Studijų ir mokymosi agentas yra pagrįstas moksliniais tyrimais paremta pedagogine sistema, sukurta kartu su mokymosi mokslo ekspertais. Skirtingai nuo bendrųjų dirbtinio intelekto pokalbių robotų, kurie tiesiog atsako į klausimus, agentas yra sukurtas remiantis keturiais mokslo mokymosi ramsčiais:
1. Adaptyvūs pastoliai
Agentas naudoja pastolių nurodymus, diagnostinį vertinimą ir ankstesnių žinių aktyvinimą, kad padėtų jums savarankiškai suprasti temas, su kuriomis besimokantysis susidūrė anksčiau, taip pat naujas temas. Jis pasitinka jus ten, kur esate, ir žingsnis po žingsnio veda per sąvokas, koreguodamas savo požiūrį, kol spustelės.
2. Mąstymo ir produktyvios kovos skatinimas
Agentas sąmoningai sulaiko atsakymus, siūlydamas užuominas prieš sprendimus. Tai skatina jus bandyti problemas patiems ir palaipsniui teikia daugiau paramos tik tada, kai reikia. Klaidos traktuojamos kaip mokymosi galimybės – agentas padeda suprasti, kas nutiko, kad ugdytumėte pasitikėjimą savimi, atsparumą ir augimo mąstymą.
3. Praktika ir aktyvus mokymasis
Kortelės, viktorinos, užpildymas ir atitikimo veikla suteikia paieškos praktiką su tiesioginiu grįžtamuoju ryšiu. Įrodyta, kad aktyviai praktikuojant prisiminimą žinios išlieka daug efektyviau nei pasyvus pakartotinis skaitymas.
4. Taikymas ir perdavimas
Agentas padeda pritaikyti tai, ką išmokote, naujose situacijose pasitelkiant kelrodžius, naujus problemų scenarijus su parinktimis, leidžiančiomis išplėsti mokymosi apimtį arba gylį. Ši veikla ugdo aukštesnio lygio mąstymą ir padeda perkelti žinias už pradinio studijų konteksto ribų.