TW201901477A - 註記學習系統、方法、內儲程式之電腦程式產品及內儲程式之電腦可讀取紀錄媒體 - Google Patents

Abstract

一種註記學習系統，用以解決數位教材無法註記的問題，包含：一人機介面，供學習者在一待註記資料上進行標記，以產生數個標記信號；及一判斷模組，接收該數個標記信號，並依據該數個標記信號及該待註記資料產生數個已註記資料，且判斷該已註記資料是否包含於一專家資料之中，若判斷結果為是，則將該已註記資料標示為一有效註記，若判斷結果為否，則將該已註記資料標示為一無效註記，該判斷模組計算該數個已註記資料中所含有的有效註記之比例，以輸出一學習進度比例至該人機介面上。藉此，本發明藉由註記行為可以達到提升學習能力的效果。

Description

註記學習系統、方法、內儲程式之電腦程式產品及內儲程式之電腦可讀取紀錄媒體

本發明係關於一種註記學習系統、方法、內儲程式之電腦程式產品及內儲程式之電腦可讀取記錄媒體，尤其是一種能夠透過註記行為達到提升學習能力的註記學習系統、方法、內儲程式之電腦程式產品及內儲程式之電腦可讀取記錄媒體。

閱讀，是學習過程中相當重要的一部分，在傳統閱讀書本教材時，學習者常透過畫線、做筆記等方式來輔助記憶、思考和理解教材中的內容，且在日後複習時，亦可藉由標註的內容，而在短時間內理解整個教材的重點方向，以達到提升學習能力之目的。

隨著網路科技的進步，由於電子文件與傳統紙本相比，在取得、傳遞及保存上具有顯著的優勢，因此，網路學習逐漸成為新的學習趨勢。然而，用於網路學習的習知線上閱讀系統，僅係單純地將教材內容作數位化，以供學習者透過網路閱讀及學習，習知線上閱讀系統無法供學習者針對教材的數位化內容進行標記，藉此，學習者僅能夠單純的閱讀教材內容，無法在閱讀的同時一併對教材內容進行註記，使加深自身對於教材內容重點的印象，且在日後複習時，又需花費一段時間去回想教材內容重 點，有鑑於此，習知線上閱讀系統確實仍有加以改善之必要。

為解決上述問題，本發明係提供一種註記學習系統、方法、內儲程式之電腦程式產品及內儲程式之電腦可讀取記錄媒體，能夠透過註記行為達到提升學習能力之目的。

本發明再提供一種註記學習方法、內儲程式之電腦程式產品及內儲程式之電腦可讀取紀錄媒體，用於上述系統。

本發明的一種註記學習系統，包含：一人機介面，用以輸出及顯示一待註記資料，並供學習者在該待註記資料上進行標記，以產生數個標記信號；及一判斷模組，耦接該人機介面，該判斷模組具有一資料庫及一處理器，該資料庫電連接該處理器，並用以儲存該待註記資料及一專家資料，該處理器接收該數個標記信號，並依據該數個標記信號及該待註記資料產生數個已註記資料，該處理器判斷該已註記資料是否包含於該專家資料之中，若判斷結果為是，則將該已註記資料標示為一有效註記，若判斷結果為否，則將該已註記資料標示為一無效註記，該處理器計算該數個已註記資料中所含有的有效註記之比例，以輸出一學習進度比例至該人機介面上。

本發明的一種註記學習方法，包含：一學習者對一人機介面上所顯示的一待註記資料進行標記，以產生數個標記信號；以一判斷模組依據該數個標記信號及該待註記資料產生數個已註記資料；以該判斷模組判斷該已註記資料是否包含於一專家資料之中，若判斷結果為是，則將該已註記資料標示為一有效註記；若判斷結果為否，則將該已註記資料標示為一無效註記；以該判斷模組計算該數個已註記資料中所含有的有效註記之比例，以輸出一學習進度比例；及輸出該學習進度比例至該人機介面上。

