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內容管理規格文件

概述

定義 Drama Ling 應用中所有學習內容的創作標準、管理架構和品質控制機制。

劇本創作標準

劇本結構規格

基本劇本架構

{
  "scenario_id": "SC_Restaurant_01",
  "scenario_name": "餐廳訂位",
  "category": "daily_life",
  "difficulty_level": "A2",
  "estimated_duration": "5-8分鐘",
  "learning_objectives": ["預約用餐", "詢問菜單", "表達偏好"],
  "target_vocabulary": ["reservation", "available", "preference"],
  "cultural_context": "西式餐廳用餐禮儀",
  "dialogue_flow": {...}
}

對話流程設計原則

• 情境設定: 清楚的場景背景和角色身份
• 目標導向: 每個劇本都有明確的溝通目標
• 循序漸進: 難度由淺入深，符合學習曲線
• 互動性強: 提供多種對話分支選擇
• 實用性高: 貼近真實生活溝通需求

劇本分類體系

按難度分級 (CEFR標準)

• A1 初學者: 基礎日常對話 (自我介紹、購物等)
• A2 初級: 簡單社交對話 (餐廳、交通等)
• B1 中級: 複雜情境對話 (工作會議、申訴等)
• B2 中高級: 專業場景對話 (面試、簡報等)
• C1 高級: 抽象議題討論 (辯論、學術等)
• C2 精通級: 專業領域深度對話

按場景主題分類

日常生活類 (20個場景)

• 自我介紹與問候
• 購物和消費
• 餐廳用餐
• 交通出行
• 醫療保健
• 住宿安排
• 銀行金融
• 郵政服務
• 娛樂休閒
• 家庭生活

社交互動類 (15個場景)

• 朋友聚會
• 約會戀愛
• 鄰里互動
• 社團活動
• 節慶慶祝
• 運動健身
• 興趣愛好
• 旅遊規劃
• 文化交流
• 志工服務

應急處理類 (12個場景)

• 車禍事故處理
• 醫療急救
• 報警求助
• 投訴申訴
• 設備故障
• 迷路求助
• 金融詐騙
• 自然災害
• 法律諮詢
• 心理諮商

專業場景類 (18個場景)

• 商務談判
• 工作面試
• 會議簡報
• 客戶服務
• 技術討論
• 學術研究
• 教育培訓
• 醫療諮詢
• 法律程序
• 媒體採訪

劇本創作指南

對話編寫原則

• 自然流暢: 符合目標語言的自然表達習慣
• 文化適切: 考量目標語言的文化背景和習俗
• 語法重點: 每個劇本強調特定語法結構
• 詞彙密度: 新詞彙密度控制在15-25%之間
• 重複強化: 重要詞彙和句型在對話中多次出現

角色設計規範

• 角色背景: 明確的年齡、職業、性格設定
• 對話風格: 符合角色身份的語言使用風格
• 情緒表達: 透過語言展現角色情緒變化
• 互動動機: 每個角色都有清楚的對話動機
• 文化代表性: 角色設定體現多元文化背景

分支劇情設計

• 多重選擇: 提供3-5個對話選項供用戶選擇
• 後果差異: 不同選擇導向不同的對話發展
• 學習重點: 每個分支突出不同的學習重點
• 複雜度漸增: 後續分支難度逐漸提升
• 回歸主線: 分支最終回歸主要學習目標

品質檢核標準

語言準確性檢查

• 母語人士審核: 至少一位母語專家審核
• 語法正確性: 確保語法使用完全正確
• 用詞準確性: 詞彙使用符合情境和語域
• 發音標註: 提供正確的發音指導
• 語調標記: 標註語調變化和重音位置

教學效果驗證

• 學習目標對應: 內容與學習目標完全對應
• 難度適中性: 透過測試驗證難度合適性
• 參與度測試: 確保內容能維持學習者興趣
• 記憶效果: 驗證詞彙和句型的記憶留存效果
• 實用性驗證: 確認內容在實際情境中的適用性

詞彙庫組織架構

詞彙分類系統

按頻率分級

• 核心詞彙 (1-1000): 最常用的基礎詞彙
• 重要詞彙 (1001-3000): 日常溝通必備詞彙
• 進階詞彙 (3001-6000): 中級學習者詞彙
• 專業詞彙 (6000+): 特定領域專業詞彙

