Câu chuyện của RinKuzu

Việc học nên thích ứng với bạn,
không phải ngược lại

RinKuzu giúp người học biến tài liệu đang có thành câu hỏi luyện tập, nhìn rõ phần kiến thức còn yếu và biết nên học gì tiếp theo.

Mục tiêu của chúng tôi

Biến PDF tĩnh thành một lộ trình luyện tập

Nhiều sinh viên đã có đầy đủ bài giảng, giáo trình và ghi chú nhưng thiếu một cách có cấu trúc để luyện tập từ chính các tài liệu đó.

RinKuzu trích xuất khái niệm từ PDF, xác định quan hệ tiên quyết và tạo câu hỏi để bạn luyện đúng phần cần cải thiện.

Sau mỗi câu trả lời, hệ thống cập nhật tiến độ và gợi ý nội dung phù hợp cho lượt học tiếp theo.

Sinh viên cùng học với RinKuzu trên máy tính

PDF → Luyện tập

Từ tài liệu đến bước học tiếp theo

Nguyên tắc sản phẩm

Cách RinKuzu hỗ trợ việc học

AI

Thích ứng theo người học

RinKuzu cập nhật mức độ nắm vững sau mỗi lần luyện tập để ưu tiên các khái niệm còn yếu.

PDF

Bắt đầu từ PDF

Tải tài liệu đang học lên để trích xuất khái niệm và tạo câu hỏi mà không cần nhập lại nội dung thủ công.

KG

Đồ thị kiến thức

Quan hệ tiên quyết giúp người học hiểu khái niệm nào cần học trước và bước tiếp theo nên là gì.

BT

Phân loại Bloom

Bài luyện tập trải rộng từ ghi nhớ, thấu hiểu đến vận dụng và tư duy bậc cao.

PDF

Tài liệu nguồn

AI

Tạo nội dung luyện tập

2

Ngôn ngữ giao diện

1

Bước học tiếp theo

AI-powered adaptive learning knowledge graph visualization

Dựa trên khoa học học tập

Theo dõi kiến thức, không chỉ điểm số

Bayesian Knowledge Tracing (BKT)

RinKuzu dùng BKT để ước lượng mức độ nắm vững từng khái niệm. Mỗi câu trả lời giúp cập nhật ước lượng này.

Bloom's Taxonomy (1956)

Câu hỏi được phân theo sáu cấp độ nhận thức để kết hợp ghi nhớ nền tảng với vận dụng và tư duy bậc cao.

Knowledge Graphs

Các khái niệm và quan hệ tiên quyết giúp hệ thống gợi ý nội dung nên học trước và bước tiếp theo phù hợp.

Sẵn sàng luyện tập từ tài liệu của bạn?

Tải một file PDF lên để tạo nội dung luyện tập và xác định bước học tiếp theo.