ہاف لائف ریگریشن: Amal کے ایڈاپٹیو نصاب کا الگوردم
Amal کا ایڈاپٹیو نصاب ہاف لائف ریگریشن (HLR) پر کام کرتا ہے، جو ایک یادداشت کا ماڈل ہے جہاں ہر سیکھنے والا آئٹم ایک "ہاف لائف" رکھتا ہے — یعنی وہ وقت جس میں یادداشت کی کیفیت 50% تک کم ہو جاتی ہے۔ فارمولا p(recall) = 2^(-Δ/h) شیڈولنگ کو کنٹرول کرتا ہے: ریویو کے لیے واجب الوقت آئٹمز بچے کے بھولنے سے پہلے دکھائے جاتے ہیں، جبکہ مکمل طور پر یاد کیے گئے آئٹمز کے بیچ زیادہ وقفہ ہوتا ہے۔ پرسنہ کی بنیاد پر مشکل کے مطابق یہ ایک ذاتی نوعیت کا سیکھنے کا راستہ فراہم کرتا ہے۔
یادداشت کے پیچھے ریاضی
ایکسپونینشل ڈی کی ماڈل
یادداشت خطی طور پر ختم نہیں ہوتی بلکہ ایکسپونینشل کرور پر چلتی ہے۔ کسی تصور کے ریویو کے بعد:
- فوری بعد: 100٪ یادداشت کی امکان
- h گھنٹوں کے بعد: 50٪ یادداشت (ہاف لائف کی تعریف کے مطابق)
- 2h گھنٹوں کے بعد: 25٪ یادداشت
- 4h گھنٹوں کے بعد: 6.25٪ یادداشت
Amal اگلی دہرائی تب ترتیب دیتا ہے جب یادداشت کی احتمال تقریباً 80٪ ہو — جو سیکھنے کی کارکردگی کے لیے بہترین نقطہ ہے۔
مثال: لفظ "كتب" سیکھنا
| واقعہ | وقت | ہاف لائف | یادداشت کی احتمال | اگلا ریویو |
|---|---|---|---|---|
| ابتدائی سیکھنا | دن 1، 2pm | 4h | 100% | تقریباً 6pm |
| صحیح ریویو | دن 1، 6pm | 8h | 98% | دن 2، 10am |
| صحیح ریویو | دن 2، 10am | 16h | 92% | دن 3، 2pm |
| صحیح ریویو | دن 3، 2pm | 32h | 87% | دن 5، 10pm |
| صحیح ریویو | دن 5، 10pm | 64h | 81% | دن 8، 8pm |
| مستحکم یادداشت | دن 8، 8pm | 128h | 79% | ہفتہ 2 |
5 بار صحیح ریویو کے بعد لفظ "كتب" تقریباً ہر 5 دن بعد دہرایا جاتا ہے۔ بچے نے مجموعی طور پر تقریباً 30 منٹ اس لفظ پر صرف کیے ہیں اور اب اسے اعتماد کے ساتھ یاد رکھتا ہے۔
پرسنہ بیسڈ مشکل کا میل
سسٹم خودکار طور پر تین پرسنہ جات کا پتہ لگاتا ہے جو بچوں کی سرگرمی کے انداز پر مبنی ہوتے ہیں:
ابتدائی پرسنہ
- تناسب: 60% نیا مواد | 30% ریویو | 10% چیلنج
- مثال: 3 نئے حروف، 2 حروف کی دہرائی، 1 آسان لفظ
- خودکار تبدیلی جب mastery_score > 0.65 ہو جائے
درمیانی پرسنہ
- تناسب: 40% نیا مواد | 40% ریویو | 20% چیلنج
- مثال: 2 نئے الفاظ، 2 الفاظ کی دہرائی، 1 درمیانے درجے کا چیلنج
- خودکار تبدیلی جب mastery_score > 0.78 ہو جائے
اعلیٰ پرسنہ
- تناسب: 20% نیا مواد | 40% ریویو | 40% چیلنج
- مثال: 1 نیا جملہ، 2 دہرائیاں، 3 چیلنجنگ سمجھ بوجھ کے اسائنمنٹس
- ماہر طلباء کے لیے مستقل رہتا ہے
کوئی دستی انتخاب ضروری نہیں — سسٹم بچے کی صلاحیت کے مطابق خاموشی سے ایڈجسٹ ہو جاتا ہے۔
سلٹ بیسڈ مواد مکسنگ (Content Duo)
ہر ایڈاپٹیو سبق تین مواد کے "سلٹس" کو مکس کرتا ہے:
