우리의 AI 기반 튜터링 플랫폼은 수십 년간의 교육 연구를 바탕으로 구축되었으며, 학습을 가속화하고 기억력을 향상시키는 검증된 방법론을 구현합니다.
그래스루트 아카데미의 AI 튜터링 시스템을 구동하는 연구 지원 학습 전략을 발견하려면 육각형의 각 포인트를 클릭하세요.
인지 부하 이론은 새로운 정보를 처리하는 데 필요한 정신적 노력을 관리할 때 가장 효과적인 학습이 일어난다고 알려줍니다. 복잡한 학문적 개념을 완벽한 크기의 청크로 분해함으로써, 그래스루트 아카데미의 증거 기반 교육 설계는 고급 학습을 위한 견고한 기초를 구축하면서도 결코 압도당하지 않도록 보장합니다.
Sweller, J. (2023). The Development of Cognitive Load Theory: Replication Crises and Incorporation of Other Theories Can Lead to Theory Expansion. Educational Psychology Review, 35(4)
작업 기억은 한 번에 7±2개의 항목만 처리할 수 있습니다. 우리는 완벽한 크기의 청크로 정보를 제시하고, 점진적으로 복잡성을 구축하며, 너무 많은 개념으로 당신을 압도하지 않습니다. 우리의 AI는 실시간으로 인지 부하를 모니터링하고 최적의 학습 영역에 유지하도록 속도를 조정합니다.
Roediger, H.L. III, & Butler, A.C. (2011). The critical role of retrieval practice in long-term retention. Trends in Cognitive Sciences, 15(1), 20-27
의도적 연습—상세하고 즉각적인 피드백이 있는 집중적이고 도전적인 작업—은 과목을 마스터하는 열쇠입니다. 그래스루트 아카데미의 개인화된 커리큘럼과 퀴즈는 당신의 강점과 개선 영역에 맞춰져 있으며, 분석 대시보드로 강화되어 학습 여정을 가속화합니다.
Ericsson, K.A., Krampe, R.T., & Tesch-Römer, C. (1993). The role of deliberate practice in the acquisition of expert performance. Psychological Review, 100(3), 363-406
교육이 각 학생의 개별 지식 기반과 선호하는 학습 수단에 적응할 때 학습이 가속화됩니다. 난이도, 속도 및 교수법을 실시간으로 조정함으로써, 그래스루트 아카데미의 학습 알고리즘은 모든 수업이 이미 알고 있는 것을 완벽하게 기반으로 하도록 보장합니다.
Sweller, J. (1994). Cognitive load theory, learning difficulty, and instructional design. Learning and Instruction, 4(4), 295-312
학생들은 개념을 설명하고, 시각화하고, 실행함으로써 가장 잘 배우며, 이는 능동적인 지식 구축을 통해 깊은 학습을 촉진합니다. 수동적인 정보 흡수를 장려하는 대신, 그래스루트 아카데미는 학생들이 자신의 추론을 명확히 하고, 배운 내용의 표현을 구성하고, 의미 있는 지식 통합을 촉진하는 문제 해결 활동에 참여하도록 유도합니다.
Fiorella, L. (2023). Making Sense of Generative Learning. Educational Psychology Review
자신의 학습에 대한 인식을 개발하는 학생들—언제 이해하는지, 언제 어려움을 겪는지, 어떤 전략이 가장 효과적인지 아는—은 극적으로 더 성공적인 학습자가 됩니다. 그래스루트 아카데미는 자신의 진행 상황을 모니터링하고 개념에 따라 접근 방식을 조정하도록 가르치며, 학문적 발전을 훨씬 넘어서는 평생 학습 기술을 구축합니다.
Fiorella, L., & Mayer, R.E. (2021). Fostering Metacognition to Support Student Learning and Performance. CBE—Life Sciences Education
학생 실패
Traditional lecture-based learning has a 33% failure rate in STEM courses
Freeman et al. (2014), PNAS
더 나은 결과
개인화된 AI 튜터링으로 학생들은 50번째에서 85번째 백분위로 이동합니다
Wang et al. (2024), Educational Computing Research