的第一学习应用程序在1906处指示。第一学习应用程序可由例如示为“学习应用程序γ”的标题1908来指示。学习应用程序的顾客评级1910可例如由多颗星来图形地表示。应当理解，可使用其它合适的方法来显示关于学习应用程序的用户评级。学习应用程序所利用的技能集可在1910处指示。这些技能可由推荐引擎用于基于对于与每一学习应用程序相关联的特定技能的用户学习级别来向用户推荐学习应用程序。例如，与学习应用程序γ相关联的技能集包括如英语读、说和听等技能。此外，该技能集可包括由图19所示的技能范围，如1-4。然而，可使用其它合适的范围或值。可显示学习应用程序γ的描述1914。例如，对于学习应用程序γ的描述可叙述：“γ是最高评级的应用程序”。图像1934还指示也可显示学习应用程序的图片表示。

购买界面1918可由图形用户界面来显示以使用户或用户的管理员能选择并购买学习应用程序。例如，可显示题为“现在购买”的可选择图标1920。此外，学习应用程序γ可需要25个货币点来完成购买。可与每一学习应用程序推荐相邻地提供一个或多个图章1921，指示该学习应用程序赢得了批准图章且由此由诸如测试服务、政府机构、学校等第三方证书服务来推荐。

对用户1的推荐的第二学习应用程序在1924处指示。该第二学习应用程序可由不同于第一学习应用程序的标题来指示，示为学习应用程序α。第二学习应用程序可以用与第一学习应用程序相似的方式来显示。例如，学习应用程序α也可包括顾客评级、包括技能级别和技能列表的技能集、描述、以及相关联的图像。此外，也可显示用于学习应用程序的购买界面。注意，在某些实施例中，公共购买界面可方便购买两个或更多学习应用程序。

对用户1的推荐的第三学习应用程序“β”在1926处指示。该第三学习应用程序可使用与第一和第二学习应用程序相似的标记来指示。对用户1的推荐的第N个学习应用程序“σ”在1928处指示。该第N个学习应用程序可表示可由对用户1的推荐指示的任何合适数量的学习应用程序。

在某些实施例中，在特定情况下，仅推荐的一部分可由图形用户界面来显示。由此，可提供可选择图标1930以使用户或用户的管理员能查看除了当前显示的那些之外的可由推荐指示的更多学习应用程序。

如参考方法1800所描述的，学习应用程序可按对应于其各自的推荐值的次序来显示。例如，再次参考图19，在学习应用程序γ具有较大的推荐值的情况下，在图形用户界面上，学习应用程序γ可被放置在学习应用程序β之前。换言之，学习应用程序γ对于特定技能比学习应用程序β导致了其它用户学习级别的更大增加。在某些实施例中，学习应用程序的特定次序还可由对应的标记1932-1940来指示。由此，在该具体示例中，如由1932所示，γ被排名在第一，而如1938所示，β被排名在第三。

此外，已经由用户购买或已经由用户使用的学习应用程序可以不随推荐一起对用户呈现，或者可以从推荐中排除。例如，一学习应用程序可具有比γ更高的推荐值，但是它却被推荐引擎从推荐中移除。以此方式，可减少推荐的冗余并且可增加推荐的相关性。

如参考方法1800的1812所描述的，在基于至少一个匹配的简档特征来确定对特定用户的推荐时可以标识一组用户。现在参考图20，示出了标识一示例用户群体的各个组和子组的示意图。如图20所示，群体2002可包括正在与诸如本地学习服务112或在线学习服务程序114等学习服务交互的任何数量的用户。

群体2002还包括与组2004、2006、2008和2008相关联的用户。包括群体2002中的用户子集的组2004可以被定义为群体2002中共享第一数量的匹配简档特征的用户。作为一个具体示例，组2004的用户可以共享包括母语的简档特征。例如，组2004的用户可具有母语中文。因此，组2004的用户可以基于其简档特征比群体2002中不包括在组2004中的其余用户更密切地彼此相关。

包括来自组2004中的用户子集的组2006可以被定义为群体2002中共享第二数量的匹配简档特征的用户。在该具体示例中，第二数量的匹配简档特征要大于与组2004相关联的第一数量的匹配简档特征。换言之，组2006的用户可以基于其匹配简档特征比组2004中未包括在组2006中的用户更密切地彼此相关。例如，在组2004的用户共享包括母语的简档特征的情况下，组2006的用户可共享包括用户的母语和分级两者的简档特征。因此，组2006的用户的数量可以少于组2004的用户的数量，因为组2006包括更特定的用户子集。

类似地，包括来自组2004中的用户子集的组2008可以被定义为群体2002中共享第三数量的匹配简档特征的用户。在该具体示例中，与组2008相关联的第三数量的匹配简档特征也大于与组2004相关联的第一数量的匹配简档特征。因此，组2006的用户的数量可少于组2004的用户的数量。

注意，定义组2006的第二数量的匹配简档特征可以与定义组2008的第三数量的匹配简档特征相同或不同。此外，在用户之间共享的简档特征的类型也可不同。组2006和2008可由不同的匹配简档特征来定义，而同时共享相同数量的匹配简档特征。作为一个示例，组2006和2008的用户可以共享包括母语的简档特征。作为一个更具体示例，组2006可以包括母语中文以及年龄10岁的用户，而组2008可包括母语中文以及目标学习语言英语。应当理解，可使用任何数量和类型的匹配简档特征来定义用户群体的用户组。例如，也可使用对指定技能的相似学习级别作为匹配简档特征。示例简档特征的概要此处参考图1描述。

