{"id":34845,"date":"2019-10-31T22:00:43","date_gmt":"2019-10-31T19:00:43","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/dve-istorii-kak-anki-mozhet-vam-pomoch-vyuchit-inostrannyj-yazyk-i-podgotovitsya-k-intervyu\/"},"modified":"2019-10-31T22:00:43","modified_gmt":"2019-10-31T19:00:43","slug":"dve-istorii-kak-anki-mozhet-vam-pomoch-vyuchit-inostrannyj-yazyk-i-podgotovitsya-k-intervyu","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/it\/blog\/news\/dve-istorii-kak-anki-mozhet-vam-pomoch-vyuchit-inostrannyj-yazyk-i-podgotovitsya-k-intervyu","title":{"rendered":"Due storie su come ANKI pu\u00f2 aiutarti a imparare una lingua straniera e prepararti per un colloquio","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

Ho sempre pensato che un programmatore pigro sia un buon programmatore. Perch\u00e9? Perch\u00e9, se chiedi a un programmatore laborioso di fare qualcosa, andr\u00e0 e lo far\u00e0. Ma un programmatore pigro impiegher\u00e0 2-3 volte pi\u00f9 tempo per scriver\u00e0 uno script che lo far\u00e0 al suo posto. Forse la prima volta richieder\u00e0 un tempo eccessivo, ma con compiti ripetitivi questo approccio si ripaga molto rapidamente. Mi considero un programmatore pigro. Questa era l'introduzione, ora passiamo al punto. <\/a><\/noindex><\/p>\n

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Storia prima<\/h2>\n

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Qualche anno fa ho pensato a come migliorare il mio inglese. Non mi \u00e8 venuta in mente niente di meglio che leggere della letteratura. Ho acquistato un e-reader, ho caricato libri e ho iniziato a leggere. Durante la lettura, incontravo continuamente parole sconosciute. Le traducevo immediatamente usando i dizionari integrati nell'e-reader, ma ho notato una particolarit\u00e0: le parole non volevano rimanere nella mia memoria. Quando, dopo alcune pagine, incontravo di nuovo quella parola, avevo il 90% di probabilit\u00e0 di aver bisogno di una nuova traduzione, e cos\u00ec ogni volta. Si deduceva che non bastava solo tradurre le parole sconosciute durante la lettura, ma bisognava fare qualcos'altro. L'idea perfetta sarebbe stata integrarle nel linguaggio quotidiano e iniziare a usarle, ma non vivo in un paese anglofono e questa \u00e8 una possibilit\u00e0 remota. Qui mi \u00e8 tornato in mente che un tempo avevo letto di Ripetizioni intervallate<\/noindex>.<\/p>\n

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Che cos'\u00e8 e come funziona? In breve, c'\u00e8 una curva di oblio<\/a><\/noindex>, successivamente cita Wikipedia:<\/p>\n

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Gi\u00e0 durante la prima ora si dimentica fino al 60% di tutte le informazioni ricevute, dopo 10 ore dalla memorizzazione rimane in memoria il 35% di quanto studiato. Dopo di che, il processo di oblio continua lentamente, e dopo 6 giorni rimane in memoria circa il 20% del numero totale delle sillabe inizialmente memorizzate, la stessa percentuale rimane in memoria dopo un mese.<\/p><\/blockquote>\n

E la conclusione qui <\/p>\n

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Le conclusioni che si possono trarre da questa curva sono che per una memorizzazione efficace \u00e8 necessaria la ripetizione del materiale appreso.<\/p><\/blockquote>\n

Ecco che siamo giunti all'idea di ripetizione intervallata<\/noindex>.<\/p>\n

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ANKI<\/a><\/noindex> \u00e8 un programma assolutamente gratuito e open source che realizza l'idea della ripetizione intervallata. In altre parole, \u00e8 un sistema di flashcard computerizzate, con la domanda da un lato e la risposta dall'altro. Poich\u00e9 puoi creare domande\/risposte usando semplici html\/css\/javascript<\/em>, si pu\u00f2 dire che offre possibilit\u00e0 davvero illimitate. Inoltre, \u00e8 estensibile tramite appositi plugin<\/a><\/noindex>, e uno di essi ci sar\u00e0 molto utile in seguito.<\/p>\n

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Creare le schede manualmente \u00e8 lungo, noioso, e con una grande probabilit\u00e0 di essere abbandonato nel tempo, quindi a un certo punto mi sono chiesto se fosse possibile automatizzare questo processo. La risposta \u00e8 s\u00ec, \u00e8 possibile. E l'ho fatto. Dico subito che si tratta pi\u00f9 di POC (Proof of concept)<\/a><\/noindex>, ma utilizzabile. Se ci sar\u00e0 interesse da parte degli utenti e altri sviluppatori si uniranno, potr\u00e0 essere portato a prodotto completo, fruibile anche da utenti non esperti in tecnologia. Attualmente, l'uso della mia utility richiede alcune conoscenze di programmazione.<\/p>\n

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Leggo libri utilizzando il programma AIReader<\/a><\/noindex>. Ha la possibilit\u00e0 di collegare dizionari esterni e, durante la traduzione di una parola, salva la parola da cui hai chiamato la traduzione in un file di testo. Resta solo da tradurre queste parole e creare le schede ANKI.<\/p>\n

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All'inizio ho cercato di utilizzare per la traduzione Google Translate<\/a><\/noindex>, Lingvo API<\/a><\/noindex> ecc. Ma con i servizi gratuiti non ha funzionato. Esaurivo il limite gratuito gi\u00e0 durante lo sviluppo, e in pi\u00f9, secondo i termini di licenza, non avevo il diritto di memorizzare le parole. A un certo punto, ho capito che dovevo tradurre le parole da solo. Alla fine, ho scritto un modulo dsl2html<\/a><\/noindex> al quale \u00e8 possibile collegare dizionari DSL<\/a><\/noindex> e che pu\u00f2 convertirli in HTML<\/em> formato. <\/p>\n

