TW201441994A - 複習題目之系統和方法 - Google Patents

Abstract

一種複習題目之系統和方法，其會將學習者已習題目各自標定一排定複習時間，並擷取學習者已習題目中排定複習時間最先者給學習者出題，學習者答題後，再根據學習者回答之正確程度、答題當下時間、上次回答此題之時間，綜合計算出一較佳複習時間，將該題排定複習時間更新為該時間，再以此時間做為之後選題之依據。藉此，可以根據使用者難以熟悉之內容加強複習，已經熟悉之內容則減少複習，進而節省熟練該題目所花的時間，提升複習效率。

Description

複習題目之系統和方法

本發明是有關於一種複習題目之系統和方法，且特別是有關於一種可依據使用者該題上次複習時間、當下時間、此次回答之正確程度、此次答題所用時間，綜合計算出下次應該複習此題的較佳時間，並以此時間做為之後選題依據的系統和方法。

欲溫習一知識時，往往可以將該知識拆解成題目與答案，再從回答該題目來做為熟練該知識的方式。以下將以此方式複習知識之模式稱為：「題目複習方法」。

以此模式溫習知識時，通常是把多個關於該知識的已習題目全部再次練習，然而此複習方式，不能夠針對還不夠熟悉的題目複習，卻花費大量時間在複習已經熟悉的題目，浪費時間且效率低落。

舉例而言，若學習者要熟練10000個英文單字題，設學習者已經熟悉其中的9000個，且沒有針對不熟悉的1000個單字題做記號，則要複習時，還是得花費時間去做已經熟悉的那9000個單字題，這是低效率的複習法。

習知的題目複習方法中較佳者，則會在易遺忘或難懂等重點處做記號，在複習時特別注意之或專門閱讀之，然而此法還是需要複習者去觀察記號來挑選要複習的題目，複習時需耗費大量時間於記號的篩選， 做記號本身也需耗費時間。

舉例而言，若學習者要熟練10000個單字題，設學習者已經熟悉其中的9000個，若要將還不夠熟悉的做記號，則至少要做1000個記號，這是一個時間的耗費。若這10000個單字題是分散於一本1000頁的書，則學者要複習時，必須翻過1000頁，逐頁尋找有做記號的單字題去複習，如此則可能大部分時間都是用於翻頁和尋找記號，而非複習，這也是時間上的極大浪費。

此外，習知之題目複習方法，未能根據對題目之熟悉度來指派一較佳的下次複習時間。舉例而言，若學習者在2010年1月1號第二次複習到「英文的dog是甚麼？」這個題目(以下稱之為題目A)，然後到2010年12月31號都未再接觸題目A，但是到2011年1月1號複習時仍可熟練的答對，則可見題目A被第二次被複習的記憶可停留達一年，第三次被複習時記憶應該可停留超過一年；若學習者在2010年12月31號第二次複習到「貓的英文是甚麼？」這個題目(以下稱之為題目B)，然後在2011年1月1號第三次複習題目B且仍然可順熟練答對，則可見題目B被第二次複習的記憶可停留一日；若學習者在2012年1月3號要選擇一題目複習，顯然題目A應該還被記得，而題目B則較有遺忘的可能，應該選題目B複習較有效率。然而習知的複習題目之方法，對甚麼時間該複習哪些題目，並沒有系統性之規畫。

另外目前已有業者開發出以電腦做為記憶輔助工具的系統，此類系統可將使用者要學習的題目以電子出題方式讓學習者作答，再根據答題的對錯來統計題目錯誤率，再讓學習者可以以電子方式選出高錯誤率的題目優先複習。但是此方式只考量答題錯誤率而未考量答題的時間，未能充分反映題目熟悉度，故在排序優先題時也還是有可改善處。

