Từ vựng V2 - Overview (Vocab V2)

DomainsDOL EnglishUX1.730 words9 min read

active

Reading Rule: Shell/owner logic của destination Từ vựng đọc ở ../VOC_00_Overview.md. File này chỉ giữ deep engine logic của Vocab V2.

Hardening Note (SoT precedence): Tài liệu này tuân theo Core Logic/VOCV2_Product_Spec_Hardening_v1.md. Nếu có mâu thuẫn, ưu tiên SoT hardening.

Mục tiêu

Chuẩn hóa logic SRS để quản lý mức độ nhớ của từng học viên cho từng item (từ/kiến thức), tối ưu việc ôn tập tự động.
Giữ trải nghiệm đơn giản: một nút “Bắt đầu học” (học + ôn trong một luồng), hỗ trợ phiên có/không giới hạn thời gian.
Giữ đúng một flow LEARN ngay cả khi user học từ một nhóm item do chính mình chọn (ví dụ: Yêu thích).
Cho phép mở rộng đa môn (IELTS, SAT, Math, Physics, Chemistry; sẽ thêm sau) và đa dạng dạng nội dung (Languages | Sciences hiển thị nội bộ, không lộ pill cho user).

Shell Fit

Vocab V2 là deep execution engine bên trong destination Từ vựng, không phải shell destination độc lập.
Program Workspace root / Hôm nay, aggregate view đủ điều kiện, hoặc VOC_Management_Dashboard chỉ nên launch user vào session/engine đúng context; owner surface của queue và review state vẫn là Từ vựng.
Nếu engine được mở từ shortcut thuộc program khác, app phải đổi sang đúng Program Workspace trước khi bắt đầu session.

Định nghĩa nhanh

Item ID cá nhân: mỗi item trên mỗi học viên có ID riêng để track trạng thái nhớ.
F (fluency): thang 0–100, thể hiện mức nhớ hiện tại.
D (decay rate): tốc độ giảm F theo thời gian (phụ thuộc độ khó và lịch sử đúng/sai).
successCount / failCount: chỉ số dạng chuỗi/thành tích (không phải đếm thô), dùng để điều chỉnh D và tốc độ tăng/giảm F.
fluencyBase (độ khó gốc): đầu vào khi soạn nội dung; càng thấp càng khó → khởi tạo F thấp hơn, decay nhanh hơn.

Data model & công thức (khái quát)

Khởi tạo mỗi item/học viên: F = fluencyBase, D = f(fluencyBase) (độ khó cao → D lớn), successCount = 0, failCount = 0.
Tính F hiện tại khi mở phiên: F_now = max(0, F_last - D * Δt) (Δt = thời gian từ lần cập nhật gần nhất).
Cập nhật khi luyện tập:
- Thành công: F tăng mạnh hơn ở các lần đúng lặp lại; successCount ↑, failCount ↓ nhẹ; D ↓ (quên chậm hơn). Tiệm cận 100 khó dần.
- Thất bại: F giảm mạnh (vd. -20% để bắt buộc ôn lại sớm); failCount ↑, successCount ↓ đáng kể; D ↑ (quên nhanh hơn).
Ngưỡng cần ôn (per skill): Speaking 80, Writing 75, Reading 70, Listening 70 (nếu áp dụng). Item dưới ngưỡng vào hàng ưu tiên ôn.

Ưu tiên chọn item (trong phiên)

F < ngưỡng & failCount cao (đã học nhưng hay sai).
F < ngưỡng & failCount thấp.
Chưa học (F chưa có).
F ≥ ngưỡng: ưu tiên successCount thấp hơn trước (để củng cố); tie-break bằng F thấp hơn.
Tránh lặp lại item vừa xuất hiện phiên trước.
Nếu bắt buộc chọn trong nhiều mục trùng ưu tiên: chọn item có F thấp nhất.

Phiên học

CTA duy nhất: “Bắt đầu học”; tự động trộn học mới + ôn theo hàng đợi ưu tiên.
Nếu user launch từ favorite words, LEARN vẫn là cùng flow; chỉ candidate pool đổi sang favorite items trong scope hiện tại.
Thời lượng: mặc định 10 phút; tăng +1 phút mỗi ngày học liên tục, tối đa 20; nếu bỏ ngày có thể giảm -1 (config); cho phép chế độ không giới hạn (untimed). Untimed chạy cho tới khi user dừng, không phải kiểu quét hết một set theo checklist.
Nhóm item: selection chạy theo micro-batch cố định 5; đây là planning window, không phải checklist cố định. Preload ban đầu Web=10, Mobile=5.
Exercise hiển thị trong LEARN tuân theo contract tỷ lệ với 2 controller độc lập:
- Difficulty (EASY/MEDIUM/HARD) là level-based theo max_stage (0-5), có repair override khi fail.
- Skill bucket (Primary/Adjacent/Cross) là profile-based, độc lập difficulty và chỉ liên hệ gián tiếp qua candidate pool.
- Chi tiết tại: Core Logic/VOCV2_LEARN_Question_Rules.md.
Kết thúc phiên: tóm tắt số item mới/ôn, số đúng/sai; cập nhật F/D/success/fail cho toàn bộ item đã đụng.

Reminder / job nền (tùy chọn)

Job nền ưu tiên query theo next_review_at <= NOW để xác định item đến hạn và gửi nhắc “Bạn sắp quên: ”.
Khi mở phiên học, hệ thống vẫn có thể tính F_now realtime cho tập item liên quan để tie-break/hiển thị.

