દરેક કોન્સેપ્ટ પર વિદ્યાર્થીની માસ્ટરીને ચકાસવાની મુશ્કેલ સમસ્યાનું નિરાકરણ

જો કોઈ સરવાળા જાણતો ન હોય તો ગુણાકાર કરી શકતો નથી. ગણિત અને વિજ્ઞાનના કોન્સેપ્ટ આંતરિક રીતે એકબીજા સાથે જોડાયેલા છે. ભણનાર જે એક કોન્સેપ્ટને સમજે છે તે પરિણામને સરળતાથી અને ઝડપથી શોધી કાઢશે. Embibe નો મુખ્ય ધ્યેય વિદ્યાર્થીના જ્ઞાનને અનુકૂલિત કરીને વ્યક્તિગત શિક્ષણ આપવાનો છે. કોન્સેપ્ટ લેવલ પર પ્લેટફોર્મ સાથે વિદ્યાર્થીઓની ક્રિયાપ્રતિક્રિયાનું નિરીક્ષણ કરીને જ્ઞાનની સ્થિતિને પ્રાપ્ત કરવામાં આવે છે. આ ક્રિયાપ્રતિક્રિયાઓ વિડિયો જોવા, પ્રશ્નોની પ્રેક્ટિસ કરવા, ટેસ્ટ આપવા અને ટેસ્ટ ફિડબેક જોવા સુધીની શ્રેણી છે. ‘કોન્સેપ્ટ માસ્ટરી’ એ કોઈ એક વિદ્યાર્થીએ કોઈ કોન્સેપ્ટમાં નિપુણતા મેળવી છે કે નહીં તે શોધવા માટેની ક્રિયાપ્રતિક્રિયાઓનું મોડેલ તૈયાર કરવાની પ્રક્રિયા છે.

‘કોન્સેપ્ટ માસ્ટરી’ મોડેલ સ્વાભાવિક રીતે અટપટું છે કારણ કે તેમાં માનવીય સમજણ અને માનવ કેવી રીતે જ્ઞાન મેળવે છે તેનું મોડેલ તૈયાર કરવું જરૂરી છે. વ્યક્તિ કેવી રીતે જ્ઞાન મેળવે છે તે સામાન્ય રીતે ક્રિયાપ્રતિક્રિયા દ્વારા રેકોર્ડ કરવામાં આવે છે. ઉપરાંત, વિવિધ કોન્સેપ્ટ પર વિદ્યાર્થીઓની ક્રિયાપ્રતિક્રિયાઓની પૂર્વ હકીકત પૂરતી નથી. આ અપૂર્ણતા વિદ્યાર્થીની શક્તિઓ અને નબળાઈઓની અચોક્કસ ઓળખ તરફ દોરી જાય છે. તદુપરાંત, જો વ્યક્તિ કેટલી સફળ થશે તે નક્કી કરવા માટે માત્ર 1 અને 0 સેકંડ પૂરતા હોત, તો કોઈ સફળ વ્યક્તિ શાળામાં નિષ્ફળ ન હોત. આમ, સિસ્ટમ એ જ્ઞાનનું બહુવિધ પરિમાણોમાં વિશ્લેષણ કરવાની જરૂર છે.

લર્ન: કોઈપણ કોન્સેપ્ટમાં માસ્ટરી મેળવવા માટેનું પ્રથમ પગલું તેને સમજવું છે. આપેલ વિચારોની બૌદ્ધિક છબીઓ બનાવવા માટે વિઝ્યુલ લર્નિંગને કઈ હરાવી શકે તેમ નથી. Embibe ના ‘લર્ન’ માં વિશ્વની શ્રેષ્ઠ 3D ઇમર્સિવ મટીરીયલનો સમાવેશ થાય છે, જે અટપટા કોન્સેપ્ટને વિઝ્યુઅલાઈઝ કરીને ભણવાનું સરળ બનાવે છે. ભણવાનો અનુભવ ઈન્ડસ્ટ્રીના 74,000+ કોન્સેપ્ટ અને 2,03,000+ કમ્પિટેન્સીના સૌથી વ્યાપક નોલેજ ગ્રાફના મજબૂત પાયા પર બનેલો છે. Embibe તેના તમામ ભણવાના મટીરીયલ તેના 74,000+ કોન્સેપ્ટના નોલેજ ગ્રાફના શિક્ષણ શાસ્ત્ર સાથે સંકલિત કરી છે. તે સમગ્ર ધોરણ, પરીક્ષાઓ અને લક્ષ્યોમાં ચોક્કસ વ્યક્તિકરણની ખાતરી આપે છે.

પ્રેક્ટિસ: કોઈપણ વસ્તુમાં માસ્ટરી મેળવવા માટે પ્રેક્ટિસની જરૂર છે. ‘કોન્સેપ્ટ માસ્ટરી’ માટે પણ આવું જ છે. Embibe ની ‘પ્રેક્ટિસ’ સુવિધામાં 1,400 થી વધુ બુકના પ્રકરણો અને વિષયોના 10 લાખથી વધુ ઇન્ટરેક્ટિવ પ્રશ્નોનો સમાવેશ થાય છે. અનુકૂળતા મુજબની પ્રેક્ટિસ ફ્રેમવર્ક ડીપ નોલેજ ટ્રેસિંગ અલ્ગોરિધમ્સ દ્વારા દરેક વિદ્યાર્થી માટે પ્રેક્ટિસ પાથને વ્યક્તિગત કરીને ‘પ્રેક્ટિસ’ ને વધુ મજબૂત બનાવે છે. સોલ્વર અને ટેમ્પ્લેટનો ઉપયોગ કરીને, તે રન-ટાઇમ પર ડાયનેમિકલી પ્રશ્નો જનરેટ કરે છે. જ્યારે કોઈ વિદ્યાર્થી શંકા અંગે કોઈ કોન્સેપ્ટ અથવા કમ્પિટેન્સી સાથે સંઘર્ષ કરી રહ્યો હોય ત્યારે લર્ન ઇન્ટરવેશન માટેનું સૂચવેલ એન્જિન વિડિયો અને હિન્ટ દ્વારા સ્વચાલિત સહાય પૂરી પાડે છે. ‘ખૂબ ઝડપી સાચો’, ‘પરફેક્ટ પ્રયાસ’, ‘વધારાના સમયમાં સાચો’, ‘વ્યર્થ પ્રયાસ’, ‘ખોટો પ્રયાસ’ અને ‘વધારાના સમયમાં ખોટો પ્રયાસ’ માં વર્ગીકૃત થયેલ દરેક પ્રશ્ન પછી પ્રયાસની ગુણવત્તાના સતત ફિડબેક સાથે ભણનારને માહિતગાર અને જાગૃત રાખે છે.

ટેસ્ટ: Embibe એવી ટેસ્ટ પૂરી પાડે છે જે વિદ્યાર્થીની તૈયારીના જીવન ચક્રના દરેક સ્ટેજને પૂર્ણ કરે છે. વધુમાં, વિદ્યાર્થીઓ વિગતવાર ટેસ્ટ ફિડબેક પણ મેળવે છે જે તેમના શૈક્ષણિક અને વર્તણૂકીય તફાવતને ઓળખે છે. ઉદાહરણ તરીકે, Embibe AI ટેસ્ટમાં આવરી લેવાયેલા વિષયોને ઓળખે છે અને તેનું વર્ગીકરણ ‘પ્રકરણ જેમાં તમે સાચા સાબિત થયા’, ‘પ્રકરણ જેમાં તમે ખોટા સાબિત થયા’ અને ‘પ્રકરણ જેમાં તમે પ્રયાસ ન કર્યો’ માં કરે છે. વિદ્યાર્થીઓ તેમના પ્રામાણિકતા સ્કોર પણ ચકાસી શકે છે અને તેમને સુધારવા માટે કાર્ય કરવા માટે જરૂરી વૈચારિક, વર્તણૂકીય અને ટાઈમ મેનેજમેન્ટના મુદ્દાઓને પણ સમજી શકે છે.

Embibe માં, ‘કોન્સેપ્ટ માસ્ટરી’ એ લર્નિંગ આઉટકમના એન્જિનનો કોર ભાગ છે. વિદ્યાર્થીની ‘કોન્સેપ્ટ માસ્ટરી’ નક્કી કરવા માટે સિસ્ટમ 74,000 થી વધુ જોડાયેલ કોન્સેપ્ટ સાથે Embibe ના નોલેજ ગ્રાફનો ઉપયોગ કરે છે. જ્યાં વિદ્યાર્થી પાસે તેમના લક્ષ્ય માટે તેમની વર્તમાન ‘કોન્સેપ્ટ માસ્ટરી’ સુધારવાનો અભાવ છે ત્યારે નોલેજ ગ્રાફ સિસ્ટમને મૂળ કોન્સેપ્ટને ઓળખવા માટેની છૂટ આપે છે વધુમાં, બ્લૂમના વર્ગીકરણનો ઉપયોગ જ્ઞાન સમજણ અને એપ્લિકેશનમાં વિભાજિત કરવા માટે અને ભણવા માટે વધુ એક પરિમાણ ઉમેરવા માટે થાય છે. વધુમાં, વિદ્યાર્થીઓના જ્ઞાન સ્તરને અનુકૂલિત કરવા માટે પ્રશ્નોને મુશ્કેલી-સ્તર સાથે ટેગ કરવામાં આવે છે. આમ, અમે છેલ્લા આઠ વર્ષમાં એકત્રિત કરાયેલા અબજો ક્રિયાપ્રતિક્રિયાઓના પરિમાણો તરીકે નોલેજ ગ્રાફ, બ્લૂમ્સ ટેક્સોનોમી, મુશ્કેલી સ્તર અને સુપ્ત ચલોનો ઉપયોગ કરીને ‘કોન્સેપ્ટ માસ્ટરી’ મોડલની સમસ્યાનું નિરાકરણ કરીએ છીએ.