KlassBits

KlassBits는 디지털 플랫폼입니다. 학생들의 개별 학습 능력을 향상시키기 위해 시스템은 개인의 학업 능력과 특정 능력을 개발하기 위한 지침을 제안할 수 있습니다. 개인의 잠재력 수준에 맞는 교육의 유연성 구축 연구 결과를 연결하고 학업 결과 분석 교육 효율성 학부모, 교사 및 학교가 적시에 정보를 알 수 있도록 학생들의 더 나은 발전과 발전을 위해

CAT(Computerized Adaptive Testing) 시스템과 일련의 연습 문제를 선택하는 IRT(Item Response Theory) 시스템에 따른 역량 테스트 학습자의 능력에 맞는 자동 테스트 키트 다중 지능 이론으로 적성 결과 보고 포함 시험 결과를 바탕으로 연습하고 개인화된 학습 모델로 연습하는 학습 과정으로, 개인화된 마스터리 학습 모델을 통해 각 학생의 지식과 역량을 포인트로 업그레이드하기 위해 연습해야 할 사항이 무엇인지 알 수 있습니다. 인간의 기술로 관찰하거나 평가하는 것보다 더 관련성 또는 시스템을 사용하여 효율성이 좋고 빠르며 최대 21%까지 학생의 학습을 향상시킬 수 있으며 학습 시간을 50%까지 줄일 수 있으며 시스템도 데이터 분석 시간을 단축하는 것으로 나타났습니다. 80% 이상의 교사에 대한 결과

학생의 잠재력을 개발하고 국가 발전의 기반이 되는 인간의 잠재력을 향상시키는 것을 목표로 하려면 개발의 모든 차원을 체계적으로 통합해야 합니다. 과거에는 다양한 시스템을 사용했음에도 불구하고 교육을 주도했습니다. 그러나 여전히 연결이 부족합니다 그리고 정확한 평가는 강점을 강화하고 정확하게 잠재력을 개발하는 데 도움이 될 것입니다. 개선할 수 있는 시스템에는 학습자가 학습 요구 사항을 갖고 스스로 개발하도록 자동 및 지속적으로 동기를 부여할 수 있는 잠재적인 평가 시스템이 있어야 합니다.