Maija Tanner
Head of IBM data and AI
შეამოწმეთ სწავლება
ზუსტი AI შეფასებებით
შეამოწმეთ რეალური სამყაროს კომპეტენციები და დახაზეთ უნარები სტუდენტებში, ფაკულტეტსა და პერსონალში. გამოავლინეთ ძლიერი მხარეები და დახურეთ ცოდნის ხარვეზები მონაცემებზე დაფუძნებული სიზუსტით.
ვიზუალიზეთ კომპეტენციები მონაცემებზე დაფუძნებული ანალიზით
შეწყვიტეთ სასწავლო შედეგებზე გამოცნობა. ვიზუალიზეთ უნარების ხარვეზები პროგრამებში, დეპარტამენტებსა და კამპუსებში უფრო ძლიერი აკადემიური პროგრამების ჩამოყალიბებისთვის.
- ინდივიდუალური ანგარიშებიდეტალური უკუკავშირი ყველა სტუდენტისა ან ფაკულტეტის წევრისთვის, ძლიერი მხარეებისა და განვითარების კონკრეტული სფეროების ხაზგასმით.
- პროგრამის ბენჩმარქინგიშეადარეთ პროგრამები ან დეპარტამენტები აკრედიტაციის სტანდარტებს ან მსგავს დაწესებულებებს გაფართოებული რადარული დიაგრამის ვიზუალიზაციით.
- Proctoring რეჟიმიუზრუნველყავით შეფასების მთლიანობა ბრაუზერის ჩაკეტვით, ჩანართის გადაცვლის გამოვლენით და AI-ზე მომუშავე ქცევის ანალიზით.
- სასწავლო გზებიავტომატურად შექმენით პერსონალიზებული განვითარების გეგმები შეფასების შედეგების საფუძველზე კრიტიკული ცოდნის ხარვეზების დასახურად.
გადააქციეთ აკადემიური სტანდარტები შეფასებებად მყისიერად
ატვირთეთ სილაბუსები, აკრედიტაციის სტანდარტები ან პროგრამის სახელმძღვანელოები. ჩვენი AI ქმნის ყოვლისმომცველ შეფასებებს ცოდნისა და კომპეტენციების შესამოწმებლად.
1. წყაროს ატვირთვა
ატვირთეთ სილაბუსები, პროგრამის სტანდარტები ან აკადემიური დოკუმენტები. ჩვენი AI ამუშავებს მასალებს პერსონალური შეფასების კითხვების შესაქმნელად.
2. AI ამოღება
AI ამოიღებს ძირითად კონცეფციებს და ქმნის მრავლობითი არჩევანის, ნაწერი და სცენარზე დაფუძნებულ კითხვებს ავტომატური შეფასებით.
3. განთავსება და შეფასება
დაავალეთ შეფასებები სტუდენტებს, ფაკულტეტს ან დეპარტამენტებს. მიიღეთ მყისიერი შედეგები, დეტალური ანალიტიკა და კომპეტენციების ანგარიშები.
2,000-ზე მეტი ექსპერტული შეფასება განთავსებისთვის მზად
აკადემიური, პროფესიული და კოგნიტური უნარები. გაუშვით ვალიდირებული შეფასებები დღეს ან ააგეთ პერსონალური სტანდარტებიდან.
კვლევის მეთოდები
თვისებრივი ანალიზი, რაოდენობრივი მეთოდები და კვლევის დიზაინი.
კრიტიკული აზროვნება
პრობლემის ანალიზი, ლოგიკური მსჯელობა და მტკიცებულებების შეფასება.
აკადემიური წერა
ნაშრომის სტრუქტურა, არგუმენტაცია და სამეცნიერო ციტირება.
მონაცემთა წიგნიერება
სტატისტიკა, მონაცემთა ვიზუალიზაცია და ინტერპრეტაცია.
შექმენით პერსონალური შეფასებები მარტივი მოთხოვნებიდან
აღწერეთ საგანი და სირთულის დონე. ჩვენი AI ქმნის მოტყუებაგამძლე შეფასებებს 60 წამში.
მყისიერი გენერაცია
მოთხოვნიდან გამოქვეყნებულ შეფასებამდე 60 წამში.
მოტყუების საწინააღმდეგო მეტრიკები
ბრაუზერის ჩაკეტვა, პლაგიატის გამოვლენა და კითხვების შემთხვევითი ბანკები.
