ପ୍ରତ୍ୟେକ କନସେପ୍ଟରେ ଜଣେ ବିଦ୍ୟାର୍ଥୀଙ୍କ ଦକ୍ଷତା ଟ୍ରାକିଂର କଠିନ ସମସ୍ୟାର ସମାଧାନ

ଯଦି ଜଣେ ମିଶାଣ ଜାଣନ୍ତି ନାହିଁ ତେବେ ସେ ଗୁଣନ କରିପାରିବେ ନାହିଁ । ଗଣିତ ଓ ବିଜ୍ଞାନରେ କନସେପ୍ଟଗୁଡ଼ିକ ପରସ୍ପର ସହିତ ଜଡିତ । ଯେଉଁ ବିଦ୍ୟାର୍ଥୀ ଗୋଟିଏ କନସେପ୍ଟ ବା ଧାରଣାକୁ ବୁଝିଥାନ୍ତି, ତା ପରବର୍ତ୍ତୀ କନସେପ୍ଟକୁ ସହଜରେ ଏବଂ ଶୀଘ୍ର ଜାଣିପାରିବେ । ବିଦ୍ୟାର୍ଥୀଙ୍କ ଜ୍ଞାନ ସ୍ତରକୁ ଅନୁକୂଳନ କରି ବ୍ୟକ୍ତିଗତ ଶିକ୍ଷଣ ପ୍ରଦାନ କରିବା ହେଉଛି Embibeର ମୂଳ ଲକ୍ଷ୍ୟ । କନସେପ୍ଟ ସ୍ତରରେ ପ୍ଲାଟଫର୍ମ ସହିତ ବିଦ୍ୟାର୍ଥୀମାନଙ୍କ ପାରସ୍ପରିକ କାର୍ଯ୍ୟକଳାପ ଉପରେ ନଜର ରଖି ଜ୍ଞାନ ସ୍ତରକୁ ଜାଣିହୋଇଥାଏ । ଏହି ପାରସ୍ପରିକ କ୍ରିୟାଗୁଡିକ ହେଉଛି ଭିଡିଓ ଦେଖିବା, ପ୍ରଶ୍ନ ପ୍ରାକ୍ଟିସ୍ କରିବା, ଟେଷ୍ଟ ନେବା ଏବଂ ଟେଷ୍ଟ ଉପରେ ଫିଡବ୍ୟାକ୍ ଦେଖିବା ଇତ୍ୟାଦି । ଜଣେ ବିଦ୍ୟାର୍ଥୀ ଏକ ଧାରଣାରେ ଦକ୍ଷତା ହାସଲ କରିଛନ୍ତି କି ନାହିଁ ତାହା ଜାଣିବା ପାଇଁ ‘କନସେପ୍ଟ ମାଷ୍ଟରୀ’ ହେଉଛି ଏହି ପାରସ୍ପରିକ ମଡେଲିଂର ପ୍ରକ୍ରିୟା ।

‘କନସେପ୍ଟ ମାଷ୍ଟରୀ’ ମଡେଲିଂ କରିବା ଅନ୍ତର୍ନିହିତ ଭାବରେ ଏକ ଜଟିଳ ପ୍ରକ୍ରିୟା କାରଣ ଏଥିରେ ମାନବ ବୋଧଶକ୍ତିର ମଡେଲିଂ ଏବଂ ମଣିଷ କିପରି ଜ୍ଞାନ ଆହରଣ କରେ, ତାହା ଆବଶ୍ୟକ ହୋଇଥାଏ । ଜଣେ ବ୍ୟକ୍ତି କିପରି ଜ୍ଞାନ ଗ୍ରହଣ କରେ, ତାହା ସାଧାରଣତଃ ପାରସ୍ପରିକ କ୍ରିୟା ମାଧ୍ୟମରେ ରେକର୍ଡ କରାଯାଇଥାଏ । ଆହୁରି ମଧ୍ୟ, ବିଭିନ୍ନ ଧାରଣା ଉପରେ ବିଦ୍ୟାର୍ଥୀମାନଙ୍କ ପାରସ୍ପରିକ କ୍ରିୟାର ପୂର୍ବ ରେକର୍ଡ ଯଥେଷ୍ଟ ନୁହେଁ । ଏହି ଆବଶ୍ୟକତାର ଅଭାବ ହେଲେ ବିଦ୍ୟାର୍ଥୀର ଦକ୍ଷତା ଓ ଦୁର୍ବଳତାରେ ଚିହ୍ନଟ ମଧ୍ୟ ଭୁଲ ହୋଇଯାଏ । ଅଧିକନ୍ତୁ, ଯଦି କେବଳ 1s ଓ 0s ରୁ ଜଣେ ବ୍ୟକ୍ତି କେତେ ସଫଳ ତାହା ଜଣାପଡିଯାଉଥାନ୍ତା, ତେବେ କୌଣସି ସଫଳ ବ୍ୟକ୍ତି ବିଦ୍ୟାଳୟରେ ବିଫଳ ହୋଇନଥାନ୍ତେ । ତେଣୁ, ଏହି ବ୍ୟବସ୍ଥାରେ ଏକାଧିକ ଆକାରରେ ଜ୍ଞାନକୁ ବିଶ୍ଳେଷଣ କରିବା ଆବଶ୍ୟକ ପଡେ ।

ଲର୍ଣ୍ଣ: ଯେକୌଣସି ଧାରଣାକୁ ଆୟତ୍ତ କରିବା ପାଇଁ ପ୍ରଥମ ପଦକ୍ଷେପ ହେଉଛି ଏହାକୁ ବୁଝିବା । ପ୍ରଦତ୍ତ ଚିନ୍ତାଧାରାକୁ ମନ ଭିତରେ ଚିତ୍ର ଅଙ୍କନ କରିବାର ଭିଜୁଆଲ୍ ଲର୍ଣ୍ଣିଂକୁ କେହି ସମକକ୍ଷ ହେବେ ନାହିଁ । ଜଟିଳ ଧାରଣାକୁ ଭିଜୁଆଲାଇଜ୍ କରି ଶିକ୍ଷଣକୁ ସରଳ କରି Embibe ର ‘ଲର୍ଣ୍ଣ’ ଦୁନିଆର ସର୍ବୋତ୍ତମ 3D ବିଶିଷ୍ଟ ବିଷୟବସ୍ତୁକୁ ନେଇ ଗଠିତ । ଶିକ୍ଷଣ ଅଭିଜ୍ଞତା ଏହି କ୍ଷେତ୍ରରେ ସବୁଠାରୁ ବ୍ୟାପକ ନଲେଜ୍ ଗ୍ରାଫ୍ ର ମୂଳଦୁଆକୁ ନେଇ ପ୍ରସ୍ତୁତ ହୋଇଛି, ଯେଉଁଥିରେ 74,000+ କନସେପ୍ଟ ଓ 2,03,000+ ଦକ୍ଷତା ଅନ୍ତର୍ଭୁକ୍ତ । Embibe ଏହାର ସମସ୍ତ ଶିକ୍ଷଣ ବିଷୟବସ୍ତୁକୁ 74,000+ କନସେପ୍ଟ ବିଶିଷ୍ଟ ନଲେଜ୍ ଗ୍ରାଫ୍ ର ଶିକ୍ଷାପଦ୍ଧତି ସହିତ ଏକୀକୃତ କରିଛି । ଏହା ଗ୍ରେଡ୍, ପରୀକ୍ଷା, ଏବଂ ଲକ୍ଷ୍ୟଗୁଡିକ ମଧ୍ୟରେ ଗଭୀର ବ୍ୟକ୍ତିଗତକରଣକୁ ସୁନିଶ୍ଚିତ କରିଥାଏ ।

