Raj-eGyan2.0

Android -App -Analyse Und -Übersicht: Raj-eGyan2.0, Entwickelt Von DoIT&C, GoR. In Der Kategorie Lernen Aufgeführt. Die Aktuelle Version Ist 2022.006, Aktualisiert Unter 07/11/2022 . Laut Benutzern Bewertungen Auf Google Play: Raj-eGyan2.0. Über 659 -Installationen Erreicht. Raj-eGyan2.0 Hat Derzeit 1 Bewertungen, Durchschnittliche Bewertung 5.0 Stars

Ägyan2.0 soll neben der multidimensionalen kognitiven Bewertungsrahmen einen umfassenden Lernmodell des Lernens ausführlich mit dem universellen Design des Lernens konzentrieren. Es ist auch gezielt, internationale englische Inhalte in wiederverwendbares Hindi -Äquivalent zu kontextualisieren, sogar in verschiedenen Dialekten, indem sie einfache Tools verwenden, ohne dass ein früherer technischer Genuss erforderlich ist.
flexibel, anpassbar und skalierbar für Funktionen wie
1. Elternlehrer Zusammenarbeit Framework, um die Sichtbarkeit aller Klassen/Themen zu ermöglichen, die durch die schulische App zur Verfügung gestellt wurden. Die App würde Links zu vorgeschriebenen Kurswaren und Videos im Zusammenhang mit dem tagsüber abgedeckten Thema bereitstellen. Dort geben Eltern, die in Themen nicht kompetent sind, die Möglichkeit, ihren Stationen vollständig zu verstehen und zu helfen, vollständig zu erfassen.
2. Blended Lehre oder umgedrehtes Klassenzimmermodell des Lernens - wo in Lehrern das Lernen jedes Lernenden eine persönliche Note verleihen können. Die Lehrer können Kurse und Bewertungen zuweisen und die Schüler über neue Veranstaltungen und Aktivitäten informieren. Außerdem können sie eingereichte Bewertungen anzeigen und Noten zusammen mit Feedback und Notizen bereitstellen.
3. Bewertungsrahmen, die auf spezialisierte Stream ausgedehnt werden können, erstellen Berichte für Lernende und Lehrer, um das höchste Lern- und Beiträge zu haben. Alle Lehrer mit den meisten empfohlenen / angesehenen Kursen würden für ihren Beitrag in Zukunft nachgedacht / angeregt.
4. Mehrdimensionale Lernanalytics Ägyan würde erwarten, eine vollwertige kognitive Lernplattform zu werden, auf der sich in personalisierten Bewertungs- und Empfehlungsfunktionen als zukünftige Anpassungen als zukünftige Anpassungen einsetzen.