Scan to download the app 
യൂസറുകൾ അന്വേഷിക്കുന്ന വിവരങ്ങൾ നൽകുന്നതിന് വിപുലമായ രണ്ട് യൂസർ അനുഭവ മാതൃകകളുണ്ട്. ആദ്യത്തേതിൽ നന്നായി രൂപകല്പന ചെയ്ത, മെനു അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള നാവിഗേഷൻ സിസ്റ്റം ഉൾപ്പെടുന്നു. യൂസർ അന്വേഷണത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ഉള്ളടക്കം നൽകുന്ന തിരയൽ ആണ് രണ്ടാമത്തേത്.
ഇന്ന് നമ്മൾ വെബിൽ വിവരങ്ങൾ തേടുന്ന വളരെ മികച്ച ഒരു രീതിയാണ് തിരയൽ. മെനു അധിഷ്‌ഠിത സംവിധാനം യൂസറുകളെ അവർ തിരയുന്ന കൃത്യമായ വിവരങ്ങളിലേക്ക് ആവർത്തിച്ച് നയിക്കുമ്പോൾ, പരിമിതമായ മെനു ഓപ്‌ഷനുകൾ പ്രത്യേകിച്ചും വിവരങ്ങളുടെ പ്രപഞ്ചം വിശാലമാകുമ്പോൾ, അതിനെ അത്ര പ്രായോഗികമല്ലാത്ത ഓപ്ഷനാക്കി മാറ്റുന്നു. മെനുകളുടെയും ടാബുകളുടെയും കൂമ്പാരത്തിന് കീഴിൽ ഉള്ളടക്കം കണ്ടെത്തൽ മന്ദഗതിയിലുള്ളതും മടുപ്പിക്കുന്നതുമായ പ്രക്രിയയായി മാറുന്നുവെന്ന് പറയേണ്ടതില്ലല്ലോ. ഈ കാരണങ്ങളാൽ, Embibe ന്റെ ഉള്ളടക്കം ഒരു തിരയൽ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള UI വഴി കൂടുതൽ യുക്തിസഹമായി യൂസറുകൾക്ക് തുറന്നുകാട്ടുന്നു.
ഒരു പ്രോഡക്റ്റ് രൂപകൽപന വീക്ഷണകോണിലൂടെ നോക്കുമ്പോള്‍, വ്യക്തിഗത യൂസറുകൾക്ക് സ്വയം പൊരുത്തപ്പെടുത്താൻ കഴിയുന്നതിനാൽ തിരയൽ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള UI കൂടുതൽ പ്രായോഗികമാണ്. നൂറുകണക്കിന് സിലബസുകളിലായി ആയിരക്കണക്കിന് പരീക്ഷകളിലേക്ക് ഞങ്ങളുടെ ഉള്ളടക്കം വികസിപ്പിക്കുകയും യൂസറുകൾ പ്ലാറ്റ്‌ഫോമുമായി വ്യാപൃതരാവുന്നതിനനുസരിച്ച് Embibe ഇതിനകം ശേഖരിച്ച വലിയ അളവിലുള്ള ഡാറ്റ നൽകുകയും ചെയ്യുന്നു. വ്യക്തിഗത യൂസറുകൾക്ക് വ്യക്തിഗതമാക്കിയ ഉള്ളടക്ക കണ്ടെത്തലും ഉപരിതല സാങ്കേതികതകളും വികസിപ്പിക്കാൻ കഴിയുന്നതുവഴി അവരുടെ വിവരാവശ്യങ്ങൾ വേഗത്തിൽ പരിഹരിക്കുകയും അവരെ സന്തോഷിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
നേരത്തെ പറഞ്ഞത് പോലെ, കഴിഞ്ഞ 8 വർഷങ്ങളായി Embibe വലിയ അളവിലുള്ള ഡാറ്റ ശേഖരിക്കുന്നു, ഇതു തന്നെയാണ് ഞങ്ങളുടെ തിരയൽ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള വ്യക്തിഗത ഉള്ളടക്ക കണ്ടെത്തൽ സംവിധാനത്തെ ശക്തിപ്പെടുത്തുന്നതും. ഫലം നൽകുന്നതുവരെ ഒരു യൂസർ തിരച്ചില്‍ നടത്തുമ്പോഴുള്ള നിയന്ത്രണത്തിന്റെ ഒഴുക്ക് ചിത്രം 1 കാണിക്കുന്നു. യൂസര്‍ ലുക്ക്അപ്പ്, ചോദ്യം റീറൈറ്റിംഗ്, ഇന്റന്റ് ഡിറ്റക്ഷൻ, മൾട്ടി-പാസ് റിട്രീവല്‍, റിസൾട്ട് റീ-റാങ്കിംഗ്, ക്വയറി ഡിസ്‌ആംബിഗ്വേഷൻ എന്നിവ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്ന ശുദ്ധ ഇലാസ്റ്റിക സെർച്ചിലൂടെ Embibe ന്റെ ഇഷ്ടങ്ങള്‍ക്കനുസരിച്ച് വികസിപ്പിച്ച പ്രീ-പോസ്റ്റ്‌-പ്രോസസ്സിംഗ് ഫ്രെയിംവർക്കുകൾ ഉപയോഗിച്ചാണ് Embibe ന്റെ വ്യക്തിഗത ഉള്ളടക്ക കണ്ടെത്തൽ നൽകുന്നത്. സിസ്റ്റത്തിന്റെ വ്യക്തിഗത ഘടകങ്ങളുടെ വിശദാംശങ്ങളും പ്രകടന അളവുകളും ഈ ലേഖനത്തിന്റെ പരിധിക്കപ്പുറമാണ്.
