التكنولوجيا: مدعوم بمحرك LOOPRISM
في صميم Wissero يوجد LOOPRISM، وهو محرك حصري لـ "الذكاء التعليمي" تم بناؤه خصيصاً لدعم مسار دورة منظم مع إتقان قابل للقياس.
معمارية التخصيص ثنائية الطبقات
يفصل LOOPRISM بشكل صارم بين ما تتعلمه وكيفية تقديمه.
طبقة تحسين التعلم (الطبقة أ)
محرك اتخاذ القرار. يختار أفضل نشاط تالي في ظل قيود صارمة للمنهج الدراسي، ويفرض بوابات الإتقان، ويشغل العلاج التعليمي، ويجدول المراجعات.
طبقة تخصيص السياق (الطبقة ب)
محرك العرض. يقوم بإدخال متغيرات السياق من ملف المتعلم لجعل التعلم مألوفاً، مع الحفاظ الصارم على الأهداف اللغوية وقيود الصعوبة التي حددتها الطبقة أ.
بوابات الإتقان المعتمدة على BKT
نستخدم مبادئ تتبع المعرفة البايزية (BKT) لتقدير حالات المعرفة الكامنة من الأداء الملحوظ، مع تصفية التشويش مثل الزلات أو التخمينات.
- يتطلب منطق مكافحة الإتقان المبكر حداً أدنى من الأدلة قبل التقدم.
- تقوم فحوصات الاستقرار بالتحقق من الأداء المستمر قبل فتح المستوى التالي.
جدولة الاستبقاء الديناميكية
تدمج Wissero خوارزمية التكرار المتباعد FSRS لإدارة التذكر طويل المدى للمفردات والعناصر الضعيفة المكتشفة بوضوح.
- يتكيف توقيت المراجعة مع أداء المتعلم وخطر النسيان.
- تتم جدولة تعزيز العناصر الضعيفة تلقائياً لزيادة الاستبقاء الدائم.
رحلتك نحو الإتقان
يقوم نظامنا المدعوم بالذكاء الاصطناعي بإنشاء تجربة تعليمية مخصصة تتكيف مع احتياجاتك وأهدافك الفريدة.
تقييم الذكاء الاصطناعي
يقوم محرك الذكاء الاصطناعي لدينا بتحليل مستوى معرفتك الحالي وأسلوبك في التعلم لإنشاء ملف التعلم الفريد الخاص بك.
تحديد الفجوات
تحدد الخوارزميات المتقدمة الفجوات المعرفية الخاصة بك في الوقت الفعلي، وتحدد بالضبط ما تحتاج إلى تعلمه بعد ذلك.
منهج دراسي ديناميكي
يتكيف منهجك تلقائياً بناءً على تقدمك، مما يضمن أنك تعمل دائماً على المواد الأكثر تأثيراً.
التحسين المستمر
يتعلم النظام باستمرار من أدائك لتحسين مسار التعلم الخاص بك لتحقيق أقصى قدر من الكفاءة.