Scan to download the app 
పర్సనలైజ్డ్ విద్య కోసం ఇంటెలిజెంట్ సెర్చ్
యూజర్లు వెతుకుతున్న సమాచారాన్ని అందించే విషయంలో, విస్తృతంగా రెండు యూజర్ అనుభవ నమూనాలు ఉన్నాయి. మొదటిది రూపొందించబడిన మెను-ఆధారిత నావిగేషన్ వ్యవస్థను కలిగి ఉంటుంది. రెండవది యూజర్ ప్రశ్న ఆధారంగా కంటెంట్‌ను అందించే సెర్చ్ ఉంటుంది.
సెర్చ్ అనేది చాలా ఉత్తమమైన పద్ధతి, దీని ద్వారా మనం ఈ రోజు వెబ్‌లో సమాచారాన్ని వెతుకుతాము. మెను-ఆధారిత వ్యవస్థ యూజర్లు వారు వెతుకుతున్న ఖచ్చితమైన సమాచారానికి పునరావృతంగా దారి తీస్తూ, పరిమిత సంఖ్యలో మెను ఎంపికలు దీనిని సాధ్యమయ్యే ఎంపికగా చేస్తాయి, ప్రత్యేకించి సమాచార విశ్వం విస్తృతంగా ఉన్నప్పుడు. ప్రత్యేకంగా చెప్పనక్కర్లేదు, మెనులు మరియు ట్యాబ్‌ల వల్ల కంటెంట్ ఆవిష్కరణ నెమ్మదిగా మరియు దుర్భరమైన ప్రక్రియగా మారుతుంది. ఈ కారణాల వల్ల సెర్చ్-ఆధారిత UI ద్వారా యూజర్లకు Embibe యొక్క కంటెంట్‌ను బహిర్గతం చేయడం మరింత సాధ్యమవుతుంది.
ప్రోడక్ట్ రూపకల్పన దృష్ట్యా, సెర్చ్-ఆధారిత UI అనేది మరింత ఆచరణాత్మకమైనది, ఎందుకంటే ఇది వ్యక్తిగత వినియోగదారులకు అనుగుణంగా ఉంటుంది. మేము మా కంటెంట్‌ను వందలాది సిలబస్‌ల కంటే వేలకొద్దీ పరీక్షలకు విస్తరింపజేసినప్పుడు మరియు యూజర్లు ప్లాట్‌ఫారమ్‌తో పరస్పర చర్య చేస్తున్నందున Embibe ఇప్పటికే సేకరించిన భారీ మొత్తంలో డేటాను అందించడం వలన, వ్యక్తిగత యూజర్లకు వ్యక్తిగతీకరించబడిన కంటెంట్ ఆవిష్కరణ మరియు ఉపరితల సాంకేతికతలను అభివృద్ధి చేయడం సాధ్యపడుతుంది. వారి సమాచారాన్ని త్వరగా పరిష్కరించడం మరియు వారిని సంతోష పెట్టడం.
ముందు చెప్పినవిధంగా, గత 8 సంవత్సరాలుగా Embibe అధిక మొత్తంలో డేటాను సేకరిస్తోంది మరియు ఇది మా సెర్చ్-ఆధారిత పర్సనలైజ్డ్ కంటెంట్ ఆవిష్కరణ వ్యవస్థకు అందిస్తుంది. ఫలితాలు తిరిగి వచ్చే వరకు యూజర్ ప్రశ్న వేసినందున పటం 1 నియంత్రణ ప్రవాహాన్ని చూపుతుంది. Embibe యొక్క పర్సనలైజ్డ్ కంటెంట్ ఆవిష్కరణ అనేది వినియోగదారు సెర్చ్, సందేహాలను తిరిగి రాయడం, ఇంటెంట్ డిటెక్షన్, మల్టీ-పాస్ రిట్రీవల్, ఫలిత పున-ర్యాంకింగ్ మరియు సందేహ అస్పష్టతను నిర్వహించే స్వచ్ఛమైన ఎలాస్టిక్‌సెర్చ్‌లో అంతర్గత అనుకూల అభివృద్ధి చెందిన ప్రాసెసింగ్-ముందు మరియు తర్వాత ఫ్రేమ్‌వర్క్‌లను ఉపయోగిస్తుంది. వ్యవస్థ యొక్క వ్యక్తిగత భాగాలు మరియు పనితీరు కొలమానాల వివరాలు ఈ కథనం యొక్క పరిధికి మించినవి.
మా సెర్చ్ ఇంజిన్ గ్రేడ్‌లలోని యూజర్ల ప్రశ్నల ఆధారంగా కంటెంట్‌ను అందిస్తుంది. ఇది వినియోగదారు యొక్క గ్రేడ్, కోహోర్ట్ అసైన్‌మెంట్‌లు, చారిత్రక సెర్చ్ ట్రెండ్‌లు మరియు కంటెంట్ వినియోగ విధానాలు, పరీక్ష ఆధారంగా కంటెంట్ కష్టం మరియు గత యూజర్ పరస్పర చర్య ఆధారంగా సంబంధిత ఫలితాలను తిరిగి ర్యాంక్ చేస్తుంది, అటువంటి 25 వెయిటింగ్ కారకాలలో.
ప్రశ్న సంఖ్య టెంప్లేట్ (QNT) సెర్చ్: ప్రత్యేక లక్షణం విద్యార్థులు ఒక నిర్దిష్ట పుస్తకం యొక్క ప్రశ్నను నేరుగా సెర్చ్ చేయడానికి మరియు దానికి అభ్యాసం మరియు పరిష్కారాన్ని పొందేందుకు వీలు కల్పిస్తుంది. దీనివల్ల సమీప భవిష్యత్తులో పరీక్షకు హాజరు కానున్న విద్యార్థులకు చాలా సమయం ఆదా అవుతుంది.
అదనంగా, విద్యార్థులు తగినంత డేటా అందుబాటులో ఉన్నట్లయితే ప్లాట్‌ఫారమ్‌తో వారి గత పరస్పర చర్య ఆధారంగా లేదా డేటా సరిపోని సందర్భాల్లో కనిపించే వినియోగదారుల ఆధారంగా వారి సమయాన్ని కేంద్రీకరించడానికి లక్ష్య కంటెంట్ కోసం సిఫార్సులు చూపబడతాయి.
వ్యక్తిగతీకరించిన సిఫార్సులు రెండు రకాలుగా ఉంటాయి – వినియోగదారు వారి మిగిలిన పనితీరుతో పోలిస్తే చాలా తక్కువ శాతంలో ఉన్న అకాడమిక్ కంటెంట్ కోసం సిఫార్సులు మరియు అగ్రశ్రేణి ర్యాంకర్ల తప్పుల వంటి ప్రవర్తన-లక్ష్య అభ్యాసం యొక్క ప్రత్యేక కోతలను కలిగి ఉన్న ప్రశ్న ప్యాక్‌ల కోసం సిఫార్సులు, చాలా మంది విద్యార్థుల అజాగ్రత్త తప్పులు మొదలైనవి. నిర్దిష్ట వినియోగదారు ప్రవర్తనా అంతరాలను పరిష్కరించడానికి ఈ అభ్యాస ప్యాక్‌లు ఉపయోగపడతాయి.