按主題領域分類

生活主題詞彙

• 家庭與人際關係 (300詞)
• 食物與飲料 (400詞)
• 衣著與時尚 (250詞)
• 住房與家具 (350詞)
• 交通與旅行 (300詞)
• 健康與醫療 (400詞)
• 購物與消費 (250詞)
• 娛樂與休閒 (350詞)

學術主題詞彙

• 教育與學習 (400詞)
• 科學與技術 (500詞)
• 商業與經濟 (450詞)
• 政治與社會 (350詞)
• 文化與藝術 (300詞)
• 環境與自然 (400詞)

按語法功能分類

• 動詞類: 行為動詞、狀態動詞、助動詞
• 名詞類: 可數名詞、不可數名詞、專有名詞
• 形容詞類: 描述性、評價性、比較級形容詞
• 副詞類: 時間、地點、方式、程度副詞
• 連接詞: 因果、對比、順序連接詞
• 介系詞: 時間、地點、方式介系詞

詞彙條目規格

基本詞彙資訊

{
  "vocabulary_id": "VOC_0001",
  "word": "restaurant",
  "phonetic": "/ˈrestərɑːnt/",
  "part_of_speech": "noun",
  "difficulty_level": "A2",
  "frequency_rank": 1250,
  "definition": "A place where people pay to sit and eat meals",
  "chinese_translation": "餐廳",
  "example_sentences": [...],
  "collocations": [...],
  "related_words": [...],
  "usage_notes": "..."
}

學習輔助資訊

• 記憶提示: 詞根分析、聯想記憶法
• 易混淆詞: 相似詞彙的辨析說明
• 使用場景: 適用的具體溝通場景
• 語域標註: 正式/非正式/口語/書面語標註
• 文化背景: 詞彙使用的文化背景說明

多媒體資源

• 發音音檔: 標準發音示範錄音
• 情境圖片: 詞彙概念的視覺化圖片
• 使用影片: 實際使用情境的短影片
• 手勢動作: 相關的肢體語言或手勢說明
• 文化圖像: 體現文化背景的相關圖像

間隔複習演算法

複習間隔計算

# SuperMemo 2 演算法改良版
def calculate_next_review(quality_rating, repetition_count, previous_interval, ef_factor):
    """
    quality_rating: 1-5 (用戶回答品質)
    repetition_count: 複習次數
    previous_interval: 上次複習間隔(天)
    ef_factor: 容易程度因子 (1.3-2.5)
    """
    # 實際計算邏輯待實現
    pass

掌握度評估指標

• 即時評分 (0-5分): 當次複習的回答品質
• 累積掌握度 (0-100%): 基於多次複習的綜合評估
• 遺忘曲線預測: 預測遺忘時間點
• 複習緊急度: 基於遺忘風險的複習優先級
• 長期記憶轉化: 評估是否已轉入長期記憶

個人化複習策略

• 學習節奏適應: 根據個人學習速度調整間隔
• 弱項強化: 對掌握度低的詞彙增加複習頻率
• 關聯複習: 相關詞彙組合複習提升效果
• 情境複習: 在相關對話情境中複習詞彙
• 多感官複習: 結合視覺、聽覺、觸覺的複習方式

多語言支援策略

支援語言規劃

第一階段語言 (MVP版本)

• 英語 (主要目標語言)
  • 美式英語為主，英式英語為輔
  • 涵蓋日常、商務、學術各領域
  • 支援多種口音和方言

第二階段語言 (6個月後)

• 日語: 考量台灣日語學習需求量大
• 韓語: 韓流文化帶動的學習需求
• 西班牙語: 全球第二大使用人口

第三階段語言 (12個月後)

• 法語: 歐洲商務和文化需求
• 德語: 工程和學術領域需求
• 中文: 針對外國人學中文的需求

本地化內容策略

文化適應性內容

• 節日慶典: 各文化重要節日的對話場景
• 社交禮儀: 不同文化的禮貌用語和行為規範
• 商務文化: 各國商務溝通的文化差異
• 飲食文化: 各地美食和用餐文化的對話場景
• 生活習俗: 日常生活中的文化差異體現

語言變體處理

• 方言支援: 主要方言和口音的識別和教學
• 語域差異: 正式/非正式語言使用的區別
• 世代差異: 不同年齡層的語言使用習慣
• 專業用語: 各行業專業術語的本地化
• 網路語言: 當代網路流行語和俚語

翻譯品質控制

翻譯標準流程

1. 專業翻譯: 母語專家進行初譯
2. 交叉審核: 另一位專家進行審核
3. 文化檢查: 文化顧問檢查文化適切性
4. 教學驗證: 語言教師驗證教學適用性
5. 用戶測試: 目標用戶群測試使用體驗

