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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Objectifs :

Cette formation vise à explorer comment l'intelligence artificielle (IA) transforme la création de contenus pédagogiques pour répondre aux besoins spécifiques de chaque élève, en mettant l'accent sur la personnalisation de l'éducation.

Chapitres :

  1. Introduction à l'intelligence artificielle en éducation
    Dans cette formation, nous allons découvrir comment l'intelligence artificielle révolutionne la création de contenus pédagogiques. La personnalisation en éducation n'est pas une simple tendance, mais une nécessité. En adaptant le contenu à chaque élève, nous facilitons la compréhension, l'engagement et renforçons la motivation.
  2. Analyse des données pour une personnalisation efficace
    L'intelligence artificielle, avec sa capacité d'analyser d'énormes quantités de données, offre une opportunité unique d'adapter les méthodes pédagogiques à chaque individu. Elle s'appuie sur une vaste gamme de données provenant des élèves, telles que les scores, la rapidité de réponse et les erreurs récurrentes, pour informer et guider son processus de décision.
  3. Identification des tendances et des besoins des élèves
    En étudiant les tendances au fil du temps, l'IA peut déceler si un élève progresse, stagne ou rencontre des difficultés dans certaines matières ou concepts. Les retours, qu'ils soient directement donnés par les élèves ou par leurs instructeurs, sont une mine d'informations. L'IA utilise ces feedbacks pour comprendre les obstacles, les domaines d'intérêt ou même les styles d'apprentissage préférés de l'élève.
  4. Création de profils d'apprentissage personnalisés
    À partir de cette riche mine d'informations, l'IA établit des profils d'apprentissage. Par exemple, si un élève montre une forte aptitude pour les mathématiques mais lutte en histoire, l'IA le détectera et pourrait recommander des ressources supplémentaires en histoire tout en fournissant des ressources plus avancées en mathématiques.
  5. Exemples de plateformes utilisant l'IA
    Knewton est une plateforme avant-gardiste qui intègre l'intelligence artificielle pour révolutionner l'expérience éducative. Son principal atout est sa capacité à ajuster dynamiquement les parcours d'apprentissage des élèves. DreamBox, quant à elle, est une expérience adaptative qui se réinvente à chaque interaction, répondant en temps réel aux actions des élèves.
  6. L'importance de la collecte de données
    L'utilisation de l'IA pour personnaliser l'apprentissage commence par une étape cruciale : la collecte de données sur l'élève. Chaque quiz et chaque examen fournissent des informations précieuses sur ses compétences et ses zones de difficulté. Les retours d'expérience des élèves enrichissent également la base de données.
  7. Confidentialité et sécurité des données
    Tout au long de ce processus, la confidentialité et la sécurité des données des élèves sont notre priorité numéro un. L'IA au service de l'éducation est une alliance entre technologie et humanité, visant à offrir le meilleur à chaque élève.
  8. Conclusion
    Grâce à l'IA, la personnalisation atteint un nouveau niveau. Elle peut anticiper les besoins des élèves et offrir des solutions en temps réel. Cependant, elle dépend fortement de la qualité des données et nécessite toujours une intervention humaine pour garantir l'excellence. Nous sommes à l'aube d'une nouvelle ère en éducation, combinant technologie et pédagogie pour offrir une expérience d'apprentissage inégalée.

FAQ :

Qu'est-ce que l'intelligence artificielle en éducation?

L'intelligence artificielle en éducation fait référence à l'utilisation de technologies avancées pour personnaliser l'apprentissage, analyser les performances des élèves et adapter les ressources pédagogiques en fonction des besoins individuels.

Comment l'IA peut-elle améliorer la personnalisation de l'apprentissage?

L'IA peut analyser de grandes quantités de données sur les performances des élèves, identifier leurs forces et faiblesses, et recommander des ressources adaptées à leur style d'apprentissage, ce qui rend l'expérience éducative plus efficace.

Quels outils utilisent l'IA pour personnaliser l'apprentissage?

Des outils comme Knewton, DreamBox et Smart Sparrow utilisent l'IA pour ajuster les parcours d'apprentissage, offrir des défis adaptés et fournir des ressources supplémentaires en fonction des besoins des élèves.

Quels types de données sont collectées pour personnaliser l'apprentissage?

Les données collectées incluent les scores des tests, le temps passé sur les leçons, les ressources consultées, ainsi que les retours d'expérience des élèves et des enseignants.