本發明揭示之內儲程式之電腦程式產品及內儲程式之電腦 可讀取記錄媒體，當電腦系統載入該程式並執行後，可完成上述方法；如此，可便於使用、交換或執行上揭方法，有利於廣泛運用上述的註記學習方法於其他應用軟體。

綜上所述，本發明的註記學習系統、方法，內儲程式之電腦程式產品及內儲程式之電腦可讀取記錄媒體能夠以該人機介面對該待註記資料進行標記，使該判斷模組產生該數個已註記資料，該判斷模組判斷該已註記資料是否包含於該專家資料之中，以分辨該已註記資料是否為該有效註記，隨後，該判斷模組計算該數個已註記資料中所含有的有效註記之比例，以輸出該學習進度比例至該人機介面。如此，本發明藉由註記行為可以達到提升學習能力的效果。

其中，該處理器判斷該數個已註記資料是否為全文標記，若判斷結果為是，則將該數個已註記資料均標示為該無效註記，若判斷結果為否，則判斷該數個已註記資料是否包含於該專家資料之中。如此，能夠避免學習者在不知道重點的狀況下，由於將該待註記資料全部標記，而使得該處理器將所產生的數個已註記資料均判斷為該有效註記，進而造成誤判，故具有提升判斷精確度的效果。

其中，該處理器判斷該學習進度比例是否大於或等於73%，若判斷結果為是，則將該數個已註記資料作為該專家資料的輸入之一，若判斷結果為否，則不進行任何動作。如此，能夠使該專家資料貼近學習者的思考方式，具有提升整體判斷學習能力的效果。

其中，該處理器能夠設定該數個已註記資料具有數個誤差字元。如此，能夠提供學習者在標記該待註記資料時的一個誤差範圍，以減少明明掌握到重點卻被判斷為該無效註記的情況發生，具有減少誤判的效果。

其中，以該判斷模組預先判斷該數個已註記資料是否為全文 標記，若判斷結果為是，則將該數個已註記資料均標示為該無效註記，若判斷結果為否，則再以該判斷模組判斷該數個已註記資料是否包含於該專家資料之中。如此，能夠避免學習者在不知道重點的狀況下，由於將該待註記資料全部標記，而使得該判斷模組將所產生的數個已註記資料均判斷為該有效註記，進而造成誤判，故具有提升判斷精確度的效果。

其中，以該判斷模組判斷該學習進度比例是否大於或等於一比值，並將符合的數個已註記資料作為產生該專家資料的輸入之一，該比值較佳係為73%。如此，能夠使該專家資料貼近學習者的思考方式，具有提升整體判斷學習能力的效果。

其中，以該判斷模組設定該數個已註記資料可具有數個誤差字元。如此，能夠提供學習者在標記該待註記資料時的一個誤差範圍，以減少明明掌握到重點卻被判斷為該無效註記的情況發生，具有減少誤判的效果。

〔本發明〕

1‧‧‧人機介面

2‧‧‧判斷模組

21‧‧‧資料庫

22‧‧‧處理器

3‧‧‧大數據分析模組

S1‧‧‧標記步驟

S2‧‧‧判斷步驟

S3‧‧‧輸出步驟

S4‧‧‧建立步驟

S5‧‧‧設定步驟

S6‧‧‧更新步驟

第1圖：本發明註記學習系統的方塊示意圖。

第2圖：本發明註記學習方法的運作流程圖。

為讓本發明之上述及其他目的、特徵及優點能更明顯易懂，下文特舉本發明之較佳實施例，並配合所附圖式，作詳細說明如下：本發明全文所述之「耦接」(coupling)，係指二裝置之間藉由有線實體、無線媒介或其組合(例如：異質網路)等方式，使該二裝置可以相互傳遞資料，係本發明所屬技術領域中具有通常知識者可以理解。

