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搜尋結果
深度學習（粵拼 英文： deep learning ），又有叫深度結構化學習（ deep structured learning ），係一系列涉及「深入學習」嘅多層人工神經網絡技術，前饋同遞迴神經網絡都用得 [1] [2]。
語言標準. 内文： 語言考核. 睇埋： 歐洲共同語言參考標準 、 IELTS 同 TOEFL. 歐洲共同語言參考標準 （簡稱 CEFR）係廿一世紀初常用嘅一套語言熟練度評估方案，由 歐洲評議會 喺 2001 年制定嘅。 CEFR 呢套方案假定咗學生喺度學緊一隻 歐洲語言 做 L2—當中「歐洲語言」包括 英文 、 法文 、 意大利文 或者 加泰羅尼亞話 呀噉。 套方案將「溝通能力有幾高」分咗做 6 個等級，並且對每個等級有一段詳細嘅描述，等語言老師可以輕易噉評定每個學生嘅溝通能力去到邊個水平 [註 5] 。 以下係 CEFR 整體量表 嗰 6 等 [11] [12] ： 歐洲語言以外嘅語言，亦都有佢哋自己嘅方案可以用嚟評定語言熟練度 [13] 。 語言難度.
- 服務
- 設計
- 影響
學語言
Duolingo 最出名在於教語言。個程式會畀用家揀想學咩語言（例如英文同標準德文等），會將成個學習過程分做一堂堂，每一堂都會要用家答若干條語言問題，涉及到翻譯、互動式嘅習作（例如撳掣答邊隻德文字詞對應邊隻英文字詞）、小測驗同埋故事等嘅內容，某啲語言仲會有用隻語言做母語嘅人講 Podcast [註 2]，畀中等或者以上程度嘅用家聽。除此之外，個程式有配合特製嘅演算法，將課堂嘅難度調節到切合用家嘅水平[註 3]，仲會提供個人化嘅學習建議。 直至 2023 年為止，Duolingo 有提供以下呢啲語言嘅課程（按呢啲語言英文名嘅開頭字母排先後）： 除此之外，Duolingo 仲有提供 Duolingo 英文測試[英 1] —（DET）嘅服務。DET 包括咗一套網上做嘅英文測試，幫手量度一個人對英文有幾熟練，包含閱讀、書寫、聆聽同講嘢四大能力嘅測試，可以得到嘅分數最低係 10 分最高係 160 分，當中 120 分或以上算係對英文有返咁上下熟練。呢套測試完全係靠電腦做嘅，只有上到網就做得。
學其他嘢
除咗語言之外，Duolingo 仲有嘗試將佢哋嗰套高度遊戲化嘅教學方法用落去第啲領域嗰度： 1. 數學：喺 2022 年十月，Duolingo 推出咗一款新嘅應用程式，教小學至中學級嘅數學。 2. 音樂：喺 2023 年三月，有消息話 Duolingo 喺度開發用嚟教音樂嘅架生；而喺同年嘅十一月，Duolingo 正式公佈 Duolingo 音樂[英 2]—用佢哋一貫嘅遊戲化方式，教人彈鋼琴、打鼓同埋睇樂譜。 等等。
課堂結構
截至 2023 年，Duolingo 嘅課程係線性嘅，用家一堂一堂噉上，由淺入深噉，亦有得揀跳過其中一啲部份。一堂典型嘅課堂會有十二條題目咁上下，要用四至七分鐘完成。啲題目通常都係某啲形式嘅翻譯（設 T2 做學緊嗰隻語言，而 T1 做學習者已經熟晒嗰隻語言）： 1. 畀一句 T2 句子，畀拃 T1 嘅字詞，學習者要揀啱用嘅字詞再排好次序，形成句 T2 句子嘅 T1 版本； 2. 畀一句 T2 句子，學習者要翻譯句嘢，打返句嘢嘅 T1 版本出嚟； 3. 畀幾個 T2 字詞同幾個 T1 字詞，學習者要同每隻 T2 字詞揀意思上相應嘅 T1 字詞； 4. 上述呢啲翻譯問題，未必係由 T2 去 T1，由 T1 去 T2 都得； 5. 上述噉嘅翻譯問題，可以橫跨聽講讀寫，即係例如個程式叫用家聽一句 T2 嘅句子[註 6]，再打返句嘢嘅 T1 版本出嚟呀噉。 喺一般模式嘅課堂當中，學習者可以撳一隻 T2 字詞嚟睇隻字詞嘅 T1 翻譯，而喺特難嘅課堂裡便，學習者就冇得噉做。學習者犯咗錯嘅話，就要喺課堂最尾翻做錯咗嘅題目，一路做到啱為止，亦可以睇用 T1 寫成嘅文字解釋 T2 嘅文法概念。一堂課...
