في التعلم الخاضع للإشراف، يجب أن يكون نموذج مدرب جيدا قادرا على استعادة الحقيقة الأرضية بدقة، أي التسميات المتوقعة من المتوقع أن تشبه تسميات الحقيقة الأرضية قدر الإمكان.مستوحاة من ذلك، فإننا صياغة معيارا صعوبة بناء على درجات الاسترداد من أمثلة التدريب.بدافع من الحدس أنه بعد القشط من خلال كوربوس التدريب، يعرف طراز الترجمة الآلية العصبية (NMT) "كيفية جدولة منهج مناسب وفقا لتعلم صعوبة التعلم، نقترح استراتيجية تعلم المناهج الدراسية الموجهة ذاتيا تشجع نموذج NMT للتعلممن سهولة الصعب على أساس درجات الاسترداد.على وجه التحديد، نعتمد درجة بلو على مستوى الجملة باعتبارها وكيل درجة الاسترداد.النتائج التجريبية على معايير الترجمة بما في ذلك WMT14 الإنجليزية والألمانية و WMT17 الصينية - الإنجليزية إظهار أن طريقتنا المقترحة تعمل بشكل كبير على تحسين درجة الاسترداد، وبالتالي تحسين أداء الترجمة باستمرار.