Révolution Éducative : Sculpter l'Avenir de l'apprentissage grâce à l'intelligence artificielle Vidéo

L'impact transformatif de l'intelligence artificielle (IA) dans l'éducation est exploré dans cette vidéo de formation, mettant en lumière des méthodes innovantes de personnalisation des contenus pédagogiques. L'IA s'avère essentielle dans l'adaptation des stratégies d'apprentissage aux besoins uniques de chaque élève, exploitant un éventail diversifié de données, telles que les scores de tests et les interactions en ligne, pour établir des profils d'apprentissage distinctifs et offrir des expériences éducatives sur-mesure. Des plateformes avant-gardistes telles que Knewton, DreamBox, et Smart Sparrow sont présentées comme des modèles pionniers dans l'intégration de l'IA pour sculpter des parcours d'apprentissage dynamiques et réactifs. Le processus de mise en œuvre de l'IA, de la collecte minutieuse des données des élèves à l'alimentation des algorithmes d'IA, tout en priorisant la sécurité et la confidentialité des données, est décortiqué. Le récit se clôture en anticipant une future ère éducative où l'IA et la pédagogie s'entrelacent pour déployer une expérience d'apprentissage personnalisée et technologiquement enrichie, esquissant une nouvelle page dans le domaine éducatif.

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Dans cette formation,

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nous allons découvrir comment

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l'intelligence artificielle est en

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train de révolutionner la création de

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contenus pédagogiques pour répondre aux

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besoins spécifiques de chaque élève.

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La personnalisation en éducation

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n'est pas une simple tendance,

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c'est une nécessité.

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En adaptant le contenu à chaque élève,

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nous facilitons la compréhension,

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l'engagement et renforçons la motivation.

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L'intelligence artificielle,

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avec sa capacité d'analyser

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d'énormes quantités de données,

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offre une opportunité unique d'adapter les

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méthodes pédagogiques à chaque individu.

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L'intelligence artificielle,

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dans le contexte éducatif,

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s'appuie sur une vaste gamme de données

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provenant des élèves pour informer

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et guider son processus de décision.

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Ces données peuvent comprendre :

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les scores, la rapidité de

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réponse et les erreurs récurrentes

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sont analysés en profondeur.

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En étudiant les tendances au fil du temps,

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l'IA peut déceler si un élève progresse,

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stagne ou rencontre des difficultés

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dans certaines matières ou concepts.

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Les retours, qu'ils soient

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directement donnés par les

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élèves ou par leurs instructeurs,

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sont une mine d'informations.

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L'IA peut utiliser ces feedbacks

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pour comprendre les obstacles,

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les domaines d'intérêt ou même les styles

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d'apprentissage préférés de l'élève.

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Les clics, le temps passé sur une page,

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les ressources téléchargées,

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les vidéos regardées (et pendant

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combien de temps) fournissent à l'IA

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une image claire de l'engagement de

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l'élève et des domaines qui retiennent

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le plus son attention. À partir de

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cette riche mine d'informations, l'IA

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établit des profils d'apprentissage.

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Si un élève montre, par exemple, une

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forte aptitude pour les mathématiques,

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mais lutte en histoire, l'IA

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le détectera.

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Elle pourrait alors recommander

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des ressources supplémentaires en

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histoire pour combler cette lacune,

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tout en fournissant des ressources plus avancées

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en mathématiques pour continuer à stimuler

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l'intérêt de l'élève dans ce domaine.

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De plus,

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si l'IA détecte que l'élève est

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particulièrement engagé par les

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vidéos plutôt que par les textes,

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elle pourrait prioriser les ressources

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vidéo dans ses recommandations.

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Ainsi, non seulement l'IA identifie

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les domaines de force et de faiblesse,

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mais elle adapte également le

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format du contenu en fonction

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des préférences de l'élève.

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En fin de compte, grâce à

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cette analyse détaillée,

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l'intelligence artificielle est

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en mesure de créer ou de suggérer

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des ressources pédagogiques qui

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sont non seulement adaptées au

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niveau académique de l'élève,

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mais aussi à son style et à ses

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préférences d'apprentissage,

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offrant ainsi une expérience

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éducative véritablement personnalisée.

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Knewton est une plateforme avant-gardiste

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qui intègre l'intelligence artificielle

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pour révolutionner l'expérience éducative.

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Son principal atout est sa capacité

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à ajuster dynamiquement les parcours

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d'apprentissage des élèves. Plutôt que

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de proposer un curriculum rigide,

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Knewton évalue continuellement la performance,

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le comportement et les interactions

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des élèves avec le contenu.

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Par exemple, si un élève excelle

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dans un domaine mais éprouve des

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difficultés dans un autre, la plateforme

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réorganise ses modules pour renforcer

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les zones faibles tout en continuant

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à stimuler les zones fortes.

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De plus, Knewton utilise des

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analyses prédictives pour anticiper

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les besoins des élèves,

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leur offrant ainsi des expériences

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d'apprentissage véritablement

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personnalisées et pertinentes.

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DreamBox n'est pas simplement une autre

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plateforme d'apprentissage des mathématiques ;

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c'est une expérience adaptative qui

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se réinvente à chaque interaction.

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Conçue autour d'une IA sophistiquée,

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elle répond en temps réel

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aux actions des élèves.

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Si un élève maîtrise rapidement un concept,

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DreamBox le reconnaît et le challenge

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avec des problèmes plus complexes.

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Si un élève semble lutter,

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la plateforme offre des ressources

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et des supports supplémentaires pour

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clarifier et renforcer la compréhension.

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Les enseignants et les parents bénéficient

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également de tableaux de bord détaillés,

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leur montrant où l'élève excelle et

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où il a besoin de plus de soutien,

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transformant ainsi l'enseignement

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des mathématiques en un processus

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collaboratif et interactif.

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Smart Sparrow est conçu autour

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de l'idée que l'apprentissage

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n'est pas une voie à sens unique.

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Il ne s'agit pas seulement d'absorber

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du contenu, mais d'interagir avec lui.

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Utilisant une approche basée sur l'IA,

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la plateforme évalue la progression

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de l'élève et son niveau d'engagement.

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Si, par exemple, un élève passe

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beaucoup de temps sur un module sans

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progresser, Smart Sparrow peut déterminer

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qu'il est bloqué ou désengagé, et

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ajuster le contenu en conséquence.

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Il pourrait introduire une

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activité interactive ou un

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quiz pour raviver l'intérêt,

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ou modifier le mode de présentation

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du contenu pour mieux s'adapter au

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style d'apprentissage de l'élève.

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En fin de compte, Smart Sparrow vise à rendre

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l'apprentissage plus fluide, interactif

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et centré sur l'élève.

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L'utilisation de l'IA

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pour personnaliser l'apprentissage

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commence par une étape cruciale :

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la collecte de données sur l'élève.

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Tout commence par des

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tests et des évaluations.

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Chaque quiz, chaque examen que l'élève

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passe, nous donne des informations

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précieuses sur ses compétences,

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ses acquis, mais aussi

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ses zones de difficulté.

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Nous recueillons également des retours

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d'expérience. Après une leçon ou un module,

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nous sollicitons les avis des élèves.

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Leur ressenti, leurs suggestions,

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tout cela enrichit notre base de données.

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Et si vous pensez que les plateformes

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d'apprentissage en ligne sont juste

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pour le contenu, détrompez-vous !

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Elles capturent en temps réel

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des données comme le temps que

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l'élève passe sur une leçon,

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les exercices qu'il complète,

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les vidéos qu'il regarde.

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Sans oublier l'aspect humain.

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Les enseignants,

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par leurs observations en classe,

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fournissent des données précieuses sur la

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participation et le comportement des élèves.

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Une fois toutes ces données collectées,

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elles sont soigneusement

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organisées et préparées.

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Cela signifie vérifier la cohérence,

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éliminer les doublons et s'assurer que

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tout est prêt pour notre prochaine étape.

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L'étape suivante ?

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alimenter notre outil d'intelligence

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artificielle avec ces données.

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Ce processus,

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bien que technique en coulisses,

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est pour l'utilisateur aussi

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simple que d'envoyer un fichier.

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Mais le travail ne s'arrête pas là.

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Les données sont vivantes,

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elles évoluent.

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Il est donc crucial de continuer

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à mettre à jour notre outil d'IA

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pour qu'il s'adapte et s'affine.

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Et n'oublions pas, tout au long

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de ce processus,

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la confidentialité et la sécurité

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des données des élèves sont

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notre priorité numéro un.

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L'IA au service de l'éducation,

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c'est avant tout une alliance

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entre technologie et humanité pour

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offrir le meilleur à chaque élève.

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Grâce à l'IA,

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la personnalisation atteint

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un nouveau niveau.

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Elle peut anticiper les besoins des élèves

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et offrir des solutions

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en temps réel. Cependant,

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elle dépend fortement de la qualité

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des données et nécessite toujours

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une intervention humaine pour

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garantir l'excellence. Avec l'IA,

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nous sommes à l'aube d'une

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nouvelle ère en éducation, combinant

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technologie et pédagogie pour offrir

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une expérience d'apprentissage inégalée.

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Nesta formação,

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Vamos descobrir como

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A inteligência artificial está em processo de

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revolucionar a forma como as pessoas criam

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Conteúdos pedagógicos que vão ao encontro das necessidades dos

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necessidades específicas de cada aluno.

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Personalização na Educação

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não é apenas uma tendência,

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é uma necessidade.

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Adaptando o conteúdo a cada aluno,

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facilitamos a compreensão,

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compromisso e motivação.

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Inteligência artificial,

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com a sua capacidade de análise

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enormes quantidades de dados,

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oferece uma oportunidade única para adaptar o

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métodos pedagógicos para cada indivíduo.

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Inteligência artificial,

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no contexto educativo,

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Baseia-se numa vasta gama de dados

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dos alunos para informar

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e orientar o seu processo de tomada de decisão.

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Estes dados podem incluir:

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as pontuações, a velocidade do

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Resposta e erros recorrentes

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são analisados em profundidade.

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Ao estudar as tendências ao longo do tempo,

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A IA pode detetar se um aluno está progredindo,

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estagna ou está a passar por dificuldades

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em determinados assuntos ou conceitos.

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Feedback, seja ele

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doados diretamente pelo

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estudantes ou seus instrutores,

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são um tesouro de informação.

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A IA pode usar esse feedback

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compreender as barreiras,

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áreas de interesse ou mesmo estilos

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da experiência de aprendizagem preferida do aluno.

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Cliques, tempo gasto em uma página,

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recursos descarregados,

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Vídeos assistidos (e durante

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por quanto tempo) fornecer à IA

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uma imagem nítida de

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o aluno e as áreas que retêm

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quanto mais a sua atenção. De

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esta rica mina de informação, IA

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desenvolve perfis de aprendizagem.

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Por exemplo, se um aluno mostrar um

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forte aptidão para a matemática,

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mas lutas na história, IA

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irá detetá-lo.

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Ela poderia então recomendar

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recursos adicionais em

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história para preencher esta lacuna,

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ao mesmo tempo que fornece recursos mais avançados

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em matemática para continuar a estimular

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o interesse do aluno nesta área.

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Além disso

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se a IA detetar que o aluno está

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particularmente cometidas pelo

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vídeos em vez de textos,

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Poderia priorizar recursos

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vídeo nas suas recomendações.

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Assim, não só a IA identifica

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áreas de força e fraqueza,

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mas também adapta o

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Formatar conteúdo com base em

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das preferências do aluno.

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No final do dia, graças a

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esta análise pormenorizada,

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A inteligência artificial é

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capaz de criar ou sugerir

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Recursos educativos que

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não estão apenas adaptados ao

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o nível académico do estudante,

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mas também ao seu estilo e

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preferências de aprendizagem,

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proporcionando assim uma experiência

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educação verdadeiramente personalizada.

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Knewton é uma plataforma com visão de futuro

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que incorpora inteligência artificial

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revolucionar a experiência educativa.

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O seu principal trunfo é a sua capacidade

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Ajuste dinamicamente as rotas

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aprendizagem dos alunos. Em vez de

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propor um currículo rígido,

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Knewton avalia continuamente o desempenho,

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Comportamento e interações

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alunos com o conteúdo.

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Por exemplo, se um aluno se destacar

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em uma área, mas está experimentando

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dificuldades em outro, a plataforma

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reorganiza seus módulos para fortalecer

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áreas fracas enquanto continua

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para estimular áreas fortes.

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Além disso, Knewton usa

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Análise preditiva para antecipar

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as necessidades dos estudantes,

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proporcionando-lhes, assim, experiências

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de aprender verdadeiramente

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personalizado e relevante.

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A DreamBox não é apenas mais uma

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plataforma de aprendizagem de matemática;

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É uma experiência adaptativa que

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reinventa-se a cada interação.

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Construído em torno de IA sofisticada,

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Responde em tempo real

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às ações dos alunos.

