Educational Revolution : Shaping the Future of Learning with Artificial Intelligence Tutorial

The transformative impact of artificial intelligence (AI) in education is explored in this training video, highlighting innovative methods for personalizing educational content. AI is proving essential in tailoring learning strategies to each student's unique needs, harnessing a diverse range of data, such as test scores and online interactions, to establish distinctive learning profiles and deliver bespoke educational experiences. Forward-thinking platforms such as Knewton, DreamBox, and Smart Sparrow are presented as pioneering models in the integration of AI to sculpt dynamic and responsive learning pathways. The AI implementation process, from the careful collection of student data to the feeding of AI algorithms, while prioritizing data security and privacy, is dissected. The story closes by anticipating a future educational era where AI and pedagogy intertwine to deploy a personalized, technologically-enriched learning experience, sketching out a new page in the educational field.

  • 6:39
  • 1667 views

Objectifs :

This training aims to explore how artificial intelligence (AI) is transforming the creation of educational content to meet the unique needs of each student. It emphasizes the importance of personalization in education, the role of AI in analyzing student data, and the benefits of adaptive learning platforms.

Chapitres :

  1. Introduction to AI in Education
    In this training, we will discover how artificial intelligence is revolutionizing the creation of educational content to meet the specific needs of each student. Personalization in education is not just a trend; it is a necessity. By tailoring content to each student, we facilitate understanding, engagement, and strengthen motivation.
  2. The Role of AI in Personalization
    Artificial intelligence, with its ability to analyze vast amounts of data, offers a unique opportunity to tailor educational methods to each individual. In the educational context, AI relies on a wide range of student data to inform and guide its decision-making process. This data can include: - Test performances - Scores - Response speed - Recurring errors By studying trends over time, AI can detect if a student is progressing, stagnating, or encountering difficulties in certain subjects or concepts.
  3. Utilizing Feedback for Improvement
    Feedback, whether directly given by students or their instructors, is a gold mine of information. AI can use this feedback to understand stumbling points, areas of interest, or even students' preferred learning styles. Online interactions, such as clicks, time spent on a page, and resources downloaded, provide AI with a clear picture of a student's engagement and areas that hold their attention the most.
  4. Creating Learning Profiles
    From this rich mine of information, AI establishes learning profiles. For instance, if a student shows strong aptitude in mathematics but struggles in history, AI will detect it. It could then recommend additional resources in history to bridge this gap while providing more advanced resources in mathematics to continue stimulating the student's interest in that area. Moreover, if AI detects that the student is particularly engaged by videos rather than texts, it could prioritize video resources in its recommendations.
  5. Dynamic Learning Platforms
    Newton is a cutting-edge platform that integrates AI to revolutionize the educational experience. Its main strength is its ability to dynamically adjust students' learning paths. Rather than offering a rigid curriculum, Newton continuously assesses students' performance, behavior, and interactions with content. For example, if a student excels in one area but struggles in another, the platform reorganizes its modules to reinforce weak areas while continuing to stimulate strong areas.
  6. Adaptive Learning with Dreambox
    Dreambox is not just another math learning platform; it is an adaptive experience that reinvents itself with each interaction. Designed around sophisticated AI, it responds in real-time to students' actions. If a student quickly masters a concept, Dreambox recognizes it and challenges them with more complex problems. Conversely, if a student appears to struggle, the platform offers additional resources and support to clarify and reinforce understanding.
  7. Interactive Learning with Smart Sparrow
    Smart Sparrow is designed around the idea that learning is not a one-way street; it is not just about absorbing content but interacting with it. Using an AI-based approach, the platform assesses a student's progress and level of engagement. For example, if a student spends a lot of time on a module without progressing, Smart Sparrow can determine that they are stuck or disengaged and adjust the content accordingly.
  8. Data Collection and Privacy
    The use of AI for personalized learning begins with a crucial step: collecting data on the student. This includes tests and assessments, feedback after lessons, and real-time data from online interactions. Teachers also provide valuable data through classroom observations. Once all this data is collected, it is carefully organized and prepared for analysis. It is essential to ensure the privacy and security of student data throughout this process.
  9. The Future of AI in Education
    AI in the service of education is above all an alliance between technology and humanity to offer the best to each student. Thanks to AI, personalization reaches a new level, anticipating students' needs and offering solutions in real-time. However, it heavily depends on the quality of the data and still requires human intervention to ensure excellence. With AI, we are at the dawn of a new era in education, combining technology and pedagogy to offer an unmatched learning experience.

FAQ :

What is the role of AI in personalized education?

AI plays a crucial role in personalized education by analyzing vast amounts of student data to tailor educational content and methods to individual needs, enhancing understanding and engagement.

How does AI create learning profiles for students?

AI creates learning profiles by analyzing data such as test performances, feedback, and online interactions to identify a student's strengths, weaknesses, and preferred learning styles.

What are adaptive learning platforms?

Adaptive learning platforms are educational technologies that adjust the content and learning paths based on individual student performance and engagement, providing a personalized learning experience.

How can teachers benefit from AI in education?

Teachers can benefit from AI through detailed dashboards that provide insights into student performance, helping them identify areas where students excel or need additional support.

What is predictive analytics in education?

Predictive analytics in education involves using historical data to anticipate students' future needs and performance, allowing for proactive adjustments in teaching strategies.

What measures are taken to ensure student data privacy?

Ensuring student data privacy involves careful organization and preparation of data, continuous updates to AI tools, and prioritizing security throughout the data collection and analysis process.

Quelques cas d'usages :

Personalized Learning Plans

Educators can use AI to develop personalized learning plans for students, identifying specific areas where they need support and adapting resources accordingly to enhance their learning experience.

Real-Time Feedback for Students

AI platforms can provide real-time feedback to students based on their interactions, helping them understand their progress and areas needing improvement, thus fostering a more engaging learning environment.

Data-Driven Instructional Strategies

Teachers can leverage AI analytics to inform their instructional strategies, using data to adjust lesson plans and teaching methods to better meet the diverse needs of their students.

Enhanced Student Engagement

By analyzing engagement metrics, AI can help educators identify which content formats resonate most with students, allowing for the creation of more engaging and effective learning materials.

Collaborative Learning Environments

AI can facilitate collaborative learning by providing insights into group dynamics and individual contributions, enabling teachers to foster teamwork and peer learning effectively.

Glossaire :

Artificial Intelligence (AI)

A branch of computer science that aims to create systems capable of performing tasks that typically require human intelligence, such as learning, reasoning, and problem-solving.

Personalization in Education

The process of tailoring educational content and methods to meet the individual needs, preferences, and learning styles of each student.

Learning Profiles

Detailed representations of a student's strengths, weaknesses, and preferences based on data analysis, which inform personalized educational strategies.

Predictive Analytics

The use of statistical algorithms and machine learning techniques to identify the likelihood of future outcomes based on historical data.

Engagement

The level of interest, motivation, and involvement a student shows towards their learning activities.

Feedback

Information provided by students or instructors regarding performance, which can be used to identify areas of difficulty or interest.

Adaptive Learning Platforms

Educational technologies that adjust the content and learning paths based on the individual performance and engagement of students.

Smart Sparrow

An adaptive learning platform that uses AI to assess student progress and engagement, adjusting content to enhance learning experiences.

Dreambox

An adaptive math learning platform that personalizes the learning experience in real-time based on student interactions.

Newton

An educational platform that integrates AI to dynamically adjust learning paths based on student performance and behavior.

