LinguaLeoが設定する主なタスクの1つは、サービスのパーソナライズです。これにより、英語学習をより効果的にすることができます。 このパスに沿った重要な成果は、LinguaLeoサービスの適応テストの開始でした。 投稿では、それがどのようなテストであり、どのように開発したかについてお話します。
適応テストとは何か、なぜ必要なのか
適応テストは、従来のテスト方法では達成できない速度と精度を提供します。 これは、ユーザーに「適応」するテストであり、ユーザーが正しく答えると質問を複雑にし、ユーザーが間違えた場合は単純化します。 したがって、テスト担当者は自分のレベルに対応しない質問に答える必要はなく、結果の質を損なうことなくタスクの数を60％に減らすことができます。
アダプティブテストは、作成された「スマート」トレーニングシステムの主要な要素の1つであり、ユーザーを「認識」し、複雑さの点で彼に合ったトレーニング資料を提供します。
適応テストLinguaLeoは個人タブ「
ホーム 」で修正され、テストの結果に応じて、ユーザーは自分のレベルに最も適したコースを提供されます。
テストは、結果を失うことなく、いくつかのステップで実行できます。
テクノロジー
開発には数か月かかりましたが、主な難しさは、英語の文法の「知識ツリー」を作成することでした（英語の文法現象と学習の相対的な複雑さの関係の理解を反映する階層構造）。 「ツリー」自体と、テスト生成アルゴリズム、タスクシーケンス、テスト結果の評価の両方に問題がありました（後者はまだLinguaLeoチームによって完成されています）。
LinguaLeoが英語の文法をモデル化するために使用する階層構造は、有向グラフです。 グラフの上部には、「文法タグ」-英語の文法の単位（および語彙）：時制、文の種類、前置詞の使用、句動詞などがあります。 グラフの端は、文法現象間の関係です。 たとえば、Present Perfect Continiousは、Present PerfectとPresent Continiousに依存しており、これらはPresent Simpleに依存しています。
適応テストを作成するために、LinguaLeoチームは各タグに質問を用意しました。 次に、ユーザーが以前のすべての質問に正しく答えたかどうかに応じて、次の質問を提供するアルゴリズムが開発されました。 このアルゴリズムは、最小数の質問についてユーザーの知識に関する最大量の情報を取得するように、タグ間の関係を考慮します。 答えが正しくない場合、アルゴリズムはグラフを「下」に移動します。 現在の質問のタグが依存するタグに。 正解が得られたら、次の質問グループに進みます。
したがって、適応テストは二分木です。 パフォーマンスを最適化するために、このツリーは事前に計算されました。 アルゴリズムはscalaに実装され、ツリー自体はmysqlのテーブルに保存されます。
LinguaLeoによる完全な英語の文法グラフは次のようになります。
そして、これが断片です：
今後の計画
近い将来、LinguaLeoは語彙テストを追加する予定です（これまでのところ、文法のみがテストされています）。 適応テストは、タスクのさまざまなオプションを使用して、さらに柔軟になります。
LinguaLeoをチェックして、適応テストを受け、パーソナライズされた方法で英語を学びましょう！
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