Mental model & sets

Mental model là nhóm gốc do DOL định nghĩa, mỗi model gắn với một tập item cố định để học theo ngữ cảnh.
Vocab v2 có 2 lớp trải nghiệm song song:
- Vocab Home: học/ôn tất cả từ của user theo hàng ưu tiên SRS, không cần chọn set.
- Sets/Lists: các danh sách nhỏ để học theo chủ đề/nhóm.
Ngoài set/list, user có thể dùng favorite word signal như một lớp đánh dấu cá nhân để lọc và launch LEARN trong phạm vi list hiện tại; signal này không thay thế queue hệ thống.
Có 2 nguồn set:
- DOL Sets (curated): luôn gắn mental model, hiển thị tên model, số từ trong model, progress theo model; có thể bật gating model kế tiếp.
- User Sets (My Sets): user tự gom từ, không bắt buộc mental model; UI tối giản, không gating.
Dù học ở Home hay bất kỳ set nào, trạng thái SRS của từng item (F/D/success/fail) là một nguồn chung.

Coherence theo mental model

Khi bốc item mới, ưu tiên lấy trong cùng mental model/set hiện tại để giữ ngữ cảnh; vẫn random thứ tự trong nhóm.
Collocation quá dài có thể tách thành 2 item liên kết; có thể yêu cầu 2 lượt ôn riêng.

Truy cập & thương mại hóa (2 option khả thi)

Option A (trial list): một vài list cho học free full-feature; các list khác yêu cầu Pro để bật tính năng học/ôn (view list vẫn được).
Option B (free view): xem toàn bộ list miễn phí; tất cả hoạt động học/ôn bị khóa tới khi nâng cấp Pro.
Cần log rõ sự kiện trial/locked để đo chuyển đổi.

Analytics (gợi ý sự kiện)

Session: vocab_session_start, vocab_session_end (mode, duration target, items_seen, items_new, items_review).
Item-level: vocab_item_answered (result, F_before, F_after, D_before, D_after, successCount, failCount).
Access: vocab_access_locked, vocab_trial_started, vocab_trial_converted.
Reminder: vocab_reminder_sent, vocab_reminder_opened.

Nội dung hiển thị (card)

Languages mode: front/back có thể đơn ngữ; back cho phép song ngữ tùy nội dung.
Sciences mode: front/back tự do + LaTeX (không bắt buộc song ngữ); có trường Note (text+LaTeX) thay cho “In practice”.
Dạng nội dung dùng chung type cốt lõi (Term/Definition, Formula/Identity, Theorem/Rule, Unit/Constant, Method/Pattern); map theo môn ở tài liệu template hiện hành.

Concepts & Prototypes

Để hiểu rõ hơn về cách logic vận hành và trải nghiệm người dùng thực tế, bạn có thể tham khảo các bản mẫu (Prototypes) sau:

Logic Simulator (concept prototype archived - not migrated to current corpus): Công cụ mô phỏng cách tính toán F (fluency), D (decay) và thứ tự bốc từ.
UI Garden Concept (Doc): Tài liệu chi tiết về ý tưởng “Khu vườn từ vựng”.
UI Garden Concept (HTML) (concept prototype archived - not migrated to current corpus): Bản mẫu UI 3D minh họa cho Garden Concept.
Session Flow Prototype (concept prototype archived - not migrated to current corpus): Mô phỏng luồng học trong một phiên (Session).
Session Recap Prototype (concept prototype archived - not migrated to current corpus): Mô phỏng màn hình tổng kết.
Leaderboard: Set View (Doc): Concept “Greenhouse Race” cho Set View.
Leaderboard: Set View (HTML) (concept prototype archived - not migrated to current corpus): Prototype UI cho Set Leaderboard.
Leaderboard: Course View (Doc): Concept “Island Expansion” & “Rising Stars”.
Leaderboard: Global View (Doc): Concept “The Archipelago” & “Social Legacy”.
Leaderboard: Global View (HTML) (concept prototype archived - not migrated to current corpus): Prototype UI cho Global Leaderboard.

Gamification & Ecosystem (New)

Hệ thống Vocab V2 được “Game hóa” hoàn toàn thông qua ẩn dụ Vườn Cây (Garden Metaphor):

Strategy & Vision: Triết lý “Trồng cây”, không trồng lại.
Game Mechanics: Luật chơi Leaderboard, các chỉ số Héo (Withering), Cứu cây (Revive).
Engagement Rules: Chiến lược thông báo, nhắc nhở & tương tác xã hội.
Data Model: Cấu trúc dữ liệu chi tiết cho Item/User.
MANA Support Flow: Quy trình Admin hỗ trợ quản lý User Sets.

Cross-module References

Cập nhật gần nhất

2026-03-26: Bổ sung Shell Fit để giữ rõ Vocab V2 là deep execution engine của lane Từ vựng, không phải shell destination độc lập.
2026-02-11: Bổ sung liên kết Smart Search Platform để đồng bộ intent và handoff PRA -> Vocabulary.
2024-11-28: Tạo khung Vocab v2; tóm tắt SRS (F/D/success/fail, fluencyBase, ngưỡng per skill, hàng đợi ưu tiên), phiên học timed/untimed, option Pro A/B, reminder job, mental model.