ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯಲ್ಲಿ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಯ ನೈಪುಣ್ಯವನ್ನು ಜಾಡುಹಿಡಿಯುವ ಮೂಲಕ ಕ್ಲಿಷ್ಟ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವುದು.

ಸಂಕಲನ ಗೊತ್ತಿಲ್ಲದಿದ್ದರೆ ಗುಣಾಕಾರ ಮಾಡಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ. ಗಣಿತ ಮತ್ತು ವಿಜ್ಞಾನದಲ್ಲಿನ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳು ಅಂತರ್ಗತವಾಗಿ ಒಂದಕ್ಕೊಂದು ಸಂಬಂಧಿಸಿವೆ. ಒಂದು ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯನ್ನು ಗ್ರಹಿಸುವ ಕಲಿಯುವವರು ಅದರ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಸುಲಭವಾಗಿ ಮತ್ತು ವೇಗವಾಗಿ ಕಂಡುಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ. Embibeನ ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಗುರಿ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಯ ಜ್ಞಾನದ ಸ್ಥಿತಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ವೈಯಕ್ತಿಕಗೊಳಿಸುವುದಾಗಿದೆ. ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ನಲ್ಲಿ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳ ಪರಸ್ಪರ ಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಜ್ಞಾನದ ಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಸಂವಾದಗಳು ವೀಡಿಯೊಗಳನ್ನು ವೀಕ್ಷಿಸುವುದು, ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಪ್ರಾಕ್ಟೀಸ್ ಮಾಡುವುದು, ಟೆಸ್ಟ್‌ಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವುದು ಮತ್ತು ಟೆಸ್ಟ್ ಫೀಡ್‌ಭ್ಯಾಕ್ ಅನ್ನು ವೀಕ್ಷಿಸುವುದಕ್ಕೆ ವ್ಯಾಪಿಸಿದೆ. ‘ಪರಿಕಲ್ಪನೆ ಪಾಂಡಿತ್ಯ’ ಎನ್ನುವುದು ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಯು ಒಂದು ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯನ್ನು ಕರಗತ ಮಾಡಿಕೊಂಡಿದ್ದಾನೆಯೇ ಎಂದು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ಈ ಪರಸ್ಪರ ಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಮಾಡುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿದೆ.

ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ‘ಪರಿಕಲ್ಪನೆ ಪಾಂಡಿತ್ಯ’ ಅಂತರ್ಗತವಾಗಿ ಸಂಕೀರ್ಣವಾಗಿದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ಮಾನವ ತಿಳುವಳಿಕೆಯನ್ನು ಮಾದರಿಯಾಗಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಮಾನವನು ಹೇಗೆ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತಾನೆ ಎನ್ನುವುದನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿದೆ. ಒಬ್ಬ ವ್ಯಕ್ತಿಯು ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಹೇಗೆ ಪಡೆಯುತ್ತಾನೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಪರಸ್ಪರ ಕ್ರಿಯೆಗಳ ಮೂಲಕ ದಾಖಲಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಹಾಗೆಯೇ, ವಿವಿಧ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳ ಮೇಲೆ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳ ಪರಸ್ಪರ ಕ್ರಿಯೆಗಳ ಇತಿಹಾಸವು ಸಾಕಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಈ ಕೊರತೆಯು ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಯ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ಮತ್ತು ದೌರ್ಬಲ್ಯಗಳ ತಪ್ಪಾದ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ. ಇದಲ್ಲದೆ, ಒಬ್ಬ ವ್ಯಕ್ತಿಯು ಎಷ್ಟು ಯಶಸ್ವಿಯಾಗುತ್ತಾನೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಕೇವಲ 1 ಸೆ ಮತ್ತು 0 ಗಳು ಸಾಕಾಗಿದ್ದರೆ, ಯಾವುದೇ ಯಶಸ್ವಿ ವ್ಯಕ್ತಿ ಶಾಲೆಯಲ್ಲಿ ವಿಫಲರಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಹಾಗಾಗಿ, ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಬಹು ಆಯಾಮಗಳಲ್ಲಿ ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಬೇಕಾಗಿದೆ.

