ವಿಷಯಕ್ಕೆ ತೆರಳಿ
ಸೈನ್ ಇನ್ ಆಗಿಲ್ಲಸೈನ್ ಇನ್

ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಅಧ್ಯಯನ, ಅಂಕ ನೀಡುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಮಾಡ್ಯೂಲ್‌ಗಳಿಗಾಗಿ ಜ್ಞಾನಕೋಶ.

AI ಅಂಕ ನೀಡುವ ಸ್ವ-ಅಧ್ಯಯನದ ಹಿಂದಿನ ಉತ್ಪನ್ನ ಚಕ್ರ, ಪ್ರತಿಪಾದನಾ ನೀತಿ ಮತ್ತು ತಾಂತ್ರಿಕ ಆಧಾರಕ್ಕಾಗಿ ಉಲ್ಲೇಖಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ.

ಕಲಿಕಾ ಎಂಜಿನ್ ಹೇಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ

ಅಳತೆ ಮತ್ತು ಮೋಲ್

ಸಾರ್ಥಕ ಅಂಕಿಗಳು, ಏಕಮಾನ ಪರಿವರ್ತನೆಗಳು, ಮೋಲ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಸೂತ್ರಗಳು, ಹಾಗೂ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರದ ತಪ್ಪುಗಳನ್ನು ಹಿಡಿಯುವ ಅಭ್ಯಾಸಗಳು.

ಕ್ರಿಯೆಗಳು ಮತ್ತು ಸ್ಟೊಯಿಕಿಯೊಮೆಟ್ರಿ

ಸಮೀಕರಣಗಳನ್ನು ಸಮತೋಲನಗೊಳಿಸುವುದು, ಸೀಮಿತ ಕ್ರಿಯಾಕಾರಿಗಳು, ದ್ರಾವಣದ ಗಾಢತೆ, ಕ್ರಿಯೆಗಳ ವಿಧಗಳು ಮತ್ತು ರೆಡಾಕ್ಸ್.

ಪರಮಾಣುಗಳು, ಬಂಧಗಳು ಮತ್ತು ಹೆಸರುಗಳು

ಎಲೆಕ್ಟ್ರಾನ್ ವಿನ್ಯಾಸಗಳು, ಆವರ್ತಕ ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳು, ಲೂಯಿಸ್ ರಚನೆಗಳು, ಅಣ್ವಿಕ ಆಕಾರ ಮತ್ತು ಸಂಯುಕ್ತಗಳ ಹೆಸರುಗಳು.

ಅನಿಲಗಳು, ಶಕ್ತಿ ಮತ್ತು ಆಮ್ಲಗಳು

ಅಂತರ್ ಅಣ್ವಿಕ ಬಲಗಳು, ಅನಿಲ ನಿಯಮಗಳು, ಎಂಥಾಲ್ಪಿ, ಹೆಸ್ ನಿಯಮ, ಹಾಗೂ ಆಮ್ಲಗಳು, ಪ್ರತ್ಯಾಮ್ಲಗಳು ಮತ್ತು pH.

ಪರಮಾಣುಗಳು, ಬೆಳಕು ಮತ್ತು ಬಂಧ

ಸಮಸ್ಥಾನಿಗಳು, ಪರಮಾಣು ರೋಹಿತಗಳು, ಕ್ವಾಂಟಂ ಸಂಖ್ಯೆಗಳು, ವಿದ್ಯುದೃಣತೆ ಮತ್ತು ಕಕ್ಷಕ ಸಂಕರಣ.

ದ್ರಾವಣಗಳು, ಪ್ರಾವಸ್ಥೆಗಳು ಮತ್ತು ಉಷ್ಣಬಲವಿಜ್ಞಾನ

ಟೈಟ್ರೇಷನ್‌ಗಳು, ಅನುಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ಗುಣಗಳು, ಪ್ರಾವಸ್ಥಾ ಆರೇಖಗಳು, ಎಂಟ್ರೊಪಿ ಮತ್ತು ಮುಕ್ತ ಶಕ್ತಿ, ಹಾಗೂ ನ್ಯೂಕ್ಲಿಯರ್ ಕ್ಷಯ.

