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

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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Introduction
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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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    nous allons découvrir comment
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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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    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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    et guider son processus de décision.
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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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    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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    offrir le meilleur à chaque élève.
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    Elle peut anticiper les besoins des élèves
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    une expérience d'apprentissage inégalée.

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    A inteligência artificial está em processo de
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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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    enormes quantidades de dados,
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    oferece uma oportunidade única para adaptar o
    00:00:37
    métodos pedagógicos para cada indivíduo.
    00:00:39
    Inteligência artificial,
    00:00:40
    no contexto educativo,
    00:00:43
    Baseia-se numa vasta gama de dados
    00:00:45
    dos alunos para informar
    00:00:47
    e orientar o seu processo de tomada de decisão.
    00:00:50
    Estes dados podem incluir:
    00:00:56
    as pontuações, a velocidade do
    00:00:58
    Resposta e erros recorrentes
    00:01:00
    são analisados em profundidade.
    00:01:02
    Ao estudar as tendências ao longo do tempo,
    00:01:04
    A IA pode detetar se um aluno está progredindo,
    00:01:06
    estagna ou está a passar por dificuldades
    00:01:08
    em determinados assuntos ou conceitos.
    00:01:15
    Feedback, seja ele
    00:01:16
    doados diretamente pelo
    00:01:17
    estudantes ou seus instrutores,
    00:01:19
    são um tesouro de informação.
    00:01:20
    A IA pode usar esse feedback
    00:01:23
    compreender as barreiras,
    00:01:25
    áreas de interesse ou mesmo estilos
    00:01:27
    da experiência de aprendizagem preferida do aluno.
    00:01:33
    Cliques, tempo gasto em uma página,
    00:01:36
    recursos descarregados,
    00:01:37
    Vídeos assistidos (e durante
    00:01:39
    por quanto tempo) fornecer à IA
    00:01:41
    uma imagem nítida de
    00:01:43
    o aluno e as áreas que retêm
    00:01:46
    quanto mais a sua atenção. De
    00:01:49
    esta rica mina de informação, IA
    00:01:50
    desenvolve perfis de aprendizagem.
    00:01:53
    Por exemplo, se um aluno mostrar um
    00:01:55
    forte aptidão para a matemática,
    00:01:57
    mas lutas na história, IA
    00:01:59
    irá detetá-lo.
    00:02:00
    Ela poderia então recomendar
    00:02:02
    recursos adicionais em
    00:02:04
    história para preencher esta lacuna,
    00:02:06
    ao mesmo tempo que fornece recursos mais avançados
    00:02:08
    em matemática para continuar a estimular
    00:02:10
    o interesse do aluno nesta área.
    00:02:13
    Além disso
    00:02:13
    se a IA detetar que o aluno está
    00:02:16
    particularmente cometidas pelo
    00:02:17
    vídeos em vez de textos,
    00:02:19
    Poderia priorizar recursos
    00:02:21
    vídeo nas suas recomendações.
    00:02:23
    Assim, não só a IA identifica
    00:02:25
    áreas de força e fraqueza,
    00:02:27
    mas também adapta o
    00:02:29
    Formatar conteúdo com base em
    00:02:30
    das preferências do aluno.
    00:02:33
    No final do dia, graças a
    00:02:34
    esta análise pormenorizada,
    00:02:35
    A inteligência artificial é
    00:02:37
    capaz de criar ou sugerir
    00:02:39
    Recursos educativos que
    00:02:41
    não estão apenas adaptados ao
    00:02:43
    o nível académico do estudante,
    00:02:45
    mas também ao seu estilo e
    00:02:47
    preferências de aprendizagem,
    00:02:48
    proporcionando assim uma experiência
    00:02:51
    educação verdadeiramente personalizada.
    00:02:56
    Knewton é uma plataforma com visão de futuro
    00:02:59
    que incorpora inteligência artificial
    00:03:01
    revolucionar a experiência educativa.
    00:03:04
    O seu principal trunfo é a sua capacidade
    00:03:07
    Ajuste dinamicamente as rotas
    00:03:09
    aprendizagem dos alunos. Em vez de
    00:03:11
    propor um currículo rígido,
    00:03:13
    Knewton avalia continuamente o desempenho,
    00:03:16
    Comportamento e interações
    00:03:18
    alunos com o conteúdo.
    00:03:20
    Por exemplo, se um aluno se destacar
    00:03:22
    em uma área, mas está experimentando
    00:03:24
    dificuldades em outro, a plataforma
    00:03:26
    reorganiza seus módulos para fortalecer
    00:03:28
    áreas fracas enquanto continua
    00:03:31
    para estimular áreas fortes.
    00:03:33
    Além disso, Knewton usa
    00:03:35
    Análise preditiva para antecipar
    00:03:36
    as necessidades dos estudantes,
    00:03:38
    proporcionando-lhes, assim, experiências
    00:03:40
    de aprender verdadeiramente
    00:03:41
    personalizado e relevante.
    00:03:46
    A DreamBox não é apenas mais uma
    00:03:49
    plataforma de aprendizagem de matemática;
    00:03:51
    É uma experiência adaptativa que
    00:03:53
    reinventa-se a cada interação.
    00:03:56
    Construído em torno de IA sofisticada,
    00:03:58
    Responde em tempo real
    00:04:00
    às ações dos alunos.
    00:04:01
    Se um aluno domina rapidamente um conceito,
    00:04:04
    A DreamBox reconhece isso e desafia-o
    00:04:06
    com problemas mais complexos.
    00:04:08
    Se um estudante parece estar com dificuldades,
    00:04:10
    A plataforma oferece recursos
    00:04:12
    e suportes adicionais para
    00:04:14
    clarificar e reforçar a compreensão.
    00:04:17
    Professores e pais são beneficiados
    00:04:19
    também painéis detalhados,
    00:04:21
    mostrando-lhes onde o aluno se destaca e
    00:04:23
    onde necessitam de mais apoio,
    00:04:25
    Transformar a educação
    00:04:27
    Matemática num só processo
    00:04:29
    colaborativo e interativo.
    00:04:34
    O Pardal Inteligente foi concebido em torno de
    00:04:36
    a ideia de que aprender
    00:04:38
    não é uma via de sentido único.
    00:04:40
    Não se trata apenas de absorver
    00:04:42
    conteúdo, mas para interagir com ele.
    00:04:44
    Usando uma abordagem baseada em IA,
    00:04:46
    A plataforma avalia o progresso
    00:04:49
    do aluno e do seu nível de compromisso.
    00:04:51
    Se, por exemplo, um aluno for aprovado
    00:04:53
    muito tempo em um módulo sem
    00:04:56
    progresso, Smart Sparrow pode determinar
    00:04:58
    está bloqueado ou desligado, e
    00:05:00
    Ajuste o conteúdo de acordo.
    00:05:02
    Poderia introduzir um
    00:05:04
    atividade interativa ou
    00:05:05
    questionários para reavivar o interesse,
    00:05:07
    ou alterar o modo de apresentação
    00:05:09
    conteúdo para melhor se adaptar ao
    00:05:11
    o estilo de aprendizagem do aluno.
    00:05:13
    Em última análise, Smart Sparrow pretende fazer
    00:05:17
    Aprendizagem mais fluida e interativa
    00:05:19
    e centrado no estudante.
    00:05:21
    O uso da IA
    00:05:22
    para personalizar a aprendizagem
    00:05:24
    Começa com um passo crucial:
    00:05:26
    a recolha de dados dos alunos.
    00:05:29
    Tudo começa com
    00:05:30
    testes e avaliações.
    00:05:32
    Cada teste, cada exame que o aluno
    00:05:34
    passa, dá-nos informação
    00:05:35
    Competências valiosas
    00:05:37
    as suas realizações, mas também
    00:05:39
    as suas áreas de dificuldade.
    00:05:42
    Também recolhemos feedback
    00:05:44
    experiência. Após uma aula ou módulo,
    00:05:46
    Estamos a pedir a opinião dos alunos.