继续图20，包括来自组2006和2008中的用户子集的组2010可以被定义为群体2002中共享第四数量的匹配简档特征的用户。在该具体示例中，与组2010相关联的第四数量的匹配简档特征可以大于分别与组2006和2008相关联的第二和第三数量的匹配简档特征。作为一个示例，组2010的用户可以共享不一定被组2008或组2006的所有用户共享的简档特征。例如，在组2006包括母语为中文且用户年龄为10岁的用户，而组2008也包括母语为中文但目标语言为英语的用户的情况下，组2010可包括母语为中文、目标语言为英语以及用户年龄为10岁的用户。

以此方式，一个或多个用户组可以基于任何合适数量或类型的匹配简档特征在用户群体内定义。此外，如图20所示，每一用户组可以是更大的用户组的子集。在某些示例中，用户可以基于其各自的简档特征而与一个或多个组相关联。

如参考方法1800的1820所描述的，在至少某些示例中可以基于用户的简档特征与用户组的简档特征的比较来确定加权因子。现在参考图21，描述了示出示例加权因子函数的图。如图21的非限制示例所示，推荐引擎所确定的加权因子可以随着匹配简档特征数量的增加而增加。例如，还参考图20，组2008的用户与组2008的其它用户的比较可导致比组2008的用户与组2004中不包括在组2008中的其它用户的比较更大的加权因子。换言之，用户与用户组更密切地共享简档特征，则对该比较可确定更大的加权因子。

该加权因子然后可由推荐引擎用于影响推荐。例如，特定组对推荐的影响可以随着加权因子的增加而增加。作为一个非限制示例，测得的用户组的学习级别的改变的相关性可以由加权因子来调整。以此方式，更密切地匹配到对其确定推荐的用户的用户可比较不密切地匹配该用户的用户对推荐影响更大。

注意，尽管图21示出加权因子可以如何随着匹配简档特征的数量而变化，但加权因子也可随匹配简档特征的数目的类型而变化。作为一个非限制示例，用户的母语可以比用户的年龄对加权因子有更大的影响。由此，应当理解，可以使用任何合适的函数来基于匹配简档的特征和类型确定加权因子。此外，对一用户的对等匹配的简档被标识为处于平均值之下的特定技能(不足技能)可导致推荐强调特别地针对这些不足技能的学习应用程序或其它内容。

VI.匹配

再次简要地参考图1和2，一种用于匹配学习应用程序的用户的系统可包括学习服务程序106，其被配置成从诸如，例如学习应用程序104等多个学习应用程序接收多个用户的每一个的表现数据。该学习服务程序还可被配置成从做出请求的学习应用程序接收对经由做出请求的学习应用程序而进行的多用户交互执行对多个用户的匹配的请求。用于匹配用户的系统还可包括与学习服务程序相关联的匹配引擎154A、154B。匹配引擎154A、154B可被配置成基于从多个学习应用程序接收到的关于每一用户的表现数据来匹配多个用户，以便由此产生包括一个或多个匹配的用户组的匹配结果。作为一个示例，匹配引擎154A、154B可在用户客户机设备102上本地执行，并且可以与本地学习服务程序相关联。

学习服务程序可被配置成将匹配结果发送到做出请求的学习应用程序。学习系统还可包括被配置成在学习服务程序和做出请求的学习应用程序之间传送通信的应用程序编程接口108。

计算机化学习系统100还可包括在在线服务器系统116上执行的在线学习服务程序114，其被配置成通过计算机网络120与在用户客户机设备102上执行的本地学习服务程序进行通信。匹配引擎154A、154B可以是在线服务学习服务程序的一个组件，并且可被配置成经由本地学习服务程序将匹配结果发送到做出请求的学习应用程序。

计算机化学习系统100还可包括与学习服务程序相关联的评估引擎150A、150B，其被配置成基于表现数据为多个用户的每一个确定所评估的学习级别。应当理解，所评估的学习级别可以为多个用户的每一个在每一技能的基础上确定。匹配引擎154A、154B可被配置成基于为多个用户的每一个评估的学习级别来匹配多个用户。可以理解，关于多个用户的每一个的其它学习数据也可形成用于匹配的基础。

匹配引擎154A、154B可被配置成通过参考游戏配置文件中的应用程序专用游戏架构172来确定做出请求的应用程序所利用的一个或多个技能。作为一个示例，游戏配置文件可被存储在匹配引擎154A、154B可访问的非易失性存储132A、132B中。匹配引擎154A、154B可被配置成基于被确定为由学习应用程序利用的技能的学习级别来匹配用户。

用于匹配用户的计算机化学习系统100可包括被配置成经由应用程序编程接口108从做出请求的学习应用程序接收做出匹配请求的匹配引擎。该请求可用于对经由学习应用程序进行的多用户交互执行多个用户的匹配。匹配引擎154A、154B还可被配置成通过确定有空玩游戏的多个可用用户、对每一可用用户从学习者简档中读取表现数据、根据匹配模式比较表现数据以由此产生包括一个或多个匹配的用户组的匹配结果、并将匹配结果发送到做出请求的学习应用程序，来处理该请求。

图22A和22B示出了用于匹配多个用户的计算机化学习方法2200。应当理解，方法2200可由此处所描述的计算机化学习系统100来执行。在2202处，该方法可包括，在学习服务程序106处从多个学习应用程序接收关于多个用户的每一个的表现数据。在2204处，该方法还可包括基于表现数据确定多个用户的每一个的所评估的学习级别。在2206处，该方法还可包括确定登录到在线学习服务程序114的用户。

