Mô tả

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?