Werneror / Fingermemory
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手指记忆
简介
最近我在学习五笔输入法。使用一个输入法，我需要能够做到不过脑子，下意识地便能进行正确的输入。这需要大量的练习，让自己的手指“记住”五笔输入法才行。大脑记住某个东西尚且需要重复，手指“记住”某个东西非有大量练习不可。
我在学习时使用金山打字通作为训练教程。使用后发现金山打字通训练时字根或汉字的出现是固定的。无论我对某个字根或汉字的输入多么熟悉，它出现的频率也不会减少；无论我对某个字根或汉字的输入多么陌生，它出现的频率也不会增加。我一遍又一遍的训练，熟悉的还是熟悉，陌生的依旧陌生。
我发现这是不符合刻意练习原则的。我们应该花更多的时间刻意地练习自己不熟悉的部分。所以一个好的五笔输入法训练系统应该能够记录练习者的练习情况，根据其掌握程度动态地制定训练任务，更多地训练练习者不熟悉的字根或汉字。
我想要寻找一个这样的、符合刻意练习原则的五笔输入法训练系统，却没能找到。于是决定自己动手实现，便有了这个项目。
本项目是以刻意练习理论为指导、根据练习者掌握情况动态生成训练内容、优先训练练习者掌握不佳内容的五笔输入法训练系统。
本项目是一个纯前端项目，没有服务器端，所有用户数据都保存在浏览器中。
关卡设置
- 第零关：指法练习
- 第一关：字根输入
- 第二关：一级简码
- 第三关：键名汉字
- 第四关：二级简码
- 第五关：三级简码
- 第六关：常用汉字
关卡写在文件statics/js/data.js中。
其中“第五关：三级简码”只选取了最常用的一小部分三级简码。“第六关：常用汉字”选取了最常用的 6763 个汉字，来源见此处。通过第六关即可认为已较为熟练地掌握了五笔输入法。
算法
显示与输入
在“第一关：字根输入”中，我们会在屏幕上显示一个字根，如“礻”，用户看到这个字根后应该按下这个字根所在按键“p”。在这个过程中，我们称字根“礻”为显示（display），按键“p”为输入（input）。显示的取值范围是任意的，如在第零关中它是字母，在第一关中它是字根。输入的取值只能是可以用键盘输入的东西，如字母或汉字。一个显示对应且仅对应一个输入，一个输入可以对应多个显示。我们称一对显示-输入为一个训练元。关卡便是一些训练元的集合。
不熟练度度量
设从显示显示在屏幕上到用户输入输入经历的时间为T（单位：秒），则不熟练度U为：
U = T^0.5
这个函数不收敛，所以需要指定一个时间最大值，当输入错误或T超过时间最大值时，将T置为时间最大值。
每个训练元都对应一个不熟练度，初始时不熟练度为时间最大值对应的不熟练度。练习者的每次练习都会更新相应训练元的不熟练度。
下表是一些T和U的对应：
| T | U |
|---|---|
| 0.0 | 0.00 |
| 0.1 | 0.32 |
| 0.2 | 0.45 |
| 0.5 | 0.71 |
| 1.0 | 1.00 |
| 1.5 | 1.22 |
| 5.0 | 2.23 |
| 5.0 | 2.23 |
| 10 | 3.16 |
| 60 | 7.75 |
训练元选择器
每一个关卡都有一个训练元集合，训练元选择器的作用是从训练元集合中选取一个训练元，将训练元的显示显示在屏幕上，然后等待用户输入。
如何选择呢？我们按照不熟练度加权进行随机选取。设训练元集合中的训练元的不熟练度之和为S，其中第i个训练元的不熟练度为Ui，则选择第i个训练元的概率为：
P(i) = Ui / S
显然，所有训练元被选择的概率之和为1，每次必有一个训练元被选中。
过关条件
每一关都定义一个过关条件condition。当一个训练元的不熟练度小于或等于condition时，我们认为用户对该训练元足够熟悉。当某一关的训练元集合中所有训练元的不熟练度均小于或等于condition时我们认为练习者通过此关。
TODO
- [ ] 不熟练度度量函数过于简单，不够理想，有待探索
- [ ] 过关条件
condition等参数还需调整 - [ ] 编写帮助页面
- [ ] 界面很简陋，有待完善
- [x] 添加关卡选择功能
开源证书
GNU General Public License v3.0