Kampster AI Studio
შექმენი კვლევის მეთოდოლოგიის შეფასება სამაგისტრო სტუდენტებისთვის, ფოკუსი თვისებრივ ანალიზზე.
მე შევქმენი 15-კითხვიანი შეფასება, რომელიც მოიცავს:
- კვლევის დიზაინის შერჩევა (სცენარი)
- მონაცემების შეგროვების მეთოდები (ანალიზი)
- თემატური კოდირება და ინტერპრეტაცია (ნაწერი)
უწყვეტი ინტეგრაცია კამპუსის ტექ სტეკთან
სინქრონიზაცია LMS-თან, სტუდენტური ინფორმაციის სისტემებთან და HR ინსტრუმენტებთან. ავტომატიზეთ შეფასებები და კომპეტენციების რუქა კამპუსში.
შეფასების მონაცემები აკადემიური ზრდის ყველა ეტაპზე
მიღების სკრინინგიდან და პროგრამის შეფასებიდან ფაკულტეტის სერტიფიკაციამდე. ჩამოაყალიბეთ უფრო ძლიერი დაწესებულებები ზუსტი შეფასებებით.
სტუდენტების შეფასებები
"გაანალიზეთ ეს case study და შემოგვთავაზეთ კვლევის მეთოდოლოგია."
შეაფასეთ სტუდენტები ცოდნის რეალური გამოყენების მიხედვით, არა მხოლოდ დამახსოვრებაზე. სცენარზე დაფუძნებული ამოცანები ავლენს ნამდვილ გაგებას.
პროგრამის ხარვეზის ანალიზი
"რა არის ჩვენი პროგრამის საშუალო კვალიფიკაცია კვლევის მეთოდებში სტატისტიკურ ანალიზთან შედარებით?"
დახაზეთ სტუდენტების კომპეტენციები პროგრამის სასწავლო შედეგებთან, რათა გამოავლინოთ კურიკულუმის რომელ სფეროებს სჭირდება მეტი ყურადღება.
ფაკულტეტის შეფასება
"როგორ შეიმუშავებდი blended learning გამოცდილებას 200-სტუდენტიანი ლექციისთვის?"
შეაფასეთ ფაკულტეტის კომპეტენციები დაწინაურებისთვის, tenure განხილვისა და პროფესიული განვითარებისთვის სტანდარტიზებული, გამჭვირვალე კრიტერიუმებით.
აკრედიტაციის შესაბამისობა
"რა არის ჩვენს უნივერსიტეტში კვლევის ეთიკის შესაბამისობის ძირითადი მოთხოვნები?"
ავტომატიზეთ სავალდებულო პერსონალის ტრენინგი და პროგრამის შეფასებები აკრედიტაციისთვის, უსაფრთხოებისთვის, ეთიკისა და მარეგულირებელი შესაბამისობისთვის.
კურსდამთავრებულთა კომპეტენციის სერტიფიკაცია
"დაადასტურეთ თქვენი პროფესიული საინჟინრო ეთიკის გაგება."
დაადასტურეთ, რომ კურსდამთავრებულები აკმაყოფილებენ ინდუსტრიის პარტნიორებისა და პროფესიული აკრედიტაციის ორგანოების მიერ მოთხოვნილ კომპეტენციის სტანდარტებს.
ტექნიკური კომპეტენციების რუქა
"რა არის ყველაზე ეფექტური გზა ჩვენი უნივერსიტეტის სამეცნიერო-კომპიუტაციული ინფრასტრუქტურის მართვისთვის?"
დახაზეთ IT პერსონალის, ლაბორატორიის ტექნიკოსებისა და ფაკულტეტის ტექნიკური კვალიფიკაცია. გამოავლინეთ მენტორები და კოლექტიური კვალიფიკაციის ამაღლების სფეროები.
შთაგონება წამყვანი ექსპერტებისგან
მოისმინეთ მსოფლიო დონის განმანათლებლებისა და AI მკვლევარებისგან, რომლებიც ქმნიან სწავლის მომავალს.
PhD Thomas Chiu
The Chinese University of Hong Kong, top 2% cited education researcher and...
Neil Tan
Founder and Chairman of AI Hong Kong, Managing Partner of Tsunami Advisors
PhD Janika Leoste
Tallinn University, Expert in Telepresence, Socially Assistive & Educational...