学习服务程序可包括在用户设备上执行的本地学习服务程序112。学习服务程序还可包括具有相关联的匹配引擎的在线学习服务程序114。学习服务程序可从用户接收参加经由学习应用程序的多用户在线交互的请求，其中匹配可响应于该请求来执行。在2208处，该方法包括从做出请求的学习应用程序接收对多用户交互执行多个用户的匹配的请求。可以理解，执行匹配的请求可以从做出请求的学习应用程序接收，并且该请求可包括指示做出请求的学习应用程序的游戏类型的数据。

如2210处所示，该方法可包括通过参考存储在学习服务程序可访问的位置处的游戏配置文件中的应用程序专用游戏架构172来确定做出请求的学习应用程序所利用的一个或多个技能。在2212处，该方法还可包括，在学习服务程序处基于所接收到的做出请求的学习应用程序的游戏类型来选择用于匹配多个用户的匹配模式。例如，匹配模式可以选自包括指导者匹配模式、团队匹配模式和均等匹配模式的组。由此，在某些示例中，可提供多个匹配模式。

在2214处，该方法可包括基于一个或多个参数来匹配多个用户。如2216处所示，该方法可包括基于从多个学习应用程序接收到的关于每一用户的表现数据来匹配多个用户，以便由此产生包括一个或多个匹配的用户组的匹配结果。如2218处所示，该方法还可包括基于多个用户的每一个的匹配的用户简档特征来匹配多个用户。匹配的用户简档特征可选自包括第一语言(或母语)、目标语言、国家、分级、对技能的学习级别、年龄、性别、兴趣、为每一用户存储的其它简档数据、或可能目标学习技能或游戏种类相关的其它用户数据的组。

在2220处，该方法可包括基于多个用户的每一个的所评估的学习级别来匹配多个用户。在2222处，匹配可基于被确定为由学习应用程序利用的技能的学习级别。在2224处，该方法还可包括在登录到在线服务程序和能够访问玩学习应用程序所需的学习应用程序资产或以其它方式注册在线并有空玩的多个用户之间进行匹配。在某些实施例中，匹配引擎被配置成发送一消息，该消息询问被检测到在线但未登录到在线学习服务的用户他们是否希望加入正在进行交互式游戏的用户组。多个用户的匹配可以基于参考2216-2224描述的一个或多个参数。

参考图22B，多个用户可在2226处基于以上参考2212描述的所选匹配模式来匹配。如2228处所示，匹配模式可以是指导者匹配模式，根据该模式，学习服务程序可被配置成将离散学习级别的用户匹配到一个或多个组中。每一组可包括至少一个指导者和至少一个被指导者。指导者可至少具有比被指导者的所评估的学习级别高的所评估的学习级别。

如2230处所示，匹配模式可以是均等匹配模式，根据该模式，学习服务程序可被配置成匹配基本上相等学习级别的用户以进行头对头或协作式游戏。在某些实施例中，学习服务程序可被配置成匹配基本上相似学习级别的用户，或可被配置成创建对用户群体实用的用户的最接近匹配。

如2232处所示，匹配模式可以是团队匹配模式，根据该模式，学习服务程序可被配置成将用户匹配到具有基本上相等的聚集团队学习级别的两个或多个用户团队中。在某些实施例中，学习服务程序可被配置成将用户匹配到具有基本上相似学习级别的两个或多个团队中，或可被配置成创建对用户群体实用的团队的最均等匹配。注意，聚集团队学习级别可包括团队成员的总学习级别、团队成员的平均学习级别、或团队成员的中间学习级别，以及其它合适的聚集方法。以此方式，用户可基于所选匹配模式来匹配。

在2234处，该方法还可包括推荐阻碍级别以实现匹配的用户之间学习级别的基本均等性。作为一个示例，在选择均等匹配模式的情况下，可向具有不同学习级别的用户提供阻碍以减小学习级别之间的差异。应当理解，阻碍可在存在不合需要的学习技能差别的情况下被应用于每一匹配模式。

该方法还可包括，在2236处，将匹配结果发送到做出请求的学习应用程序，并且在2238处在做出请求的学习应用程序的图形用户界面上显示匹配结果。作为一个示例，匹配结果可经由用户客户机设备102显示在特定学习应用程序的登录界面300上。一旦显示了匹配结果，则计算机化学习系统100被配置成使用户能够根据匹配结果来参加多用户交互。

VII.奖品

在下文中详细讨论计算机化学习系统100的各组件与奖品引擎156A、156B的交互。参考以上讨论的图1和2，学习服务系统106可被配置成从多个学习应用程序104接收用户表现数据206。可以理解，用户表现数据可根据预定义架构来组织，使得一个或多个预定义学习级别中的用户学习级别可跨多个应用程序来测量。学习服务程序106可包括诸如本地评估引擎150B等评估引擎，其被配置成基于用户表现数据来确定评估的用户学习特征，如用户学习级别。学习服务程序106还可包括诸如本地奖品引擎156B等奖品引擎，其被配置成在确定评估的用户学习特征满足或超过预定阈值之后向用户奖励“奖品”或成就。在用户学习特征是对于一技能的用户学习级别的情况下，奖品引擎被配置成确定用户学习级别是否满足或超过预定用户学习级别。可以理解，评估引擎可以是在在线服务器系统116上执行的在线评估引擎150A，而非在本地用户客户机设备上执行的本地评估引擎150B。在线评估引擎150A可被配置成管理对用户的评估测试以验证用户达到了满足或超过预定学习级别阈值的用户学习级别。

学习服务程序106可被配置成将关于奖品的数据存储在用户的简档110中。例如，与奖品有关的数据可被存储在简档110的成就数组元素中。可以理解，用户的简档110可被存储在本地用户客户机设备和在线学习服务之一或两者上的非易失性存储132A、132B中。

如上所述，计算机化学习系统100还可包括被配置成从多个学习应用程序的每一个接收用户表现数据206，并将用户表现数据206存储在简档110中以供学习服务程序检索的应用程序编程接口108，其中应用程序编程接口108还被配置成对用户简档读取和写入与奖品有关的数据。

学习服务程序106还可被配置成显示包括表示奖品的图标的图形用户界面。根据另一实施例，该系统可包括被配置成显示图形用户界面的学习服务程序106，该图形用户界面被配置成显示由学习服务程序为达到满足或超过预定学习级别的所评估的用户学习级别而奖励给用户的奖品，其中达到所评估的用户学习级别是基于多个学习应用程序104中的用户表现的。

参考图4，如上所述，用户界面400可包括奖品窗格408，其被配置成显示表示用户在多个学习应用程序的每一个中做出的成就的奖品。在一个更具体的示例中，所显示的奖品中的每一个可包括独特奖品图形408和与该奖品相关联的完成的任务的描述。在某些实施例中，奖品窗格408可包括如“细节”选择器等选择器，其被配置成显示呈现关于用户所赢得的奖品的详细信息的奖品图形用户界面1000，如以下将参考图10描述的。或者，奖品可以显示在学习应用程序的游戏进行界面或概要视图中。

图10示出了被配置成在半私有朋友窗格1002中显示用户的半私有奖品信息的奖品图形用户界面1000。应用程序选择器1004可被配置成选择一特定学习应用程序以查看与所选学习应用程序相关联的奖品数据，该特定学习应用程序在所描绘的实施例中例如是金龙。奖品界面1000还包括被配置成显示来自所选应用程序的多个奖品选项1010的奖品选择器1006，从这些选项中用户可选择一特定奖品选项以进行详细视图查看。

在所描绘的实施例中，朋友Mei-Mei和Da-rin的奖品信息被显示在奖品图形用户界面1000的半私有朋友窗格1002中。半私有朋友窗格1002可包括与对应于每一朋友的奖品的奖品点数、赢得的奖品、奖品进展和日期相关联的信息。另外，奖品可以记录学习评估数据，包括关于在奖励奖品之前所达到的技能级别的详细信息，以及指向该评估的数据记录的指针。奖品图形用户界面1000可包括用于接收用户选择以使得奖品向半私有视图中的朋友隐藏的选择器1008。在所描绘的实施例中，选择器向朋友视图隐藏所有奖品；然而，可以理解，隐藏选择器可以对每一奖品个别地提供。此外，学习服务程序106可被配置成向用户的家长发送关于奖品奖励的通知消息。这使得家长能始终知道学生的学习进展的最新情况。类似的消息可被发送到诸如教师等管理员。例如，该系统可被配置成向教师发送关于班级中的每一学生的奖品信息。

如图23所示，示出了用于奖品的计算机化学习方法2300。该方法包括，在2302处，在学习服务程序106处从多个学习应用程序中的每一个接收用户表现数据。在2304处，该方法还包括基于该用户表现数据来确定所评估的用户学习特征。所评估的用户学习特征可以是所评估的用户学习级别，或诸如与学习级别无关的出席等其它特征。在2306处，该方法可包括管理对用户的评估测试以验证用户达到了满足或超过预定阈值的用户学习特征。在某些实施例中，评估测试可验证用户达到了预定用户学习级别阈值。该方法还可包括在管理评估测试之前接收对用户的家长授权以便接受评估测试。可以理解，该评估测试可经由在线学习服务来管理。

在2308处，该方法还可包括在确定所评估的用户学习特征满足或超过预定阈值后向用户奖励奖品。如上所讨论的，这可包括确定用户学习级别满足或超过预定用户学习级别阈值。在2310处，该方法还可包括将奖品存储在学习服务程序可访问的用户简档中。在2312处，该方法还可包括在学习服务程序的图形用户界面上显示奖品。或者，奖品可被显示在学习应用程序的用户界面上。

在2314处，该方法可包括从在线学习服务向用户的家长发送关于奖品奖励的通知消息。

如上所讨论的，应当理解，奖品也可对于不直接与学习级别的达到相关的、表示学习应用程序内的成就的用户学习特征的奖励。例如，学习应用程序开发者可以指定在玩了学习应用程序预定次数之后或者因在在线事件时完美地出席而向用户奖励奖品。在这一情况下，代替上述步骤2304-2308，该方法可包括确定用户达到了可由游戏开发者设置的预定奖品准则，然后在做出这一判定之后向用户奖励奖品。

VIII.家长界面

在下文中详细讨论计算机化学习系统100的各组件与家长图形用户界面1100的交互。参考以上讨论的图1和2，学习服务程序106可被配置成从多个学习应用程序104接收学习数据。计算机化学习系统100可包括用户的简档110，其被配置成将学习数据存储在学习服务程序106可访问的非易失性存储中；以及家长图形用户界面1100，其由学习服务程序来显示并被配置成包括与简档相关联的学习数据的家长视图。可以理解，家长用户界面可以经由网页、电子邮件、SMS(短消息服务)消息、本地服务程序图形用户界面、以及启用web的移动电话或其它合适的显示设备或格式中的至少一个来显示。

