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间隔重复学习奖励系统 Docker 镜像

镜像概述

本 Docker 镜像集成了间隔重复算法与教师功能，旨在通过科学的复习间隔安排和奖励机制，提升重复学习的效率和用户参与度。适用于构建个性化学习辅助工具，帮助用户更高效地记忆和巩固知识。

核心功能和特性

• 间隔重复算法：基于记忆曲线原理，动态调整学习内容的复习间隔，优化知识 retention 效果
• 教师功能模块：内置奖励机制，对完成重复学习任务的用户给予激励，增强学习动力
• 轻量化设计：镜像体积小巧，部署简单，可快速集成到各类学习平台或个人学习环境中

使用场景和适用范围

• 个人学习辅助：语言学习、职业技能知识点记忆、考证备考等场景
• 教育机构工具：K12 教育、培训机构的课后复习系统
• 在线学习平台：作为插件集成到 MOOC、在线课程平台，提升用户学习完成率

使用方法和配置说明

基本部署（docker run）

bash
docker run -d -p 8080:8080 --name repetition-learning \
  -v /local/data:/app/data \
  learning/repetition:latest

• -p 8080:8080：端口映射，将容器内 8080 端口映射到主机
• -v /local/data:/app/data：数据卷挂载，持久化保存学习记录和配置

环境变量配置

示例：带环境变量的部署

bash
docker run -d -p 8080:8080 --name repetition-learning \
  -v /local/data:/app/data \
  -e LEARNING_MODE=intensive \
  -e BONUS_THRESHOLD=3 \
  -e ALGORITHM_TYPE=anki \
  learning/repetition:latest

数据持久化

容器内 /app/data 目录存储用户学习记录、算法配置和奖励规则，建议通过数据卷挂载实现持久化，避免容器重启后数据丢失。