La IA generativa y ChatGPT son palabras de moda muy populares y nuevas incorporaciones a la lista de verificación que usas cuando buscas una plataforma de aprendizaje para tu organización o escuela. Pero ¿cómo aprovecha CanopyLAB el poder de la inteligencia artificial para atender las necesidades, intereses y estilos de aprendizaje individuales? En esta entrada del blog, exploraremos cómo CanopyLAB utiliza la IA generativa para crear entornos de aprendizaje atractivos y personalizados para sus usuarios, destacando algunas de nuestras capacidades relevantes.
En el corazón de las capacidades de IA generativa de CanopyLAB se encuentra AICATO, su avanzado motor de IA. AICATO, que significa Adaptive Intelligence for CanopyLAB's Adaptive Teaching and Learning Objects, desempeña un papel fundamental en la creación de experiencias de aprendizaje personalizadas para los usuarios en las plataformas de CanopyLAB. Algunas de nuestras capacidades son:
IA Generativa y Generación Automática de Contenido
Uno de los principales beneficios de la IA generativa en la plataforma de CanopyLAB es su capacidad para generar contenido de aprendizaje. Aprovechamos la IA generativa y el Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) para lograr esto. En realidad, podemos generar descripciones completas de unidades o módulos para tus cursos, así como diarios de aprendizaje como cuestionarios. De hecho, ahorramos un 71% del tiempo de creación de cursos de un diseñador instruccional mediante la generación automática de cursos, cuando comparamos a quienes usan estas funcionalidades de IA con quienes prefieren construir todo desde cero.
Al considerar el historial de aprendizaje del usuario, sus preferencias y áreas de dificultad, el motor de IA puede sugerir recursos o actividades adicionales para reforzar la comprensión. Por ejemplo, si un estudiante enfrenta desafíos con un concepto en particular, el motor de IA podría recomendar materiales suplementarios o ejercicios interactivos que lo ayuden a superar la dificultad.
IA Generativa y Recomendaciones Inteligentes (solo prueba cerrada BETA)
El motor de IA de CanopyLAB lleva el aprendizaje personalizado un paso más allá proporcionando recomendaciones inteligentes. Al considerar el historial de aprendizaje del usuario, sus preferencias y áreas de dificultad, el motor de IA puede sugerir recursos o actividades adicionales para reforzar la comprensión. Por ejemplo, si un estudiante enfrenta desafíos con un concepto en particular, el motor de IA podría recomendar materiales suplementarios o ejercicios interactivos que lo ayuden a superar la dificultad. Esta funcionalidad se encuentra actualmente en fase BETA con clientes seleccionados.
IA Generativa y Evaluaciones Adaptativas
Las evaluaciones tradicionales a menudo pueden sentirse estáticas y uniformes para todos, pero el motor de IA generativa de CanopyLAB permite la creación de evaluaciones adaptativas. Estas evaluaciones ajustan dinámicamente su nivel de dificultad según el desempeño del usuario, asegurando que los estudiantes estén adecuadamente desafiados. Al adaptar las evaluaciones al nivel de competencia individual, CanopyLAB fomenta una experiencia de aprendizaje más efectiva que impulsa la mejora continua. Consulta nuestras diferentes publicaciones sobre nuestros tres cuestionarios adaptativos:
The Adaptive Entrance Quiz
The Difficulty Level Quiz
The Repeat Format Quiz
Feedback Cualitativo Automatizado (solo prueba cerrada BETA)
El motor de IA de CanopyLAB incorpora Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) para proporcionar a los usuarios retroalimentación personalizada sobre sus respuestas escritas. Al analizar el estilo de escritura, la gramática y la sintaxis, el motor de IA ofrece comentarios específicos según las habilidades del estudiante, permitiéndole mejorar sus habilidades de redacción y desarrollar confianza en la comunicación efectiva. Esta función contribuye a una experiencia de aprendizaje integral que va más allá del simple consumo de contenido.
Al analizar el estilo de escritura, la gramática y la sintaxis, el motor de IA ofrece comentarios específicos según las habilidades del estudiante, permitiéndole mejorar sus habilidades de redacción y desarrollar confianza en la comunicación efectiva.
Calificación Automatizada (solo prueba cerrada BETA)
Como base para nuestra evaluación cualitativa automatizada, primero desarrollamos la calificación automatizada. La calificación automatizada no es nueva, pero ha revolucionado la manera en que los educadores evalúan el trabajo de los estudiantes. Al aprovechar tecnologías avanzadas, como el aprendizaje automático y la inteligencia artificial, la calificación automatizada agiliza el proceso de evaluación, ahorrando tiempo y esfuerzo tanto para profesores como para estudiantes. Este enfoque innovador permite a las plataformas LMS calificar automáticamente tareas, cuestionarios y exámenes según criterios predefinidos, proporcionando retroalimentación rápida a los estudiantes.
No solo acelera el proceso de evaluación, sino que también garantiza coherencia e imparcialidad al evaluar el desempeño estudiantil. Al eliminar el elemento subjetivo de la calificación, la automatización en los LMS permite a los educadores centrarse en la instrucción personalizada y en la participación del estudiante, fomentando un entorno de aprendizaje más eficiente y efectivo.
Este enfoque innovador permite a las plataformas LMS calificar automáticamente tareas, cuestionarios y exámenes según criterios predefinidos, proporcionando retroalimentación rápida a los estudiantes.
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