résultat(s)
00:00:04
In this training, we will discover how
00:00:07
artificial intelligence is revolutionizing
00:00:09
the creation of educational content to
00:00:11
meet the specific needs of each student.
00:00:14
Personalization in education is
00:00:15
not just a trend, it's a necessity.
00:00:18
By tailoring content to each student,
00:00:21
we facilitate understanding,
00:00:23
engagement, and strengthen motivation.
00:00:25
Artificial intelligence,
00:00:26
with its ability to analyze
00:00:28
vast amounts of data,
00:00:30
offers a unique opportunity to tailor
00:00:32
educational methods to each individual.
00:00:35
In the educational context,
00:00:37
AI relies on a wide range of student data to
00:00:40
inform and guide its decision making process.
00:00:43
This data can include test performances.
00:00:48
Scores, response speed and recurring
00:00:50
errors are analyzed in depth
00:00:52
by studying trends over time.
00:00:54
AI can detect if a student is progressing,
00:00:56
stagnating or encountering
00:00:58
difficulties in certain
00:00:59
subjects or concepts. Feedbacks
00:01:04
feedback, whether directly given
00:01:05
by students or their instructors,
00:01:07
is a gold mine of information.
00:01:09
AI can use these feedbacks to
00:01:11
understand stumbling points, areas
00:01:13
of interest, or even students
00:01:15
preferred learning styles.
00:01:17
Online interactions, clicks,
00:01:21
time spent on a page,
00:01:22
downloaded, resources,
00:01:23
videos watched and for how long
00:01:25
provide AI with a clear picture
00:01:28
of a students engagement and areas
00:01:30
that hold their attention the most.
00:01:32
From this rich mine of information,
00:01:34
AI establishes learning profiles.
00:01:36
If a student shows strong aptitude in
00:01:39
mathematics but struggles in history,
00:01:41
AI will detect it.
00:01:42
It could then recommend additional
00:01:44
resources in history to bridge this gap,
00:01:46
while providing more advanced resources
00:01:48
in mathematics to continue stimulating
00:01:50
the student's interest in that area.
00:01:53
Moreover, if AI detects that the
00:01:56
student is particularly engaged
00:01:57
by videos rather than texts, it
00:01:59
could prioritize video resources
00:02:02
in its recommendations.
00:02:04
Thus, AI not only identifies
00:02:06
areas of strength and weakness, but also
00:02:09
adapts the content format according
00:02:10
to the students preferences.
00:02:12
Ultimately, thanks to this detailed analysis,
00:02:15
artificial Intelligence is able
00:02:17
to create or suggest educational
00:02:19
resources that are not only tailored
00:02:21
to the academic level of the student,
00:02:23
but also to their learning style and
00:02:25
preferences, thus offering a truly
00:02:28
personalized educational experience.
00:02:33
Newton is a cutting edge platform
00:02:35
that integrates AI to revolutionize
00:02:37
the educational experience.
00:02:40
Its main strength is its ability to
00:02:42
dynamically adjust students learning parts.
00:02:45
Rather than offering a rigid curriculum,
00:02:47
Newton continuously assesses
00:02:49
students performance, behavior,
00:02:51
and interactions with content.
00:02:53
For example, if a student excels in
00:02:55
one area but struggles in another,
00:02:57
the platform reorganizes its modules
00:03:00
to reinforce weak areas while
00:03:02
continuing to stimulate strong areas.
00:03:04
Additionally, Newton uses predictive
00:03:06
analytics to anticipate students
00:03:08
needs, offering them truly personalized
00:03:11
and relevant learning experiences.
00:03:16
Dreambox is not just another math learning
00:03:18
platform. It's an adaptive experience that
00:03:21
reinvents itself with each interaction.
00:03:23
Designed around sophisticated AI, it responds
00:03:26
in real time to students actions.
00:03:29
If a student quickly masters a concept,
00:03:31
Dreambox recognizes it and challenges
00:03:34
them with more complex problems.
00:03:36
If a student appears to struggle,
00:03:38
the platform offers additional
00:03:39
resources and support to clarify
00:03:41
and reinforce understanding.
00:03:43
Teachers and parents also benefit
00:03:45
from detailed dashboards showing
00:03:47
where the student excels and
00:03:49
where they need more support,
00:03:51
thus transforming math teaching into a
00:03:53
collaborative and interactive process.
00:03:58
Smart Sparrow is designed around the
00:04:00
idea that learning is not a one way St.
00:04:02
it's not just about absorbing content
00:04:04
but interacting with it. Using
00:04:06
an AI based approach,
00:04:07
the platform assesses a student's
00:04:09
progress and level of engagement.
00:04:11
For example, if a student spends a lot of
00:04:13
time on a module without progressing,
00:04:16
Smart Sparrow can determine that
00:04:17
they are stuck or disengaged and
00:04:19
adjust the content accordingly.
00:04:21
It might introduce an
00:04:22
interactive activity or a quiz
00:04:24
to rekindle interest or change the
00:04:26
presentation mode of the content to
00:04:28
better suit the students learning style.
00:04:30
Ultimately, Smart Sparrow aims
00:04:31
to make learning more fluid,
00:04:33
interactive and student centered.
00:04:36
The use of AI for personalized
00:04:38
learning begins with a crucial step
00:04:41
collecting data on the student.
00:04:43
It all starts with tests and assessments.
00:04:45
Each quiz, each exam that the student
00:04:48
takes gives us valuable information
00:04:50
about their skills, achievements,
00:04:52
but also their areas of difficulty.
00:04:54
We also gather feedback after
00:04:56
a lesson or module.
00:04:57
We solicit students opinions.
00:04:59
Their feelings,
00:05:00
their suggestions all enrich our database.
00:05:03
And if you think online learning platforms
00:05:05
are just for content, think again.
00:05:07
They capture real time data like the
00:05:09
time a student spends on a lesson,
00:05:11
the exercises they complete,
00:05:13
the videos they watch.
00:05:14
Not to forget the human aspect,
00:05:16
Teachers,
00:05:17
through their classroom observations,
00:05:19
provide valuable data on
00:05:20
students participation and
00:05:22
behavior.
00:05:22
Once all this data is collected,
00:05:25
it is carefully organized and prepared.
00:05:28
This means checking for consistency,
00:05:30
eliminating duplicates and ensuring
00:05:32
everything is ready for our next step.
00:05:34
The next step?
00:05:36
Feeding our artificial intelligence
00:05:38
tool with this data.
00:05:40
This process,
00:05:41
although technical behind the scenes,
00:05:42
is as simple as sending a file for the user.
00:05:45
But the work doesn't stop there.
00:05:47
Data is alive, it evolves.
00:05:50
Therefore, it is crucial to continue updating
00:05:53
our AI tool so that it adapts and refines.
00:05:56
And let's not forget,
00:05:57
throughout this process,
00:05:58
the privacy and security of student
00:06:01
data are our number one priority.
00:06:04
AI in the service of education is above
00:06:06
all an alliance between technology and
00:06:08
humanity to offer the best to each student.
00:06:11
Thanks to AI,
00:06:12
personalization reaches a new level.
00:06:15
It can anticipate students needs
00:06:17
and offer solutions in real time.
00:06:19
However, it heavily depends
00:06:20
on the quality of the data and
00:06:23
still requires human intervention
00:06:24
to ensure excellence. With AI, we
00:06:27
are at the dawn of a new era in education,
00:06:29
combining technology and pedagogy to
00:06:32
offer an unmatched learning experience.

No elements match your search in this video....
Do another search or back to content !

 

résultat(s)
00:00:04
Nesta formação, vamos descobrir como
00:00:07
A inteligência artificial está a revolucionar
00:00:09
a criação de conteúdos educativos para
00:00:11
atender às necessidades específicas de cada aluno.
00:00:14
A personalização na educação é
00:00:15
não é apenas uma tendência, é uma necessidade.
00:00:18
Adaptando o conteúdo a cada aluno,
00:00:21
facilitamos a compreensão,
00:00:23
e fortalecer a motivação.
00:00:25
Inteligência artificial,
00:00:26
com a sua capacidade de análise
00:00:28
grandes quantidades de dados,
00:00:30
oferece uma oportunidade única de adaptar
00:00:32
métodos educacionais para cada indivíduo.
00:00:35
No contexto educativo,
00:00:37
A IA depende de uma ampla gama de dados dos alunos para
00:00:40
informar e orientar o seu processo de tomada de decisão.
00:00:43
Esses dados podem incluir desempenhos de teste.
00:00:48
Pontuações, velocidade de resposta e recorrentes
00:00:50
Os erros são analisados em profundidade
00:00:52
estudando as tendências ao longo do tempo.
00:00:54
A IA pode detetar se um aluno está progredindo,
00:00:56
Estagnação ou encontro
00:00:58
dificuldades em determinadas
00:00:59
assuntos ou conceitos. Comentários
00:01:04
feedback, quer seja dado diretamente
00:01:05
pelos estudantes ou pelos seus instrutores,
00:01:07
é uma mina de ouro de informação.
00:01:09
A IA pode usar esses feedbacks para
00:01:11
Entenda os pontos de tropeço, as áreas
00:01:13
de interesse, ou mesmo estudantes
00:01:15
estilos de aprendizagem preferidos.
00:01:17
Interações online, cliques,
00:01:21
tempo gasto numa página,
00:01:22
transferido, recursos,
00:01:23
vídeos assistidos e por quanto tempo
00:01:25
fornecer à IA uma imagem clara
00:01:28
de um envolvimento dos alunos e áreas
00:01:30
que prendem mais a sua atenção.
00:01:32
A partir desta rica mina de informação,
00:01:34
A IA estabelece perfis de aprendizagem.
00:01:36
Se um aluno mostrar forte aptidão em
00:01:39
matemática, mas luta na história,
00:01:41
A IA irá detetá-lo.
00:01:42
Poderia, então, recomendar
00:01:44
recursos na história para colmatar esta lacuna,
00:01:46
ao mesmo tempo que fornece recursos mais avançados
00:01:48
em matemática para continuar a estimular
00:01:50
o interesse do aluno nessa área.
00:01:53
Além disso, se a IA detetar que o
00:01:56
estudante é particularmente engajado
00:01:57
por vídeos em vez de textos,
00:01:59
poderia priorizar recursos de vídeo
00:02:02
nas suas recomendações.
00:02:04
Assim, a IA não apenas identifica
00:02:06
áreas de força e fraqueza, mas também
00:02:09
adapta o formato do conteúdo de acordo com
00:02:10
às preferências dos alunos.
00:02:12
Em última análise, graças a esta análise detalhada,
00:02:15
a inteligência artificial é capaz
00:02:17
para criar ou sugerir
00:02:19
recursos que não são apenas adaptados
00:02:21
ao nível académico do estudante,
00:02:23
mas também ao seu estilo de aprendizagem e
00:02:25
preferências, oferecendo assim uma
00:02:28
experiência educacional personalizada.
00:02:33
Newton é uma plataforma de ponta
00:02:35
que integra IA para revolucionar
00:02:37
a experiência educativa.
00:02:40
A sua principal força é a sua capacidade de
00:02:42
ajustar dinamicamente as partes de aprendizagem dos alunos.
00:02:45
Em vez de oferecer um currículo rígido,
00:02:47
Newton avalia continuamente
00:02:49
desempenho dos alunos, comportamento,
00:02:51
e interações com conteúdo.
00:02:53
Por exemplo, se um aluno se destacar em
00:02:55
numa área, mas lutas noutra,
00:02:57
A plataforma reorganiza os seus módulos
00:03:00
reforçar as zonas débeis, ao mesmo tempo que
00:03:02
continuar a estimular áreas fortes.
00:03:04
Além disso, Newton usa preditivos
00:03:06
Analytics para antecipar os alunos
00:03:08
necessidades, oferecendo-lhes verdadeiramente personalizado
00:03:11
e experiências de aprendizagem relevantes.
00:03:16
Dreambox não é apenas mais um aprendizado de matemática
00:03:18
plataforma. É uma experiência adaptativa que
00:03:21
reinventa-se a cada interação.
00:03:23
Projetado em torno de IA sofisticada, ele responde
00:03:26
em tempo real para as ações dos alunos.
00:03:29
Se um aluno domina rapidamente um conceito,
00:03:31
A Dreambox reconhece-o e desafia-o
00:03:34
com problemas mais complexos.
00:03:36
Se um estudante parece ter dificuldades,
00:03:38
A plataforma oferece
00:03:39
Recursos e apoio para clarificar
00:03:41
e reforçar a compreensão.
00:03:43
Professores e pais também são beneficiados
00:03:45
a partir de painéis detalhados mostrando
00:03:47
onde o aluno se destaca e
00:03:49
onde necessitam de mais apoio,
00:03:51
transformando, assim, o ensino da matemática num
00:03:53
processo colaborativo e interativo.
00:03:58
O Pardal Inteligente foi concebido em torno da
00:04:00
ideia de que aprender não é um sentido único St.
00:04:02
não se trata apenas de absorver conteúdo
00:04:04
mas interagindo com ele. Utilização
00:04:06
uma abordagem baseada na IA,
00:04:07
A plataforma avalia a
00:04:09
progresso e nível de envolvimento.
00:04:11
Por exemplo, se um aluno gasta muito
00:04:13
tempo num módulo sem progredir,
00:04:16
O Smart Sparrow pode determinar isso
00:04:17
estão presos ou desligados e
00:04:19
Ajuste o conteúdo em conformidade.
00:04:21
Pode introduzir um
00:04:22
atividade interativa ou um questionário
00:04:24
para reavivar o interesse ou alterar o
00:04:26
modo de apresentação do conteúdo para
00:04:28
melhor se adequar ao estilo de aprendizagem dos alunos.
00:04:30
Em última análise, Smart Sparrow visa
00:04:31
tornar a aprendizagem mais fluida,
00:04:33
interativo e centrado no aluno.
00:04:36
O uso da IA para personalização
00:04:38
A aprendizagem começa com um passo crucial
00:04:41
recolha de dados sobre o aluno.
00:04:43
Tudo começa com testes e avaliações.
00:04:45
Cada quiz, cada exame que o aluno
00:04:48
takes dá-nos informação valiosa
00:04:50
sobre as suas competências, realizações,
00:04:52
mas também as suas áreas de dificuldade.
00:04:54
Também recolhemos feedback após
00:04:56
uma lição ou módulo.
00:04:57
Solicitamos a opinião dos alunos.
00:04:59
Seus sentimentos,
00:05:00
todas as suas sugestões enriquecem a nossa base de dados.
00:05:03
E se pensa em plataformas de aprendizagem online
00:05:05
são apenas para conteúdo, pense novamente.
00:05:07
Eles capturam dados em tempo real, como o
00:05:09
tempo que um aluno gasta numa aula,
00:05:11
os exercícios que completam,
00:05:13
os vídeos que assistem.
00:05:14
Sem esquecer o aspeto humano,
00:05:16
Professores,
00:05:17
através das suas observações em sala de aula,
00:05:19
fornecer dados valiosos sobre
00:05:20
participação dos estudantes e
00:05:22
comportamento.
00:05:22
Uma vez recolhidos todos estes dados,
00:05:25
é cuidadosamente organizado e preparado.
00:05:28
Isto significa verificar a coerência,
00:05:30
eliminando duplicatas e garantindo
00:05:32
Tudo está pronto para o nosso próximo passo.
00:05:34
O próximo passo?
00:05:36
Alimentar a nossa inteligência artificial
00:05:38
com estes dados.
00:05:40
Este processo,
00:05:41
Embora técnico nos bastidores,
00:05:42
é tão simples como enviar um ficheiro para o utilizador.
00:05:45
Mas o trabalho não para por aí.
00:05:47
Os dados estão vivos, evoluem.
00:05:50
Por conseguinte, é fundamental continuar a atualizar
00:05:53
a nossa ferramenta de IA para que se adapte e refine.
00:05:56
E não nos esqueçamos,
00:05:57
Ao longo de todo este processo,
00:05:58
a privacidade e segurança do estudante
00:06:01
Os dados são a nossa prioridade número um.
00:06:04
A IA ao serviço da educação está acima
00:06:06
toda uma aliança entre tecnologia e
00:06:08
humanidade para oferecer o melhor a cada aluno.
00:06:11
Graças à IA,
00:06:12
A personalização atinge um novo nível.
00:06:15
Pode antecipar as necessidades dos alunos
00:06:17
e oferecer soluções em tempo real.
00:06:19
No entanto, depende fortemente
00:06:20
sobre a qualidade dos dados e
00:06:23
ainda requer intervenção humana
00:06:24
para garantir a excelência. Com a IA, nós
00:06:27
estão no alvorecer de uma nova era na educação,
00:06:29
combinando tecnologia e pedagogia para
00:06:32
oferecer uma experiência de aprendizagem incomparável.

