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गतिशील अध्ययन, जाँच और मॉड्यूल के लिए नॉलेजबेस।

AI द्वारा जाँचे जाने वाले स्व-अध्ययन के पीछे के उत्पाद लूप, दावा नीति और तकनीकी आधार के लिए संदर्भों का उपयोग करें।

लर्निंग इंजन कैसे काम करता है

मापन और मोल

सार्थक अंक, इकाई रूपांतरण, मोल और सूत्र, और गणना की गलतियाँ पकड़ने की आदतें।

अभिक्रियाएँ और स्टॉइकियोमीट्री

समीकरण संतुलन, सीमांत अभिकारक, विलयन की सांद्रता, अभिक्रिया के प्रकार और रेडॉक्स।

परमाणु, आबंध और नाम

इलेक्ट्रॉनिक विन्यास, आवर्ती प्रवृत्तियाँ, लुईस संरचनाएँ, आणविक आकृति और यौगिकों के नाम।

गैसें, ऊर्जा और अम्ल

अंतरा-आणविक बल, गैस नियम, एन्थैल्पी, हेस का नियम, और अम्ल, क्षार तथा pH।

परमाणु, प्रकाश और आबंधन

समस्थानिक, परमाणु स्पेक्ट्रम, क्वांटम संख्याएँ, विद्युत-ऋणात्मकता और कक्षक संकरण।

विलयन, प्रावस्थाएँ और ऊष्मागतिकी

अनुमापन, अणुसंख्य गुणधर्म, प्रावस्था आरेख, एन्ट्रॉपी और मुक्त ऊर्जा, और नाभिकीय क्षय।

रासायनिक गतिकी और साम्य

वेग नियम, अर्धायु, सक्रियण ऊर्जा, साम्य स्थिरांक और ले शातेलिए का सिद्धांत।

साम्य परिकलन और वैद्युतरसायन

ICE तालिकाएँ, दुर्बल अम्ल और क्षार, बफ़र, विलेयता गुणनफल और सेल विभव।

खुद से पढ़ाई करना

अभ्यास कैसे ढलता है, उसकी योजना कैसे बनाएँ, और उसे टिकाऊ कैसे बनाएँ।

किसी शिक्षार्थी की मदद करना

शिक्षकों, ट्यूटरों, अभिभावकों और मार्गदर्शकों के लिए, जो शिक्षार्थी के संकेत पढ़ते हैं।

हम दावे कैसे करते हैं

इस साइट पर किसी भी मॉडल या मूल्यांकन संबंधी कथन के पीछे के स्रोत।

लर्निंग इंजन कैसे काम करता है

  • हर उत्तर को प्रमाण मानता है, अंतिम स्कोर नहीं।
  • जब तर्क विश्वसनीय दिखे पर अधूरा हो, तो प्रतिवाद करता है।
  • ट्रैक को दोबारा शुरू करने के बजाय संकेत का उपयोग अगला प्रश्न चुनने में करता है।

उत्पाद अभ्यास को समझ के एक चलते मॉडल में बदल देता है।

  1. एक प्रतिक्रिया प्रमाण बन जाती है।

    उत्तर, आत्मविश्वास, स्पष्टीकरण और दिखाई देने वाला तर्क संकेत देते हैं कि क्या ठोस हो सकता है और क्या अभी भी कमज़ोर हो सकता है।

  2. प्रमाण दक्षता के संकेतों को अपडेट करते हैं।

    सिस्टम एक उत्तर को अंतिम स्कोर मानने के बजाय अवधारणा-स्तर की समझ का एक लगातार चलने वाला, संशोधन-योग्य अनुमान बनाए रखता है।

  3. ग्राफ़ अगला कदम तय करता है।

    पूर्वापेक्षाएँ और संबंधित अवधारणाएँ यह तय करने में मदद करती हैं कि आगे बढ़ना है, किसी बुनियाद को दोहराना है या कोई अधिक सटीक अनुवर्ती प्रश्न पूछना है।

कोई निश्चित पाठ्यक्रम क्रम नहीं।

Robotutor अनुकूली, मॉडल-संचालित लर्निंग इन्फ्रास्ट्रक्चर है: आपके संकेत बदलने पर अभ्यास, महारत के अनुमान और अनुवर्ती प्रश्न समायोजित होते हैं।

  • प्रमाण-आधारित दक्षता मॉडलिंग

    शिक्षार्थी के प्रमाणों को समय के साथ तौला जाता है, ताकि अंदाज़ा लगाना, अनिश्चितता और आत्मविश्वासपूर्ण तर्क सब एक जैसे न दिखें।

  • ग्राफ़-मूल अनुक्रमण

    अवधारणाएँ पूर्वापेक्षा और संबंधित-विचार वाले किनारों से जुड़ी हैं, इसलिए पाठों के तय क्रम की जगह संरचना से मार्ग निकाला जा सकता है।

  • विरोधी प्रश्नोत्तर

    प्रश्न किसी उत्तर के पीछे के तर्क को परखते हैं, जिसमें सीमांत स्थितियाँ और बदली हुई मान्यताएँ भी शामिल हैं, ताकि गलत धारणाएँ सामने आ जाएँ।

  • संकर पुनर्प्राप्ति

    अर्थगत समानता और ग्राफ़ ट्रैवर्सल को मिलाया जाता है, ताकि प्रतिक्रियाएँ अर्थ और स्पष्ट वैचारिक संबंधों, दोनों पर आधारित रहें।

खाते में मदद, लॉन्च पर प्रतिक्रिया या उत्पाद संबंधी प्रश्नों के लिए support@precision-learning.org पर ईमेल करें।