ਸਮੱਗਰੀ ’ਤੇ ਜਾਓ

ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਅਧਿਐਨ, ਗਰੇਡਿੰਗ ਅਤੇ ਮੌਡਿਊਲਾਂ ਲਈ ਗਿਆਨ-ਭੰਡਾਰ।

AI-ਗਰੇਡ ਕੀਤੇ ਸਵੈ-ਅਧਿਐਨ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਉਤਪਾਦ ਲੂਪ, ਦਾਅਵਾ ਨੀਤੀ ਅਤੇ ਤਕਨੀਕੀ ਆਧਾਰ ਲਈ ਹਵਾਲੇ ਵਰਤੋ।

ਸਿੱਖਣ ਦਾ ਇੰਜਣ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ

ਮਾਪ ਅਤੇ ਮੋਲ

ਸਾਰਥਕ ਅੰਕ, ਇਕਾਈ ਪਰਿਵਰਤਨ, ਮੋਲ ਅਤੇ ਸੂਤਰ, ਅਤੇ ਗਣਨਾ ਦੀਆਂ ਗ਼ਲਤੀਆਂ ਫੜਨ ਵਾਲੀਆਂ ਆਦਤਾਂ।

ਅਭਿਕਿਰਿਆਵਾਂ ਅਤੇ ਰਸਾਇਣਕ ਅਨੁਪਾਤ ਗਣਨਾ

ਸਮੀਕਰਨਾਂ ਦਾ ਸੰਤੁਲਨ, ਸੀਮਾਕਾਰੀ ਅਭਿਕਾਰਕ, ਘੋਲ ਦੀ ਸੰਘਣਤਾ, ਅਭਿਕਿਰਿਆਵਾਂ ਦੀਆਂ ਕਿਸਮਾਂ ਅਤੇ ਰੀਡੌਕਸ।

ਪਰਮਾਣੂ, ਬੰਧਨ ਅਤੇ ਨਾਮ

ਇਲੈਕਟ੍ਰੌਨ ਵਿਨਿਆਸ, ਆਵਰਤੀ ਰੁਝਾਨ, ਲੂਈਸ ਸੰਰਚਨਾਵਾਂ, ਅਣੂ ਦੀ ਆਕ੍ਰਿਤੀ ਅਤੇ ਯੌਗਿਕਾਂ ਦੇ ਨਾਮ।

ਗੈਸਾਂ, ਊਰਜਾ ਅਤੇ ਤੇਜ਼ਾਬ

ਅੰਤਰ-ਅਣੂਕ ਬਲ, ਗੈਸ ਨਿਯਮ, ਐਂਥੈਲਪੀ, ਹੈੱਸ ਦਾ ਨਿਯਮ, ਅਤੇ ਤੇਜ਼ਾਬ, ਖਾਰ ਤੇ pH।

ਪਰਮਾਣੂ, ਪ੍ਰਕਾਸ਼ ਅਤੇ ਬੰਧਨ

ਸਮਸਥਾਨਕ, ਪਰਮਾਣੂ ਸਪੈਕਟ੍ਰਮ, ਕੁਆਂਟਮ ਸੰਖਿਆਵਾਂ, ਬਿਜਲਈ ਰਿਣਾਤਮਕਤਾ ਅਤੇ ਆਰਬਿਟਲ ਸੰਕਰਣ।

ਘੋਲ, ਅਵਸਥਾਵਾਂ ਅਤੇ ਤਾਪ-ਗਤੀਕੀ

ਟਾਈਟ੍ਰੇਸ਼ਨ, ਅਣੂਸੰਖਿਆ-ਨਿਰਭਰ ਗੁਣ, ਅਵਸਥਾ ਆਰੇਖ, ਐਂਟ੍ਰੋਪੀ ਤੇ ਮੁਕਤ ਊਰਜਾ, ਅਤੇ ਨਾਭਿਕੀ ਖੈ।