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Se um aluno domina rapidamente um conceito,

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A DreamBox reconhece isso e desafia-o

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com problemas mais complexos.

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Se um estudante parece estar com dificuldades,

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A plataforma oferece recursos

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e suportes adicionais para

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clarificar e reforçar a compreensão.

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Professores e pais são beneficiados

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também painéis detalhados,

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mostrando-lhes onde o aluno se destaca e

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onde necessitam de mais apoio,

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Transformar a educação

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Matemática num só processo

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colaborativo e interativo.

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O Pardal Inteligente foi concebido em torno de

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a ideia de que aprender

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não é uma via de sentido único.

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Não se trata apenas de absorver

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conteúdo, mas para interagir com ele.

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Usando uma abordagem baseada em IA,

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A plataforma avalia o progresso

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do aluno e do seu nível de compromisso.

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Se, por exemplo, um aluno for aprovado

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muito tempo em um módulo sem

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progresso, Smart Sparrow pode determinar

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está bloqueado ou desligado, e

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Ajuste o conteúdo de acordo.

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Poderia introduzir um

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atividade interativa ou

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questionários para reavivar o interesse,

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ou alterar o modo de apresentação

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conteúdo para melhor se adaptar ao

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o estilo de aprendizagem do aluno.

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Em última análise, Smart Sparrow pretende fazer

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Aprendizagem mais fluida e interativa

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e centrado no estudante.

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O uso da IA

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para personalizar a aprendizagem

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Começa com um passo crucial:

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a recolha de dados dos alunos.

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Tudo começa com

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testes e avaliações.

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Cada teste, cada exame que o aluno

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passa, dá-nos informação

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Competências valiosas

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as suas realizações, mas também

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as suas áreas de dificuldade.

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Também recolhemos feedback

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experiência. Após uma aula ou módulo,

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Estamos a pedir a opinião dos alunos.

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Seus sentimentos, suas sugestões,

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Tudo isto enriquece a nossa base de dados.

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E se você acha que as plataformas

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Os programas de e-learning são apenas

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Quando se trata de conteúdo, pense novamente!

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Eles capturam em tempo real

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dados como o tempo necessário para

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o aluno passa uma lição,

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os exercícios que completa,

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os vídeos que assistem.

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E não nos esqueçamos do aspeto humano.

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Professores,

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através das suas observações em sala de aula,

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fornecer dados valiosos sobre a

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participação e comportamento dos alunos.

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Uma vez recolhidos todos estes dados,

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Eles são cuidadosos

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organizado e preparado.

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Isto significa verificar a coerência,

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Elimine duplicados e assegure-se de que

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Está tudo pronto para o nosso próximo passo.

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O próximo passo?

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Alimente a nossa ferramenta de inteligência

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com estes dados.

00:06:36

Este processo,

00:06:37

Embora técnico nos bastidores,

00:06:39

é para o usuário também

00:06:40

do que enviar um ficheiro.

00:06:42

Mas o trabalho não para por aí.

00:06:45

Os dados estão vivos,

00:06:47

estão a evoluir.

00:06:48

É, por conseguinte, crucial prosseguir

00:06:50

atualizar a nossa ferramenta de IA

00:06:52

para que se adapte e refine.

00:06:54

E não nos esqueçamos, o tempo todo

00:06:56

deste processo,

00:06:57

Privacidade e Segurança

00:06:59

dos dados dos alunos é

00:07:01

A nossa prioridade número um.

00:07:03

A IA ao serviço da educação,

00:07:05

Acima de tudo, é uma aliança

00:07:08

entre a tecnologia e a humanidade para

00:07:10

oferecer o melhor a cada aluno.

00:07:12

Graças à IA,

00:07:14

Personalização alcançada

00:07:15

um novo nível.

00:07:16

Pode antecipar as necessidades dos alunos

00:07:19

e oferecer soluções

00:07:20

em tempo real. No entanto

00:07:22

É altamente dependente da qualidade

00:07:24

dados e ainda requer

00:07:26

intervenção humana para

00:07:28

Garantir a excelência. Com IA,

00:07:30

Estamos à beira de uma

00:07:32

Nova era na educação, combinando

00:07:33

Tecnologia e pedagogia para entregar

00:07:35

Uma experiência de aprendizagem inigualável.

00:00:05

In diesem Training,

00:00:06

Wir werden herausfinden, wie

00:00:07

Künstliche Intelligenz ist dabei,

00:00:09

Revolutionierung der Art und Weise, wie Menschen kreativ sind

00:00:12

Pädagogische Inhalte, um den Bedürfnissen von

00:00:14

spezifischen Bedürfnissen jedes einzelnen Schülers.

00:00:16

Personalisierung im Bildungswesen

00:00:18

ist nicht nur ein Trend,

00:00:20

Es ist eine Notwendigkeit.

00:00:21

Indem Sie den Inhalt auf jeden Schüler zuschneiden,

00:00:24

Wir machen es verständlicher,

00:00:26

Engagement und Motivation.

00:00:29

Künstliche Intelligenz

00:00:30

mit seiner Fähigkeit zur Analyse

00:00:32

riesige Datenmengen,

00:00:34

bietet eine einzigartige Gelegenheit, die

00:00:37

pädagogische Methoden für jeden Einzelnen.

00:00:39

Künstliche Intelligenz

00:00:40

im Bildungskontext,

00:00:43

Basiert auf einer Vielzahl von Daten

00:00:45

von Studierenden zur Information

00:00:47

und ihren Entscheidungsprozess zu leiten.

00:00:50

Zu diesen Daten können gehören:

00:00:56

die Partituren, die Geschwindigkeit der

00:00:58

Reaktion und wiederkehrende Fehler

00:01:00

eingehend analysiert werden.

00:01:02

Durch die Untersuchung von Trends im Laufe der Zeit

00:01:04

KI kann erkennen, ob ein Schüler Fortschritte macht,

00:01:06

stagniert oder Schwierigkeiten hat

00:01:08

in bestimmten Fächern oder Konzepten.

00:01:15

Feedback, egal ob es sich um

00:01:16

direkt gespendet von der

00:01:17

Studierende oder deren Lehrende,

00:01:19

sind eine Fundgrube an Informationen.

00:01:20

KI kann dieses Feedback nutzen

00:01:23

die Barrieren zu verstehen,

00:01:25

Interessensgebiete oder sogar Stile

00:01:27

der bevorzugten Lernerfahrung des Schülers.

00:01:33

Klicks, Verweildauer auf einer Seite,

00:01:36

heruntergeladene Ressourcen,

00:01:37

Angesehene Videos (und während

00:01:39

wie lange) der KI zur Verfügung stellen

00:01:41

ein klares Bild von

00:01:43

und die Bereiche, in denen die

00:01:46

desto mehr Aufmerksamkeit. Von

00:01:49

diese reichhaltige Fundgrube an Informationen, KI

00:01:50

entwickelt Lernprofile.

00:01:53

Wenn ein Teilnehmer z. B. ein

00:01:55

ausgeprägte Begabung für Mathematik,

00:01:57

aber Kämpfe in der Geschichte, KI

00:01:59

wird es erkennen.

00:02:00

Sie könnte es dann empfehlen

00:02:02

Zusätzliche Ressourcen in

00:02:04

Geschichte, um diese Lücke zu füllen,

00:02:06

bei gleichzeitiger Bereitstellung fortschrittlicherer Ressourcen

00:02:08

in Mathematik, um weiterhin zu stimulieren

00:02:10

das Interesse des Schülers an diesem Bereich.

00:02:13

Außerdem

00:02:13

wenn die KI erkennt, dass der Schüler

00:02:16

besonders engagiert von der

00:02:17

Videos statt Texte,

00:02:19

Es könnte Ressourcen priorisieren

00:02:21

Video in seinen Empfehlungen.

00:02:23

So identifiziert KI nicht nur

00:02:25

Stärken und Schwächen,

00:02:27

Es passt aber auch die

00:02:29

Formatieren von Inhalten basierend auf

00:02:30

der Präferenzen des Schülers.

00:02:33

Am Ende des Tages haben wir dank

00:02:34

diese detaillierte Analyse,

00:02:35

Künstliche Intelligenz ist

00:02:37

in der Lage, etwas zu erstellen oder vorzuschlagen

00:02:39

Bildungsressourcen, die

00:02:41

sind nicht nur an die

00:02:43

das akademische Niveau des Schülers,

00:02:45

sondern auch auf seinen Stil und

00:02:47

Lernpräferenzen,

00:02:48

und so ein Erlebnis zu bieten

00:02:51

Wirklich personalisierte Ausbildung.

00:02:56

Knewton ist eine zukunftsorientierte Plattform

00:02:59

die künstliche Intelligenz beinhaltet

00:03:01

um die Bildungserfahrung zu revolutionieren.

00:03:04

Sein wichtigstes Kapital ist seine Fähigkeit

00:03:07

Routen dynamisch anpassen

00:03:09

Lernen von Schülern. Anstatt

00:03:11

einen starren Lehrplan vorzuschlagen,

00:03:13

Knewton evaluiert kontinuierlich die Leistung,

00:03:16

Verhalten und Interaktionen

00:03:18

Schülerinnen und Schüler mit den Inhalten.

00:03:20

Zum Beispiel, wenn ein Schüler

00:03:22

in einem Gebiet, erlebt aber

00:03:24

Schwierigkeiten in einem anderen, der Plattform

00:03:26

reorganisiert seine Module, um die

00:03:28

Schwachstellen bei gleichzeitiger

00:03:31

um starke Bereiche zu stimulieren.

00:03:33

Darüber hinaus verwendet Knewton

00:03:35

Predictive Analytics zur Antizipation

00:03:36

die Bedürfnisse der Schülerinnen und Schüler,

00:03:38

und ihnen so Erfahrungen zu vermitteln

00:03:40

des wahren Lernens

00:03:41

personalisiert und relevant.

00:03:46

DreamBox ist nicht nur eine weitere

00:03:49

Mathematik-Lernplattform;

00:03:51

Es ist eine adaptive Erfahrung, die

00:03:53

erfindet sich mit jeder Interaktion neu.

00:03:56

Basierend auf ausgeklügelter KI

00:03:58

Es reagiert in Echtzeit

00:04:00

auf die Handlungen der Schülerinnen und Schüler.

00:04:01

Wenn ein Schüler ein Konzept schnell beherrscht,

00:04:04

DreamBox erkennt dies und hinterfragt es

00:04:06

komplexeren Problemen.

00:04:08

Wenn ein Schüler Schwierigkeiten zu haben scheint,

00:04:10

Die Plattform bietet Ressourcen

00:04:12

und zusätzliche Stützen für

00:04:14

Klärung und Stärkung des Verständnisses.

00:04:17

Lehrer und Eltern profitieren

00:04:19

auch detaillierte Dashboards,

00:04:21

ihnen zu zeigen, wo sich der Schüler auszeichnet und

00:04:23

wo sie mehr Unterstützung benötigen,

00:04:25

Transformation der Bildung

00:04:27

Mathematik in einem Prozess

00:04:29

kollaborativ und interaktiv.

00:04:34

Smart Sparrow wurde entwickelt, um

00:04:36

Die Idee, dass das Lernen

00:04:38

ist keine Einbahnstraße.

00:04:40

Es geht nicht nur darum,

00:04:42

Inhalte, sondern mit ihnen zu interagieren.

00:04:44

Mit einem KI-basierten Ansatz

00:04:46

Die Plattform evaluiert den Fortschritt

00:04:49

des Schülers und seines Engagements.

00:04:51

Wenn z.B. ein Student

00:04:53

viel Zeit auf einem Modul ohne

00:04:56

Fortschritt, kann Schlauer Sperling feststellen

00:04:58

blockiert oder deaktiviert ist und

00:05:00

Passen Sie den Inhalt entsprechend an.

00:05:02

Er könnte eine

00:05:04

interaktive Aktivität oder

00:05:05

Quiz, um das Interesse wieder zu wecken,

00:05:07

oder ändern Sie den Präsentationsmodus

00:05:09

Inhalte zur besseren Anpassung an die

00:05:11

den Lernstil des Schülers.

00:05:13

Letztendlich zielt Smart Sparrow darauf ab,

00:05:17

Flüssigeres, interaktiveres Lernen

00:05:19

und schülerzentriert.

00:05:21

Der Einsatz von KI

00:05:22

um das Lernen zu personalisieren

00:05:24

Beginnt mit einem entscheidenden Schritt:

00:05:26

die Erhebung von Schülerdaten.

00:05:29

Alles beginnt mit

00:05:30

Tests und Beurteilungen.

00:05:32

Jedes Quiz, jede Prüfung, die der Schüler

00:05:34

Pässe, gibt uns Auskunft

00:05:35

Wertvolle Fähigkeiten

00:05:37

Errungenschaften, sondern auch

00:05:39

seine Schwierigkeitsgrade.

00:05:42

Wir sammeln auch Feedback

00:05:44

Erfahrung. Nach einer Lektion oder einem Modul

00:05:46

Wir fragen nach der Meinung der Studierenden.