Quels sont les défis de l'utilisation de l'IA en éducation?

Les défis incluent la nécessité d'une collecte de données de qualité, la protection de la vie privée des élèves et l'importance de l'intervention humaine pour garantir l'excellence pédagogique.

Quelques cas d'usages :

Amélioration des performances en mathématiques

Un enseignant utilise DreamBox pour suivre les progrès de ses élèves en mathématiques. La plateforme identifie les élèves qui maîtrisent rapidement les concepts et leur propose des problèmes plus complexes, tout en offrant des ressources supplémentaires à ceux qui rencontrent des difficultés.

Adaptation des parcours d'apprentissage

Dans une classe, l'enseignant utilise Knewton pour ajuster les modules d'apprentissage en fonction des performances des élèves. Si un élève excelle en sciences mais a des difficultés en histoire, Knewton lui propose des ressources supplémentaires en histoire tout en continuant à stimuler son intérêt pour les sciences.

Engagement des élèves

Smart Sparrow est utilisé pour rendre l'apprentissage plus interactif. Si un élève passe beaucoup de temps sur un module sans progresser, la plateforme ajuste le contenu en introduisant des activités interactives pour raviver son intérêt.

Collecte de données pour l'amélioration continue

Les enseignants collectent des retours d'expérience après chaque leçon pour enrichir la base de données de l'IA. Ces informations aident à mieux comprendre les besoins des élèves et à adapter les méthodes d'enseignement en conséquence.

Glossaire :

Intelligence Artificielle (IA)

Domaine de l'informatique qui vise à créer des systèmes capables d'effectuer des tâches qui nécessitent normalement l'intelligence humaine, comme l'apprentissage, la compréhension et la prise de décision.

Personnalisation en éducation

Adaptation des méthodes pédagogiques et du contenu d'apprentissage aux besoins spécifiques de chaque élève pour améliorer leur compréhension et engagement.

Feedback

Retour d'information donné par les élèves ou les instructeurs sur le processus d'apprentissage, utilisé pour identifier les obstacles et les domaines d'intérêt.

Knewton

Plateforme d'apprentissage qui utilise l'intelligence artificielle pour ajuster dynamiquement les parcours d'apprentissage des élèves en fonction de leur performance et de leur engagement.

DreamBox

Plateforme d'apprentissage des mathématiques qui s'adapte en temps réel aux actions des élèves, offrant des défis ou des ressources supplémentaires selon leur niveau de compréhension.

Smart Sparrow

Plateforme d'apprentissage qui utilise l'intelligence artificielle pour évaluer la progression des élèves et ajuster le contenu en fonction de leur engagement et de leurs besoins.

Analyses prédictives

Techniques utilisées pour anticiper les besoins futurs des élèves en se basant sur des données historiques et des tendances observées.

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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
00:05:39
as suas áreas de dificuldade.
00:05:42
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,
00:05:50
Tudo isto enriquece a nossa base de dados.
00:05:53
E se você acha que as plataformas
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Os programas de e-learning são apenas
00:05:57
Quando se trata de conteúdo, pense novamente!
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Eles capturam em tempo real
00:06:00
dados como o tempo necessário para
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o aluno passa uma lição,
00:06:04
os exercícios que completa,
00:06:06
os vídeos que assistem.
00:06:07
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
00:06:15
participação e comportamento dos alunos.
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Uma vez recolhidos todos estes dados,
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Eles são cuidadosos
00:06:21
organizado e preparado.
00:06:22
Isto significa verificar a coerência,
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Elimine duplicados e assegure-se de que
00:06:28
Está tudo pronto para o nosso próximo passo.
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O próximo passo?
00:06:31
Alimente a nossa ferramenta de inteligência
00:06:34
com estes dados.
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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.
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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.
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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.

