छात्रों को अचीव में मदद करने के लिए डीप नॉलेज ट्रेसिंग

‘अचीव’, ‘पर्सनलाइज्ड अचीवमेंट जर्नी’ निर्मित करता है, जो ‘लर्न’, ‘प्रैक्टिस’ और ‘टेस्ट’ जर्नी में छात्र के डाटा द्वारा संचालित हर लक्ष्य के अनुरूप होता है। कॉन्सेप्ट विशेषज्ञता के लिए ‘अचीव’ की नींव ‘Embibe डीप नॉलेज ट्रेसिंग एल्गोरिदम’ पर बनी है। ‘अचीव’ के मुख्य फीचर निम्नलिखित हैं:

1. ‘अचीव’ Embibe के AI-संचालित ऑटोमेटेड टेस्ट जेनरेटर के द्वारा निर्मित डायग्नोस्टिक असेसमेंट के माध्यम से एक छात्र की सामर्थ्य और कमियों का पता लगाता है।

2. यह भविष्य में जीवन के लक्ष्यों और कौशल की नींव को मजबूत करने के लिए एक या कई अचीवमेंट ऑब्जेक्टिव को चुनता है, जिसमें पहले के महत्वपूर्ण सुझाव, वर्तमान परीक्षा/अध्याय/विषय में विशेषज्ञता हासिल करना शामिल है।

3. यह अचीवमेंट लक्ष्यों को कई चरणों में विभाजित करता है और Embibe के अचीवमेंट इंजन के आधार पर प्रत्येक चरण के लिए एक जर्नी तैयार करता है।

4. प्रत्येक चरण या तो लर्निंग कंटेंट (जैसे – वीडियो) या फिर प्रैक्टिस कंटेंट (जैसे – प्रश्न) का एक सेट है।

5. इनमें से प्रत्येक सेट कॉन्सेप्ट पर छात्रों के सामर्थ्य या कमियों के आधार पर पर्सनलाइज्ड और डायनेमिकली जनरेट होता है। चरणों का डायनेमिक री-कैलिब्रेशन जर्नी के पूर्व चरणों में प्रदर्शन पर आधारित है।

6. यह जर्नी के अंत में छात्र की सामर्थ्य और कमियों का पुनर्मूल्यांकन करता है।

मशीन लर्निंग के तरीके, एक नियम के रूप में, शिक्षाप्रद सेटिंग्स में गंभीरता से लागू होते हैं। उनका उपयोग क्षमताओं और योग्यताओं का अनुमान लगाने, ग्रेड टेस्ट, सामाजिक विद्वत्तापूर्ण उदाहरणों को समझने, उपलब्ध उत्तरों का आकलन करने, उचित शिक्षाप्रद जानकारी का सुझाव देने और तुलनीय लर्निंग विशेषताओं या शैक्षणिक हितों वाले छात्रों को इकट्ठा करने या भागीदार बनाने के लिए किया जाता है।

‘अचीव’ डीप नॉलेज ट्रेसिंग तकनीक पर आधारित है। AI-आधारित शिक्षा विश्व स्तरीय शिक्षण और निर्देश के लिए ओपन एक्सेस (खुली पहुँच) को आसान बनाकर लर्निंग की बढ़ती लागत को कम करती है। नॉलेज ट्रेसिंग समय के साथ छात्र के नॉलेज की मॉडलिंग कर रही है, ताकि यह अनुमान लगाया जा सके कि छात्र भविष्य में सटीक रूप से कैसे प्रदर्शन करेंगे। इस कार्य में सुधार का मतलब है कि छात्रों को उनकी व्यक्तिगत जरूरतों के आधार पर संसाधनों का सुझाव दिया जा सकता है और कंटेंट का पूर्वानुमान लगाया जा सकता है कि यह बहुत आसान है या बहुत कठिन, इस प्रकार उसे हटाया या बाद के लिए छोड़ा जा सकता है।

आमने-सामने दी जाने वाली शिक्षा दो मानक विचलनों के क्रम पर औसत छात्र को लर्निंग का लाभ प्रदान कर सकता है। मशीन लर्निंग सॉल्यूशंस दुनिया में किसी को भी उच्च गुणवत्ता वाले पर्सनलाइज्ड शिक्षण के ये लाभ में प्रदान कर सकते हैं।

Embibe पर ‘अचीव’ के माध्यम से सफ़र शुरू करने से छात्रों को उनके सामर्थ्य और कमियों की जांच करने में सहायता मिलती है। यह छात्रों को उनके कमजोर विषयों में अधिक ऊर्जा का निवेश करके और अधिक टेस्ट देकर उनके द्वारा प्रदर्शन में सुधार की मात्रा बता कर उनके इन विषयों को बेहतर बनाने में मदद करता है। Embibe छात्र के कमजोर विषयों की पहचान करता है और उन्हें उनकी कमियों को दूर करने के लिए सामग्री और अपेक्षित दिशा प्रदान करता देता है। इसी तरह, यह जानने के लिए कि छात्र अपनी कमियों को दूर करने के प्रयासों में कितने सच्चे हैं, के लिए एक सत्यता स्कोर है।

Embibe छात्रों द्वारा दिए जाने वाले टेस्ट पर विभिन्न प्रकार के विश्लेषण भी प्रदान करता है:

समग्र विश्लेषण : इस आधार पर कि कोई छात्र किसी टेस्ट का प्रयास कैसे करता है, उनका व्यवहार लापरवाह, बेपरवाह, सही रास्ते पर आदि आधार पर भिन्न हो सकता है।

प्रश्न-वार विश्लेषण :  यह एक छात्र द्वारा प्रयास किये गए प्रत्येक प्रश्न का छह श्रेणियों के तहत विश्लेषण प्रदान करता है, जो कि इस प्रकार हैं, बहुत कम समय में गलत उत्तर, सटीक प्रयास, अधिक समय में गलत उत्तर, अधिक समय में सही उत्तर, व्यर्थ प्रयास, गलत प्रयास और प्रयास नहीं किया।

कौशल-वार विश्लेषण: प्रश्नों को विभिन्न ब्लूम स्तरों के अंतर्गत वर्गीकृत किया जाता है, जैसे अनुप्रयोग, बोध, रटंत शिक्षा और विश्लेषण। छात्र के प्रयास प्रभावशीलता के आधार पर, उनका कौशल-स्तर विश्लेषण प्रदान किया जाता है।