    00:05:48
    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
    00:05:55
    Os programas de e-learning são apenas
    00:05:57
    Quando se trata de conteúdo, pense novamente!
    00:05:58
    Eles capturam em tempo real
    00:06:00
    dados como o tempo necessário para
    00:06:02
    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.
    00:06:10
    Professores,
    00:06:11
    através das suas observações em sala de aula,
    00:06:13
    fornecer dados valiosos sobre a
    00:06:15
    participação e comportamento dos alunos.
    00:06:17
    Uma vez recolhidos todos estes dados,
    00:06:20
    Eles são cuidadosos
    00:06:21
    organizado e preparado.
    00:06:22
    Isto significa verificar a coerência,
    00:06:26
    Elimine duplicados e assegure-se de que
    00:06:28
    Está tudo pronto para o nosso próximo passo.
    00:06:30
    O próximo passo?
    00:06:31
    Alimente a nossa ferramenta de inteligência
    00:06:34
    com estes dados.
    00:06:36
    Este processo,
    00:06:37
    Embora técnico nos bastidores,
    00:06:39
    é para o usuário também
    00:06:40
    do que enviar um ficheiro.
    00:06:42
    Mas o trabalho não para por aí.
    00:06:45
    Os dados estão vivos,
    00:06:47
    estão a evoluir.
    00:06:48
    É, por conseguinte, crucial prosseguir
    00:06:50
    atualizar a nossa ferramenta de IA
    00:06:52
    para que se adapte e refine.
    00:06:54
    E não nos esqueçamos, o tempo todo
    00:06:56
    deste processo,
    00:06:57
    Privacidade e Segurança
    00:06:59
    dos dados dos alunos é
    00:07:01
    A nossa prioridade número um.
    00:07:03
    A IA ao serviço da educação,
    00:07:05
    Acima de tudo, é uma aliança
    00:07:08
    entre a tecnologia e a humanidade para
    00:07:10
    oferecer o melhor a cada aluno.
    00:07:12
    Graças à IA,
    00:07:14
    Personalização alcançada
    00:07:15
    um novo nível.
    00:07:16
    Pode antecipar as necessidades dos alunos
    00:07:19
    e oferecer soluções
    00:07:20
    em tempo real. No entanto
    00:07:22
    É altamente dependente da qualidade
    00:07:24
    dados e ainda requer
    00:07:26
    intervenção humana para
    00:07:28
    Garantir a excelência. Com IA,
    00:07:30
    Estamos à beira de uma
    00:07:32
    Nova era na educação, combinando
    00:07:33
    Tecnologia e pedagogia para entregar
    00:07:35
    Uma experiência de aprendizagem inigualável.

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    In diesem Training,
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    Wir werden herausfinden, wie
    00:00:07
    Künstliche Intelligenz ist dabei,
    00:00:09
    Revolutionierung der Art und Weise, wie Menschen kreativ sind
    00:00:12
    Pädagogische Inhalte, um den Bedürfnissen von
    00:00:14
    spezifischen Bedürfnissen jedes einzelnen Schülers.
    00:00:16
    Personalisierung im Bildungswesen
    00:00:18
    ist nicht nur ein Trend,
    00:00:20
    Es ist eine Notwendigkeit.
    00:00:21
    Indem Sie den Inhalt auf jeden Schüler zuschneiden,
    00:00:24
    Wir machen es verständlicher,
    00:00:26
    Engagement und Motivation.
    00:00:29
    Künstliche Intelligenz
    00:00:30
    mit seiner Fähigkeit zur Analyse
    00:00:32
    riesige Datenmengen,
    00:00:34
    bietet eine einzigartige Gelegenheit, die
    00:00:37
    pädagogische Methoden für jeden Einzelnen.
    00:00:39
    Künstliche Intelligenz
    00:00:40
    im Bildungskontext,
    00:00:43
    Basiert auf einer Vielzahl von Daten
    00:00:45
    von Studierenden zur Information
    00:00:47
    und ihren Entscheidungsprozess zu leiten.
    00:00:50
    Zu diesen Daten können gehören:
    00:00:56
    die Partituren, die Geschwindigkeit der
    00:00:58
    Reaktion und wiederkehrende Fehler
    00:01:00
    eingehend analysiert werden.
    00:01:02
    Durch die Untersuchung von Trends im Laufe der Zeit
    00:01:04
    KI kann erkennen, ob ein Schüler Fortschritte macht,
    00:01:06
    stagniert oder Schwierigkeiten hat
    00:01:08
    in bestimmten Fächern oder Konzepten.
    00:01:15
    Feedback, egal ob es sich um
    00:01:16
    direkt gespendet von der
    00:01:17
    Studierende oder deren Lehrende,
    00:01:19
    sind eine Fundgrube an Informationen.
    00:01:20
    KI kann dieses Feedback nutzen
    00:01:23
    die Barrieren zu verstehen,
    00:01:25
    Interessensgebiete oder sogar Stile
    00:01:27
    der bevorzugten Lernerfahrung des Schülers.
    00:01:33
    Klicks, Verweildauer auf einer Seite,
    00:01:36
    heruntergeladene Ressourcen,
    00:01:37
    Angesehene Videos (und während
    00:01:39
    wie lange) der KI zur Verfügung stellen
    00:01:41
    ein klares Bild von
    00:01:43
    und die Bereiche, in denen die
    00:01:46
    desto mehr Aufmerksamkeit. Von
    00:01:49
    diese reichhaltige Fundgrube an Informationen, KI
    00:01:50
    entwickelt Lernprofile.
    00:01:53
    Wenn ein Teilnehmer z. B. ein
    00:01:55
    ausgeprägte Begabung für Mathematik,
    00:01:57
    aber Kämpfe in der Geschichte, KI
    00:01:59
    wird es erkennen.
    00:02:00
    Sie könnte es dann empfehlen
    00:02:02
    Zusätzliche Ressourcen in
    00:02:04
    Geschichte, um diese Lücke zu füllen,
    00:02:06
    bei gleichzeitiger Bereitstellung fortschrittlicherer Ressourcen
    00:02:08
    in Mathematik, um weiterhin zu stimulieren
    00:02:10
    das Interesse des Schülers an diesem Bereich.
    00:02:13
    Außerdem
    00:02:13
    wenn die KI erkennt, dass der Schüler
    00:02:16
    besonders engagiert von der
    00:02:17
    Videos statt Texte,
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    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.
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    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
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    Lernen von Schülern. Anstatt
    00:03:11
    einen starren Lehrplan vorzuschlagen,
    00:03:13
    Knewton evaluiert kontinuierlich die Leistung,
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    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
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    Schwachstellen bei gleichzeitiger
    00:03:31
    um starke Bereiche zu stimulieren.
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    Darüber hinaus verwendet Knewton
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    Predictive Analytics zur Antizipation
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    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
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    erfindet sich mit jeder Interaktion neu.
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    Basierend auf ausgeklügelter KI
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    Es reagiert in Echtzeit
    00:04:00
    auf die Handlungen der Schülerinnen und Schüler.
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    Wenn ein Schüler ein Konzept schnell beherrscht,
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    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
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    und zusätzliche Stützen für
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    Klärung und Stärkung des Verständnisses.
    00:04:17
    Lehrer und Eltern profitieren
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    auch detaillierte Dashboards,
    00:04:21
    ihnen zu zeigen, wo sich der Schüler auszeichnet und
    00:04:23
    wo sie mehr Unterstützung benötigen,
    00:04:25
    Transformation der Bildung
    00:04:27
    Mathematik in einem Prozess
    00:04:29
    kollaborativ und interaktiv.
    00:04:34
    Smart Sparrow wurde entwickelt, um
    00:04:36
    Die Idee, dass das Lernen
    00:04:38
    ist keine Einbahnstraße.
    00:04:40
    Es geht nicht nur darum,
    00:04:42
    Inhalte, sondern mit ihnen zu interagieren.
    00:04:44
    Mit einem KI-basierten Ansatz
    00:04:46
    Die Plattform evaluiert den Fortschritt
    00:04:49
    des Schülers und seines Engagements.