如上所述，学习服务程序106可包括评估引擎150A、150B，其被配置成基于用户表现数据来确定所评估的用户学习级别并将学习级别存储在用户的简档110中。所评估的用户学习级别可根据简档架构被存储在简档110中。学习服务程序106还可包括统计引擎164A、164B，其被配置成将用户的简档110中所存储的学习数据与其它用户的简档中所存储的数据相聚集以由此产生统计比较。学习数据可从用户的简档110上传。如根据简档架构由诸如朋友数组、组数组和组成员数组等各元素定义的其它用户的学习数据可从其它聚集的用户的简档上传。学习服务程序106可包括推荐引擎152A、152B，其被配置成基于存储在学习者简档中的数据为用户确定对继续的动作的推荐。

接着参考图11，示出了家长图形用户界面1100。在下文中详细讨论计算机化学习系统100的各组件与家长图形用户界面的交互。如上所述，学习服务程序106可被配置成从多个学习应用程序104接收学习数据，并且每一用户的简档110可将学习数据存储在学习服务程序106可访问的非易失性存储器中。可通过选择登录界面300的“家长”按钮来打开的家长图形用户界面1100被配置成向家长呈现与用户简档相关联的学习数据的视图。可以理解，家长用户界面可以经由网页、电子邮件消息、短消息服务(“sms”)消息、本地服务程序图形用户界面、以及启用web的移动电话中的任何一个或多个来显示。

家长图形用户界面1100可包括被配置成向家长呈现信息的各种面板。在某些实施例中，呈现给家长的信息可包括由学习服务程序106的各种引擎产生的信息，如以上参考图1和2所示并描述的。例如，如上所讨论的，评估引擎150A、150B可被配置成基于由学习应用程序提供的用户表现数据来确定评估的用户学习级别，并将学习级别存储在用户的简档110中。学习服务程序106还可包括统计引擎164A、164B，其可被配置成将用户的简档110中所存储的学习数据与其它用户的简档中所存储的数据相聚集以由此产生该用户与其它用户的统计比较。学习服务程序106还可包括推荐引擎152A、152B，其被配置成基于存储在学习者简档中的数据为用户确定对继续的动作的推荐。

来自这些引擎的每一个的信息可被显示在家长图形用户界面1100上。例如，家长图形用户界面1100可被配置成显示由评估引擎150所确定的所评估的用户学习级别。在所描绘的实施例中，所评估的学习级别作为随时间排列的对一技能的多个学习级别显示在进展面板1102中。同样，由统计引擎164B生成的用户与其它用户的统计比较可被显示在统计比较面板1104中。此外，由推荐引擎152A、152B生成的推荐可被显示在学生推荐面板1106中。作为推荐的具体示例，对用户的一个或多个推荐的学习应用程序可在推荐面板1106中列出。

继续图11，家长图形用户界面1100可被配置成显示在用户所利用的一个或多个学习活动程序中的用户活动的概要。在所描绘的实施例中，在用户活动概要面板1108中列出了多个学习应用程序，以及相应的玩的次数和玩的日期。该信息可例如通过根据简档架构从用户的简档元数据上传来获取。可以理解，用户活动概要面板1108中所示的信息是出于示例的目的示出的，并且可在用户活动概要面板1108中显示任何其它合适的信息。

家长图形用户界面1100还可包括朋友状态面板1110，其示出用户的哪一个朋友当前在线；以及服务级词汇状态面板1112，其示出在一个或多个学习应用程序中获取词汇表时所做出的进展。家长图形用户界面1100还可被配置成在家长图形用户界面上显示控制面板1114，该控制面板1114被配置成接收家长选择的控制参数，该控制参数管控家长调节的、用户在计算机化学习系统110上的活动。可调节的活动的示例包括，但不限于，批准的游戏、批准的朋友、和/或批准的玩游戏时间。

图24示出了用于对多个学习应用程序利用家长图形用户界面的计算机化学习方法2400。该方法包括，在2402处，在学习服务程序106处从多个学习应用程序中的每一个接收用户的学习数据。在2404处，该方法包括将学习数据存储在学习服务程序可访问的非易失性存储器中的用户的简档中。可以理解，用户的简档可被存储在本地用户客户机设备和在线学习服务器系统之一或两者上的非易失性存储器中。在2406处，该方法可包括显示被配置成包括与简档相关联的学习数据的家长视图的家长图形用户界面1100。

在2408处，该方法还可包括对用户的经认证的家长授权对家长图形用户界面的访问。例如，存储在简档110的元数据中的家长ID可以与用户的经认证的家长的加密密码相关联。

该方法还可包括，在2410处，显示来自学习服务程序106的各引擎的学习数据。例如，该方法可包括，在2412处，从用户的简档110中读取对于一技能的所评估的用户学习级别，并将所评估的用户学习级别显示在家长图形用户界面1100上的用户的简档110的家长视图中。另外，该方法可包括，在2414处，在家长图形用户界面1100上显示存储在用户的简档110中的学习数据与存储在其它用户的简档中的数据的统计比较。该方法还可包括，在2416处，在家长图形用户界面1100上显示对用户的推荐，该推荐基于用户的简档110中所存储的数据来选择。该方法还可包括，在2418处，在家长图形用户界面1100上显示多个学习活动程序中的用户活动的概要；在2420处，在家长图形用户界面1100上显示关于用户的在线朋友的信息；和/或在2422处，在家长图形用户界面1100上显示关于用户习得的新技能的信息。所描述的方法所显示的信息可如上所述被包含在家长图形用户界面1100的各面板中。

