Jobban működő egyetem.
AI az oktatóknak, a hallgatóknak és az ügyintézőknek.
OktatóNézd át az első házikat, és írj mindenkinek visszajelzést.
Kutatásmódszertan · Moodle
Elkészült a kurzusban
- 38 beadás átnézve a szempontjaid szerint, a 3 leggyakoribb hiba kigyűjtve a jövő heti órára
- 38 személyre szóló visszajelzés üzenetben, jegy nélkül, és emlékeztető a 4 hallgatónak, aki még nem adta be
Visszajelzés Kovács Annának · vázlat, a jóváhagyásodra vár
A kutatási kérdésed világos, és a kérdőív jól követi. A mintavételnél írd le, hogyan választottad ki a válaszadókat: ezt a jövő heti órán közösen is átvesszük.
Kiküldöm a visszajelzéseket?
Kiküldve: 38 visszajelzés és 4 emlékeztető.
Próbáld ki egy próbakurzuson2023 óta, félévről félévre használják oktatók és hallgatók. Az ELTE kutatóival közösen vizsgáljuk, szakonként mikor segít valóban a tanulásban.
Válaszol, és el is intézi
Tanulótárs a hallgatónak.
A hallgató a kurzus anyagából kérdez és készül a vizsgára, és a válaszban hivatkozást kap arra az anyagra, amelyből az asszisztens dolgozott. Hogy hogyan segítsen, azt az oktató állítja be.
Kevesebb kurzusadminisztráció.
A Nitro a Moodle-ben elvégzi a kurzus körüli munkát: összesíti, ki hol tart, megírja az üzeneteket, feltölti a feladatokat és a kvízeket. Az oktató saját jogosultságával dolgozik, és a hallgatóhoz csak az jut el, amit az oktató jóváhagyott.
Minden szabályzat egy kérdésnyire.
Az asszisztens az egyetem saját szabályzataiból és tájékoztatóiból válaszol, és megadja, melyik dokumentumból dolgozott.
Hol érdemes kezdeni?
Egy Moodle-kurzussal
Egy oktató egy próbakurzuson, kitalált hallgatókkal próbálja ki a Nitrót. A saját egyetemi Moodle-jében egy rövid egyeztetés után indulhat.
Canvas- és GitHub-alapú kurzusokban is használunk már hasonló munkafolyamatokat.
Egy tárggyal, a hallgatóknak
Az oktató megadja a tananyagot és beállítja az asszisztenst, a hallgatók a félév során ebből kérdeznek. A beszélgetési naplóból követhető a használat, és a félév végén ebből látszik, érdemes-e más tárgyakra, karokra kiterjeszteni.
Egy ügyintézési folyamattal
Egy szabályzatcsomaggal és egy csapattal indulunk, például a tanulmányi osztállyal. Ha az egyetemnek már van saját asszisztense vagy chatbotja, ahhoz kapcsolódunk.
Egy képzéssel a munkatársaknak
Gyakorlati alkalom oktatóknak, kutatóknak és más munkatársaknak, a saját feladataikon: mire érdemes AI-t használni, hogyan ellenőrizzék az eredményt, és mit kér ehhez az egyetem MI-szabályzata. Az egyetem meglévő képzéseibe is beilleszthető.
Az egyetem szabályai szerint
Minden hallgatóhoz menő lépést ember hagy jóvá, és az AI csak azt éri el, amihez a felhasználó egyébként is hozzáfér. A GoSchool a Moodle-hez és a már működő asszisztensekhez kapcsolódik, és az egyetem által választott modellel is működhet.
Más feladathoz kell AI-megoldás?
Kutatási anyagok feldolgozása, belső tájékoztatás, oktatásszervezés vagy ügyintézés: ezekhez is ugyanazokat az eszközöket használjuk.
Hozzanak egy konkrét feladatot, és az első beszélgetésen megmutatjuk rajta, mennyit végez el belőle az AI a meglévő eszközeinkkel.
Ahol már használják
A GoSchool alapjaiban változtatta meg egyetemünk hozzáállását az MI-alapú tanuláshoz – egyszerűvé és élvezetessé tette mind az oktatók, mind a hallgatók számára.
Kezdjük egy konkrét igénnyel.
Az első beszélgetésen egy kurzuson vagy feladaton élőben megnézzük, mit végez el az AI, és megbeszéljük, kivel érdemes elindulni.