ପ୍ରାକ୍ଟିସ୍: ଯେ କୌଣସି ଜିନିଷକୁ ଆୟତ୍ତ କରିବା ପାଇଁ ଅଭ୍ୟାସ ଆବଶ୍ୟକ । ‘କନସେପ୍ଟ ମାଷ୍ଟରୀ’ ପାଇଁ ମଧ୍ୟ ସମାନ କଥା । Embibeର ‘ପ୍ରାକ୍ଟିସ୍’ ବୈଶିଷ୍ଟ୍ୟ 1,400+ ବହିରୁ ସଂଗୃହିତ 10 ଲକ୍ଷରୁ ଅଧିକ ଇଣ୍ଟରାକ୍ଟିଭ୍ ପ୍ରଶ୍ନ ୟୁନିଟ୍ ଗୁଡ଼ିକୁ ବିଭିନ୍ନ  ଅଧ୍ୟାୟ ଓ ଟପିକ୍ ଭାବେ ଏକତ୍ର କରିଛି । ଏକ ଆଡାପ୍ଟିଭ୍ ପ୍ରାକ୍ଟିସ୍ ଢାଂଚା ପ୍ରତ୍ୟେକ ବିଦ୍ୟାର୍ଥୀଙ୍କ ପାଇଁ ଗଭୀର ଜ୍ଞାନ ଅନୁସନ୍ଧାନ ଆଲଗୋରିଦମ ମାଧ୍ୟମରେ ଅଭ୍ୟାସ ପଥକୁ ବ୍ୟକ୍ତିଗତ କରି ‘ପ୍ରାକ୍ଟିସ୍’ କୁ ଆହୁରି ଦୃଢ କରିଥାଏ । ସଲଭର ଏବଂ ଟେମ୍ପଲେଟ୍ ବ୍ୟବହାର କରି ଏହା ରନ୍-ଟାଇମରେ ପ୍ରଭାବଶାଳୀ ଭାବେ ବ୍ୟକ୍ତିଗତ ପ୍ରଶ୍ନ ସୃଷ୍ଟି କରିଥାଏ । ଜଣେ ବିଦ୍ୟାର୍ଥୀ ଏକ ପ୍ରଶ୍ନରେ କନସେପ୍ଟ କିମ୍ବା ଦକ୍ଷତାକୁ ନେଇ ଦ୍ୱନ୍ଦ୍ୱରେ ପଡିଥିବା ବେଳେ ଏକ ବ୍ୟବସ୍ଥିତ ଢଙ୍ଗରେ ଶିକ୍ଷଣକାର୍ଯ୍ୟ ଭିଡିଓ ଓ ହିଣ୍ଟ୍ ମାଧ୍ୟମରେ ସହାୟତା କରିଥାଏ । ପ୍ରତ୍ୟେକ ପ୍ରଶ୍ନ ପରେ ‘ବହୁତ ଶୀଘ୍ର ସଠିକ୍’, ‘ସଫଳ ପ୍ରୟାସ’, ‘ଅଧିକ ସମୟରେ ସଠିକ୍’, ‘ବ୍ୟର୍ଥ ପ୍ରୟାସ’, ‘ଭୁଲ୍ ପ୍ରୟାସ’ ଏବଂ ‘ଅଧିକ ସମୟରେ ଭୁଲ୍ ପ୍ରୟାସ’ ଶ୍ରେଣୀଭୁକ୍ତ କରି ପ୍ରୟାସ ଗୁଣର କ୍ରମାଗତ ମତାମତ ବିଦ୍ୟାର୍ଥୀଙ୍କୁ ଅବଗତ ଓ ସଚେତନ ରଖେ ।

ଟେଷ୍ଟ : Embibe ଟେଷ୍ଟ ଯୋଗାଇଦେଉଛି,  ଯାହା ବିଦ୍ୟାର୍ଥୀଙ୍କ ପ୍ରସ୍ତୁତିର ପ୍ରତ୍ୟେକ ପର୍ଯ୍ୟାୟକୁ ପୂରଣ କରେ । ଏଥିସହ, ବିଦ୍ୟାର୍ଥୀମାନେ ଟେଷ୍ଟ ଉପରେ ବିସ୍ତୃତ ଫିଡବ୍ୟାକ୍ ମଧ୍ୟ ପାଇଥା’ନ୍ତି ଯାହା ସେମାନଙ୍କର ଏକାଡେମିକ୍ ଏବଂ ଆଚରଣଗତ ଅଭାବକୁ ଚିହ୍ନଟ କରେ । ଉଦାହରଣ ସ୍ୱରୂପ, Embibeର  AI ଟେଷ୍ଟରେ ଅନ୍ତର୍ଭୁକ୍ତ ହୋଇଥିବା ବିଷୟଗୁଡ଼ିକୁ ‘ଆପଣ ଠିକ୍ କରିଥିବା