Tất cả sản phẩm
Đang phát triển

Nếu bạn ngừng học từng từ, và bắt đầu học cả câu thì sao?

Mình xây OpenSen để thử một cách học ngôn ngữ khác: tình huống thật, câu hoàn chỉnh và các chunk dùng lại được thay vì từng từ rời rạc.

  • AI
  • Language Learning
  • React
  • PWA
  • Lặp lại ngắt quãng
  • Dự án cá nhân

/01. Vấn đề

Cách chúng ta học ngôn ngữ đang bị ngược.

Nhiều người biết hàng nghìn từ nhưng vẫn khó nói ra một câu đơn giản ngay lúc cần.

Cách học truyền thống

  1. từ vựng
  2. ngữ pháp
  3. câu
  4. hội thoại

Bắt đầu từ từ rời và quy tắc, nên khó dùng được trong tình huống thật.

OpenSen

  1. tình huống
  2. câu
  3. chunk
  4. phản xạ tự động

Bắt đầu từ tình huống thật và luyện các chunk dùng lại được để nói tự nhiên.

/02. Ý tưởng cốt lõi

Học ngôn ngữ theo chunk.

Con người nhớ và dùng ngôn ngữ theo cụm, không theo từng từ. OpenSen biến mỗi câu thành một khung câu có ô trống để hoán đổi.

Một câu thật → các chunk nhỏ hơn mà bạn dùng lại được.

Could you help meLời nhờ lịch sự
findHành động
the station?Ô trống · địa điểm

Giữ khung câu, đổi ô trống

Could you help me find [PLACE]?

  • the station
  • the check-in counter
  • gate 12
  • baggage claim

/03. Hệ thống

Một vòng học ngôn ngữ trọn vẹn.

Từ tình huống thật đến lặp lại ngắt quãng, OpenSen giúp bạn xây bộ nhớ ngôn ngữ của riêng mình.

  1. Tình huống thậtSân bay, quán cà phê, lớp học
  2. Dialog BuilderTạo đoạn hội thoại
  3. Chunk LibraryLưu mẫu câu dùng lại
  4. Luyện nhớ lạiNói ra, không chỉ nhận ra
  5. Practice PlanLịch FSRS cho từng chunk
  6. Dùng tự độngNói mà không cần dịch

Xây bộ nhớ ngôn ngữ của riêng bạn

/04. Tính năng

Công cụ cho việc học thật.

Mỗi module được thiết kế quanh chunk và tình huống thật.

  • Situation Coverage

    Tán gẫu, gọi món, du lịch, trường học và hơn thế.

  • Dialog Builder

    Hội thoại sẵn sàng để ghi nhớ từ tình huống của bạn.

  • Chunk Library

    Cụm từ bản xứ phổ biến kèm mẫu hoán đổi.

  • Substitution Drills

    Giữ khung câu, đổi ô trống.

  • Practice Plan

    Nhớ lại bằng cách nói ra, lên lịch bằng FSRS.

  • Anki Export

    Mang chunk đi đâu cũng được.

/05. Sản phẩm thực tế

Từ tình huống đến ngôn ngữ.

Một bước trong bài học của app: tình huống thật trở thành một câu, một mẫu câu và một câu trả lời nói ra.

  1. 1.Tình huống

    Minh họa một hành khách nhờ nhân viên sân bay giúp đỡ

    At the Airport · Ask for help

  2. 2.Nghe câu

    Could you help me find the station?

    ChậmTự nhiên

  3. 3.Thấy mẫu câu

    • Could you help me
    • find
    • [PLACE]

  4. 4.Nói ra

    Chấm điểm từ giọng nói thật của bạn, rồi xếp lịch ôn tập.

/06. Thử nghiệm

Mình không định làm thêm một Duolingo nữa.

Mình muốn kiểm chứng một giả thuyết: liệu một hệ thống học có giúp người học thật sự dùng được ngôn ngữ họ học không?

  1. 01

    Chunking có giảm tải nhận thức khi nói không?

  2. 02

    Người học có nhớ lại nhanh hơn khi học cụm từ như một đơn vị không?

  3. 03

    AI có tạo được chunk hữu ích, đúng ngữ cảnh thay vì bài tập từ vựng chung chung không?

/07. Điều mình học được

Tiến bộ, không cần hoàn hảo.

Có cái hiệu quả, có cái không, và dự án đã thay đổi trên đường đi.

  • Điều hiệu quả

    Học cụm từ trong ngữ cảnh tự nhiên hơn học thuộc từ vựng rời rạc.

  • Điều chưa hiệu quả

    Tạo thật nhiều nội dung AI nhanh chóng kém hữu ích hơn tuyển chọn một bộ ví dụ nhỏ chất lượng cao.

  • Điều đã thay đổi

    OpenSen chuyển từ một công cụ tạo hội thoại sang một studio ngôn ngữ nhẹ nhàng: tình huống minh họa, câu tuyển chọn và luyện nói.

/08. Bước tiếp theo

OpenSen sẽ đi về đâu.

Một hành trình dài hướng tới việc học ngôn ngữ cá nhân hóa và thích ứng hơn.

Xem websiteVideo cảm hứngKết nối

  1. Đã ra mắt

    Vòng học cơ bản

  2. Hiện tại

    Luyện nói

  3. Tiếp theo

    Đồ thị ngôn ngữ cá nhân

  4. Sau đó

    Gói nội dung chia sẻ

Câu hỏi dài hạn

Liệu ta có thể xây một hệ thống học ngôn ngữ thích ứng với chính ngôn ngữ mà mỗi người thật sự cần dùng?