该方法还可包括，在2424处，在家长图形用户界面上显示一控件，该控件被配置成接收家长选择的控制参数，该控制参数管控用户在计算机化学习系统100上的家长调节的活动。一个或多个家长调节的活动可由经认证的用户家长如上所述根据简档架构控制简档110时选择。家长调节的活动可以在家长图形用户界面1100上的控制面板1114中选择。家长调节的活动的示例包括，但不限于，是否允许用户经由朋友界面与所选其它用户相关联，游戏或其它应用程序是否是允许的应用程序，游戏或应用程序内的选择是否是允许的选择，以及用户是否具有在指定时刻以学习应用程序的身份使用游戏或应用程序指定持续时间的许可，或是否可安排活动“交换”，例如，可将学习活动中花费的相等时间量来交换观看视频或其它娱乐节目。

IX.管理界面

在下文中详细讨论计算机化学习系统100的各组件与管理员图形用户界面的交互。图12和13中示出了两个示例性管理员图形用户界面，即教师管理员图形用户界面1200和经营管理员界面1300。教师管理员图形用户界面1200被配置成显示来自教师的教室的学生的学习数据，而经营管理员界面1300被配置成显示管理数据以及学生的个别和聚集学习数据。如此处所使用的术语“经营管理员”指的是学校官员，政府官员，或具有聚集地查看整个学校、学区、地理区域或其它学生群体的学习数据的授权的其他人。如此处所使用的术语“教师管理员”指的是学生班级的教师。由此，教师管理员宽泛地用于指代具有管理对学生群体的教育服务的授权的人，并用可以理解，教师此处被认为是一种类型的管理员。学生群体不必存在于正式教育机构中，而可以是非正式的或特别的组。

如上所讨论的，学习服务程序106可被配置成从多个学习应用程序104接收关于多个用户的学习数据。计算机化学习系统100还可包括报告引擎160A、160B，其响应于管理员选择的参数来检索并处理学习数据以产生被配置成显示在教师和经营管理员图形用户界面1200、1300上的报告。可以理解，报告引擎160A、160B可被配置成接收并处理在创建报告时使用的管理数据。教师和经营管理员图形用户界面1200、1300可包括被配置成接收管理员选择的参数的选择器1202、1302，并且管理员选择的参数适用于形成用于显示学习数据报告的基础。

如上所讨论的，学习服务程序106可包括被配置成基于学习数据来确定评估的用户学习级别的评估引擎150A、150B，其中所评估的用户学习级别被显示在教师和经营管理员图形用户界面1200、1300上。学习服务程序106还可包括被配置成聚集多个用户的学习数据的统计引擎164A、164B。教师和经营管理员图形用户界面1200、1300可显示学习数据的统计比较。学习服务程序106可包括推荐引擎152A、152B，其被配置成基于存储在学习者简档中的数据为用户确定对继续的动作的推荐。教师和经营管理员图形用户界面1200、1300还可显示对多个用户中的一个或多个的推荐，该推荐是基于学习数据选择的。学习服务程序106可包括匹配引擎154A、154B，其被配置成基于对于多个用户中的两个或多个用户在学习服务程序106处接收到的学习数据来匹配这两个或多个用户。

图12示出了教师管理员图形用户界面1200的一个实施例，该界面包括诸如报告选择器1202等选择器，其被配置成接收教师管理员选择的参数，其中所述教师管理员选择的参数适用于形成用于学习数据报告的基础。

在一个实施例中，教师管理员选择的参数可被修改以使得教师管理员图形用户界面1200上诸如报告1204等学习数据报告中所显示的学习数据包括学习级别数据。例如，学习数据参数1206可以在报告选择器1202中选择，使得1204处的学习数据报告可显示学习级别数据。在另一实施例中，显示在教师管理员图形用户界面1200上的学习数据可包括与通过时间预定义的用户组相关联的学习数据。例如，学习数据参数1206可在报告选择器1202中选择以包括一个或多个用户的组。预定义用户组可包括例如教室、学校、学区、州和国家中的至少一个。提供了学生选择器1212、学科选择器1214和报告模板选择器1216以便为学习数据报告选择个别的学生、学科和报告模板。此外，可以理解，在所描绘的实施例中，这些选择器1212-1216中的数据由人口统计选择器1218来填充。人口统计选择器1218包括下拉菜单，通过该菜单用户可以选择要从中取得数据以便包括在选择器1212-1214中的班级、年、学期和月，这些数据进而可由用户用于进一步过滤包括在报告1204中的数据。该人口统计数据的部分或全部如果无法从计算机化学习系统100获得，则可经由专门的计算机化数据库系统从学校记录中收集。此外，可以理解，在某些实施例中，从计算机化学习系统100收集的学习数据可以与诸如标准化测试分数、人口统计数据等来自其它源的学习数据相组合，以产生报告1204。

如上所述，教师管理员图形用户界面1200可显示学习数据的统计比较。例如，采用图或表的形式的统计比较1208可被包括在报告1204中。教师管理员图形用户界面1200还可显示对多个用户中的一个或多个的推荐，该推荐是基于学习数据选择的。例如，推荐窗格1210可包括对一个或多个学生或组对于一技能的学习级别的评估，以及一个或多个推荐的列表。