00:05:48

Ihre Gefühle, ihre Vorschläge,

00:05:50

All dies bereichert unsere Datenbank.

00:05:53

Und wenn Sie der Meinung sind, dass die Plattformen

00:05:55

E-Learning-Programme sind nur

00:05:57

Wenn es um Inhalte geht, denken Sie noch einmal darüber nach!

00:05:58

Sie erfassen in Echtzeit

00:06:00

Daten wie z. B. die Zeit, die benötigt wird, um

00:06:02

der Schüler eine Lektion weitergibt,

00:06:04

die Übungen, die er ausführt,

00:06:06

die Videos, die sie sich ansehen.

00:06:07

Und vergessen wir nicht den menschlichen Aspekt.

00:06:10

Lehrer

00:06:11

durch ihre Beobachtungen im Unterricht,

00:06:13

wertvolle Daten über die

00:06:15

Partizipation und Verhalten der Studierenden.

00:06:17

Sobald all diese Daten gesammelt sind,

00:06:20

Sie werden sorgfältig

00:06:21

organisiert und vorbereitet.

00:06:22

Das bedeutet, dass die Konsistenz geprüft werden muss,

00:06:26

Duplikate zu beseitigen und sicherzustellen, dass

00:06:28

Alles ist bereit für den nächsten Schritt.

00:06:30

Der nächste Schritt?

00:06:31

Füttern Sie unser Intelligence-Tool

00:06:34

mit diesen Daten.

00:06:36

Dieser Prozess,

00:06:37

Obwohl hinter den Kulissen technisch,

00:06:39

ist auch für den Benutzer

00:06:40

als das Senden einer Datei.

00:06:42

Aber die Arbeit hört hier nicht auf.

00:06:45

Die Daten sind lebendig,

00:06:47

Sie entwickeln sich weiter.

00:06:48

Daher ist es von entscheidender Bedeutung,

00:06:50

Aktualisieren Sie unser KI-Tool

00:06:52

damit es sich anpasst und verfeinert.

00:06:54

Und vergessen wir nicht, die ganze Zeit

00:06:56

dieses Prozesses

00:06:57

Datenschutz & Sicherheit

00:06:59

der Studierendendaten

00:07:01

Unsere oberste Priorität.

00:07:03

KI im Dienste der Bildung,

00:07:05

Vor allem aber ist es ein Bündnis

00:07:08

zwischen Technologie und Menschlichkeit

00:07:10

Bieten Sie jedem Schüler das Beste.

00:07:12

Dank KI

00:07:14

Personalisierung erreicht

00:07:15

ein neues Level.

00:07:16

Es kann die Bedürfnisse der Schüler antizipieren

00:07:19

und bieten Lösungen an

00:07:20

in Echtzeit. Aber

00:07:22

Sie ist in hohem Maße von der Qualität abhängig

00:07:24

Daten und benötigt immer noch

00:07:26

Menschliches Eingreifen

00:07:28

Sicherstellen von Exzellenz. Mit KI

00:07:30

Wir stehen an der Schwelle zu einer

00:07:32

eine neue Ära in der Bildung, die

00:07:33

Technologie und Pädagogik

00:07:35

Eine unvergleichliche Lernerfahrung.

00:00:05

En esta formación,

00:00:06

Vamos a averiguar cómo

00:00:07

La inteligencia artificial está en proceso de

00:00:09

Revolucionando la forma en que las personas crean

00:00:12

Contenidos pedagógicos para satisfacer las necesidades de

00:00:14

necesidades específicas de cada alumno.

00:00:16

Personalización en la educación

00:00:18

no es solo una tendencia,

00:00:20

Es una necesidad.

00:00:21

Adaptando el contenido a cada alumno,

00:00:24

Hacemos que sea más fácil de entender,

00:00:26

compromiso y motivación.

00:00:29

Inteligencia artificial

00:00:30

con su capacidad de análisis

00:00:32

enormes cantidades de datos,

00:00:34

ofrece una oportunidad única para adaptar el

00:00:37

métodos pedagógicos para cada individuo.

00:00:39

Inteligencia artificial

00:00:40

en el contexto educativo,

00:00:43

Se basa en una amplia gama de datos

00:00:45

de los estudiantes para informar

00:00:47

y orientar su proceso de toma de decisiones.

00:00:50

Estos datos pueden incluir:

00:00:56

las puntuaciones, la velocidad de la

00:00:58

Respuesta y errores recurrentes

00:01:00

se analizan en profundidad.

00:01:02

Al estudiar las tendencias a lo largo del tiempo,

00:01:04

La IA puede detectar si un estudiante está progresando,

00:01:06

se estanca o experimenta dificultades

00:01:08

en ciertas materias o conceptos.

00:01:15

Retroalimentación, ya sea

00:01:16

donado directamente por el

00:01:17

estudiantes o sus instructores,

00:01:19

son un tesoro de información.

00:01:20

La IA puede usar esta retroalimentación

00:01:23

para entender las barreras,

00:01:25

Áreas de interés o incluso estilos

00:01:27

de la experiencia de aprendizaje preferida del estudiante.

00:01:33

Clics, tiempo de permanencia en una página,

00:01:36

recursos descargados,

00:01:37

Vídeos vistos (y durante

00:01:39

cuánto tiempo) proporcionar a la IA

00:01:41

Una imagen clara de

00:01:43

el estudiante y las áreas que retienen

00:01:46

más su atención. De

00:01:49

esta rica mina de información, la IA

00:01:50

Desarrolla perfiles de aprendizaje.

00:01:53

Por ejemplo, si un estudiante muestra un

00:01:55

fuerte aptitud para las matemáticas,

00:01:57

pero luchas en la historia, IA

00:01:59

lo detectará.

00:02:00

A continuación, podría recomendar

00:02:02

recursos adicionales en

00:02:04

historia para llenar este vacío,

00:02:06

al tiempo que proporciona recursos más avanzados

00:02:08

en matemáticas para seguir estimulando

00:02:10

el interés del estudiante en esta área.

00:02:13

Además

00:02:13

si la IA detecta que el estudiante está

00:02:16

particularmente comprometida por la

00:02:17

videos en lugar de textos,

00:02:19

Podría priorizar los recursos

00:02:21

video en sus recomendaciones.

00:02:23

Por lo tanto, la IA no solo identifica

00:02:25

áreas de fortaleza y debilidad,

00:02:27

pero también adapta el

00:02:29

Dar formato al contenido en función de

00:02:30

de las preferencias del estudiante.

00:02:33

Al final del día, gracias a

00:02:34

Este análisis detallado,

00:02:35

La inteligencia artificial es

00:02:37

capaz de crear o sugerir

00:02:39

Recursos educativos que

00:02:41

no solo se adaptan a la

00:02:43

el nivel académico del estudiante,

00:02:45

sino también a su estilo y

00:02:47

preferencias de aprendizaje,

00:02:48

proporcionando así una experiencia

00:02:51

Educación verdaderamente personalizada.

00:02:56

Knewton es una plataforma con visión de futuro

00:02:59

que incorpora inteligencia artificial

00:03:01

para revolucionar la experiencia educativa.

00:03:04

Su principal baza es su capacidad

00:03:07

Ajuste dinámico de rutas

00:03:09

aprendizaje de los estudiantes. En lugar de

00:03:11

proponer un currículo rígido,

00:03:13

Knewton evalúa continuamente el rendimiento,

00:03:16

Comportamiento e interacciones

00:03:18

estudiantes con el contenido.

00:03:20

Por ejemplo, si un estudiante sobresale

00:03:22

en un área, pero está experimentando

00:03:24

dificultades en otro, la plataforma

00:03:26

reorganiza sus módulos para fortalecer

00:03:28

zonas débiles mientras continúa

00:03:31

para estimular las zonas fuertes.

00:03:33

Además, Knewton utiliza

00:03:35

Analítica predictiva para anticiparse

00:03:36

las necesidades de los estudiantes,

00:03:38

proporcionándoles así experiencias

00:03:40

de aprendizaje verdadero

00:03:41

personalizado y relevante.

00:03:46

DreamBox no es una más

00:03:49

plataforma de aprendizaje de matemáticas;

00:03:51

Es una experiencia adaptativa que

00:03:53

se reinventa con cada interacción.

00:03:56

Construido en torno a una IA sofisticada,

00:03:58

Responde en tiempo real

00:04:00

a las acciones de los estudiantes.

00:04:01

Si un estudiante domina rápidamente un concepto,

00:04:04

DreamBox reconoce esto y lo desafía

00:04:06

con problemas más complejos.

00:04:08

Si un estudiante parece tener dificultades,

00:04:10

La plataforma ofrece recursos

00:04:12

y soportes adicionales para

00:04:14

clarificar y fortalecer la comprensión.

00:04:17

Profesores y padres se benefician

00:04:19

también cuadros de mando detallados,

00:04:21

mostrándoles dónde sobresale el estudiante y

00:04:23

donde necesitan más apoyo,

00:04:25

Transformando la educación

00:04:27

Matemáticas en un solo proceso

00:04:29

colaborativo e interactivo.

00:04:34

Smart Sparrow está diseñado en torno a

00:04:36

La idea de que el aprendizaje

00:04:38

no es una calle de un solo sentido.

00:04:40

No se trata solo de absorber

00:04:42

contenido, sino para interactuar con él.

00:04:44

Utilizando un enfoque basado en IA,

00:04:46

La plataforma evalúa el progreso

00:04:49

del estudiante y su nivel de compromiso.

00:04:51

Si, por ejemplo, un estudiante aprueba

00:04:53

mucho tiempo en un módulo sin

00:04:56

progreso, Smart Sparrow puede determinar

00:04:58

está bloqueado o desconectado, y

00:05:00

Ajusta el contenido en consecuencia.

00:05:02

Podría introducir un

00:05:04

actividad interactiva o

00:05:05

cuestionarios para reavivar el interés,

00:05:07

o cambiar el modo de presentación

00:05:09

contenido para adaptarse mejor a la

00:05:11

el estilo de aprendizaje del alumno.

00:05:13

En última instancia, Smart Sparrow tiene como objetivo hacer

00:05:17

Aprendizaje más fluido e interactivo

00:05:19

y centrado en el estudiante.

00:05:21

El uso de la IA

00:05:22

para personalizar el aprendizaje

00:05:24

Comienza con un paso crucial:

00:05:26

la recopilación de datos de los estudiantes.

00:05:29

Todo comienza con

00:05:30

pruebas y evaluaciones.

00:05:32

Cada prueba, cada examen que el estudiante

00:05:34

pases, nos da información

00:05:35

Habilidades valiosas

00:05:37

sus logros, sino también

00:05:39

sus áreas de dificultad.

00:05:42

También recopilamos comentarios

00:05:44

experiencia. Después de una lección o módulo,

00:05:46

Pedimos la opinión de los estudiantes.

00:05:48

Sus sentimientos, sus sugerencias,

00:05:50

Todo esto enriquece nuestra base de datos.

00:05:53

Y si piensas que las plataformas

00:05:55

Los programas de e-learning son solo

00:05:57

Cuando se trata de contenido, ¡piénsalo de nuevo!

00:05:58

Capturan en tiempo real

00:06:00

datos como el tiempo que se tarda en

00:06:02

el estudiante transmite una lección,

00:06:04

los ejercicios que realiza,

00:06:06

los videos que ven.

00:06:07

Y no olvidemos el aspecto humano.

00:06:10

Profesorado

00:06:11

a través de sus observaciones en el aula,

00:06:13

proporcionar datos valiosos sobre la

00:06:15

Participación y comportamiento de los estudiantes.

00:06:17

Una vez recopilados todos estos datos,

00:06:20

Son cuidadosamente

00:06:21

organizados y preparados.

00:06:22

Esto significa comprobar la coherencia,

00:06:26

eliminar los duplicados y garantizar que

00:06:28

Todo está listo para nuestro siguiente paso.

00:06:30

¿El siguiente paso?

00:06:31

Alimenta nuestra herramienta de inteligencia

00:06:34

con estos datos.

00:06:36

Este proceso,

00:06:37

Aunque técnico entre bastidores,

00:06:39

también es para el usuario

00:06:40

que enviar un archivo.

00:06:42

Pero el trabajo no se detiene ahí.

00:06:45

Los datos están vivos,

00:06:47

están evolucionando.

00:06:48

Por lo tanto, es crucial continuar

00:06:50

actualizar nuestra herramienta de IA

00:06:52

para que se adapte y se perfeccione.

00:06:54

Y no lo olvidemos, todo el tiempo

00:06:56

de este proceso,

00:06:57

Privacidad y seguridad

00:06:59

de los datos de los estudiantes es

00:07:01

Nuestra prioridad número uno.

00:07:03

La IA al servicio de la educación,

00:07:05

Es, ante todo, una alianza

00:07:08

entre la tecnología y la humanidad

00:07:10

Ofrecer lo mejor a cada estudiante.