ಲರ್ನ್: ಈ ಕಲಿಕೆಯ ಅನುಭವವನ್ನು ಉದ್ಯಮದ ಅತಿದೊಡ್ಡ ಜ್ಞಾನದ ನಕ್ಷೆ 74,000+ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳು ಮತ್ತು 2,03,000+ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳ  ಭದ್ರಬುನಾದಿಯ ಮೇಲೆ ನಿರ್ಮಿಸಲಾಗಿದೆ. Embibe ತನ್ನ ಎಲ್ಲಾ ಕಲಿಕೆಯ ವಿಷಯವನ್ನು 74,000+ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳನ್ನು ಜ್ಞಾನ ನಕ್ಷೆಯ ಶಿಕ್ಷಣಶಾಸ್ತ್ರದೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸಿದೆ. ಇದು ಗ್ರೇಡ್‌ಗಳು, ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು ಮತ್ತು ಗುರಿಗಳನ್ನು ಆಳವಾದ ವೈಯಕ್ತೀಕಗೊಳಿಸುವುದನ್ನು ಖಾತ್ರಿಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.

 ಪ್ರಾಕ್ಟೀಸ್: ಯಾವುದನ್ನಾದರೂ ಕರಗತ ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಅಭ್ಯಾಸ ಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ‘ಪರಿಕಲ್ಪನೆ ಪಾಂಡಿತ್ಯ’ ಕೂಡ ಹಾಗೆಯೇ. Embibeನ ‘ಪ್ರಾಕ್ಟೀಸ್’ ಫೀಚರ್‌ನಲ್ಲಿ 10 ಲಕ್ಷಕ್ಕೂ ಹೆಚ್ಚು ಸಂವಾದಾತ್ಮಕ ಪ್ರಶ್ನೆ ಘಟಕಗಳನ್ನು ಉನ್ನತ ಶ್ರೇಣಿಯ 1,400+ ಪುಸ್ತಕಗಳ ಅಧ್ಯಾಯ ಮತ್ತು   ಟಾಪಿಕ್‌ಗಳಾಗಿ ಪ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ. ಆಳವಾದ ಜ್ಞಾನದ ಜಾಡುಹಿಡಿದು ಹೋಗುವ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳ ಮೂಲಕ, ಪ್ರತಿಯೊಬ್ಬ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗೆಂದೇ ವೈಯಕ್ತೀಕಗೊಳಿಸಲಾದ ಅಭ್ಯಾಸ ಮಾರ್ಗಗಳ ಮೂಲಕ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಅಭ್ಯಾಸ ಚೌಕಟ್ಟು ‘ಪ್ರಾಕ್ಟೀಸ್’ಅನ್ನು ಮತ್ತಷ್ಟು ಬಲಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಸಾಲ್ವರ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಟೆಂಪ್ಲೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು, ಇದು ಚಾಲ್ತಿ-ಅವಧಿಯಲ್ಲಿ ವೈಯಕ್ತಿಕಗೊಳಿಸಿದ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕವಾಗಿ ರಚಿಸುತ್ತದೆ. ಕಲಿಕಾ ಹಸ್ತಕ್ಷೇಪ ಶಿಫಾರಸು ಎಂಜಿನ್ ವೀಡಿಯೊಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರಶ್ನೆಯೊಂದರಲ್ಲಿ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಯು ಪರಿಕಲ್ಪನೆ ಅಥವಾ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದೊಂದಿಗೆ ಹೋರಾಡುತ್ತಿರುವಾಗ ಸುಳಿವುಗಳ ಮೂಲಕ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಸಹಾಯವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಪ್ರಶ್ನೆಯ ನಂತರವೂ ‘ಅತಿ ವೇಗದ ಸರಿ ಪ್ರಯತ್ನ’, ‘ಪರಿಪೂರ್ಣ ಪ್ರಯತ್ನ’, ‘ಅವಧಿಮೀರಿ ಸರಿ ಪ್ರಯತ್ನ’, ‘ವ್ಯರ್ಥ ಪ್ರಯತ್ನ’, ‘ತಪ್ಪಾದ ಪ್ರಯತ್ನ’ ಮತ್ತು ‘ ಅವಧಿಮೀರಿ ತಪ್ಪಾದ ಪ್ರಯತ್ನ’ ಎಂದು ವರ್ಗೀಕರಿಸಿದ ನಂತರ, ಪ್ರಯತ್ನದ ಗುಣಮಟ್ಟದ ನಿರಂತರ ಫೀಡ್‌ಭ್ಯಾಕ್ ನೀಡುವ ಮೂಲಕ ಕಲಿಕಾರ್ಥಿಗಳಿಗೆ ಮಾಹಿತಿ ಮತ್ತು ಅರಿವಿನ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಮೂಡಿಸುತ್ತದೆ.