舉例而言，若學習者分別在在1月1號、2號、3號以答題方式複習到「力=質量乘以加速度」(以下稱為題目C)都答對，但是在1月30號時回答題目C時答錯了，共3對1錯，錯誤率是25%；若學習者分別在1月1號、2號，以答題方式複習到「能量=質量乘以光速的平方」(以下稱為題目D)都答錯，但是在12月25號、30號時回答題目D時答對了，共2對2錯，錯誤率是50%。若在12月31號要自題目C和題目D中擇一複習，由於題目C已經很久沒有練習且11個多月前答題結果是錯的，而題目D是前數日前才練習且前兩次的練習都是答對，顯然題目C是學習者比較不熟悉的，應須優先複習，但是若根據錯誤率，則題目D因為錯誤率較高，會被排序為優先複習。可見在選擇該複習的題目上來說，此並非最有效率的排序方式。

為了使專利審核人更了解本發明之進步性，在此必須先敘述本專利發明人在記憶這個學問上的發現。

發現1：

學習者要建立一個新的記憶時(例如「apple=蘋果」這樣一個記憶)，那麼，在投入相同時間的狀況下，分散式背誦往往優於集中式背誦。例如，每天花一分鐘記憶「apple=蘋果」持續一個月的效果，會明顯優於在該月某一天連續30分鐘記憶「apple=蘋果」的效果。

發現2：

當某一個知識快被遺忘時，若其被再次複習，其複習效果會優於混亂的複習效果。例如，學習過一知識後，分別於其後第1、5、7、12、16天後複習(其間隔分別為1、4、2、4天)，和分別於1、2、4、8、16(其間隔分別為1、 2、4、8天)天後複習，後者效果會優於前者。

發現3：

設第n-1次複習和第n次複習時間間隔T1，且再第n次複習某題目時，仍然可答對，那麼在第n次複習過後，往往對該主題還可以保持T1以上的記憶記憶時間。舉例來說，如果1月1號學習到「apple=蘋果」，1月5號複習時也記得，期間間隔4日，則在1月5號的4日之後，也就是1月9號時，通常也都還記得「apple=蘋果」。

發現4：

設第n-1複習和第n次複習時間間隔T2，如果在第n次複習某題目時，對該題目已經不熟悉，則再經過T2的時間後，大多仍然對該題目不熟悉。舉例來說，如果1月1號時學習到apple=蘋果，1月5號時複習已經不記得了，期間間隔4日，則在1月5號的4日之後，也就是1月9號時，通常也不會記得apple=蘋果。

經由以上四個發現以及為改善先前技術不足處，本專利作者發明一複習題目之方法，並以電腦程式之方式設計一系統去實踐此方法。

本發明之系統包含：一單題資料庫、一選題模組、一出題模組、一評估模組、一時間生成模組。

其中單題資料庫儲存有多個已習單題資料。在此所謂單題資料，是將學習者要學習的知識轉化為題目與答案之組合，以利於複習。舉例而言，若學習者要學習「老虎的英文是tiger」這個知識，則此知識可以用題目是「老虎的英文是？」而解答是「tiger」的方式，形成一單題資料，儲存於單題資料庫中。另外每個單題資料，還各自包含該題上次複習時間、該題排定複習時間。

選題模組，可選出單題資料庫的已習單題資料中，排定複習時間最先者。(亦可選排定複習時間較先者，而其中以最先者較佳。)

出題模組，則可依照選題模組所選出的單題資料，生成測驗題給使用者做回答。並可在學習者答題後，顯示作答結果、該題答案、該題題目、或者其它相對於該單題資料之資訊以供學習者複習。

評估模組，則可在使用者作答後，根據單題資料庫的資料，比對使用者之作答的正確程度，再根據該正確程度或者答題使用時間生成一熟練指標。此熟練指標可反映學習者對該題目的熟練程度。

時間生成模組，會將該題上次複習時間更新為當下時間，並根據該熟練指標、該題答題結果、該題上次複習時間、當下時間，綜合計算出該題一較佳複習時間，並將此題排定複習時間更新為此較佳複習時間。關於此題熟練指標與排定複習時間的取法，則於實施方式中舉例說明。