以下是可经由教师管理员用户界面产生的示例报告的列表。

1.个别技能级别(诊断、熟练)

2.对每一技能随时间的个别改进(诊断)

3.对其它熟练度量、标准(例如，国家考试、Flesh-Kincaid阅读级别)的个别比较和映射

4.对简档特征的个别百分比排名(例如，总体、按照年龄、按照学习年份、按照第一语言、与班级中的其他人)

5.对每一学生与模型相比的示例语音记录

6.对每一学生与每一技能相关联的能力的列表

7.每一学生的奖品

8.每一学生已知的单词的总词汇表大小

9.每一学生要习得的下一技能

10.每一学生落后的技能

11.与第三方熟练度量、标准(例如，国家考试、Flesh-Kincaid阅读级别)的班级比较

12.按照学科对简档特征的班级百分比排名(例如，总体、按照年龄、按照学习年份、按照母语)

13.班级学生分布(例如，按照学习内容完成百分比或每一技能的级别)

图13示出了经营管理员图形用户界面的一个实施例，其包括用于经营管理员的学习数据的经营管理员视图，其中除了从计算机化学习系统100收集的学习数据之外，该管理员图形用户界面还包括来自外部源的数据，并且被配置成从更宽的用户人口统计池中取得数据。

各种管理数据可经由报告选择器1302来选择。报告选择器1302通常包括人口统计选择器1304，其被配置成接收用户对诸如州、班级和学区、和/或学区内的衔区/街坊等地理区域的选择，从这些区域中将取得管理数据以产生管理报告1310。报告选择器1302还可包括管理数据选择器，如计算机化学习系统数据选择器，以及被配置成使用户能特别地选择从外部源收集哪些数据来包括在管理报告1310中的外部数据选择器1308。计算机化学习系统数据选择器1306通常被配置成使用户能选择从计算机化学习系统100收集的数据，而外部数据选择器1308通常被配置成使用户能选择从诸如国家考试统计数据或学区自己的记录等第三方和专门源收集的数据。

在一个实施例中，外部数据可包括财务数据，如管理员可能希望比较并相关的工资数据、管理花费数据以及升职数据。该数据可从驻留在学习服务外部的第三方或专门服务取得，并且可通过使用web服务来与学习服务数据相组合。外部数据还可包括如以标准方式来管理并评分的测试数据等管理数据。例如，测试数据可包括州或国家考试分数、TOEFL分数和/或Flesch-Kincaid或其它专门数据中的一个或多个。在又一实施例中，外部数据还可包括从学习服务外部的服务收集的、但出于报告的目的与学习服务数据相组合的组织数据。例如，组织数据可包括登记数据、残疾数据、性别分布数据和教师旷课数据中的一个或多个。图13中示出了各种其它示例性数据类型。在所描绘的实施例中，管理报告1310可被配置成显示包含计算机化学习系统数据的图形或文本表示的报告，如对于英语的中间评估学习级别。另外，如1310A处所示，管理报告可被配置成显示包含于来自第三方或专门源的其它数据相组合的计算机化学习系统数据的图形或文本表示的报告，如对于英语的中间评估学习级别与对于英语的中间标准化测试分数的比较。

此外，可以理解，经营管理员图形用户界面通常被配置成经由链接1314提供具有经营管理员级别许可的、对教师管理员图形用户界面的管理员访问，由此允许在个人或教室的基础上生成以上列出的所有报告，加上以下关于更大的聚集学生组的报告。

1.与第三方熟练度量、标准(例如，国家考试、Flesh-Kincaid阅读级别)的学校/城市/州比较

2.按照学科对简档特征的学校/城市/州百分比排名(例如，总体、按照年龄、按照学习年份、按照母语)

3.学校/城市/州学生分布(例如，按照内容完成百分比或每一技能的级别)

管理员用户界面1300还可被配置成显示市场窗格1312，其中例如可显示经营管理员感兴趣的书和软件。在所描绘的实施例中，示出了优秀推销员列表。在市场窗格1312内，可提供链接，通过该链接，管理员可以访问进一步的信息或进行购买。

图25示出了用于对多个学习应用程序利用管理员图形用户界面的计算机化学习方法2500。该方法可包括，在2502处，在学习服务程序106处从多个学习应用程序中的每一个接收关于多个用户的学习数据，并且在2503处从管理员客户机设备接收对要显示在管理员图形用户界面1300中的学习数据的请求。该请求在本地服务程序的情况下可经由应用程序编程接口来接收，或者在在线服务程序的情况下经由在线服务来接收。在2504处，该方法可包括将所选学习数据传送到做出请求的管理员客户机设备以显示在管理员图形用户界面中。

在2506处，该方法还可包括在管理员图形用户界面1300上显示一选择器，该选择器被配置成接收管理员选择的学习数据参数，该参数管控显示在管理员图形用户界面1300上的学习数据；以及在2508处，基于所选学习数据参数将学习数据排列成显示在管理员图形用户界面1300上的报告。可以理解，学习数据可以用于聚集学生群体，并且可以与未经由计算机化学习系统100收集的数据相组合来产生上述各类型的报告。

在2510处，该方法还可包括在管理员图形用户界面上显示学习数据的统计比较。在2512处，该方法还可包括显示对多个用户中的一个或多个的推荐，该推荐是基于学习数据选择的。在2514处，该方法还可包括对经认证的管理员授权对管理员图形用户界面的访问。应当理解，图25所示的步骤，尤其是步骤2506-2514可以按任何合适的次序彼此相关并且与步骤2502-2504相关地发生。