00:07:12

Gracias a la IA,

00:07:14

Personalización lograda

00:07:15

Un nuevo nivel.

00:07:16

Puede anticiparse a las necesidades de los estudiantes

00:07:19

y ofrecer soluciones

00:07:20

en tiempo real. Sin embargo

00:07:22

Depende en gran medida de la calidad

00:07:24

datos y aún requiere

00:07:26

intervención humana para

00:07:28

Garantizar la excelencia. Con la IA,

00:07:30

Estamos en la cúspide de un

00:07:32

nueva era en la educación, combinando

00:07:33

Tecnología y pedagogía para ofrecer

00:07:35

Una experiencia de aprendizaje sin igual.

00:00:05

Dalam pelatihan ini,

00:00:06

Kita akan mencari tahu caranya

00:00:07

Kecerdasan buatan sedang dalam proses

00:00:09

Merevolusi cara orang berkreasi

00:00:12

Konten pedagogis untuk memenuhi kebutuhan

00:00:14

kebutuhan khusus setiap siswa.

00:00:16

Personalisasi dalam Pendidikan

00:00:18

bukan hanya tren,

00:00:20

itu suatu keharusan.

00:00:21

Dengan menyesuaikan konten untuk setiap siswa,

00:00:24

kami membuatnya lebih mudah dimengerti,

00:00:26

komitmen dan motivasi.

00:00:29

Kecerdasan buatan,

00:00:30

dengan kemampuannya untuk menganalisis

00:00:32

sejumlah besar data,

00:00:34

menawarkan kesempatan unik untuk mengadaptasi

00:00:37

metode pedagogis untuk setiap individu.

00:00:39

Kecerdasan buatan,

00:00:40

dalam konteks pendidikan,

00:00:43

Didasarkan pada berbagai data

00:00:45

dari siswa untuk menginformasikan

00:00:47

dan memandu proses pengambilan keputusannya.

00:00:50

Data ini dapat mencakup:

00:00:56

skor, kecepatan

00:00:58

Respons dan Kesalahan Berulang

00:01:00

dianalisis secara mendalam.

00:01:02

Dengan mempelajari tren dari waktu ke waktu,

00:01:04

AI dapat mendeteksi jika seorang siswa mengalami kemajuan,

00:01:06

mandek atau mengalami kesulitan

00:01:08

dalam mata pelajaran atau konsep tertentu.

00:01:15

Umpan balik, baik itu

00:01:16

disumbangkan langsung oleh

00:01:17

siswa atau instruktur mereka,

00:01:19

adalah harta karun informasi.

00:01:20

AI dapat menggunakan umpan balik ini

00:01:23

untuk memahami hambatan,

00:01:25

bidang minat atau bahkan gaya

00:01:27

dari pengalaman belajar yang disukai siswa.

00:01:33

Klik, waktu yang dihabiskan di halaman,

00:01:36

sumber daya yang diunduh,

00:01:37

Video ditonton (dan selama

00:01:39

berapa lama) memberikan kepada AI

00:01:41

gambaran yang jelas tentang

00:01:43

siswa dan area yang mempertahankan

00:01:46

semakin banyak perhatiannya. Dari

00:01:49

tambang informasi yang kaya ini, AI

00:01:50

mengembangkan profil pembelajaran.

00:01:53

Misalnya, jika seorang siswa menunjukkan

00:01:55

bakat yang kuat untuk matematika,

00:01:57

tetapi berjuang dalam sejarah, AI

00:01:59

akan mendeteksinya.

00:02:00

Dia kemudian bisa merekomendasikan

00:02:02

Sumber daya tambahan di

00:02:04

cerita untuk mengisi celah ini,

00:02:06

sambil menyediakan sumber daya yang lebih canggih

00:02:08

dalam matematika untuk terus merangsang

00:02:10

minat siswa di bidang ini.

00:02:13

Sebagai tambahan

00:02:13

jika AI mendeteksi bahwa siswa tersebut

00:02:16

terutama dilakukan oleh

00:02:17

video daripada teks,

00:02:19

Itu bisa memprioritaskan sumber daya

00:02:21

video dalam rekomendasinya.

00:02:23

Dengan demikian, AI tidak hanya mengidentifikasi

00:02:25

area kekuatan dan kelemahan,

00:02:27

tetapi juga menyesuaikan

00:02:29

Memformat konten berdasarkan

00:02:30

preferensi siswa.

00:02:33

Pada akhirnya, terima kasih untuk

00:02:34

analisis terperinci ini,

00:02:35

Kecerdasan buatan adalah

00:02:37

Mampu membuat atau menyarankan

00:02:39

Sumber daya pendidikan yang

00:02:41

tidak hanya disesuaikan dengan

00:02:43

tingkat akademik siswa,

00:02:45

tetapi juga untuk gayanya dan

00:02:47

preferensi belajar,

00:02:48

sehingga memberikan pengalaman

00:02:51

pendidikan yang benar-benar dipersonalisasi.

00:02:56

Knewton adalah platform berpikiran maju

00:02:59

yang menggabungkan kecerdasan buatan

00:03:01

untuk merevolusi pengalaman pendidikan.

00:03:04

Aset utamanya adalah kemampuannya

00:03:07

Menyesuaikan rute secara dinamis

00:03:09

pembelajaran siswa. Daripada

00:03:11

untuk mengusulkan kurikulum yang kaku,

00:03:13

Knewton terus mengevaluasi kinerja,

00:03:16

Perilaku dan interaksi

00:03:18

siswa dengan konten.

00:03:20

Misalnya, jika seorang siswa unggul

00:03:22

di suatu daerah tetapi sedang mengalami

00:03:24

kesulitan di tempat lain, platform

00:03:26

mengatur ulang modulnya untuk memperkuat

00:03:28

area lemah sambil melanjutkan

00:03:31

untuk merangsang area yang kuat.

00:03:33

Selain itu, Knewton menggunakan

00:03:35

Analisis prediktif untuk mengantisipasi

00:03:36

kebutuhan siswa,

00:03:38

sehingga memberi mereka pengalaman

00:03:40

benar-benar belajar

00:03:41

dipersonalisasi dan relevan.

00:03:46

DreamBox bukan sekadar

00:03:49

platform pembelajaran matematika;

00:03:51

Ini adalah pengalaman adaptif yang

00:03:53

menemukan kembali dirinya dengan setiap interaksi.

00:03:56

Dibangun di sekitar AI canggih,

00:03:58

Ini merespons secara real time

00:04:00

terhadap tindakan para siswa.

00:04:01

Jika seorang siswa dengan cepat menguasai suatu konsep,

00:04:04

DreamBox menyadari hal ini dan menantangnya

00:04:06

dengan masalah yang lebih kompleks.

00:04:08

Jika seorang siswa tampaknya sedang berjuang,

00:04:10

Platform ini menawarkan sumber daya

00:04:12

dan dukungan tambahan untuk

00:04:14

memperjelas dan memperkuat pemahaman.

00:04:17

Manfaat guru dan orang tua

00:04:19

juga dasbor terperinci,

00:04:21

menunjukkan kepada mereka di mana siswa unggul dan

00:04:23

di mana mereka membutuhkan lebih banyak dukungan,

00:04:25

Mengubah pendidikan

00:04:27

Matematika dalam satu proses

00:04:29

Kolaboratif dan interaktif.

00:04:34

Smart Sparrow dirancang di sekitar

00:04:36

Gagasan bahwa belajar

00:04:38

Bukan jalan satu arah.

00:04:40

Ini bukan hanya tentang menyerap

00:04:42

konten, tetapi untuk berinteraksi dengannya.

00:04:44

Menggunakan pendekatan berbasis AI,

00:04:46

Platform mengevaluasi kemajuan

00:04:49

siswa dan tingkat komitmen mereka.

00:04:51

Jika, misalnya, seorang siswa lulus

00:04:53

banyak waktu pada modul tanpa

00:04:56

kemajuan, Smart Sparrow dapat menentukan

00:04:58

itu diblokir atau dilepaskan, dan

00:05:00

Sesuaikan konten yang sesuai.

00:05:02

Itu bisa memperkenalkan

00:05:04

aktivitas interaktif atau

00:05:05

kuis untuk menghidupkan kembali minat,

00:05:07

atau mengubah mode presentasi

00:05:09

konten untuk lebih beradaptasi dengan

00:05:11

gaya belajar siswa.

00:05:13

Pada akhirnya, Smart Sparrow bertujuan untuk membuat

00:05:17

Pembelajaran yang lebih lancar dan interaktif

00:05:19

dan berpusat pada siswa.

00:05:21

Penggunaan AI

00:05:22

untuk mempersonalisasi pembelajaran

00:05:24

Dimulai dengan langkah penting:

00:05:26

pengumpulan data siswa.

00:05:29

Semuanya dimulai dengan

00:05:30

tes dan penilaian.

00:05:32

Setiap kuis, setiap ujian yang siswa

00:05:34

lulus, memberi kami informasi

00:05:35

keterampilan yang berharga

00:05:37

prestasinya, tetapi juga

00:05:39

bidang kesulitannya.

00:05:42

Kami juga mengumpulkan umpan balik

00:05:44

mengalami. Setelah pelajaran atau modul,

00:05:46

Kami meminta pendapat siswa.

00:05:48

Perasaan mereka, saran mereka,

00:05:50

Semua ini memperkaya database kami.

00:05:53

Dan jika Anda berpikir bahwa platform

00:05:55

Program e-learning hanya

00:05:57

Ketika datang ke konten, pikirkan lagi!

00:05:58

Mereka menangkap secara real time

00:06:00

data seperti waktu yang diperlukan untuk

00:06:02

siswa menyampaikan pelajaran,

00:06:04

latihan yang diselesaikannya,

00:06:06

video yang mereka tonton.

00:06:07

Dan jangan lupakan aspek manusia.

00:06:10

Guru

00:06:11

melalui observasi kelas mereka,

00:06:13

memberikan data berharga tentang

00:06:15

partisipasi dan perilaku siswa.

00:06:17

Setelah semua data ini dikumpulkan,

00:06:20

Mereka hati-hati

00:06:21

terorganisir dan siap.

00:06:22

Ini berarti memeriksa konsistensi,

00:06:26

menghilangkan duplikat dan memastikan bahwa

00:06:28

Semuanya sudah siap untuk langkah kita selanjutnya.

00:06:30

Langkah selanjutnya?

00:06:31

Beri makan alat intelijen kami

00:06:34

dengan data ini.

00:06:36

Proses ini,

00:06:37

Meskipun teknis di belakang layar,

00:06:39

adalah untuk pengguna juga

00:06:40

daripada mengirim file.

00:06:42

Tetapi pekerjaan tidak berhenti di situ.

00:06:45

Datanya hidup,

00:06:47

Mereka berkembang.

00:06:48

Oleh karena itu penting untuk melanjutkan

00:06:50

perbarui alat AI kami

00:06:52

sehingga beradaptasi dan menyempurnakan.

00:06:54

Dan jangan lupa, selama ini

00:06:56

dari proses ini,

00:06:57

Privasi & Keamanan

00:06:59

data siswa adalah

00:07:01

Prioritas nomor satu kami.

00:07:03

AI untuk melayani pendidikan,

00:07:05

Di atas segalanya, ini adalah aliansi

00:07:08

antara teknologi dan kemanusiaan untuk

00:07:10

menawarkan yang terbaik untuk setiap siswa.

00:07:12

Berkat AI,

00:07:14

Personalisasi tercapai

00:07:15

tingkat baru.

00:07:16

Hal ini dapat mengantisipasi kebutuhan siswa

00:07:19

dan menawarkan solusi

00:07:20

secara real time. Namun

00:07:22

Hal ini sangat tergantung pada kualitas

00:07:24

data dan masih membutuhkan

00:07:26

Intervensi manusia untuk

00:07:28

Memastikan keunggulan. Dengan AI,

00:07:30

Kami berada di puncak a

00:07:32

Era baru dalam pendidikan, menggabungkan

00:07:33

Teknologi dan pedagogi untuk menyampaikan

00:07:35

Pengalaman belajar yang tak tertandingi.

00:00:05

In questa formazione,

00:00:06

Scopriremo come

00:00:07

L'intelligenza artificiale è in fase di

00:00:09

rivoluzionare il modo in cui le persone creano

00:00:12

Contenuti pedagogici per soddisfare le esigenze di

00:00:14

esigenze specifiche di ogni studente.

00:00:16

Personalizzazione nell'istruzione

00:00:18

non è solo una moda,

00:00:20

È una necessità.

00:00:21

Adattando il contenuto a ogni studente,

00:00:24

lo rendiamo più facile da capire,

00:00:26

impegno e motivazione.

00:00:29

Intelligenza artificiale

00:00:30

con la sua capacità di analizzare

00:00:32

enormi quantità di dati,

00:00:34

offre un'opportunità unica per adattare il

00:00:37

metodi pedagogici per ogni individuo.

