TrainApp

学習の卓越性を達成し、統合するためのニューロディクティックゲーム

TrainAppは、学習の優れた点に到達して統合するように最適化された、神経学的なゲーミングの深刻なゲームです。取得された新しい知識は、時間の経過とともに、専門的な練習への応用と結果の生成にほとんど忘れられません。

ユーザーは、トレーニングプロジェクトが行われている週の間に、彼の知識とトレーニングの訓練を受けることができます。そのルートとステーションは、卓越した（最終ヒットの> 95％）ペースで進歩します。

トラナップのダイナミクスは、長期記憶における概念の保持を達成する神経学的方法論である「SILTOM（成功した知性）」を楽しい方法で適用します：

•各コンセプトに関する決定に静かに反映し、エラーから学ぶために約10分/日の自己評価マイクロクイズ

•完了時にコンセプトの95％以上が習得されることを保証するスパイラル旅程（進歩とレビューを組み合わせる）

•適応アルゴリズムを使用して時間の経過とともに分布する質問のパーソナライズされた繰り返し。応答を実践して敏捷性を得る

•質問の回答に応じて生成された遅延帰還を​​伴うマイクロリーニングノート（学習学習）

•個人的、社会的、チーム的な課題を持つ複数の動機づけのダイナミクス、異なるプロファイルを持つ人々にアピールするため、および多くの認知度達成

•オプション：参加者の注意、動機づけ、双方向のコミュニケーションが促進されるような、イベントの活性化によってプロジェクトを開始する可能性があります。

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