請參照第1圖所示，其係本發明的註記學習系統之實施例，係包含一人機介面1及一判斷模組2，該人機介面1耦接該判斷模組2，並 用以產生數個標記信號，該判斷模組2接收該數個標記信號，以判斷學習者的學習能力。

在本實施例中，該人機介面1能夠用以輸出及顯示一待註記資料，並供學習者在該待註記資料上進行標記，以產生該數個標記信號。舉例而言，該待註記資料係為用以提供學習者進行學習的一數位教材，該人機介面1可為具有資料輸出、入功能的裝置，在本實施例中，該人機介面係為一觸控螢幕，惟不以此作為限制。

該判斷模組2耦接該人機介面1，該判斷模組2具有一資料庫21及一處理器22，其中，該資料庫21電連接該處理器22，該資料庫21能夠用以儲存該待註記資料及一專家資料，該專家資料能夠為由數個專家根據該數位教材的重點進行標記後的產物。舉例而言，當10位專家中的5~8位專家將該待註記資料中的某一段落之一關鍵字標記為重點時，則該關鍵字即可設為該專家資料。例如但不受限制地，該判斷模組2可為工業電腦(IPC)或嵌入式電腦，該資料庫21可為任何用以儲存電子資料之儲存模組，如：雲端資料庫(Cloud Database)或本地資料庫(Local Database)，此為本領域相關人員具有通常知識者可以理解，在此不多加贅述，在本實施例中，該判斷模組2係為一工業電腦，該資料庫21係為一本地資料庫。

該處理器22用以接收該數個標記信號，並依據該數個標記信號及該待註記資料產生數個已註記資料，隨後，該處理器22並進一步判斷該數個已註記資料是否包含於該專家資料之中。詳言之，該處理器22判斷該已註記資料是否包含於該專家資料之中，若判斷結果為是，則將該已註記資料標示為一有效註記；若判斷結果為否，則將該已註記資料標示為一無效註記，然後，該處理器22計算該數個已註記資料中所含有的有效註記之比例，以輸出一學習進度比例至該人機介面1，並在該待註記資料上同時顯示學習者及專家標註的內容，使學習者了解不足之處，以達到註記 學習的目的。

其中，該處理器22還能夠設定該數個已註記資料可具有數個誤差字元。詳言之，該已註記資料能夠比該專家資料多數個誤差字元，舉例來說：一段落的內容係為〝歡迎大家使用註記學習系統學習〞，該專家資料係為〝註記學習系統〞，且該數個誤差字元的數量係為該專家資料的前後各加兩個字的情況下，若該已註記資料係為〝使用註記學習系統〞、〝使用註記學習系統學〞、〝使用註記學習系統學習〞、〝用註記學習系統〞、〝用註記學習系統學〞、〝用註記學習系統學習〞、〝註記學習系統〞、〝註記學習系統學〞或〝註記學習系統學習〞時，則該已註記資料均可被該處理器22判斷為該有效註記。藉此，能夠提供學習者在標記該待註記資料時的一個誤差範圍，以減少明明掌握到重點卻被判斷為該無效註記的情況發生，具有減少誤判的效果，在本實施例中，該數個誤差字元的數量係為該專家資料的前後各加兩個字。

更詳言之，該處理器22能夠在判斷該已註記資料是否包含於該專家資料內之前，先一步判斷該數個已註記資料是否為全文標記，若判斷結果為是，則將該數個已註記資料均標示為該無效註記，若判斷結果為否，則再另行判斷該數個已註記資料是否包含於該專家資料之中，藉此，能夠避免學習者在不知道重點的狀況下，由於將該待註記資料全部標記，而使得該處理器22將所產生的數個已註記資料均判斷為該有效註記，進而造成學習者具有高學習能力的錯覺，故具有提升判斷精確度的效果。舉例而言，當該數個已註記資料涵蓋該待註記資料的內容之85%時，則該處理器22將判斷該數個已註記資料係為全文標記。