00:00:39

Intelligenza artificiale

00:00:40

nel contesto educativo,

00:00:43

Si basa su un'ampia gamma di dati

00:00:45

dagli studenti per informare

00:00:47

e guidarne il processo decisionale.

00:00:50

Questi dati possono includere:

00:00:56

i punteggi, la velocità del

00:00:58

Risposta ed errori ricorrenti

00:01:00

sono analizzati in modo approfondito.

00:01:02

Studiando le tendenze nel tempo,

00:01:04

L'intelligenza artificiale è in grado di rilevare se uno studente sta progredendo,

00:01:06

ristagna o si trova in difficoltà

00:01:08

in determinati soggetti o concetti.

00:01:15

Feedback, che si tratti di

00:01:16

donata direttamente dal

00:01:17

gli studenti o i loro istruttori,

00:01:19

sono una miniera di informazioni.

00:01:20

L'intelligenza artificiale può utilizzare questo feedback

00:01:23

per capire le barriere,

00:01:25

aree di interesse o anche stili

00:01:27

dell'esperienza di apprendimento preferita dallo studente.

00:01:33

Clic, tempo trascorso su una pagina,

00:01:36

risorse scaricate,

00:01:37

I video guardati (e durante

00:01:39

per quanto tempo) fornire all'IA

00:01:41

un quadro chiaro di

00:01:43

lo studente e le aree che conservano

00:01:46

maggiore è la sua attenzione. Da

00:01:49

questa ricca miniera di informazioni, l'IA

00:01:50

sviluppa profili di apprendimento.

00:01:53

Ad esempio, se uno studente mostra un

00:01:55

spiccata attitudine per la matematica,

00:01:57

ma lotta nella storia, AI

00:01:59

lo rileverà.

00:02:00

Avrebbe quindi potuto raccomandare

00:02:02

risorse aggiuntive in

00:02:04

storia per colmare questa lacuna,

00:02:06

fornendo al contempo risorse più avanzate

00:02:08

in matematica per continuare a stimolare

00:02:10

l'interesse dello studente in questo settore.

00:02:13

Inoltre

00:02:13

se l'IA rileva che lo studente è

00:02:16

particolarmente commessi dalla

00:02:17

video piuttosto che testi,

00:02:19

Potrebbe dare priorità alle risorse

00:02:21

video nelle sue raccomandazioni.

00:02:23

Pertanto, non solo l'IA identifica

00:02:25

aree di forza e di debolezza,

00:02:27

ma adatta anche il

00:02:29

Formattare il contenuto in base a

00:02:30

delle preferenze dello studente.

00:02:33

Alla fine della giornata, grazie a

00:02:34

Questa analisi dettagliata,

00:02:35

L'intelligenza artificiale è

00:02:37

in grado di creare o suggerire

00:02:39

Risorse didattiche che

00:02:41

non solo sono adattati alle esigenze

00:02:43

il livello accademico dello studente,

00:02:45

ma anche al suo stile e

00:02:47

preferenze di apprendimento,

00:02:48

fornendo così un'esperienza

00:02:51

un'educazione veramente personalizzata.

00:02:56

Knewton è una piattaforma lungimirante

00:02:59

che incorpora l'intelligenza artificiale

00:03:01

per rivoluzionare l'esperienza educativa.

00:03:04

Il suo principale vantaggio è la sua capacità

00:03:07

Regolazione dinamica dei percorsi

00:03:09

l'apprendimento degli studenti. Anziché

00:03:11

proporre un curriculum rigido,

00:03:13

Knewton valuta continuamente le prestazioni,

00:03:16

Comportamento e interazioni

00:03:18

studenti con il contenuto.

00:03:20

Ad esempio, se uno studente eccelle

00:03:22

in un'area ma sta vivendo

00:03:24

difficoltà in un altro, la piattaforma

00:03:26

riorganizza i suoi moduli per rafforzare

00:03:28

aree deboli pur continuando a

00:03:31

per stimolare le aree forti.

00:03:33

Inoltre, Knewton utilizza

00:03:35

Analisi predittiva per anticipare

00:03:36

le esigenze degli studenti,

00:03:38

fornendo loro così esperienze

00:03:40

di imparare veramente

00:03:41

personalizzato e pertinente.

00:03:46

DreamBox non è solo un altro

00:03:49

piattaforma per l'apprendimento della matematica;

00:03:51

È un'esperienza adattiva che

00:03:53

si reinventa ad ogni interazione.

00:03:56

Costruito attorno a un'intelligenza artificiale sofisticata,

00:03:58

Risponde in tempo reale

00:04:00

alle azioni degli studenti.

00:04:01

Se uno studente padroneggia rapidamente un concetto,

00:04:04

DreamBox lo riconosce e lo sfida

00:04:06

con problemi più complessi.

00:04:08

Se uno studente sembra essere in difficoltà,

00:04:10

La piattaforma offre risorse

00:04:12

e supporti aggiuntivi per

00:04:14

chiarire e rafforzare la comprensione.

00:04:17

Insegnanti e genitori ne traggono vantaggio

00:04:19

anche cruscotti dettagliati,

00:04:21

mostrando loro dove lo studente eccelle e

00:04:23

dove hanno bisogno di maggiore sostegno,

00:04:25

Trasformare l'istruzione

00:04:27

La matematica in un unico processo

00:04:29

collaborativo e interattivo.

00:04:34

Smart Sparrow è progettato intorno a

00:04:36

l'idea che l'apprendimento

00:04:38

non è una strada a senso unico.

00:04:40

Non si tratta solo di assorbire

00:04:42

contenuto, ma per interagire con esso.

00:04:44

Utilizzando un approccio basato sull'intelligenza artificiale,

00:04:46

La piattaforma valuta i progressi

00:04:49

dello studente e il suo livello di impegno.

00:04:51

Se, ad esempio, uno studente passa

00:04:53

un sacco di tempo su un modulo senza

00:04:56

progredimento, Smart Sparrow è in grado di determinare

00:04:58

è bloccato o disinserito, e

00:05:00

Regola il contenuto di conseguenza.

00:05:02

Potrebbe introdurre un

00:05:04

attività interattiva o

00:05:05

quiz per riaccendere l'interesse,

00:05:07

o modificare la modalità di presentazione

00:05:09

contenuti per adattarsi meglio al

00:05:11

lo stile di apprendimento dello studente.

00:05:13

In definitiva, Smart Sparrow mira a rendere

00:05:17

Apprendimento più fluido e interattivo

00:05:19

e centrato sullo studente.

00:05:21

L'uso dell'IA

00:05:22

per personalizzare l'apprendimento

00:05:24

Inizia con un passaggio cruciale:

00:05:26

la raccolta dei dati degli studenti.

00:05:29

Tutto inizia con

00:05:30

test e valutazioni.

00:05:32

Ogni quiz, ogni esame che lo studente

00:05:34

passa, ci dà informazioni

00:05:35

Competenze preziose

00:05:37

i suoi risultati, ma anche

00:05:39

le sue aree di difficoltà.

00:05:42

Raccogliamo anche feedback

00:05:44

esperienza. Dopo una lezione o un modulo,

00:05:46

Chiediamo l'opinione degli studenti.

00:05:48

I loro sentimenti, i loro suggerimenti,

00:05:50

Tutto questo arricchisce il nostro database.

00:05:53

E se pensi che le piattaforme

00:05:55

I programmi di e-learning sono solo

00:05:57

Quando si tratta di contenuti, ripensaci!

00:05:58

Catturano in tempo reale

00:06:00

dati quali il tempo necessario per

00:06:02

lo studente trasmette una lezione,

00:06:04

gli esercizi che compie,

00:06:06

i video che guardano.

00:06:07

E non dimentichiamo l'aspetto umano.

00:06:10

Insegnanti

00:06:11

attraverso le loro osservazioni in classe,

00:06:13

fornire dati preziosi sulla

00:06:15

Partecipazione e comportamento degli studenti.

00:06:17

Una volta raccolti tutti questi dati,

00:06:20

Sono accuratamente

00:06:21

organizzato e preparato.

00:06:22

Ciò significa verificare la coerenza,

00:06:26

eliminare i duplicati e garantire che

00:06:28

Tutto è pronto per il nostro prossimo passo.

00:06:30

Il prossimo passo?

00:06:31

Alimenta il nostro strumento di intelligence

00:06:34

con questi dati.

00:06:36

Questo processo,

00:06:37

Anche se tecnico dietro le quinte,

00:06:39

è anche per l'utente

00:06:40

rispetto all'invio di un file.

00:06:42

Ma il lavoro non si ferma qui.

00:06:45

I dati sono vivi,

00:06:47

si stanno evolvendo.

00:06:48

È quindi fondamentale continuare a

00:06:50

aggiorna il nostro strumento di intelligenza artificiale

00:06:52

in modo che si adatti e si raffini.

00:06:54

E non dimentichiamoci, da sempre

00:06:56

di questo processo,

00:06:57

Privacy e sicurezza

00:06:59

dei dati degli studenti è

00:07:01

La nostra priorità numero uno.

00:07:03

L'IA al servizio dell'educazione,

00:07:05

Soprattutto, è un'alleanza

00:07:08

tra tecnologia e umanità per

00:07:10

Offri il meglio ad ogni studente.

00:07:12

Grazie all'intelligenza artificiale,

00:07:14

Personalizzazione raggiunta

00:07:15

un nuovo livello.

00:07:16

È in grado di anticipare le esigenze degli studenti

00:07:19

e offrire soluzioni

00:07:20

in tempo reale. Tuttavia

00:07:22

Dipende fortemente dalla qualità

00:07:24

dati e richiede ancora

00:07:26

l'intervento umano per

00:07:28

Garantire l'eccellenza. Con l'intelligenza artificiale,

00:07:30

Siamo sull'orlo di un

00:07:32

nuova era dell'istruzione, combinando

00:07:33

Tecnologia e pedagogia per fornire

00:07:35

Un'esperienza di apprendimento senza pari.

00:00:05

このトレーニングでは、

00:00:06

その方法をご紹介します

00:00:07

人工知能は、

00:00:09

人々の創造方法に革命を起こす

00:00:12

のニーズを満たす教育的コンテンツ

00:00:14

各学生の特定のニーズ。

00:00:16

教育におけるパーソナライゼーション

00:00:18

単なるトレンドではなく、

00:00:20

それは必需品です。

00:00:21

生徒一人ひとりに合わせた内容にすることで、

00:00:24

分かりやすくし、

00:00:26

コミットメントとモチベーション。

00:00:29

人工知能

00:00:30

分析する能力で

00:00:32

膨大な量のデータ、

00:00:34

を適応させるユニークな機会を提供します

00:00:37

各個人のための教育方法。

00:00:39

人工知能

00:00:40

教育の文脈では、

00:00:43

幅広いデータに基づいている

00:00:45

学生から知らせる

00:00:47

そして、その意思決定プロセスを導きます。

00:00:50

このデータには、次のものが含まれる場合があります。

00:00:56

スコア、スピード

00:00:58

応答と繰り返し発生するエラー

00:01:00

詳細に分析されます。

00:01:02

経時的な傾向を調べることで、

00:01:04

AIは生徒の進捗を検知し、

00:01:06

停滞している、または困難を経験している

00:01:08

特定の主題または概念で。

00:01:15

フィードバック(以下、フィードバック)

00:01:16

から直接寄付

00:01:17

学生またはそのインストラクター、

00:01:19

は情報の宝庫です。

00:01:20

AI は、このフィードバックを使用できます

00:01:23

障壁を理解するには、

00:01:25

関心のある分野やスタイル

00:01:27

生徒の好みの学習体験の。

00:01:33

クリック数、ページでの滞在時間、

00:01:36

ダウンロードしたリソース、

00:01:37

視聴した動画(および視聴中)

