জ্ঞানের স্তর এবং আচরণগত প্যাটার্ন ট্র্যাক করে একজন শিক্ষার্থীর স্কোর করার ক্ষমতা পরিমাপ করা

“Everybody is a genius. But if you judge a fish by its ability to climb a tree, it will live its whole life believing that it is stupid.” — Einstein 

এই উদ্ধৃতিটি সারা বিশ্বের শিক্ষার্থীদের দুর্দশার সংক্ষিপ্তসার তুলে ধরে। শিক্ষা ব্যবস্থা এবং নিয়োগকারীরা শুধুমাত্র পরীক্ষাকে শ্রেষ্ঠত্বের প্রমাণ হিসেবে বিবেচনা করে। সারা বছর ধরে সেরা বা খারাপ ফল হওয়া সত্ত্বেও, একজন শিক্ষার্থী পরীক্ষায় যা করে তা হল শেষ কথা। দুশ্চিন্তার কারন হল, মানসম্পন্ন শিক্ষকের চাহিদা ও সরবরাহের বিশাল ব্যবধানের ফলে ছাত্র-শিক্ষক অনুপাত কমে গেছে। শিক্ষকরা কার্যকরভাবে প্রতিটি শিক্ষার্থীকে ব্যক্তিগতকৃত, ব্যক্তিগত মনোযোগ প্রদান করতে পারে না। এই সমস্ত সমস্যাগুলি কাটিয়ে উঠতে, আমাদের শিক্ষার্থীদের তাদের যা প্রয়োজন, যখন তাদের প্রয়োজন এবং তাদের নিজস্ব গতিতে তাদের পূর্ণ সম্ভাবনায় পৌঁছাতে হবে। 

এটি অর্জনের জন্য, Embibe ‘Embibe স্কোর কোশেন্ট’ নামে পরিচিত বৈজ্ঞানিক পরামিতি ব্যবহার করে পরীক্ষায় শিক্ষার্থীদের পারফর্ম করার বর্তমান ক্ষমতা পরিমাপ করে। Embibe, সামগ্রিকভাবে, বিশ্বাস করে যে একজন শিক্ষার্থীর স্কোর করার ক্ষমতা শিক্ষাগত দক্ষতা এবং আচরণ নির্ভর করে একাধিক সূক্ষ্ম সুপ্ত বৈশিষ্ট্যের উপর। এটি আমাদের পরীক্ষার কম স্কোরের জন্য দায়ী সঠিক উপাদানগুলির অভাব চিহ্নিত করতে দেয়। 

‘Embibe স্কোর কোশেন্ট’-এর মূল উপাদানগুলি যা আমাদের সিস্টেমকে স্পট সুপারিশ প্রদানের অনুমতি দেয় তা হল: 

1. শিক্ষাগত কোশেন্ট: এটি শিক্ষার্থীদের শিক্ষাগত সক্ষমতা নির্দেশ করে। Embibe-এ, ‘কনসেপ্ট মাস্টারি’-এর সাহায্যে একজন শিক্ষার্থীর শিক্ষাগত সক্ষমতাকে গণনা করা হয়। ‘কনসেপ্ট মাস্টারি’ বা ধারণার আয়ত্তীকরণ শিক্ষার্থীর দ্বারা সম্পাদিত বিভিন্ন ক্রিয়াকলাপ যেমন ভিডিও দেখা, প্রশ্ন অনুশীলন করা, টেস্ট নেওয়া এবং টেস্টের প্রতিক্রিয়া পর্যালোচনা করার উপর ভিত্তি করে একটি ধারণার উপর একজন শিক্ষার্থীর দক্ষতা পরিমাপ করে।
2.  আচরণের কোশেন্ট: এটি পরীক্ষা দেওয়ার বিষয়ে একজন শিক্ষার্থীর আচরণগত বৈশিষ্ট্য নির্দেশ করে। 

এতে উপ-বিভাগ রয়েছে, যথা অভিপ্রায় কোশেন্ট এবং টেস্ট গ্রহণের দক্ষতা কোশেন্ট। 

ক. অভিপ্রায় কোশেন্ট:  একজন শিক্ষার্থীর শিক্ষাগত মনোভাব বা অভিপ্রায়কে তার জ্ঞান নির্বিশেষে নির্দেশ করে। এই বিভাগে বিবেচিত কিছু অ-সম্পূর্ণ বৈশিষ্ট্য হল বিফল প্রচেষ্টার সংখ্যা, বিষয় অদলবদল, কোনো প্রশ্ন করার চেষ্টা না করে সময় ব্যয় করা এবং অন্যান্য অনুরূপ বৈশিষ্ট্য। 

খ. টেস্ট দেওয়ার দক্ষতার কোশেন্ট :  একজন শিক্ষার্থীর টেস্ট দেওয়ার ক্ষমতাকে নির্দেশ করে। আরও ভাল ধারণা দেওয়ার জন্য, এই বিভাগে বিবেচিত কিছু বৈশিষ্ট্য হল অন্যান্য অনুরূপ বৈশিষ্ট্যগুলির মধ্যে দেখা প্রশ্নের সংখ্যা এবং পর্যালোচনার জন্য চিহ্নিত প্রশ্নের সংখ্যা।

1. প্রচেষ্টার কোশেন্ট: এটি একজন শিক্ষার্থী শেখার সময় যে পরিশ্রম করে তা বোঝায়। প্রচেষ্টার কোশেন্ট আমাদের পরীক্ষায় স্কোর করার জন্য শিক্ষার্থীর সম্ভাবনা উপলব্ধি করতে দেয়। এই বিভাগের অধীনে কিছু সরাসরি ব্যাখ্যাযোগ্য বৈশিষ্ট্য হল অনুশীলন সেশনের সংখ্যা, অনুশীলনে ব্যয় করা মোট সময় এবং অন্যান্য অনুরূপ কার্যকলাপ।

স্পট রেকমেন্ডেশনের জন্য মেশিন লার্নিং মডেল 

একটি মেশিন লার্নিং মডেল বাস্তবতার একটি অনুমান। পরিমাণগত (কোয়ান্টিটিভ) বা প্রাকৃতিক ভাষায় সেই বাস্তবতাকে জাহির করার জন্য একটি ব্যাখ্যাকে একটি মাধ্যম হিসেবে বিবেচনা করা যেতে পারে। যেখানে সম্ভব ব্যাখ্যাযোগ্য মডেল ব্যবহার করার জন্য অনুরোধ করা হচ্ছে। এমনকি আপাতদৃষ্টিতে অস্বচ্ছ গভীর শিক্ষার মডেলগুলির ব্যাখ্যা প্রদানের ক্ষেত্রে একটি বৃদ্ধি রয়েছে। ব্যাখ্যাযোগ্যতার কথা মাথায় রেখে, সমৃদ্ধ এবং উচ্চতর ব্যাখ্যাযোগ্য বৈশিষ্ট্য সহ নির্মিত ‘Embibe স্কোর কোশেন্ট’, শিক্ষার্থীদের জন্য স্পট সুপারিশ প্রদান করে যার লক্ষ্য তাদের দুর্বল ধারণাগুলিকে উন্নত করা এবং সবচেয়ে দানাদার এবং কাজ-ভিত্তিক পদ্ধতিতে আচরণগত প্রতিক্রিয়া প্রদান করা।