Sorunu değil, sebebini düzelten öğrenme
Çoğu uyarlanabilir araç, kaçırılan bir konuyu kolaylaştırıp yeniden sunar. Mathos ise kaçırmanın arkasındaki örüntüyü inceler, eksik ön koşulu onarır ve öğrenciyi yeniden en ileri noktaya taşır.
İlke
Eğitim, olguları öğrenmek değil; zihni düşünmeye alıştırmaktır.
Mathos'ta nasıl işler
Tüm motorun özeti budur. Mathos size asla ezberletmez — yanlış cevabın ortaya çıkardığı muhakemeyi okur, altındaki fikri yeniden kurar ve sizi bir sonraki adımı düşünebilecek duruma getirerek en ileri noktaya geri döndürür. Olgular sonra gelir. Önemli olan, eğitilmiş zihindir.
Kendiniz deneyin
Tek bir yanlış cevap, sebebiyle birlikte okunur.
İki öğrenci aynı soruyu zıt nedenlerle kaçırıyor. Bir cevap seçin ve Mathos'un ne yaptığını görün.
3(x − 2) = 2x + 4
Soldan bir cevap seçin. Aynı yanlış cevabın sadece kırmızı bir işaret değil, bir teşhis haline gelişini görün.
Şimdi kendi başına çalışmasını izleyin.
Aynı mantık, özerk biçimde: gerçek bir kalkülüs dizisi üzerinde simüle edilmiş bir öğrenci, kanıt değiştikçe rotanın da değişmesiyle birlikte.
Mathos / uyarlanabilir öğrenme
Canlı öğrenci modeli
Dört sahneli öğrenme akışı
Tek bir cevabın bir sonraki en iyi dersi nasıl ortaya çıkardığını görün.
Dizi yalnızca doğruluğa değil, anlama tepki verir — onu akıllı hissettiren şey de budur.
- 01
Sahne 01
Aynı örüntü ortaya çıkar
Farklı problemler aynı alttaki eksikliği açığa çıkarır.
- 02
Sahne 02
Sebep belirlenir
Yanlış cevaplar, yalnızca puan kaybı değil, teşhis verisine dönüşür.
- 03
Sahne 03
Rota güncellenir
Bir sonraki adım, kaçırmaları açıklayan ön koşula taşınır.
- 04
Sahne 04
Öğrenci daha güçlü döner
Kök beceri onarıldığında, ileri konuya yeniden ulaşılabilir.
Davranışın arkasındaki beş parçalı döngü
Açıklama canlı davranıştan sonra gelir: aşağıdaki her katman, aynı hata tekrarlandığında rotanın neden değiştiğine dair bir nedendir.
- 01
Kavram grafiği
8 düğümlü bir ön koşul haritası: limitlerden ilgili hızlara kadar önce neyin öğrenilmesi gerektiği.
- 02
Bayesçi ustalık
Her kavram için, her yanıttan sonra güncellenen bir ustalık tahmini — şans eseri tahminlere ve küçük sürçmelere karşı hoşgörülü.
- 03
Örüntü güveni
Her teşhis edilen hata örüntüsü tekrar ettikçe güven kazanır; böylece gerçek eksikler tek seferlik hataların önüne geçer.
- 04
Kök neden yönlendirmesi
Kanıt yeterince güçlüyse, sıralayıcı ilerlemeyi aşar ve kaçırmaların arkasındaki ön koşula geri döner.
- 05
En ileri nokta seçimi
Onarılması gereken bir şey yoksa, en zayıf hazır kavrama ilerler — verimli kalacak bir zorluk düzeyinde.
Öğrenmeye hazır mısınız Mathos AI
İhtiyacınız olduğunda eğitmen ve video ile, her adım çözümlenmiş halde.
Ücretsiz başlaBaşlamak ücretsiz · ücretli planlarda 3 günlük deneme · istediğiniz zaman iptal edin