Preskoči na sadržaj

Baza znanja za dinamično učenje, ocjenjivanje i module.

Koristite reference za petlju proizvoda, pravila o tvrdnjama i tehničke temelje samostalnog učenja ocjenjivanog umjetnom inteligencijom.

Kako funkcionira mehanizam učenja

Mjerenje i mol

Značajne znamenke, pretvorbe jedinica, molovi i formule te navike koje hvataju pogreške u računanju.

Reakcije i stehiometrija

Izjednačavanje jednadžbi, limitirajući reaktanti, koncentracija otopina, vrste reakcija i redoks.

Atomi, veze i nazivi

Elektronske konfiguracije, periodni trendovi, Lewisove strukture, oblik molekula i nazivi spojeva.

Plinovi, energija i kiseline

Međumolekulske sile, plinski zakoni, entalpija, Hessov zakon te kiseline, baze i pH.

Atomi, svjetlost i veze

Izotopi, atomski spektri, kvantni brojevi, elektronegativnost i hibridizacija orbitala.

Otopine, faze i termodinamika

Titracije, koligativna svojstva, fazni dijagrami, entropija i slobodna energija te nuklearni raspad.

Kinetika i ravnoteža

Zakoni brzine, vremena poluraspada, energija aktivacije, konstante ravnoteže i Le Chatelierovo načelo.

Ravnotežni izračuni i elektrokemija

ICE tablice, slabe kiseline i baze, puferi, produkti topljivosti i potencijali članaka.

Samostalno učenje

Kako se vježbanje prilagođava, kako ga planirati i kako ga učiniti trajnim.

Pomoć onome tko uči

Za nastavnike, tutore, roditelje i mentore koji prate signale učenika.

Kako iznosimo tvrdnje

Izvori iza svake tvrdnje o modelu ili evaluaciji na ovoj web-stranici.

Kako funkcionira mehanizam učenja

  • Svaki odgovor tretira kao dokaz, a ne kao konačnu ocjenu.
  • Odgovara protupitanjima kad obrazloženje djeluje uvjerljivo, ali nepotpuno.
  • Koristi signal za odabir sljedećeg pitanja umjesto ponovnog pokretanja smjera.

Proizvod pretvara vježbanje u model razumijevanja koji se neprestano razvija.

  1. Odgovor postaje dokaz.

    Odgovori, pouzdanost, objašnjenja i vidljivo zaključivanje upućuju na to što je možda čvrsto, a što bi još moglo biti klimavo.

  2. Dokazi ažuriraju signale savladanosti.

    Sustav vodi tekuću procjenu razumijevanja na razini pojmova koja se može revidirati, umjesto da jedan odgovor smatra konačnom ocjenom.

  3. Graf oblikuje sljedeći potez.

    Preduvjeti i srodni pojmovi pomažu odlučiti hoće li se ići naprijed, ponoviti temelj ili postaviti oštrije potpitanje.

Nije fiksni slijed tečaja.

Robotutor je prilagodljiva, modelom vođena infrastruktura učenja: vježbanje, procjene ovladavanja i dodatna pitanja prilagođavaju se kako se mijenjaju vaši signali.

  • Modeliranje savladanosti na temelju dokaza

    Dokazi o učeniku vagaju se kroz vrijeme, pa pogađanje, nesigurnost i samouvjereno zaključivanje ne izgledaju isto.

  • Slijed izveden iz grafa

    Pojmovi su povezani bridovima preduvjeta i srodnih ideja, pa se put može izvesti iz strukture umjesto iz fiksnog redoslijeda lekcija.

  • Oponirajuće ispitivanje

    Pitanja ispituju zaključivanje iza odgovora, uključujući granične slučajeve i promijenjene pretpostavke, pa pogrešna shvaćanja postaju vidljiva.

  • Hibridno dohvaćanje

    Semantička sličnost i obilazak grafa kombiniraju se kako bi se odgovori temeljili i na značenju i na izričitim odnosima među pojmovima.

Za pomoć s računom, povratne informacije o lansiranju ili pitanja o proizvodu pošaljite e-poštu na support@precision-learning.org.