再者，由於學習者與專家在於技術理解程度上的不同，所以彼此之間針對是否為重點上的認知會略有差異，故為了使該專家資料能夠在不偏離專家所標記的重點的前提下，較貼近學習者的思考方式，該處理 器22能夠進一步判斷該學習進度比例是否大於或等於一比值，並將符合的數個已註記資料作為產生該專家資料的輸入之一。舉例而言，當該比值為常態分配時，以27%作為分組能夠獲得鑑別力的最大可靠性，據此，該比值較佳設為73%，即該處理器22判斷該學習進度比例是否大於或等於73%，若判斷結果為是，則將該數個已註記資料作為產生該專家資料的輸入之一；若判斷結果為否，則不進行任何動作，藉此，能夠使該專家資料貼近學習者的思考方式，具有提升整體判斷學習能力的效果。

該處理器22可為具有資料處理及訊號產生功能的控制裝置，例如：一微控制器(Microcontroller Unit,MCU)或一數位訊號處理模組(DSP)等，惟不以此為限，能夠簡化本發明的硬體架構，具有降低大量生產時的製造成本的效果。在本實施例中，該處理器22係為一微控制器。

舉例而言，學習者使用本發明的註記學習系統時，能夠藉由操作一人機介面1(如：觸控螢幕)選擇欲進行學習的一數位教材，並且在該數位教材上進行標記，以產生數個標記信號；一具有判斷功能的電腦接收該數個標記信號，並依據該數個標記信號及該數位教材產生數個已註記資料(例如：數位教材上任一段落或任一關鍵字)，隨後，判斷該數個已註記資料是否為全文標記，即該數個已註記資料是否涵蓋整個該數位教材的內容，若判斷結果為是，則將該數個已註記資料均標示為一無效註記；若判斷結果為否，則再進一步判斷該已註記資料是否包含於一專家資料之中(即學習者在該數位教材上標記的內容是否符合專家於該數位教材上所標記的內容)，若判斷結果為是，則將該已註記資料標示為一有效註記；若判斷結果為否，則將該已註記資料標示為該無效註記；在判斷完該數個已註記資料後，計算該數個已註記資料中所含有的有效註記之比例，以輸出一學習進度比例，以得知學習者的學習能力，並在該人機介面1上顯示的該待註記資料同時顯示學習者及專家標註的內容，使學習者了解不足之 處，以達到註記學習的目的。此外，當該學習進度比例大於等於73%時，則將該數個已註記資料作為該專家資料的輸入之一，使該專家資料能夠更貼近學習者的思考方式。

請再參照第1圖所示，除上所述，本發明的註記學習系統能夠另包含一大數據分析模組3，該大數據分析模組3耦接該判斷模組2，並用以產生該專家資料。詳言之，該大數據分析模組3藉由輸入數篇同一領域的相關內容，並依據文本分析(Text Analytics)判斷及產生該領域的數個特徵詞彙，再以該數個特徵詞彙作為該專家資料，藉此，不須另外依靠人力對教材進行標記而產生該專家資料，具有減少人力成本的效果。此外，由於建立該專家資料的數個專家之間或多或少會有主觀上的差異，因此，相對於該專家資料是藉由數個專家標註該待註記資料所產生，該大數據分析模組3所產生的專家資料另具有提升資料客觀性的效果。

請參照第2圖所示，其係本發明的註記學習方法之實施例，藉由前述本發明的註記學習系統的實施例之結構，本發明的註記學習系統可用以說明本發明的註記學習方法，該方法之步驟係包含：一標記步驟S1、一判斷步驟S2及一輸出步驟S3，分別敘述如下。

在實施例中，該標記步驟S1能夠用以提供一學習者對一人機介面1上所顯示的一待註記資料進行標記，以產生數個標記信號。隨後，以一判斷模組2根據該數個標記信號及該待註記資料產生數個已註記資料。舉例而言，該待註記資料係為用以提供學習者進行學習的一數位教材，該已註記資料可為該數位教材內的任一段落或任一關鍵字。