    00:04:51
    Wenn z.B. ein Student
    00:04:53
    viel Zeit auf einem Modul ohne
    00:04:56
    Fortschritt, kann Schlauer Sperling feststellen
    00:04:58
    blockiert oder deaktiviert ist und
    00:05:00
    Passen Sie den Inhalt entsprechend an.
    00:05:02
    Er könnte eine
    00:05:04
    interaktive Aktivität oder
    00:05:05
    Quiz, um das Interesse wieder zu wecken,
    00:05:07
    oder ändern Sie den Präsentationsmodus
    00:05:09
    Inhalte zur besseren Anpassung an die
    00:05:11
    den Lernstil des Schülers.
    00:05:13
    Letztendlich zielt Smart Sparrow darauf ab,
    00:05:17
    Flüssigeres, interaktiveres Lernen
    00:05:19
    und schülerzentriert.
    00:05:21
    Der Einsatz von KI
    00:05:22
    um das Lernen zu personalisieren
    00:05:24
    Beginnt mit einem entscheidenden Schritt:
    00:05:26
    die Erhebung von Schülerdaten.
    00:05:29
    Alles beginnt mit
    00:05:30
    Tests und Beurteilungen.
    00:05:32
    Jedes Quiz, jede Prüfung, die der Schüler
    00:05:34
    Pässe, gibt uns Auskunft
    00:05:35
    Wertvolle Fähigkeiten
    00:05:37
    Errungenschaften, sondern auch
    00:05:39
    seine Schwierigkeitsgrade.
    00:05:42
    Wir sammeln auch Feedback
    00:05:44
    Erfahrung. Nach einer Lektion oder einem Modul
    00:05:46
    Wir fragen nach der Meinung der Studierenden.
    00:05:48
    Ihre Gefühle, ihre Vorschläge,
    00:05:50
    All dies bereichert unsere Datenbank.
    00:05:53
    Und wenn Sie der Meinung sind, dass die Plattformen
    00:05:55
    E-Learning-Programme sind nur
    00:05:57
    Wenn es um Inhalte geht, denken Sie noch einmal darüber nach!
    00:05:58
    Sie erfassen in Echtzeit
    00:06:00
    Daten wie z. B. die Zeit, die benötigt wird, um
    00:06:02
    der Schüler eine Lektion weitergibt,
    00:06:04
    die Übungen, die er ausführt,
    00:06:06
    die Videos, die sie sich ansehen.
    00:06:07
    Und vergessen wir nicht den menschlichen Aspekt.
    00:06:10
    Lehrer
    00:06:11
    durch ihre Beobachtungen im Unterricht,
    00:06:13
    wertvolle Daten über die
    00:06:15
    Partizipation und Verhalten der Studierenden.
    00:06:17
    Sobald all diese Daten gesammelt sind,
    00:06:20
    Sie werden sorgfältig
    00:06:21
    organisiert und vorbereitet.
    00:06:22
    Das bedeutet, dass die Konsistenz geprüft werden muss,
    00:06:26
    Duplikate zu beseitigen und sicherzustellen, dass
    00:06:28
    Alles ist bereit für den nächsten Schritt.
    00:06:30
    Der nächste Schritt?
    00:06:31
    Füttern Sie unser Intelligence-Tool
    00:06:34
    mit diesen Daten.
    00:06:36
    Dieser Prozess,
    00:06:37
    Obwohl hinter den Kulissen technisch,
    00:06:39
    ist auch für den Benutzer
    00:06:40
    als das Senden einer Datei.
    00:06:42
    Aber die Arbeit hört hier nicht auf.
    00:06:45
    Die Daten sind lebendig,
    00:06:47
    Sie entwickeln sich weiter.
    00:06:48
    Daher ist es von entscheidender Bedeutung,
    00:06:50
    Aktualisieren Sie unser KI-Tool
    00:06:52
    damit es sich anpasst und verfeinert.
    00:06:54
    Und vergessen wir nicht, die ganze Zeit
    00:06:56
    dieses Prozesses
    00:06:57
    Datenschutz & Sicherheit
    00:06:59
    der Studierendendaten
    00:07:01
    Unsere oberste Priorität.
    00:07:03
    KI im Dienste der Bildung,
    00:07:05
    Vor allem aber ist es ein Bündnis
    00:07:08
    zwischen Technologie und Menschlichkeit
    00:07:10
    Bieten Sie jedem Schüler das Beste.
    00:07:12
    Dank KI
    00:07:14
    Personalisierung erreicht
    00:07:15
    ein neues Level.
    00:07:16
    Es kann die Bedürfnisse der Schüler antizipieren
    00:07:19
    und bieten Lösungen an
    00:07:20
    in Echtzeit. Aber
    00:07:22
    Sie ist in hohem Maße von der Qualität abhängig
    00:07:24
    Daten und benötigt immer noch
    00:07:26
    Menschliches Eingreifen
    00:07:28
    Sicherstellen von Exzellenz. Mit KI
    00:07:30
    Wir stehen an der Schwelle zu einer
    00:07:32
    eine neue Ära in der Bildung, die
    00:07:33
    Technologie und Pädagogik
    00:07:35
    Eine unvergleichliche Lernerfahrung.

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    En esta formación,
    00:00:06
    Vamos a averiguar cómo
    00:00:07
    La inteligencia artificial está en proceso de
    00:00:09
    Revolucionando la forma en que las personas crean
    00:00:12
    Contenidos pedagógicos para satisfacer las necesidades de
    00:00:14
    necesidades específicas de cada alumno.
    00:00:16
    Personalización en la educación
    00:00:18
    no es solo una tendencia,
    00:00:20
    Es una necesidad.
    00:00:21
    Adaptando el contenido a cada alumno,
    00:00:24
    Hacemos que sea más fácil de entender,
    00:00:26
    compromiso y motivación.
    00:00:29
    Inteligencia artificial
    00:00:30
    con su capacidad de análisis
    00:00:32
    enormes cantidades de datos,
    00:00:34
    ofrece una oportunidad única para adaptar el
    00:00:37
    métodos pedagógicos para cada individuo.
    00:00:39
    Inteligencia artificial
    00:00:40
    en el contexto educativo,
    00:00:43
    Se basa en una amplia gama de datos
    00:00:45
    de los estudiantes para informar
    00:00:47
    y orientar su proceso de toma de decisiones.
    00:00:50
    Estos datos pueden incluir:
    00:00:56
    las puntuaciones, la velocidad de la
    00:00:58
    Respuesta y errores recurrentes
    00:01:00
    se analizan en profundidad.
    00:01:02
    Al estudiar las tendencias a lo largo del tiempo,
    00:01:04
    La IA puede detectar si un estudiante está progresando,
    00:01:06
    se estanca o experimenta dificultades
    00:01:08
    en ciertas materias o conceptos.
    00:01:15
    Retroalimentación, ya sea
    00:01:16
    donado directamente por el
    00:01:17
    estudiantes o sus instructores,
    00:01:19
    son un tesoro de información.
    00:01:20
    La IA puede usar esta retroalimentación
    00:01:23
    para entender las barreras,
    00:01:25
    Áreas de interés o incluso estilos
    00:01:27
    de la experiencia de aprendizaje preferida del estudiante.
    00:01:33
    Clics, tiempo de permanencia en una página,
    00:01:36
    recursos descargados,
    00:01:37
    Vídeos vistos (y durante
    00:01:39
    cuánto tiempo) proporcionar a la IA
    00:01:41
    Una imagen clara de
    00:01:43
    el estudiante y las áreas que retienen
    00:01:46
    más su atención. De
    00:01:49
    esta rica mina de información, la IA
    00:01:50
    Desarrolla perfiles de aprendizaje.
    00:01:53
    Por ejemplo, si un estudiante muestra un
    00:01:55
    fuerte aptitud para las matemáticas,
    00:01:57
    pero luchas en la historia, IA
    00:01:59
    lo detectará.
    00:02:00
    A continuación, podría recomendar
    00:02:02
    recursos adicionales en
    00:02:04
    historia para llenar este vacío,
    00:02:06
    al tiempo que proporciona recursos más avanzados
    00:02:08
    en matemáticas para seguir estimulando
    00:02:10
    el interés del estudiante en esta área.