00:01:39

どのくらいの期間)をAIに提供するか

00:01:41

の明確な画像

00:01:43

学生と保持する領域

00:01:46

彼の注意が引けばかかるほど。差出人

00:01:49

この豊富な情報の宝庫、AI

00:01:50

学習プロファイルを開発します。

00:01:53

たとえば、学生が

00:01:55

数学の強い適性、

00:01:57

しかし、歴史の中で苦労し、AI

00:01:59

それを検出します。

00:02:00

その後、彼女は

00:02:02

その他のリソース

00:02:04

このギャップを埋めるストーリー、

00:02:06

より高度なリソースを提供しながら

00:02:08

数学で刺激し続けるために

00:02:10

この分野に対する学生の関心。

00:02:13

さらに

00:02:13

AIが生徒が

00:02:16

特に

00:02:17

テキストではなくビデオ、

00:02:19

リソースに優先順位を付けることができます

00:02:21

その推奨事項のビデオ。

00:02:23

このように、AIは

00:02:25

長所と短所の分野、

00:02:27

しかし、それはまた、

00:02:29

以下に基づいてコンテンツをフォーマットする

00:02:30

生徒の好みの。

00:02:33

結局のところ、おかげで

00:02:34

この詳細な分析は、

00:02:35

人工知能は、

00:02:37

作成または提案できる

00:02:39

次のような教育リソース

00:02:41

に適応しているだけではありません。

00:02:43

学生の学力レベル、

00:02:45

しかし、彼のスタイルにも

00:02:47

学習の好み、

00:02:48

したがって、経験を提供します

00:02:51

真にパーソナライズされた教育。

00:02:56

Knewtonは先進的なプラットフォームです

00:02:59

人工知能を組み込んだもの

00:03:01

教育体験に革命を起こすために。

00:03:04

その主な資産は、その能力です

00:03:07

ルートの動的調整

00:03:09

生徒の学習。なく

00:03:11

厳格なカリキュラムを提案し、

00:03:13

Knewtonは継続的にパフォーマンスを評価し、

00:03:16

振る舞いと相互作用

00:03:18

コンテンツを持つ学生。

00:03:20

たとえば、生徒が優秀である場合

00:03:22

ある地域では、

00:03:24

別のプラットフォームの難しさ

00:03:26

モジュールを再編成して強化

00:03:28

継続中の弱点

00:03:31

強い領域を刺激します。

00:03:33

さらに、Knewtonは

00:03:35

予測のための予測分析

00:03:36

学生のニーズ、

00:03:38

したがって、彼らに経験を提供します

00:03:40

真に学ぶことの

00:03:41

パーソナライズされ、関連性があります。

00:03:46

DreamBoxはただのものではありません

00:03:49

数学学習プラットフォーム;

00:03:51

これは、次のような適応型エクスペリエンスです

00:03:53

は、インタラクションのたびに自分自身を再発明します。

00:03:56

高度なAIを中心に構築され、

00:03:58

リアルタイムで応答します

00:04:00

生徒の行動に。

00:04:01

生徒が概念をすぐに習得した場合、

00:04:04

DreamBoxはこれを認識し、それに挑戦します

00:04:06

より複雑な問題を抱えています。

00:04:08

生徒が苦労しているようであれば、

00:04:10

プラットフォームはリソースを提供します

00:04:12

および追加のサポート。

00:04:14

理解を明確にし、強化する。

00:04:17

教師と保護者のメリット

00:04:19

また、詳細なダッシュボード、

00:04:21

生徒が優れているところを示し、

00:04:23

彼らがより多くのサポートを必要とする場合、

00:04:25

教育の変革

00:04:27

1つのプロセスで数学

00:04:29

コラボレーションとインタラクティブ。

00:04:34

Smart Sparrowは、

00:04:36

学習という考え

00:04:38

一方通行ではありません。

00:04:40

吸収するだけではない

00:04:42

コンテンツと対話するだけです。

00:04:44

AIベースのアプローチにより、

00:04:46

プラットフォームが進捗状況を評価する

00:04:49

学生とそのコミットメントのレベル。

00:04:51

たとえば、学生が合格した場合

00:04:53

モジュールに多くの時間を費やす

00:04:56

進行状況、Smart Sparrowは

00:04:58

ブロックされているか、解除されている

00:05:00

それに応じてコンテンツを調整します。

00:05:02

それは導入することができます

00:05:04

インタラクティブアクティビティまたは

00:05:05

興味を再燃させるクイズ、

00:05:07

またはプレゼンテーションモードを変更します

00:05:09

コンテンツは、

00:05:11

生徒の学習スタイル。

00:05:13

最終的に、Smart Sparrowが目指すのは、

00:05:17

より流動的でインタラクティブな学習

00:05:19

そして学生中心。

00:05:21

AIの活用

00:05:22

学習をパーソナライズするには

00:05:24

重要なステップから始まります。

00:05:26

学生データの収集。

00:05:29

すべては

00:05:30

テストと評価。

00:05:32

すべての小テスト、すべての試験は、学生が

00:05:34

パス、情報の提供

00:05:35

貴重なスキル

00:05:37

その成果だけでなく、

00:05:39

その難しさの分野。

00:05:42

また、フィードバックも収集します

00:05:44

経験。レッスンまたはモジュールの後、

00:05:46

学生の意見を募集しています。

00:05:48

彼らの気持ち、彼らの提案、

00:05:50

これらすべてが、私たちのデータベースを充実させています。

00:05:53

そして、あなたがプラットフォームを考えるなら

00:05:55

eラーニングプログラムは、

00:05:57

コンテンツに関しては、もう一度考えてみてください。

00:05:58

リアルタイムでキャプチャします

00:06:00

にかかる時間などのデータ

00:06:02

生徒はレッスンを受け継ぎ、

00:06:04

それが完了する演習、

00:06:06

彼らが見ているビデオ。

00:06:07

そして、人間的な側面も忘れてはいけません。

00:06:10

教師

00:06:11

教室での観察を通して、

00:06:13

に関する貴重なデータを提供します。

00:06:15

生徒の参加と行動。

00:06:17

このデータがすべて収集されると、

00:06:20

彼らは慎重に

00:06:21

整理整頓と準備。

00:06:22

これは、一貫性をチェックすることを意味します。

00:06:26

重複を排除し、

00:06:28

次のステップへの準備が整いました。

00:06:30

次のステップは?

00:06:31

インテリジェンスツールへのフィード

00:06:34

このデータで。

00:06:36

このプロセスは、

00:06:37

舞台裏では技術的ですが、

00:06:39

ユーザー向けでもあります

00:06:40

ファイルを送信するよりも。

00:06:42

しかし、仕事はそれだけにとどまりません。

00:06:45

データは生きており、

00:06:47

それらは進化しています。

00:06:48

したがって、継続することが重要です

00:06:50

AIツールを更新する

00:06:52

それが適応し、洗練されるように。

00:06:54

そして、忘れてはならないのは、ずっと

00:06:56

このプロセスのうち、

00:06:57

プライバシーとセキュリティ

00:06:59

の学生データの割合が

00:07:01

私たちの最優先事項。

00:07:03

教育にAIを活用する、

00:07:05

何よりも、それは同盟です

00:07:08

テクノロジーと人間性の間

00:07:10

すべての学生に最高のものを提供します。

00:07:12

AIのおかげで、

00:07:14

パーソナライゼーションの実現

00:07:15

新しいレベル。

00:07:16

学生のニーズを予測できます

00:07:19

ソリューションの提供

00:07:20

リアルタイムで。しかし

00:07:22

品質に大きく依存します

00:07:24

データであり、まだ必要です

00:07:26

人間の介入

00:07:28

卓越性の確保。AIで、

00:07:30

私たちはその先端にいます

00:07:32

教育の新時代、組み合わせる

00:07:33

テクノロジーと教育法がもたらす

00:07:35

比類のない学習体験。

00:00:05

In deze training,

00:00:06

We gaan uitzoeken hoe

00:00:07

Kunstmatige intelligentie is bezig met het proces van

00:00:09

Een revolutie teweegbrengen in de manier waarop mensen creëren

00:00:12

Pedagogische inhoud om tegemoet te komen aan de behoeften van

00:00:14

specifieke behoeften van elke student.

00:00:16

Personalisatie in het onderwijs

00:00:18

is niet zomaar een trend,

00:00:20

het is een noodzaak.

00:00:21

Door de inhoud af te stemmen op elke student,

00:00:24

we maken het begrijpelijker,

00:00:26

betrokkenheid en motivatie.

00:00:29

Kunstmatige intelligentie

00:00:30

met zijn vermogen om te analyseren

00:00:32

enorme hoeveelheden data,

00:00:34

biedt een unieke kans om de

00:00:37

pedagogische methoden voor elk individu.

00:00:39

Kunstmatige intelligentie

00:00:40

in de onderwijscontext,

00:00:43

Is gebaseerd op een breed scala aan gegevens

00:00:45

Van studenten om te informeren

00:00:47

en het besluitvormingsproces te sturen.

00:00:50

Deze gegevens kunnen het volgende omvatten:

00:00:56

de scores, de snelheid van de

00:00:58

Respons en terugkerende fouten

00:01:00

worden diepgaand geanalyseerd.

00:01:02

Door trends in de loop van de tijd te bestuderen,

00:01:04

AI kan detecteren of een leerling vooruitgang boekt,

00:01:06

stagneert of moeilijkheden ondervindt

00:01:08

in bepaalde onderwerpen of concepten.

00:01:15

Feedback, of het nu gaat om

00:01:16

rechtstreeks gedoneerd door de

00:01:17

studenten of hun docenten,

00:01:19

zijn een schat aan informatie.

00:01:20

AI kan deze feedback gebruiken

00:01:23

om de barrières te begrijpen,

00:01:25

interessegebieden of zelfs stijlen

00:01:27

van de gewenste leerervaring van de student.

00:01:33

Klikken, tijd doorgebracht op een pagina,

00:01:36

gedownloade bronnen,

00:01:37

Video's bekeken (en tijdens

00:01:39

hoe lang) verstrekken aan AI

00:01:41

een duidelijk beeld van

00:01:43

de student en de gebieden die behouden

00:01:46

hoe meer zijn aandacht. Van

00:01:49

deze rijke schat aan informatie, AI

00:01:50

ontwikkelt leerprofielen.

00:01:53

Als een leerling bijvoorbeeld een

00:01:55

sterke aanleg voor wiskunde,

00:01:57

maar worstelt in de geschiedenis, AI

00:01:59

zal het detecteren.

00:02:00

Ze zou dan kunnen aanbevelen

00:02:02

Aanvullende bronnen in

00:02:04

verhaal om deze leemte op te vullen,

00:02:06

terwijl ze meer geavanceerde middelen bieden

00:02:08

wiskunde te blijven stimuleren

00:02:10

de interesse van de student op dit gebied.

00:02:13

Bovendien

00:02:13

als de AI detecteert dat de leerling

00:02:16

in het bijzonder door de

00:02:17

video's in plaats van teksten,

00:02:19

Het zou prioriteit kunnen geven aan middelen

00:02:21

video in zijn aanbevelingen.

00:02:23

AI identificeert dus niet alleen

00:02:25

sterke en zwakke punten,

00:02:27

maar het past ook de

00:02:29

Inhoud opmaken op basis van

00:02:30

van de voorkeuren van de student.

00:02:33

Aan het eind van de dag, dankzij

00:02:34

deze gedetailleerde analyse,

00:02:35

Kunstmatige intelligentie is

00:02:37

in staat om te creëren of te suggereren

00:02:39

Leermiddelen die

00:02:41

zijn niet alleen aangepast aan de

00:02:43

het academische niveau van de student,

00:02:45

maar ook aan zijn stijl en

00:02:47

leervoorkeuren,

00:02:48

waardoor een ervaring wordt geboden

00:02:51

Echt gepersonaliseerd onderwijs.

00:02:56

Knewton is een vooruitstrevend platform

00:02:59

die kunstmatige intelligentie bevat

00:03:01

om een revolutie teweeg te brengen in de educatieve ervaring.

00:03:04

Zijn belangrijkste troef is zijn vermogen

00:03:07

Routes dynamisch aanpassen

00:03:09

leren van studenten. In plaats van

00:03:11

een rigide curriculum voor te stellen,

00:03:13

Knewton evalueert voortdurend de prestaties,

00:03:16

Gedrag en interacties

00:03:18

studenten met de inhoud.

00:03:20

Bijvoorbeeld als een leerling uitblinkt

00:03:22

in een gebied maar ervaart

00:03:24

moeilijkheden in een andere, het platform

00:03:26

reorganiseert haar modules om de

00:03:28

zwakke punten terwijl de

00:03:31

om sterke gebieden te stimuleren.

00:03:33

Daarnaast maakt Knewton gebruik van

00:03:35

Voorspellende analyses om op te anticiperen

00:03:36

de behoeften van de studenten,

00:03:38

Zo krijgen ze ervaringen

00:03:40

van echt leren

00:03:41

Gepersonaliseerd en relevant.

00:03:46

DreamBox is niet zomaar een

00:03:49

wiskundig leerplatform;

00:03:51

Het is een adaptieve ervaring die

00:03:53

vindt zichzelf opnieuw uit bij elke interactie.

00:03:56

Gebouwd rond geavanceerde AI,

00:03:58

Het reageert in realtime

00:04:00

aan de acties van de studenten.

00:04:01

Als een leerling een concept snel onder de knie heeft,

00:04:04

DreamBox herkent dit en daagt het uit

00:04:06

met complexere problemen.

00:04:08

Als een leerling het moeilijk lijkt te hebben,

00:04:10

Het platform biedt middelen

00:04:12

en aanvullende ondersteuning voor

00:04:14

Verduidelijk en versterk het begrip.

00:04:17

Leerkrachten en ouders hebben er baat bij

00:04:19

ook gedetailleerde dashboards,

00:04:21

laten zien waar de leerling in uitblinkt en

00:04:23

waar ze meer ondersteuning nodig hebben,

00:04:25

Onderwijs transformeren

00:04:27

Wiskunde in één proces

00:04:29

collaboratief en interactief.