本發明在單題複習之方法和系統上，與先前技術的差異，在於可以根據學習者複習該題目的時間以及使用者對該題熟練的程度，規劃出一較佳複習時間，並且以此時間做為日後選題依據，進而讓使用者優先針對最需要複習的題目先複習，提升複習的效率。

100‧‧‧複習題目系統

110‧‧‧單題資料庫

120‧‧‧選題模組

130‧‧‧出題模組

140‧‧‧評估模組

150‧‧‧時間生成模組

步驟210‧‧‧建立單題資料庫

步驟220‧‧‧選出單題資料庫之已習單題中，排定複習時間最先者做為一出題資訊

步驟230‧‧‧依據該出題資訊生成一測驗題供使用者作答

步驟240‧‧‧依據答題結果或答題使用時間生成一熟練指標

步驟250‧‧‧依據該熟練指標、該題答題結果、當下時間、上次複習時間生成一較佳複習時間

步驟260‧‧‧將該單題資料之排定複習時間更改為該較佳複習時間，並且將上次複習時間更新為當下時間

第1圖係本發明之複習題目系統之方塊示意圖

第2圖係本發明之複習題目方法之步驟流程圖

本發明的複習題目之系統和方法，是選出單題資料庫110中的已習單題資料中，排定複習時間最先者，做為一出題資訊，根據該出題資訊，生成一測驗題給使用者作答，作答後並由作答正確程度或者答題所用時間綜合計算出一熟練指標，再由該題答題結果、該題熟練指標、該題的上次複習時間、當下時間，計算出一該單題資料較佳複習時間，該時間又再做為本系統與方法下次出題時的選題依據。

「圖一」為本發明之複習題目系統100在實施例中的方塊示意圖，請參照圖一，複習題目系統100包括：單題資料庫110、選題模組120、出題模組130、評估模組140、時間生成模組150，其中單題資料庫110儲存有多個單題資料，該些單題資料之中有多個是已習單題資料，每個單題資料包括與其相對之題目、答案、上次複習時間、排定複習時間。而此處所謂之「已習單題資料」與「未習單題資料」，是根據單題資料庫110中的各單題資料是否被使用者標示為已學習而定。本發明所謂之「單題資料」，其題目和答案之形式並不限定為文字，單題資料之題目和答案也可以是聲音、圖形、圖文、影音等形式。

選題模組120用以自單題資料庫110中的已習單題資料中，選出其中排定複習時間最先者做為一出題資訊。

出題模組130用以依據出題資訊給使用者出題供其作答，並且可在使用者作答後，顯示出相對單題資料的問題與答案，供使用者複習，其中問題與答案之形式不限於文字。

評估模組140用以在使用者作答後，依照使用者輸入之作答 與該單題資料之答案判斷答對程度，並按照答對程度給生成一熟練指標，且也可將答題所用時間做為熟練指標生成的依據之一。以下實施例1-1~1-5是從生成熟練指標的各種方式中舉數例說明。

在實施例1-1中，熟練指標可根據答題結果的對錯而設定為「對」或「錯」。例如問題為：「老虎的英文為何？」，答案為：「tiger」，若使用者輸入符合該單題資料之答案，例如若使用者之輸入為「tiger」時，則熟練指標會設定為「對」；反之，若使用者輸入之作答不符合該單題資料之答案，例如使用者輸入「lion」時，則熟練指標會設定為「錯」。

在實施例1-2中，熟練指標可以為數值的形式，並設有一中心值。當使用者答對時，則使熟練指標大於此中心值；當使用者答錯時，則使熟練指標小於此中心值。例如：中心值設定為50，當使用者答對時，則使熟練指標之值為100；當使用者答錯時，則使熟練指標之值為0。

在實施例1-3中，可把答題所用時間列入熟練指標的計算依據之一。例如設定一時間標準與一中心值，當使用者答題所用時間大於該標準時，則使熟練指標小於中心值，反之則使熟練指標大於中心值。例如：時間標準設定為10秒，中心值設定為50，若使用者答題所用時間大於10秒時，則使時練指標為0，反之則使熟練指標為100。

