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[發明專利]語文學習系統及其方法在審

專利信息
申請號: 201310582912.X 申請日: 2013-11-19
公開(公告)號: CN104658339A 公開(公告)日: 2015-05-27
發明(設計)人: 夏育君 申請(專利權)人: 夏育君
主分類號: G09B5/06 分類號: G09B5/06;G06F17/30
代理公司: 隆天知識產權代理有限公司 72003 代理人: 張然;李昕巍
地址: 中國臺*** 國省代碼: 中國臺灣;71
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: 語文 學習 系統 及其 方法
【說明書】:

技術領域

發明有關于一種語文學習系統及其方法,尤指一種依據學習者已學習的單字與字詞檢索出待學習句子的學習系統與方法。

背景技術

一般而言,學生在學習語文的過程中,一般都是通過字典、辭典的語文學習內容或語文課本的內容進行學習,在學生遇到不會的單字、字詞時,都是以單字、字詞的認知并經由老師的講解來學習,再輔以例句的示范、解說作為最主要的學習模式。然而,傳統的學習過程只就單字、字詞、句子一一練習來累積建構語言的能力,學習過程耗時費力,一般人很難長期保持應有的學習動機,導致能良好表達語文,且文筆口才俱佳的人才是很難得的。

此外,針對現有學生學習語文的方式而言,學生盡管已學會了大部分的單字與字詞,但實際上其可排列組合出的例句并不僅只有課本或現有教材所列的數量,仍有許多常用、實用佳句是可供學生學習并應用,也就是說,學生并無法完全學習到所有可能排列組合出的句子,因此,學生可能只會在只知其一不知其二的狀況下,一知半解的學會上述的單字、字詞而不會有所應用,進而影響到學生的語文能力。然而隨著電腦技術發展,雖然已有許多業者開發出以電腦作為輔助工具的語文學習教材,但其多半只是提供大量且固定的內容或題庫,以幫助學習者反復不斷的練習,并無法提供學習者更具延展性的學習。

發明內容

有鑒于傳統的學習方法不能有效率的讓學生學習語文,且現有技術并無法提供學生更具延展性的學習,致使學生普遍在只知其一不知其二的狀況下,一知半解的學會上述的單字、字詞而不會有所應用組合出較佳的句子,使得現今學生口語表達及作文能力無法有明顯的進步。

緣此,本發明主要提供一種語文學習系統及其方法,其主要是依據學習者已學習的單字與字詞檢索出待學習句子,使得此待學習句子所包含的單字與字詞皆為學習者所學習過的。

基于上述目的,本發明所采用的主要技術手段是提供一種語文學習系統,其包含一單字數據庫、一字詞數據庫、一句子數據庫、一檢索處理模塊以及一顯示模塊。單字數據庫儲存有多個單字,該些單字包含有多個已學習單字與多個待學習單字,字詞數據庫儲存有由該些單字所組合的多個字詞。句子數據庫儲存有由該些單字與該些字詞所組合的多個句子,該些句子包含有多個待學習句子。檢索處理模塊電性連接于單字數據庫、字詞數據庫與句子數據庫,用以依據該些已學習單字以及一學習者所輸入該些待學習單字中的至少一者,于字詞數據庫中檢索出該些字詞中的至少一者,藉以再依據該些已學習單字、所輸入的待學習單字與所檢索出的字詞,于句子數據庫的該些待學習句子中,檢索出由該些已學習單字、上述至少一待學習單字與上述至少一字詞所組合的該些待學習句子中的至少一者,據以依據上述至少一待學習句子產生一列表。顯示模塊電性連接于檢索處理模塊,用以顯示列表,藉以供學習者學習。

此外,本發明所采用的主要技術手段更提供一種語文學習方法,包含以下步驟:(a)建立一單字數據庫,單字數據庫系儲存有多個單字,該些單字包含有多個已學習單字與多個待學習單字;(b)建立一字詞數據庫,字詞數據庫系儲存有由該些單字所組合的多個字詞;(c)建立一句子數據庫,句子數據庫儲存有由該些單字與該些字詞所組合的多個句子,該些句子包含有多個待學習句子;(d)輸入該些待學習單字中的至少一者;(e)依據該些已學習單字、步驟(d)所輸入的待學習單字,于字詞數據庫中檢索出該些字詞中的至少一者;(f)依據該些已學習單字、步驟(d)所輸入的待學習單字與步驟(e)所檢索出的字詞,于句子數據庫的該些待學習句子中,檢索出由該些已學習單字、上述至少一待學習單字與上述至少一字詞所組合的該些待學習句子中的至少一者;以及(g)產生包含步驟(f)所檢索出的上述至少一待學習句子的一列表,以供學習者學習。

其中,上述語文學習系統及其方法的附屬技術手段的較佳實施例中,該些句子還包含多個已學習句子,學習者標記列表中的上述至少一待學習句子,使句子數據庫中同步標記而變更為該些已學習句子,且列表排除該些已學習句子。此外,該些單字以語音、注音、注解的數據呈現供學習者學習、該些字詞以語音、注音、注解、相似字詞、相反字詞的數據呈現供該學習者學習,而該些句子以語音、注音、注解、影片、關鍵字標注、動詞標注、形容詞標注的數據呈現供該學習者學習。另外,句子數據庫的該些句子除廣泛通用部分,又可區分為特定的主題、專業領域、文類與句型。

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