    00:02:13
    Además
    00:02:13
    si la IA detecta que el estudiante está
    00:02:16
    particularmente comprometida por la
    00:02:17
    videos en lugar de textos,
    00:02:19
    Podría priorizar los recursos
    00:02:21
    video en sus recomendaciones.
    00:02:23
    Por lo tanto, la IA no solo identifica
    00:02:25
    áreas de fortaleza y debilidad,
    00:02:27
    pero también adapta el
    00:02:29
    Dar formato al contenido en función de
    00:02:30
    de las preferencias del estudiante.
    00:02:33
    Al final del día, gracias a
    00:02:34
    Este análisis detallado,
    00:02:35
    La inteligencia artificial es
    00:02:37
    capaz de crear o sugerir
    00:02:39
    Recursos educativos que
    00:02:41
    no solo se adaptan a la
    00:02:43
    el nivel académico del estudiante,
    00:02:45
    sino también a su estilo y
    00:02:47
    preferencias de aprendizaje,
    00:02:48
    proporcionando así una experiencia
    00:02:51
    Educación verdaderamente personalizada.
    00:02:56
    Knewton es una plataforma con visión de futuro
    00:02:59
    que incorpora inteligencia artificial
    00:03:01
    para revolucionar la experiencia educativa.
    00:03:04
    Su principal baza es su capacidad
    00:03:07
    Ajuste dinámico de rutas
    00:03:09
    aprendizaje de los estudiantes. En lugar de
    00:03:11
    proponer un currículo rígido,
    00:03:13
    Knewton evalúa continuamente el rendimiento,
    00:03:16
    Comportamiento e interacciones
    00:03:18
    estudiantes con el contenido.
    00:03:20
    Por ejemplo, si un estudiante sobresale
    00:03:22
    en un área, pero está experimentando
    00:03:24
    dificultades en otro, la plataforma
    00:03:26
    reorganiza sus módulos para fortalecer
    00:03:28
    zonas débiles mientras continúa
    00:03:31
    para estimular las zonas fuertes.
    00:03:33
    Además, Knewton utiliza
    00:03:35
    Analítica predictiva para anticiparse
    00:03:36
    las necesidades de los estudiantes,
    00:03:38
    proporcionándoles así experiencias
    00:03:40
    de aprendizaje verdadero
    00:03:41
    personalizado y relevante.
    00:03:46
    DreamBox no es una más
    00:03:49
    plataforma de aprendizaje de matemáticas;
    00:03:51
    Es una experiencia adaptativa que
    00:03:53
    se reinventa con cada interacción.
    00:03:56
    Construido en torno a una IA sofisticada,
    00:03:58
    Responde en tiempo real
    00:04:00
    a las acciones de los estudiantes.
    00:04:01
    Si un estudiante domina rápidamente un concepto,
    00:04:04
    DreamBox reconoce esto y lo desafía
    00:04:06
    con problemas más complejos.
    00:04:08
    Si un estudiante parece tener dificultades,
    00:04:10
    La plataforma ofrece recursos
    00:04:12
    y soportes adicionales para
    00:04:14
    clarificar y fortalecer la comprensión.
    00:04:17
    Profesores y padres se benefician
    00:04:19
    también cuadros de mando detallados,
    00:04:21
    mostrándoles dónde sobresale el estudiante y
    00:04:23
    donde necesitan más apoyo,
    00:04:25
    Transformando la educación
    00:04:27
    Matemáticas en un solo proceso
    00:04:29
    colaborativo e interactivo.
    00:04:34
    Smart Sparrow está diseñado en torno a
    00:04:36
    La idea de que el aprendizaje
    00:04:38
    no es una calle de un solo sentido.
    00:04:40
    No se trata solo de absorber
    00:04:42
    contenido, sino para interactuar con él.
    00:04:44
    Utilizando un enfoque basado en IA,
    00:04:46
    La plataforma evalúa el progreso
    00:04:49
    del estudiante y su nivel de compromiso.
    00:04:51
    Si, por ejemplo, un estudiante aprueba
    00:04:53
    mucho tiempo en un módulo sin
    00:04:56
    progreso, Smart Sparrow puede determinar
    00:04:58
    está bloqueado o desconectado, y
    00:05:00
    Ajusta el contenido en consecuencia.
    00:05:02
    Podría introducir un
    00:05:04
    actividad interactiva o
    00:05:05
    cuestionarios para reavivar el interés,
    00:05:07
    o cambiar el modo de presentación
    00:05:09
    contenido para adaptarse mejor a la
    00:05:11
    el estilo de aprendizaje del alumno.
    00:05:13
    En última instancia, Smart Sparrow tiene como objetivo hacer
    00:05:17
    Aprendizaje más fluido e interactivo
    00:05:19
    y centrado en el estudiante.
    00:05:21
    El uso de la IA
    00:05:22
    para personalizar el aprendizaje
    00:05:24
    Comienza con un paso crucial:
    00:05:26
    la recopilación de datos de los estudiantes.
    00:05:29
    Todo comienza con
    00:05:30
    pruebas y evaluaciones.
    00:05:32
    Cada prueba, cada examen que el estudiante
    00:05:34
    pases, nos da información
    00:05:35
    Habilidades valiosas
    00:05:37
    sus logros, sino también
    00:05:39
    sus áreas de dificultad.
    00:05:42
    También recopilamos comentarios
    00:05:44
    experiencia. Después de una lección o módulo,
    00:05:46
    Pedimos la opinión de los estudiantes.
    00:05:48
    Sus sentimientos, sus sugerencias,
    00:05:50
    Todo esto enriquece nuestra base de datos.
    00:05:53
    Y si piensas que las plataformas
    00:05:55
    Los programas de e-learning son solo
    00:05:57
    Cuando se trata de contenido, ¡piénsalo de nuevo!
    00:05:58
    Capturan en tiempo real
    00:06:00
    datos como el tiempo que se tarda en
    00:06:02
    el estudiante transmite una lección,
    00:06:04
    los ejercicios que realiza,
    00:06:06
    los videos que ven.
    00:06:07
    Y no olvidemos el aspecto humano.
    00:06:10
    Profesorado
    00:06:11
    a través de sus observaciones en el aula,
    00:06:13
    proporcionar datos valiosos sobre la
    00:06:15
    Participación y comportamiento de los estudiantes.
    00:06:17
    Una vez recopilados todos estos datos,
    00:06:20
    Son cuidadosamente
    00:06:21
    organizados y preparados.
    00:06:22
    Esto significa comprobar la coherencia,
    00:06:26
    eliminar los duplicados y garantizar que
    00:06:28
    Todo está listo para nuestro siguiente paso.
    00:06:30
    ¿El siguiente paso?
    00:06:31
    Alimenta nuestra herramienta de inteligencia
    00:06:34
    con estos datos.
    00:06:36
    Este proceso,
    00:06:37
    Aunque técnico entre bastidores,
    00:06:39
    también es para el usuario
    00:06:40
    que enviar un archivo.
    00:06:42
    Pero el trabajo no se detiene ahí.
    00:06:45
    Los datos están vivos,
    00:06:47
    están evolucionando.
    00:06:48
    Por lo tanto, es crucial continuar
    00:06:50
    actualizar nuestra herramienta de IA
    00:06:52
    para que se adapte y se perfeccione.
    00:06:54
    Y no lo olvidemos, todo el tiempo
    00:06:56
    de este proceso,
    00:06:57
    Privacidad y seguridad
    00:06:59
    de los datos de los estudiantes es
    00:07:01
    Nuestra prioridad número uno.
    00:07:03
    La IA al servicio de la educación,
    00:07:05
    Es, ante todo, una alianza
    00:07:08
    entre la tecnología y la humanidad
    00:07:10
    Ofrecer lo mejor a cada estudiante.
    00:07:12
    Gracias a la IA,
    00:07:14
    Personalización lograda
    00:07:15
    Un nuevo nivel.
