ചെറുപ്പത്തിൽ തന്നെ സ്കിൽ നേടുക

ലോകമെമ്പാടുമുള്ള പല വിദ്യാഭ്യാസ സമ്പ്രദായങ്ങളുടെയും നിലവിലെ അവസ്ഥയെക്കുറിച്ചുള്ള ലഘുവായ വീക്ഷണത്തെ കാണിക്കുന്ന അറിയപ്പെടുന്ന ഒരു മീമുണ്ട്. ഒരു മത്സ്യത്തെ മരത്തിൽ കയറാനുള്ള കഴിവ് കൊണ്ട് വിലയിരുത്തുന്നത് ഏറ്റവും മികച്ച രീതിയിൽ വിരുദ്ധവും ഏറ്റവും മോശമായ അവസ്ഥയിൽ സങ്കടകരവുമാണ്.

എന്നിട്ടും, പല മാതാപിതാക്കളും അധ്യാപകരും വിദ്യാഭ്യാസ സംവിധാനങ്ങളും വിദ്യാർത്ഥികളിൽ നിന്ന് പ്രതീക്ഷിക്കുന്നത് ഇതാണ്. ഒരു വിദ്യാർത്ഥിയുടെ അന്തർലീനമായ കഴിവുകൾ തിരിച്ചറിയാനും തുടർന്ന് ഈ കഴിവുകൾ പരിപോഷിപ്പിക്കുന്നതിനുമായി ഉചിതമായ വിഭവങ്ങൾ നിക്ഷേപിക്കുക എന്നത് വളരെ ബുദ്ധിമുട്ടാണ് എന്നതാണ് ഔപചാരിക വിദ്യാഭ്യാസത്തിന്റെ പൊതുവായ പരാതി.

Embibe ൽ, ഞങ്ങൾ വ്യത്യസ്തരാകാൻ അപേക്ഷിക്കുന്നു. ഉള്ളടക്കത്തിലെയും യൂസർ മോഡലിംഗിലെയും മുന്നേറ്റങ്ങൾ പ്രയോജനപ്പെടുത്തുകയും വിദ്യാർത്ഥികൾ ഞങ്ങളുടെ പ്ലാറ്റ്ഫോം ഉപയോഗിക്കുമ്പോൾ ശേഖരിക്കുന്ന വിപുലമായ ഇന്ററാക്ഷൻ ഡാറ്റ ഖനനം ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നതിലൂടെ, വിവിധ ആശയങ്ങളിൽ ഉടനീളം വിദ്യാർത്ഥികളുടെ നൈപുണ്യത്തിന്റെ അളവ് അളക്കാൻ ഞങ്ങൾക്ക് കഴിയും. ഈ പ്രശ്‌നത്തിൽ പ്രവർത്തിക്കാൻ Embibe ന് ആക്‌സസ് ഉള്ള ഡാറ്റയുടെ അളവ് ഇവിടെ കാണാം:

• 75+ ദശലക്ഷത്തിലധികം മൊത്തം സെഷനുകളും 5+ വർഷത്തിലേറെ ചെലവഴിച്ച 5.5+ ദശലക്ഷം മണിക്കൂർ സമയവും
• 90 ദശലക്ഷത്തിലധികം ശ്രമങ്ങൾ, സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളുടെ ഖനനവുമായി ബന്ധപ്പെട്ട 24 ബില്ല്യണിലധികം മെറ്റാഡാറ്റ
• Embibe ന്റെ നോളജ് ഗ്രാഫിൽ 700K-ലധികം പരസ്പരബന്ധങ്ങളുള്ള 40K ആശയങ്ങൾ
• ഇൻസൈറ്റ് മൈനിംഗിനായി ടെറാബൈറ്റ് അക്കാദമിക് ഡാറ്റയുടെ ശതകോടിക്കണക്കിന് ക്ലിക്ക്സ്ട്രീം ഇവന്റുകൾ

പരീക്ഷകളുടെ വിവിധ ശാഖകൾക്കുള്ള (സ്ട്രീമുകൾ) വൈദഗ്ധ്യം നമുക്ക് നോക്കാം. ഞങ്ങളുടെ വിശകലനത്തിനായി, ഞങ്ങൾ പരിശോധിച്ചു:

• JEE (ഇത് ഊർജതന്ത്രം, രസതന്ത്രം, ഗണിതം എന്നിവയിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു)
• NEET (ഇത് ഊർജതന്ത്രം, രസതന്ത്രം, ജീവശാസ്ത്രം എന്നിവയിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു)
• കൂടാതെ K12 (ഇതിൽ ഊർജതന്ത്രം, രസതന്ത്രം, ഗണിതം , ജീവശാസ്ത്രം എന്നിവ ഉൾപ്പെടുന്നു).