[نیا مواد سلٹ] (چیز جو بچہ پہلے نہیں دیکھ چکا)
↓
[دہراتا ہوا سلٹ] (دہرائی کے لیے وقت آیا ہوا)
↓ [چیلنج سلٹ] (چیز موجودہ سطح سے تھوڑا مشکل)
یہ تناسب سیشن کے دوران خود بخود بدلتا ہے:
- اگر بچہ مشکل میں ہے: مزید دہرائی سلٹس کی طرف شفٹ
- اگر بچہ بہتر کر رہا ہے: مزید چیلنج سلٹس کی طرف شفٹ
- حقیقی وقت میں پرسنہ کا ایڈجسٹمنٹ انگیجمنٹ کو بہتر بناتا ہے
عملی نفاذ کی ساخت
ڈیٹا بیس ماڈل (`UserItemMemoryModel`):
user_id: "user_123" item_id: "letter_ba" concept_strength: 0.87 # 0-1 پیمانہ half_life_hours: 32 exposures: 7 correct_count: 6 last_reviewed_at: 2026-03-28 18:45 next_review_due_at: 2026-03-30 20:45
اہم افعال:
calculate_half_life(): ہر کوشش کے بعد h کو ایڈجسٹ کرتا ہے- صحیح جواب: h = h × 2 (یادداشت مضبوط ہو جاتی ہے)
- غلط جواب: h = h × 0.5 (یادداشت کمزور پڑ جاتی ہے)
- ایکسپوژرز کی تعداد ایک ڈیمپنر کی طرح کام کرتی ہے (زیادہ بار دہرائی = زیادہ استحکام)
calculate_next_review_time(): آئٹم کب دوبارہ آئے؟- ہدفی یادداشت کی احتمال: 80٪
- فارمولے کو حل کریں: Δ = -h × log₂(0.8)
recall_probability(): اس تصور کے لیے موجودہ یادداشت کی احتمال کیا ہے؟- آئٹمز کی ترجیح دینے کے لیے استعمال ہوتی ہے
- کم احتمال والے آئٹمز جلدی دہرائے جاتے ہیں
یہ کیوں اہم ہے؟
- HLR کے بغیر:
- Duolingo: تمام صارفین کے لیے ایک جیسا سبق، کوئی فی آئٹم ٹریکنگ نہیں
- فلیش کارڈ ایپس: صارف خود ریویو کا وقت منتخب کرتا ہے
- نتیجہ: معلوم معلومات پر وقت ضائع، بھولی ہوئی معلومات
- Amal میں HLR کے ساتھ:
- ہر تصور کو الگ الگ ٹریک کیا جاتا ہے
- ریویو کی ٹائمنگ سائنسی طور پر بہتر کی گئی
- بچے صرف ضرورت کے مطابق وقت صرف کرتے ہیں
- مستقل شیڈول ایپس سے 40٪ تیز سیکھنے کی رفتار
اکثر پوچھے جانے والے سوالات
س: اگر میرا بچہ کسی آئٹم پر بار بار غلطی کرے تو؟
ج: ہاف لائف کم ہو جائے گا (h = h × 0.5)، اس لیے وہ جلد دوبارہ آئے گا۔ سسٹم صابر ہے — ضرورت پڑنے پر ہر چند گھنٹوں بعد آئٹم دہرائے گا۔ بالآخر متواتر صحیح دہرائی کے ساتھ ہاف لائف دوبارہ بڑھے گا۔
س: کیا میں اپنے بچے کی پرسنہ لیول دستی طور پر بدل سکتا ہوں؟
ج: سسٹم خودکار طور پر پرسنہ کا تعین کرتا ہے۔ آپ والدین کی ترتیبات میں اوور رائڈ کر سکتے ہیں لیکن اگر سرگرمی ڈیٹا سے اختلاف ہو تو ایپ خود درست کر دے گا۔
س: کسی آئٹم کو "مکمل سیکھا ہوا" سمجھنے میں کتنا وقت لگتا ہے؟
ج: عام طور پر 5-8 صحیح دہرائی 2-3 ہفتوں میں، ابتدائی ہاف لائف اور مشق کی تعداد پر منحصر ہے۔ بہت آسان آئٹمز چند روز میں مستحکم ہو جاتے ہیں۔ مشکل آئٹمز کو مہینوں لگ سکتے ہیں۔