No elements match your search in this video....
Do another search or back to content !

 

résultat(s)
00:00:04
In questo corso scopriremo come
00:00:07
l'intelligenza artificiale sta rivoluzionando
00:00:09
la creazione di contenuti didattici per
00:00:11
soddisfare le esigenze specifiche di ogni studente.
00:00:14
La personalizzazione nell'istruzione è
00:00:15
non è solo una tendenza, è una necessità.
00:00:18
Personalizzando i contenuti per ogni studente,
00:00:21
facilitiamo la comprensione,
00:00:23
coinvolgimento e rafforziamo la motivazione.
00:00:25
Intelligenza artificiale,
00:00:26
con la sua capacità di analisi
00:00:28
grandi quantità di dati,
00:00:30
offre un'opportunità unica di personalizzazione
00:00:32
metodi educativi per ogni individuo.
00:00:35
Nel contesto educativo,
00:00:37
L'intelligenza artificiale si basa su un'ampia gamma di dati degli studenti per
00:00:40
informare e guidare il suo processo decisionale.
00:00:43
Questi dati possono includere le prestazioni dei test.
00:00:48
Punteggi, velocità di risposta e ricorrenza
00:00:50
gli errori vengono analizzati in modo approfondito
00:00:52
studiando le tendenze nel tempo.
00:00:54
L'intelligenza artificiale è in grado di rilevare se uno studente sta progredendo,
00:00:56
stagnante o in fase di incontro
00:00:58
difficoltà in alcuni
00:00:59
soggetti o concetti. Feedback
00:01:04
feedback, se fornito direttamente
00:01:05
dagli studenti o dai loro istruttori,
00:01:07
è una miniera d'oro di informazioni.
00:01:09
L'intelligenza artificiale può utilizzare questi feedback per
00:01:11
comprendere i punti di inciampo, le aree
00:01:13
di interesse, o anche studenti
00:01:15
stili di apprendimento preferiti.
00:01:17
Interazioni online, clic,
00:01:21
tempo trascorso su una pagina,
00:01:22
risorse scaricate,
00:01:23
video guardati e per quanto tempo
00:01:25
fornire all'IA un'immagine chiara
00:01:28
del coinvolgimento e delle aree degli studenti
00:01:30
che attirano maggiormente la loro attenzione.
00:01:32
Da questa ricca miniera di informazioni,
00:01:34
L'IA stabilisce profili di apprendimento.
00:01:36
Se uno studente mostra una forte attitudine a
00:01:39
matematica ma difficoltà nella storia,
00:01:41
L'IA lo rileverà.
00:01:42
Potrebbe quindi consigliare ulteriori
00:01:44
risorse storiche per colmare questa lacuna,
00:01:46
fornendo al contempo risorse più avanzate
00:01:48
in matematica per continuare a stimolare
00:01:50
l'interesse dello studente per quell'area.
00:01:53
Inoltre, se l'IA rileva che
00:01:56
lo studente è particolarmente impegnato
00:01:57
tramite video anziché testi,
00:01:59
potrebbe dare priorità alle risorse video
00:02:02
nelle sue raccomandazioni.
00:02:04
Pertanto, l'IA non solo identifica
00:02:06
aree di forza e di debolezza, ma anche
00:02:09
adatta il formato dei contenuti in base
00:02:10
alle preferenze degli studenti.
00:02:12
In definitiva, grazie a questa analisi dettagliata,
00:02:15
l'intelligenza artificiale è in grado
00:02:17
creare o suggerire contenuti didattici
00:02:19
risorse non solo personalizzate
00:02:21
al livello accademico dello studente,
00:02:23
ma anche al loro stile di apprendimento e
00:02:25
preferenze, offrendo così un vero
00:02:28
esperienza educativa personalizzata.
00:02:33
Newton è una piattaforma all'avanguardia
00:02:35
che integra l'IA per rivoluzionare
00:02:37
l'esperienza educativa.
00:02:40
Il suo principale punto di forza è la capacità di
00:02:42
adeguare dinamicamente le parti di apprendimento degli studenti.
00:02:45
Piuttosto che offrire un curriculum rigido,
00:02:47
Newton valuta continuamente
00:02:49
rendimento, comportamento degli studenti,
00:02:51
e interazioni con i contenuti.
00:02:53
Ad esempio, se uno studente eccelle in
00:02:55
in un'area ma lotta in un'altra,
00:02:57
la piattaforma riorganizza i suoi moduli
00:03:00
per rinforzare le aree deboli mentre
00:03:02
continuando a stimolare le aree forti.
00:03:04
Inoltre, Newton utilizza la predittiva
00:03:06
analisi per anticipare gli studenti
00:03:08
esigenze, offrendole davvero personalizzate
00:03:11
ed esperienze di apprendimento pertinenti.
00:03:16
Dreambox non è solo un altro apprendimento della matematica
00:03:18
piattaforma. È un'esperienza adattiva che
00:03:21
si reinventa ad ogni interazione.
00:03:23
Progettato sulla base di un'intelligenza artificiale sofisticata, risponde
00:03:26
in tempo reale alle azioni degli studenti.
00:03:29
Se uno studente padroneggia rapidamente un concetto,
00:03:31
Dreambox lo riconosce e sfida
00:03:34
loro con problemi più complessi.
00:03:36
Se uno studente sembra avere difficoltà,
00:03:38
la piattaforma offre ulteriori
00:03:39
risorse e supporto per chiarire
00:03:41
e rafforzare la comprensione.
00:03:43
Ne traggono beneficio anche insegnanti e genitori
00:03:45
da dashboard dettagliate che mostrano
00:03:47
dove lo studente eccelle e
00:03:49
dove hanno bisogno di maggiore supporto,
00:03:51
trasformando così l'insegnamento della matematica in un
00:03:53
processo collaborativo e interattivo.
00:03:58
Smart Sparrow è progettato attorno a
00:04:00
idea che l'apprendimento non sia un percorso a senso unico
00:04:02
non si tratta solo di assorbire contenuti
00:04:04
ma interagendo con esso. Usando
00:04:06
un approccio basato sull'intelligenza artificiale,
00:04:07
la piattaforma valuta quello di uno studente
00:04:09
progressi e livello di coinvolgimento.
00:04:11
Ad esempio, se uno studente spende molto
00:04:13
tempo trascorso su un modulo senza progredire,
00:04:16
Smart Sparrow può determinarlo
00:04:17
sono bloccate o disimpegnate e
00:04:19
aggiusta il contenuto di conseguenza.
00:04:21
Potrebbe introdurre un
00:04:22
un'attività interattiva o un quiz
00:04:24
per riaccendere l'interesse o modificare il
00:04:26
modalità di presentazione del contenuto a
00:04:28
si adattano meglio allo stile di apprendimento degli studenti.
00:04:30
In definitiva, Smart Sparrow mira
00:04:31
per rendere l'apprendimento più fluido,
00:04:33
interattivo e incentrato sullo studente.
00:04:36
L'uso dell'IA per la personalizzazione
00:04:38
l'apprendimento inizia con un passaggio cruciale
00:04:41
raccolta di dati sullo studente.
00:04:43
Tutto inizia con test e valutazioni.
00:04:45
Ogni quiz, ogni esame proposto dallo studente
00:04:48
takes ci fornisce informazioni preziose
00:04:50
sulle loro capacità, sui loro risultati,
00:04:52
ma anche le loro aree di difficoltà.
00:04:54
Raccogliamo feedback anche dopo
00:04:56
una lezione o un modulo.
00:04:57
Richiediamo l'opinione degli studenti.
00:04:59
I loro sentimenti,
00:05:00
i loro suggerimenti arricchiscono tutti il nostro database.
00:05:03
E se pensi alle piattaforme di apprendimento online
00:05:05
sono solo per i contenuti, ripensaci.
00:05:07
Catturano dati in tempo reale come
00:05:09
tempo che uno studente dedica a una lezione,
00:05:11
gli esercizi che completano,
00:05:13
i video che guardano.
00:05:14
Per non dimenticare l'aspetto umano,
00:05:16
Insegnanti,
00:05:17
attraverso le loro osservazioni in classe,
00:05:19
fornire dati preziosi su
00:05:20
partecipazione degli studenti e
00:05:22
comportamento.
00:05:22
Una volta raccolti tutti questi dati,
00:05:25
è organizzato e preparato con cura.
00:05:28
Ciò significa verificare la coerenza,
00:05:30
eliminare i duplicati e garantire
00:05:32
tutto è pronto per il nostro prossimo passo.
00:05:34
Il passo successivo?
00:05:36
Alimentare la nostra intelligenza artificiale
00:05:38
strumento con questi dati.
00:05:40
Questo processo,
00:05:41
sebbene tecnico dietro le quinte,
00:05:42
è semplice come inviare un file per l'utente.
00:05:45
Ma il lavoro non si ferma qui.
00:05:47
I dati sono vivi, si evolvono.
00:05:50
Pertanto, è fondamentale continuare l'aggiornamento
00:05:53
il nostro strumento di intelligenza artificiale in modo che si adatti e si perfezioni.
00:05:56
E non dimentichiamo,
00:05:57
durante tutto questo processo,
00:05:58
la privacy e la sicurezza dello studente
00:06:01
i dati sono la nostra priorità numero uno.
00:06:04
L'intelligenza artificiale al servizio dell'istruzione è al primo posto
00:06:06
tutta un'alleanza tra tecnologia e
00:06:08
umanità per offrire il meglio a ogni studente.
00:06:11
Grazie all'intelligenza artificiale,
00:06:12
la personalizzazione raggiunge un nuovo livello.
00:06:15
Può anticipare le esigenze degli studenti
00:06:17
e offrire soluzioni in tempo reale.
00:06:19
Tuttavia, dipende in larga misura
00:06:20
sulla qualità dei dati e
00:06:23
richiede ancora l'intervento umano
00:06:24
per garantire l'eccellenza. Con l'IA, noi
00:06:27
siamo all'alba di una nuova era nell'istruzione,
00:06:29
combinando tecnologia e pedagogia per
00:06:32
offrire un'esperienza di apprendimento senza pari.

