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Aprendizaje de dominio: una filosofía de la educación.

El método de aprendizaje de dominio divide la materia en Lecciones y las Lecciones se dividen en Unidades de Conocimiento llamadas Unidades de Conocimiento (KU) que tienen objetivos predeterminados o expectativas de unidad. Los estudiantes, solos o en grupos, trabajan en cada KU de forma organizada. Los estudiantes deben demostrar dominio en los exámenes de las unidades, generalmente el 90%, antes de pasar al material nuevo.

Los estudiantes que no logran el dominio reciben recuperación a través de tutoría, monitoreo de pares, discusiones en grupos pequeños o tareas adicionales. Se prescribe tiempo adicional para el aprendizaje para aquellos que requieren recuperación. Los estudiantes continúan el ciclo de estudio y pruebas hasta alcanzar el dominio.

Principios del aprendizaje de dominio
• La progresión a través de un curso de estudio debe basarse en la competencia y no en las horas.
gastado.
• Los alumnos no se dan por vencidos. Alcanzan competencia para progresar y completar el
Por supuesto, se necesita mucho tiempo para dominar los conceptos.
• El pensamiento es fundamental para un modelo de educación más centrado en el alumno.
Concepto de tutoría individual

La tutoría individual de un maestro que comprende las fortalezas, debilidades, antecedentes únicos y preferencias de aprendizaje de cada alumno conduce a los niveles más altos de dominio. El concepto de tutoría individual es la base del aprendizaje basado en el dominio.
La tecnología de Aprendizaje Adaptativo hace posible el Aprendizaje Dominio.

Un sistema de aprendizaje adaptativo remodela el trabajo del curso para satisfacer las necesidades individuales de cada estudiante.

Imagine su propio curso personalizado, elaborado específicamente teniendo en cuenta sus fortalezas, debilidades, objetivos y patrones de participación del alumno. Imagina un curso que se adapta en tiempo real a tu actividad y se ajusta momento a momento a tu rendimiento y nivel de interés.
Eso es aprendizaje adaptativo para usted.

Análisis de datos profundos

Rewize es un sistema basado en Inteligencia Simulada (SI). Reduce al mínimo la intervención del profesorado más allá del aula. El algoritmo basado en SI completa todo el ciclo de aprendizaje para cada alumno a su propio ritmo. El análisis de datos profundo ofrece una experiencia de aprendizaje personalizada.

¡Rewize recupera el momento Ah-ha en tu estudio!
Experimente el poder del aprendizaje de dominio. Realice todo su potencial de aprendizaje adoptando el método de aprendizaje del siglo XXI. ¡Disfruta los frutos del éxito con la aplicación!
Última actualización
28 nov 2025

Seguridad de los datos

La seguridad empieza por entender cómo recogen y comparten tus datos los desarrolladores. Las prácticas de privacidad y seguridad de los datos pueden variar en función de tu uso de la aplicación, el territorio donde la uses y tu edad. El desarrollador ha proporcionado esta información y puede actualizarla con el tiempo.
No se comparten datos con terceros
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Novedades

Version Update 15.0
The mastery learning method divides subject matter into Lessons and Lessons are broken down into Units of Knowledge called Knowledge Units(KU) that have predetermined objectives or unit expectations. Students, alone or in groups, work through each KU in an organized fashion. Students must demonstrate mastery on unit exams, typically 90%, before moving on to new material.• Progression through a course of study should be based on proficiency rather than hours spent.

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