KlassBits

KlassBitsはデジタルプラットフォームです。学生の個人学習能力を高めるためシステムは、個々の学力と特定の能力を開発するためのガイドラインを提案することができます。それは個人の可能性のレベルに合わせて調整されています教育の柔軟性を構築する研究結果をリンクする学業成績の分析教育効率保護者、教師、学校がタイムリーに情報を知るために学生をより良く改善し、成長させるために

コンピューター化された適応型テスト（CAT）システムと一連の演習を選択する項目反応理論（IRT）システムの下での能力テストを伴う学習者の能力に合わせた自動テストキット多重知能理論による適性結果の報告を含むこれは、テスト結果から実践され、個別学習モデルで実践される学習プロセスです。個別学習モデルでは、知識と能力をある程度まで向上させるために、各生徒が何を練習する必要があるかを知ることができます。人間のスキルで観察または評価するよりも関連性が高いまたは、このシステムを使用することで、効率が高く、高速で、生徒の学習を21％向上させ、学習時間を50％短縮し、評価のためにデータを分析する時間を短縮できることがわかりました。 。教師の80％以上の結果

学生の可能性を開発し、国の発展の基礎となる人間の可能性を高めることを目指すには、体系的な方法で開発のすべての側面を統合する必要があります。過去には、教育を推進するためにさまざまなシステムを使用していましたが。しかし、まだ接続が不足していますそして、正確な評価は、強みを強化し、正確に可能性を開発するのに役立ちます。改善できるシステムには、学習者が学習ニーズを持ち、自分で開発するように自動的かつ継続的に動機付けることができる潜在的な評価システムが必要です。