[发明专利]语言习得系统

说明书

本发明涉及语言习得系统，更详细地，涉及如下的语言习得系统，即，利用无意识语言识别模型和用于长期记忆的分散反复模型来习得无意识语言。

技术领域

本发明涉及语言习得系统，更详细地，涉及如下的语言习得系统，即，利用无意识语言识别模型和用于长期记忆的分散反复模型来习得无意识语言。

背景技术

随着交通和网络的发达，国家之间的交流变得更加活跃，并构建全球网络，除本国的母语语言教育之外，对于外语教育的关注和外语教育的重要性大幅度增加。

在韩国的情况下，公开了对于英语、汉语、日语等外语的学习教材和多种学习方法，学习人员尝试多种外语学习方法，但是，事实上，失败的比例大于成功的比例。

事实上，外语教育失败的根本原因显而易见，当第一次学外语时，外语学习人员普遍犯下如下的错误，即，忽视语言的特殊性，放弃自己学习母语并处理的语言的普遍习得方式，仅将外语看成需要通过大脑理解的学问来将外语与学习进行统一。

因此，包含母语的所有语言具有习得的共同点，实质上，需要通过分析婴儿习得母语的自然过程来导出符合语言的特性的语言习得方法。

发明内容

技术问题

为了解决上述问题，本发明的目的在于，提供如下的语言习得系统来解决包含上述所提及的外语教育问题的整个语言的根本问题，即，利用无意识语言识别模型和用于长期记忆的分散反复模型来习得无意识语言。

并且，本发明的目的在于，提供如下的语言习得系统，即，将语言的4中领域(听说读写)区分为“听说”和“读写”来区分成通过无意识反复习得的注入方式和通过有意识的学习和阅读来习得的学习方式，以符合各个领域的特性的方式最优化。

综上所述，本发明的目的在于，将上述语言区分为“狭义的语言”(语音语言、文字语言母语、外语)和“广义的语言”(语音语言、文字语言、身体语言、符号语言、图片语言、数学语言、音乐语言等)，对于前者“狭义的语言”(语音语言、文字语言母语、外语)和属于后者“广义的语言”的身体语言、符号语言、图片语言、数学语言、音乐语言等，将作为听说习得程序的注入习得程序和作为写的习得程序的学习习得程序按各个语言特性区分并适用来提供最优化的普遍语言习得系统，从而解决包括外语教育问题的整个语言的根本问题。

技术方案

用于实现上述目的的本发明的语言习得系统的特征在于，包括：语言习得管理部，区分提供作为对于听说的习得程序的注入习得程序和作为对于读写的习得程序的学习习得程序；以及程序执行部，具有与按用户的水平区分的等级相对应的内容集数据库，根据用户的习得水平执行由上述语言习得管理部提供的注入习得程序和学习习得程序来向用户提供。

本发明的特征在于，上述语言习得管理部包括：注入习得程序模块，控制根据对于听说的无意识及被动习得方式提供的注入内容的反复反馈；以及学习习得程序模块，控制根据对于读写的主导及主动习得方式提供的学习内容的反复反馈。

本发明的特征在于，上述反复反馈可以为如下的注入及学习方式，即，将第一次提供的内容聚集，依次向用户提供属于所设定的内容集的内容，若完成所有内容的输出，则完成第一次内容提供，累积反复下一次序提供的内容来向用户提供并使用户进行识别并以长期记忆进行存储，上述内容可包含构成语言的音节、单词、习语、句子、段落(由至少2个句子构成的文字)、由图片语言(图片图像语言)、身体语言、符号语言、数字语言、音乐语言构成的基本内容。

并且，本发明的特征在于，可将与上述基本内容有关的习得图像、语音习得资料及融合习得资料作为其单位提供，各个单位的个别内容为选择由文本(文字)、语音(声音)、图像(图片)、视频媒体中的一个或2个以上组合而成的形态，可通过应用(app)、网络(web)及人工智能(AI)、机器人(robot)、图书(书)等多种平台提供。