我們如何提供協助
自動化課程計劃
人工智慧代理可以根據學習目標和學生表現數據動態建立課程計劃，從而節省準備時間。
評分和回饋
自動評分並提供個人化的作業回饋，幫助教師專注於學生的參與。
學生進度監控
人工智慧代理即時追蹤個別學生的表現，確定需要改進的領域以進行及時幹預。
行政自動化
人工智慧系統處理日程安排、出勤追蹤和文書工作，減少了管理人員的工作量。
適應性學習路徑
LLMs 透過根據每個學生的進步和能力調整內容和節奏，提高記憶力和掌握程度，實現個人化學習。
協作工具
促進教師、學生和部門之間的即時協作，以改善溝通。
在快速發展的教育及其交付領域，自動化不再是奢侈品，而是必需品。借助大型語言模型等技術（ LLMs ）和人工智慧代理，教育機構有能力顯著減輕行政負擔，簡化工作流程，並專注於真正重要的事情：提高學生的成績和參與度。
麥肯錫的研究表明，人工智慧驅動的助教和管理自動化可以節省教師高達 30% 的時間，使他們能夠花更多時間直接與學生互動。這轉化為更個人化的學習體驗和優化的教育系統，從而提高教師效率和學生的成功。
此外，60% 的學生表示，自從疫情大流行以來，這些技術的使用提高了他們的學習成果。這種改進在機器學習驅動的助教等工具中尤其明顯，這些工具有助於大規模提供客製化的學術支援。隨著教育機構轉向更多的線上和混合模式，利用人工智慧不僅對於學習至關重要，而且對於全面管理營運也變得至關重要。
在機構層面，跨多個部門的人工智慧編排提供了強大的分析見解，幫助大學做出數據驅動的決策，從而提高學生保留率、畢業率和整體機構的可持續性。集中分析團隊已經在優化東北大學等機構的運營，證明自動化不僅在課堂上有幫助，而且還改變了整個學生的旅程。
透過投資由尖端技術驅動的人工智慧系統LLMs ，教育機構可以釋放自動化的全部潛力，降低成本，提高可擴展性，並確保教師可以專注於指導和指導——而科技無法取代人類的專業知識。