該判斷步驟S2能夠以該判斷模組2判斷該已註記資料是否包含於一專家資料之中，若判斷結果為是，則將該已註記資料標示為一有效註記；若判斷結果為否，則將該已註記資料標示為一無效註記，其中該專家資料能夠為由數個專家根據該數位教材的重點進行標記後的產物。舉 例而言，當10位專家中的5~8位專家將該待註記資料中的某一段落之一關鍵字標記為重點時，則該關鍵字即可設為該專家資料。此外，該判斷步驟S2能夠以該判斷模組2預先判斷該數個已註記資料是否為全文標記，若判斷結果為是，則以該判斷模組2將該數個已註記資料均標示為該無效註記；若判斷結果為否，則再另行以該判斷模組2判斷該數個已註記資料是否包含於該專家資料之中，藉此，能夠避免學習者在不知道重點的狀況下，由於將該待註記資料全部標記，而使得該判斷模組2將所產生的數個已註記資料均判斷為該有效註記，進而造成誤判，故具有提升判斷精確度的效果。

該輸出步驟S3能夠以該判斷模組2計算該數個已註記資料中所含有的有效註記之比例，以輸出一學習進度比例至該人機介面1，並在該待註記資料上同時顯示學習者及專家標註的內容，使學習者了解不足之處，以達到註記學習的目的。

除上所述，本發明的註記學習方法能夠另包含一建立步驟S4，該建立步驟S4能夠依據輸入數篇同一領域的相關內容至一大數據分析模組3，並依據該大數據分析模組3的文本分析(Text Analytics)技術判斷及產生該領域的數個特徵詞彙，再以該數個特徵詞彙作為該專家資料，藉此，不須另外依靠人力對教材進行標記而產生該專家資料，具有減少人力成本的效果。此外，由於建立該專家資料的數個專家之間或多或少會有主觀上的差異，因此，相對於該專家資料是藉由數個專家標註該待註記資料所產生，該大數據分析模組3所產生的專家資料另具有提升資料客觀性的效果。

進一步而言，可另包含一設定步驟S5，該設定步驟S5能夠以該判斷模組2設定該數個已註記資料可具有數個誤差字元。例如但不受限制地，該已註記資料能夠比該專家資料多數個誤差字元，藉此，能夠提 供學習者在標記該待註記資料時的一個誤差範圍，以減少明明掌握到重點卻被判斷為該無效註記的情況發生，具有減少誤判的效果，在本實施例中，該數個誤差字元的數量係為該專家資料的前後各加兩個字。

更詳言之，可另包含一更新步驟S6，該更新步驟S6能夠以該判斷模組2判斷該學習進度比例是否大於或等於一比值，並將符合的數個已註記資料作為產生該專家資料的輸入之一。舉例而言，當該比值為常態分配時，以27%作為分組能夠獲得鑑別力的最大可靠性，據此，該比值較佳設為73%，即以該判斷模組2判斷該學習進度比例是否大於或等於73%，若判斷結果為是，則將該數個已註記資料作為產生該專家資料的輸入之一；若判斷結果為否，則不進行任何動作，藉此，能夠使該專家資料貼近學習者的思考方式，具有提升整體判斷學習能力的效果。

另，本發明上述方法實施例還可利用程式語言(Program Language，如：C++、Java等)撰成電腦程式(如：註記學習程式，用於掌握技術重點，並提升學習能力)，其程式碼(Program Code)的撰寫方式係熟知該項技藝者可以理解，可用以產生一種內儲程式之電腦程式產品，當該電腦系統載入該程式並執行後，可完成本發明上述方法實施例。

另，上述電腦程式產品還可儲存於一種內儲程式之電腦可讀取紀錄媒體，如：各式記憶卡、硬碟、光碟或USB隨身碟等，當電腦系統載入上述程式並執行後，可完成本發明上述方法實施例，作為本發明之電腦系統軟硬體協同運作的依據。

