本文提出了一种多角度课程学习算法，解决了ELECTRA预训练生成器与判别器训练时出现的单调训练和交互不足的问题。该算法通过三个自监督课程设计，解决了单调训练和标签不平衡等问题，并提出了两个自我修正课程，以创建“修正笔记本”进行辅助监督，弥合两个编码器之间的差距。实验表明，该算法使平均表现提高2.8％和3.2％，超过了同样设置下最近的先进ELECTRA样式模型。