Scan to download the app 
ਸਾਡਾ ਮੰਨਣਾ ਹੈ ਕਿ ਮਾਪਣਯੋਗਤਾ ਸੁਧਾਰ ਦੇ ਕੇਂਦਰ ਵਿੱਚ ਹੈ – ਜੋ ਮਾਪਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਉਸਨੂੰ ਸੁਧਾਰਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। Embibe ਸਕੋਰ ਸਮਰੱਥਾ ਇੱਕ ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਮਾਪਦੰਡ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਦੀ ਪ੍ਰੀਖਿਆ ਵਿੱਚ ਸਕੋਰ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਹਾਸਲ ਕਰਦਾ ਹੈ। Embibe ਸਕੋਰ ਸਮਰੱਥਾ ਵਿੱਚ ਹੇਠ ਲਿਖੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਹਨ:
- ਪ੍ਰਤੀਬਿੰਬਤ: Embibe ਸਕੋਰ ਸਮਰੱਥਾ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੇ ਲੁਕਵੇਂ ਗੁਣਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ ‘ਤੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
- ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਵਾਲਾ: ਇਹ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੇ ਮੌਜੂਦਾ ਰੁਝਾਨ ਦੇ ਆਧਾਰ ‘ਤੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
- ਮਜ਼ਬੂਤ: ਇੱਕ ਮਾੜੀ ਜਾਂ ਚੰਗੀ ਪ੍ਰੀਖਿਆ ਦਾ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਦੇ ਸਕੋਰ ਸਮਰੱਥਾ ‘ਤੇ ਮਾੜਾ ਅਸਰ ਨਹੀਂ ਪੈਂਦਾ।
- ਸਧਾਰਣ: ਇਸ ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਟੈਸਟ ਮੁਸ਼ਕਲ ਪੱਧਰਾਂ ਦੇ ਕਾਰਕ ਲਈ ਆਮ ਬਣਾਇਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
Embibe ਨੇ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਵਿਚਾਰਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਕੇ ਇੱਕ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਦੇ ਸਕੋਰ ਅੰਕ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵਿਕਸਿਤ ਕੀਤਾ ਹੈ:
- ਗੁਪਤ ਗੁਣ: ਲੁਕਵੇਂ ਗੁਣ ਜਾਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ Embibe ਸਕੋਰ ਸਮਰੱਥਾ ਨੂੰ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਦੀ ਅੰਦਰੂਨੀ ਯੋਗਤਾ ਦਾ ਪ੍ਰਤੀਬਿੰਬ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਲੁਕਵੇਂ ਗੁਣ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਪੱਧਰ ਦੇ ਇਵੈਂਟ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਲਏ ਗਏ ਹਨ ਜੋ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ‘ਤੇ ਕੈਪਚਰ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਟੈਸਟ ਅਤੇ ਅਭਿਆਸ ਸੈਸ਼ਨ ਲੈਂਦੇ ਹਨ।
- ਵਧੀਆ ਸੈਸ਼ਨ: N ਸਰਵੋਤਮ ਟੈਸਟ ਅਤੇ/ਜਾਂ ਅਭਿਆਸ ਸੈਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ, ਜਿੱਥੇ N ਸੰਰਚਨਾਯੋਗ ਹੈ, Embibe ਸਕੋਰ ਸਮਰੱਥਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰਤੀਬਿੰਬਤ ਅਤੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਵਿੱਚ ਬਾਹਰਲੇ ਲੋਕਾਂ ਲਈ ਮਜ਼ਬੂਤ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਹਾਰਮੋਨਿਕ ਪ੍ਰਗਤੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਉੱਚ ਸਕੋਰਿੰਗ ਸੈਸ਼ਨਾਂ ਤੋਂ ਘੱਟ ਸਕੋਰਿੰਗ ਸੈਸ਼ਨਾਂ ਤੱਕ ਮਹੱਤਵ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
