Nội dung góp ý xin được hôm nay 29/12/2024

[nqmgaming]

Tổng hợp các góp ý:

1. Chế độ lặp từ và phân tích câu:

   • Người dùng rất thích chế độ lặp từ của Anki, đây là tính năng nổi bật và được đánh giá cao.
   • Gợi ý thêm: Tạo mặt trước flashcard với từ vựng, cho phép nhập câu trả lời dạng đặt câu. Mặt sau sẽ phân tích câu đã đặt để giúp người dùng cải thiện ngữ pháp và cấu trúc.

2. Tích hợp AI vào flashcard:

   • Có thể tích hợp AI để tự động tạo câu hỏi giúp người dùng ôn tập, thay vì chỉ đơn thuần hiển thị từ vựng.
   • Gợi ý tham khảo từ app Vocat, vì ứng dụng này đang được đánh giá tốt.

3. Tính năng hỗ trợ học tập:

   • Nên tích hợp thêm hình ảnh, âm thanh, và các trường thông tin bổ sung (fields) để tạo flashcard sinh động hơn.
   • Gợi ý sử dụng Text-to-Speech (TTS) để hỗ trợ phát âm và tạo nội dung nhanh mà không cần cài đặt thêm addon.

4. Thái độ tích cực từ người đóng góp:

   • Nhiều người ủng hộ và mong muốn ứng dụng có thể giúp ích cho cộng đồng.
   • Một số lời khen và động viên về ý tưởng, cũng như sự quan tâm đến kỹ năng lập trình của bạn.

5. Phản hồi từ tác giả:

   • Bạn đã tích cực tiếp nhận các góp ý, thể hiện sự hứng thú và cam kết áp dụng những ý tưởng hay vào sản phẩm.
   • Cảm ơn và ghi nhận các ý tưởng từ người dùng, điều này tạo thiện cảm và xây dựng lòng tin.

Hành động đề xuất:

• Ưu tiên nghiên cứu và triển khai tính năng lặp từ (SRS) theo phong cách Anki.
• Tìm hiểu thêm về tích hợp AI để tự động hóa việc tạo câu hỏi ôn tập.
• Bổ sung các yếu tố như audio, hình ảnh và các field tùy chỉnh để tăng trải nghiệm học tập.
• Tiếp tục duy trì thái độ tích cực và lắng nghe phản hồi từ người dùng để hoàn thiện sản phẩm.

[nqmgaming]

Ưu tiên cải thiện chế độ học trước, tham khảo bottom sheet của duolingo và superchinese

[nqmgaming]

Gợi ý khi tạo card: http://suggestqueries.google.com/complete/search?output=firefox&q=theory

[nqmgaming]

Quizlet và các nền tảng tương tự thường sử dụng nguồn dữ liệu phong phú và đa dạng để cung cấp gợi ý realtime khi người dùng tạo flashcard. Dưới đây là những nguồn dữ liệu phổ biến mà họ có thể sử dụng:

1. Dữ liệu nội bộ từ chính người dùng
   • Flashcard của người dùng khác: Quizlet có một cơ sở dữ liệu lớn chứa các bộ flashcard được tạo bởi hàng triệu người dùng. Khi người dùng nhập từ khóa, hệ thống có thể quét các bộ flashcard công khai để cung cấp gợi ý.
   • Dữ liệu cá nhân hóa: Gợi ý có thể ưu tiên từ các bộ flashcard mà người dùng đã tạo trước đó hoặc các bộ mà họ đã học qua.

Ví dụ xử lý:
• Index tất cả các bộ flashcard vào một cơ sở dữ liệu hoặc công cụ tìm kiếm như Elasticsearch.
• Khi người dùng nhập từ, backend truy vấn để trả về các cụm từ tương tự.

2. Cơ sở dữ liệu ngôn ngữ (Language Corpus)

Quizlet có thể dựa vào các nguồn dữ liệu ngôn ngữ phong phú để tạo gợi ý, chẳng hạn:
• Từ điển ngôn ngữ: Sử dụng cơ sở dữ liệu từ điển như Oxford, Merriam-Webster, hoặc từ điển mã nguồn mở (Open WordNet).
• Danh sách từ thông dụng: Các danh sách từ vựng được sử dụng phổ biến trong giáo dục, như từ vựng học thuật (Academic Word List) hoặc các thuật ngữ chuyên ngành.

Ví dụ:
Khi người dùng nhập từ như “biolog”, gợi ý có thể là “biology”, “biological”, “biologist”,… từ một danh sách từ vựng.

3. Dữ liệu mở (Open Data)
   • Wikipedia API: Gợi ý các khái niệm hoặc cụm từ liên quan đến từ khóa từ cơ sở dữ liệu Wikipedia.
   • Open Educational Resources (OER): Sử dụng các nguồn dữ liệu học thuật mở như từ các trường đại học hoặc tổ chức giáo dục.

4. Khai thác dữ liệu từ cộng đồng (Crowdsourced Data)
   • Hệ thống có thể sử dụng phản hồi từ người dùng để học tập và cải thiện gợi ý. Ví dụ:
   • Nếu nhiều người nhập từ “photosyn” và chọn “photosynthesis”, hệ thống sẽ ưu tiên gợi ý đó.
   • Machine Learning: Áp dụng thuật toán để học từ dữ liệu của người dùng, từ đó dự đoán các gợi ý phổ biến.

5. Kết hợp APIs bên thứ ba

Quizlet hoặc các ứng dụng tương tự có thể tích hợp với APIs từ các tổ chức lớn để lấy gợi ý. Một số APIs phổ biến:
• Google Suggest API: Gợi ý từ khóa phổ biến.
• Oxford Dictionaries API / Merriam-Webster API: Truy vấn từ vựng.
• Wikidata API: Lấy thông tin và cụm từ liên quan.

6. Phân tích ngữ nghĩa và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP)

Sử dụng các thuật toán xử lý ngôn ngữ tự nhiên để gợi ý:
• Phân tích cụm từ người dùng đang nhập.
• Gợi ý các từ liên quan hoặc đồng nghĩa.

Ví dụ:
• Nếu nhập “environment”, gợi ý sẽ là: “environmental science”, “ecosystem”, “climate change”.
• Công cụ NLP phổ biến: spaCy, TensorFlow, Hugging Face Transformers.

Tùy thuộc vào mục tiêu ứng dụng của bạn, bạn có thể chọn kết hợp một hoặc nhiều nguồn dữ liệu trên. Bạn đã có ý tưởng cụ thể về cách muốn triển khai chưa?