ANKI が外国語の学習と面接の準備にどのように役立つかについての XNUMX つのストーリー

私は怠惰なプログラマーが優れたプログラマーであると常に信じていました。 なぜ？ なぜなら、働き者に何かをしてくださいと頼むと、彼はそれをやりに行くからです。 そして、怠惰なプログラマーは 2 ～ 3 倍の時間を費やしますが、それを自分に代わって実行するスクリプトを作成します。 初めてこれを行うには非常に長い時間がかかるかもしれませんが、タスクを繰り返すと、このアプローチは非常に早く成果を上げます。 私は自分自身を怠け者のプログラマーだと思っています。 前置きはこれくらいで、本題に入りましょう。

第一話

数年前、私はどうすれば英語を上達させることができるだろうかと考えました。 文学を読むこと以上に良いことは思いつきませんでした。 電子リーダーを購入し、本をダウンロードして読み始めました。 読んでいると、知らない単語が次々と出てきました。 リーダーに内蔵されている辞書を使用してすぐに翻訳しましたが、単語が覚えられたくないという特徴があることに気づきました。 数ページ後に再びこの単語に出会ったとき、90%の確率で再び翻訳が必要になり、これが毎回起こりました。 結論としては、読みながら知らない単語を単に翻訳するだけでは十分ではなく、何か別のことをする必要があるということでした。 理想的なのは日常生活に導入して使い始めることですが、私は英語圏に住んでいないので、それは無理でしょう。 そこで、かつて読んだことを思い出しました 間隔をあけた繰り返し.

それは何ですか、そして何と一緒に食べますか？ 要するにこういうことがある 忘却曲線、ウィキペディアからさらに引用:

すでに最初の 60 時間以内に、受け取ったすべての情報の最大 10% が忘れられ、暗記してから 35 時間後には、学んだ内容の 6% が記憶に残っています。 その後、忘れるプロセスはゆっくりと進み、20日後には最初に学習した音節の総数の約XNUMX％が記憶に残り、XNUMXか月後には同量が記憶に残ります。

そしてここからの結論は

この曲線に基づいて導き出される結論は、効果的に暗記するには、暗記した内容を繰り返す必要があるということです。

そこで私たちはアイデアを思いつきました 間隔をあけた繰り返し.

АNKI は、間隔をあけた繰り返しのアイデアを実装する、完全に無料のオープンソース プログラムです。 簡単に言うと、コンピュータ化されたフラッシュ カードには、片面に質問があり、もう片面に答えが記載されています。 通常の質問/回答ができるので、 html/css/javascript, そうすれば、本当に無限の可能性を秘めていると言えます。 さらに、特別な拡張も可能です。 プラグイン、そのうちのXNUMXつは将来私たちにとって非常に役立つでしょう。

手動でカードを作成するのは長くて退屈で、しばらくするとこのタスクのことを忘れてしまう可能性が高いため、ある時点でこのタスクを自動化することは可能か、と自問しました。 答えは「はい、できます」です。 そして、私はそれをやりました。 すぐに言います、それ以上です POC (概念実証)、でも使えるもの。 ユーザーの関心があり、他の開発者が関与すれば、技術的に文盲のユーザーでも使用できる完成品に仕上げることができます。 このユーティリティを使用するには、プログラミングの知識が必要です。

プログラムを使用して本を読みます AIリーダー。 外部辞書と接続する機能があり、単語を翻訳すると、翻訳のために呼び出した単語をテキスト ファイルに保存します。 残っているのは、これらの単語を翻訳して ANKI カードを作成することだけです。

最初は翻訳に使おうとしました Google翻訳, Lingvo API 等しかし、無料サービスではうまくいきませんでした。 開発中に無料制限を使い切ってしまい、さらにライセンス条項によれば、ワードをキャッシュする権利がありませんでした。 ある時点で、単語を自分で翻訳する必要があることに気づきました。 その結果、モジュールが作成されました dsl2html 接続できるのは DSL 辞書 そしてそれらを変換する方法を誰が知っていますか？ HTML フォーマット。