    00:07:16
    Puede anticiparse a las necesidades de los estudiantes
    00:07:19
    y ofrecer soluciones
    00:07:20
    en tiempo real. Sin embargo
    00:07:22
    Depende en gran medida de la calidad
    00:07:24
    datos y aún requiere
    00:07:26
    intervención humana para
    00:07:28
    Garantizar la excelencia. Con la IA,
    00:07:30
    Estamos en la cúspide de un
    00:07:32
    nueva era en la educación, combinando
    00:07:33
    Tecnología y pedagogía para ofrecer
    00:07:35
    Una experiencia de aprendizaje sin igual.

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    00:00:12
    Konten pedagogis untuk memenuhi kebutuhan
    00:00:14
    kebutuhan khusus setiap siswa.
    00:00:16
    Personalisasi dalam Pendidikan
    00:00:18
    bukan hanya tren,
    00:00:20
    itu suatu keharusan.
    00:00:21
    Dengan menyesuaikan konten untuk setiap siswa,
    00:00:24
    kami membuatnya lebih mudah dimengerti,
    00:00:26
    komitmen dan motivasi.
    00:00:29
    Kecerdasan buatan,
    00:00:30
    dengan kemampuannya untuk menganalisis
    00:00:32
    sejumlah besar data,
    00:00:34
    menawarkan kesempatan unik untuk mengadaptasi
    00:00:37
    metode pedagogis untuk setiap individu.
    00:00:39
    Kecerdasan buatan,
    00:00:40
    dalam konteks pendidikan,
    00:00:43
    Didasarkan pada berbagai data
    00:00:45
    dari siswa untuk menginformasikan
    00:00:47
    dan memandu proses pengambilan keputusannya.
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    Data ini dapat mencakup:
    00:00:56
    skor, kecepatan
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    Respons dan Kesalahan Berulang
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    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,
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    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,
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    Di atas segalanya, ini adalah aliansi
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    antara teknologi dan kemanusiaan untuk
    00:07:10
    menawarkan yang terbaik untuk setiap siswa.
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    Berkat AI,
    00:07:14
    Personalisasi tercapai
    00:07:15
    tingkat baru.
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    Hal ini dapat mengantisipasi kebutuhan siswa
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    dan menawarkan solusi
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    Intervensi manusia untuk
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    00:07:30
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    in determinati soggetti o concetti.
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    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.
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    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
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    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.
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    Risorse didattiche che
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    il livello accademico dello studente,
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    00:02:47
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    Se uno studente padroneggia rapidamente un concetto,
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    DreamBox lo riconosce e lo sfida
    00:04:06
    con problemi più complessi.
    00:04:08
    Se uno studente sembra essere in difficoltà,
    00:04:10
    La piattaforma offre risorse
    00:04:12
    e supporti aggiuntivi per
    00:04:14
    chiarire e rafforzare la comprensione.
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    Insegnanti e genitori ne traggono vantaggio
    00:04:19
    anche cruscotti dettagliati,
    00:04:21
    mostrando loro dove lo studente eccelle e
    00:04:23
    dove hanno bisogno di maggiore sostegno,
    00:04:25
    Trasformare l'istruzione
    00:04:27
    La matematica in un unico processo
    00:04:29
    collaborativo e interattivo.
    00:04:34
    Smart Sparrow è progettato intorno a
    00:04:36
    l'idea che l'apprendimento
    00:04:38
    non è una strada a senso unico.
    00:04:40
    Non si tratta solo di assorbire
    00:04:42
    contenuto, ma per interagire con esso.
    00:04:44
    Utilizzando un approccio basato sull'intelligenza artificiale,
    00:04:46
    La piattaforma valuta i progressi
    00:04:49
    dello studente e il suo livello di impegno.
    00:04:51
    Se, ad esempio, uno studente passa
    00:04:53
    un sacco di tempo su un modulo senza
    00:04:56
    progredimento, Smart Sparrow è in grado di determinare
    00:04:58
    è bloccato o disinserito, e
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    Regola il contenuto di conseguenza.
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    Potrebbe introdurre un
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    attività interattiva o
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    quiz per riaccendere l'interesse,
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    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
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    e centrato sullo studente.
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    L'uso dell'IA
    00:05:22
    per personalizzare l'apprendimento
    00:05:24
    Inizia con un passaggio cruciale:
    00:05:26
    la raccolta dei dati degli studenti.
    00:05:29
    Tutto inizia con
    00:05:30
    test e valutazioni.
    00:05:32
    Ogni quiz, ogni esame che lo studente
    00:05:34
    passa, ci dà informazioni
    00:05:35
    Competenze preziose
    00:05:37
    i suoi risultati, ma anche
    00:05:39
    le sue aree di difficoltà.
    00:05:42
    Raccogliamo anche feedback
    00:05:44
    esperienza. Dopo una lezione o un modulo,
    00:05:46
    Chiediamo l'opinione degli studenti.
    00:05:48
    I loro sentimenti, i loro suggerimenti,
    00:05:50
    Tutto questo arricchisce il nostro database.
    00:05:53
    E se pensi che le piattaforme
    00:05:55
    I programmi di e-learning sono solo
    00:05:57
    Quando si tratta di contenuti, ripensaci!
    00:05:58
    Catturano in tempo reale
    00:06:00
    dati quali il tempo necessario per
    00:06:02
    lo studente trasmette una lezione,
    00:06:04
    gli esercizi che compie,
    00:06:06
    i video che guardano.
    00:06:07
    E non dimentichiamo l'aspetto umano.
    00:06:10
    Insegnanti
    00:06:11
    attraverso le loro osservazioni in classe,
    00:06:13
    fornire dati preziosi sulla
    00:06:15
    Partecipazione e comportamento degli studenti.
    00:06:17
    Una volta raccolti tutti questi dati,
    00:06:20
    Sono accuratamente
    00:06:21
    organizzato e preparato.
    00:06:22
    Ciò significa verificare la coerenza,
    00:06:26
    eliminare i duplicati e garantire che
    00:06:28
    Tutto è pronto per il nostro prossimo passo.
    00:06:30
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    00:06:31
    Alimenta il nostro strumento di intelligence
    00:06:34
    con questi dati.
    00:06:36
    Questo processo,
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    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
    00:06:52
    in modo che si adatti e si raffini.
    00:06:54
    E non dimentichiamoci, da sempre
    00:06:56
    di questo processo,
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    Privacy e sicurezza
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    dei dati degli studenti è
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    La nostra priorità numero uno.
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    L'IA al servizio dell'educazione,
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    Soprattutto, è un'alleanza
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    tra tecnologia e umanità per
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    Offri il meglio ad ogni studente.
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    Grazie all'intelligenza artificiale,
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    Personalizzazione raggiunta
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    È in grado di anticipare le esigenze degli studenti
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    00:01:08
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    フィードバック(以下、フィードバック)
    00:01:16
    から直接寄付
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    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。
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    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、
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    振る舞いと相互作用
    00:03:18
    コンテンツを持つ学生。
    00:03:20
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    ある地域では、
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    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
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    00:03:36
    学生のニーズ、
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    したがって、彼らに経験を提供します
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    00:03:41
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    00:03:51
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    00:04:00
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    00:07:20
    リアルタイムで。しかし
    00:07:22
    品質に大きく依存します
    00:07:24
    データであり、まだ必要です
    00:07:26
    人間の介入
    00:07:28
    卓越性の確保。AIで、
    00:07:30
    私たちはその先端にいます
    00:07:32
    教育の新時代、組み合わせる
    00:07:33
    テクノロジーと教育法がもたらす
    00:07:35
    比類のない学習体験。

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    résultat(s)
    00:00:05
    In deze training,
    00:00:06
    We gaan uitzoeken hoe
    00:00:07
    Kunstmatige intelligentie is bezig met het proces van
    00:00:09
    Een revolutie teweegbrengen in de manier waarop mensen creëren
    00:00:12
    Pedagogische inhoud om tegemoet te komen aan de behoeften van
    00:00:14
    specifieke behoeften van elke student.
