वापसBODH
90-second journey
पाठ की भाषा और Bodh की आवाज़
Bodh का छोटा promise

सिर्फ़ “कैसे” नहीं। “क्यों” भी अपना बनाना।

Homework doubt को answer-dispenser की तरह नहीं लेते। Bodh पहले उस idea को ढूँढता है जो अभी छिपी हुई है, फिर बच्चे को उसे picture में इस्तेमाल करने देता है।

  1. 01

    Bodh सुनता है

    बच्चे का असली सवाल और उसके अपने शब्द सामने रखता है।

  2. 02

    छुपी idea ढूँढता है

    अगले कदम को curriculum के एक छोटे, नाम वाले concept से जोड़ता है।

  3. 03

    पहले एक छोटी जाँच

    एक ऐसा सवाल पूछता है जो teaching route बदले—यह test नहीं है।

  4. 04

    फिर खुद से करके दिखाओ

    Picture में idea आज़माओ, नए सवाल पर लगाओ, फिर original doubt पर लौटो।

“मैं तुम्हें grade नहीं कर रहा। मैं सही अगली picture ढूँढ रहा हूँ।”हर next screen में बच्चे की अपनी evidence दिखती है: उनके शब्द → छोटा probe → visual evidence → transfer → original question।
Committed curriculum grounding

एक असली prerequisite path से lesson को ground करना

Bounded Marble slice: 10 topics, 12 canonical dependencies.

  1. Fractions of a whole
  2. Understanding fractions
  3. Multiplying fractions
  4. Multiplying fractions (age 10+)
  5. Dividing fractions

यह पाँच-topic chain curriculum grounding है। Lesson की सात authored teaching ideas presentation steps हैं—taxonomy nodes नहीं।

Answer safety · enforced in code

Bodh समाधान दिखाने से पहले समझ की रक्षा करता है।

इसलिए demo में answer पहले नहीं आता।

Diagnosis schema में कोई solution field नहीं है। अगर model response target answer leak करता है, Bodh उसे learner तक पहुँचने से पहले reject कर देता है।

Model diagnosisLeakage guardSafe learner step
मापा गया, वादा नहीं

32 synthetic cases में diagnosis safety को जाँचा गया।

Corpus पहले से versioned था: आठ original seeds, 16 reviewed development cases, और आठ frozen holdouts। Recorded release run में सभी 32 cases पर एक ही model और prompt pair इस्तेमाल हुआ।

8original seed cases
16reviewed development cases
8frozen holdout cases
32कुल synthetic cases

हर case में क्या check हुआ

  • Equation और दिखे हुए tokens बिल्कुल सुरक्षित रहे
  • Concept IDs committed Marble curriculum slice के अंदर रहे
  • Misconception plausible रही, probe teaching से पहले आया, और Hindi bridge मौजूद रहा
  • Trace fields bounded, privacy-minimised, और model/prompt metadata से मेल खाते रहे

यह एक recorded model, prompt, corpus, और source commit पर synthetic diagnostic-safety result है। यह classroom efficacy, long-term mastery, या learner outcomes का evidence नहीं है।

अपना सवाल लाएँ Curated fraction journey देखें