CEFR-Jなどのレベル指標と、一般的な英語コーパス由来の頻度指標を組み合わせ、級別の到達目安に沿うよう 語彙・熟語を設計しています。学習用の訳・解説は独自に作成し、想起練習と分散復習で定着を狙う学習設計です。
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スタスタAppsの単語学習が強い理由
同級の語彙問題における正解・選択肢の出現履歴を主根拠に学習順を決め、CEFR-Jや一般頻度は補助指標として 使用しています。AからCへ段階的に学習範囲を広げ、想起練習と分散復習の研究知見に基づく設計で定着を支援します。
学習科学ベースの4ステップ
STEP 1
想起で解く
Testing Effect: 「読む」より「思い出す」で保持を強化
STEP 2
忘れかけで復習
Spacing Effect: 間隔を空けた再想起で長期記憶を狙う
STEP 3
FSRSで最適化
正誤と回答負荷から次回復習タイミングを個別最適化
STEP 4
優先語を先に定着
A→B→Cの順で、根拠の強い語から積み上げる
A/B/C優先度の使い方
優先度 A最優先
合格に直結しやすい核。新規投入も復習密度も最優先。
新規投入: 高復習優先: 高先に固める
優先度 B重点
標準レイヤー。Aを固めたあとに主力として積み上げる。
新規投入: 中復習優先: 中Aの次に拡張
優先度 C網羅
網羅レイヤー。AとBを固めたあと、仕上げとして学習範囲を広げる。
新規投入: 低復習優先: 低仕上げで強化
収録語彙の選定根拠
同級の過去問履歴を主根拠にする
正解回数と選択肢出現回数を級ごとに分け、A/B/Cの学習順を決めています。
頻度指標で実用性を確認
大規模コーパス由来の頻度指標なども参照し、実際の英語で遭遇しやすい語彙を優先的に学べるよう設計しています。
学習効率を前提に優先度を設計
限られた学習時間での定着を目的に、復習密度や投入比率に反映する優先度（A/B/C）を設計しています。
根拠データ・公開資料
CEFR-J x 28（東京外国語大学）CEFR-J Vocabulary Profile（GitHub）wordfreq（GitHub）SUBTLEX Word Frequencies（GitHub）
※英検に関する試験情報は、英検協会の公式サイトをご確認ください。
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