區塊鏈神吐槽應對熊市最好的辦法就是保持學習。
今天給大家介紹一個Web3的英語學習平臺L2EARN，L2EARN是一個新的Web3英語學習平臺，專注于區塊鏈和Web3知識。平臺的目標是讓每個人都能輕松愉快地學習英語，并通過高質量的教育獲得加密貨幣知識。為每個學生提供有效的教育和獎勵系統，比如通過玩游戲來掌握新的單詞和Web3知識，完成課程成為用戶賺錢的方式，以達到Learn to Earn。
L2EARN在一開始，將“免費”作為產品的亮點，下載免費，學習免費，注冊免費，mint免費。
首先，用戶在設備上下載和安裝好應用程序后，用電子郵件地址注冊L2EARN，每個用戶在注冊成功后都有一次機會可以免費鑄造一個PFP NFT。隨后設置個人形象后，選擇感興趣的領域就可以通過完成課程和參與游戲，來學習賺錢了。在其NFT市場上可以購買一些學習工具，以加快學習和賺錢過程。
商業模式
用戶和推薦人可以免費鑄造他們的角色NFT。這些NFT將被用作他們的個人資料圖片，并要求相應金額的學費$L2EARN。
每節課包含三個部分：詞匯、聽力和口語，閱讀和寫作。進入一個課程需要2000至10000元的$L2EARN的學費，具體金額取決于用戶的賬戶級別。
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就稀有性上來說，普通角色和推薦人角色是無限的。在項目第一階段，將鑄造10000個稀有角色，3000個史詩角色和1000個傳奇角色。第二個鑄幣計劃將根據$L2EARN的受歡迎程度再確定具體數量。
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具體給大家解釋一下表格中這些指標，所有用戶都有一次機會免費鑄造一個“普通角色”。推薦朋友來注冊也會有獎勵，推薦人可以在他們的推薦人完成一個課程后獲得一個免費的“推薦人角色”。每個角色的擁有者都可以申請一定數量的學費代幣，這些代幣用來參加課程和考試。獎學金指數是指主人最終獲得的獎學金。普通角色不會獲得獎學金。推薦人積分是擁有一個角色NFT的持有人可以邀請的最大用戶數量。積分可以累積起來以獲得推薦人的NFT。
推薦系統是L2EARN團隊為獎勵推薦人而設計的一種創新嘗試。用戶帶來的新用戶越多，獲得的獎學金指數就越高。
由此可見，其實L2EARN想要使用的是“人傳人效應”，通過用戶帶來其他新用戶提高產品熱度，重視人與人之間的聯系的力量。
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關鍵要素
L2EARN的六要素：課程、測驗、考試、練習中心、游戲、Ted課程。具體來講
課程
總共有三個階段，10個級別。用戶需要參加測驗才能進入下一個級別，參加考試才能進入下一個階段。
測驗
每個級別的小測驗包含對聽力、口語、閱讀和寫作能力的全面測試。每個小測驗有20個問題。如果你正確回答了所有的問題，你就可以進入下一個課程。你可以使用NFT來換取重考小測驗的機會。
考試
進入下一階段需要通過一場小型的在線考試，測試所有四個語言技能，口語、寫作、閱讀和聽力，大約20分鐘來，得分高于90分的用戶將進入下一階段的學習。
練習中心（糾錯復習、發音、聽力）
錯誤復習：實驗調查表明，錯誤學習后的糾正性反饋對學習有利。從錯誤中學習和復習錯誤是高效率學習的必經過程。
口語發音：針對發音問題，用戶可以在這里通過有趣的角色扮演和模仿秀來練習口語。這是一整節口語練習課，你可以在其中 "解決發音錯誤的單詞和其他問題"。
聽力訓練：如果你發現你的問題在于聽不懂外國人在說什么，那么這個部分將有助于你提高聽力水平，這里的聽力訓練可以通過調節速度以你想要訓練的速度播放音頻。
游戲
詞語景觀、字詞搜索、填字游戲，Web3的詞匯練習游戲謎題集。它們不僅好玩，而且很有教育意義。玩的時候，使用主題線索來填寫網格并完成填字游戲。
排行榜
將贏得有限的固定NFT和基金會的額外$L2EARN代幣獎勵。L2EARN通過經濟獎勵為學習增加即時滿足感。在成功的學習經歷后，每隔幾分鐘就可以得到獎勵$RW。
L2EARN TED會議（KOL分享意見和演講）
和我們平時看的TED演講一樣，L2EARN通過這種方式幫助人們建立有用的學習習慣。項目方與TED組織的積極合作，使用戶體驗到更多的專業英語知識和標準化，并能在交流中更多地運用所學的知識，目前也正在積極推動與其他大型機構的合作。
代幣模型
學費$L2EARN代幣是由L2EARN應用程序作為每門課程的學費。由角色NFT所有者獲得，每節課后，學費的10%將被燒毀，20%的學費$L2EARN將直接加入流動性池，5%將被發送到開發團隊的錢包，其余65%將被轉移到L2EARN基金會。
合同地址、經濟機制、獎學金代幣等等具體信息目前都是待公布的狀態，包括防作弊機制目前也只是通過軟件掃描第三方軟件上的刷題行為，在我看來也不夠完善，由此可見項目也非常早期，如果從投資的角度講，大家先理智觀望即可。
? 路線圖
淺看一下
我們了解過工作證明（PoW）和權益證明（POS），今天給大家介紹“學習證明（PoL）“。L2EARN開發團隊通過采用區塊鏈技術設計出學習證明，用戶的學習行動和結果都將記錄在區塊鏈上，其項目中的獎勵算法是在此基礎上設計的。我個人對這個項目僅持觀望態度，但是有句話說的很對，應對熊市最好的辦法就是保持學習狀態，想要更好地學習不如來我們重構研究院看看？
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