MathU Infinity mang đến một phương pháp học tập độc đáo cho thị trường toàn cầu. Dữ liệu của mọi người dùng đều được theo dõi để đo lường hiệu suất và tiến độ học tập của họ thông qua nội dung được cung cấp. Học tập thích ứng được sử dụng, cả trên toàn cầu và cục bộ, để cung cấp các phiên bản nội dung có liên quan tại địa phương và mang lại cho mỗi người dùng khả năng tác động đến cấu trúc ứng dụng thông qua hiệu suất của họ.
Hệ thống học hỏi từ từng sinh viên và trình bày cho họ các lộ trình học tập tùy chỉnh, tối ưu dựa trên thành tích trong quá khứ của họ. Điều này thúc đẩy việc nắm vững nội dung nhanh hơn - và tất cả đều ở tốc độ riêng của mỗi người học. Ứng dụng có các lớp học từ các giáo viên và kỹ sư hàng đầu của Nam Phi.
Nhóm MathU đã phát triển ứng dụng hoàn chỉnh trong nhà và sử dụng công nghệ hiện đại để thiết kế các dịch vụ trong ứng dụng. Nhóm cam kết làm cho việc học tập trở nên hấp dẫn và hiệu quả hơn.
Tính năng:
Ứng dụng cá nhân hóa việc học dựa trên tốc độ và phong cách học tập của mỗi học sinh. Về cơ bản, phương pháp MathU sử dụng hệ thống Phần A, B và C sáng tạo để chia nhỏ một chương thành các phần dễ quản lý.
Phần A cho phép người học truy cập vào nhiều video, được các kỹ sư và giáo viên giải thích các nguyên tắc cần thiết để hiểu một chương phụ nhất định.
Phần B là một bộ sưu tập tổng hợp các bài tập. Mỗi vấn đề được kèm theo, thông qua ứng dụng di động, một câu trả lời bằng văn bản, ghi nhớ bằng văn bản và ghi nhớ video. Không bao giờ học sinh phải trải qua sự thất vọng khi không thể tìm thấy một bản ghi nhớ để xác minh lại các phép tính của mình, hơn nữa, họ có quyền truy cập vào lời giải thích đẳng cấp thế giới về từng bước của mỗi bài tập từ nhiều kỹ sư và giáo viên.
Phần C là một tập hợp các bài đánh giá kỹ lưỡng, được ứng dụng di động chấm điểm ngay lập tức. Bộ học tập thích ứng của chúng tôi đánh giá mức độ hiểu biết hiện tại của người dùng dựa trên hiệu suất đánh giá của họ và xác định các khái niệm còn thiếu trong bài tập đã cho. Sau đó, ứng dụng sẽ xây dựng một con đường phù hợp để chỉ củng cố những khái niệm còn thiếu với người học trong quá trình đánh giá.
Sau khi người học hoàn thành lộ trình học tập được cá nhân hóa của mình, bài đánh giá một lần nữa sẽ có sẵn và người học có thể làm lại để đánh giá sự hiểu biết của họ.
Fixed pathway generation issues.