Como construir um sistema de aprendizagem adaptativa de atalhos de teclado

Resumo Simples

Um treinador inteligente de atalhos de teclado que se adapta ao ritmo de aprendizagem dos usuários e fornece sessões de prática personalizadas para melhorar a produtividade.

Documento de Requisitos do Produto (PRD)

Metas:

• Desenvolver um sistema inteligente para ensinar atalhos de teclado de forma eficiente
• Personalizar experiências de aprendizagem com base no progresso e preferências do usuário
• Aumentar a produtividade do usuário dominando atalhos específicos de aplicativos

Público-alvo:

• Trabalhadores do conhecimento
• Desenvolvedores de software
• Estudantes
• Qualquer pessoa que deseja melhorar sua eficiência no computador

Recursos-chave:

1. Caminhos de aprendizagem personalizados
2. Níveis de dificuldade adaptativos
3. Acompanhamento de progresso e análises
4. Suporte a várias aplicações (por exemplo, VS Code, Photoshop, Excel)
5. Elementos de gamificação (conquistas, tabelas de classificação)
6. Repetição espaçada para melhor retenção
7. Feedback em tempo real sobre o uso de atalhos

Fluxos de Usuário

1. Registro e Integração de Novos Usuários:

   • Inscrever-se com email ou mídia social
   • Realizar avaliação inicial de habilidades
   • Selecionar aplicativos para treinamento de atalhos
   • Receber um plano de aprendizagem personalizado

2. Sessão Diária de Prática:

   • Fazer login no aplicativo
   • Ver metas e desafios diários
   • Completar exercícios de prática adaptativa
   • Receber feedback imediato e atualização de progresso

3. Revisão de Desempenho e Personalização:

   • Acessar o painel pessoal
   • Revisar estatísticas de progresso e conquistas
   • Ajustar preferências de aprendizagem e dificuldade
   • Explorar novos conjuntos de atalhos para diferentes aplicativos

Especificações Técnicas

Frontend:

• React para aplicativo web
• React Native para aplicativos móveis
• Redux para gerenciamento de estado
• Styled-components para estilização

Backend:

• Node.js com Express.js
• PostgreSQL para dados relacionais
• Redis para cache e recursos em tempo real
• JWT para autenticação

IA/ML:

• TensorFlow.js para algoritmos de aprendizagem adaptativa
• Python com scikit-learn para análise de dados e treinamento de modelos

DevOps:

• Docker para containerização
• GitHub Actions para CI/CD
• AWS para hospedagem na nuvem

Endpoints da 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

Esquema do Banco de Dados

Usuários:

• id (PK)
• email
• password_hash
• name
• created_at
• last_login

ProgressoDoUsuário:

• id (PK)
• user_id (FK)
• application
• shortcut_id
• nível_de_proficiência
• last_practiced

Atalhos:

• id (PK)
• application
• key_combination
• description
• difficulty

SessõesDePrática:

• id (PK)
• user_id (FK)
• start_time
• end_time
• score
• shortcuts_practiced

Estrutura de Arquivos

Plano de Implementação

1. Configuração do Projeto (1 semana)

   • Inicializar o projeto React
   • Configurar o backend Node.js
   • Configurar o banco de dados e o ORM
   • Implementar autenticação básica

2. Funcionalidade Principal (3 semanas)

   • Desenvolver o banco de dados de atalhos e a API
   • Criar a lógica da sessão de prática
   • Implementar o algoritmo adaptativo básico

3. Interface do Usuário (2 semanas)

   • Projetar e implementar os principais componentes
   • Criar layouts responsivos
   • Desenvolver o painel do usuário

4. Integração de IA/ML (2 semanas)

   • Refinar o algoritmo de aprendizagem adaptativa
   • Implementar recomendações personalizadas
   • Integrar modelos de ML com o backend

5. Gamificação e Recursos Sociais (1 semana)

   • Adicionar sistema de conquistas e recompensas
   • Implementar tabelas de classificação
   • Criar funcionalidade de compartilhamento social

6. Testes e Otimização (2 semanas)

   • Realizar testes unitários e de integração
   • Realizar testes de usabilidade
   • Otimizar o desempenho e os tempos de carregamento

7. Implantação e Preparação para o Lançamento (1 semana)

   • Configurar o ambiente de produção
   • Configurar monitoramento e registro
   • Preparar materiais de marketing e documentação

Estratégia de Implantação

1. Use o AWS Elastic Beanstalk para implantação do backend
2. Implante o frontend no AWS S3 com CloudFront para CDN
3. Configure o Amazon RDS para o banco de dados PostgreSQL
4. Use o Amazon ElastiCache para Redis
5. Implemente o AWS Lambda para servir modelos ML sem servidor
6. Configure o AWS CloudWatch para monitoramento e alertas
7. Use o AWS Route 53 para gerenciamento de DNS
8. Implemente a implantação blue-green para atualizações sem tempo de inatividade
9. Configurar backups diários de banco de dados para o S3
10. Use o AWS WAF para camada de segurança adicional

Justificativa do Design

O treinador adaptativo de atalhos de teclado é projetado com foco na personalização e no engajamento. O React e o Node.js foram escolhidos por seu desempenho e vasto ecossistema, permitindo um desenvolvimento rápido e fácil escalabilidade. O uso de IA/ML permite uma experiência verdadeiramente personalizada, adaptando-se ao ritmo de aprendizagem de cada usuário. Os elementos de gamificação são incluídos para aumentar o engajamento e a motivação do usuário. Uma arquitetura de microsserviços com containerização permite atualizações mais fáceis e escalabilidade de componentes individuais. A estratégia de implantação baseada em nuvem garante alta disponibilidade e desempenho, fornecendo as ferramentas necessárias para monitoramento e rápidas iterações com base no feedback dos usuários.