* の辞書エントリは次のようになります。.htmlを、私のオプションと比較したオプション ゴールデンディクト

接続された辞書で単語を探す前に、その単語を 辞書形式 (補題) 図書館を使って スタンフォードCoreNLP。 実際、このライブラリのおかげで、私は Java で書き始めました。当初の計画ではすべてを Java で書く予定でしたが、その過程でこのライブラリを見つけました。 ノード Java これを使用すると、nodejs から Java コードを比較的簡単に実行でき、コードの一部は JavaScript で記述されています。 もっと早くこのライブラリを見つけていたら、Java で一行も書かれなかったでしょう。 その過程で生まれたもう一つのサイドプロジェクトが、 DSL ドキュメントを含むリポジトリ ネットワーク上で * の形式で見つかりました.chm、変換され、神の形にもたらされました。 元のファイルの作成者がニックネームのユーザーである場合 ヨジック 彼がこの記事を見たとき、私は彼のこれまでの仕事にとても感謝しています。彼の文書がなければ、おそらく成功していなかったでしょう。

つまり、* という形式の英語の単語が辞書に登録されています。.htmlを, 残っているのは、すべてをまとめて、単語のリストから ANKI 記事を作成し、ANKI データベースに入力することだけです。 この目的のために、次のプロジェクトが作成されました データ2アンキ。 単語のリストを入力、翻訳、作成することができます *.htmlを 記事を収集し、ANKI データベースに記録します。 記事の最後には使用方法が記載されています。 それまでの間、XNUMX 番目の話では、間隔をあけた繰り返しが役立ちます。

XNUMX番目の話。

プログラマーを含め、多かれ少なかれ資格のある専門分野を探しているすべての人は、面接の準備をする必要性に直面します。 面接で質問される概念の多くは、日常業務では使用せず、忘れ去られてしまいます。 面接の準備をしながら、メモや本、参考書をめくっていると、すでに知っている情報を選り分けるのに多大な時間と注意が必要であるという事実に直面しました。それが何であるかを理解するために注意深く読んでください。 本当に繰り返す必要があるトピックに直面したとき、すでに疲れていて準備の質が低下していることがよくあります。 ある時点で、これにも ANKI カードを使用してはどうだろうかと考えました。 たとえば、あるトピックについてメモをとるときに、すぐに質問と回答の形式でメモを作成し、それを繰り返すと、この質問の答えを知っているかどうかがすぐにわかります。

唯一の問題は、質問を入力するのが非常に長くて退屈だということでした。 プロセスを簡単にするために、 データ2アンキ 変換機能を追加したプロジェクト マークダウン ANKI カード内のテキスト。 必要なのは、質問と回答が所定の文字シーケンスでマークされる XNUMX つの大きなファイルを作成することだけです。これにより、パーサーは質問がどこにあり、回答がどこにあるのかを理解できます。

このファイルが作成されたら、data2anki を実行すると、ANKI カードが作成されます。 元のファイルは編集や共有が簡単で、対応するカードを消去してプログラムを再度実行するだけで、新しいバージョンが作成されます。

インストールと使用

1. ANKI + AnkiConnect のインストール

   1. ここからANKIをダウンロードしてください: https://apps.ankiweb.net/
   2. AnkiConnect プラグインをインストールします。 https://ankiweb.net/shared/info/2055492159

2. インストール データ2アンキ

   1. ダウンロード中 データ2アンキ githubリポジトリから

      git clone https://github.com/anatoly314/data2anki

   2. 依存関係をインストールする

      cd data2anki && npm install

   3. Javaの依存関係をダウンロードする https://github.com/anatoly314/data2anki/releases/download/0.1.0/jar-dependencies.zip
   4. 開梱 jar-依存関係.zip そしてその内容をそこに置きます data2anki/java/jar

3. 単語を翻訳するために使用します。

   1. ファイル内 data2anki/config.json:

      • 鍵の中に モード 値を入力してください dsl2anki

      • 鍵の中に modules.dsl.anki.deckName и modules.dsl.anki.modelName それに応じて書く デッキ名 и モデル名 (カードを作成する前にすでに作成されている必要があります)。 現在、モデルタイプのみがサポートされています Basic:

        表と裏のフィールドがあり、XNUMX 枚のカードが作成されます。 「Front」に入力したテキストはカードの表面に表示され、「Back」に入力したテキストはカードの裏面に表示されます。

        元の言葉はどこにありますか？ フロントフィールド、翻訳は次のとおりです バックフィールド.