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résultat(s)
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In diesem Training,
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Wir werden herausfinden, wie
00:00:07
Künstliche Intelligenz ist dabei,
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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
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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.
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Künstliche Intelligenz
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mit seiner Fähigkeit zur Analyse
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riesige Datenmengen,
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bietet eine einzigartige Gelegenheit, die
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pädagogische Methoden für jeden Einzelnen.
00:00:39
Künstliche Intelligenz
00:00:40
im Bildungskontext,
00:00:43
Basiert auf einer Vielzahl von Daten
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von Studierenden zur Information
00:00:47
und ihren Entscheidungsprozess zu leiten.
00:00:50
Zu diesen Daten können gehören:
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die Partituren, die Geschwindigkeit der
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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
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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,
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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
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viel Zeit auf einem Modul ohne
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Fortschritt, kann Schlauer Sperling feststellen
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blockiert oder deaktiviert ist und
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Passen Sie den Inhalt entsprechend an.
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Er könnte eine
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interaktive Aktivität oder
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Quiz, um das Interesse wieder zu wecken,
00:05:07
oder ändern Sie den Präsentationsmodus
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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.
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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.
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Alles beginnt mit
00:05:30
Tests und Beurteilungen.
00:05:32
Jedes Quiz, jede Prüfung, die der Schüler
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Pässe, gibt uns Auskunft
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Wertvolle Fähigkeiten
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Errungenschaften, sondern auch
00:05:39
seine Schwierigkeitsgrade.
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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.
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Und vergessen wir nicht den menschlichen Aspekt.
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Lehrer
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durch ihre Beobachtungen im Unterricht,
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wertvolle Daten über die
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Partizipation und Verhalten der Studierenden.
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Sobald all diese Daten gesammelt sind,
00:06:20
Sie werden sorgfältig
00:06:21
organisiert und vorbereitet.
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Das bedeutet, dass die Konsistenz geprüft werden muss,
00:06:26
Duplikate zu beseitigen und sicherzustellen, dass
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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
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damit es sich anpasst und verfeinert.
00:06:54
Und vergessen wir nicht, die ganze Zeit
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dieses Prozesses
00:06:57
Datenschutz & Sicherheit
00:06:59
der Studierendendaten
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Unsere oberste Priorität.
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KI im Dienste der Bildung,
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Vor allem aber ist es ein Bündnis
00:07:08
zwischen Technologie und Menschlichkeit
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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
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Sie ist in hohem Maße von der Qualität abhängig
00:07:24
Daten und benötigt immer noch
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Menschliches Eingreifen
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Sicherstellen von Exzellenz. Mit KI
00:07:30
Wir stehen an der Schwelle zu einer
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eine neue Ära in der Bildung, die
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Technologie und Pädagogik
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Eine unvergleichliche Lernerfahrung.

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résultat(s)
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En esta formación,
00:00:06
Vamos a averiguar cómo
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La inteligencia artificial está en proceso de
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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.
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Personalización en la educación
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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
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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,
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La IA puede detectar si un estudiante está progresando,
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se estanca o experimenta dificultades
00:01:08
en ciertas materias o conceptos.
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Retroalimentación, ya sea
00:01:16
donado directamente por el
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estudiantes o sus instructores,
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son un tesoro de información.
00:01:20
La IA puede usar esta retroalimentación
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para entender las barreras,
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Áreas de interés o incluso estilos
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de la experiencia de aprendizaje preferida del estudiante.
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Clics, tiempo de permanencia en una página,
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recursos descargados,
00:01:37
Vídeos vistos (y durante
00:01:39
cuánto tiempo) proporcionar a la IA
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Una imagen clara de
00:01:43
el estudiante y las áreas que retienen
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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.
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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.
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Además
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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.
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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.
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Al final del día, gracias a
00:02:34
Este análisis detallado,
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La inteligencia artificial es
00:02:37
capaz de crear o sugerir
00:02:39
Recursos educativos que
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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,
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proporcionando así una experiencia
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Educación verdaderamente personalizada.
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Knewton es una plataforma con visión de futuro
00:02:59
que incorpora inteligencia artificial
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para revolucionar la experiencia educativa.
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Su principal baza es su capacidad
00:03:07
Ajuste dinámico de rutas
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aprendizaje de los estudiantes. En lugar de
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proponer un currículo rígido,
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Knewton evalúa continuamente el rendimiento,
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Comportamiento e interacciones
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estudiantes con el contenido.
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Por ejemplo, si un estudiante sobresale
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en un área, pero está experimentando
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dificultades en otro, la plataforma
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reorganiza sus módulos para fortalecer
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zonas débiles mientras continúa
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para estimular las zonas fuertes.
00:03:33
Además, Knewton utiliza
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Analítica predictiva para anticiparse
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las necesidades de los estudiantes,
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proporcionándoles así experiencias
00:03:40
de aprendizaje verdadero
00:03:41
personalizado y relevante.
00:03:46
DreamBox no es una más
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plataforma de aprendizaje de matemáticas;
00:03:51
Es una experiencia adaptativa que
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se reinventa con cada interacción.
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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
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con problemas más complejos.
00:04:08
Si un estudiante parece tener dificultades,
00:04:10
La plataforma ofrece recursos
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y soportes adicionales para
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clarificar y fortalecer la comprensión.
00:04:17
Profesores y padres se benefician
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también cuadros de mando detallados,
00:04:21
mostrándoles dónde sobresale el estudiante y
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donde necesitan más apoyo,
00:04:25
Transformando la educación
00:04:27
Matemáticas en un solo proceso
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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
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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
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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.

