구체적인 다음 조치에 대한 보고서 읽기
요약과 제안된 초점으로 시작한 다음 작업할 수 있는 예를 찾으십시오. 유용한 목표는 다르게 시도할 수 있는 것을 식별합니다. 과거형 개선은 여전히 광범위합니다. 적절한 결말로 어제를 설명하면 연습할 작은 행동을 얻을 수 있습니다.
강점도 눈에 띄게 유지하세요. 관련 질문을 했지만 하나의 답변을 찾는 데 어려움을 겪는 경우 답변을 작성하는 동안 성공적인 질문 구축을 유지하세요. 표현 하나가 어렵다고 해서 대화의 모든 부분을 다시 구성할 필요는 없습니다.
| 일본어 | 로마자 | 의미 |
|---|---|---|
| 昨日、公園に行きました。 | Kinō, kōen ni ikimashita. | 나는 어제 공원에 갔다. |
의도한 의미와 대조하여 수정 내용을 확인하세요.
수정본을 수락하기 전에 전달하고 싶은 내용을 명시하세요. 문법적으로 다듬어진 문장이라도 의도와 다를 수 있습니다. 원래 표현과 수정된 표현, 상황을 Mocchi에 기재하시오. 어떤 부분이 의미를 바꾸고, 어떤 부분이 표현 방식을 개선하는지 물어보세요.
과거 이벤트의 경우 이벤트와 시간을 명확하게 유지하세요. 피드백이 일관되지 않은 것처럼 보이면 모든 동사 형태에 대한 일반적인 수업을 요청하기보다는 정확한 대조에 대해 물어보세요. 작은 비교는 평가하고 적용하기가 더 쉽습니다.
설명을 저장하기 전에 다른 예제를 생성하세요.
자신의 말로 변화를 설명하고 과거의 다른 사건을 설명하십시오. 공원에 가는 것이 친구를 만나는 것으로 바뀔 수도 있습니다. 포인트를 연습할 수 있도록 패턴을 충분히 안정적으로 유지하고, 이전 문장에 전적으로 의존할 수 없도록 내용을 변경하세요.
추가 수표가 필요하면 짧은 /quiz을 요청하세요. 설명을 읽기 전에 답을 시도해보고 그것을 선택한 이유를 말해보세요. 이는 수정 사항에 대한 진정한 이해와 방금 본 문구 인식을 구별하는 데 도움이 됩니다.
| 일본어 | 로마자 | 의미 |
|---|---|---|
| 友達と昼ご飯を食べました。 | Tomodachi to hirugohan o tabemashita. | 나는 친구와 점심을 먹었다. |
격차를 해소할 때만 지원 도구를 선택하세요.
한 단어로 인해 사건을 표현하기 어려운 경우 어휘 지원을 사용하고 적합한 카드를 저장하십시오. 문장 패턴이 어려웠다면 거기에 집중해서 복습하세요. 문장을 알고 있지만 소리내어 검색할 수 없다면 더 짧은 말하기 과제를 준비하고 다른 대화를 시도해 보세요.
Mocchi은 이러한 결정을 학습 맥락과 연결할 수 있습니다. /review은 약점을 재검토할 수 있는 반면, 계획 작업은 다음 연습을 위한 장소를 제공할 수 있습니다. 보고서나 리뷰를 여는 것 자체는 새로운 시도가 아닙니다. 실제로 언어를 다시 생성하는지 확인하십시오.
| 일본어 | 로마자 | 의미 |
|---|---|---|
| その後、本を読みました。 | Sono ato, hon o yomimashita. | 그 후에는 책을 읽었습니다. |
변경된 말하기 상황으로 AI Sensei으로 돌아갑니다.
타겟 패턴을 자연스럽게 유도하는 주제를 선택하세요. 지난 주말에 대한 대화는 과거 사건을 설명하는 데 적합합니다. 포커스를 준비한 다음 전체 스크립트를 닫아 두세요. 관련 없는 순간에 수정된 줄을 반복하는 대신 질문을 듣고 새로운 내용으로 답하세요.
AI Sensei는 수정 및 초점을 포함하여 관련 최근 학습 상황을 사용하여 이후 연습을 지원할 수 있습니다. Mocchi을 준비할 때 목표를 명시적으로 기술할 수도 있습니다. 유용한 테스트는 교환에서 패턴을 사용하기가 더 쉬워지는지 여부입니다.
결과를 기록하고 다음에 올 내용을 선택하세요.
새로운 시도 후에 변경된 사항을 확인하세요. 어쩌면 과거의 결말이 더 명확했을 수도 있지만 두 사건을 연결하는 데 도움이 필요했습니다. 그것은 유용한 다음 목표입니다. 보고서는 스냅샷을 제공합니다. 또 다른 시도는 시간이 지남에 따라 피드백을 어떻게 사용하는지 보여줍니다.
반복할 수 있을 만큼 주기를 작게 유지하십시오. 관찰 한 번, 설명 한 번, 새로운 예 한 번, 다시 말하기로 돌아갑니다. Unihongo의 학습 및 대화 도구는 전체 시퀀스를 지원할 수 있으므로 피드백은 학습자 및 이를 생성한 목표와 계속 연결되어 있습니다.