    00:00:16
    Personalisatie in het onderwijs
    00:00:18
    is niet zomaar een trend,
    00:00:20
    het is een noodzaak.
    00:00:21
    Door de inhoud af te stemmen op elke student,
    00:00:24
    we maken het begrijpelijker,
    00:00:26
    betrokkenheid en motivatie.
    00:00:29
    Kunstmatige intelligentie
    00:00:30
    met zijn vermogen om te analyseren
    00:00:32
    enorme hoeveelheden data,
    00:00:34
    biedt een unieke kans om de
    00:00:37
    pedagogische methoden voor elk individu.
    00:00:39
    Kunstmatige intelligentie
    00:00:40
    in de onderwijscontext,
    00:00:43
    Is gebaseerd op een breed scala aan gegevens
    00:00:45
    Van studenten om te informeren
    00:00:47
    en het besluitvormingsproces te sturen.
    00:00:50
    Deze gegevens kunnen het volgende omvatten:
    00:00:56
    de scores, de snelheid van de
    00:00:58
    Respons en terugkerende fouten
    00:01:00
    worden diepgaand geanalyseerd.
    00:01:02
    Door trends in de loop van de tijd te bestuderen,
    00:01:04
    AI kan detecteren of een leerling vooruitgang boekt,
    00:01:06
    stagneert of moeilijkheden ondervindt
    00:01:08
    in bepaalde onderwerpen of concepten.
    00:01:15
    Feedback, of het nu gaat om
    00:01:16
    rechtstreeks gedoneerd door de
    00:01:17
    studenten of hun docenten,
    00:01:19
    zijn een schat aan informatie.
    00:01:20
    AI kan deze feedback gebruiken
    00:01:23
    om de barrières te begrijpen,
    00:01:25
    interessegebieden of zelfs stijlen
    00:01:27
    van de gewenste leerervaring van de student.
    00:01:33
    Klikken, tijd doorgebracht op een pagina,
    00:01:36
    gedownloade bronnen,
    00:01:37
    Video's bekeken (en tijdens
    00:01:39
    hoe lang) verstrekken aan AI
    00:01:41
    een duidelijk beeld van
    00:01:43
    de student en de gebieden die behouden
    00:01:46
    hoe meer zijn aandacht. Van
    00:01:49
    deze rijke schat aan informatie, AI
    00:01:50
    ontwikkelt leerprofielen.
    00:01:53
    Als een leerling bijvoorbeeld een
    00:01:55
    sterke aanleg voor wiskunde,
    00:01:57
    maar worstelt in de geschiedenis, AI
    00:01:59
    zal het detecteren.
    00:02:00
    Ze zou dan kunnen aanbevelen
    00:02:02
    Aanvullende bronnen in
    00:02:04
    verhaal om deze leemte op te vullen,
    00:02:06
    terwijl ze meer geavanceerde middelen bieden
    00:02:08
    wiskunde te blijven stimuleren
    00:02:10
    de interesse van de student op dit gebied.
    00:02:13
    Bovendien
    00:02:13
    als de AI detecteert dat de leerling
    00:02:16
    in het bijzonder door de
    00:02:17
    video's in plaats van teksten,
    00:02:19
    Het zou prioriteit kunnen geven aan middelen
    00:02:21
    video in zijn aanbevelingen.
    00:02:23
    AI identificeert dus niet alleen
    00:02:25
    sterke en zwakke punten,
    00:02:27
    maar het past ook de
    00:02:29
    Inhoud opmaken op basis van
    00:02:30
    van de voorkeuren van de student.
    00:02:33
    Aan het eind van de dag, dankzij
    00:02:34
    deze gedetailleerde analyse,
    00:02:35
    Kunstmatige intelligentie is
    00:02:37
    in staat om te creëren of te suggereren
    00:02:39
    Leermiddelen die
    00:02:41
    zijn niet alleen aangepast aan de
    00:02:43
    het academische niveau van de student,
    00:02:45
    maar ook aan zijn stijl en
    00:02:47
    leervoorkeuren,
    00:02:48
    waardoor een ervaring wordt geboden
    00:02:51
    Echt gepersonaliseerd onderwijs.
    00:02:56
    Knewton is een vooruitstrevend platform
    00:02:59
    die kunstmatige intelligentie bevat
    00:03:01
    om een revolutie teweeg te brengen in de educatieve ervaring.
    00:03:04
    Zijn belangrijkste troef is zijn vermogen
    00:03:07
    Routes dynamisch aanpassen
    00:03:09
    leren van studenten. In plaats van
    00:03:11
    een rigide curriculum voor te stellen,
    00:03:13
    Knewton evalueert voortdurend de prestaties,
    00:03:16
    Gedrag en interacties
    00:03:18
    studenten met de inhoud.
    00:03:20
    Bijvoorbeeld als een leerling uitblinkt
    00:03:22
    in een gebied maar ervaart
    00:03:24
    moeilijkheden in een andere, het platform
    00:03:26
    reorganiseert haar modules om de
    00:03:28
    zwakke punten terwijl de
    00:03:31
    om sterke gebieden te stimuleren.
    00:03:33
    Daarnaast maakt Knewton gebruik van
    00:03:35
    Voorspellende analyses om op te anticiperen
    00:03:36
    de behoeften van de studenten,
    00:03:38
    Zo krijgen ze ervaringen
    00:03:40
    van echt leren
    00:03:41
    Gepersonaliseerd en relevant.
    00:03:46
    DreamBox is niet zomaar een
    00:03:49
    wiskundig leerplatform;
    00:03:51
    Het is een adaptieve ervaring die
    00:03:53
    vindt zichzelf opnieuw uit bij elke interactie.
    00:03:56
    Gebouwd rond geavanceerde AI,
    00:03:58
    Het reageert in realtime
    00:04:00
    aan de acties van de studenten.
    00:04:01
    Als een leerling een concept snel onder de knie heeft,
    00:04:04
    DreamBox herkent dit en daagt het uit
    00:04:06
    met complexere problemen.
    00:04:08
    Als een leerling het moeilijk lijkt te hebben,
    00:04:10
    Het platform biedt middelen
    00:04:12
    en aanvullende ondersteuning voor
    00:04:14
    Verduidelijk en versterk het begrip.
    00:04:17
    Leerkrachten en ouders hebben er baat bij
    00:04:19
    ook gedetailleerde dashboards,
    00:04:21
    laten zien waar de leerling in uitblinkt en
    00:04:23
    waar ze meer ondersteuning nodig hebben,
    00:04:25
    Onderwijs transformeren
    00:04:27
    Wiskunde in één proces
    00:04:29
    collaboratief en interactief.
    00:04:34
    Smart Sparrow is ontworpen rond
    00:04:36
    het idee dat leren
    00:04:38
    is geen eenrichtingsverkeer.
    00:04:40
    Het gaat niet alleen om absorberen
    00:04:42
    inhoud, maar om ermee te interageren.
    00:04:44
    Met behulp van een op AI gebaseerde aanpak,
    00:04:46
    Het platform evalueert de voortgang
    00:04:49
    van de student en zijn mate van betrokkenheid.
    00:04:51
    Als een student bijvoorbeeld slaagt
    00:04:53
    veel tijd op een module zonder
    00:04:56
    voortgang, kan Smart Sparrow bepalen
    00:04:58
    het is geblokkeerd of uitgeschakeld, en
    00:05:00
    Pas de inhoud dienovereenkomstig aan.
    00:05:02
    Het zou een
    00:05:04
    interactieve activiteit of
    00:05:05
    quizzen om de interesse weer aan te wakkeren,
    00:05:07
    of wijzig de presentatiemodus
    00:05:09
    inhoud beter aan te passen aan de
    00:05:11
    de leerstijl van de leerling.
    00:05:13
    Uiteindelijk wil Smart Sparrow
    00:05:17
    Vloeiender, interactiever leren
    00:05:19
    en studentgericht.
    00:05:21
    Het gebruik van AI
    00:05:22
    om het leren te personaliseren
    00:05:24
    Begint met een cruciale stap:
    00:05:26
    het verzamelen van studentgegevens.