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résultat(s)
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.
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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.

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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
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non solo sono adattati alle esigenze
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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.
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Il suo principale vantaggio è la sua capacità
00:03:07
Regolazione dinamica dei percorsi
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l'apprendimento degli studenti. Anziché
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proporre un curriculum rigido,
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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
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riorganizza i suoi moduli per rafforzare
00:03:28
aree deboli pur continuando a
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per stimolare le aree forti.
00:03:33
Inoltre, Knewton utilizza
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Analisi predittiva per anticipare
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le esigenze degli studenti,
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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
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piattaforma per l'apprendimento della matematica;
00:03:51
È un'esperienza adattiva che
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si reinventa ad ogni interazione.
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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
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con problemi più complessi.
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Se uno studente sembra essere in difficoltà,
00:04:10
La piattaforma offre risorse
00:04:12
e supporti aggiuntivi per
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chiarire e rafforzare la comprensione.
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Insegnanti e genitori ne traggono vantaggio
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anche cruscotti dettagliati,
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mostrando loro dove lo studente eccelle e
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dove hanno bisogno di maggiore sostegno,
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Trasformare l'istruzione
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La matematica in un unico processo
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collaborativo e interattivo.
00:04:34
Smart Sparrow è progettato intorno a
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l'idea che l'apprendimento
00:04:38
non è una strada a senso unico.
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Non si tratta solo di assorbire
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contenuto, ma per interagire con esso.
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Utilizzando un approccio basato sull'intelligenza artificiale,
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La piattaforma valuta i progressi
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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
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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
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quiz per riaccendere l'interesse,
00:05:07
o modificare la modalità di presentazione
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contenuti per adattarsi meglio al
00:05:11
lo stile di apprendimento dello studente.
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In definitiva, Smart Sparrow mira a rendere
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Apprendimento più fluido e interattivo
00:05:19
e centrato sullo studente.
00:05:21
L'uso dell'IA
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per personalizzare l'apprendimento
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Inizia con un passaggio cruciale:
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la raccolta dei dati degli studenti.
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Tutto inizia con
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test e valutazioni.
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Ogni quiz, ogni esame che lo studente
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passa, ci dà informazioni
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Competenze preziose
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i suoi risultati, ma anche
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le sue aree di difficoltà.
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Raccogliamo anche feedback
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esperienza. Dopo una lezione o un modulo,
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Chiediamo l'opinione degli studenti.
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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
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Quando si tratta di contenuti, ripensaci!
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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,
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i video che guardano.
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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,
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eliminare i duplicati e garantire che
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Tutto è pronto per il nostro prossimo passo.
00:06:30
Il prossimo passo?
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Alimenta il nostro strumento di intelligence
00:06:34
con questi dati.
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Questo processo,
00:06:37
Anche se tecnico dietro le quinte,
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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
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in modo che si adatti e si raffini.
00:06:54
E non dimentichiamoci, da sempre
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di questo processo,
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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
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e offrire soluzioni
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in tempo reale. Tuttavia
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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,
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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.