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Ecco come appare un articolo di dizionario in *.html<\/em>, la mia versione a confronto con quella di GoldenDict<\/a><\/noindex><\/p>\n

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\"Due<\/p>\n

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Prima di cercare una parola nei dizionari collegati, la riporto alla forma lessicale (lemma)<\/a><\/noindex> con l'aiuto della libreria Stanford CoreNLP<\/a><\/noindex>. In realt\u00e0, \u00e8 stata proprio questa libreria a farmi iniziare a programmare in Java, e il piano iniziale era di scrivere tutto in Java, ma durante il processo ho trovato la libreria node-java<\/a><\/noindex> con cui \u00e8 possibile eseguire relativamente facilmente codice Java da nodejs e parte del codice \u00e8 scritta in JavaScript. Se avessi trovato questa libreria prima, non avrei scritto nemmeno una riga in Java. Un altro progetto secondario nato nel processo \u00e8 questa creazione di un repository con documentazione DSL<\/a><\/noindex> che \u00e8 stata trovata in rete in formato *.chm<\/em>, convertita e messa in forma accettabile. Se l'autore del file originale, un utente con il soprannome yozhic<\/strong> vede questo articolo, grazie mille per il lavoro svolto; senza la sua documentazione, probabilmente non sarei riuscito a fare nulla.<\/p>\n

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Quindi, ho una parola in inglese, il suo articolo del dizionario in formato *.html<\/em>, resta da mettere tutto insieme, creare articoli ANKI da un elenco di parole e importarli nel database ANKI. A questo scopo \u00e8 stato creato il seguente progetto data2anki<\/a><\/noindex>. \u00c8 in grado di prendere in input un elenco di parole, tradurle, creare articoli ANKI *.html<\/em> e registrarli nel database ANKI. Alla fine dell'articolo c'\u00e8 una spiegazione su come utilizzarlo. Tuttavia, ecco la seconda storia in cui le ripetizioni distribuite possono essere utili.<\/p>\n

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Seconda storia.<\/h2>\n

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Tutte le persone in cerca di una specializzazione pi\u00f9 o meno qualificata, inclusi i programmatori, si trovano ad affrontare la necessit\u00e0 di prepararsi per i colloqui. Molti concetti che vengono richiesti durante i colloqui non vengono utilizzati nella pratica quotidiana e vengono dimenticati. Durante la preparazione per un colloquio, sfogliando un appunto, un libro, un manuale, mi sono imbattuto nel fatto che richiede molto tempo e attenzione per filtrare le informazioni che gi\u00e0 conosci, poich\u00e9 non \u00e8 sempre evidente e bisogna leggere attentamente per capire che non \u00e8 rilevante. Quando ti avvicini a un argomento che devi davvero ripetere, molto spesso ti accorgi di essere gi\u00e0 stanco e la qualit\u00e0 della preparazione ne risente. A un certo punto ho pensato, perch\u00e9 non utilizzare le schede ANKI anche per questo? Ad esempio, durante la creazione di un appunto su un argomento, creare subito un appunto in forma di domanda - risposta, e poi, durante la ripetizione, saprai immediatamente se conosci o meno la risposta a quella domanda.<\/p>\n

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Il problema \u00e8 sorto solo nel fatto che digitare domande \u00e8 molto lungo e noioso. Per semplificare il processo, ho data2anki<\/a><\/noindex> aggiunto la funzionalit\u00e0 di convertire markdown<\/a><\/noindex> testo nella scheda ANKI. Tutto ci\u00f2 che devi fare \u00e8 scrivere un grande file in cui le domande e le risposte saranno contrassegnate da una sequenza di caratteri concordata in anticipo, che il parser utilizzer\u00e0 per capire dove sono le domande e dove sono le risposte.<\/p>\n

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Dopo che questo file sar\u00e0 stato creato, avvii data2anki e questo crea le schede ANKI. Il file originale pu\u00f2 essere facilmente modificato e condiviso, basta eliminare la scheda corrispondente e riavviare il programma, e verr\u00e0 creato un nuovo file.<\/p>\n

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Installazione e utilizzo<\/h2>\n

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  1. \n

    Installazione di ANKI + AnkiConnect<\/p>\n

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      \n
    1. Scarica ANKI da qui: https:\/\/apps.ankiweb.net\/<\/a><\/noindex><\/li>\n
    2. Installa il plugin AnkiConnect: https:\/\/ankiweb.net\/shared\/info\/2055492159<\/a><\/noindex><\/li>\n<\/ol>\n

      \n<\/li>\n

    3. \n

      Installazione data2anki<\/a><\/noindex><\/p>\n

      <\/p>\n

        \n
      1. Scarica data2anki<\/a><\/noindex> dal repository github\n
        git clone https:\/\/github.com\/anatoly314\/data2anki<\/code><\/pre>\n<\/li>\n
      2. Installa le dipendenze\n
        cd data2anki && npm install<\/code><\/pre>\n<\/li>\n
      3. Scarica le dipendenze java https:\/\/github.com\/anatoly314\/data2anki\/releases\/download\/0.1.0\/jar-dependencies.zip<\/a><\/noindex><\/li>\n
      4. Estrai jar-dependencies.zip<\/strong> e metti il suo contenuto in data2anki\/java\/jars<\/strong><\/li>\n<\/ol>\n
        \n<\/li>\n
      5. \n
        Uso per la traduzione di parole:<\/p>\n
        <\/p>\n
          \n
        1. \n
          Nel file data2anki\/config.json<\/strong>:<\/p>\n
          <\/p>\n