Giới thiệu tính hợp lý của hệ thống ôn tập
Để bảo đảm tính năng shadowing trong màn hình yêu thích không nhanh chóng khiến người dùng bị quá tải bởi nội dung ôn tập, chúng tôi đã chạy một mô phỏng 30 ngày cho hệ thống quản lý ôn tập hiện tại.
Mô phỏng này dùng chính thuật toán đang được áp dụng trong ứng dụng, không phải một bộ quy tắc lý tưởng hóa riêng.
Điều kiện mô phỏng
Chúng tôi mô phỏng một danh sách có 60 câu đã lưu.
Mỗi ngày, sau khi vào chế độ shadowing, hệ thống tự động tạo:
- Ôn tập hôm nay
- Câu mới gợi ý
Trong mô phỏng, chúng tôi giả định người dùng mỗi ngày hoàn thành đúng các mục “Ôn tập hôm nay” và “Câu mới gợi ý” do hệ thống sắp xếp, nhưng không luyện thêm phần “Nội dung shadowing khác không thuộc hôm nay”.
Mục tiêu mỗi ngày của mỗi câu là 2 lần đọc. Nói cách khác, khi một câu hiển thị `0/2`, hệ thống chỉ xem nhiệm vụ trong ngày hoàn thành sau khi người dùng đạt `2/2`.
Hệ thống kiểm soát nhịp độ như thế nào?
Hệ thống ưu tiên các câu đã đến hạn ôn tập, sau đó dựa vào mức nợ ôn tập để quyết định hôm đó nên gợi ý bao nhiêu câu mới.
Quy tắc hiện tại về cơ bản là:
- Khi không có nợ ôn tập, gợi ý tối đa 5 câu mới
- Khi có 1-3 câu đến hạn ôn tập, gợi ý 4 câu mới
- Khi có 4-8 câu đến hạn ôn tập, gợi ý 3 câu mới
- Khi có 9 câu đến hạn ôn tập, gợi ý 2 câu mới
- Khi có 10 câu đến hạn ôn tập trở lên, chỉ gợi ý 1 câu mới
Khoảng cách ôn tập cũng dần kéo dài. Sau khi hoàn thành một câu, câu đó sẽ quay lại theo các mốc như 1 ngày, 3 ngày, 7 ngày, 14 ngày và 30 ngày.
Kết quả mô phỏng 30 ngày
Trong 30 ngày này, toàn bộ 60 câu đều đã đi vào hệ thống shadowing.
Đến ngày thứ 21, tất cả 60 câu đã được bao phủ. Điều này có nghĩa là nếu người dùng ổn định hoàn thành kế hoạch hằng ngày, thuật toán hiện tại có thể dần đưa một danh sách yêu thích cỡ vừa vào luyện tập trong vòng một tháng, thay vì đẩy tất cả nội dung cho người dùng ngay từ đầu.
Trong 30 ngày, tổng cộng có 504 lượt ghi nhận shadowing, trung bình khoảng 8,4 lần cho mỗi câu.
Phân bố số lần đọc cuối cùng như sau:
- 18 câu được đọc 10 lần
- 36 câu được đọc 8 lần
- 6 câu được đọc 6 lần
Phân bố này đúng như kỳ vọng: câu vào hệ thống sớm hơn sẽ trải qua nhiều vòng ôn tập hơn trong 30 ngày; câu vào muộn hơn có ít lượt đọc hơn, nhưng vẫn hoàn thành nhiều ngày và nhiều vòng shadowing.
Khối lượng mỗi ngày có bị mất kiểm soát không?
Trong mô phỏng, khối lượng công việc của hầu hết các ngày khá ổn định.
Khối lượng cao nhất trong một ngày là 12 câu. Phần lớn thời gian, số câu cần hoàn thành mỗi ngày vào khoảng 6 đến 11 câu.
Điều này cho thấy quy tắc giới hạn câu mới hiện tại có thể ngăn nợ ôn tập tích tụ quá nhanh. Hệ thống không chỉ chăm chăm gợi ý nội dung mới, mà sẽ tự động giảm số câu mới khi áp lực ôn tập tăng lên.
Kết luận từ mô phỏng
Hệ thống quản lý ôn tập hiện tại phù hợp để làm cách sắp xếp mặc định cho phiên bản shadowing đầu tiên.
Hệ thống có thể:
- Ưu tiên xử lý nội dung đã đến hạn ôn tập
- Dần đưa câu mới vào khi áp lực còn thấp
- Hiển thị đầy đủ các câu đã đến hạn ôn tập, không che giấu nợ ôn tập
- Đưa câu quay lại ở các mốc quan trọng như 1 ngày, 3 ngày, 7 ngày và 14 ngày
- Dần đưa một danh sách yêu thích cỡ vừa vào luyện tập trong vòng một tháng
Dĩ nhiên, đây không phải là một kế hoạch cố định tối ưu tuyệt đối cho mọi người dùng. Số lượng câu đã lưu, thời gian luyện tập và nền tảng ngôn ngữ của mỗi người đều khác nhau. Chúng tôi sẽ tiếp tục điều chỉnh số câu mới và chiến lược khoảng cách dựa trên trải nghiệm sử dụng thực tế.
Mục tiêu của hệ thống này không phải là bắt người dùng làm xong nhiệm vụ, mà là giúp người dùng mỗi ngày lặp lại những câu thật sự đáng luyện thành thục, với áp lực tương đối nhẹ.