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résultat(s)
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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。
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教育におけるパーソナライゼーション
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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、
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コミットメントとモチベーション。
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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
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各個人のための教育方法。
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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。
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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。
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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、
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停滞している、または困難を経験している
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特定の主題または概念で。
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フィードバック(以下、フィードバック)
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から直接寄付
00:01:17
学生またはそのインストラクター、
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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
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障壁を理解するには、
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関心のある分野やスタイル
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生徒の好みの学習体験の。
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クリック数、ページでの滞在時間、
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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)
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どのくらいの期間)をAIに提供するか
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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
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この豊富な情報の宝庫、AI
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学習プロファイルを開発します。
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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。
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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、
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より高度なリソースを提供しながら
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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
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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
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生徒の好みの。
00:02:33
結局のところ、おかげで
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この詳細な分析は、
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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
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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。
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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。
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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。
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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;
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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。
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高度なAIを中心に構築され、
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リアルタイムで応答します
00:04:00
生徒の行動に。
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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
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より複雑な問題を抱えています。
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生徒が苦労しているようであれば、
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プラットフォームはリソースを提供します
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および追加のサポート。
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理解を明確にし、強化する。
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教師と保護者のメリット
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また、詳細なダッシュボード、
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生徒が優れているところを示し、
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彼らがより多くのサポートを必要とする場合、
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教育の変革
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1つのプロセスで数学
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コラボレーションとインタラクティブ。
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Smart Sparrowは、
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学習という考え
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一方通行ではありません。
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吸収するだけではない
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コンテンツと対話するだけです。
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AIベースのアプローチにより、
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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。
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たとえば、学生が合格した場合
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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
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ブロックされているか、解除されている
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それに応じてコンテンツを調整します。
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それは導入することができます
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インタラクティブアクティビティまたは
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興味を再燃させるクイズ、
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またはプレゼンテーション モードを変更します
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コンテンツは、
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生徒の学習スタイル。
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最終的に、Smart Sparrowが目指すのは、
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より流動的でインタラクティブな学習
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そして学生中心。
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AIの活用
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学習をパーソナライズするには
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重要なステップから始まります。
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学生データの収集。
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すべては
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テストと評価。
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すべての小テスト、すべての試験は、学生が
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パス、情報の提供
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貴重なスキル
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その成果だけでなく、
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その難しさの分野。
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また、フィードバックも収集します
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経験。レッスンまたはモジュールの後、
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学生の意見を募集しています。
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彼らの気持ち、彼らの提案、
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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。
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そして、あなたがプラットフォームを考えるなら
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eラーニングプログラムは、
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コンテンツに関しては、もう一度考えてみてください。
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リアルタイムでキャプチャします
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にかかる時間などのデータ
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生徒はレッスンを受け継ぎ、
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それが完了する演習、
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彼らが見ているビデオ。
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そして、人間的な側面も忘れてはいけません。
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教師
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教室での観察を通して、
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に関する貴重なデータを提供します。
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生徒の参加と行動。
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このデータがすべて収集されると、
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彼らは慎重に
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整理整頓と準備。
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これは、一貫性をチェックすることを意味します。
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重複を排除し、
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次のステップへの準備が整いました。
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次のステップは?
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インテリジェンスツールへのフィード
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このデータで。
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このプロセスは、
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舞台裏では技術的ですが、
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ユーザー向けでもあります
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ファイルを送信するよりも。
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しかし、仕事はそれだけにとどまりません。
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データは生きており、
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それらは進化しています。
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したがって、継続することが重要です
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AIツールを更新する
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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、
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プライバシーとセキュリティ
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の学生データの割合が
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私たちの最優先事項。
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教育にAIを活用する、
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何よりも、それは同盟です
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テクノロジーと人間性の間
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すべての学生に最高のものを提供します。
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AIのおかげで、
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パーソナライゼーションの実現
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新しいレベル。
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学生のニーズを予測できます
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ソリューションの提供
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リアルタイムで。しかし
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品質に大きく依存します
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データであり、まだ必要です
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人間の介入
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卓越性の確保。AIで、
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私たちはその先端にいます
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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。

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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.
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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
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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
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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
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leren van studenten. In plaats van
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een rigide curriculum voor te stellen,
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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
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in een gebied maar ervaart
00:03:24
moeilijkheden in een andere, het platform
00:03:26
reorganiseert haar modules om de
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zwakke punten terwijl de
00:03:31
om sterke gebieden te stimuleren.
00:03:33
Daarnaast maakt Knewton gebruik van
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Voorspellende analyses om op te anticiperen
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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
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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
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met complexere problemen.
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Als een leerling het moeilijk lijkt te hebben,
00:04:10
Het platform biedt middelen
00:04:12
en aanvullende ondersteuning voor
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Verduidelijk en versterk het begrip.
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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,
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Onderwijs transformeren
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Wiskunde in één proces
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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
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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.
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Het zou een
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interactieve activiteit of
00:05:05
quizzen om de interesse weer aan te wakkeren,
00:05:07
of wijzig de presentatiemodus
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inhoud beter aan te passen aan de
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de leerstijl van de leerling.
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Uiteindelijk wil Smart Sparrow
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Vloeiender, interactiever leren
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en studentgericht.
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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.
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Elke quiz, elk examen dat de student
00:05:34
passeert, geeft ons informatie
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Waardevolle vaardigheden
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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
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nieuw tijdperk in het onderwijs, waarin
00:07:33
Technologie en pedagogiek om te leveren
00:07:35
Een ongeëvenaarde leerervaring.