ഗ്രേഡുകളിലുടനീളമുള്ള യൂസർ അന്വേഷണങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ഞങ്ങളുടെ തിരയൽ എഞ്ചിൻ ഉള്ളടക്കം നൽകുന്നു. 50 ഘടകങ്ങളില്‍ ഉപയോക്താവിന്‍റെ ഗ്രേഡ്, ഗ്രൂപ്പ് അസൈൻമെന്റുകൾ, ചരിത്രപരമായ തിരയൽ പ്രവണതകൾ, ഉള്ളടക്ക ഉപഭോഗ പാറ്റേണുകൾ, പരീക്ഷയെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ഉള്ളടക്ക ബുദ്ധിമുട്ട്, മുൻകാല യൂസർ ഇന്ററാക്ഷന്‍ എന്നിവയുടെ അടിസ്ഥാനത്തിൽ പ്രസക്തമായ ഫലങ്ങൾ വീണ്ടും ഇത് റാങ്ക് ചെയ്യുന്നു.
ക്വസ്റ്റ്യന്‍ നമ്പർ ടെംപ്ലേറ്റ് (ക്യുഎൻ‌ടി) തിരയൽ: ഈ അദ്വിതീയ ഫീച്ചര്‍ ഒരു നിർദ്ദിഷ്ട പുസ്തകത്തിന്റെ ചോദ്യം നേരിട്ട് തിരയാനും അതിനുള്ള പ്രാക്ടീസും പരിഹാരവും നേടാനും വിദ്യാർത്ഥികളെ സഹായിക്കുന്നു. സമീപഭാവിയിൽ പരീക്ഷയെഴുതാൻ പോകുന്ന വിദ്യാർത്ഥികൾക്ക് ഇതിലൂടെ ധാരാളം സമയം ലാഭിക്കാന്‍ സാധിക്കുന്നു.
കൂടാതെ, മതിയായ ഡാറ്റ ലഭ്യമാണെങ്കിൽ പ്ലാറ്റ്‌ഫോമുമായുള്ള അവരുടെ മുൻകാല ഇടപെടലുകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയോ അല്ലെങ്കിൽ ഡാറ്റ അപര്യാപ്തമായ കേസുകളിൽ സമാന യൂസറുകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയോ അവരുടെ സമയം കേന്ദ്രീകരണം ലക്ഷ്യമിട്ടുള്ള ഉള്ളടക്കത്തിനുള്ള നിർദ്ദേശങ്ങൾ വിദ്യാർത്ഥികൾക്ക് നല്‍കുന്നു.
വ്യക്തിഗത നിർദ്ദേശങ്ങൾ രണ്ട് തരത്തിലാണ് – പ്രകടന സംഘത്തെ അപേക്ഷിച്ച് വളരെ താഴ്ന്ന നിലയില്‍ ശതമാനമുള്ള യൂസറുകൾക്കുള്ള അക്കാദമിക ഉള്ളടക്കത്തിനായുള്ള നിർദ്ദേശങ്ങൾ, മികച്ച റാങ്കുകാര്‍ വരുത്തുന്ന പിഴവുകൾ, മിക്ക വിദ്യാർത്ഥികളുടെയും അശ്രദ്ധമായ തെറ്റുകൾ മുതലായവ പോലെയുള്ള പെരുമാറ്റം ലക്ഷ്യമാക്കിയുള്ള പ്രത്യേക പ്രാക്ടീസ് ചോദ്യ പായ്ക്കുകൾക്കുള്ള നിർദ്ദേശങ്ങൾ എന്നിവ. പ്രത്യേക യൂസർ പെരുമാറ്റ വിടവുകൾ പരിഹരിക്കുന്നതിന് ഈ പ്രാക്ടീസ് പായ്ക്കുകൾ ഉപയോഗപ്രദമാണ്.
ചിത്രം 1: പേഴ്സണലൈസ്ഡ് സ്റ്റഡി സെർച്ച് ഫ്ലോ ഓഫ് കൺട്രോൾ
