Tek bir dürüst fikir üzerine kurulu bir çalışma sistemi

Bir hedefin neye dayandığını görebildiğinde öğrenme hızlanır. ManySpace matematiği, fiziği ve yapay zekâyı gerçek ön koşul bağlarıyla haritalar, gerçekte neyi yapabildiğini izler ve sıradaki çalışmayı, tekrarı ya da düzeltmeyi söyler.

Nasıl karar verir

• Ustalık kanıttan hesaplanır (kuram, alıştırma, hatırlama, tekrar sağlığı, güncellik); tek başına kendine verdiğin puandan değil.
• Tekrarlar, seçtiğin hatırlama oranını hedefleyen açık FSRS bellek modeliyle zamanlanır.
• Rotalar ön koşul grafından gelir: hedefe giden en kısa sağlam yol, en zayıf halka adıyla birlikte.
• Alıştırma problemleri kesin cevaplarla üretilir ve yaklaşık %75 başarıya hedeflenir; öğretecek kadar zor kalırlar.

Nelerin bittiği, nelerin bitmediği

Bugün bazı konuların tam etkileşimli dersi var. Her konuda çalışma kokpiti, tekrar zamanlaması ve problem ailesi olan yerde üretilen alıştırma bulunur. Müfredat metni her konu için İngilizce, çoğu için Türkçedir; çevirisiz konular İngilizce gösterilir ve dizine eklenmez.

Aporia Systems’in bir parçası

ManySpace bir Aporia Systems projesidir. Ana proje sitesi: aporia.systems.

Katkılar

• Samanyolu arka planı: NASA/Goddard Uzay Uçuş Merkezi Bilimsel Görselleştirme Stüdyosu, Deep Star Maps 2020, ESA Gaia DR2 verilerinden. NASA SVS 4851
• Tekrar zamanlaması: şu topluluğun FSRS algoritması: Open Spaced Repetition
• Matematik gösterimi KaTeX ile; 3B three.js ile; grafikler ve araçlar düz JavaScript.