Lumaktaw sa nilalaman

Knowledgebase para sa dynamic na pag-aaral, pag-grade, at mga module.

Gamitin ang mga sanggunian para sa loop ng produkto, patakaran sa mga pahayag, at teknikal na batayan ng self-study na ginagrade ng AI.

Paano gumagana ang learning engine

Pagsukat at ang mole

Mahahalagang digit, conversion ng yunit, mole at formula, at mga gawing nakakahuli ng pagkakamali sa kalkulasyon.

Mga reaksyon at stoichiometry

Pagbabalanse ng mga equation, limiting reactant, konsentrasyon ng solusyon, mga uri ng reaksyon, at redox.

Mga atom, bond, at pangalan

Mga electron configuration, periodic trend, Lewis structure, hugis ng molecule, at pangalan ng compound.

Mga gas, enerhiya, at acid

Mga intermolecular force, batas ng gas, enthalpy, batas ni Hess, at mga acid, base, at pH.

Mga atom, liwanag, at bonding

Mga isotope, atomic spectrum, quantum number, electronegativity, at orbital hybridization.

Mga solusyon, phase, at thermodynamics

Mga titration, colligative property, phase diagram, entropy at free energy, at nuclear decay.

Kinetics at equilibrium

Mga rate law, half-life, activation energy, equilibrium constant, at prinsipyo ni Le Chatelier.

Mga kalkulasyon ng equilibrium at electrochemistry

Mga ICE table, mahihinang acid at base, buffer, solubility product, at cell potential.

Pag-aaral nang mag-isa

Paano umaangkop ang pagsasanay, paano ito planuhin, at paano ito mapapanatili.

Pagtulong sa isang mag-aaral

Para sa mga guro, tutor, magulang, at mentor na nagbabasa ng mga senyales ng isang mag-aaral.

Paano kami gumagawa ng mga pahayag

Ang pinagmulan ng anumang pahayag tungkol sa modelo o ebalwasyon sa site na ito.

Paano gumagana ang learning engine

  • Itinuturing na ebidensya ang bawat sagot, hindi huling marka.
  • Sumasalungat kapag mukhang makatwiran ngunit hindi kumpleto ang pangangatwiran.
  • Ginagamit ang signal para piliin ang susunod na tanong sa halip na ulitin ang track.

Ginagawa ng produkto ang pagsasanay na tuloy-tuloy na modelo ng pag-unawa.

  1. Nagiging ebidensya ang isang tugon.

    Ang mga sagot, kumpiyansa, paliwanag, at nakikitang pangangatwiran ay nagpapahiwatig kung ano ang maaaring matatag at kung ano ang maaaring marupok pa.

  2. Ina-update ng ebidensya ang mga senyales ng kasanayan.

    Nagpapanatili ang sistema ng tuloy-tuloy at maaaring baguhing pagtatantya ng pag-unawa sa antas ng konsepto, sa halip na ituring ang isang sagot bilang pinal na iskor.

  3. Hinuhubog ng graph ang susunod na hakbang.

    Tumutulong ang mga prerequisite at kaugnay na konsepto na magpasya kung susulong, rerepasuhin ang pundasyon, o magtatanong ng mas tiyak na kasunod na tanong.

Hindi isang nakapirming pagkakasunod-sunod ng kurso.

Ang Robotutor ay adaptive at model-driven na imprastraktura sa pag-aaral: nag-a-adjust ang pagsasanay, mga pagtatantya ng mastery, at mga kasunod na tanong habang nagbabago ang iyong mga signal.

  • Pagmomodelo ng kasanayan batay sa ebidensya

    Tinitimbang ang ebidensya ng nag-aaral sa paglipas ng panahon, kaya hindi magkakamukha ang paghula, kawalang-katiyakan, at tiwalang pangangatwiran.

  • Pagkakasunud-sunod na katutubo sa graph

    Magkakaugnay ang mga konsepto sa pamamagitan ng mga edge ng prerequisite at kaugnay na ideya, kaya maaaring hango sa istruktura ang landas sa halip na nakapirming pagkakasunud-sunod ng aralin.

  • Pagtatanong na sumusubok

    Sinusuri ng mga tanong ang pangangatwiran sa likod ng sagot, kasama ang mga edge case at nabagong palagay, para lumitaw ang mga maling akala.

  • Hybrid na pagkuha

    Pinagsasama ang semantic na pagkakahawig at graph traversal para ibatay ang mga tugon sa kahulugan at sa tahasang ugnayang konseptwal.

Para sa tulong sa account, feedback sa paglulunsad, o mga tanong tungkol sa produkto, mag-email sa support@precision-learning.org.