ಟೆಸ್ಟ್: Embibe ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಯ ಪರೀಕ್ಷಾ ಪೂರ್ವಸಿದ್ಧತೆಗಳ ಜೀವನ ಚಕ್ರದಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿ ಹಂತವನ್ನು ಪೂರೈಸುವ ಟೆಸ್ಟ್‌ಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳು ತಮ್ಮ ಶೈಕ್ಷಣಿಕ ಮತ್ತು ನಡವಳಿಕೆಯ ಅಂತರವನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ವಿವರವಾದ ಟೆಸ್ಟ್ ಫೀಡ್‌ಭ್ಯಾಕ್ ಅನ್ನು ಸಹ ಪಡೆಯುತ್ತಾರೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, Embibeನ AI ಪರೀಕ್ಷೆಯಲ್ಲಿ ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಟಾಪಿಕ್‌ಗಳನ್ನು ‘ನೀವು ಸರಿಯಾಗಿ ಉತ್ತರಿಸಿದ ಅಧ್ಯಾಯಗಳು’, ‘ನೀವು ತಪ್ಪಾಗಿ ಉತ್ತರಿಸಿದ ಅಧ್ಯಾಯಗಳು’ ಮತ್ತು ‘ನೀವು ಪ್ರಯತ್ನಿಸದ ಅಧ್ಯಾಯಗಳು’ ಎಂದು ಗುರುತಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ವರ್ಗೀಕರಿಸುತ್ತದೆ. ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳು ತಮ್ಮ ಪ್ರಾಮಾಣಿಕತೆಯ ಅಂಕವನ್ನು ಸಹ ಪರಿಶೀಲಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಪರಿಕಲ್ಪನಾ, ನಡವಳಿಕೆ ಮತ್ತು ಸಮಯ ನಿರ್ವಹಣೆ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಅವರು ಸುಧಾರಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಅವರು ಕೆಲಸ ಮಾಡಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ.

Embibeನಲ್ಲಿ, ‘ಪರಿಕಲ್ಪನೆ ಪಾಂಡಿತ್ಯ’ ಕಲಿಕೆಯ ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ಎಂಜಿನ್‌ನ ಕೇಂದ್ರಭಾಗದಲ್ಲಿ ಅಡಗಿದೆ.. ಈ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಯ ‘ಪರಿಕಲ್ಪನೆ ಪಾಂಡಿತ್ಯ’ವನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲು 74,000 ಕ್ಕೂ ಹೆಚ್ಚು ಸಂಪರ್ಕಿತ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳೊಂದಿಗೆ Embibeನ ಜ್ಞಾನ ನಕ್ಷೆಯನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ.  ಜ್ಞಾನ ನಕ್ಷೆ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳ ಗುರಿ ಸಾಧನೆಗೆ ಪ್ರಸ್ತುತ ‘ಪರಿಕಲ್ಪನೆ ಪಾಂಡಿತ್ಯ’ವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಕೊರತೆಯಿರುವ ಮೂಲ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗೆ ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ.ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, ಜ್ಞಾನವನ್ನು ತಿಳುವಳಿಕೆ ಮತ್ತು ಅಳವಡಿಕೆಯನ್ನಾಗಿ ವಿಂಗಡಿಸಲು ಕಲಿಕೆಗೆ ಮತ್ತೊಂದು ಆಯಾಮವನ್ನು ಸೇರಿಸಲೆಂದೇ ಬ್ಲೂಮ್ಸ್ ಟ್ಯಾಕ್ಸಾನಮಿ ಯನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಮುಂದೆ, ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಯ ಜ್ಞಾನದ ಮಟ್ಟಕ್ಕೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳಲು ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಉತ್ತರಿಸುವುದರ ಕಠಿಣತೆಯ ಮಟ್ಟದ ಜೊತೆ ಟ್ಯಾಗ್ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ.

ಹಾಗಾಗಿ, ಕಳೆದ ಎಂಟು ವರ್ಷಗಳಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಿದ ಶತಕೋಟಿ ಸಂವಾದಗಳಿಗೆ ಆಯಾಮಗಳಾಗಿ ಜ್ಞಾನ ನಕ್ಷೆ, ಬ್ಲೂಮ್‌ನ ಟಕ್ಸಾನಮಿ, ಕಠಿಣತೆಯ ಮಟ್ಟ ಮತ್ತು ಸುಪ್ತ ವೇರಿಯಬಲ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ‘ಪರಿಕಲ್ಪನೆ ಪಾಂಡಿತ್ಯ’ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ನಾವು ಪರಿಹರಿಸುತ್ತೇವೆ.