Comment construire un système d'apprentissage des raccourcis clavier adaptatif
Créez un entraîneur de raccourcis clavier intelligent qui utilise l'IA pour personnaliser les parcours d'apprentissage des utilisateurs. Ce système s'adapte aux progrès individuels, offre des séances de pratique ciblées et ajoute des éléments de ludification à l'expérience d'apprentissage pour améliorer la productivité dans diverses applications.
Learn2Vibe AI
Online
What do you want to build?
Résumé Simple
Un entraîneur intelligent de raccourcis clavier qui s'adapte au rythme d'apprentissage des utilisateurs et fournit des séances de pratique personnalisées pour améliorer la productivité.
Document d'Exigences Produit (PRD)
Objectifs :
- Développer un système intelligent pour enseigner efficacement les raccourcis clavier
- Personnaliser les expériences d'apprentissage en fonction des progrès et préférences des utilisateurs
- Accroître la productivité des utilisateurs en maîtrisant les raccourcis spécifiques aux applications
Public cible :
- Travailleurs du savoir
- Développeurs de logiciels
- Étudiants
- Toute personne souhaitant améliorer son efficacité informatique
Principales fonctionnalités :
- Parcours d'apprentissage personnalisés
- Niveaux de difficulté adaptative
- Suivi des progrès et analyses
- Prise en charge de plusieurs applications (par exemple, VS Code, Photoshop, Excel)
- Éléments de ludification (réalisations, classements)
- Répétition espacée pour une meilleure rétention
- Feedback en temps réel sur l'utilisation des raccourcis
Exigences des utilisateurs :
- Processus d'intégration intuitif
- Sessions de pratique personnalisables
- Informations sur les performances et suggestions d'amélioration
- Disponibilité sur plusieurs plateformes (web, bureau, mobile)
- Mode hors ligne pour pratiquer sans connexion internet
Flux Utilisateur
-
Inscription et intégration d'un nouvel utilisateur :
- S'inscrire avec un email ou un réseau social
- Effectuer une évaluation initiale des compétences
- Sélectionner les applications pour l'entraînement des raccourcis
- Recevoir un plan d'apprentissage personnalisé
-
Session de pratique quotidienne :
- Se connecter à l'application
- Visualiser les objectifs et défis quotidiens
- Effectuer des exercices de pratique adaptative
- Recevoir un feedback immédiat et une mise à jour des progrès
-
Examen des performances et personnalisation :
- Accéder au tableau de bord personnel
- Consulter les statistiques de progression et les réalisations
- Ajuster les préférences d'apprentissage et le niveau de difficulté
- Explorer de nouveaux ensembles de raccourcis pour différentes applications
Spécifications Techniques
Front-end :
- React pour l'application web
- React Native pour les applications mobiles
- Redux pour la gestion de l'état
- Styled-components pour le style
Back-end :
- Node.js avec Express.js
- PostgreSQL pour les données relationnelles
- Redis pour la mise en cache et les fonctionnalités en temps réel
- JWT pour l'authentification
IA/ML :
- TensorFlow.js pour les algorithmes d'apprentissage adaptatif
- Python avec scikit-learn pour l'analyse des données et l'entraînement des modèles
DevOps :
- Docker pour la conteneurisation
- GitHub Actions pour l'intégration et le déploiement continus
- AWS pour l'hébergement cloud
Points de Terminaison API
- POST /api/auth/register
- POST /api/auth/login
- GET /api/users/:id/progress
- POST /api/practice/start
- PUT /api/practice/complete
- GET /api/shortcuts/:application
- POST /api/feedback
- GET /api/leaderboard
Schéma de Base de Données
Utilisateurs :
- id (clé primaire)
- mot_de_passe_hache
- nom
- créé_le
- dernière_connexion
Progression des utilisateurs :
- id (clé primaire)
- user_id (clé étrangère)
- application
- id_raccourci
- niveau_de_compétence
- dernière_pratique
Raccourcis :
- id (clé primaire)
- application
- combinaison_de_touches
- description
- difficulté
Sessions de pratique :
- id (clé primaire)
- user_id (clé étrangère)
- heure_de_début
- heure_de_fin
- score
- raccourcis_pratiqués
Structure de Fichiers
/src
/components
/Auth
/Dashboard
/Practice
/Leaderboard
/pages
Home.js
Login.js
Register.js
Practice.js
Profile.js
/api
auth.js
practice.js
shortcuts.js
/utils
adaptive-algorithm.js
progress-tracker.js
/styles
global.css
theme.js
/hooks
useKeyboardShortcut.js
/public
/assets
/images
/sounds
/server
/routes
/models
/controllers
/middleware
/ml
/models
/data
README.md
package.json
Plan de Mise en Œuvre
-
Configuration du projet (1 semaine)
- Initialiser le projet React
- Configurer le back-end Node.js
- Configurer la base de données et l'ORM
- Mettre en œuvre l'authentification de base
-
Fonctionnalités de base (3 semaines)
- Développer la base de données des raccourcis et l'API
- Créer la logique des sessions de pratique
- Mettre en œuvre l'algorithme d'adaptation de base
-
Interface utilisateur (2 semaines)
- Concevoir et mettre en œuvre les composants principaux
- Créer des mises en page réactives
- Développer le tableau de bord utilisateur
-
Intégration de l'IA/ML (2 semaines)
- Affiner l'algorithme d'apprentissage adaptatif
- Mettre en œuvre des recommandations personnalisées
- Intégrer les modèles ML avec le back-end
-
Ludification et fonctionnalités sociales (1 semaine)
- Ajouter un système de réalisations et de récompenses
- Mettre en œuvre des classements
- Créer des fonctionnalités de partage social
-
Tests et optimisation (2 semaines)
- Effectuer des tests unitaires et d'intégration
- Réaliser des tests d'utilisabilité
- Optimiser les performances et les temps de chargement
-
Déploiement et préparation du lancement (1 semaine)
- Configurer l'environnement de production
- Configurer la surveillance et la journalisation
- Préparer le matériel de marketing et la documentation
Stratégie de Déploiement
- Utiliser AWS Elastic Beanstalk pour le déploiement du back-end
- Déployer le front-end sur AWS S3 avec CloudFront pour le CDN
- Configurer Amazon RDS pour la base de données PostgreSQL
- Utiliser Amazon ElastiCache pour Redis
- Mettre en œuvre AWS Lambda pour le déploiement sans serveur des modèles ML
- Configurer AWS CloudWatch pour la surveillance et les alertes
- Utiliser AWS Route 53 pour la gestion du DNS
- Mettre en place un déploiement bleu-vert pour des mises à jour sans interruption
- Configurer des sauvegardes quotidiennes de la base de données sur S3
- Utiliser AWS WAF pour une couche de sécurité supplémentaire
Justification de la Conception
L'entraîneur de raccourcis clavier adaptatif est conçu avec un accent mis sur la personnalisation et l'engagement. React et Node.js ont été choisis pour leurs performances et leur vaste écosystème, permettant un développement rapide et une mise à l'échelle facile. L'utilisation de l'IA/ML permet une expérience véritablement personnalisée, s'adaptant au rythme d'apprentissage de chaque utilisateur. Les éléments de ludification sont inclus pour accroître l'engagement et la motivation des utilisateurs. Une architecture de microservices avec la conteneurisation permet des mises à jour et une mise à l'échelle plus faciles des composants individuels. La stratégie de déploiement basée sur le cloud assure une haute disponibilité et des performances tout en fournissant les outils nécessaires pour la surveillance et les itérations rapides en fonction des commentaires des utilisateurs.