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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.
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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.
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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
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về trải nghiệm học tập ưa thích của học sinh.
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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,
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Chuyển đổi giáo dục
00:04:27
Toán học trong một quá trình
00:04:29
hợp tác và tương tác.
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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.
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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.
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Nó có thể giới thiệu một
00:05:04
hoạt động tương tác hoặc
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câu đố để khơi dậy sự quan tâm,
00:05:07
hoặc thay đổi chế độ trình bày
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nội dung để thích ứng tốt hơn với
00:05:11
phong cách học tập của học sinh.
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Cuối cùng, Smart Sparrow nhằm mục đích thực hiện
00:05:17
Học tập tương tác, trôi chảy hơn
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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:
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việc thu thập dữ liệu học sinh.
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Tất cả bắt đầu với
00:05:30
kiểm tra và đánh giá.
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Mỗi bài kiểm tra, mỗi bài kiểm tra mà học sinh
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vượt qua, cung cấp cho chúng tôi thông tin
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Kỹ năng quý giá
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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.
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Cảm xúc của họ, đề nghị của họ,
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Tất cả điều này làm phong phú thêm cơ sở dữ liệu của chúng tôi.
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Và nếu bạn nghĩ rằng các nền tảng
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Các chương trình học trực tuyến chỉ là
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Khi nói đến nội dung, hãy suy nghĩ lại!
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Họ chụp trong thời gian thực
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dữ liệu như thời gian cần thiết để
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học sinh truyền lại một bài học,
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các bài tập nó hoàn thành,
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các video họ xem.
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Và chúng ta đừng quên khía cạnh con người.
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Giáo viên
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Thông qua quan sát lớp học của họ,
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Cung cấp dữ liệu có giá trị về
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sự tham gia và hành vi của học sinh.
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Khi tất cả dữ liệu này đã được thu thập,
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Họ cẩn thận
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tổ chức và chuẩn bị.
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Điều này có nghĩa là kiểm tra tính nhất quán,
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Loại bỏ trùng lặp và đảm bảo rằng
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Mọi thứ đã sẵn sàng cho bước tiếp theo của chúng tôi.
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Bước tiếp theo?
00:06:31
Cung cấp công cụ thông minh của chúng tôi
00:06:34
với dữ liệu này.
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Quá trình này,
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Mặc dù kỹ thuật đằng sau hậu trường,
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cũng dành cho người dùng
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hơn là gửi một tập tin.
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Nhưng công việc không dừng lại ở đó.
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Dữ liệu còn sống,
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Họ đang phát triển.
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Do đó, điều quan trọng là phải tiếp tục
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cập nhật công cụ AI của chúng tôi
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để nó thích nghi và tinh chỉnh.
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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
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Ưu tiên số một của chúng tôi.
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AI phục vụ giáo dục,
00:07:05
Trên hết, đó là một liên minh
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giữa công nghệ và nhân loại cho
00:07:10
Cung cấp những gì tốt nhất cho mọi học sinh.
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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,
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Chúng ta đang ở trên đỉnh của một
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Kỷ nguyên mới trong giáo dục, kết hợp
00:07:33
Công nghệ và phương pháp sư phạm để cung cấp
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Một trải nghiệm học tập tuyệt vời.