        サポートを追加しても問題ありません ベーシック (およびリバースカード)、単語と翻訳の逆引きカードが作成され、翻訳に基づいて元の単語を覚える必要があります。 必要なのは時間と欲望だけです。

      • 鍵の中に modules.dsl.dictionariesPath connect * を使用して配列を登録します.dsl 辞書。 接続された各辞書は、次の形式に従って辞書ファイルが配置されるディレクトリです。 DSL 辞書の構造
        

      • 鍵の中に modules.dsl.wordToTranslatePath 翻訳したい単語のリストへのパスを入力します。

   2. ANKI アプリケーションを実行した状態で起動します

      node data2ankiindex.js

   3. 利益！！！

4. マークダウンからカードを作成するための用途

   1. ファイル内 data2anki/config.json:

      • 鍵の中に モード 値を入力してください マークダウン2アンキ
      • 鍵の中に modules.markdown.anki.deckName и modules.dsl.anki.modelName それに応じて書く デッキ名 и モデル名 (カードを作成する前にすでに作成されている必要があります)。 のために マークダウン2アンキ モードのみモデルタイプがサポートされています Basic.

      • 鍵の中に modules.markdown.selectors.startQuestionSelectors и modules.markdown.selectors.startAnswerSelectors 質問と回答の開始をそれぞれマークするセレクターを作成します。 セレクター自体を含む行は解析されず、カードに取り込まれることはなく、パーサーは次の行から動作を開始します。

        たとえば、この質問/回答カードは次のとおりです。

        

        マークダウンでは次のようになります。

        #QUESTION# ## 質問 5. 次の構文で呼び出すと正しく動作する mul 関数を作成してください。 ```javascript console.log(mul(2)(3)(4)); // 出力 : 24 console.log(mul(4)(3)(4)); // 出力 : 48 ``` #ANSWER# 以下にコードを示し、その後にその動作の説明を示します。 ```javascript function mul (x) { return function (y) { // 匿名関数 return function (z) { // 無名関数 return x * y * z; }; }; ここで、`mul` 関数は最初の引数を受け取り、XNUMX 番目のパラメータを取る匿名関数を返し、XNUMX 番目のパラメータを取る無名関数を返し、連続する Javascript 関数で渡される引数の乗算を返します。 inside は外部の関数変数にアクセスでき、 function はファーストクラスオブジェクトであるため、関数によって返され、別の関数の引数として渡すこともできます。 - 関数はオブジェクト型のインスタンスです - 関数はプロパティを持つことができ、そのコンストラクター メソッドへのリンクを持つことができます - 関数は変数として保存できます - 関数はパラメータとして別の関数に渡すことができます - 関数は別の関数から返された
        

        ここから抜粋した例: 123-JavaScript-インタビュー-質問

        プロジェクトフォルダーにはサンプルを含むファイルもあります examples/markdown2anki-example.md

      • 鍵の中に modules.markdown.pathToFile
        ファイルへのパスを書き留めます。ここで *.md 質問/回答ファイル

   2. ANKI アプリケーションを実行した状態で起動します

      node data2ankiindex.js

   3. 利益！！！

携帯電話では次のように表示されます。

結果

デスクトップ版の ANKI で受け取ったカードは、ANKI クラウド (100MB まで無料) と問題なく同期され、どこでも使用できます。 Android 用と iPhone 用のクライアントがあり、ブラウザーで使用することもできます。 その結果、何も費やすことがない時間があれば、Facebook や Instagram の猫を目的もなくスクロールする代わりに、何か新しいことを学ぶことができます。

フィナーレ

先ほども述べたように、これは完成品というよりも実際に使用できる実用的な POC です。 DSL パーサー標準の約 30% は実装されていないため、 たとえば、辞書にあるすべての辞書エントリが見つかるわけではありません。に書き換えるという考え方もあります。 JavaScriptを、「一貫性」が必要であり、さらに、今はあまり最適に書かれていないからです。 現在、パーサーはツリーを構築していますが、私の意見では、これは不要であり、コードを複雑にする必要はありません。 で マークダウン2アンキ モードでは、画像は解析されません。 少しずつ削っていきますが、自分のために書いているので、まずは自分が踏む問題を解決していきますが、もし助けてくださる方がいらっしゃいましたら、どうぞ。 プログラムについてご質問がございましたら、関連プロジェクトの未解決の問題について喜んで解決させていただきます。 その他の批判や提案をここに書いてください。 このプロジェクトが誰かの役に立つことを願っています。

PS 何か間違いに気づいた場合は (残念ながら間違いもありますが)、個人メッセージで私に書いてください。すべて修正します。

出所： habr.com