MathU CUT cho máy tính PC Windows

MathU Infinity mang đến một cách tiếp cận độc đáo để học hỏi cho thị trường toàn cầu. Mọi dữ liệu của người dùng được theo dõi để đo lường hiệu suất và tiến độ học tập của họ thông qua nội dung được cung cấp. Học 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 cung cấp cho mỗi người dùng khả năng ảnh hưởng đến cấu trúc ứng dụng thông qua hiệu suất của họ.

Hệ thống học hỏi từ mỗi sinh viên và trình bày cho họ các lộ trình học tùy chỉnh, tối ưu dựa trên thành tích trong quá khứ của họ. Điều này thúc đẩy việc làm chủ nội dung nhanh hơn - và tất cả ở mỗi người học đều có nhịp độ riêng. Ứng dụng này có các lớp học từ các giáo viên và kỹ sư hàng đầu Nam Phi.

Nhóm MathU đã phát triển ứng dụng hoàn chỉnh trong nhà và sử dụng công nghệ tiên tiến để thiết kế các dịch vụ trong ứng dụng. Nhóm cam kết làm cho việc học tập hấp dẫn và hiệu quả hơn.

Tính năng:
Ứng dụng cá nhân hóa việc học dựa trên từng học sinh và tốc độ học tập. Về cơ bản, phương pháp MathU sử dụng hệ thống Phần A, B và C sáng tạo để chia một chương thành các phần dễ quản lý.

Phần A cung cấp cho người học quyền truy cập vào nhiều video, được giải thích bởi các kỹ sư và giáo viên, về các nguyên tắc cần thiết để hiểu một chương phụ nhất định.

Phần B là tập hợp toàn diện các vấn đề tập thể dục. Mỗi vấn đề được kèm theo, thông qua ứng dụng di động, bằng một câu trả lời bằng văn bản, bản ghi nhớ bằng văn bản và bản ghi nhớ video. Không bao giờ học sinh cần phải trải qua sự thất vọng khi không thể tìm thấy một bản ghi nhớ để xác minh lại các tính toán của mình, hơn nữa, họ có quyền truy cập vào một lời giải thích đẳng cấp thế giới về mọi bước của mỗi bài tập từ nhiều kỹ sư và giáo viên.

Phần C là một tập hợp các 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 xây dựng một đường dẫn phù hợp để chỉ củng cố những khái niệm còn thiếu với người học trong quá trình đánh giá.

Khi người học hoàn thành lộ trình học cá nhân hóa của họ, việc đánh giá một lần nữa trở nên khả dụng và người học có thể lấy lại để đánh giá sự hiểu biết của họ.

Initial Alpha release for CUT Course Content