在實施例1-4中，則可使答題所用時間與熟練指標呈現負相關的線性關係。例如：設定一時間下限，例如10秒；與一時間上限，例如20秒；並設定熟練指標之最大值例如100；與熟練指標之最小值例如0；則設熟練指標例如為：(時間上限-答題所用時間)/(時間上限-時間下限)X(熟練指標 最大值-熟練指標最小值)則例如當使用者該題答對並且答題所用時間為16秒時，熟練指標為(20-16)/(20-10)X(100-0)=40；又例如當使用者答對且答題所用時間為12秒時，則熟練指標為80。可見此實施例中，使用者的答題所用時間快慢可反映在熟練指標之值上，答題所用時間與熟練指標呈現負相關。

綜合實施例1-1~1-5，皆是一些使熟練指標能夠反應使用者對該題熟練度的方法，基於此精神而將上述實施例做簡易變化組合者，仍屬本專利所涵蓋之範圍。

時間生成模組150，會在使用者答題後，將該題之上次複習時間更新為當下時間，並依照使用者該題答題結果、該題熟練指標、該單題資料上次複習時間、當下時間、計算出一該單題資料較佳複習時間，並將該單題資料之排定複習時間更新為此時間。關於較佳複習時間的計算方法，以下有數實施例說明之。

在實施例2-1中，當此題答對時，或者熟練指標大於中心值時，則自目前時間起算，取一間隔做為該題較佳複習時間，並且該間隔大於目前時間和上次複習時間的間隔，例如，該間隔可以是目前時間和上次複習時間的間隔乘以2；當此題答錯時，或者熟練指標小於中心值時，則自目前時間起算，取一間隔做為該題下次複習時間，並且該間隔小於目前時間和上次複習時間的間隔，例如，該間隔可以取一分鐘。舉例而言，有一單題資料題目為「老虎的英文是？」，答案為「tiger」，此單題上次複習時間為3日8時30分，當下時間為10日8時30分，間隔為7日，則當使用者回答該題時若輸入「tiger」，那麼該單題資料排定複習時間就會更新為24日8時30分；若 使用者回答此單題資料時輸入資料不是「tiger」，則該單題資料排定複習時間就會更新為10日8時31分。

在實施例2-2中，該題排定複習時間與目前時間的間隔取法，可使之與熟練指標有正向關的線性關係。例如：設定一最大間隔倍數，例如3；設定一熟練指標中心值，例如50；設定一熟練指標最大值，例如100；設定一熟練指標最小值，例如0；則當熟練指標大於中心值時，間隔例如取：(當下時間-上次複習時間)X〔1+(最大間隔倍數-1)X(熟練指標-熟練指標中心值)〕/(熟練指標最大值-熟練指標中心值)例如當下時間為第10日，上複習時間為第5日，熟練指標為80，則間隔取(10-5)X(1+(3-1)X(80-50)/(100-50))=11(日)，也就是說，較佳複習時間設為第10+11=21(日)。由此舉例之取法可見，當熟練指標等於中心值時，所取間隔，等同當下時間與上次複習時間之間隔，而當熟練指標為最大值時，則所取間隔，為當下時間與上次複習時間之間隔乘以所設定之最大間隔倍數。

綜合實施例2-1與實施例2-2可見，該題較佳複習時間之取法，原則為：當熟練指標低時，所取間隔短；當熟練指標高時，所取間隔長；所取間隔與熟練指標為正相關。基於此精神而將上述實施例做簡易變化組合者，仍屬本專利所涵蓋之範圍。

關於出題模組130之出題方式與評估模組140生成熟練指標之方式，還可由使用者自行判斷是否已熟練該題，來做為答對程度之依據，此為實施例3-1。舉例而言，設題目為：「請簡略說明何謂相對論？」，則作答時有：「我熟悉」、「還算熟悉」、「完全不熟悉」等選項供使用者自行判斷選 擇，當選擇「我熟悉」時，則設定熟練指標為100；當選擇「還算熟悉」時，則設定熟練指標為50；當選擇「完全不熟悉」時，則設定熟練指標為0。

