Saltar al contenido

Base de conocimiento sobre estudio dinámico, calificación y módulos.

Usa las referencias para conocer el ciclo del producto, la política de afirmaciones y los fundamentos técnicos del autoestudio calificado por IA.

Cómo funciona el motor de aprendizaje

Medición y mol

Cifras significativas, conversiones de unidades, moles y fórmulas, y hábitos que detectan errores de cálculo.

Reacciones y estequiometría

Balanceo de ecuaciones, reactivos limitantes, concentración de disoluciones, tipos de reacciones y redox.

Átomos, enlaces y nombres

Configuraciones electrónicas, tendencias periódicas, estructuras de Lewis, forma molecular y nombres de compuestos.

Gases, energía y ácidos

Fuerzas intermoleculares, leyes de los gases, entalpía, ley de Hess, y ácidos, bases y pH.

Átomos, luz y enlace

Isótopos, espectros atómicos, números cuánticos, electronegatividad e hibridación de orbitales.

Disoluciones, fases y termodinámica

Valoraciones, propiedades coligativas, diagramas de fases, entropía y energía libre, y desintegración nuclear.

Cinética y equilibrio

Leyes de velocidad, vidas medias, energía de activación, constantes de equilibrio y principio de Le Châtelier.

Cálculos de equilibrio y electroquímica

Tablas ICE, ácidos y bases débiles, disoluciones amortiguadoras, productos de solubilidad y potenciales de celda.

Estudiar por tu cuenta

Cómo se adapta la práctica, cómo planificarla y cómo lograr que perdure.

Cómo ayudar a un estudiante

Para docentes, tutores, madres, padres y mentores que interpretan las señales de un estudiante.

Cómo hacemos afirmaciones

Las fuentes que respaldan cualquier afirmación sobre modelos o evaluaciones en este sitio.

Cómo funciona el motor de aprendizaje

  • Trata cada respuesta como evidencia, no como una nota final.
  • Insiste cuando el razonamiento parece plausible pero incompleto.
  • Usa la señal para elegir la siguiente pregunta en lugar de reiniciar la ruta.

El producto convierte la práctica en un modelo continuo de comprensión.

  1. Una respuesta se convierte en evidencia.

    Las respuestas, la confianza, las explicaciones y el razonamiento visible indican qué puede estar sólido y qué puede seguir siendo frágil.

  2. La evidencia actualiza las señales de dominio.

    El sistema mantiene una estimación continua y revisable de la comprensión a nivel de concepto, en lugar de tratar una respuesta como una puntuación final.

  3. El grafo orienta el siguiente paso.

    Los requisitos previos y los conceptos relacionados ayudan a decidir si avanzar, repasar una base o plantear una pregunta de seguimiento más precisa.

No es una secuencia de curso fija.

Robotutor es una infraestructura de aprendizaje adaptativa e impulsada por modelos: la práctica, las estimaciones de dominio y las preguntas de seguimiento se ajustan a medida que cambian tus señales.

  • Modelado del dominio basado en evidencia

    La evidencia del estudiante se pondera a lo largo del tiempo, de modo que adivinar, la incertidumbre y el razonamiento seguro no se vean todos igual.

  • Secuenciación nativa en grafo

    Los conceptos se conectan mediante aristas de requisito previo y de ideas relacionadas, de modo que un camino puede derivarse de la estructura en lugar de un orden fijo de lecciones.

  • Preguntas de oposición

    Las preguntas ponen a prueba el razonamiento detrás de una respuesta, incluidos los casos límite y los supuestos modificados, para que los conceptos erróneos se hagan visibles.

  • Recuperación híbrida

    La similitud semántica y el recorrido del grafo se combinan para fundamentar las respuestas tanto en el significado como en las relaciones conceptuales explícitas.

Si necesitas ayuda con tu cuenta, quieres enviar comentarios sobre el lanzamiento o tienes preguntas sobre el producto, escribe a support@precision-learning.org.