ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ੁਰੂ ਤੋਂ ਹੀ ਸਮਾਰਟ ਬਣਾਓ

ਇਹ ਇੱਕ ਵਿਅੰਗ ਹੈ ਜਿਸ ਨੇ ਦੁਨੀਆ ਦੇ ਕਈ ਹਿੱਸਿਆਂ ਵਿੱਚ ਸਿੱਖਿਆ ਦੀ ਮੌਜੂਦਾ ਸਥਿਤੀ ਦੀ ਆਲੋਚਨਾ ਕੀਤੀ ਹੈ ਦਰੱਖਤ ਉੱਤੇ ਚੜ੍ਹਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਟੈਸਟ ਵਿੱਚ ਮੱਛੀ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨਾ ਲਗਭਗ ਇੱਕ ਪ੍ਰਤੀਕੂਲ ਪ੍ਰਬੰਧ ਅਤੇ ਦੂਜਿਆਂ ਨੂੰ ਨੁਕਸਾਨ ਪਹੁੰਚਾਉਣ ਵਰਗਾ ਹੈ।

ਚਿੱਤਰ 1: “ਨਿਰਪੱਖ” ਸਿੱਖਿਆ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਦਾ “ਪੱਖਪਾਤ”

ਅਤੇ ਫਿਰ ਵੀ, ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਮਾਪੇ, ਅਧਿਆਪਕ ਅਤੇ ਸਿੱਖਿਅਕ ਇਸਦੀ ਉਮੀਦ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ ਰਸਮੀ ਸਿੱਖਿਆ ਦੀ ਆਮ ਸ਼ਿਕਾਇਤ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਦੇ ਅੰਤਰੀਵ ਹੁਨਰ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਫਿਰ ਇਹਨਾਂ ਹੁਨਰਾਂ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਲਈ ਉਚਿਤ ਸਰੋਤਾਂ ਦਾ ਨਿਵੇਸ਼ ਕਰਨਾ ਬਹੁਤ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੈ।

ਅਸੀਂ Embibe ਵਿੱਚ ਵੱਖਰਾ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। ਸਮਗਰੀ ਅਤੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਮਾਡਲਿੰਗ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਗਤੀ ਅਤੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਸਾਡੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਇਕੱਤਰ ਕੀਤੇ ਇੰਟਰਐਕਟਿਵ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਿਸ਼ਾਲ ਮਾਤਰਾ ਨੂੰ ਘਟਾ ਕੇ, ਅਸੀਂ ਸਿਖਿਆਰਥੀਆਂ ਦੇ ਹੁਨਰ ਪੱਧਰਾਂ ਨੂੰ ਗਿਣਾਤਮਕ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਮਾਪਣ ਦੇ ਯੋਗ ਹੁੰਦੇ ਹਾਂ। ਏਮਬੀਬੇ ਲਈ ਮੁਲਾਕਾਤ ਕਿਵੇਂ ਵੇਖਣਾ ਹੈ ਜਾਂ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਹੈ ਇਸ ਬਾਰੇ ਇੱਥੇ ਕੁਝ ਸੁਝਾਅ ਹਨ:

• ਕੁੱਲ ਮਿਲਾ ਕੇ 75+ ਮਿਲੀਅਨ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸੈਸ਼ਨ ਅਤੇ 5+ ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ 5.5+ ਮਿਲੀਅਨ ਘੰਟੇ ਬਿਤਾਏ।
• ਬਿਲਟ-ਇਨ ਮਾਈਨਿੰਗ ਦੇ ਨਾਲ 24 ਬਿਲੀਅਨ ਤੋਂ ਵੱਧ ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ 90 ਮਿਲੀਅਨ ਯਤਨ
• Embibe ਦੇ ਗਿਆਨ ਗ੍ਰਾਫ ਵਿੱਚ 700K ਤੋਂ ਵੱਧ ਇੰਟਰਕਨੈਕਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਨਾਲ 40K ਤੋਂ ਵੱਧ ਸੰਕਲਪ ਹਨ
• ਇਨ-ਹਾਊਸ ਮਾਈਨਿੰਗ ਲਈ ਟੈਰਾਬਾਈਟ ਅਕਾਦਮਿਕ ਡੇਟਾ ਦੇ ਲੱਖਾਂ ਕਲਿੱਕ ਸਟ੍ਰੀਮਿੰਗ ਇਵੈਂਟਸ
•  ਆਉ ਟੈਸਟ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਵਾਦਾਂ ਲਈ ਤਕਨੀਕੀ ਹੁਨਰਾਂ ‘ਤੇ ਇੱਕ ਨਜ਼ਰ ਮਾਰੀਏ ਸਾਡੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ, ਅਸੀਂ ਦੇਖਾਂਗੇ:
• ਜੇਈਈ (ਭੌਤਿਕ ਵਿਗਿਆਨ, ਰਸਾਇਣ ਵਿਗਿਆਨ ਅਤੇ ਗਣਿਤ ‘ਤੇ ਜ਼ੋਰ),
• NEET (ਭੌਤਿਕ ਵਿਗਿਆਨ, ਰਸਾਇਣ ਵਿਗਿਆਨ ਅਤੇ ਜੀਵ ਵਿਗਿਆਨ ‘ਤੇ ਜ਼ੋਰ),
• ਅਤੇ K12 (ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਭੌਤਿਕ ਵਿਗਿਆਨ, ਰਸਾਇਣ ਵਿਗਿਆਨ, ਗਣਿਤ ਅਤੇ ਜੀਵ ਵਿਗਿਆਨ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ)।

