प्रत्येक कॉन्सेप्टवरील विद्यार्थ्याच्या प्रभुत्त्वाचा मागोवा घेण्याकरिता कठीण समस्या सोडवणे

जर एखाद्याला बेरीज माहित नसेल तर त्याला गुणाकार करता येणार नाही. गणित आणि विज्ञानातील संकल्पना एकमेकांशी अंतर्भूत असतात. जो लर्नर एक कॉन्सेप्ट समजून घेतो तो परिणाम सहज आणि त्वरित शोधून काढतो. Embibe चे प्राथमिक ध्येय विद्यार्थ्याच्या ज्ञान स्थितीशी जुळवून घेऊन पर्सनलाइज्ड लर्निंग हे आहे. कॉन्सेप्ट स्तरावर प्लॅटफॉर्मसह विद्यार्थ्यांच्या परस्परसंवादाचे निरीक्षण करून ज्ञान स्थिती कॅप्चर करणे पूर्ण केले जाते. हे संवाद व्हिडिओ पाहणे, प्रश्नांची प्रॅक्टिस करणे, टेस्ट घेणे आणि अगदी टेस्ट अभिप्राय पाहण्यापर्यंतचे असतात. एखाद्या विद्यार्थ्याने एखाद्या कॉन्सेप्टवर निपुणता मिळवली आहे की नाही हे शोधण्यासाठी या इंटरॅक्टिव्ह मॉडेलिंग करण्याची प्रक्रिया म्हणजे कॉन्सेप्टवरील प्रभुत्व’ आहे.

कॉन्सेप्टवरील प्रभुत्त्वाचे मॉडेलिंग स्वाभाविकपणे गुंतागुंतीचे आहे कारण त्यासाठी मानवी आकलनाचे आणि मनुष्य ज्ञान कसे प्राप्त करतो याचे मॉडेलिंग आवश्यक आहे. मनुष्य ज्ञान कसे प्राप्त करतो हे परस्परसंवादांद्वारे नोंदवले जाते. तसेच, विविध कॉन्सेप्ट विद्यार्थ्यांच्या परस्परसंवादांचा मागील इतिहास पुरेसा नाही. या अपुरेपणामुळे परिणामी विद्यार्थ्याच्या गुणांची (सामर्थ्य) आणि उणीवांचे चुकीची ओळख होते. शिवाय, जर एखादी व्यक्ती किती यशस्वी होईल हे ठरवण्यासाठी 1s किंवा 0s पुरेसे असते, तर कोणतीही यशस्वी व्यक्ती शाळेत अपयशी ठरली नसती. या समस्येचे निराकरण करण्यासाठी, शिक्षण संस्था ज्ञानाचे अनेक विविध परिमाणांमध्ये (आयामांमध्ये) विश्लेषण करणे अतिशय गरजेचे आहे. 

लर्न: कोणत्याही कॉन्सेप्टवरील प्रभुत्त्व मिळविण्याची पहिली पायरी म्हणजे ती समजून घेणे. दिलेल्या कल्पनांच्या मानसिक प्रतिमा तयार करण्यात व्हिज्युअल लर्निंग काहीही मागे टाकत नाही. Embibe च्या ‘लर्न’ मध्ये जगातील सर्वोत्कृष्ट 3D इमर्सिव्ह कॉन्टेन्ट याचा समावेश आहे, ज्यामुळे कठीण कॉन्सेप्ट व्हिज्युअलाईझ करून लर्न करणे सोपे होते. शिकण्याचा अनुभव हा उद्योगाच्या 74,000+कॉन्सेप्टच्या आणि 2,03,000+ क्षमतांच्या सर्वात व्यापक ज्ञान आलेखाच्या भक्कम पायावर रचलेला आहे. Embibe ने 74,000+कॉन्सेप्टच्या ज्ञान आलेखाच्या अध्यापनशास्त्रासह त्याची सर्व लर्निंग कॉन्टेन्ट एकत्रित केली आहे. हे ग्रेड, परीक्षा आणि ध्येयांमध्ये खोल वैयक्तिकरण सुनिश्चित करते.