遊戲化
Duolingo 一樣好出名嘅嘢係佢採用咗高度嘅遊戲化[英 4]。遊戲化係遊戲設計嘅一種應用，定義係指將遊戲設計講到嘅理論同原理用落去非遊戲嘅場合當中。呢個程式用咗 1. 成就系統，即係用家做咗某啲特定嘅嘢（例如係連續上咗三堂都冇犯錯）就可以得到虛擬嘅獎牌； 2. 用家化身，即係用家可以噏撈圖像嚟做自己嘅代表； 3. 排行榜，用家可以睇到排行榜，排行榜列出晒同隊用家嘅得分高低排名； 等嘅設計，上述呢啲設計都係廿一世紀初嘅網上遊戲常用嘅，所以 Duolingo 呢個設計令到用家好似打緊機嚟學語言噉嘅樣。呢啲設計嘅用意，係想畀用家有清晰嘅目標同反饋（有獎牌同排行榜名次可以追）[註 7]—從而提升佢哋學嘢嘅動力[註 8]。
Duolingo 嘅設計，被指係能夠有效噉提升學習者學語言嘅動機，仲因為噉而攞過多個獎項。例如喺 2013 年，蘋果公司就揀咗 Duolingo 做佢當年嘅年度最佳 iPhone 流動應用程式[英 5]，係首個得到呢個殊榮嘅教育用 apps 。 Duolingo 甚至仲引起咗 meme（粵拼：mim1）嘅創作：Duolingo 有一個 meme 好出名嘅，就係所謂嘅邪惡雙語貓頭鷹。Duolingo 有隻吉祥物，係一隻綠色嘅卡通貓頭鷹阿 Duo；Duolingo 嘅 apps 每日都會提醒用家要上語言堂，有陣時甚至會一日提幾次咁多，畀唔少人覺得佢提醒起上嚟有啲激進，於是就出咗邪惡 Duo 嘅 meme，將阿 Duo 描繪成邪惡，會逼用家上語言堂，用家唔上堂阿 Duo 就會對佢哋施以暴力，或者用...
混合式學習 （ 英文 ： Blended Learning ）係一種教育模式，將傳統嘅面授教學同遙距網上教學兩種唔同嘅學習方法融合，透過結合兩種學習方法嘅優點，能夠加強學生嘅學習效率。 混合式教學將部分教學內容放喺網上平台或製作成 光碟 ，學生可以喺任何時間睇教學 影片 、做練習、甚至係參加 考試 ；而傳統嘅面授課堂就可以方便學生直接向老師發問問題。 混合式教學模式容許老師可以隨時更新課程內容，充分利用網絡科技幫助學生學習新知識、做練習並可以同其他同學喺網上討論區討論課堂內容 [1] 。 學習形式. 固定形式. 學生需要出席指定嘅面授課堂，並要達到要求嘅出席率，遙距學習喺面授課堂時間以外進行。 同步形式.
自監督式學習 （ 英文 ： self-supervised learning ）係 機械學習 嘅一隻分椏，係一種中間形式介於 監督式學習 同 非監督式學習 嘅。 自監督式學習涉及一種自主式學習，使到 人工神經網絡 做協助而嘸需要啲人類預先分類好嘅 樣本 數據。 首先，隻網絡會面對一隻pretext任務，相對容易解決同評估嘅，但需要對數據有高水平嘅語義理解，解決佢反過來有助於解決另一隻下游任務 [1] [2] 。 雖然第一步主要係基於啲偽標籤，啲透過轉換原始數據嚟生成嘅，但實際分類過程可以透過監督式或者非監督式學習來進行 [3] [4] [5] 。 背後嘅惗法畀pretext任務嘅係，解決隻相對簡單尐嘅問題會初始化啲權重畀神經網絡，令到隻模型得用喺其他啲應用 [6] 。
Transformer 係喺2017年推出嘅 深度學習 模型，攞 關注機制 （多頭、自關注）嚟求權重畀啲成批輸入數據入便嘅每個部份嘅，並藉此唔受順序限制噉去學識各部份對彼此啲影響嘅大細、啲可能會跨好幾重遠嘅，最終去生成返啱啲嘅數據。 初初Transformer主要使喺 自然語言處理 （NLP）領域 [1] ，之後個應用領域亦都擴展到 電腦視覺 [2] 。 似 遞迴神經網絡 （RNN）一樣，Transformers設計出嚟係攞嚟處理啲順序數據（譬如自然語言）嘅，嚟去執行 翻譯 同 文本摘要生成 之類啲任務。 之戥RNN唔同，Transformer訓練嗰陣唔使照序處理啲順序數據，而可以憑關注機制幫輸入序迾嘅任意一位捇返啲上下文，啲可能離個位爭好遠嘅。
深度強化學習 （ 粵拼 ： sam1 dou6 koeng4 faa3 hok6 zaap6 ； 英文 ： Deep Reinforcement Learning ，簡稱「 DRL 」）係一門結合 深度學習 同 強化學習 嘅學科。 最經典嘅 DRL 演算法 有 Google DeepMind 演出嘅 深度 Q學習 （Deep Q-Learning亦稱 Deep Q-Networks）。 如果個 馬可夫決策過程 （Markov Decision Process）有多過一隻 個體 （agent）嘅話，噉就變深度多 個體 強化學習 （Deep Multi-Agent Reinforcement Learning）㗎啦。