ਤਕਨੀਕ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਜਾ ਰਹੀ ਹੈ

Embibe ਦੀ ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਲੈਬ ਨੇ ਲੱਖਾਂ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਦੇ ਯਤਨਾਂ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਚੋਟੀ ਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਸਮੂਹ ਵਿੱਚ, ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੀਆਂ ਨੌਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਨੂੰ ਟੈਗ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਸ ਕਿਸਮ ਦੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣਾਤਮਕ, ਗਣਨਾਤਮਕ, ਸਿੱਖਿਆਤਮਕ, ਅਨੁਭਵੀ, ਹੇਰਾਫੇਰੀ, ਮੈਮੋਰੀ, ਮੌਖਿਕ, ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ, ਅਤੇ ਐਬਸਟਰੈਕਟ ਹਨ। ਸਵਾਲਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਜਾਂ ਇੱਕ ਤੋਂ ਵੱਧ ਤਕਨੀਕਾਂ ਨਾਲ ਟੈਗ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ Embibe ਨੇ ਇੱਕ ਸਮਾਰਟ ਟੈਗਿੰਗ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਵਿਕਸਿਤ ਕੀਤੀ ਹੈ ਜੋ ਕਿ ਸਵਾਲਾਂ ਨੂੰ ਟੈਗ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਮਾਹਰ ਪ੍ਰੋਫੈਸਰਾਂ ਅਤੇ NLP- ਅਧਾਰਿਤ ਆਟੋਮੇਟਿਡ ਟੈਗਿੰਗ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਮਨੁੱਖੀ ਟੈਗਿੰਗ ਕੰਮ ਦੇ ਮਿਸ਼ਰਣ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀ ਹੈ।

ਚਿੱਤਰ 2 ਇੱਕ ਐਨੀਮੇਟਡ ਰਾਡਾਰ ਪਲਾਟ ਦਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜੋ K12, JEE, ਅਤੇ NEET ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਪ੍ਰਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰੀ ਮਾਪਾਂ ਦੀ ਔਸਤ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਚਿੱਤਰ 2: ਸੰਬੰਧਿਤ ਪ੍ਰਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਦੇ ਸਾਪੇਖਿਕ ਮਾਪਾਂ ਦੀ ਔਸਤ ਸਾਪੇਖਿਕ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਇੱਕ ਐਨੀਮੇਟਿਡ ਰਾਡਾਰ ਪਲਾਟ।

ਇਨਸਾਈਟ ਤੋਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤਾ

ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਪਲਾਟ ਵਿੱਚ ਦੇਖਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਵੱਖ-ਵੱਖ ਧਾਰਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਟੈਗ ਕੀਤੇ ਸਵਾਲਾਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਹੁਨਰ ਦੀ ਇੱਕ ਸਪਸ਼ਟ ਵੰਡ ਹੈ। ਜੇਈਈ ਅਤੇ ਐਨਈਈਟੀ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰ ਸਪੱਸ਼ਟ ਹੈ