關於選題模組120之選題方式，亦可以增加一限制，該限制為：當所有單題資料之排定複習時間，皆晚於當下時間時，則不予選題，也就是說此系統就不再對使用者出題。此限制之功效為：防止使用者過份複習熟練程度已經足夠的題目，進而減少無效率的複習，降低時間的浪費。

以下說明本發明方法之流程，請參照「第2圖」：首先建立一單題資料庫用以儲存多個單題資料，這些單題資料中有多個是已習單題資料(步驟210)，每個單題資料各自包含其對應的題目、答案、上次複習時間、排定複習時間；在該些單題資料中，選取已習單題資料中排定複習時間最先者(也可為較先者)做為一出題資訊(步驟220)；依據該出題資訊生成一測驗題供使用者作答(步驟230)；依據使用者該題答題正確程度或答題所用時間生成一熟練指標(步驟240)；依據使用者該測驗題答題結果、熟練指標、該單題資料上次複習時間以及當下時間，生成該單題資料一較佳複習時間(步驟250)；將該單題資料之排定複習時間更改為該較佳複習時間，並且將上次複習時間更新為當下時間(步驟260)。其中熟練指標與較佳複習時間之詳細取法，如實施例1-1~1~4和2-1~2-3之說明。

另外需特別提到的是，本發明中之較佳複習時間的生成，不一定要以熟練指標為考量，也就是說本發明之實踐可以不需要評估模組或者不需步驟240。舉例而言，可以直接以答題結果做依據，例如作答的對錯或者答題時間有無達標準為依據。

綜合以上可見(尤其實施例2-1與2-2)，利用本發明之系統與 方法，可將不熟練的題目很快的再次出題供使用者練習；已經熟練的題目，則可根據熟練的程度，將下次出題的時間往後移。藉由此發明，可達到專攻弱點複習的功效，此方法可應用在各類知識的記憶訓練。

另外，關於上述諸實施例，有一缺點，在此舉例說明之並揭露一改善方式，此缺點為：單題資料中，若排定複習時間早於當下時間者過多，會造成不熟題無法很快得再次出題。舉例而言，設使用者答某題之當下時間為5日1時1分，而該使用者有1000筆排定複習時間在5日1時1分之前的單題資料，則當使用者答錯該題時，設該題排定時間被設為5日1時2分，雖看似只要一分鐘之後就會出題，但由於還有1000個排定複習時間早於此答錯題目的題目，答完這1000個才會再次出該答錯題，所以事實上下次做到此題的時間會遠遠超過1分鐘，例如可能是10天後，如此一來就無法很快的複習到不熟單題資料。要改善此狀況，可將答錯題強制於一定的題數後出題，例如分別於答完此題的3題後和10題後再次把此題出題。

雖然本發明所揭露之實施方式如上，但以上內容僅是就本發明之實施方式舉例說明，並非用以直接限定本發明之專利保護範圍。

步驟210‧‧‧建立單題資料庫

步驟220‧‧‧選出單題資料庫之已習單題中，排定複習時間最先者做為一出題資訊

步驟230‧‧‧依據該出題資訊生成一測驗題供使用者作答

步驟240‧‧‧依據答題結果或答題使用時間生成一熟練指標

步驟250‧‧‧依據該熟練指標、該題答題結果、當下時間、上次複習時間生成一較佳複習時間

步驟260‧‧‧將該單題資料之排定複習時間更改為該較佳複習時間

Claims (20)