No elements match your search in this video....
Do another search or back to content !

 

résultat(s)
00:00:04
На этом тренинге мы узнаем, как
00:00:07
искусственный интеллект революционизирует
00:00:09
создание образовательного контента для
00:00:11
удовлетворить конкретные потребности каждого учащегося.
00:00:14
Персонализация в образовании — это
00:00:15
это не просто тренд, а необходимость.
00:00:18
Адаптируя контент для каждого ученика,
00:00:21
мы способствуем пониманию,
00:00:23
вовлеченность и усиливаем мотивацию.
00:00:25
Искусственный интеллект,
00:00:26
с его способностью анализировать
00:00:28
огромные объемы данных,
00:00:30
предоставляет уникальную возможность адаптировать
00:00:32
методы обучения для каждого человека.
00:00:35
В образовательном контексте
00:00:37
Искусственный интеллект использует широкий спектр данных учащихся для
00:00:40
информирует и направляет процесс принятия решений.
00:00:43
Эти данные могут включать результаты тестов.
00:00:48
Результаты, скорость ответа и количество повторяющихся ответов
00:00:50
ошибки детально анализируются
00:00:52
путем изучения тенденций с течением времени.
00:00:54
Искусственный интеллект может определить, успевает ли ученик,
00:00:56
стагнация или стагнация
00:00:58
трудности в определенных
00:00:59
предметы или концепции. Отзывы
00:01:04
отзывы, независимо от того, были ли они предоставлены напрямую
00:01:05
от студентов или их преподавателей,
00:01:07
это золотой кладезь информации.
00:01:09
Искусственный интеллект может использовать эти отзывы для
00:01:11
понять точки преткновения, области
00:01:13
представляющие интерес или даже студенты
00:01:15
предпочтительные стили обучения.
00:01:17
Онлайн-взаимодействие, клики,
00:01:21
время, проведенное на странице,
00:01:22
загруженные файлы, ресурсы,
00:01:23
просмотренные видео и как долго
00:01:25
предоставьте искусственному интеллекту четкую картину
00:01:28
вовлеченности студентов и областей
00:01:30
которые привлекают их внимание больше всего.
00:01:32
Судя по этому богатому массиву информации,
00:01:34
Искусственный интеллект создает учебные профили.
00:01:36
Если учащийся проявляет сильные способности к
00:01:39
математика, но с трудом справляется с историческими трудностями,
00:01:41
Искусственный интеллект это обнаружит.
00:01:42
Затем он может порекомендовать дополнительные
00:01:44
исторические ресурсы для преодоления этого разрыва,
00:01:46
предоставляя при этом более современные ресурсы
00:01:48
в математике, чтобы продолжать стимулировать
00:01:50
интерес студента к этой области.
00:01:53
Более того, если искусственный интеллект обнаружит, что
00:01:56
студент особенно увлечен
00:01:57
с помощью видео, а не текстов, это
00:01:59
может приоритизировать видеоресурсы
00:02:02
в своих рекомендациях.
00:02:04
Таким образом, искусственный интеллект не только идентифицирует
00:02:06
сильные и слабые стороны, но
00:02:09
адаптирует формат контента в соответствии с
00:02:10
в соответствии с предпочтениями учащихся.
00:02:12
В конечном итоге, благодаря этому подробному анализу,
00:02:15
искусственный интеллект способен
00:02:17
создавать или предлагать образовательные
00:02:19
ресурсы, которые не только адаптированы
00:02:21
к академическому уровню студента,
00:02:23
но также к их стилю обучения и
00:02:25
предпочтения, предлагая, таким образом, действительно
00:02:28
персонализированный образовательный опыт.
00:02:33
Newton — это передовая платформа
00:02:35
которая объединяет искусственный интеллект и революционизирует
00:02:37
образовательный опыт.
00:02:40
Его главная сила — это способность
00:02:42
динамически корректировать учебные части учащихся.
00:02:45
Вместо того чтобы предлагать жесткую учебную программу,
00:02:47
Ньютон постоянно оценивает
00:02:49
успеваемость, поведение учащихся,
00:02:51
и взаимодействие с контентом.
00:02:53
Например, если ученик преуспевает в
00:02:55
в одной области, но испытывает трудности в другой,
00:02:57
платформа реорганизует свои модули
00:03:00
для усиления слабых мест, в то время как
00:03:02
продолжая стимулировать сильные районы.
00:03:04
Кроме того, Ньютон использует прогнозирование
00:03:06
аналитика для прогнозирования учащихся
00:03:08
потребности, предлагая им по-настоящему персонализированные
00:03:11
и соответствующий учебный опыт.
00:03:16
Dreambox — это не просто еще одно обучение математике
00:03:18
платформа. Это адаптивный опыт, который
00:03:21
С каждым взаимодействием он изобретает себя заново.
00:03:23
Разработанный на основе сложного искусственного интеллекта, он реагирует
00:03:26
в режиме реального времени на действия учащихся.
00:03:29
Если студент быстро освоит концепцию,
00:03:31
Dreambox осознает это и бросает вызов
00:03:34
им приходится сталкиваться с более сложными проблемами.
00:03:36
Если кажется, что ученик испытывает трудности,
00:03:38
платформа предлагает дополнительные
00:03:39
ресурсы и поддержка для уточнения
00:03:41
и укрепить взаимопонимание.
00:03:43
Учителя и родители также выигрывают
00:03:45
из подробных информационных панелей, показывающих
00:03:47
где ученик преуспевает и
00:03:49
где им нужна дополнительная поддержка,
00:03:51
тем самым превращая преподавание математики в
00:03:53
совместный и интерактивный процесс.
00:03:58
Умный воробей создан на основе
00:04:00
идея о том, что обучение — это не односторонний способ, St.
00:04:02
дело не только в усвоении контента
00:04:04
но и взаимодействие с ним. Использование
00:04:06
подход, основанный на искусственном интеллекте,
00:04:07
платформа оценивает успеваемость учащегося
00:04:09
прогресс и уровень вовлеченности.
00:04:11
Например, если студент тратит много
00:04:13
время на модуле без прогресса,
00:04:16
Умный воробей может это определить
00:04:17
они застряли или отключены и
00:04:19
соответствующим образом отрегулируйте содержимое.
00:04:21
Это может ввести
00:04:22
интерактивное занятие или викторина
00:04:24
чтобы возродить интерес или изменить
00:04:26
режим презентации контента на
00:04:28
лучше соответствовать стилю обучения учащихся.
00:04:30
В конечном счете, Smart Sparrow ставит перед собой цели
00:04:31
сделать обучение более плавным,
00:04:33
интерактивный и ориентированный на учащихся.
00:04:36
Использование искусственного интеллекта для персонализации
00:04:38
обучение начинается с важного шага
00:04:41
сбор данных об ученике.
00:04:43
Все начинается с тестов и оценок.
00:04:45
Каждая викторина, каждый экзамен, который проводит студент
00:04:48
сдает нам ценную информацию
00:04:50
об их навыках, достижениях,
00:04:52
но также и в трудных областях.
00:04:54
Мы также собираем отзывы после
00:04:56
урок или модуль.
00:04:57
Мы запрашиваем мнения учащихся.
00:04:59
Их чувства,
00:05:00
Все их предложения обогащают нашу базу данных.
00:05:03
А если вы думаете, платформы для онлайн-обучения
00:05:05
предназначены только для контента, подумайте еще раз.
00:05:07
Они собирают данные в реальном времени, такие как
00:05:09
время, которое ученик проводит на уроке,
00:05:11
выполняемые им упражнения,
00:05:13
видео, которые они смотрят.
00:05:14
Не стоит забывать о человеческом аспекте,
00:05:16
Учителя,
00:05:17
благодаря наблюдениям в классе,
00:05:19
предоставить ценные данные о
00:05:20
участие студентов и
00:05:22
поведение.
00:05:22
Как только все эти данные будут собраны,
00:05:25
они тщательно организованы и подготовлены.
00:05:28
Это означает проверку согласованности,
00:05:30
устранение дубликатов и обеспечение
00:05:32
все готово для нашего следующего шага.
00:05:34
Следующий шаг?
00:05:36
Подпитываем наш искусственный интеллект
00:05:38
инструмент с этими данными.
00:05:40
Этот процесс,
00:05:41
хотя он и носит технический характер,
00:05:42
это так же просто, как отправить файл пользователю.
00:05:45
Но на этом работа не заканчивается.
00:05:47
Данные живы, они эволюционируют.
00:05:50
Поэтому крайне важно продолжать обновление
00:05:53
наш инструмент искусственного интеллекта, который адаптируется и совершенствуется.
00:05:56
И давайте не будем забывать,
00:05:57
на протяжении всего этого процесса
00:05:58
конфиденциальность и безопасность учащегося
00:06:01
данные — наш приоритет номер один.
00:06:04
Искусственный интеллект на службе образования превыше всего
00:06:06
все это альянс между технологиями и
00:06:08
человечество предлагает лучшее каждому студенту.
00:06:11
Благодаря искусственному интеллекту,
00:06:12
персонализация выходит на новый уровень.
00:06:15
Она может предвидеть потребности учащихся
00:06:17
и предлагать решения в режиме реального времени.
00:06:19
Однако это во многом зависит
00:06:20
от качества данных и
00:06:23
все еще требует вмешательства человека
00:06:24
для обеспечения превосходства. Благодаря искусственному интеллекту мы
00:06:27
находимся на пороге новой эры в образовании,
00:06:29
сочетая технологии и педагогику для
00:06:32
предложить непревзойденный опыт обучения.