प्रॅक्टिस: कोणत्याही गोष्टीमध्ये निपुणता प्राप्त करण्यासाठी प्रॅक्टिस लागते. तेच ‘कॉन्सेप्टवरील प्रभुत्त्व’ या बाबतही आहे. Embibe च्या ‘प्रॅक्टिस’ वैशिष्ट्यामध्ये टॉप-रँक असलेल्या 1,400+ पुस्तकांच्या प्रकरण आणि विषयांमध्ये पॅक केलेल्या 10 लाखाहून अधिकइंटरॅक्टिव्ह प्रश्न संचांचा समावेश आहे. सखोल ज्ञान ट्रेसिंग अल्गोरिदमद्वारे प्रत्येक विद्यार्थ्यासाठी प्रॅक्टिस मार्ग वैयक्तिकृत करून अनुकूल प्रॅक्टिस फ्रेमवर्क ‘प्रॅक्टिस’ अधिक मजबूत करते. सॉल्व्हर्स आणि टेम्प्लेट्स वापरून, ते रन-टाइममध्ये डायनॅमिकरित्या वैयक्तिकृत प्रश्न व्युत्पन्न करते. जेव्हा एखाद्या विद्यार्थ्याला एखाद्या प्रश्नातील संकल्पना किंवा क्षमता समजत नसेल तेव्हा लर्निंग इंटरव्हेंशनसाठी शिफारस इंजिन व्हिडिओ आणि हिंट्सद्वारे स्वयंचलित मदत प्रदान करते. ‘खूप जलद योग्य’, ‘परिपूर्ण प्रयत्न’, ‘अधिकवेळा योग्य’, ‘वाया गेलेला प्रयत्न’, ‘अयोग्य  प्रयत्न’ आणि ‘अधिकवेळा अयोग्य प्रयत्न’ अशा वर्गीकृत केलेल्या प्रत्येक प्रश्नानंतर प्रयत्नांच्या गुणवत्तेचा सततचा अभिप्राय विद्यार्थ्यांना माहिती देतो आणि जागरूक ठेवतो.

टेस्ट: Embibe विद्यार्थ्याच्या तयारीच्या जीवन चक्रातील प्रत्येक टप्प्याला पूर्ण करणाऱ्या टेस्ट्स पुरवते. याव्यतिरिक्त, विद्यार्थ्यांना सविस्तर टेस्ट फीडबॅक देखील मिळतो जो त्यांच्या शैक्षणिक आणि आचरणातील अंतर ओळखतो. उदाहरणार्थ, Embibe चे AI, टेस्टमध्ये समाविष्ट असलेल्या विषयांना ‘आपल्याला बरोबर आलेले धडे’, ‘आपले चुकलेले धडे’ आणि ‘आपण प्रयत्न न केलेले धडे’ यामध्ये ओळखते आणि वर्गीकृत करते. विद्यार्थी त्यांचा सिंसॉरिटी स्कोअर देखील तपासू शकतात आणि त्यांना सुधारण्यासाठी त्यांनी कार्य करणे आवश्यक असलेल्या वैचारिक, आचरणविषयक आणि वेळ व्यवस्थापन समस्या समजून घेऊ शकतात.

Embibe मध्ये, कॉन्सेप्टवरील प्रभुत्व हे शिक्षण निष्कर्षाच्या इंजिनचे मूळ आहे. विद्यार्थ्याची कॉन्सेप्टवरील प्रभुत्त्व निश्चित करण्यासाठी आमची शिक्षण संस्था 65000 हून अधिक कॉन्सेप्टची नोंद असलेला Embibe चा ज्ञान आलेख वापरते. जेथे विद्यार्थी त्याचे ध्येय गाठण्यासाठी त्याच्या सध्याच्या कॉन्सेप्टवरील प्रभुत्त्वमध्ये कमी पडतो, तेथे नॉलेज ग्राफ आपल्या सिस्टीमला मूळ कॉन्सेप्ट ओळखण्याची परवानगी देतो. याव्यतिरिक्त, ब्लूमचे वर्गीकरण ज्ञानाची समज आणि वापर यामध्ये विभक्त करण्यासाठी शिक्षणात आणखी एक परिमाण जोडण्यासाठी वापरले जाते. पुढे, विद्यार्थ्याच्या ज्ञान पातळीशी जुळवून घेण्यासाठी प्रश्न काठिण्य पातळीसह नोंदवले जातात. अशाप्रकारे, ज्ञान आलेख, ब्लूम वर्गीकरण, काठिण्य पातळी आणि सूप्त चले यांचा गेल्या आठ वर्षांमध्ये गोळा केलेल्या कोट्यावधीइंटरॅक्टिव्हचा परिमाण म्हणून वापर करुन आपण कॉन्सेप्टवरील प्रभुत्त्वाचे मॉडेलिंग सोडवतो.