Raj-eGyan2.0

eGyan2.0 é uma iniciativa do Governo do Rajastão.

eGyan2.0 destina-se a fornecer ampla cobertura através da conformidade com o Desenho Universal de Aprendizagem com foco no Modelo de Inteligência Múltipla de aprendizagem, além da estrutura de avaliação cognitiva multidimensional.

Rajasthan Govt está empenhado em oferecer novos recursos para a comunidade de professores/especialistas no assunto para permitir que eles criem extenso conteúdo digital em hindi e inglês. Também visa contextualizar o conteúdo em inglês internacional em equivalentes reutilizáveis ​​em hindi, até mesmo vários dialetos, usando ferramentas simples de usar sem necessidade de indulgência técnica prévia.

Flexível, personalizável e escalável para recursos como

1. Pais professores Estrutura de colaboração para permitir a visibilidade de todas as aulas/tópicos disponibilizados através do aplicativo conectado à escola. O aplicativo forneceria links para cursos prescritos e vídeos relacionados ao tópico abordado no dia. Ali dando aos pais, que não são competentes nos assuntos, a possibilidade de compreender e ajudar seus pupilos a compreenderem completamente.

2. Modelo de aprendizagem Blended Teaching ou Flipped Classroom - Onde os Professores seriam capazes de dar um toque pessoal à aprendizagem de cada aluno. Os professores podem atribuir cursos e avaliações, informar os alunos sobre novos eventos, atividades. Além disso, eles poderão visualizar as avaliações enviadas e fornecer notas junto com comentários e notas.

3. Quadros de avaliação, que podem ser estendidos a fluxos especializados, geram relatórios para Alunos e Professores por terem níveis mais altos de aprendizado e contribuições. Todos os professores com curso mais recomendado/visitado seriam felicitados/incentivados por sua contribuição no futuro.

4. Análise de aprendizagem multidimensional eGyan espera tornar-se uma plataforma de aprendizagem cognitiva de pleno direito, onde as capacidades de avaliação personalizada e mecanismo de recomendação seriam esperadas como personalização futura.