ଅଧ୍ୟାୟ’, ‘ଆପଣ ଭୁଲ୍ କରିଥିବା ଅଧ୍ୟାୟ’ ଏବଂ ‘ଆପଣ ଚେଷ୍ଟା କରି ନଥିବା ଅଧ୍ୟାୟ’ରେ ଶ୍ରେଣୀଭୁକ୍ତ କରେ । ବିଦ୍ୟାର୍ଥୀମାନେ ସେମାନଙ୍କର ସାଧୁତା ସ୍କୋର ଏବଂ ଧାରଣାଗତ, ବ୍ୟବହାରିକ ଏବଂ ସମୟ ପରିଚାଳନା ସ୍କୋର ଆଦିକୁ  ଯାଞ୍ଚ କରିପାରିବେ ଏବଂ ଏଥିରେ ଆବଶ୍ୟକ ଉନ୍ନତି ଆଣିପାରିବେ ।

Embibe ରେ, ‘କନସେପ୍ଟ ମାଷ୍ଟରୀ’ ଲର୍ଣ୍ଣିଂ ଆଉଟକମ୍ ଇଞ୍ଜିନର ମୂଳଦୁଆ । ଜଣେ ବିଦ୍ୟାର୍ଥୀଙ୍କ ‘କନସେପ୍ଟ ମାଷ୍ଟରୀ’ ନିର୍ଣ୍ଣୟ କରିବା ପାଇଁ ସିଷ୍ଟମ 74,000 ରୁ ଅଧିକ ସଂଯୁକ୍ତ କନସେପ୍ଟ ସହିତ Embibeର ନଲେଜ୍ ଗ୍ରାଫକୁ ବ୍ୟବହାର କରିଥାଏ । ନଲେଜ୍ ଗ୍ରାଫ୍ ସିଷ୍ଟମ୍ କୁ ମୂଳ ଧାରଣା ଚିହ୍ନଟ କରିବାକୁ ଅନୁମତି ଦେଇଥାଏ, ଯେଉଁଠାରେ ବିଦ୍ୟାର୍ଥୀ ସେମାନଙ୍କ ଲକ୍ଷ୍ୟ ପାଇଁ ସେମାନଙ୍କର ବର୍ତ୍ତମାନର ‘କନସେପ୍ଟ ମାଷ୍ଟରୀ’ ର ଉନ୍ନତି କରିବାର ଆବଶ୍ୟକତା ଥାଏ । ପୁନଶ୍ଚ, ବ୍ଲୁମ୍ ଙ୍କ ଟ୍ୟାକ୍ସୋନୋମିଟି ଶିକ୍ଷଣ ସହିତ ଆଉ ଏକ ଦିଗ ସାମିଲ କରିବା ପାଇଁ  ଜ୍ଞାନକୁ ବୁଝିବା ଓ ପ୍ରୟୋଗ କରିବାରେ ବ୍ୟବହୃତ ହୋଇଥାଏ । ଅଧିକନ୍ତୁ, ପ୍ରଶ୍ନଗୁଡିକ ବିଦ୍ୟାର୍ଥୀଙ୍କ ଜ୍ଞାନ ସ୍ତର ସହିତ ଖାପ ଖୁଆଇବା ପାଇଁ କଠିନତା ସ୍ତର ସହିତ ଟ୍ୟାଗ୍ କରାଯାଇଥାଏ । ତେଣୁ, ଆମେ ଗତ ଆଠ ବର୍ଷ ମଧ୍ୟରେ ସଂଗୃହିତ କୋଟି କୋଟି ପାରସ୍ପରିକ କାର୍ଯ୍ୟର ପରିମାପ ଭାବରେ ନଲେଜ୍ ଗ୍ରାଫ୍, ବ୍ଲୁମଙ୍କ ଟ୍ୟାକ୍ସୋନୋମି, କଠିନତା ସ୍ତର ଏବଂ ଲ୍ୟାଟେଣ୍ଟ ଭେରିଏବଲ୍ ବ୍ୟବହାର କରି ‘କନସେପ୍ଟ ମାଷ୍ଟରୀ’ ମଡେଲିଂର ସମସ୍ୟାର ସମାଧାନ କରିଆସୁଛୁ ।