翻譯一致性維護

• 術語庫管理: 建立統一的專業術語翻譯
• 風格指南: 制定各語言的翻譯風格指南
• 版本控制: 追蹤所有翻譯版本和修改歷程
• 同步更新: 原文修改時所有語言版本同步更新
• 品質監控: 定期檢查翻譯品質和一致性

內容品質控制系統

內容審核流程

創作階段審核

1. 需求確認: 確認內容符合教學需求
2. 大綱審核: 審核內容架構和學習目標
3. 初稿創作: 專業編劇和語言專家創作
4. 專家審核: 語言學習專家審核教學效果
5. 母語審核: 母語專家審核語言準確性

測試階段驗證

1. 內部測試: 團隊內部試用和回饋
2. 專家測試: 外部語言專家測試評估
3. 用戶測試: 目標用戶群小規模測試
4. 數據分析: 分析測試數據和學習效果
5. 迭代優化: 基於測試結果優化內容

上線後監控

• 使用數據追蹤: 監控內容使用率和完成率
• 用戶回饋收集: 收集用戶對內容的評價和建議
• 學習效果分析: 分析內容對學習成效的影響
• 定期更新: 基於數據和回饋定期更新內容
• 版本控制: 記錄所有內容變更和版本歷史

內容評分標準

語言品質評分 (1-10分)

• 準確性 (25%): 語法和用詞準確性
• 流暢性 (25%): 語言表達的自然流暢度
• 適切性 (25%): 符合情境和語域要求
• 豐富性 (25%): 語言表達的多樣性和豐富度

教學效果評分 (1-10分)

• 目標對應 (30%): 內容與學習目標的對應程度
• 難度適中 (25%): 難度設計的合理性
• 參與度 (25%): 內容的趣味性和參與度
• 實用性 (20%): 實際應用價值

技術品質評分 (1-10分)

• 系統相容 (30%): 與系統功能的相容性
• 載入效能 (25%): 內容載入速度和效能
• 互動設計 (25%): 互動元素的設計品質
• 錯誤率 (20%): 技術錯誤和bug數量

持續改進機制

內容效果分析

• 學習成效追蹤: 追蹤用戶學習成效變化
• 完成率分析: 分析不同內容的完成率差異
• 重複使用率: 分析內容的重複學習率
• 推薦效果: 分析推薦內容的接受度
• 用戶留存影響: 分析內容對用戶留存的影響

最佳化策略

• 數據驅動優化: 基於使用數據優化內容設計
• A/B測試: 測試不同版本內容的效果差異
• 用戶回饋整合: 將用戶建議整合到內容改進中
• 專家建議: 定期邀請專家評估和建議改進
• 技術創新: 整合新技術提升內容品質和體驗

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技術實現架構

內容管理系統 (CMS)

• 創作工具: 提供編劇和專家使用的內容創作工具
• 審核流程: 支援多階段審核流程的工作流系統
• 版本控制: 完整的內容版本管理和回溯功能
• 多語言支援: 支援多語言內容的統一管理
• 權限管理: 不同角色的內容存取和編輯權限

內容發布系統

• 內容打包: 自動化內容打包和壓縮
• CDN部署: 全球內容分發網路部署
• 版本發布: 支援段階式發布和回滾機制
• 快取管理: 智慧內容快取和更新策略
• 效能監控: 內容載入效能和使用情況監控

學習數據分析

• 使用行為追蹤: 詳細追蹤用戶學習行為
• 效果評估: 自動化學習效果評估和報告
• 個人化推薦: AI驅動的個人化內容推薦
• 預測分析: 預測學習趨勢和內容需求
• 即時優化: 基於即時數據調整內容策略

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待完成任務

高優先級

1. 建立劇本創作的具體範本和指導原則
2. 設計詞彙庫的資料結構和管理系統
3. 實現間隔複習演算法的具體邏輯
4. 建立內容品質控制的評估機制

中優先級

1. 設計內容管理系統的使用者介面
2. 建立多語言內容的同步管理機制
3. 規劃內容創作團隊的工作流程
4. 設計用戶回饋的收集和分析系統

低優先級

1. 研究AI輔助內容創作的可行性
2. 探索虛擬實境內容的創作可能性
3. 建立與外部內容供應商的合作機制
4. 設計內容智慧財產權保護方案

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最後更新: 2024年9月5日
負責人: 待分配
審查週期: 每兩週檢討一次