LazyExams 7.0 with TopRecall™ — दिसंबर 2025 में लॉन्च
हम TopRecall™ के अंतिम चरण में हैं — हमारा पेटेंट-लंबित, AI-निर्देशित रिव्यू इंजन जो AI Marking और प्रमाण-आधारित स्पेसिंग को जोड़कर कम तनाव में अधिक समय तक गणित याद रखने में मदद करता है।
TopRecall™ आपके हर AI-मार्क किए गए प्रयास से (बिना किसी अतिरिक्त स्टेप के) सीखता है और अगला छोटा रिव्यू तब तय करता है जब वह सबसे अधिक सहायक होता है। बस सामान्य रूप से अभ्यास करते रहें — आपके बच्चे की निजी मेमोरी प्रोफ़ाइल पृष्ठभूमि में बनती रहती है।
अभी शुरू करें: PLUS में अपग्रेड करें ताकि TopRecall™ आज से ही लर्निंग सिग्नल कैप्चर करना शुरू कर दे। दिसंबर में LazyExams 7.0 लाइव होने पर, आपका मौजूदा डेटा और भी स्मार्ट, शांत रिवीजन को शक्ति देगा।
TopRecall™ स्टेप-अवेयर AI संकेतों और मानवीय शेड्यूलिंग पर केंद्रित है, ताकि क्या और कब अभ्यास करना है यह स्पष्ट रहे। हम फायदों और उच्च-स्तरीय डिज़ाइन को सार्वजनिक रखते हैं, जबकि विशिष्ट डेटा पाइपलाइन और टाइमिंग लॉजिक गोपनीय है। जानें हम कोर को कैसे सुरक्षित रखते हैं।
TopRecall™ केस स्टडी: हाफ-लाइफ़ रिटेंशन का प्रभाव
दो छात्र, एक ही टॉपिक (Simultaneous Equations), एक ही दिन।
Mia एक बार अभ्यास करती है और आगे बढ़ जाती है। Alex को दो दिन बाद एक छोटा, सही समय पर TopRecall™ रिव्यू मिलता है — ठीक तब जब भूलने की संभावना बढ़ रही थी। यह छोटा सा संकेत उसके “याद रखने की विंडो” को बढ़ा देता है।
- Alex का अगला रिव्यू तब शेड्यूल होता है जब उसकी याद रखने की संभावना ~80–85% होती है — न बहुत जल्दी, न बहुत देर से।
- हर सफल, अच्छे से किए गए रिव्यू के साथ गैप बढ़ता जाता है (दिन → हफ्ते → महीने)।
- परीक्षा के समय तक, Alex दोबारा सीखने में कम और कौशल का उपयोग करने में अधिक समय लगाती है।
एक पंक्ति में: “भूलने से ठीक पहले रिव्यू करें — और दिमाग अगली बार इसे और देर तक संभालकर रखता है।”
रिसर्चTopRecall™: GCSE/IGCSE गणित के लिए सटीक-समय वाला अभ्यास इंजन (PLUS)
LazyExams में AI-क्वालिटी मार्किंग के साथ पारदर्शी स्पेसिंग का समाकलन
अभिभावकों के लिए सार
बच्चे तब सबसे अच्छा याद रखते हैं जब छोटे-छोटे रिव्यू भूलने से ठीक पहले होते हैं। TopRecall™ हर प्रयास की AI Marking को पढ़कर अगला त्वरित चेक सही समय पर तय करता है। इसका अर्थ है कम बेतरतीब वर्कशीट, कम क्रैमिंग, और अधिक स्थिर प्रगति।
हमारे डिज़ाइन को स्पेसिंग और रिट्रीवल-प्रैक्टिस पर सार्वजनिक शोध से प्रेरणा मिलती है (उदा., Ebbinghaus से संबंधित आधारभूत भूल/स्पेसिंग कार्य, और आधुनिक लैब्स के निष्कर्ष)। ये स्रोत हमारे दृष्टिकोण को सूचित करते हैं; यह किसी प्रकार का समर्थन/एंडोर्समेंट नहीं है।
इसे क्या कहते हैं
TopRecall™ — एक व्यक्तिगत, समझने योग्य रिव्यू इंजन जो AI-मार्क किए गए कार्य से टाइमिंग अपनाता है।
यह क्या उपयोग करता है
AI Marking से सिग्नल (सटीकता, स्टेप/वर्किंग की गुणवत्ता, आत्मविश्वास, कठिनाई) — क्या और कब दोहराना है यह तय करने के लिए।
अभिभावकों को क्यों पसंद है
छोटा-सा, समय-पर अभ्यास। साफ रंग-कोड। कम दबाव। और परीक्षा के लिए टिकाऊ प्रगति।
LazyExams में TopRecall™ कैसे काम करता है
हर छात्र और हर प्रश्न के लिए, TopRecall™ उस कौशल की “स्थिरता” का एक समझने योग्य आकलन रखता है। हर AI-मार्क किए गए प्रयास से अनेक संकेत (स्कोर, स्टेप/वर्किंग की गुणवत्ता, वैकल्पिक आत्मविश्वास, कठिनाई) जुड़ते हैं। मजबूत प्रमाण अगला रिव्यू थोड़ा दूर धकेलते हैं; कमजोर प्रमाण उसे करीब लाते हैं — ताकि समय वहीं लगे जहाँ सबसे अधिक लाभ हो।
कॉन्सेप्ट सार:
• हर प्रश्न के लिए निजी “स्थिरता” बनती है।