应当理解，此处的各实施例是说明性而非限制性的，因为本发明的范围由所附权利要求书而非之前的说明书来限定，并且落入权利要求的边界和范围内的所有改变或这些边界和范围的等效技术方案因此都旨在被权利要求所涵盖。

Claims (20)

1.一种计算机化学习系统，包括：

可在计算设备上执行的学习应用程序，所述学习应用程序包括被配置成向用户呈现挑战并接收用户对所述挑战的响应的用户界面，所述用户界面包括被配置成呈现帮助用户响应所述挑战的支持的支持系统；以及

支架引擎，所述支架引擎被配置成确定所述用户对于一技能的支架级别，并基于所述支架级别来调整经由所述支持系统为所述技能提供的支持。

2.如权利要求1所述的系统，其特征在于，对于所述技能的支架级别被存储在所述学习应用程序经由应用程序编程接口可访问的非易失性存储器中的用户简档中。

3.如权利要求1所述的系统，其特征在于，所述支持系统被配置有拉支持选项，在所述拉支持选项中，所述支持系统响应于用户经由所述用户界面上的支持选择器对支持的请求来呈现支持。

4.如权利要求3所述的系统，其特征在于，所述支持系统被配置有推支持选项，在所述推支持选项中，所述支持系统响应于测得的响应参数在没有所述用户的直接请求的情况下呈现支持。

5.如权利要求4所述的系统，其特征在于，所述支架级别选自包括无、低、中和高的组；以及

其中所述支持系统被配置成在检测到对于一技能的用户支架级别为高时启用所述推支持选项和所述拉支持选项两者；在检测到对于一技能的用户支架级别为中时禁用部分推支持选项并启用全部拉支持选项；在检测到对于一技能的用户支架级别为低时禁用全部推支持选项并启用部分拉支持选项；以及在检测到对于一技能的用户支架级别为无时禁用所述拉支持选项和所述推支持选项两者。

6.如权利要求1所述的系统，其特征在于，所述测得响应参数选自包括响应时间、响应准确性、以及响应尝试数量和分数的组。

7.如权利要求1所述的系统，其特征在于，所述技能是听且所述支持包括音频。

8.如权利要求1所述的系统，其特征在于，所述技能是读且所述支持包括文本。

9.如权利要求1所述的系统，其特征在于，所述支持是采用口述或书写形式之一以所述用户的母语提供的。

10.如权利要求1所述的系统，其特征在于，所述支持是采用口述或书写形式之一以目标学习语言提供的。

11.如权利要求1所述的系统，其特征在于，所述支持系统被配置成向对支持的使用分配成本，所述成本由所述支持系统用于评估是否降低所述用户的支架级别。

12.如权利要求11所述的系统，其特征在于，采用目标语言的支持的成本要低于采用母语的支持的成本。

13.如权利要求1所述的系统，其特征在于，所述支持系统被配置成以一输出格式显示所述支持，所述输出格式选自包括文本、音频、动画、视频和触觉压力的组。

14.如权利要求1所述的系统，其特征在于，所述支持系统被配置成以一输入格式显示所述支持作为用户响应选项，所述输入格式选自包括通过键盘的文本输入、通过话筒的音频输入、通过指示笔的手写或输入、鼠标点击、照相机捕捉的姿势的组。

15.如权利要求1所述的系统，其特征在于，所述学习应用程序被配置成执行游戏内评估并确定所述用户达到了用户支架级别，所述游戏内评估基于与其它用户相比的、用户在响应所述挑战时对支持的使用模式，并且所述学习应用程序还被配置成当所述用户对支持的使用模式对应于其它用户在新的支架级别下的使用模式时，在评估用户达到了新的支架级别后发送更新简档的写请求。

16.如权利要求1所述的系统，其特征在于，所述支持系统被配置成显示服务级用户可访问字典，并且对于所述挑战中呈现的多个单词中的每一个，所述字典包括选自包括以下各项的组的信息：所述单词在所述用户的目标语言和母语中的定义、示出所述单词的媒体、在上下文中使用所述单词的例句、说出所述单词的音频文件、以及被配置成接收并评估用户对所述单词的发音的发音检测器。

17.一种计算机化学习方法，包括：

在学习应用程序处，从存储在非易失性存储器中的用户简档读取用户支架级别，所述用户支架级别是根据支架架构定义的多个支架级别中的一个；

基于所述支架级别，对于技能从多个支持选项中选择一支持选项；以及

经由所述学习应用程序的用户界面呈现所选支持选项。

18.如权利要求17所述的方法，其特征在于，还包括在选择所述支持选项之前，在学习应用程序的支持系统处接收对支持的请求。

19.如权利要求17所述的方法，其特征在于，还包括：

在选择所述支持选项之前，测量选自响应时间、响应尝试数量、响应准确性级别和分数的响应参数；

确定所测得的响应参数满足或超过用于呈现支持的阈值；以及

响应于所测得的响应参数呈现所选支持选项。

20.一种计算机化学习系统，包括：

学习应用程序的支持系统，所述支持系统被配置成经由所述学习应用程序的用户界面呈现多个支持级别中的所选一个，所选支持级别是基于用户的支架级别来选择的，所述用户的支架级别是从存储在存储器中的用户简档中读取的，并且可在确定用户在学习应用程序中的表现满足或超过用于支架级别前进的预定阈值后更新。

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