നൈപുണ്യ കാലിബ്രേഷൻ

Embibe ന്റെ ഡാറ്റാ സയൻസ് ലാബ്, അവ പരിഹരിക്കുന്നതിന് ആവശ്യമായ 9 നൈപുണ്യ തരങ്ങളിലേക്ക് ടാഗ് ചെയ്‌ത ചോദ്യങ്ങളിൽ, ഏറ്റവും ഉയർന്ന പ്രകടനം നടത്തുന്ന വിദ്യാർത്ഥികളുടെ ദശലക്ഷക്കണക്കിന് ശ്രമങ്ങൾ ഖനനം ചെയ്‌തു. ഈ നൈപുണ്യ തരങ്ങൾ അനലിറ്റിക്കൽ, കണക്കുകൂട്ടൽ, ഡിഡക്റ്റീവ്, അവബോധജന്യം, കൃത്രിമത്വങ്ങൾ, മെമ്മറി, വാക്കാലുള്ള ധാരണ, ദൃശ്യവൽക്കരണം, അബ്‌സ്‌ട്രാക്റ്റ് എന്നിവയാണ്. ഒന്നോ അതിലധികമോ കഴിവുകളിലേക്ക് ചോദ്യങ്ങൾ ടാഗ് ചെയ്യാവുന്നതാണ്. Embibe ഒരു സ്മാർട്ട് ടാഗിംഗ് സിസ്റ്റം വികസിപ്പിച്ചെടുത്തിട്ടുണ്ട്, അത് ചോദ്യങ്ങൾക്ക് ടാഗുകൾ നൽകുന്നതിന് വിദഗ്ദ്ധരായ ഫാക്കൽറ്റിയും NLP അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ഓട്ടോമേറ്റഡ് ടാഗിംഗും ഉപയോഗിച്ച് മനുഷ്യ ടാഗിംഗിന്റെ സംയോജനം ഉപയോഗിക്കുന്നു.

K12, JEE, NEET എന്നിവയുമായി ബന്ധപ്പെട്ട ചോദ്യങ്ങളിൽ വിദ്യാർത്ഥികളുടെ ആപേക്ഷിക സ്കെയിലിലെ ശരാശരി നൈപുണ്യ പ്രാവീണ്യം ട്രാക്ക് ചെയ്യുന്ന ഒരു ആനിമേറ്റഡ് റഡാർ പ്ലോട്ട് ചിത്രം 2 കാണിക്കുന്നു.

ചിത്രം 2: K12, JEE, NEET എന്നിവയുമായി ബന്ധപ്പെട്ട ചോദ്യങ്ങളിൽ വിദ്യാർത്ഥികളുടെ ആപേക്ഷിക സ്കെയിൽഡ് ആവറേജ് സ്കിൽ പ്രാവീണ്യം കാണിക്കുന്ന ഒരു ആനിമേറ്റഡ് റഡാർ പ്ലോട്ട്.

ഉൾക്കാഴ്ചകൾ ഉരുത്തിരിയുന്നു

പ്ലോട്ടിൽ കാണുന്നത് പോലെ, വ്യത്യസ്ത സ്ട്രീമുകളിലേക്ക് ടാഗ് ചെയ്‌ത ചോദ്യങ്ങൾക്കിടയിൽ വൈദഗ്ധ്യത്തിൽ വ്യക്തമായ വിഭജനമുണ്ട്. JEE യും NEET ഉം തമ്മിൽ ഈ വ്യത്യാസം ഏറ്റവും പ്രകടമാണ്.

• കണക്കുകൂട്ടൽ, അനലിറ്റിക്കൽ, കൃത്രിമത്വം, ഡിഡക്റ്റീവ്, മെമ്മറി എന്നിവയുടെ കഴിവുകൾക്കായി JEE-ക്ക് ഉയർന്ന പ്രാവീണ്യം ആവശ്യമാണ്.
• വിഷ്വലൈസേഷൻ, അബ്‌സ്‌ട്രാക്റ്റ്, മെമ്മറി എന്നിവയുടെ കഴിവുകൾക്ക് NEET-ന് ഉയർന്ന പ്രാവീണ്യം ആവശ്യമാണ്.
• വാസ്തവത്തിൽ, NEET മായി താരതമ്യപ്പെടുത്തുമ്പോൾ JEE യുടെ കണക്കുകൂട്ടൽ വൈദഗ്ധ്യത്തിൽ വളരെ ഉയർന്ന പ്രാവീണ്യം ആവശ്യമാണ്. JEE ഗണിതം പരീക്ഷിക്കുമ്പോൾ NEET പരീക്ഷിക്കാത്ത വസ്തുതയുമായി ഇത് യോജിക്കുന്നു.
• കൂടാതെ, JEE യെ അപേക്ഷിച്ച് വിഷ്വലൈസേഷന്റെ വൈദഗ്ധ്യത്തിന് NEET ന് ഉയർന്ന വൈദഗ്ദ്ധ്യം ആവശ്യമാണ്, കാരണം ധാരാളം ഡയഗ്രമുകളും ഡ്രോയിംഗുകളും ഉള്ള ജീവശാസ്ത്രമാണ് NEET പരീക്ഷിക്കുന്നത്, JEE ഇല്ല.
• എന്നിരുന്നാലും, K12 സ്ട്രീമിന് മെമ്മറി ഒഴികെയുള്ള മിക്ക കഴിവുകൾക്കും മിതമായ പ്രാവീണ്യം ആവശ്യമാണ്. വാസ്തവത്തിൽ, സ്ട്രീം പരിഗണിക്കാതെ തന്നെ വളരെ പ്രധാനപ്പെട്ട ഒരു കഴിവാണ് മെമ്മറി. ചോദ്യങ്ങൾ പരിഹരിക്കുന്നതിന് ആവശ്യമായ ഒന്നിലധികം കഴിവുകൾ ഉപയോഗിച്ച് ടാഗ് ചെയ്യാൻ കഴിയുമെന്ന് ഓർക്കുക. കൂടാതെ, എല്ലാ സ്ട്രീമുകൾക്കും, അറിവ്, സൂത്രവാക്യങ്ങൾ, സമവാക്യങ്ങൾ, പ്രതികരണങ്ങൾ, ഡയഗ്രമുകൾ മുതലായ വിവിധ പ്രവർത്തനങ്ങൾക്ക് മെമ്മറി ആവശ്യമാണ്.