- ਹਾਲੀਆ ਸੈਸ਼ਨ: ਆਖਰੀ K ਟੈਸਟਾਂ ਅਤੇ/ਜਾਂ ਅਭਿਆਸ ਸੈਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਮੂਵਿੰਗ ਵਿੰਡੋ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਣਾ Embibe ਸਕੋਰ ਸਮਰੱਥਾ ਨੂੰ ਪੂਰਵ-ਸੂਚਕ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਮੌਜੂਦਾ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਵੀ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਸਧਾਰਣ ਸੈਸ਼ਨ ਸਕੋਰ ਹਰੇਕ ਸੈਸ਼ਨ ਦੇ ਬਾਅਦ ਇੱਕ ਉੱਪਰ ਵੱਲ ਰੁਝਾਨ ਦਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ ਕਿ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਨੇੜਲੇ ਭਵਿੱਖ ਵਿੱਚ ਵੀ ਵਧੀਆ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰੇਗਾ।
Embibe ਸਕੋਰ ਸਮਰੱਥਾ ਨੂੰ ਤਿੰਨ ਆਰਥੋਗੋਨਲ ਧੁਰੇ – ਅਕਾਦਮਿਕ, ਵਿਵਹਾਰਕ, ਅਤੇ ਟੈਸਟ-ਲੈਣ ‘ਤੇ ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਹ ਵੱਖੋ-ਵੱਖਰੇ ਧੁਰੇ ਅਕਾਦਮਿਕ ਯੋਗਤਾ, ਵਿਵਹਾਰਕ ਗੁਣਾਂਕ, ਅਤੇ ਟੈਸਟ ਲੈਣ ਦੇ ਹੁਨਰਾਂ ‘ਤੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਦੇ ਗੁਪਤ ਗੁਣਾਂ ਦੇ ਸਮੂਹਾਂ ਨੂੰ ਹਾਸਲ ਕਰਦੇ ਹਨ।
Embibe ਸਕੋਰ ਸਮਰੱਥਾ ~ ਅਕਾਦਮਿਕ ਭਾਗ + ਵਿਵਹਾਰਕ ਭਾਗ + ਟੈਸਟ ਲੈਣ ਵਾਲਾ ਹਿੱਸਾ
ਇਸ ਲੇਖ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਕੀਤੇ ਗਏ ਅਧਿਐਨ ਲਈ, ਅਸੀਂ ਕਈ ਅਕਾਦਮਿਕ ਮੌਸਮਾਂ ਵਿੱਚ ਹਜ਼ਾਰਾਂ ਵੈਧ ਟੈਸਟ ਸੈਸ਼ਨਾਂ ‘ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਟੈਸਟ ਸੈਸ਼ਨ ਨੂੰ ਤਾਂ ਹੀ ਵੈਧ ਮੰਨਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜੇਕਰ ਇੱਕ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਨੇ ਕੁਝ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਸਮਾਂ ਬਿਤਾਇਆ ਹੈ ਅਤੇ ਕੁਝ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਪ੍ਰਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕੀਤੀ ਹੈ।
ਅਕਾਦਮਿਕ ਭਾਗ: ਵਿਸ਼ੇ ਦੇ ਗਿਆਨ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਹੈ। ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਹਾਈਪਰ-ਪਰਸਨਲਾਈਜ਼ਡ ਲਰਨਿੰਗ ਫੀਡਬੈਕ ‘ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਕੇ ਲਗਾਤਾਰ ਟੈਸਟਾਂ ਵਿੱਚ ਆਪਣੇ ਅਕਾਦਮਿਕ ਅੰਕੜਿਆਂ ਨੂੰ ਸੁਧਾਰ ਸਕਦੇ ਹਨ – ਇੱਕ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਦੀਆਂ ਅਕਾਦਮਿਕ ਕਮਜ਼ੋਰੀਆਂ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਸਵਾਲਾਂ ਦੇ ਉੱਚ ਪ੍ਰਭਾਵ ਵਾਲੇ ਸਮੂਹ ਵਾਲੇ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਅਭਿਆਸ ਪੈਕ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਅਕਾਦਮਿਕ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਰੂਪ। ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ, ਅਕਾਦਮਿਕ ਭਾਗਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸਥਿਰ ਸੁਧਾਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਚਿੱਤਰ 1 ਵਿੱਚ ਦੇਖਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ:
ਚਿੱਤਰ 1: Embibe ਸਕੋਰ ਸਮਰੱਥਾ ਬਨਾਮ ਅਕਾਦਮਿਕ ਭਾਗ ਸੁਧਾਰ
ਵਿਵਹਾਰ ਦੀ ਹਿੱਸਾ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਦੇ ਇਰਾਦੇ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਦਾ ਹੈ – ਇੱਕ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਵੱਧ ਸਕੋਰ ਕਰਨ ਲਈ ਕਿੰਨਾ ਪ੍ਰੇਰਿਤ, ਧਿਆਨ ਦੇਣ ਵਾਲਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਤੀਬੱਧ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। Embibe ਪਹਿਲਾਂ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਦੇ ਵਿਵਹਾਰਕ ਗੁਣਾਂ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਕੇ, ਅਤੇ ਫਿਰ ਵਾਧੇ ਵਾਲੇ ਸੁਧਾਰ [1] ਲਈ ਪ੍ਰਗਤੀਸ਼ੀਲ ਟੀਚਿਆਂ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਕੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਵਿਵਹਾਰਕ ਗੁਣਾਂ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਵਾਰ ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਨੂੰ ਪਤਾ ਲੱਗ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉਸਦੇ ਗੁਪਤ ਵਿਵਹਾਰ ਸੰਬੰਧੀ ਇਰਾਦੇ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਉਸਦੀ ਕਮੀ ਕਿੱਥੇ ਹੈ, ਤਾਂ ਉਹ ਇਸ ਬਾਰੇ ਸੁਚੇਤ ਹੋ ਕੇ ਆਪਣੇ ਵਿਵਹਾਰਕ ਗੁਣਾਂ ਨੂੰ ਸੁਧਾਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਚਿੱਤਰ 2 ਵਿੱਚ ਦੇਖਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਵਿਵਹਾਰ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਬਹੁਤ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ, ਹਰ ਇੱਕ ਲਗਾਤਾਰ ਟੈਸਟ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਇੱਕ ਹੌਲੀ, ਪਰ ਸਥਿਰ, ਸੁਧਾਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਚਿੱਤਰ 2: Embibe ਸਕੋਰ ਸਮਰੱਥਾ ਬਨਾਮ ਵਿਵਹਾਰਕ ਭਾਗ ਸੁਧਾਰ
ਟੈਸਟ ਲੈਣ ਵਾਲਾ ਭਾਗ ਸਮਾਂ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਅਤੇ ਟੈਸਟ ਸੈਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਜਵਾਬ ਦਿੱਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਪ੍ਰਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਤਰਜੀਹ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਦਾ ਹੈ। ਟੈਸਟ ਲੈਣ ਵਾਲੇ ਹਿੱਸੇ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣਾ ਕੁਦਰਤੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ Embibe ਸਕੋਰ ਸਮਰੱਥਾ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਬਿਹਤਰ ਟੈਸਟ ਲੈਣ ਦੀਆਂ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਚਿੱਤਰ 3 ਵਿੱਚ ਦੇਖਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਟੈਸਟ ਲੈਣ ਵਾਲੇ ਹਿੱਸੇ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ ਉੱਚਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਹੌਲੀ, ਪਰ ਸਥਿਰ, ਵਾਧਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਚਿੱਤਰ 3: Embibe ਸਕੋਰ ਸਮਰੱਥਾ ਬਨਾਮ ਟੈਸਟ ਲੈਣ ਵਾਲੇ ਹਿੱਸੇ ਸੁਧਾਰ
ਅਕਾਦਮਿਕ, ਵਿਵਹਾਰਕ ਅਤੇ ਟੈਸਟ ਲੈਣ ਵਾਲੇ ਅੰਕਾਂ ਵਿੱਚ Embibe ਸਕੋਰ ਸਮਰੱਥਾ ਨੂੰ ਤੋੜਨਾ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਲਿਆਉਣ ਲਈ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਹਵਾਲੇ:
- ਫਾਲਦੂ ਕੇ., ਥਾਮਸ ਏ., ਡੋਂਡਾ ਸੀ. ਅਤੇ ਅਵਸਥੀ ਏ., “ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਲਈ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਵਿਵਹਾਰਕ ਨਡਜ਼”, ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਲੈਬ, ਐਮਬੀਬੇ, https://www.embibe.com/ai-detail?id=2, 2016.
- ਫਾਲਦੂ, ਕੇ., ਅਵਸਥੀ, ਏ. ਅਤੇ ਥਾਮਸ, ਏ., ਇੰਡੀਆਵਿਜੁਅਲ ਲਰਨਿੰਗ ਪ੍ਰਾਈਵੇਟ ਲਿਮਟਿਡ, 2020। ਸਕੋਰ ਸੁਧਾਰ ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਭਾਗਾਂ ਲਈ ਅਡੈਪਟਿਵ ਲਰਨਿੰਗ ਮਸ਼ੀਨ। ਯੂ.ਐੱਸ. ਪੇਟੈਂਟ 10,854,099।
- ਡੋਡਾ, ਸੀ., ਦਾਸਗੁਪਤਾ, ਐਸ., ਧਾਵਲਾ, ਐਸ.ਐਸ., ਫਲਦੂ, ਕੇ., ਅਤੇ ਅਵਸਥੀ, ਏ. (2020)। ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ, ਵਿਆਖਿਆ ਅਤੇ ਸੁਧਾਰ ਲਈ ਇੱਕ ਢਾਂਚਾ। arXiv ਪ੍ਰੀਪ੍ਰਿੰਟ arXiv:2010.02629.