綜上所述，本發明的註記學習系統、方法，內儲程式之電腦程式產品及內儲程式之電腦可讀取記錄媒體能夠以一人機介面1對一待註記資料進行標記，使一判斷模組2產生數個已註記資料，該判斷模組2判斷該已註記資料是否包含於一專家資料之中，以分辨該已註記資料是否為一有效註記，隨後，該判斷模組2計算該數個已註記資料中所含有的有效 註記之比例，以輸出一學習進度比例至該人機介面1，藉此，本發明藉由註記行為可以達到提升學習能力的效果。

雖然本發明已利用上述較佳實施例揭示，然其並非用以限定本發明，任何熟習此技藝者在不脫離本發明之精神和範圍之內，相對上述實施例進行各種更動與修改仍屬本發明所保護之技術範疇，因此本發明之保護範圍當視後附之申請專利範圍所界定者為準。

Claims (10)

1. 一種註記學習系統，包含：一人機介面，用以輸出及顯示一待註記資料，並供學習者在該待註記資料上進行標記，以產生數個標記信號；及一判斷模組，耦接該人機介面，該判斷模組具有一資料庫及一處理器，該資料庫電連接該處理器，並用以儲存該待註記資料及一專家資料，該處理器接收該數個標記信號，並依據該數個標記信號及該待註記資料產生數個已註記資料，該處理器判斷該已註記資料是否包含於該專家資料之中，若判斷結果為是，則將該已註記資料標示為一有效註記，若判斷結果為否，則將該已註記資料標示為一無效註記，該處理器計算該數個已註記資料中所含有的有效註記之比例，以輸出一學習進度比例至該人機介面上。
2. 如申請專利範圍第1項所述之註記學習系統，其中，該處理器判斷該數個已註記資料是否為全文標記，若判斷結果為是，則將該數個已註記資料均標示為該無效註記，若判斷結果為否，則判斷該數個已註記資料是否包含於該專家資料之中。
3. 如申請專利範圍第1項所述之註記學習系統，其中，該處理器判斷該學習進度比例是否大於或等於73%，若判斷結果為是，則將該數個已註記資料作為該專家資料的輸入之一，若判斷結果為否，則不進行任何動作。
4. 如申請專利範圍第1項所述之註記學習系統，其中，該處理器能夠設定該數個已註記資料具有數個誤差字元。
5. 一種註記學習方法，包含：一學習者對一人機介面上所顯示的一待註記資料進行標記，以產生數個標記信號；以一判斷模組依據該數個標記信號及該待註記資料產生數個已註記資 料；以該判斷模組判斷該已註記資料是否包含於一專家資料之中，若判斷結果為是，則將該已註記資料標示為一有效註記；若判斷結果為否，則將該已註記資料標示為一無效註記；以該判斷模組計算該數個已註記資料中所含有的有效註記之比例，以輸出一學習進度比例；及輸出該學習進度比例至該人機介面上。
6. 如申請專利範圍第5項所述之註記學習方法，其中，以該判斷模組預先判斷該數個已註記資料是否為全文標記，若判斷結果為是，則將該數個已註記資料均標示為該無效註記，若判斷結果為否，則再以該判斷模組判斷該數個已註記資料是否包含於該專家資料之中。
7. 如申請專利範圍第5項所述之註記學習方法，其中，以該判斷模組判斷該學習進度比例是否大於或等於73%，並將符合的數個已註記資料作為產生該專家資料的輸入之一。
8. 如申請專利範圍第5項所述之註記學習方法，其中，以該判斷模組設定該數個已註記資料可具有數個誤差字元。
9. 一種內儲程式之電腦程式產品，當電腦系統載入該程式並執行後，可完成如請求項第5至8項中任一項所述之方法。
10. 一種內儲程式之電腦可讀取記錄媒體，當電腦系統載入該程式並執行後，可完成如請求項第5至8項中任一項所述之方法。