ਰਸਾਇਣਕ ਗਤਿਕੀ ਅਤੇ ਸੰਤੁਲਨ

ਦਰ ਨਿਯਮ, ਅਰਧ-ਆਯੂ, ਸਕਿਰਿਅਣ ਊਰਜਾ, ਸੰਤੁਲਨ ਸਥਿਰਾਂਕ ਅਤੇ ਲ ਸ਼ਾਤੇਲੀਏ ਦਾ ਸਿਧਾਂਤ।

ਸੰਤੁਲਨ ਗਣਨਾਵਾਂ ਅਤੇ ਬਿਜਲ-ਰਸਾਇਣ

ICE ਸਾਰਣੀਆਂ, ਕਮਜ਼ੋਰ ਤੇਜ਼ਾਬ ਅਤੇ ਖਾਰ, ਬਫ਼ਰ, ਘੁਲਣਸ਼ੀਲਤਾ ਗੁਣਨਫਲ ਅਤੇ ਸੈੱਲ ਪੁਟੈਂਸ਼ਲ।

ਆਪਣੇ ਆਪ ਪੜ੍ਹਾਈ ਕਰਨਾ

ਅਭਿਆਸ ਕਿਵੇਂ ਢਲਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਕਿਵੇਂ ਬਣਾਈਏ, ਅਤੇ ਇਸ ਨੂੰ ਲੰਮੇ ਸਮੇਂ ਤੱਕ ਯਾਦ ਕਿਵੇਂ ਰੱਖੀਏ।

ਸਿਖਿਆਰਥੀ ਦੀ ਮਦਦ ਕਰਨਾ

ਸਿਖਿਆਰਥੀ ਦੇ ਸੰਕੇਤ ਪੜ੍ਹਨ ਵਾਲੇ ਅਧਿਆਪਕਾਂ, ਟਿਊਟਰਾਂ, ਮਾਪਿਆਂ ਅਤੇ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਕਾਂ ਲਈ।

ਅਸੀਂ ਦਾਅਵੇ ਕਿਵੇਂ ਕਰਦੇ ਹਾਂ

ਇਸ ਸਾਈਟ ’ਤੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਮਾਡਲ ਜਾਂ ਮੁਲਾਂਕਣ ਸੰਬੰਧੀ ਕਥਨ ਪਿੱਛੇ ਸਰੋਤਾਂ ਦਾ ਆਧਾਰ।

ਸਿੱਖਣ ਦਾ ਇੰਜਣ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ

  • ਹਰ ਜਵਾਬ ਨੂੰ ਸਬੂਤ ਮੰਨਦਾ ਹੈ, ਅੰਤਿਮ ਅੰਕ ਨਹੀਂ।
  • ਜਦੋਂ ਤਰਕ ਸੰਭਵ ਲੱਗੇ ਪਰ ਅਧੂਰਾ ਹੋਵੇ ਤਾਂ ਵਿਰੋਧ ਕਰਦਾ ਹੈ।
  • ਟਰੈਕ ਨੂੰ ਮੁੜ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ ਸੰਕੇਤ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਅਗਲਾ ਸਵਾਲ ਚੁਣਦਾ ਹੈ।

ਉਤਪਾਦ ਅਭਿਆਸ ਨੂੰ ਸਮਝ ਦੇ ਚੱਲਦੇ ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।

  1. ਇੱਕ ਜਵਾਬ ਸਬੂਤ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

    ਜਵਾਬ, ਭਰੋਸਾ, ਵਿਆਖਿਆਵਾਂ ਅਤੇ ਦਿੱਸਦੀ ਤਰਕ-ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਇਹ ਦੱਸਦੇ ਹਨ ਕਿ ਕੀ ਪੱਕਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕੀ ਅਜੇ ਕਮਜ਼ੋਰ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।

  2. ਸਬੂਤ ਮੁਹਾਰਤ ਦੇ ਸੰਕੇਤਾਂ ਨੂੰ ਅੱਪਡੇਟ ਕਰਦੇ ਹਨ।

    ਸਿਸਟਮ ਇੱਕ ਜਵਾਬ ਨੂੰ ਅੰਤਿਮ ਅੰਕ ਸਮਝਣ ਦੀ ਥਾਂ ਸੰਕਲਪ-ਪੱਧਰ ਦੀ ਸਮਝ ਦਾ ਲਗਾਤਾਰ ਬਦਲਿਆ ਜਾ ਸਕਣ ਵਾਲਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਰੱਖਦਾ ਹੈ।