No elements match your search in this video....
Do another search or back to content !

 

résultat(s)
00:00:04
En esta formación, descubriremos cómo
00:00:07
La inteligencia artificial está revolucionando
00:00:09
la creación de contenido educativo para
00:00:11
satisfacer las necesidades específicas de cada estudiante.
00:00:14
La personalización en la educación es
00:00:15
no es solo una tendencia, es una necesidad.
00:00:18
Al adaptar el contenido a cada estudiante,
00:00:21
facilitamos la comprensión,
00:00:23
compromiso y fortalecemos la motivación.
00:00:25
Inteligencia artificial,
00:00:26
con su capacidad de análisis
00:00:28
enormes cantidades de datos,
00:00:30
ofrece una oportunidad única de personalizar
00:00:32
métodos educativos para cada individuo.
00:00:35
En el contexto educativo,
00:00:37
La IA se basa en una amplia gama de datos de los estudiantes para
00:00:40
informar y guiar su proceso de toma de decisiones.
00:00:43
Estos datos pueden incluir el rendimiento de las pruebas.
00:00:48
Puntuaciones, velocidad de respuesta y repetición
00:00:50
los errores se analizan en profundidad
00:00:52
estudiando las tendencias a lo largo del tiempo.
00:00:54
La IA puede detectar si un estudiante está progresando,
00:00:56
estancado o encontrándose
00:00:58
dificultades en ciertos
00:00:59
materias o conceptos. Retroalimentaciones
00:01:04
retroalimentación, ya sea dada directamente
00:01:05
por parte de los estudiantes o sus instructores,
00:01:07
es una mina de oro de información.
00:01:09
La IA puede usar estos comentarios para
00:01:11
comprender los puntos de tropiezo y las áreas
00:01:13
de interés, o incluso estudiantes
00:01:15
estilos de aprendizaje preferidos.
00:01:17
Interacciones en línea, clics,
00:01:21
tiempo dedicado a una página,
00:01:22
descargados, recursos,
00:01:23
vídeos vistos y durante cuánto tiempo
00:01:25
proporcionan a la IA una imagen clara
00:01:28
de la participación y las áreas de un estudiante
00:01:30
que más llaman su atención.
00:01:32
De esta rica mina de información,
00:01:34
La IA establece perfiles de aprendizaje.
00:01:36
Si un estudiante muestra una gran aptitud para
00:01:39
matemáticas, pero tiene dificultades en la historia,
00:01:41
La IA lo detectará.
00:01:42
Entonces podría recomendar más
00:01:44
recursos de la historia para cerrar esta brecha,
00:01:46
al tiempo que proporciona recursos más avanzados
00:01:48
en matemáticas para seguir estimulando
00:01:50
el interés del estudiante en esa área.
00:01:53
Además, si la IA detecta que el
00:01:56
el estudiante está particularmente comprometido
00:01:57
mediante vídeos en lugar de textos, es
00:01:59
podría priorizar los recursos de vídeo
00:02:02
en sus recomendaciones.
00:02:04
Por lo tanto, la IA no solo identifica
00:02:06
áreas de fortaleza y debilidad, sino también
00:02:09
adapta el formato del contenido según
00:02:10
a las preferencias de los estudiantes.
00:02:12
En última instancia, gracias a este análisis detallado,
00:02:15
La inteligencia artificial es capaz
00:02:17
crear o sugerir elementos educativos
00:02:19
recursos que no solo están hechos a medida
00:02:21
al nivel académico del estudiante,
00:02:23
sino también a su estilo de aprendizaje y
00:02:25
preferencias, ofreciendo así una verdadera
00:02:28
experiencia educativa personalizada.
00:02:33
Newton es una plataforma de vanguardia
00:02:35
que integra la IA para revolucionar
00:02:37
la experiencia educativa.
00:02:40
Su principal fortaleza es su capacidad para
00:02:42
ajustar dinámicamente las partes de aprendizaje de los estudiantes.
00:02:45
En lugar de ofrecer un plan de estudios rígido,
00:02:47
Newton evalúa continuamente
00:02:49
el rendimiento, el comportamiento de los estudiantes,
00:02:51
e interacciones con el contenido.
00:02:53
Por ejemplo, si un estudiante sobresale en
00:02:55
en un área pero tiene dificultades en otra,
00:02:57
la plataforma reorganiza sus módulos
00:03:00
para reforzar las áreas débiles mientras
00:03:02
continuar estimulando las áreas fuertes.
00:03:04
Además, Newton utiliza el método predictivo
00:03:06
análisis para anticiparse a los estudiantes
00:03:08
necesidades, ofreciéndolas verdaderamente personalizadas
00:03:11
y experiencias de aprendizaje relevantes.
00:03:16
Dreambox no es solo otro aprendizaje de matemáticas
00:03:18
plataforma. Es una experiencia adaptativa que
00:03:21
se reinventa con cada interacción.
00:03:23
Diseñado en torno a una IA sofisticada, responde
00:03:26
en tiempo real a las acciones de los alumnos.
00:03:29
Si un estudiante domina rápidamente un concepto,
00:03:31
Dreambox lo reconoce y lo desafía
00:03:34
aquellos con problemas más complejos.
00:03:36
Si un estudiante parece tener dificultades,
00:03:38
la plataforma ofrece servicios adicionales
00:03:39
recursos y apoyo para aclarar
00:03:41
y reforzar la comprensión.
00:03:43
Los maestros y los padres también se benefician
00:03:45
a partir de paneles detallados que muestran
00:03:47
donde el estudiante sobresale y
00:03:49
donde necesitan más apoyo,
00:03:51
transformando así la enseñanza de las matemáticas en una
00:03:53
proceso colaborativo e interactivo.
00:03:58
Smart Sparrow está diseñado en torno a
00:04:00
idea de que aprender no es un camino único.
00:04:02
no se trata solo de absorber contenido
00:04:04
pero interactuando con él. usando
00:04:06
un enfoque basado en la IA,
00:04:07
la plataforma evalúa la de un estudiante
00:04:09
progreso y nivel de compromiso.
00:04:11
Por ejemplo, si un estudiante gasta mucho
00:04:13
tiempo en un módulo sin avanzar,
00:04:16
Smart Sparrow puede determinarlo
00:04:17
están atascados o desconectados y
00:04:19
ajusta el contenido en consecuencia.
00:04:21
Podría introducir un
00:04:22
actividad interactiva o un cuestionario
00:04:24
para reavivar el interés o cambiar el
00:04:26
modo de presentación del contenido a
00:04:28
se adaptan mejor al estilo de aprendizaje de los estudiantes.
00:04:30
En última instancia, Smart Sparrow tiene como objetivo
00:04:31
para que el aprendizaje sea más fluido,
00:04:33
interactivo y centrado en el estudiante.
00:04:36
El uso de la IA para la personalización
00:04:38
el aprendizaje comienza con un paso crucial
00:04:41
recopilar datos sobre el estudiante.
00:04:43
Todo comienza con pruebas y evaluaciones.
00:04:45
Cada cuestionario, cada examen que hace el estudiante
00:04:48
nos brinda información valiosa
00:04:50
sobre sus habilidades, logros,
00:04:52
sino también sus áreas de dificultad.
00:04:54
También recopilamos comentarios después
00:04:56
una lección o módulo.
00:04:57
Solicitamos las opiniones de los estudiantes.
00:04:59
Sus sentimientos,
00:05:00
todas sus sugerencias enriquecen nuestra base de datos.
00:05:03
Y si piensas en plataformas de aprendizaje en línea
00:05:05
son solo para contenido, piénsalo de nuevo.
00:05:07
Capturan datos en tiempo real como
00:05:09
tiempo que un estudiante dedica a una lección,
00:05:11
los ejercicios que completan,
00:05:13
los vídeos que ven.
00:05:14
Sin olvidar el aspecto humano,
00:05:16
Maestros,
00:05:17
a través de sus observaciones en el aula,
00:05:19
proporcionan datos valiosos sobre
00:05:20
la participación de los estudiantes y
00:05:22
comportamiento.
00:05:22
Una vez que se recopilen todos estos datos,
00:05:25
está cuidadosamente organizado y preparado.
00:05:28
Esto significa comprobar la coherencia,
00:05:30
eliminar los duplicados y garantizar
00:05:32
todo está listo para nuestro siguiente paso.
00:05:34
¿El siguiente paso?
00:05:36
¿Alimentando nuestra inteligencia artificial
00:05:38
herramienta con estos datos.
00:05:40
Este proceso,
00:05:41
aunque es técnico entre bastidores,
00:05:42
es tan sencillo como enviar un archivo al usuario.
00:05:45
Pero el trabajo no termina ahí.
00:05:47
Los datos están vivos, evolucionan.
00:05:50
Por lo tanto, es crucial continuar actualizándose
00:05:53
nuestra herramienta de inteligencia artificial para que se adapte y perfeccione.
00:05:56
Y no olvidemos que
00:05:57
durante todo este proceso,
00:05:58
la privacidad y la seguridad del estudiante
00:06:01
los datos son nuestra prioridad número uno.
00:06:04
La IA al servicio de la educación está por encima
00:06:06
toda una alianza entre la tecnología y
00:06:08
humanidad para ofrecer lo mejor a cada estudiante.
00:06:11
Gracias a la IA,
00:06:12
la personalización alcanza un nuevo nivel.
00:06:15
Puede anticipar las necesidades de los estudiantes
00:06:17
y ofrecer soluciones en tiempo real.
00:06:19
Sin embargo, depende en gran medida
00:06:20
de la calidad de los datos y
00:06:23
todavía requiere la intervención humana
00:06:24
para garantizar la excelencia. Con la IA,
00:06:27
estamos en los albores de una nueva era en la educación,
00:06:29
combinando tecnología y pedagogía para
00:06:32
ofrecer una experiencia de aprendizaje inigualable.