• AI Marking संकेत अगली त्वरित समीक्षा का समय तय करते हैं।
• जैसे-जैसे महारत के प्रमाण बढ़ते हैं, अंतराल स्वाभाविक रूप से बढ़ते जाते हैं।
• योजना छोटी, सम्भव और बच्चे-विशेष रहती है।
AI Marking से सीखने की इनसाइट तक
AI Marking केवल सही/गलत से आगे देखती है। यह स्पष्ट स्टेप-बाय-स्टेप काम को महत्व देती है और जल्दबाज़ी में अनुमान लगाने को संतुलित करती है। TopRecall™ इन संकेतों को एकल “लर्निंग स्ट्रेंथ” में मिलाकर उसी के आधार पर “अगली बार कब” तय करता है। जो टॉपिक मज़बूत हो जाते हैं वे लंबे अंतराल पर चले जाते हैं; जो हिचकोले खाते हैं, वे छोटे, भरोसा बढ़ाने वाले रिफ्रेश के लिए जल्द लौटते हैं।
छात्रों और टॉपिक्स में निजीकरण
दो सीखने वाले एक-सी गति से नहीं भूलते। TopRecall™ छात्र-विशेष, विषय-श्रेणी (Number, Algebra, Geometry आदि) और प्रश्न-स्तर पर अनुकूल होता है। अनुभव निष्पक्ष, पारदर्शी और टेलर्ड रहता है — “वन-साइज़-फिट्स-ऑल” नहीं।
वर्कलोड संतुलित रखना
रोज़ाना की अभ्यास सूची सीमित रहती है ताकि रिवीजन मानवीय रहे। आइटम तात्कालिकता के आधार पर और अलग-अलग श्रेणियों में फैलाकर प्राथमिकता दिए जाते हैं। रंग स्पष्ट इशारा करते हैं: Green (स्थिर), Yellow (जल्द), Red (पुनर्जीवित करें)। रेड को ग्रीन बनाना छोटे-छोटे जीत देता है और गति बनाए रखता है।
Stable (Green)
सुरक्षित और बढ़ता हुआ। केवल कभी-कभार जांच।
Soon (Yellow)
ताज़ा बनाए रखने के लिए जल्द हल्का रिव्यू।
Revive (Red)
त्वरित पुनरीक्षण से विश्वास और स्थिरता लौटे।
क्यों एक पारदर्शी/समझने-योग्य तरीका
- पारदर्शी: छात्र देख सकते हैं कि क्या और क्यों ड्यू है।
- अनुकूलनशील: प्रमाण बढ़ने पर अंतराल खिंचते हैं।
- ऑडिट योग्य: कम इनपुट, समझाने-योग्य निर्णय।
- प्रेरक: स्पष्ट रंग और दिखती हुई जीत।
स्टडी डिज़ाइन (मूल्यांकन रूपरेखा)
हम कक्षा-स्तर पर ऐसे मूल्यांकन की योजना बनाते हैं जो सामान्य रिवीजन की तुलना TopRecall™-निर्देशित शेड्यूलिंग से करते हैं। आउटपुट में विलंबित रिटेंशन, श्रेणी-स्तर ट्रांसफ़र और “मार्क-प्रति-मिनट” दक्षता शामिल हैं। विश्लेषण उपयुक्त मिश्रित-प्रभाव मॉडल से किया जाएगा, डि-आइडेंटिफ़ाइड डेटा और स्कूल-स्वीकृत सुरक्षा उपायों के साथ।
योजना-बद्ध मीट्रिक्स:
• पहले से अभ्यास किए कौशल पर विलंबित रिटेंशन
• उसी श्रेणी के भीतर नज़दीकी ट्रांसफ़र
• दक्षता (प्रति मिनट प्राप्त अंक)
• समय के साथ एंगेजमेंट और पेसिंग
अभिभावक क्या अपेक्षा कर सकते हैं
- छोटे, संतुलित दैनिक सेट जो व्यस्त दिनचर्या में फिट हों।
- ऐसा रिवीजन जो बच्चे की वास्तविक आवश्यकता को टार्गेट करे — न कि बेतरतीब वर्कशीट।
- सरल रंगों और छोटे-छोटे रिवार्ड से दिखती हुई प्रगति।
- मास्टर हो चुके विषयों की कम पुनरावृत्ति; जहाँ ज़रूरत हो वहाँ अधिक ध्यान।
सीमाएँ और सुरक्षा उपाय
हर बच्चा अलग है, इसलिए TopRecall™ लगातार एडजस्ट करता रहता है। यह स्पष्ट वर्किंग को महत्व देता है, अनुमान-आधारित उत्तरों को संतुलित करता है, और रोज़ की वर्कलोड पर कैप लगाता है। शिक्षक-अभिभावक प्रगति देख सकते हैं और पाठ्यक्रम के साथ तालमेल रख सकते हैं। लक्ष्य: अंतिम पल की क्रैमिंग नहीं, बल्कि टिकाऊ समझ।
TopRecall™ पेटेंट-लंबित (सार्वजनिक सार)
हमारा संरक्षण इस पर केंद्रित है कि कैसे स्टेप-लेवल, AI-ग्रेडेड गणित प्रयासों को बहु-सिग्नल “लर्निंग स्ट्रेंथ” और मानवीय, लोड-बैलेंस्ड शेड्यूलिंग में बदला जाता है। हम लाभ और उच्च-स्तरीय डिज़ाइन सार्वजनिक रखते हैं, जबकि विशिष्ट पाइपलाइन और अपडेट नियम गोपनीय हैं।
संदर्भ (सार्वजनिक शोध)
- Ebbinghaus (1885) से संबंधित आधारभूत भूल/स्पेसिंग कार्य।
- स्पेसिंग, रिट्रीवल-प्रैक्टिस और टिकाऊ सीखने पर आधुनिक शोध समुदाय।