സാധ്യതയുള്ള ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ:

സമ്പന്നമായ വിദ്യാർത്ഥികളുടെ ശ്രമ ഡാറ്റ ഖനനം ചെയ്യുന്നതിലൂടെ വൈദഗ്ധ്യത്തെക്കുറിച്ചുള്ള അനുഭവപരമായ ഉൾക്കാഴ്ചകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നത് വിദ്യാർത്ഥികളുടെ അന്തർലീനമായ കഴിവുകൾക്കനുസരിച്ച് നയിക്കാൻ സഹായിക്കുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു പ്രത്യേക വിദ്യാർത്ഥി പ്രാവീണ്യം നേടിയ കഴിവുകൾ ട്രാക്ക് ചെയ്യുന്നതിലൂടെ, വിദ്യാർത്ഥി ഒരു സ്ട്രീമിൽ മറ്റൊന്നിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കാൻ നമുക്ക് നിർദ്ദേശിക്കാം. ഉദാഹരണത്തിന്, അനലിറ്റിക്കൽ, കണക്കുകൂട്ടൽ എന്നിവയുടെ കഴിവുകളിൽ അന്തർലീനമായ പ്രാവീണ്യമുള്ള വിദ്യാർത്ഥികളെ ഗണിതശാസ്ത്രത്തിലും അങ്ങനെ JEE പരീക്ഷയിലും ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കാൻ പ്രോത്സാഹിപ്പിക്കാം. വിഷ്വലൈസേഷന്റെ വൈദഗ്ധ്യത്തിൽ അന്തർലീനമായ പ്രാവീണ്യമുള്ള വിദ്യാർത്ഥികളെ ബയോളജിയിലും അതിനാൽ നീറ്റ് പരീക്ഷയിലും ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കാൻ പ്രോത്സാഹിപ്പിക്കാനാകും.

താഴ്ന്ന ഗ്രേഡുകളിൽ നിന്നുതന്നെ നൈപുണ്യ പ്രാവീണ്യത്തെക്കുറിച്ചുള്ള ഡാറ്റാധിഷ്ഠിത സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നതിലൂടെ, ഓരോ തലമുറയും ശതകോടിക്കണക്കിന് വ്യക്തി-വർഷങ്ങൾ ലാഭിക്കാൻ ഞങ്ങൾ വിദ്യാർത്ഥികളെ അവരുടെ അന്തർലീനമായ കഴിവുകൾ പ്രയോജനപ്പെടുത്തുന്നതിന് അവരെ നയിക്കുകയും അതുവഴി അവരെ തൊഴിൽ വിപണിയിലേക്ക് ഫലപ്രദമായി സജ്ജമാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.

നൂതന അൽഗോരിതങ്ങൾ അഴിച്ചുവിടുന്ന ഡാറ്റയുടെ ശക്തി വിദ്യാർത്ഥികളുടെ പഠന ഫലങ്ങൾ സ്കെയിലിൽ മെച്ചപ്പെടുത്താൻ സഹായിക്കുമെന്ന് Embibe എപ്പോഴും വിശ്വസിക്കുന്നു. ഒരു വിദ്യാർത്ഥിയുടെ അന്തർലീനമായ കഴിവുകൾ നേരത്തെ തന്നെ തിരിച്ചറിയുകയും അതുവഴി സമയോചിതമായ ഇടപെടലും മാർഗനിർദേശവും പ്രാപ്തമാക്കുകയും ചെയ്യുന്നത് ആ യാത്രയിലെ മറ്റൊരു ഘട്ടമാണ്.