    00:05:29
    Het begint allemaal met
    00:05:30
    tests en beoordelingen.
    00:05:32
    Elke quiz, elk examen dat de student
    00:05:34
    passeert, geeft ons informatie
    00:05:35
    Waardevolle vaardigheden
    00:05:37
    verwezenlijkingen, maar ook
    00:05:39
    de moeilijkheden.
    00:05:42
    We verzamelen ook feedback
    00:05:44
    ervaring. Na een les of module,
    00:05:46
    We vragen naar de mening van studenten.
    00:05:48
    Hun gevoelens, hun suggesties,
    00:05:50
    Dit alles is een verrijking van onze database.
    00:05:53
    En als je denkt dat de platforms
    00:05:55
    E-learningprogramma's zijn slechts
    00:05:57
    Als het op inhoud aankomt, denk dan nog eens goed na!
    00:05:58
    Ze leggen in realtime vast
    00:06:00
    gegevens, zoals de tijd die nodig is om
    00:06:02
    de leerling geeft een les door,
    00:06:04
    de oefeningen die het voltooit,
    00:06:06
    de video's die ze bekijken.
    00:06:07
    En laten we het menselijke aspect niet vergeten.
    00:06:10
    Onderwijsgevenden
    00:06:11
    door hun observaties in de klas,
    00:06:13
    waardevolle gegevens te verstrekken over de
    00:06:15
    participatie en gedrag van studenten.
    00:06:17
    Zodra al deze gegevens zijn verzameld,
    00:06:20
    Ze zijn zorgvuldig
    00:06:21
    georganiseerd en voorbereid.
    00:06:22
    Dit betekent dat er moet worden gecontroleerd op consistentie,
    00:06:26
    duplicaten te elimineren en ervoor te zorgen dat
    00:06:28
    Alles is klaar voor onze volgende stap.
    00:06:30
    De volgende stap?
    00:06:31
    Voed onze intelligentietool
    00:06:34
    met deze gegevens.
    00:06:36
    Dit proces,
    00:06:37
    Hoewel technisch achter de schermen,
    00:06:39
    is ook voor de gebruiker
    00:06:40
    dan het verzenden van een bestand.
    00:06:42
    Maar daar houdt het werk niet op.
    00:06:45
    De gegevens leven,
    00:06:47
    ze evolueren.
    00:06:48
    Het is daarom van cruciaal belang om door te gaan met
    00:06:50
    update onze AI-tool
    00:06:52
    zodat het zich aanpast en verfijnt.
    00:06:54
    En laten we niet vergeten, al die tijd
    00:06:56
    van dit proces,
    00:06:57
    Privacy en beveiliging
    00:06:59
    van de leerlinggegevens is
    00:07:01
    Onze eerste prioriteit.
    00:07:03
    AI ten dienste van het onderwijs,
    00:07:05
    Bovenal is het een alliantie
    00:07:08
    tussen technologie en menselijkheid voor
    00:07:10
    Bied elke student het beste.
    00:07:12
    Dankzij AI,
    00:07:14
    Personalisatie bereikt
    00:07:15
    een nieuw niveau.
    00:07:16
    Het kan anticiperen op de behoeften van studenten
    00:07:19
    en oplossingen bieden
    00:07:20
    in realtime. Echter
    00:07:22
    Het is sterk afhankelijk van kwaliteit
    00:07:24
    gegevens en vereist nog steeds
    00:07:26
    menselijk ingrijpen om
    00:07:28
    Zorgen voor uitmuntendheid. Met AI,
    00:07:30
    We staan aan de vooravond van een
    00:07:32
    nieuw tijdperk in het onderwijs, waarin
    00:07:33
    Technologie en pedagogiek om te leveren
    00:07:35
    Een ongeëvenaarde leerervaring.

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    résultat(s)
    00:00:05
    Trong khóa đào tạo này,
    00:00:06
    Chúng ta sẽ tìm hiểu làm thế nào
    00:00:07
    Trí tuệ nhân tạo đang trong quá trình
    00:00:09
    Cách mạng hóa cách mọi người sáng tạo
    00:00:12
    Nội dung sư phạm đáp ứng nhu cầu của
    00:00:14
    nhu cầu cụ thể của từng học sinh.
    00:00:16
    Cá nhân hóa trong giáo dục
    00:00:18
    không chỉ là một xu hướng,
    00:00:20
    Đó là một điều cần thiết.
    00:00:21
    Bằng cách điều chỉnh nội dung cho phù hợp với từng học sinh,
    00:00:24
    chúng tôi làm cho nó dễ hiểu hơn,
    00:00:26
    cam kết và động lực.
    00:00:29
    Trí tuệ nhân tạo,
    00:00:30
    với khả năng phân tích
    00:00:32
    lượng dữ liệu khổng lồ,
    00:00:34
    cung cấp một cơ hội duy nhất để thích ứng với
    00:00:37
    phương pháp sư phạm cho mỗi cá nhân.
    00:00:39
    Trí tuệ nhân tạo,
    00:00:40
    trong bối cảnh giáo dục,
    00:00:43
    Dựa trên một loạt các dữ liệu
    00:00:45
    từ sinh viên đến thông báo
    00:00:47
    và hướng dẫn quá trình ra quyết định của nó.
    00:00:50
    Dữ liệu này có thể bao gồm:
    00:00:56
    Điểm số, tốc độ của
    00:00:58
    Phản hồi và lỗi định kỳ
    00:01:00
    đều được phân tích sâu.
    00:01:02
    Bằng cách nghiên cứu xu hướng theo thời gian,
    00:01:04
    AI có thể phát hiện nếu một học sinh đang tiến bộ,
    00:01:06
    trì trệ hoặc đang gặp khó khăn
    00:01:08
    trong một số môn học hoặc khái niệm nhất định.
    00:01:15
    Phản hồi, cho dù đó là
    00:01:16
    do các đơn vị trực tiếp quyên góp
    00:01:17
    sinh viên hoặc người hướng dẫn của họ,
    00:01:19
    là một kho tàng thông tin.
    00:01:20
    AI có thể sử dụng phản hồi này
    00:01:23
    để hiểu các rào cản,
    00:01:25
    lĩnh vực quan tâm hoặc thậm chí phong cách
    00:01:27
    về trải nghiệm học tập ưa thích của học sinh.
    00:01:33
    Nhấp chuột, thời gian dành cho một trang,
    00:01:36
    tài nguyên đã tải xuống,
    00:01:37
    Video đã xem (và trong khi xem
    00:01:39
    bao lâu) cung cấp cho AI
    00:01:41
    Một bức tranh rõ ràng về
    00:01:43
    Học sinh và các khu vực giữ lại
    00:01:46
    sự chú ý của anh càng nhiều. Từ
    00:01:49
    mỏ thông tin phong phú này, AI
    00:01:50
    phát triển hồ sơ học tập.
    00:01:53
    Ví dụ: nếu một học sinh hiển thị một
    00:01:55
    năng khiếu mạnh mẽ cho toán học,
    00:01:57
    nhưng đấu tranh trong lịch sử, AI
    00:01:59
    sẽ phát hiện ra nó.
    00:02:00
    Sau đó, cô ấy có thể giới thiệu
    00:02:02
    Tài nguyên bổ sung trong
    00:02:04
    câu chuyện để lấp đầy khoảng trống này,
    00:02:06
    đồng thời cung cấp các tài nguyên nâng cao hơn
    00:02:08
    trong toán học để tiếp tục kích thích
    00:02:10
    sự quan tâm của học sinh trong lĩnh vực này.
    00:02:13
    Ngoài ra
    00:02:13
    nếu AI phát hiện ra rằng học sinh là
    00:02:16
    Đặc biệt cam kết bởi
    00:02:17
    video thay vì văn bản,
    00:02:19
    Nó có thể ưu tiên các nguồn lực
    00:02:21
    video trong các khuyến nghị của nó.