• JEE ਨੂੰ ਉੱਚ ਪੱਧਰਾਂ ਦੀ ਗਣਨਾਤਮਕ, ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣਾਤਮਕ, ਹੇਰਾਫੇਰੀ, ਕਟੌਤੀ, ਅਤੇ ਮੈਮੋਰੀ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
• NEET ਨੂੰ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ, ਐਬਸਟਰੈਕਟ ਅਤੇ ਮੈਮੋਰੀ ਤਕਨੀਕਾਂ ਵਿੱਚ ਉੱਚ ਮੁਹਾਰਤ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
• ਵਾਸਤਵ ਵਿੱਚ, JEE ਨੂੰ NEET ਨਾਲੋਂ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਹੁਨਰ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਸੱਚ ਹੈ ਕਿ JEE ਵਿੱਚ ਗਣਿਤ ਦੇ ਟੈਸਟ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਪਰ NEET ਨਹੀਂ
• ਨਾਲ ਹੀ, ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਤਕਨੀਕ ਨੂੰ JEE ਨਾਲੋਂ NEET ਲਈ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ NEET ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਜੀਵ ਵਿਗਿਆਨ ਟੈਸਟ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਚਿੱਤਰ ਅਤੇ ਡਰਾਇੰਗ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਦੂਜੇ ਪਾਸੇ ਇਹ JEE ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਹੈ।
• K12 ਸਟ੍ਰੀਮ ਨੂੰ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਮੈਮੋਰੀ ਕਮਜ਼ੋਰ ਤਕਨੀਕਾਂ ਲਈ ਮੱਧਮ ਪੱਧਰ ਦੀ ਮੈਮੋਰੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਵਾਸਤਵ ਵਿੱਚ, ਮੈਮੋਰੀ ਇੱਕ ਤਕਨੀਕ ਹੈ ਜੋ ਸਟ੍ਰੀਮ ਦੀ ਪਰਵਾਹ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਕਾਫ਼ੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ. ਯਾਦ ਰੱਖੋ ਕਿ ਸਵਾਲਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੀਆਂ ਕਈ ਤਕਨੀਕਾਂ ਨਾਲ ਟੈਗ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸਾਰੀਆਂ ਧਾਰਾਵਾਂ ਲਈ, ਕਈ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਮੈਮੋਰੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਗਿਆਨ, ਫਾਰਮੂਲੇ, ਸਮੀਕਰਨਾਂ, ਪ੍ਰਤੀਕਰਮਾਂ, ਚਿੱਤਰਾਂ ਆਦਿ।

ਸੰਭਾਵੀ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ:

ਸਿਖਿਆਰਥੀਆਂ ਦੇ ਜਤਨਾਂ ਨੂੰ ਘਟਾ ਕੇ, ਅੰਡਰਲਾਈੰਗ ਹੁਨਰਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਪ੍ਰਯੋਗ ਕਰਕੇ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਸਿੱਖਣ ਨਾਲ ਸਿਖਿਆਰਥੀਆਂ ਨੂੰ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀਆਂ ਅੰਤਰੀਵ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਕਰਨਾ ਸੰਭਵ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਉਹਨਾਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾ ਕੇ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਖਾਸ ਸਿਖਿਆਰਥੀ ਜਲਦੀ ਸਿੱਖਣ ਵਾਲਾ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਸੀਂ ਸੁਝਾਅ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਬੱਚਾ ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਸਟ੍ਰੀਮ ‘ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰੇ। ਜਿਹੜੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣਾਤਮਕ ਅਤੇ ਲੇਖਾਕਾਰੀ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦਾ ਡੂੰਘਾਈ ਨਾਲ ਗਿਆਨ ਰੱਖਦੇ ਹਨ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਗਣਿਤ ‘ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਦਕਿ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਨੂੰ JEE ‘ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਦੂਜੇ ਪਾਸੇ, ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਤਕਨੀਕਾਂ ਵਿੱਚ ਮੁਹਾਰਤ ਵਾਲੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਨੂੰ ਜੀਵ ਵਿਗਿਆਨ ‘ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ NEET ਪ੍ਰੀਖਿਆ ਦੇਣ ਦੀ ਸਲਾਹ ਦਿੱਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।

ਘੱਟ-ਗਰੇਡ ਦੇ ਹੁਨਰਾਂ ‘ਤੇ ਡਾਟਾ-ਸੰਚਾਲਿਤ ਬਿਲਟ-ਇਨ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਲੱਖਾਂ ਲੋਕਾਂ ਲਈ ਹਰੇਕ ਪੀੜ੍ਹੀ ਵਿੱਚ ਸਾਲਾਂ ਦੀ ਮਿਹਨਤ ਨੂੰ ਬਚਾਉਣਾ ਸੰਭਵ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਅਸੀਂ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਬਿਲਟ-ਇਨ ਹੁਨਰਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਲਈ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਕਰਕੇ ਰੁਜ਼ਗਾਰ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕਰਦੇ ਹਾਂ।

Embibe ਨੇ ਹਮੇਸ਼ਾ ਇਹ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਕੀਤਾ ਹੈ ਕਿ ਉੱਨਤ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਡੇਟਾ ਦੀ ਸ਼ਕਤੀ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਦੇ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਕਿਸੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਦੇ ਅੰਤਰੀਵ ਹੁਨਰਾਂ ਦੀ ਤੁਰੰਤ ਪਛਾਣ ਕਰਨਾ ਉਸ ਸਫ਼ਰ ਦਾ ਇੱਕ ਹੋਰ ਕਦਮ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਸਮੇਂ ਸਿਰ ਦਖਲ ਅਤੇ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਮਿਲਦਾ ਹੈ।