우리의 플랫폼은 학교 기반 자료 및 모델을 사용하여 지식 그래프 및 인공 지능 생성 컨텐츠 (AIGC)를 통해 차세대 적응 학습을 구현합니다.
적응 및 생성 기술데이터 중심의 통찰력학교 기반 통합
지식 그래프
데이터를 지식으로 변환하십시오
당사의 시스템은 그래프 데이터베이스를 사용하여 학습 자료와 데이터를 노드, 가장자리 및 속성으로 구성된 구조적 형식으로 저장합니다. 이 데이터베이스는 노드와 가장자리를 통해 데이터 항목 간의 연결을 설정하여 이들 간의 관계를 나타냅니다. 이 그래프 데이터베이스를 사용하여 데이터 (지식)와 학습자 사이에 존재하는 상호 의존성과 학습 여행을 효과적으로 캡처합니다.
학습자 프로필
상황에 맞는 학습 자료로 개별 학습자의 이해를 심화
학생 지식 프로필
학생 지식 프로파일은 지식 시스템의 매핑과 데이터웨어 하우스 및 호수에 저장된 포괄적 인 학습 레코드 세트와 실시간 데이터 플랫폼의 힘을 모은 데이터 그래프를 용이하게합니다. 이 통합은 개별 학습자, 지식 그룹과의 제휴 및 학습 목표와의 상호 작용에 대한 더 깊은 이해를 촉진합니다.
5 주요 기술 카테고리
학생스포츠음악삶기타
생성 AI
사용자 학습 여행을 예측하여 개인화를 향상시킵니다.
AI 예측
교사들은 기술 팀에 의존하지 않고 정확하고 예측적인 학습 중재를 쉽게 만들 수 있도록 권한을 부여합니다. 학교에서의 학생들의 전반적인 공연을 기반으로 한 적시에 학습자 여행 및 개인화 된 학습 경험을 신속하게하십시오.
추천
AI는 학생들의 관심을 끌 수있는 가장 매력적인 질문과 운동 유형을 자동으로 식별 할 수 있습니다.
향상된 사용자 프로필
학교 기반 데이터 모델을 개발하기 위해 K-12 교육을위한 독점 코퍼스를 활용하십시오.
K-12 용 Edxtore의 텍스트 코퍼스와 통합함으로써 실시간, 신원 분해 학습 데이터로 기계 학습 (ML) 모델을 교육 할 수 있습니다. 모든 학습자의 ML 모델을 완벽하게 활성화하여 빠르고 쉽게 구현할 수 있습니다.