    00:02:23
    Do đó, không chỉ AI xác định
    00:02:25
    lĩnh vực sức mạnh và điểm yếu,
    00:02:27
    Nhưng nó cũng thích nghi với
    00:02:29
    Định dạng nội dung dựa trên
    00:02:30
    theo sở thích của học sinh.
    00:02:33
    Vào cuối ngày, nhờ
    00:02:34
    Phân tích chi tiết này,
    00:02:35
    Trí tuệ nhân tạo là
    00:02:37
    Có thể tạo hoặc đề xuất
    00:02:39
    Tài nguyên giáo dục
    00:02:41
    không chỉ thích nghi với
    00:02:43
    trình độ học vấn của học sinh,
    00:02:45
    mà còn với phong cách của anh ấy và
    00:02:47
    sở thích học tập,
    00:02:48
    do đó cung cấp trải nghiệm
    00:02:51
    giáo dục thực sự cá nhân hóa.
    00:02:56
    Knewton là một nền tảng tư duy tiến bộ
    00:02:59
    kết hợp trí tuệ nhân tạo
    00:03:01
    để cách mạng hóa trải nghiệm giáo dục.
    00:03:04
    Tài sản chính của nó là khả năng của nó
    00:03:07
    Tự động điều chỉnh lộ trình
    00:03:09
    học tập của học sinh. Thay vì
    00:03:11
    để đề xuất một chương trình giảng dạy cứng nhắc,
    00:03:13
    Knewton liên tục đánh giá hiệu suất,
    00:03:16
    Hành vi và tương tác
    00:03:18
    học sinh với nội dung.
    00:03:20
    Ví dụ, nếu một học sinh xuất sắc
    00:03:22
    trong một khu vực nhưng đang trải qua
    00:03:24
    Khó khăn trong một nền tảng khác, nền tảng
    00:03:26
    tổ chức lại các mô-đun của nó để tăng cường
    00:03:28
    khu vực yếu trong khi tiếp tục
    00:03:31
    để kích thích các khu vực mạnh.
    00:03:33
    Ngoài ra, Knewton sử dụng
    00:03:35
    Phân tích dự đoán để dự đoán
    00:03:36
    nhu cầu của học sinh,
    00:03:38
    do đó cung cấp cho họ những kinh nghiệm
    00:03:40
    của việc học tập thực sự
    00:03:41
    Cá nhân hóa và có liên quan.
    00:03:46
    DreamBox không chỉ là một cái khác
    00:03:49
    nền tảng học tập toán học;
    00:03:51
    Đó là một trải nghiệm thích ứng
    00:03:53
    tự đổi mới với mỗi tương tác.
    00:03:56
    Được xây dựng xung quanh AI tinh vi,
    00:03:58
    Nó phản hồi trong thời gian thực
    00:04:00
    đến hành động của học sinh.
    00:04:01
    Nếu một học sinh nhanh chóng nắm vững một khái niệm,
    00:04:04
    DreamBox nhận ra điều này và thách thức nó
    00:04:06
    với những vấn đề phức tạp hơn.
    00:04:08
    Nếu một học sinh dường như đang gặp khó khăn,
    00:04:10
    Nền tảng cung cấp tài nguyên
    00:04:12
    và hỗ trợ thêm cho
    00:04:14
    làm rõ và tăng cường sự hiểu biết.
    00:04:17
    Giáo viên và phụ huynh được hưởng lợi
    00:04:19
    cũng bảng điều khiển chi tiết,
    00:04:21
    chỉ cho họ nơi học sinh vượt trội và
    00:04:23
    nơi họ cần hỗ trợ nhiều hơn,
    00:04:25
    Chuyển đổi giáo dục
    00:04:27
    Toán học trong một quá trình
    00:04:29
    hợp tác và tương tác.
    00:04:34
    Smart Sparrow được thiết kế xung quanh
    00:04:36
    Ý tưởng rằng học tập
    00:04:38
    không phải là con đường một chiều.
    00:04:40
    Nó không chỉ là về sự hấp thụ
    00:04:42
    nội dung, nhưng để tương tác với nó.
    00:04:44
    Sử dụng phương pháp tiếp cận dựa trên AI,
    00:04:46
    Nền tảng đánh giá tiến độ
    00:04:49
    của học sinh và mức độ cam kết của họ.
    00:04:51
    Nếu, ví dụ, một học sinh vượt qua
    00:04:53
    rất nhiều thời gian trên một mô-đun mà không có
    00:04:56
    tiến độ, Smart Sparrow có thể xác định
    00:04:58
    nó bị chặn hoặc thảnh thơi, và
    00:05:00
    Điều chỉnh nội dung cho phù hợp.
    00:05:02
    Nó có thể giới thiệu một
    00:05:04
    hoạt động tương tác hoặc
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    câu đố để khơi dậy sự quan tâm,
    00:05:07
    hoặc thay đổi chế độ trình bày
    00:05:09
    nội dung để thích ứng tốt hơn với
    00:05:11
    phong cách học tập của học sinh.
    00:05:13
    Cuối cùng, Smart Sparrow nhằm mục đích thực hiện
    00:05:17
    Học tập tương tác, trôi chảy hơn
    00:05:19
    và lấy học sinh làm trung tâm.
    00:05:21
    Việc sử dụng AI
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    để cá nhân hóa việc học
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    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.
    00:05:32
    Mỗi bài kiểm tra, mỗi bài kiểm tra mà học sinh
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    vượt qua, cung cấp cho chúng tôi thông tin
    00:05:35
    Kỹ năng quý giá
    00:05:37
    thành tựu của nó, nhưng cũng
    00:05:39
    lĩnh vực khó khăn của nó.
    00:05:42
    Chúng tôi cũng thu thập phản hồi
    00:05:44
    kinh nghiệm. Sau một bài học hoặc mô-đun,
    00:05:46
    Chúng tôi đang xin ý kiến học sinh.
    00:05:48
    Cảm xúc của họ, đề nghị của họ,
    00:05:50
    Tất cả điều này làm phong phú thêm cơ sở dữ liệu của chúng tôi.
    00:05:53
    Và nếu bạn nghĩ rằng các nền tảng
    00:05:55
    Các chương trình học trực tuyến chỉ là
    00:05:57
    Khi nói đến nội dung, hãy suy nghĩ lại!
    00:05:58
    Họ chụp trong thời gian thực
    00:06:00
    dữ liệu như thời gian cần thiết để
    00:06:02
    học sinh truyền lại một bài học,
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    các bài tập nó hoàn thành,
    00:06:06
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    Và chúng ta đừng quên khía cạnh con người.
    00:06:10
    Giáo viên
    00:06:11
    Thông qua quan sát lớp học của họ,
    00:06:13
    Cung cấp dữ liệu có giá trị về
    00:06:15
    sự tham gia và hành vi của học sinh.
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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.
    00:06:22
    Điều này có nghĩa là kiểm tra tính nhất quán,
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    Mọi thứ đã sẵn sàng cho bước tiếp theo của chúng tôi.
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    cũng dành cho người dùng
    00:06:40
    hơn là gửi một tập tin.
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    Dữ liệu còn sống,
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    Họ đang phát triển.
    00:06:48
    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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    00:06:56
    của quá trình này,
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    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,
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    Trên hết, đó là một liên minh
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    giữa công nghệ và nhân loại cho
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    00:06:22
    這意味著檢查一致性，
    00:06:26
    消除重複項並確保
    00:06:28
    一切都準備好了，可以進行下一步。
    00:06:30
    下一步？
    00:06:31
    為我們的情報工具提供資訊
    00:06:34
    有了這些數據。
    00:06:36
    這個過程，
    00:06:37
    雖然幕後技術，
    00:06:39
    也是為用戶準備的
    00:06:40
    而不是發送檔。
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    但工作並不止於此。
    00:06:45
    數據是活的，
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    他們正在發展。
    00:06:48
    因此，繼續至關重要
    00:06:50
    更新我們的 AI 工具
    00:06:52
    這樣它就可以適應和完善。
    00:06:54
    我們不要忘記，一直以來
    00:06:56
    在這個過程中，
    00:06:57
    隱私與安全
    00:06:59
    的學生數據是
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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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