  3. ਗ੍ਰਾਫ਼ ਅਗਲਾ ਕਦਮ ਤੈਅ ਕਰਦਾ ਹੈ।

    ਪੂਰਵ-ਸ਼ਰਤਾਂ ਅਤੇ ਸੰਬੰਧਿਤ ਸੰਕਲਪ ਇਹ ਤੈਅ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਅੱਗੇ ਵਧਣਾ ਹੈ, ਕਿਸੇ ਬੁਨਿਆਦ ਨੂੰ ਦੁਹਰਾਉਣਾ ਹੈ ਜਾਂ ਵਧੇਰੇ ਸਟੀਕ ਅਗਲਾ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛਣਾ ਹੈ।

ਕੋਰਸ ਦਾ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਕ੍ਰਮ ਨਹੀਂ।

Robotutor ਅਨੁਕੂਲ, ਮਾਡਲ-ਆਧਾਰਿਤ ਸਿੱਖਣ ਦਾ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚਾ ਹੈ: ਤੁਹਾਡੇ ਸੰਕੇਤ ਬਦਲਣ ’ਤੇ ਅਭਿਆਸ, ਮੁਹਾਰਤ ਦੇ ਅੰਦਾਜ਼ੇ ਅਤੇ ਅਗਲੇ ਸਵਾਲ ਅਨੁਕੂਲ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।

  • ਸਬੂਤ-ਆਧਾਰਿਤ ਮੁਹਾਰਤ ਮਾਡਲਿੰਗ

    ਸਿੱਖਣ ਵਾਲੇ ਦੇ ਸਬੂਤਾਂ ਨੂੰ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਤੋਲਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਅੰਦਾਜ਼ੇ ਨਾਲ ਜਵਾਬ ਦੇਣਾ, ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇ ਵਾਲਾ ਤਰਕ ਇੱਕੋ ਜਿਹੇ ਨਹੀਂ ਦਿਸਦੇ।

  • ਗ੍ਰਾਫ਼-ਆਧਾਰਿਤ ਕ੍ਰਮ-ਨਿਰਧਾਰਨ

    ਸੰਕਲਪ ਪੂਰਵ-ਸ਼ਰਤ ਅਤੇ ਸੰਬੰਧਿਤ ਵਿਚਾਰਾਂ ਦੇ ਕਿਨਾਰਿਆਂ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਇਸ ਲਈ ਪਾਠਾਂ ਦੇ ਪੱਕੇ ਕ੍ਰਮ ਦੀ ਥਾਂ ਢਾਂਚੇ ਤੋਂ ਰਾਹ ਕੱਢਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।

  • ਵਿਰੋਧੀ ਪ੍ਰਸ਼ਨ-ਵਿਧੀ

    ਸਵਾਲ ਜਵਾਬ ਪਿੱਛੇ ਦੇ ਤਰਕ ਨੂੰ ਪਰਖਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਸੀਮਾਂਤ ਮਾਮਲੇ ਅਤੇ ਬਦਲੀਆਂ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ, ਤਾਂ ਜੋ ਗਲਤ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਸਾਹਮਣੇ ਆ ਜਾਣ।

  • ਮਿਸ਼ਰਿਤ ਪ੍ਰਾਪਤੀ

    ਅਰਥ-ਸੰਬੰਧੀ ਸਮਾਨਤਾ ਅਤੇ ਗ੍ਰਾਫ਼ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਨੂੰ ਜੋੜਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਜਵਾਬ ਅਰਥ ਅਤੇ ਸਪੱਸ਼ਟ ਸੰਕਲਪਿਕ ਸੰਬੰਧਾਂ, ਦੋਵਾਂ ਵਿੱਚ ਟਿਕੇ ਹੋਣ।

ਖਾਤੇ ਦੀ ਮਦਦ, ਲਾਂਚ ਫੀਡਬੈਕ ਜਾਂ ਉਤਪਾਦ ਸੰਬੰਧੀ ਸਵਾਲਾਂ ਲਈ support@precision-learning.org ’ਤੇ ਈਮੇਲ ਕਰੋ।