ಗತಿಶಾಸ್ತ್ರ ಮತ್ತು ಸಾಮ್ಯಸ್ಥಿತಿ

ದರ ನಿಯಮಗಳು, ಅರ್ಧಾಯುಷ್ಯಗಳು, ಸಕ್ರಿಯತಾ ಶಕ್ತಿ, ಸಾಮ್ಯ ಸ್ಥಿರಾಂಕಗಳು ಮತ್ತು ಲ ಷಾಟೆಲಿಯೆ ತತ್ವ.

ಸಾಮ್ಯಸ್ಥಿತಿ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳು ಮತ್ತು ವಿದ್ಯುದ್ರಸಾಯನಶಾಸ್ತ್ರ

ICE ಕೋಷ್ಟಕಗಳು, ದುರ್ಬಲ ಆಮ್ಲಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರತ್ಯಾಮ್ಲಗಳು, ಬಫರ್‌ಗಳು, ಕರಗುವಿಕೆ ಗುಣಲಬ್ಧಗಳು ಮತ್ತು ಕೋಶ ವಿಭವಗಳು.

ನೀವೇ ಸ್ವತಃ ಕಲಿಯುವುದು

ಅಭ್ಯಾಸವು ಹೇಗೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ, ಅದನ್ನು ಹೇಗೆ ಯೋಜಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಹೇಗೆ ದೀರ್ಘಕಾಲ ಉಳಿಯುವಂತೆ ಮಾಡುವುದು.

ಕಲಿಯುವವರಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುವುದು

ಕಲಿಯುವವರ ಸಂಕೇತಗಳನ್ನು ಓದುವ ಶಿಕ್ಷಕರು, ಟ್ಯೂಟರ್‌ಗಳು, ಪೋಷಕರು ಮತ್ತು ಮಾರ್ಗದರ್ಶಕರಿಗಾಗಿ.

ನಾವು ಹೇಳಿಕೆಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ನೀಡುತ್ತೇವೆ

ಈ ಸೈಟ್‌ನಲ್ಲಿರುವ ಯಾವುದೇ ಮಾದರಿ ಅಥವಾ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಹೇಳಿಕೆಯ ಹಿಂದಿರುವ ಆಕರಗಳು.

ಕಲಿಕಾ ಎಂಜಿನ್ ಹೇಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ

  • ಪ್ರತಿ ಉತ್ತರವನ್ನು ಅಂತಿಮ ಅಂಕವಾಗಿ ಅಲ್ಲ, ಸಾಕ್ಷ್ಯವಾಗಿ ಪರಿಗಣಿಸುತ್ತದೆ.
  • ತರ್ಕ ತೋರಿಕೆಯದಾಗಿದ್ದರೂ ಅಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಕಂಡಾಗ ಪ್ರತಿರೋಧ ಒಡ್ಡುತ್ತದೆ.
  • ಮಾರ್ಗವನ್ನು ಮತ್ತೆ ಆರಂಭಿಸುವ ಬದಲು, ಈ ಸೂಚನೆಯನ್ನು ಬಳಸಿ ಮುಂದಿನ ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು ಆರಿಸುತ್ತದೆ.

ಉತ್ಪನ್ನವು ಅಭ್ಯಾಸವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವಿಕೆಯ ನಿರಂತರ ಮಾದರಿಯಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತದೆ.

  1. ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯು ಸಾಕ್ಷ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ.

    ಉತ್ತರಗಳು, ವಿಶ್ವಾಸ, ವಿವರಣೆಗಳು ಮತ್ತು ಗೋಚರ ತರ್ಕವು ಯಾವುದು ಗಟ್ಟಿಯಾಗಿರಬಹುದು ಮತ್ತು ಯಾವುದು ಇನ್ನೂ ದುರ್ಬಲವಾಗಿರಬಹುದು ಎಂಬುದನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತವೆ.

  2. ಸಾಕ್ಷ್ಯವು ಪ್ರಾವೀಣ್ಯದ ಸಂಕೇತಗಳನ್ನು ನವೀಕರಿಸುತ್ತದೆ.

    ಒಂದು ಉತ್ತರವನ್ನು ಅಂತಿಮ ಅಂಕವೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸುವ ಬದಲು, ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯ ಮಟ್ಟದ ತಿಳುವಳಿಕೆಯ ನಿರಂತರ, ಪರಿಷ್ಕರಿಸಬಹುದಾದ ಅಂದಾಜನ್ನು ಇಟ್ಟುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ.

