Transformeer de manier waarop onderwijs wordt gegeven

Hoe we kunnen helpen

Geautomatiseerde lesplanning

AI-agenten kunnen dynamisch lesplannen maken op basis van leerdoelen en prestatiegegevens van leerlingen, waardoor voorbereidingstijd wordt bespaard.

Beoordeling en feedback

Automatiseer beoordeling en geef persoonlijke feedback op opdrachten, zodat leraren zich kunnen richten op de betrokkenheid van leerlingen.

Voortgangscontrole van studenten

AI-agenten volgen de prestaties van individuele leerlingen in realtime en identificeren verbeterpunten voor tijdige interventie.

Administratieve automatisering

AI-systemen houden zich bezig met roosteren, aanwezigheidsregistratie en papierwerk, waardoor de werkdruk van administratief personeel afneemt.

Adaptieve leerpaden

LLMs het leren personaliseren door de inhoud en het tempo aan te passen aan de vooruitgang en vaardigheden van elke leerling, waardoor de inhoud beter wordt vastgehouden en beter wordt beheerst.

Hulpmiddelen voor samenwerking

Real-time samenwerking tussen faculteiten, studenten en afdelingen vergemakkelijken om de communicatie te verbeteren.

In het snel evoluerende onderwijs is automatisering niet langer een luxe, maar een noodzaak. Met technologieën zoals grote taalmodellen (LLMs) en AI-agenten hebben onderwijsinstellingen de mogelijkheid om de administratieve last aanzienlijk te verminderen, workflows te stroomlijnen en zich te richten op wat echt belangrijk is: het verbeteren van de resultaten en betrokkenheid van studenten.

Uit onderzoek van McKinsey blijkt dat onderwijsassistenten met AI en administratieve automatisering tot 30% van de tijd van docenten kunnen besparen, waardoor ze meer tijd kunnen besteden aan directe interactie met studenten. Dit vertaalt zich in een meer gepersonaliseerde leerervaring en een geoptimaliseerd onderwijssysteem dat zowel de efficiëntie van docenten als het succes van studenten verbetert.

Bovendien geeft 60% van de studenten aan dat het gebruik van deze technologieën hun leerresultaten heeft verbeterd sinds de pandemie. Deze verbetering is vooral duidelijk bij tools zoals door machine learning aangedreven onderwijsassistenten, die academische ondersteuning op maat op grote schaal helpen leveren. Nu onderwijsinstellingen overstappen op meer online en hybride modellen, wordt het gebruik van AI niet alleen cruciaal voor het leren, maar ook voor het beheer van alle activiteiten.

Op instellingsniveau biedt AI-orkestratie op meerdere afdelingen krachtige inzichten in analyses, waardoor universiteiten datagestuurde beslissingen kunnen nemen die het behoud van studenten, het aantal afgestudeerden en de algehele duurzaamheid van de instelling verbeteren. Gecentraliseerde analyseteams optimaliseren nu al de activiteiten van instellingen als Northeastern, wat bewijst dat automatisering niet alleen helpt in het klaslokaal, maar de hele reis van studenten verandert.

Door te investeren in AI-systemen die worden aangestuurd door geavanceerde LLMs kunnen onderwijsinstellingen het volledige potentieel van automatisering ontsluiten, de kosten verlagen, de schaalbaarheid verbeteren en ervoor zorgen dat docenten zich kunnen richten op mentorschap en instructie - waar technologie de menselijke expertise niet kan vervangen.

‍