No elements match your search in this video....
Do another search or back to content !

 

résultat(s)
00:00:04
In deze training ontdekken we hoe
00:00:07
kunstmatige intelligentie zorgt voor een revolutie
00:00:09
het creëren van educatieve inhoud voor
00:00:11
voldoen aan de specifieke behoeften van elke student.
00:00:14
Personalisatie in het onderwijs is
00:00:15
niet alleen een trend, het is een noodzaak.
00:00:18
Door inhoud af te stemmen op elke student,
00:00:21
we vergemakkelijken het begrip,
00:00:23
betrokkenheid en versterking van de motivatie.
00:00:25
Kunstmatige intelligentie,
00:00:26
met zijn vermogen om te analyseren
00:00:28
enorme hoeveelheden data,
00:00:30
biedt een unieke kans om op maat te maken
00:00:32
onderwijsmethoden voor elk individu.
00:00:35
In de educatieve context
00:00:37
AI is afhankelijk van een breed scala aan studentengegevens om
00:00:40
het besluitvormingsproces te informeren en te begeleiden.
00:00:43
Deze gegevens kunnen testprestaties omvatten.
00:00:48
Scores, reactiesnelheid en terugkerende
00:00:50
fouten worden diepgaand geanalyseerd
00:00:52
door trends in de loop van de tijd te bestuderen.
00:00:54
AI kan detecteren of een student vooruitgang boekt,
00:00:56
stagneert of tegenkomt
00:00:58
moeilijkheden in bepaalde
00:00:59
onderwerpen of concepten. Feedback
00:01:04
feedback, al dan niet rechtstreeks gegeven
00:01:05
door studenten of hun instructeurs,
00:01:07
is een goudmijn aan informatie.
00:01:09
AI kan deze feedback gebruiken om
00:01:11
struikelpunten, gebieden begrijpen
00:01:13
interessant, of zelfs studenten
00:01:15
leerstijlen die de voorkeur genieten.
00:01:17
Online interacties, kliks,
00:01:21
tijd doorgebracht op een pagina,
00:01:22
gedownloade bronnen,
00:01:23
video's bekeken en voor hoelang
00:01:25
AI een duidelijk beeld geven
00:01:28
van de betrokkenheid en gebieden van een student
00:01:30
die hun aandacht het meest vasthouden.
00:01:32
Uit deze rijke schat aan informatie
00:01:34
AI stelt leerprofielen op.
00:01:36
Als een student blijk geeft van een sterke aanleg voor
00:01:39
wiskunde maar worstelingen in de geschiedenis,
00:01:41
AI zal het detecteren.
00:01:42
Het zou dan aanvullende aanbevelingen kunnen doen
00:01:44
middelen in de geschiedenis om deze kloof te overbruggen,
00:01:46
terwijl ze geavanceerdere bronnen bieden
00:01:48
in de wiskunde om te blijven stimuleren
00:01:50
de interesse van de student in dat gebied.
00:01:53
Bovendien, als AI detecteert dat de
00:01:56
student is bijzonder betrokken
00:01:57
door video's in plaats van teksten, het
00:01:59
zou prioriteit kunnen geven aan videobronnen
00:02:02
in zijn aanbevelingen.
00:02:04
AI identificeert dus niet alleen
00:02:06
gebieden van kracht en zwakte, maar ook
00:02:09
past het inhoudsformaat aan
00:02:10
naar de voorkeuren van de leerlingen.
00:02:12
Uiteindelijk, dankzij deze gedetailleerde analyse
00:02:15
kunstmatige intelligentie is in staat
00:02:17
om onderwijs te creëren of voor te stellen
00:02:19
middelen die niet alleen op maat zijn gemaakt
00:02:21
op het academische niveau van de student,
00:02:23
maar ook aan hun leerstijl en
00:02:25
voorkeuren, waardoor een echt
00:02:28
gepersonaliseerde onderwijservaring.
00:02:33
Newton is een baanbrekend platform
00:02:35
dat AI integreert om een revolutie teweeg te brengen
00:02:37
de educatieve ervaring.
00:02:40
De belangrijkste kracht is het vermogen om
00:02:42
de leeronderdelen van leerlingen dynamisch aanpassen.
00:02:45
In plaats van een strak curriculum aan te bieden,
00:02:47
Newton evalueert voortdurend
00:02:49
prestaties, gedrag van studenten,
00:02:51
en interacties met inhoud.
00:02:53
Bijvoorbeeld als een student uitblinkt in
00:02:55
het ene gebied, maar het heeft het moeilijk op een ander gebied,
00:02:57
het platform reorganiseert zijn modules
00:03:00
om zwakke plekken te versterken en
00:03:02
sterke gebieden blijven stimuleren.
00:03:04
Daarnaast maakt Newton gebruik van voorspellende
00:03:06
analyses om te anticiperen op studenten
00:03:08
behoeften, door ze echt gepersonaliseerd aan te bieden
00:03:11
en relevante leerervaringen.
00:03:16
Dreambox is niet zomaar een wiskundeleerproces
00:03:18
platform. Het is een adaptieve ervaring die
00:03:21
vindt zichzelf bij elke interactie opnieuw uit.
00:03:23
Ontworpen op basis van geavanceerde AI, reageert het
00:03:26
in realtime naar acties van studenten.
00:03:29
Als een student snel een concept onder de knie heeft,
00:03:31
Dreambox herkent het en daagt uit
00:03:34
ze met complexere problemen.
00:03:36
Als een student het moeilijk lijkt te hebben,
00:03:38
het platform biedt extra
00:03:39
middelen en ondersteuning ter verduidelijking
00:03:41
en het begrip versterken.
00:03:43
Leraren en ouders profiteren ook
00:03:45
uit gedetailleerde dashboards met
00:03:47
waar de student uitblinkt en
00:03:49
waar ze meer ondersteuning nodig hebben,
00:03:51
waardoor wiskundeonderwijs wordt omgezet in een
00:03:53
collaboratief en interactief proces.
00:03:58
Smart Sparrow is ontworpen rond de
00:04:00
idee dat leren niet een eenzijdige manier is van St.
00:04:02
het gaat niet alleen om het absorberen van inhoud
00:04:04
maar ermee in wisselwerking staan. Met behulp van
00:04:06
een op AI gebaseerde aanpak,
00:04:07
het platform beoordeelt de
00:04:09
voortgang en mate van betrokkenheid.
00:04:11
Als een student bijvoorbeeld veel uitgeeft
00:04:13
tijd op een module zonder vooruitgang te boeken,
00:04:16
Smart Sparrow kan dat bepalen
00:04:17
ze zitten vast of zijn losgekoppeld en
00:04:19
pas de inhoud dienovereenkomstig aan.
00:04:21
Het zou kunnen leiden tot een
00:04:22
interactieve activiteit of een quiz
00:04:24
om de interesse weer op te wekken of de
00:04:26
presentatiemodus van de inhoud naar
00:04:28
past beter bij de leerstijl van de leerlingen.
00:04:30
Uiteindelijk streeft Smart Sparrow
00:04:31
om het leren vloeiender te maken,
00:04:33
interactief en studentgericht.
00:04:36
Het gebruik van AI voor gepersonaliseerde
00:04:38
leren begint met een cruciale stap
00:04:41
het verzamelen van gegevens over de student.
00:04:43
Het begint allemaal met testen en beoordelingen.
00:04:45
Elke quiz, elk examen dat de student
00:04:48
takes geeft ons waardevolle informatie
00:04:50
over hun vaardigheden, prestaties,
00:04:52
maar ook hun moeilijkheidsgebieden.
00:04:54
We verzamelen ook feedback na
00:04:56
een les of module.
00:04:57
We vragen om de mening van studenten.
00:04:59
Hun gevoelens,
00:05:00
hun suggesties verrijken allemaal onze database.
00:05:03
En als je denkt aan online leerplatforms
00:05:05
zijn alleen voor de inhoud, denk nog eens goed na.
00:05:07
Ze leggen realtime gegevens vast, zoals de
00:05:09
de tijd die een student aan een les besteedt,
00:05:11
de oefeningen die ze voltooien,
00:05:13
de video's die ze bekijken.
00:05:14
Om het menselijke aspect niet te vergeten,
00:05:16
Leraren,
00:05:17
via hun observaties in de klas,
00:05:19
waardevolle gegevens verstrekken over
00:05:20
deelname van studenten en
00:05:22
gedrag.
00:05:22
Zodra al deze gegevens zijn verzameld,
00:05:25
het is zorgvuldig georganiseerd en voorbereid.
00:05:28
Dit betekent dat moet worden gecontroleerd op consistentie,
00:05:30
duplicaten elimineren en zorgen
00:05:32
alles is klaar voor onze volgende stap.
00:05:34
De volgende stap?
00:05:36
Onze kunstmatige intelligentie voeden
00:05:38
tool met deze gegevens.
00:05:40
Dit proces,
00:05:41
hoewel technisch achter de schermen,
00:05:42
is net zo eenvoudig als het verzenden van een bestand voor de gebruiker.
00:05:45
Maar daar stopt het werk niet.
00:05:47
Gegevens leven, ze evolueren.
00:05:50
Daarom is het cruciaal om door te gaan met updaten
00:05:53
onze AI-tool zodat deze zich aanpast en verfijnt.
00:05:56
En laten we niet vergeten,
00:05:57
gedurende dit hele proces
00:05:58
de privacy en veiligheid van studenten
00:06:01
gegevens zijn onze eerste prioriteit.
00:06:04
AI in dienst van het onderwijs staat boven
00:06:06
allemaal een alliantie tussen technologie en
00:06:08
menselijkheid om elke student het beste te bieden.
00:06:11
Dankzij AI
00:06:12
personalisatie bereikt een nieuw niveau.
00:06:15
Het kan anticiperen op de behoeften van studenten
00:06:17
en bied oplossingen in realtime aan.
00:06:19
Het hangt er echter sterk van af
00:06:20
over de kwaliteit van de gegevens en
00:06:23
vereist nog steeds menselijke tussenkomst
00:06:24
om uitmuntendheid te garanderen. Met AI kunnen we
00:06:27
staan aan het begin van een nieuw tijdperk in het onderwijs,
00:06:29
waarbij technologie en pedagogie worden gecombineerd om
00:06:32
bieden een ongeëvenaarde leerervaring.

No elements match your search in this video....
Do another search or back to content !

