Visual CertExamからAnkiに試験をエクスポートする

MCITPコースで勉強しているときに、私は他の多くのIT専門家と同様に、特定の質問とそれらに対する正しい答えを学ぶことができる試験ダンプに出くわしました。 理論をよく知っていても、ダンプは試験自体に合格する機会を大幅に増やし、その過程で、トピック自体の詳細をメモリに修正します。 もちろん、これは誰もが知っています。



通常、実際の準備プロセスは、Visual CertExamで同じ試験に繰り返し合格するように見えます。 私の意見では、このアプローチには大きなマイナス点があります。プログラムは特定の質問をどれだけよく知っているかを考慮しておらず、パスごとに、私がすでによく知っている質問に何度も何度も費やさなければならない質問に移動しますまだです。



Spaced Repetitionアルゴリズムを使用するAnkiをかなり長い間使用しています。



私の意見では、翻訳はあまりにも文字通りですが、ポイントではありません。 システム自体は参照により詳細に説明されていますが、一言で言えば次のように記述できます。質問と回答のあるカードが形成されます。 素材の繰り返し中に質問が表示され、正しい答えを覚えておく必要があります。 回答はカード上の回答と比較され、回答が一致した場合、プログラムは少し後にカードを表示します。 正解では、間隔は次のようになります:日、2、1週間、2週間、1か月、など。 答えが正しくない場合、プログラムは間隔をリセットし、すべてが再び開始します。 したがって、このシステムを毎日(できれば)使用して、材料は長期記憶に保管されます。



このアプローチには多くの利点があります。



これは、アンキの非常に簡単な説明です。 このプログラムには多くの設定、多くの言語のサポートなどがあります。



アンキはこちらからダウンロードできます



そのため、ダンプをVisual CertExam形式からAnkiデッキにエクスポートするスクリプトを作成することにしました。 それはまだかなり未加工で制限されていますが、機能し、すでに試験に合格するのに役立ち、多くの時間を節約できます。



スクリプトはPythonで書かれており、 ここからダウンロードできます



このように動作します。 試験はVCE Designerからテキスト形式にエクスポートされ、その後、このテキストファイルのスクリプトが完成したAnkiデッキを作成します。



質問と回答のリストはカードの表側に移動し、正解(複数ある場合は回答)が裏側に移動します。 回答にメモや追加の説明がある場合、それらはカードの裏面にも追加されます。



スクリプトの現在のバージョンは、ankiminiでの作業に適合しています。 ほとんどの場合、このアセンブリには必要なすべての依存関係があります。



個人的にはWindowsでのみテストしましたが、理論的には他のシステムでも動作するはずです。



スクリプトの使用方法:

  1. Python 2.7(32ビット)をダウンロードします(再度、Python 3および64ビットはテストしませんでした)。
  2. ここから ankimini ダウンロードしてください
  3. ankiminiを解凍します。
  4. Visual CertExam Designerで、.vce試験を開きます。
  5. 「ファイル」->「エクスポート先」をクリックし、ankiminiを使用してフォルダーにエクスポートします。 ファイルtest.txtを呼び出します(.txt形式を選択することが重要です-スクリプトはrtfでは機能しません)。
  6. ファイルtest.txtをメモ帳++で開きます。
  7. [エンコード]-> [utf-8に変換]をクリックして、ファイルを保存します。 (理論的には、どのエディターもファイルをutf-8形式で保存できるはずです)。
  8. スクリプトvcetoanki.pyをankiminiフォルダーにコピーします。
  9. vcetoanki.pyを実行します


それだけです すべてがうまくいけば、test.ankiファイルがankiminiフォルダーに表示されるはずです。これをAnkiで開き、そこから学習を開始できます。



スクリプトのマイナス点は、画像がダンプにある場合、画像を保存しないことです。 幸いなことに、それらは通常非常に少数です。 興味のために、バイナリの.vce形式を解析して、txtにエクスポートせずに、データの損失を最小限に抑えて(写真のように)直接変換できるようにしましたが、試験の名前と最初の質問だけを解読することができました。 誰もが興味を持っているなら、私はgist.githubまたはpastebinに解析したものを投稿できます。



この小さなスクリプトが私を助けてくれただけでなく、誰かを助けてくれることを願っています。



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