Prof. Dr. Zsolt Lavicza
Johannes Kepler University, Linz, Austria, Ex University of Cambridge...
Tanja Eschberger Friedl
Expert in innovation and organizational development
Dr. Miodrag Todorovic
Director of Panafricare Pty
Daniel Zapfl
Austrian consultant, executive director of LEAD Innovation Management GmbH
Ibon Zugasti
Spanish expert in strategic foresight and futures research, deputy director...
Dr Filiz Mumcu
Linz School of Education, STEM Didactics Department
Dylan Bristot
Senior AI Product Marketing Manager, Nebius
Dr Christina Popescu
Lecturer and Researcher, Bielefeld University Germany
Nadav Avidan
Ex Global Head of PR at Viber
PhD Sergei Markochev
Lead Data Scientist @ Phaidon, London, PhD in Experimental Nuclear Physics...
Jean Arnaud
Director of Strategic Growth, Cambridge Innovation Center
Wes Royer
Vice President of Project Management, Clarivate, Virginia USA, A product, software...
Lucia Loyo
G.Counsel specialized on AI&Privacy, Advisory Board Member AI4ALL
მომხმარებელთა გამოცდილების ტესტირება წამყვანი აკადემიური ინსტიტუტების სტუდენტებთან
რეალური ვალიდაცია წამყვანი გლობალური უნივერსიტეტების მონაწილეებთან.
იოჰანეს კეპლერის უნივერსიტეტი, ავსტრია
ფოკუსირება ადაპტური სწავლის ტექნიკურ UX-ზე; ტესტირება, თუ როგორ ურთიერთქმედებენ სტუდენტები AI-ზე დაფუძნებულ ინტერფეისებთან ალგორითმული ინტეგრაციის უზრუნველსაყოფად.
ლონდონის ეკონომიკის სკოლა, გაერთიანებული სამეფო
ფოკუსირება ქცევითი გამოყენებადობაზე; ანალიზი, თუ როგორ მოქმედებს ინტერფეისის დიზაინი სტუდენტების გადაწყვეტილების მიღებაზე, ჩართულობასა და სწავლის გრძელვადიან შედეგებზე.
ინსტიტუციური დონის უსაფრთხოება ყველა შრეში
შექმნილია უმაღლეს განათლების მოთხოვნების დასაკმაყოფილებლად. SOC 2, GDPR და FERPA-ის შესაბამისი. შეფასების მონაცემები დაშიფრულია და არასოდეს გამოიყენება საჯარო AI მოდელების სასწავლებლად.
- GDPR-თან შესაბამისიჩვენ ვიცავთ GDPR-ის საუკეთესო პრაქტიკას, მათ შორის მონაცემთა რეზიდენტობის ოფციებს, წაშლის უფლებას და მონაცემთა გამჭვირვალე დამუშავებას. თქვენი თანამშრომლებს მონაცემები დაცულია.
- SOC 2 მზადყოფნაშექმნილია SOC 2 უსაფრთხოების პრინციპების დაცვით. AES-256 დაშიფვრა შენახვისას და გადაცემისას, უსაფრთხოების მუდმივი მონიტორინგით.
- ISO 27001 სტანდარტებივიცავთ ISO 27001 უსაფრთხოების ჩარჩოს რეგულარული პენეტრაციული ტესტირებით, სპეციალური უსაფრთხოების პროტოკოლებითა და მოწყვლადობის მართვით.
- კონფიდენციალურობა დიზაინითთქვენი სასწავლო კონტენტი რჩება პირადი და არასოდეს გამოიყენება AI მოდელების მოსამზადებლად. წვდომის დეტალური კონტროლი და მონაცემთა სრული პორტაბელურობა.
ხშირად დასმული კითხვები
იპოვეთ პასუხები ჩვეულებრივ კითხვებზე AI-ზე მომუშავე შეფასებების, კომპეტენციების რუქისა და უნივერსიტეტებისთვის მონაცემთა დაცვის შესახებ.
მზად ხართ მონაცემებზე დაფუძნებული აკადემიური პროგრამების ჩამოყალიბებისთვის?
შეუერთდით უნივერსიტეტებს, რომლებიც იყენებენ ზუსტ შეფასებებს სასწავლო შედეგების გასაუმჯობესებლად, აკრედიტაციის მხარდაჭერისა და ზრდის სფეროების გამოსავლენად.