 

résultat(s)
00:00:04
Podczas tego szkolenia dowiemy się, jak
00:00:07
sztuczna inteligencja rewolucjonizuje
00:00:09
tworzenie treści edukacyjnych do
00:00:11
zaspokajać specyficzne potrzeby każdego ucznia.
00:00:14
Personalizacja w edukacji jest
00:00:15
To nie tylko trend, to konieczność.
00:00:18
Dostosowując treści do każdego ucznia,
00:00:21
ułatwiamy zrozumienie,
00:00:23
zaangażowanie i wzmocnienie motywacji.
00:00:25
sztuczna inteligencja,
00:00:26
ze swoją zdolnością do analizy
00:00:28
olbrzymie ilości danych,
00:00:30
oferuje wyjątkową okazję do szycia
00:00:32
Metody edukacyjne dla każdej osoby.
00:00:35
W kontekście edukacyjnym,
00:00:37
AI opiera się na szerokiej gamie danych uczniów
00:00:40
informować i kierować procesem podejmowania decyzji.
00:00:43
Dane te mogą obejmować wyniki testów.
00:00:48
Wyniki, szybkość reakcji i powtarzalność
00:00:50
błędy są analizowane dogłębnie
00:00:52
badając trendy w czasie.
00:00:54
AI może wykryć, czy uczeń rozwija się,
00:00:56
stagnacja lub napotkanie
00:00:58
trudności w niektórych
00:00:59
przedmioty lub koncepcje. Informacje zwrotne
00:01:04
informacje zwrotne, niezależnie od tego, czy są przekazywane bezpośrednio
00:01:05
przez studentów lub ich instruktorów,
00:01:07
Jest to kopalnia informacji złota.
00:01:09
Sztuczna inteligencja może wykorzystać te informacje zwrotne do
00:01:11
rozumieć punkty potknięcia, obszary
00:01:13
zainteresowania, a nawet studenci
00:01:15
preferowane style uczenia się.
00:01:17
Interakcje online, kliknięcia,
00:01:21
czas spędzony na stronie,
00:01:22
pobrane, zasoby,
00:01:23
oglądane filmy i jak długo
00:01:25
zapewnić AI wyraźny obraz
00:01:28
zaangażowania uczniów i obszarów
00:01:30
które najbardziej przyciągają ich uwagę.
00:01:32
Z tej bogatej kopalni informacji,
00:01:34
AI ustanawia profile uczenia się.
00:01:36
Jeśli uczeń wykazuje silne umiejętności
00:01:39
matematyka, ale walki w historii,
00:01:41
AI to wykryje.
00:01:42
Może wtedy polecić dodatkowe
00:01:44
zasoby w historii, aby wypełnić tę lukę,
00:01:46
zapewniając jednocześnie bardziej zaawansowane zasoby
00:01:48
w matematyce, aby nadal stymulować
00:01:50
zainteresowania uczniów tą dziedziną.
00:01:53
Co więcej, jeśli AI wykryje, że
00:01:56
Uczeń jest szczególnie zaangażowany
00:01:57
przez filmy, a nie teksty, to
00:01:59
może priorytetyzować zasoby wideo
00:02:02
w swoich zaleceniach.
00:02:04
Tak więc sztuczna inteligencja nie tylko identyfikuje
00:02:06
obszary siły i słabości, ale także
00:02:09
dostosowuje format treści zgodnie
00:02:10
do preferencji uczniów.
00:02:12
Ostatecznie, dzięki tej szczegółowej analizie,
00:02:15
Sztuczna inteligencja jest w stanie
00:02:17
stworzyć lub zaproponować edukację
00:02:19
Zasoby, które są nie tylko dostosowane
00:02:21
do poziomu akademickiego studenta,
00:02:23
ale także do ich stylu uczenia się i
00:02:25
preferencje, oferując w ten sposób prawdziwy
00:02:28
spersonalizowane doświadczenie edukacyjne.
00:02:33
Newton to najnowocześniejsza platforma
00:02:35
który integruje sztuczną inteligencję, aby zrewolucjonizować
00:02:37
doświadczenie edukacyjne.
00:02:40
Jego główną siłą jest zdolność do
00:02:42
dynamicznie dostosowywać części uczniów.
00:02:45
Zamiast oferować sztywny program nauczania,
00:02:47
Newton stale ocenia
00:02:49
wyniki uczniów, zachowanie,
00:02:51
i interakcje z treścią.
00:02:53
Na przykład, jeśli uczeń wyróżnia się
00:02:55
jeden obszar, ale zmaga się w innym,
00:02:57
platforma reorganizuje swoje moduły
00:03:00
wzmocnić słabe obszary podczas
00:03:02
dalsze stymulowanie silnych obszarów.
00:03:04
Dodatkowo Newton używa predykcyjnego
00:03:06
analityka w celu przewidywania uczniów
00:03:08
potrzeby, oferując je naprawdę spersonalizowane
00:03:11
i odpowiednie doświadczenia edukacyjne.
00:03:16
Dreambox to nie tylko kolejna nauka matematyki
00:03:18
platforma. To adaptacyjne doświadczenie, które
00:03:21
Odnajduje się na nowo przy każdej interakcji.
00:03:23
Zaprojektowany wokół wyrafinowanej sztucznej inteligencji, reaguje
00:03:26
w czasie rzeczywistym do działań uczniów.
00:03:29
Jeśli uczeń szybko opanuje koncepcję,
00:03:31
Dreambox rozpoznaje to i stawia wyzwania
00:03:34
z bardziej złożonymi problemami.
00:03:36
Jeśli wydaje się, że uczeń walczy,
00:03:38
Platforma oferuje dodatkowe
00:03:39
zasoby i wsparcie w celu wyjaśnienia
00:03:41
i wzmocnić zrozumienie.
00:03:43
Nauczyciele i rodzice również korzystają
00:03:45
ze szczegółowych pulpitów nawigacyjnych pokazujących
00:03:47
gdzie uczeń wyróżnia się i
00:03:49
gdzie potrzebują większego wsparcia,
00:03:51
przekształcając nauczanie matematyki w
00:03:53
Współpraca i interaktywny proces.
00:03:58
Smart Sparrow został zaprojektowany wokół
00:04:00
idea, że uczenie się nie jest jednokierunkowym St.
00:04:02
Nie chodzi tylko o absorpcję treści
00:04:04
ale w interakcji z nim. Korzystanie z
00:04:06
podejście oparte na sztucznej inteligencji,
00:04:07
platforma ocenia ucznia
00:04:09
postęp i poziom zaangażowania.
00:04:11
Na przykład, jeśli uczeń wydaje dużo
00:04:13
czas na module bez postępów,
00:04:16
Inteligentny wróbel może to określić
00:04:17
są zablokowane lub odłączone i
00:04:19
odpowiednio dostosować treść.
00:04:21
Może wprowadzić
00:04:22
interaktywna aktywność lub quiz
00:04:24
aby wzbudzić zainteresowanie lub zmienić
00:04:26
tryb prezentacji treści do
00:04:28
lepiej pasują do stylu uczenia się uczniów.
00:04:30
Ostatecznie Smart Sparrow ma na celu
00:04:31
uczynić naukę bardziej płynną,
00:04:33
interaktywny i skoncentrowany na uczniu.
00:04:36
Wykorzystanie sztucznej inteligencji do spersonalizowania
00:04:38
Nauka zaczyna się od kluczowego kroku
00:04:41
zbieranie danych o uczniu.
00:04:43
Wszystko zaczyna się od testów i ocen.
00:04:45
Każdy quiz, każdy egzamin, który uczeń
00:04:48
bierze nam cenne informacje
00:04:50
o swoich umiejętnościach, osiągnięciach,
00:04:52
ale także ich obszary trudności.
00:04:54
Zbieramy również opinie po
00:04:56
lekcja lub moduł.
00:04:57
Prosimy o opinie studentów.
00:04:59
ich uczucia,
00:05:00
Wszystkie ich sugestie wzbogacają naszą bazę danych.
00:05:03
A jeśli myślisz o platformach edukacyjnych online
00:05:05
Są tylko dla treści, pomyśl jeszcze raz.
00:05:07
Przechwytują dane w czasie rzeczywistym, takie jak
00:05:09
czas, jaki uczeń spędza na lekcji,
00:05:11
ćwiczenia, które wykonują,
00:05:13
filmy, które oglądają.
00:05:14
Nie zapominając o ludzkim aspekcie,
00:05:16
Nauczyciele,
00:05:17
poprzez obserwacje w klasie,
00:05:19
dostarczać cennych danych na
00:05:20
Uczestnictwo uczniów oraz
00:05:22
zachowanie.
00:05:22
Gdy wszystkie te dane zostaną zebrane,
00:05:25
jest starannie zorganizowany i przygotowany.
00:05:28
Oznacza to sprawdzenie spójności,
00:05:30
eliminowanie duplikatów i zapewnienie
00:05:32
Wszystko jest gotowe do naszego następnego kroku.
00:05:34
Następny krok?
00:05:36
Karmienie naszej sztucznej inteligencji
00:05:38
Narzędzie z tymi danymi.
00:05:40
Ten proces,
00:05:41
Choć techniczny za kulisami,
00:05:42
jest tak proste, jak wysłanie pliku dla użytkownika.
00:05:45
Ale praca na tym się nie kończy.
00:05:47
Dane żyją, ewoluują.
00:05:50
Dlatego ważne jest, aby kontynuować aktualizację
00:05:53
nasze narzędzie AI, dzięki czemu dostosowuje się i udoskonala.
00:05:56
I nie zapominajmy,
00:05:57
w całym tym procesie,
00:05:58
Prywatność i bezpieczeństwo ucznia
00:06:01
Dane są naszym priorytetem numer jeden.
00:06:04
Sztuczna inteligencja w służbie edukacji jest powyżej
00:06:06
Cały sojusz między technologią a
00:06:08
ludzkość, aby oferować każdemu uczniowi to, co najlepsze.
00:06:11
Dzięki sztucznej inteligencji,
00:06:12
Personalizacja osiąga nowy poziom.
00:06:15
Potrafi przewidywać potrzeby uczniów
00:06:17
i oferować rozwiązania w czasie rzeczywistym.
00:06:19
Jednak to w dużej mierze zależy
00:06:20
na temat jakości danych oraz
00:06:23
Wciąż wymaga interwencji człowieka
00:06:24
aby zapewnić doskonałość. Dzięki sztucznej inteligencji, my
00:06:27
są u zarania nowej ery w edukacji,
00:06:29
Łącząc technologię i pedagogikę do
00:06:32
oferują niezrównane doświadczenie edukacyjne.

No elements match your search in this video....
Do another search or back to content !

