Tạo bảng điểm & báo cáo cuối kỳ
Tạo bảng điểm & báo cáo cuối kỳ
Xem trước nội dung
Mô tả
Cuối kỳ rồi, cần tổng hợp điểm thi cuối kỳ và điểm quá trình vào một bảng, và nộp báo cáo chẩn đoán khóa học? Không cần tự làm thủ công! Chỉ cần tải lên bảng điểm quá trình, điểm thi cuối kỳ, cho biết tỷ lệ phần trăm, là có thể tạo ra bảng điểm sinh viên và báo cáo chẩn đoán khóa học chuyên sâu để nộp.
Kỹ năng liên quan
Xem tất cả
Tính toán và báo cáo mức độ đạt khóa học
Kỹ năng này hỗ trợ giáo viên và quản lý đào tạo tính toán chính xác mức độ đạt được mục tiêu của khóa học đại học dựa trên kế hoạch đánh giá và dữ liệu điểm sinh viên, đồng thời tạo báo cáo phân tích chuyên nghiệp. Bằng cách thông minh phân tích kế hoạch đánh giá khóa học và bảng điểm các bài kiểm tra bạn cung cấp, nó tự động trích xuất thông tin chính, kiểm tra tính nhất quán giữa trọng số điểm và kế hoạch, và tính toán mức độ đạt được cho từng mục tiêu cũng như tổng mục tiêu khóa học. Bạn sẽ nhận được một báo cáo phân tích mức độ đạt được có cấu trúc rõ ràng, bao gồm kết quả tính toán chi tiết, kết luận đạt được, và phân tích sâu về mức độ đạt của từng mục tiêu, chỉ ra các hỗ trợ tốt và yếu. Quan trọng hơn, kỹ năng này dựa trên việc khóa học được giảng dạy lần đầu hay đã có dữ liệu lịch sử, đưa ra các gợi ý cải thiện liên tục có mục tiêu, giúp bạn tối ưu thiết kế giảng dạy, điều chỉnh phương pháp đánh giá, từ đó nâng cao chất lượng giảng dạy khóa học. Dù để đánh giá giảng dạy, chứng nhận OBE (Giáo dục định hướng kết quả), hay cải thiện chất lượng liên tục, đây là công cụ không thể thiếu.
Chẩn đoán & cải tiến khóa v2.0
Giúp khóa học thông minh từ 'xây dựng' thực sự chuyển sang 'sử dụng và cải tiến'. Skill này dành cho giảng viên đại học đã triển khai giảng dạy, có dữ liệu điểm số, bài tập, bảng đánh giá, tương tác lớp học hoặc dữ liệu nền tảng học tập. Sau khi giảng viên tải lên dữ liệu giảng dạy, hệ thống sẽ tự động thực hiện: 1. Kiểm tra tính toàn vẹn của dữ liệu giảng dạy; 2. Phân tích tình hình học tập tổng thể của lớp; 3. Xác định điểm yếu về kiến thức và năng lực; 4. Phân loại học sinh và cảnh báo học tập; 5. Bài tập phân tầng và can thiệp giảng dạy phân hóa; 6. Phân tích chất lượng bài tập, dự án và sản phẩm; 7. Phân tích mức độ đạt được mục tiêu khóa học; 8. Thiết kế phương án trực quan hóa dữ liệu giảng dạy; 9. Xác định nguyên nhân vấn đề giảng dạy; 10. Kế hoạch cải tiến liên tục cho khóa học tiếp theo. Áp dụng cho nhiều loại dữ liệu: bảng điểm, bảng chấm bài tập, thang đánh giá dự án, ghi chép tương tác lớp học, dữ liệu nền tảng học tập, đánh giá sản phẩm học sinh, ghi chép hội thoại AI, v.v. Skill này không đảm nhận việc thiết kế lại toàn bộ khóa học, mà dựa trên kết quả giảng dạy thực tế, giúp giảng viên trả lời ba câu hỏi: Học sinh học như thế nào? Vấn đề cụ thể nằm ở đâu? Bước tiếp theo nên dạy thế nào, luyện tập thế nào, cải tiến thế nào?
Phân tích bài thi & gợi ý ôn tập
Chỉ có 3 bước: 1) Tải ảnh bài thi trắng lên 2) Tải phiếu trả lời đã chấm lên 3) Nhấn chạy. Sau vài phút, AI sẽ tự động tạo ra một báo cáo chẩn đoán – không chỉ là "sai những câu nào" kiểu đèn đỏ lẻ tẻ, mà là một bản đồ chiến lược ôn tập hoàn chỉnh, có cấu trúc, có thể in ra và dán lên bàn học. Gần đây, tôi đã tự tải lên phiếu trả lời các bài thi thử lần 0 và lần 1 của con trai tôi, tải về bản đồ chẩn đoán kiến thức môn Toán và Vật lý. Dưới đây, tôi sẽ cho bạn xem nội dung thực tế của báo cáo đó — Cách sử dụng chi tiết: https://mp.weixin.qq.com/s/YRsgfthbWT6kKwjIbJnYfw
Thông tin
- Phiên bản
- v1
- Cập nhật lần cuối
- Điểm tín dụng khi chạy
- Theo mức sử dụng
- Mô hình
- Tự động