  3. ಗ್ರಾಫ್ ಮುಂದಿನ ಹೆಜ್ಜೆಯನ್ನು ರೂಪಿಸುತ್ತದೆ.

    ಪೂರ್ವಾಪೇಕ್ಷಿತಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಬಂಧಿತ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳು ಮುಂದೆ ಸಾಗಬೇಕೇ, ಅಡಿಪಾಯವನ್ನು ಮತ್ತೆ ನೋಡಬೇಕೇ ಅಥವಾ ಇನ್ನಷ್ಟು ಹರಿತವಾದ ಅನುಸರಣಾ ಪ್ರಶ್ನೆ ಕೇಳಬೇಕೇ ಎಂದು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತವೆ.

ಸ್ಥಿರ ಕೋರ್ಸ್ ಅನುಕ್ರಮವಲ್ಲ.

Robotutor ಒಂದು ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವ, ಮಾದರಿ-ಚಾಲಿತ ಕಲಿಕಾ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯ: ನಿಮ್ಮ ಸೂಚನೆಗಳು ಬದಲಾದಂತೆ ಅಭ್ಯಾಸ, ಪ್ರಾವೀಣ್ಯ ಅಂದಾಜುಗಳು ಮತ್ತು ಅನುಸರಣಾ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ.

  • ಸಾಕ್ಷ್ಯಾಧಾರಿತ ಪ್ರಾವೀಣ್ಯ ಮಾದರಿ ರಚನೆ

    ಕಲಿಯುವವರ ಸಾಕ್ಷ್ಯವನ್ನು ಕಾಲಾನುಕ್ರಮದಲ್ಲಿ ತೂಗಲಾಗುತ್ತದೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ಊಹೆ, ಅನಿಶ್ಚಿತತೆ ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾಸದ ತರ್ಕ ಎಲ್ಲವೂ ಒಂದೇ ರೀತಿ ಕಾಣುವುದಿಲ್ಲ.

  • ಗ್ರಾಫ್ ಆಧಾರಿತ ಅನುಕ್ರಮ

    ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳು ಪೂರ್ವಾಪೇಕ್ಷಿತ ಮತ್ತು ಸಂಬಂಧಿತ ಕಲ್ಪನೆಗಳ ಅಂಚುಗಳಿಂದ ಜೋಡಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿವೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ನಿಗದಿತ ಪಾಠ ಕ್ರಮದ ಬದಲು ರಚನೆಯಿಂದಲೇ ಒಂದು ಮಾರ್ಗವನ್ನು ಪಡೆಯಬಹುದು.

  • ವಿರೋಧಾತ್ಮಕ ಪ್ರಶ್ನಿಸುವಿಕೆ

    ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು ಉತ್ತರದ ಹಿಂದಿನ ತರ್ಕವನ್ನು, ಅಂಚಿನ ಸಂದರ್ಭಗಳು ಮತ್ತು ಬದಲಾದ ಊಹೆಗಳನ್ನೂ ಒಳಗೊಂಡಂತೆ ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತವೆ, ಹೀಗೆ ತಪ್ಪು ಕಲ್ಪನೆಗಳು ಗೋಚರಿಸುತ್ತವೆ.

  • ಹೈಬ್ರಿಡ್ ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆ

    ಅರ್ಥಗತ ಸಾಮ್ಯ ಮತ್ತು ಗ್ರಾಫ್ ಸಂಚಾರವನ್ನು ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದರಿಂದ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳು ಅರ್ಥ ಮತ್ತು ಸ್ಪಷ್ಟ ಪರಿಕಲ್ಪನಾ ಸಂಬಂಧಗಳೆರಡರ ಮೇಲೂ ಆಧಾರಿತವಾಗುತ್ತವೆ.

ಖಾತೆಯ ಸಹಾಯ, ಬಿಡುಗಡೆಯ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಅಥವಾ ಉತ್ಪನ್ನದ ಬಗ್ಗೆ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ support@precision-learning.org ಗೆ ಇಮೇಲ್ ಮಾಡಿ.