 

résultat(s)
00:00:04
Ezen a képzésen felfedezzük, hogyan
00:00:07
A mesterséges intelligencia forradalmasít
00:00:09
oktatási tartalmak létrehozása
00:00:11
megfelel az egyes hallgatók sajátos igényeinek.
00:00:14
A személyre szabás az oktatásban
00:00:15
Nem csak trend, hanem szükségszerűség.
00:00:18
A tartalom minden hallgatóhoz való testreszabásával,
00:00:21
megkönnyítjük a megértést,
00:00:23
Elkötelezettség és motiváció erősítése.
00:00:25
mesterséges intelligencia
00:00:26
elemzési képességével
00:00:28
hatalmas mennyiségű adat,
00:00:30
egyedülálló lehetőséget kínál a testreszabásra
00:00:32
oktatási módszerek minden egyén számára.
00:00:35
Oktatási összefüggésben,
00:00:37
Az AI a hallgatói adatok széles skálájára támaszkodik
00:00:40
tájékoztatja és irányítja döntéshozatali folyamatát.
00:00:43
Ezek az adatok magukban foglalhatják a teszt teljesítményét.
00:00:48
Pontozások, válaszsebesség és ismétlődő
00:00:50
a hibákat mélyrehatóan elemzik
00:00:52
a trendek időbeli tanulmányozásával.
00:00:54
Az AI képes felismerni, hogy a hallgató fejlődik-e,
00:00:56
stagnálás vagy találkozás
00:00:58
nehézségek bizonyos esetekben
00:00:59
témák vagy fogalmak. Visszajelzések
00:01:04
visszajelzés, akár közvetlenül megadva
00:01:05
diákok vagy oktatóik részéről,
00:01:07
Ez az információ aranybányája.
00:01:09
Az AI felhasználhatja ezeket a visszajelzéseket
00:01:11
megértse a botlási pontokat, területeket
00:01:13
érdeklődésre számot tartó, vagy akár diákok
00:01:15
preferált tanulási stílusok.
00:01:17
Online interakciók, kattintások,
00:01:21
egy oldalon töltött idő,
00:01:22
letöltött, erőforrások,
00:01:23
megtekintett videók és mennyi ideig
00:01:25
tiszta képet biztosítson az AI számára
00:01:28
a hallgatók elkötelezettségének és területeinek
00:01:30
amelyek a legjobban felhívják a figyelmüket.
00:01:32
Ebből a gazdag információbányából,
00:01:34
Az AI tanulási profilokat hoz létre.
00:01:36
Ha egy hallgató erős alkalmasságot mutat
00:01:39
matematika, de küzdelmek a történelemben,
00:01:41
Az AI észleli.
00:01:42
Ezután további javaslatokat tehet
00:01:44
erőforrások a történelemben, amelyek áthidalják ezt a szakadékot,
00:01:46
miközben fejlettebb erőforrásokat biztosít
00:01:48
a matematikában, hogy továbbra is ösztönözze
00:01:50
A diák érdeklődése ezen a területen.
00:01:53
Sőt, ha az AI észleli, hogy a
00:01:56
A diák különösen elkötelezett
00:01:57
videókkal, nem pedig szöveggel,
00:01:59
előnyben részesítheti a videó erőforrásait
00:02:02
ajánlásaiban.
00:02:04
Így az AI nemcsak azonosítja
00:02:06
az erő és a gyengeség területei, de
00:02:09
a tartalomformátumot ennek megfelelően igazítja
00:02:10
a hallgatók preferenciáihoz.
00:02:12
Végül ennek a részletes elemzésnek köszönhetően,
00:02:15
A mesterséges intelligencia képes
00:02:17
oktatási javaslatok létrehozása vagy javaslata
00:02:19
erőforrások, amelyek nem csak személyre szabottak
00:02:21
a hallgató tudományos szintjéhez,
00:02:23
de tanulási stílusukhoz és
00:02:25
preferenciák, így valóban
00:02:28
személyre szabott oktatási élmény.
00:02:33
Newton egy élvonalbeli platform
00:02:35
amely integrálja az AI-t a forradalmasítás érdekében
00:02:37
az oktatási tapasztalat.
00:02:40
Fő ereje az, hogy képes
00:02:42
dinamikusan állítsa be a hallgatók tanulási részeit.
00:02:45
Ahelyett, hogy merev tantervet kínálnánk,
00:02:47
Newton folyamatosan értékeli
00:02:49
a hallgatók teljesítménye, viselkedése,
00:02:51
és interakciók a tartalommal.
00:02:53
Például, ha egy hallgató kiemelkedő
00:02:55
az egyik területen küzdenek, a másikban pedig
00:02:57
a platform átszervezi moduljait
00:03:00
a gyenge területek megerősítése, miközben
00:03:02
továbbra is stimulálja az erős területeket.
00:03:04
Továbbá Newton prediktív módszert használ
00:03:06
elemzés a hallgatók előrejelzésére
00:03:08
igényei, valóban személyre szabott
00:03:11
és releváns tanulási tapasztalatok.
00:03:16
A Dreambox nem csak egy újabb matematikai tanulás
00:03:18
platform. Ez egy adaptív élmény, amely
00:03:21
Minden interakcióval újra feltalálja magát.
00:03:23
A kifinomult AI köré tervezték, reagál
00:03:26
valós időben a hallgatók cselekedeteihez.
00:03:29
Ha egy hallgató gyorsan elsajátítja a koncepciót,
00:03:31
A Dreambox felismeri és kihívásokat jelent
00:03:34
összetettebb problémákkal küzdenek.
00:03:36
Ha úgy tűnik, hogy egy hallgató küzd,
00:03:38
a platform további szolgáltatásokat kínál
00:03:39
erőforrások és támogatás a tisztázáshoz
00:03:41
és erősítse meg a megértést.
00:03:43
A tanárok és a szülők is előnyösek
00:03:45
részletes irányítópultokból
00:03:47
ahol a hallgató kiemelkedő és
00:03:49
ahol nagyobb támogatásra van szükségük,
00:03:51
így a matematika tanítását a
00:03:53
Együttműködési és interaktív folyamat.
00:03:58
A Smart Sparrow körül van kialakítva
00:04:00
elképzelés, hogy a tanulás nem egyirányú St.
00:04:02
nem csak a tartalom elnyeléséről szól
00:04:04
de kölcsönhatásba lép vele. Használat
00:04:06
mesterséges intelligencia alapú megközelítés,
00:04:07
a platform értékeli a hallgatók
00:04:09
előrehaladás és az elkötelezettség szintje.
00:04:11
Például, ha egy hallgató sokat költ
00:04:13
idő egy modulon haladás nélkül,
00:04:16
Az intelligens veréb ezt meg tudja határozni
00:04:17
elakadnak vagy kikapcsolódnak és
00:04:19
ennek megfelelően állítsa be a tartalmat.
00:04:21
Lehet, hogy bemutathatja egy
00:04:22
interaktív tevékenység vagy kvíz
00:04:24
az érdeklődés újjáélesztésére vagy a
00:04:26
a tartalom bemutatási módja
00:04:28
jobban megfelel a diákok tanulási stílusának.
00:04:30
Végső soron a Smart Sparrow célja
00:04:31
a tanulás folyékonyabbá tétele érdekében,
00:04:33
interaktív és hallgatóközpontú.
00:04:36
Az AI használata személyre szabott célokra
00:04:38
A tanulás döntő lépéssel kezdődik
00:04:41
adatgyűjtés a hallgatóról.
00:04:43
Minden tesztekkel és értékelésekkel kezdődik.
00:04:45
Minden kvíz, minden vizsga, amelyet a hallgató
00:04:48
takes értékes információkat nyújt számunkra
00:04:50
készségeikről, eredményeikről,
00:04:52
de a nehézségi területeik is.
00:04:54
Visszajelzést is gyűjtünk utána
00:04:56
lecke vagy modul.
00:04:57
Kérjük a diákok véleményét.
00:04:59
érzéseik,
00:05:00
javaslataik mind gazdagítják adatbázisunkat.
00:05:03
És ha online tanulási platformokra gondolsz
00:05:05
csak tartalomra szolgálnak, gondolkodj újra.
00:05:07
Valós idejű adatokat rögzítenek, például a
00:05:09
idő, amelyet a hallgató egy órára tölt,
00:05:11
az általuk végzett gyakorlatok,
00:05:13
az általuk nézett videók.
00:05:14
Ne feledkezzünk meg az emberi szempontról,
00:05:16
Tanárok,
00:05:17
osztálytermi megfigyeléseik révén,
00:05:19
értékes adatokat szolgáltasson
00:05:20
a hallgatók részvétele és
00:05:22
viselkedés.
00:05:22
Miután összegyűjtötték ezeket az adatokat,
00:05:25
gondosan szervezett és előkészített.
00:05:28
Ez azt jelenti, hogy ellenőrizze a következetességet,
00:05:30
a duplikációk kiküszöbölése és biztosítása
00:05:32
Minden készen áll a következő lépésünkre.
00:05:34
A következő lépés?
00:05:36
Mesterséges intelligenciánk táplálása
00:05:38
Eszköz ezekkel az adatokkal.
00:05:40
Ez a folyamat,
00:05:41
bár technikai a színfalak mögött,
00:05:42
olyan egyszerű, mint egy fájl küldése a felhasználó számára.
00:05:45
De a munka nem áll meg itt.
00:05:47
Az adatok élnek, fejlődnek.
00:05:50
Ezért kulcsfontosságú a frissítés folytatása
00:05:53
AI eszközünk, hogy alkalmazkodhat és finomítson.
00:05:56
És ne felejtsük el,
00:05:57
ebben a folyamatban,
00:05:58
a hallgatók magánélete és biztonsága
00:06:01
Az adatok az első számú prioritásunk.
00:06:04
Az AI az oktatás szolgálatában a fent van
00:06:06
minden szövetség a technológia és
00:06:08
emberiség, hogy a legjobbat nyújtsa minden hallgatónak.
00:06:11
Az AI-nek köszönhetően
00:06:12
A személyre szabás új szintet ér el.
00:06:15
Megjósolhatja a hallgatók igényeit
00:06:17
és megoldásokat kínálnak valós időben.
00:06:19
Ez azonban nagymértékben függ
00:06:20
az adatok minőségéről és
00:06:23
még mindig emberi beavatkozást igényel
00:06:24
a kiválóság biztosítása érdekében. A mesterséges intelligenciával mi
00:06:27
az oktatás új korszakának hajnalán vannak,
00:06:29
a technológia és a pedagógia kombinálása
00:06:32
páratlan tanulási élményt kínál.

No elements match your search in this video....
Do another search or back to content !

 

Mandarine AI: WHAT YOU SHOULD KNOW

RELATED COURSES This tutorial is part of the following courses

1472 Views

Part 07 - Generative AI in education and training

Discover how artificial intelligence is transforming education by personalizing learning, while presenting unique challenges.

ALL COURSES

An Error Has Occurred

Unable to save your progress. Please reload the page, log in, and try again. If the problem persists, please contact an administrator.

Close

Reminder

Show

/

Join Live Training Session