00:04:34

Smart Sparrow is ontworpen rond

00:04:36

het idee dat leren

00:04:38

is geen eenrichtingsverkeer.

00:04:40

Het gaat niet alleen om absorberen

00:04:42

inhoud, maar om ermee te interageren.

00:04:44

Met behulp van een op AI gebaseerde aanpak,

00:04:46

Het platform evalueert de voortgang

00:04:49

van de student en zijn mate van betrokkenheid.

00:04:51

Als een student bijvoorbeeld slaagt

00:04:53

veel tijd op een module zonder

00:04:56

voortgang, kan Smart Sparrow bepalen

00:04:58

het is geblokkeerd of uitgeschakeld, en

00:05:00

Pas de inhoud dienovereenkomstig aan.

00:05:02

Het zou een

00:05:04

interactieve activiteit of

00:05:05

quizzen om de interesse weer aan te wakkeren,

00:05:07

of wijzig de presentatiemodus

00:05:09

inhoud beter aan te passen aan de

00:05:11

de leerstijl van de leerling.

00:05:13

Uiteindelijk wil Smart Sparrow

00:05:17

Vloeiender, interactiever leren

00:05:19

en studentgericht.

00:05:21

Het gebruik van AI

00:05:22

om het leren te personaliseren

00:05:24

Begint met een cruciale stap:

00:05:26

het verzamelen van studentgegevens.

00:05:29

Het begint allemaal met

00:05:30

tests en beoordelingen.

00:05:32

Elke quiz, elk examen dat de student

00:05:34

passeert, geeft ons informatie

00:05:35

Waardevolle vaardigheden

00:05:37

verwezenlijkingen, maar ook

00:05:39

de moeilijkheden.

00:05:42

We verzamelen ook feedback

00:05:44

ervaring. Na een les of module,

00:05:46

We vragen naar de mening van studenten.

00:05:48

Hun gevoelens, hun suggesties,

00:05:50

Dit alles is een verrijking van onze database.

00:05:53

En als je denkt dat de platforms

00:05:55

E-learningprogramma's zijn slechts

00:05:57

Als het op inhoud aankomt, denk dan nog eens goed na!

00:05:58

Ze leggen in realtime vast

00:06:00

gegevens, zoals de tijd die nodig is om

00:06:02

de leerling geeft een les door,

00:06:04

de oefeningen die het voltooit,

00:06:06

de video's die ze bekijken.

00:06:07

En laten we het menselijke aspect niet vergeten.

00:06:10

Onderwijsgevenden

00:06:11

door hun observaties in de klas,

00:06:13

waardevolle gegevens te verstrekken over de

00:06:15

participatie en gedrag van studenten.

00:06:17

Zodra al deze gegevens zijn verzameld,

00:06:20

Ze zijn zorgvuldig

00:06:21

georganiseerd en voorbereid.

00:06:22

Dit betekent dat er moet worden gecontroleerd op consistentie,

00:06:26

duplicaten te elimineren en ervoor te zorgen dat

00:06:28

Alles is klaar voor onze volgende stap.

00:06:30

De volgende stap?

00:06:31

Voed onze intelligentietool

00:06:34

met deze gegevens.

00:06:36

Dit proces,

00:06:37

Hoewel technisch achter de schermen,

00:06:39

is ook voor de gebruiker

00:06:40

dan het verzenden van een bestand.

00:06:42

Maar daar houdt het werk niet op.

00:06:45

De gegevens leven,

00:06:47

ze evolueren.

00:06:48

Het is daarom van cruciaal belang om door te gaan met

00:06:50

update onze AI-tool

00:06:52

zodat het zich aanpast en verfijnt.

00:06:54

En laten we niet vergeten, al die tijd

00:06:56

van dit proces,

00:06:57

Privacy en beveiliging

00:06:59

van de leerlinggegevens is

00:07:01

Onze eerste prioriteit.

00:07:03

AI ten dienste van het onderwijs,

00:07:05

Bovenal is het een alliantie

00:07:08

tussen technologie en menselijkheid voor

00:07:10

Bied elke student het beste.

00:07:12

Dankzij AI,

00:07:14

Personalisatie bereikt

00:07:15

een nieuw niveau.

00:07:16

Het kan anticiperen op de behoeften van studenten

00:07:19

en oplossingen bieden

00:07:20

in realtime. Echter

00:07:22

Het is sterk afhankelijk van kwaliteit

00:07:24

gegevens en vereist nog steeds

00:07:26

menselijk ingrijpen om

00:07:28

Zorgen voor uitmuntendheid. Met AI,

00:07:30

We staan aan de vooravond van een

00:07:32

nieuw tijdperk in het onderwijs, waarin

00:07:33

Technologie en pedagogiek om te leveren

00:07:35

Een ongeëvenaarde leerervaring.

00:00:05

Trong khóa đào tạo này,

00:00:06

Chúng ta sẽ tìm hiểu làm thế nào

00:00:07

Trí tuệ nhân tạo đang trong quá trình

00:00:09

Cách mạng hóa cách mọi người sáng tạo

00:00:12

Nội dung sư phạm đáp ứng nhu cầu của

00:00:14

nhu cầu cụ thể của từng học sinh.

00:00:16

Cá nhân hóa trong giáo dục

00:00:18

không chỉ là một xu hướng,

00:00:20

Đó là một điều cần thiết.

00:00:21

Bằng cách điều chỉnh nội dung cho phù hợp với từng học sinh,

00:00:24

chúng tôi làm cho nó dễ hiểu hơn,

00:00:26

cam kết và động lực.

00:00:29

Trí tuệ nhân tạo,

00:00:30

với khả năng phân tích

00:00:32

lượng dữ liệu khổng lồ,

00:00:34

cung cấp một cơ hội duy nhất để thích ứng với

00:00:37

phương pháp sư phạm cho mỗi cá nhân.

00:00:39

Trí tuệ nhân tạo,

00:00:40

trong bối cảnh giáo dục,

00:00:43

Dựa trên một loạt các dữ liệu

00:00:45

từ sinh viên đến thông báo

00:00:47

và hướng dẫn quá trình ra quyết định của nó.

00:00:50

Dữ liệu này có thể bao gồm:

00:00:56

Điểm số, tốc độ của

00:00:58

Phản hồi và lỗi định kỳ

00:01:00

đều được phân tích sâu.

00:01:02

Bằng cách nghiên cứu xu hướng theo thời gian,

00:01:04

AI có thể phát hiện nếu một học sinh đang tiến bộ,

00:01:06

trì trệ hoặc đang gặp khó khăn

00:01:08

trong một số môn học hoặc khái niệm nhất định.

00:01:15

Phản hồi, cho dù đó là

00:01:16

do các đơn vị trực tiếp quyên góp

00:01:17

sinh viên hoặc người hướng dẫn của họ,

00:01:19

là một kho tàng thông tin.

00:01:20

AI có thể sử dụng phản hồi này

00:01:23

để hiểu các rào cản,

00:01:25

lĩnh vực quan tâm hoặc thậm chí phong cách

00:01:27

về trải nghiệm học tập ưa thích của học sinh.

00:01:33

Nhấp chuột, thời gian dành cho một trang,

00:01:36

tài nguyên đã tải xuống,

00:01:37

Video đã xem (và trong khi xem

00:01:39

bao lâu) cung cấp cho AI

00:01:41

Một bức tranh rõ ràng về

00:01:43

Học sinh và các khu vực giữ lại

00:01:46

sự chú ý của anh càng nhiều. Từ

00:01:49

mỏ thông tin phong phú này, AI

00:01:50

phát triển hồ sơ học tập.

00:01:53

Ví dụ: nếu một học sinh hiển thị một

00:01:55

năng khiếu mạnh mẽ cho toán học,

00:01:57

nhưng đấu tranh trong lịch sử, AI

00:01:59

sẽ phát hiện ra nó.

00:02:00

Sau đó, cô ấy có thể giới thiệu

00:02:02

Tài nguyên bổ sung trong

00:02:04

câu chuyện để lấp đầy khoảng trống này,

00:02:06

đồng thời cung cấp các tài nguyên nâng cao hơn

00:02:08

trong toán học để tiếp tục kích thích

00:02:10

sự quan tâm của học sinh trong lĩnh vực này.

00:02:13

Ngoài ra

00:02:13

nếu AI phát hiện ra rằng học sinh là

00:02:16

Đặc biệt cam kết bởi

00:02:17

video thay vì văn bản,

00:02:19

Nó có thể ưu tiên các nguồn lực

00:02:21

video trong các khuyến nghị của nó.

00:02:23

Do đó, không chỉ AI xác định

00:02:25

lĩnh vực sức mạnh và điểm yếu,

00:02:27

Nhưng nó cũng thích nghi với

00:02:29

Định dạng nội dung dựa trên

00:02:30

theo sở thích của học sinh.

00:02:33

Vào cuối ngày, nhờ

00:02:34

Phân tích chi tiết này,

00:02:35

Trí tuệ nhân tạo là

00:02:37

Có thể tạo hoặc đề xuất

00:02:39

Tài nguyên giáo dục

00:02:41

không chỉ thích nghi với

00:02:43

trình độ học vấn của học sinh,

00:02:45

mà còn với phong cách của anh ấy và

00:02:47

sở thích học tập,

00:02:48

do đó cung cấp trải nghiệm

00:02:51

giáo dục thực sự cá nhân hóa.

00:02:56

Knewton là một nền tảng tư duy tiến bộ

00:02:59

kết hợp trí tuệ nhân tạo

00:03:01

để cách mạng hóa trải nghiệm giáo dục.

00:03:04

Tài sản chính của nó là khả năng của nó

00:03:07

Tự động điều chỉnh lộ trình

00:03:09

học tập của học sinh. Thay vì

00:03:11

để đề xuất một chương trình giảng dạy cứng nhắc,

00:03:13

Knewton liên tục đánh giá hiệu suất,

00:03:16

Hành vi và tương tác

00:03:18

học sinh với nội dung.

00:03:20

Ví dụ, nếu một học sinh xuất sắc

00:03:22

trong một khu vực nhưng đang trải qua

00:03:24

Khó khăn trong một nền tảng khác, nền tảng

00:03:26

tổ chức lại các mô-đun của nó để tăng cường

00:03:28

khu vực yếu trong khi tiếp tục

00:03:31

để kích thích các khu vực mạnh.

00:03:33

Ngoài ra, Knewton sử dụng

00:03:35

Phân tích dự đoán để dự đoán

00:03:36

nhu cầu của học sinh,

00:03:38

do đó cung cấp cho họ những kinh nghiệm

00:03:40

của việc học tập thực sự

00:03:41

Cá nhân hóa và có liên quan.

00:03:46

DreamBox không chỉ là một cái khác

00:03:49

nền tảng học tập toán học;

00:03:51

Đó là một trải nghiệm thích ứng

00:03:53

tự đổi mới với mỗi tương tác.

00:03:56

Được xây dựng xung quanh AI tinh vi,

00:03:58

Nó phản hồi trong thời gian thực

00:04:00

đến hành động của học sinh.

00:04:01

Nếu một học sinh nhanh chóng nắm vững một khái niệm,

00:04:04

DreamBox nhận ra điều này và thách thức nó

00:04:06

với những vấn đề phức tạp hơn.

00:04:08

Nếu một học sinh dường như đang gặp khó khăn,

00:04:10

Nền tảng cung cấp tài nguyên

00:04:12

và hỗ trợ thêm cho

00:04:14

làm rõ và tăng cường sự hiểu biết.

00:04:17

Giáo viên và phụ huynh được hưởng lợi

00:04:19

cũng bảng điều khiển chi tiết,

00:04:21

chỉ cho họ nơi học sinh vượt trội và

00:04:23

nơi họ cần hỗ trợ nhiều hơn,

00:04:25

Chuyển đổi giáo dục

00:04:27

Toán học trong một quá trình

00:04:29

hợp tác và tương tác.

00:04:34

Smart Sparrow được thiết kế xung quanh

00:04:36

Ý tưởng rằng học tập

00:04:38

không phải là con đường một chiều.

00:04:40

Nó không chỉ là về sự hấp thụ

00:04:42

nội dung, nhưng để tương tác với nó.

00:04:44

Sử dụng phương pháp tiếp cận dựa trên AI,

00:04:46

Nền tảng đánh giá tiến độ

00:04:49

của học sinh và mức độ cam kết của họ.

00:04:51

Nếu, ví dụ, một học sinh vượt qua

00:04:53

rất nhiều thời gian trên một mô-đun mà không có

00:04:56

tiến độ, Smart Sparrow có thể xác định

00:04:58

nó bị chặn hoặc thảnh thơi, và

00:05:00

Điều chỉnh nội dung cho phù hợp.

00:05:02

Nó có thể giới thiệu một

00:05:04

hoạt động tương tác hoặc

00:05:05

câu đố để khơi dậy sự quan tâm,

00:05:07

hoặc thay đổi chế độ trình bày

00:05:09

nội dung để thích ứng tốt hơn với

00:05:11

phong cách học tập của học sinh.