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每個學生的具體需求。
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教育中的個人化
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不僅僅是一種趨勢，
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這是必需品。
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通過為每個學生量身定製內容，
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我們讓它更容易理解，
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承諾和動力。
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人工智慧
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具有分析能力
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海量數據，
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提供了一個獨特的機會來適應
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每個人的教學方法。
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人工智慧
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在教育方面，
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基於廣泛的數據
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從學生那裡通知
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並指導其決策過程。
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這些資料可能包括：
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分數，速度
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回應和重複錯誤
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進行了深入分析。
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通過研究隨時間推移的趨勢，
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人工智慧可以檢測學生是否在進步，
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停滯不前或遇到困難
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在某些主題或概念中。
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反饋，無論是
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由直接捐贈
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學生或他們的導師，
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是信息的寶庫。
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AI 可以使用此反饋
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要了解障礙，
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感興趣的領域甚至風格
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學生喜歡的學習體驗。
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點擊次數、在頁面上花費的時間、
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下載的資源，
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觀看的影片（以及期間）
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多長時間）提供給 AI
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一幅清晰的圖片
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學生和保留的領域
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他的注意力越多。從
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這個豐富的資訊礦，人工智慧
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開發學習檔案。
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例如，如果學生顯示
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較強的數學天賦，
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但在歷史上掙扎，人工智慧
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將檢測到它。
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然後她可以推薦
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其他資源
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故事來填補這個空白，
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同時提供更高級的資源
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在數學上繼續刺激
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學生對這一領域的興趣。
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另外
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如果 AI 檢測到學生是
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特別承諾
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視頻而不是文字，
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它可以確定資源的優先次序
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視頻在其推薦中。
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因此，人工智慧不僅可以識別
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優勢和劣勢領域，
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但它也適應了
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格式化內容基於
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學生的喜好。
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歸根結底，感謝
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這個詳細的分析，
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人工智慧是
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能夠創建或建議
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教育資源
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不僅適應
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學生的學術水準，
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也對他的風格和
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學習偏好，
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從而提供一種體驗
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真正個人化的教育。
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Knewton是一個具有前瞻性的平臺
00:02:59
結合人工智慧
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徹底改變教育體驗。
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它的主要資產是它的能力
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動態調整路線
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學生學習。而不是
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提出嚴格的課程設置，
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Knewton 不斷評估性能，
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行為和互動
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學生與內容。
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例如，如果學生表現出色
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在一個地區，但正在經歷
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另一個困難，平臺
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重組其模組以加強
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繼續時的薄弱環節
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刺激強區。
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此外，Knewton 還使用
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預測分析
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學生的需求，
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從而為他們提供經驗
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真正學習
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個性化和相關性。
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DreamBox 不僅僅是另一個
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數學學習平臺;
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這是一種自適應體驗
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在每次互動中重塑自我。
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圍繞複雜的 AI 構建，
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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，
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DreamBox認識到了這一點，並對其進行了挑戰
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有更複雜的問題。
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如果一個學生似乎在掙扎，
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該平臺提供資源
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以及對以下方面的額外支援
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澄清和加強認識。
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教師和家長受益
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還有詳細的儀錶板，
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向他們展示學生擅長的地方，以及
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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
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協作和互動。
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Smart Sparrow 是圍繞
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學習的理念
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不是一條單行道。
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這不僅僅是吸收
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內容，但要與之交互。
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使用基於人工智慧的方法，
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平臺評估進度
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學生及其承諾程度。
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例如，如果學生通過
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在一個模組上花費大量時間，沒有
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進度，Smart Sparrow可以確定
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它被阻塞或脫離，並且
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相應地調整內容。
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它可以引入一個
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互動活動或
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重新點燃興趣的測驗，
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或更改演示模式
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內容以更好地適應
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學生的學習風格。
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最終，Smart Sparrow 旨在使
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更流暢的互動式學習
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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
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測試和評估。
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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
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它的成就，也是
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它的困難領域。
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我們還收集反饋
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經驗。在課程或模組之後，
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我們正在徵求學生的意見。
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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
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學生傳授一堂課，
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它完成的練習，
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他們觀看的視頻。
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我們不要忘記人性的一面。
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教師
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通過他們的課堂觀察，
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提供有價值的數據
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學生的參與和行為。
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一旦收集了所有這些數據，
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他們小心翼翼地
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有組織和準備。
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這意味著檢查一致性，
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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。
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下一步？
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為我們的情報工具提供資訊
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有了這些數據。
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這個過程，
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雖然幕後技術，
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也是為用戶準備的
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而不是發送檔。
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但工作並不止於此。
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數據是活的，
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他們正在發展。
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因此，繼續至關重要
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更新我們的 AI 工具
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這樣它就可以適應和完善。
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我們不要忘記，一直以來
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在這個過程中，
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隱私與安全
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的學生數據是
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我們的首要任務。
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人工智慧為教育服務，
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最重要的是，這是一個聯盟
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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，
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實現個人化
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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
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教育新時代，結合
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提供技術和教學法
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無與倫比的學習體驗。

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