"التكرار يُؤدي إلى النجاح!"
هابجيوك لوب هو تطبيق تعليمي يُرسّخ أسئلة امتحانات وكلاء العقارات المعتمدين السابقة في الذاكرة طويلة المدى من خلال التعلم التكراري المدعوم بالذكاء الاصطناعي. فبدلاً من مجرد حلّ عدد كبير من المسائل، يُعزز التطبيق الذاكرة طويلة المدى بمراجعة المادة تلقائيًا قبل نسيانها مباشرةً، استنادًا إلى مبادئ منحنى النسيان.
■ مُصمم لهؤلاء الأشخاص
• الطلاب الذين يفهمون المادة أثناء الاستماع للمحاضرات ولكنهم ينسونها بمجرد الانتهاء منها
• موظفو المكاتب والأمهات اللاتي يدرسن أثناء تنقلاتهن
• من يجدون تنظيم ملاحظات الأخطاء أمرًا شاقًا ومُرهقًا
• الطلاب المبتدئون الذين يجدون صعوبة في استيعاب الكم الهائل من المواد الدراسية، بدءًا من القانون المدني وصولًا إلى قانون الضرائب
■ كيف يُساعدك النظام على النجاح
1. توقيت المراجعة التلقائي: يُعيد التطبيق عرض أسئلة الامتحانات السابقة في الوقت الأمثل بناءً على منحنى النسيان. يتم تعزيز الذاكرة طويلة المدى ببساطة عن طريق حلّ الأسئلة المُجدولة للمراجعة اليومية.
٢. ملاحظات ذكية للأخطاء: تجمع وتصنف الإجابات الخاطئة والمفاهيم الضعيفة تلقائيًا.
٣. دراسة شاملة في متناول يدك: راجع بسهولة في أي مكان بفضل ملاحظات نقاط الضعف المنظمة تلقائيًا. ٤. حلقة ذاكرة شخصية: احفظ ما تعرفه للرجوع إليه لاحقًا؛ وكرر ما لا تعرفه بدقة.
■ المواد الدراسية
[الجولة الأولى] القانون المدني والقوانين المدنية الخاصة، مقدمة في العقارات
[الجولة الثانية] قانون الوساطة العقارية المرخصة وممارسة الوساطة، قانون العقارات العامة، قانون الإفصاح العقاري، قانون الضرائب العقارية
يتضمن أحدث أسئلة الامتحانات السابقة وشروحات مفصلة، مع مراعاة التعديلات القانونية
■ الميزات الرئيسية
• حل أسئلة الامتحانات السابقة: اختر حسب الموضوع أو الجلسة
• حلقة المراجعة: إنشاء جدول مراجعة تلقائي، وإشعارات مراجعة يومية
• ملاحظة الإجابات الخاطئة: جمع الإجابات الخاطئة تلقائيًا، وتصنيف المفاهيم الضعيفة
• تحليل نقاط الضعف: استخراج المفاهيم التي يتم إغفالها بشكل متكرر تلقائيًا
• إحصائيات التعلم: عدد المحاولات، نسبة الإجابات الصحيحة، نسبة إعادة المحاولة، وقت الدراسة، أيام الدراسة المتتالية
• المتابعة: استئناف الدراسة من حيث توقفت
سيكون تطبيق "Pass Loop" شريكك الأمثل لاجتياز امتحان الوساطة العقارية المرخصة.
نظام نجاح يرسخ أسئلة امتحان وكيل العقارات المعتمد السابقة في الذاكرة طويلة المدى من خلال ملاحظات الأخطاء وتحليل نقاط الضعف والتعلم المتكرر.
تاريخ التحديث
23/08/2026