00:05:13

Cuối cùng, Smart Sparrow nhằm mục đích thực hiện

00:05:17

Học tập tương tác, trôi chảy hơn

00:05:19

và lấy học sinh làm trung tâm.

00:05:21

Việc sử dụng AI

00:05:22

để cá nhân hóa việc học

00:05:24

Bắt đầu với một bước quan trọng:

00:05:26

việc thu thập dữ liệu học sinh.

00:05:29

Tất cả bắt đầu với

00:05:30

kiểm tra và đánh giá.

00:05:32

Mỗi bài kiểm tra, mỗi bài kiểm tra mà học sinh

00:05:34

vượt qua, cung cấp cho chúng tôi thông tin

00:05:35

Kỹ năng quý giá

00:05:37

thành tựu của nó, nhưng cũng

00:05:39

lĩnh vực khó khăn của nó.

00:05:42

Chúng tôi cũng thu thập phản hồi

00:05:44

kinh nghiệm. Sau một bài học hoặc mô-đun,

00:05:46

Chúng tôi đang xin ý kiến học sinh.

00:05:48

Cảm xúc của họ, đề nghị của họ,

00:05:50

Tất cả điều này làm phong phú thêm cơ sở dữ liệu của chúng tôi.

00:05:53

Và nếu bạn nghĩ rằng các nền tảng

00:05:55

Các chương trình học trực tuyến chỉ là

00:05:57

Khi nói đến nội dung, hãy suy nghĩ lại!

00:05:58

Họ chụp trong thời gian thực

00:06:00

dữ liệu như thời gian cần thiết để

00:06:02

học sinh truyền lại một bài học,

00:06:04

các bài tập nó hoàn thành,

00:06:06

các video họ xem.

00:06:07

Và chúng ta đừng quên khía cạnh con người.

00:06:10

Giáo viên

00:06:11

Thông qua quan sát lớp học của họ,

00:06:13

Cung cấp dữ liệu có giá trị về

00:06:15

sự tham gia và hành vi của học sinh.

00:06:17

Khi tất cả dữ liệu này đã được thu thập,

00:06:20

Họ cẩn thận

00:06:21

tổ chức và chuẩn bị.

00:06:22

Điều này có nghĩa là kiểm tra tính nhất quán,

00:06:26

Loại bỏ trùng lặp và đảm bảo rằng

00:06:28

Mọi thứ đã sẵn sàng cho bước tiếp theo của chúng tôi.

00:06:30

Bước tiếp theo?

00:06:31

Cung cấp công cụ thông minh của chúng tôi

00:06:34

với dữ liệu này.

00:06:36

Quá trình này,

00:06:37

Mặc dù kỹ thuật đằng sau hậu trường,

00:06:39

cũng dành cho người dùng

00:06:40

hơn là gửi một tập tin.

00:06:42

Nhưng công việc không dừng lại ở đó.

00:06:45

Dữ liệu còn sống,

00:06:47

Họ đang phát triển.

00:06:48

Do đó, điều quan trọng là phải tiếp tục

00:06:50

cập nhật công cụ AI của chúng tôi

00:06:52

để nó thích nghi và tinh chỉnh.

00:06:54

Và chúng ta đừng quên, tất cả cùng

00:06:56

của quá trình này,

00:06:57

Quyền riêng tư & Bảo mật

00:06:59

của dữ liệu học sinh là

00:07:01

Ưu tiên số một của chúng tôi.

00:07:03

AI phục vụ giáo dục,

00:07:05

Trên hết, đó là một liên minh

00:07:08

giữa công nghệ và nhân loại cho

00:07:10

Cung cấp những gì tốt nhất cho mọi học sinh.

00:07:12

Nhờ AI,

00:07:14

Cá nhân hóa đạt được

00:07:15

một cấp độ mới.

00:07:16

Nó có thể dự đoán nhu cầu của học sinh

00:07:19

và đưa ra các giải pháp

00:07:20

trong thời gian thực. Tuy nhiên

00:07:22

Nó phụ thuộc nhiều vào chất lượng

00:07:24

dữ liệu và vẫn yêu cầu

00:07:26

sự can thiệp của con người để

00:07:28

Đảm bảo sự xuất sắc. Với AI,

00:07:30

Chúng ta đang ở trên đỉnh của một

00:07:32

Kỷ nguyên mới trong giáo dục, kết hợp

00:07:33

Công nghệ và phương pháp sư phạm để cung cấp

00:07:35

Một trải nghiệm học tập tuyệt vời.

00:00:05

在本次培訓中，

00:00:06

我們將找出方法

00:00:07

人工智慧正在

00:00:09

徹底改變人們的創作方式

00:00:12

滿足

00:00:14

每個學生的具體需求。

00:00:16

教育中的個人化

00:00:18

不僅僅是一種趨勢，

00:00:20

這是必需品。

00:00:21

通過為每個學生量身定製內容，

00:00:24

我們讓它更容易理解，

00:00:26

承諾和動力。

00:00:29

人工智慧

00:00:30

具有分析能力

00:00:32

海量數據，

00:00:34

提供了一個獨特的機會來適應

00:00:37

每個人的教學方法。

00:00:39

人工智慧

00:00:40

在教育方面，

00:00:43

基於廣泛的數據

00:00:45

從學生那裡通知

00:00:47

並指導其決策過程。

00:00:50

這些資料可能包括：

00:00:56

分數，速度

00:00:58

回應和重複錯誤

00:01:00

進行了深入分析。

00:01:02

通過研究隨時間推移的趨勢，

00:01:04

人工智慧可以檢測學生是否在進步，

00:01:06

停滯不前或遇到困難

00:01:08

在某些主題或概念中。

00:01:15

反饋，無論是

00:01:16

由直接捐贈

00:01:17

學生或他們的導師，

00:01:19

是信息的寶庫。

00:01:20

AI 可以使用此反饋

00:01:23

要了解障礙，

00:01:25

感興趣的領域甚至風格

00:01:27

學生喜歡的學習體驗。

00:01:33

點擊次數、在頁面上花費的時間、

00:01:36

下載的資源，

00:01:37

觀看的影片（以及期間）

00:01:39

多長時間）提供給 AI

00:01:41

一幅清晰的圖片

00:01:43

學生和保留的領域

00:01:46

他的注意力越多。從

00:01:49

這個豐富的資訊礦，人工智慧

00:01:50

開發學習檔案。

00:01:53

例如，如果學生顯示

00:01:55

較強的數學天賦，

00:01:57

但在歷史上掙扎，人工智慧

00:01:59

將檢測到它。

00:02:00

然後她可以推薦

00:02:02

其他資源

00:02:04

故事來填補這個空白，

00:02:06

同時提供更高級的資源

00:02:08

在數學上繼續刺激

00:02:10

學生對這一領域的興趣。

00:02:13

另外

00:02:13

如果 AI 檢測到學生是

00:02:16

特別承諾

00:02:17

視頻而不是文字，

00:02:19

它可以確定資源的優先次序

00:02:21

視頻在其推薦中。

00:02:23

因此，人工智慧不僅可以識別

00:02:25

優勢和劣勢領域，

00:02:27

但它也適應了

00:02:29

格式化內容基於

00:02:30

學生的喜好。

00:02:33

歸根結底，感謝

00:02:34

這個詳細的分析，

00:02:35

人工智慧是

00:02:37

能夠創建或建議

00:02:39

教育資源

00:02:41

不僅適應

00:02:43

學生的學術水準，

00:02:45

也對他的風格和

00:02:47

學習偏好，

00:02:48

從而提供一種體驗

00:02:51

真正個人化的教育。

00:02:56

Knewton是一個具有前瞻性的平臺

00:02:59

結合人工智慧

00:03:01

徹底改變教育體驗。

00:03:04

它的主要資產是它的能力

00:03:07

動態調整路線

00:03:09

學生學習。而不是

00:03:11

提出嚴格的課程設置，

00:03:13

Knewton 不斷評估性能，

00:03:16

行為和互動

00:03:18

學生與內容。

00:03:20

例如，如果學生表現出色

00:03:22

在一個地區，但正在經歷

00:03:24

另一個困難，平臺

00:03:26

重組其模組以加強

00:03:28

繼續時的薄弱環節

00:03:31

刺激強區。

00:03:33

此外，Knewton 還使用

00:03:35

預測分析

00:03:36

學生的需求，

00:03:38

從而為他們提供經驗

00:03:40

真正學習

00:03:41

個性化和相關性。

00:03:46

DreamBox 不僅僅是另一個

00:03:49

數學學習平臺;

00:03:51

這是一種自適應體驗

00:03:53

在每次互動中重塑自我。

00:03:56

圍繞複雜的 AI 構建，

00:03:58

它實時回應

00:04:00

對學生的行為。

00:04:01

如果學生很快掌握了一個概念，

00:04:04

DreamBox認識到了這一點，並對其進行了挑戰

00:04:06

有更複雜的問題。

00:04:08

如果一個學生似乎在掙扎，

00:04:10

該平臺提供資源

00:04:12

以及對以下方面的額外支援

00:04:14

澄清和加強認識。

00:04:17

教師和家長受益

00:04:19

還有詳細的儀錶板，

00:04:21

向他們展示學生擅長的地方，以及

00:04:23

在他們需要更多支援的地方，

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教育轉型

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數學在一個過程中

00:04:29

協作和互動。

00:04:34

Smart Sparrow 是圍繞

00:04:36

學習的理念

00:04:38

不是一條單行道。

00:04:40

這不僅僅是吸收

00:04:42

內容，但要與之交互。

00:04:44

使用基於人工智慧的方法，

00:04:46

平臺評估進度

00:04:49

學生及其承諾程度。

00:04:51

例如，如果學生通過

00:04:53

在一個模組上花費大量時間，沒有

00:04:56

進度，Smart Sparrow可以確定

00:04:58

它被阻塞或脫離，並且

00:05:00

相應地調整內容。

00:05:02

它可以引入一個

00:05:04

互動活動或

00:05:05

重新點燃興趣的測驗，

00:05:07

或更改演示模式

00:05:09

內容以更好地適應

00:05:11

學生的學習風格。

00:05:13

最終，Smart Sparrow 旨在使

00:05:17

更流暢的互動式學習

00:05:19

並以學生為中心。

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人工智慧的使用

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個性化學習

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從關鍵的一步開始：

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收集學生數據。

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一切從

00:05:30

測試和評估。

00:05:32

每一次測驗，每一次考試，學生

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通過，向我們提供資訊

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寶貴技能

00:05:37

它的成就，也是

00:05:39

它的困難領域。

00:05:42

我們還收集反饋

00:05:44

經驗。在課程或模組之後，

00:05:46

我們正在徵求學生的意見。

00:05:48

他們的感受，他們的建議，

00:05:50

所有這些都豐富了我們的資料庫。

00:05:53

如果您認為平臺

00:05:55

電子學習計劃只是

00:05:57

說到內容，請再想一想！

00:05:58

他們即時捕獲

00:06:00

數據，例如所需的時間

00:06:02

學生傳授一堂課，

00:06:04

它完成的練習，

00:06:06

他們觀看的視頻。

00:06:07

我們不要忘記人性的一面。

00:06:10

教師

00:06:11

通過他們的課堂觀察，

00:06:13

提供有價值的數據

00:06:15

學生的參與和行為。

00:06:17

一旦收集了所有這些數據，

00:06:20

他們小心翼翼地

00:06:21

有組織和準備。

00:06:22

這意味著檢查一致性，

00:06:26

消除重複項並確保

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一切都準備好了，可以進行下一步。

00:06:30

下一步？

00:06:31

為我們的情報工具提供資訊

00:06:34

有了這些數據。

00:06:36

這個過程，

00:06:37

雖然幕後技術，

00:06:39

也是為用戶準備的

00:06:40

而不是發送檔。

00:06:42

但工作並不止於此。

00:06:45

數據是活的，

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他們正在發展。

00:06:48

因此，繼續至關重要

00:06:50

更新我們的 AI 工具

00:06:52

這樣它就可以適應和完善。

00:06:54

我們不要忘記，一直以來

00:06:56

在這個過程中，

00:06:57

隱私與安全

00:06:59

的學生數據是

00:07:01

我們的首要任務。

00:07:03

人工智慧為教育服務，

00:07:05

最重要的是，這是一個聯盟

00:07:08

在技術與人性之間

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為每個學生提供最好的。

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多虧了人工智慧，

00:07:14

實現個人化

00:07:15

一個新的水準。

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它可以預測學生的需求

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並提供解決方案

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即時。然而

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它高度依賴於品質

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數據，仍然需要

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人為干預

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確保卓越。有了人工智慧，

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我們正處於風口浪尖

00:07:32

教育新時代，結合

00:07:33

提供技術和教學法

00:07:35

無與倫比的學習體驗。

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