语义距离是一种度量，它基于语义网络[1]中分割一对节点的边数所定义。在这个网站，语义距离不严格地用来指代知识之间的差距，即分割两个现实描述模型[2]（或两个知识集合）的知识数量。例如，一个学生对万有引力的理解很差，老师试图提升他/她对行星运动的理解，此时学生头脑中的太阳系模型和老师头脑中的模型之间的语义距离就很大。渐进学习的目的是将学习过程划分为小的增量，每次学习中，知识的一小部分都将现有知识的语义网络向前推进了一小步。渐进的方式使学习变得简单而有趣，它最终能覆盖的语义距离几乎没有限制。在被动的学校教育[3]过程中，语义距离往往过大，这导致了解码失败惩罚[4]，构成了学校惩罚[5]的一个重要组成部分，破坏了学习的乐趣[6]。而在自由学习[7]中，在学习内驱力[8]的导向下，渐进方法是自然的。自由渐进学习总是语义学习[9]，并以短语义距离推进为基础，这有助于优化在知识空间中的学习轨迹。这种导向性、渐进性的方法。使其更容易在语义网络中找到最短的路径（也就是以最小成本学习，并获得高连贯性[10]和高适用性[11]的收益）。
在渐进阅读[12]中，对语义距离的一个粗略衡量是条目数量。条目数量也可以用来量化学习目标，这也可以用从起点到完成学习任务所需要穿越的语义距离来看待。例如，高级英语有多达 40,000 多个条目，并这可以看作是衡量初学者和经常写作的英语母语者之间的语义距离。很明显，这样的距离不可能在一节英语课上完成（见：在一个月内的 13 年学校）。
Thoughts Memo 汉化组译制
原文：Semantic distance - supermemo.guru
参考
1. 概念网络 ./266541480.html2. 模型 ./560324024.html
3. 被动的学校教育 ./359037513.html
4. 解码失败惩罚 ./359921139.html
5. 学校外驱力 ./539022457.html
6. 学习的乐趣 ./1578551193.html
7. 自由学习 ./272543239.html
8. 学习内驱力 ./52990549.html
9. 语义学习 ./266922623.html
10. 一致性与连贯性(Consistency vs Coherence) ./264327134.html
11. 适用性 ./517317208.html
12. 渐进阅读 https://www.yuque.com/supermemo/wiki/incremental_reading