Chuyển đến nội dung

Kho kiến thức về học tập linh hoạt, chấm điểm và mô-đun.

Dùng các tài liệu tham khảo để tìm hiểu vòng lặp sản phẩm, chính sách về các tuyên bố và nền tảng kỹ thuật đằng sau việc tự học được AI chấm điểm.

Công cụ học tập hoạt động như thế nào

Phép đo và mol

Chữ số có nghĩa, đổi đơn vị, mol và công thức, cùng những thói quen giúp phát hiện lỗi tính toán.

Phản ứng và phép tính hóa học

Cân bằng phương trình, chất phản ứng giới hạn, nồng độ dung dịch, các loại phản ứng và oxi hóa–khử.

Nguyên tử, liên kết và tên gọi

Cấu hình electron, xu hướng tuần hoàn, cấu trúc Lewis, hình dạng phân tử và tên hợp chất.

Chất khí, năng lượng và axit

Lực liên phân tử, các định luật chất khí, enthalpy, định luật Hess, cùng axit, bazơ và pH.

Nguyên tử, ánh sáng và liên kết

Đồng vị, quang phổ nguyên tử, số lượng tử, độ âm điện và sự lai hóa obitan.

Dung dịch, pha và nhiệt động lực học

Chuẩn độ, tính chất tập hợp, giản đồ pha, entropy và năng lượng tự do, cùng phân rã hạt nhân.

Động học và cân bằng

Định luật tốc độ, chu kỳ bán hủy, năng lượng hoạt hóa, hằng số cân bằng và nguyên lý Le Chatelier.

Phép tính cân bằng và điện hóa học

Bảng ICE, axit yếu và bazơ yếu, dung dịch đệm, tích số tan và sức điện động của pin.

Tự học

Cách bài luyện tập thích ứng, cách lập kế hoạch và cách làm cho việc học bền lâu.

Giúp đỡ người học

Dành cho giáo viên, gia sư, phụ huynh và người cố vấn khi đọc các tín hiệu của người học.

Cách chúng tôi đưa ra nhận định

Nguồn gốc làm cơ sở cho mọi phát biểu về mô hình hay đánh giá trên trang web này.

Công cụ học tập hoạt động như thế nào

  • Coi mỗi câu trả lời là bằng chứng, không phải điểm số cuối cùng.
  • Phản biện khi lập luận có vẻ hợp lý nhưng chưa đầy đủ.
  • Dùng tín hiệu đó để chọn câu hỏi tiếp theo thay vì bắt đầu lại từ đầu.

Sản phẩm biến việc luyện tập thành một mô hình liên tục về mức độ hiểu bài.

  1. Một câu trả lời trở thành bằng chứng.

    Câu trả lời, mức tự tin, lời giải thích và lập luận được thể hiện cho thấy điều gì có thể đã vững và điều gì có thể vẫn còn mong manh.

  2. Bằng chứng cập nhật tín hiệu thành thạo.

    Hệ thống duy trì một ước tính liên tục, có thể điều chỉnh về mức hiểu ở cấp khái niệm, thay vì coi một câu trả lời là điểm số cuối cùng.

  3. Đồ thị định hình bước tiếp theo.

    Các điều kiện tiên quyết và khái niệm liên quan giúp quyết định nên tiến tiếp, ôn lại nền tảng hay đặt một câu hỏi tiếp theo sắc hơn.

Không phải một trình tự khóa học cố định.

Robotutor là hạ tầng học tập thích ứng, dựa trên mô hình: việc luyện tập, ước lượng mức thành thạo và các câu hỏi tiếp theo thay đổi khi tín hiệu của bạn thay đổi.

  • Mô hình hóa mức thành thạo dựa trên bằng chứng

    Bằng chứng của người học được cân nhắc theo thời gian, nên việc đoán mò, sự không chắc chắn và lập luận tự tin không bị xem như nhau.

  • Sắp xếp trình tự dựa trên đồ thị

    Các khái niệm được nối với nhau bằng cạnh tiên quyết và cạnh ý tưởng liên quan, nên có thể suy ra lộ trình từ cấu trúc thay vì theo thứ tự bài học cố định.

  • Đặt câu hỏi phản biện

    Các câu hỏi thăm dò lập luận đằng sau câu trả lời, gồm cả các trường hợp biên và giả định thay đổi, để những quan niệm sai lộ rõ.

  • Truy xuất kết hợp

    Độ tương đồng ngữ nghĩa và việc duyệt đồ thị được kết hợp để câu trả lời dựa trên cả ý nghĩa lẫn các mối quan hệ khái niệm rõ ràng.

Nếu cần trợ giúp về tài khoản, phản hồi về đợt ra mắt hoặc có câu hỏi về sản phẩm, hãy gửi email đến support@precision-learning.org.