1. 一種複習題目系統，包括一題目資料庫，用以儲存多個單題資料，該些單題資料中有多個是已習單題資料，每個單題資料都各自包含其對應之題目、排定複習時間、上次複習時間；一選題模組，用以從題目資料庫內的已習單題資料中，依據其排定複習時間選出單題資料做為一出題資訊；一出題模組，用以依據該出題資訊生成一測驗題供使用者作答；一評估模組，用以依據使用者作答正確程度或者答題所用時間，生成一熟練指標；一時間生成模組，用以根據該題答題結果、熟練指標、對應單題資料上次複習時間以及當下時間，生成對應單題資料之較佳複習時間。
2. 如申請專利範圍第1項所述之複習題目系統，其中單題資料並各自包含與其對應之答案。
3. 如申請專利範圍第1項所述之複習題目系統，其中該選題模組所選單題資料，為已習單題資料中排定複習時間佔前百分之30者。
4. 如申請專利範圍第3項所述之複習題目系統，其中該選題模組所選單題資料，為已習單題資料中排定複習時間佔前百分之5者。
5. 如申請專利範圍第4項所述之複習題目系統，其中該選題模組所選單題資料，為已習單題資料中排定複習時間最先者。
6. 如申請專利範圍第1項所述之複習題目系統，其中該出題模組，當使用者答題後，會顯示題目資訊，供使用者複習。
7. 如申請專利範圍第1項所述之複習題目系統，其中該評估模組所生成之熟練指標，其值與答題正確程度為正相關而與答題所用時間為負相關。
8. 如申請專利範圍第1項所述之複習題目系統，其中該時間生成模組，所生成之較佳複習時間和當下時間之間隔，與熟練指標之值為正相關。
9. 如申請專利範圍第1項所述之複習題目系統，其中該時間生成模組，生成對應單題資料之較佳複習時間後，會以此時間為依據，更新對應單題資料之排定複習時間，並以當下時間為依據，更新對應單題資料之上次複習時間。
10. 如申請專利範圍第1項所述之複習題目系統，其中該熟練指標，有一與其對應之中心值，當熟練指標大於中心值時，時間生成模組所生成之較佳複習時間和當下時間之間隔，大於當下時間與上次複習時間之間隔；當熟練指標小於中心值時，時間生成模組所生成之較佳複習時間和當下時間之間隔，小於當下時間與上次複習時間之間隔。
11. 一種複習題目方法，包括下列步驟：建立一題目資料庫，用以儲存多個單題資料，這些單題資料中有多個是已習單題資料，每個單題資料各自包含其對應的題目、上次複習時間、排定複習時間；在該些單題資料中，依據其排定複習時間選出單題資料做為一出題資訊；依據該出題資訊生成一測驗題供使用者作答；依據使用者作答正確程度或者答題所用時間，生成一熟練指標；依據使用者該測驗題答題結果、熟練指標、對應單題資料上次複習 時間以及當下時間，生成對應單題資料之較佳複習時間
12. 如申請專利範圍第11項所述之複習題目方法，其中單題資料並各自包含與其對應之答案。
13. 如申請專利範圍第11項所述之複習題目方法，其中所選單題資料，為已習單題資料中排定複習時間佔前百分之30者。
14. 如申請專利範圍第13項所述之複習題目方法，其中所選單題資料，為已習單題資料中排定複習時間佔前百分之5者。
15. 如申請專利範圍第14項所述之複習題目方法，其中所選單題資料，為已習單題資料中排定複習時間最先者。
16. 如申請專利範圍第11項所述之複習題目方法，其更包含下列步驟：當使用者答題後，會顯示題目資訊，供使用者複習。
17. 如申請專利範圍第11項所述之複習題目方法，其中該熟練指標，其值與答題正確程度為正相關而與答題所用時間為負相關。
18. 如申請專利範圍第11項所述之複習題目方法，其所生成之較佳複習時間和當下時間之間隔，與熟練指標之值為正相關。
19. 如申請專利範圍第11項所述之複習題目方法，其更包含下列步驟：生成對應單題資料之較佳複習時間後，會以此時間為依據，更新對應單題資料之排定複習時間，並以當下時間為依據，更新對應單題資料之上次複習時間。
20. 如申請專利範圍第11項所述之複習題目方法，其中該熟練指標，有一與其對應之中心值，當熟練指標大於中心值時，所生成之較佳複習時間和當下時間之間隔，大於當下時間與上次複習時間之間隔；當熟練指標小 於中心值時，所生成之較佳複習時間和當下時間之間隔，小於當下時間與上次複習時間之間隔。