студенты не понимают, где именно допущены ошибки и как улучшить результат
Немасштабируемость системы
при большом числе студентов и преподавателей невозможно обеспечить единый стандарт оценки
Субъективность оценки
разные преподаватели используют разные критерии, результаты несопоставимы
КОТОРЫЕ МЫ РЕШАЕМ
ПРОБЛЕМЫ,
«ЦИФРОВОЕ ЗЕРКАЛО»
ДЕЛАЕТ КАЧЕСТВО ОБУЧЕНИЯ ИЗМЕРИМЫМ И УПРАВЛЯЕМЫМ
ВИДЕО
МЕТРИКИ
РЕКОМЕНДАЦИИ
РЕШЕНИЯ
АНАЛИТИКА
Что получает руководство:
единые стандарты оценки, сравнимость данных, динамику развития, контроль без личного присутствия
Система включает 44 метрики, основанных на новейших исследованиях в области педагогики и анализа взаимодействий
и корпоративное обучение
ДЛЯ КОГО
Компании
- Рост эффективности корпоративного обучения - Диагностика soft skills сотрудников - Объективная оценка сотрудников - Оптимизация медиа-бюджетов с помощью анализа реакции аудитории - Упрощение оценки рабочих встреч и коммуникаций
Решения:
- Сложности в оценке эффективности работы сотрудников - Отсутствие качественных инструментов для оценки soft skills - Высокие затраты на привлечение экспертов и аналитиков - Сложности с оптимизацией медиа-расходов и оценкой реакции аудитории на контент
ЧТО
АНАЛИЗИРУЕТ СИСТЕМА:
Проблемы:
- Объективная оценка преподавателей и студентов - Улучшение качества образования и повышение вовлеченности учащихся - Систематизация данных и отчетность без личного присутствия - Персонализированные рекомендации и учебные траектории
Решения:
Образовательные учреждения
(включая университеты, школы, EdTech)
Проблемы:
- Падение вовлеченности и интереса учащихся - Дефицит качественной обратной связи в образовательном процессе - Размытые критерии оценки преподавателей - Сложности в масштабировании оценки и контроле за качеством преподавания
Решения:
- Объективная оценка преподавателей и студентов - Улучшение качества образования и повышение вовлеченности учащихся - Систематизация данных и отчетность без личного присутствия - Персонализированные рекомендации и учебные траектории
анализ эмоциональных реакций участников
Эмоциональный фон
анализ диалога между преподавателем и студентами, паузы, слова-паразиты, структура урока
Речь и взаимодействие
Вовлеченность студентов
сколько времени студенты активно участвуют в занятии
система видит то, что может ускользнуть от внимания даже опытного эксперта
Объективность
Прозрачность
получаете метрики, которые могут быть легко интерпретированы и использованы для принятия обоснованных решений
Экономия времени
сокращение часов, которые обычно тратятся на просмотр видео и разбор материалов
ПРЕИМУЩЕСТВА
Масштабируемость
данные легко масштабируются и позволяют сравнивать результаты на разных уровнях
2022
2021
Использование технологий для независимой оценки компетенций студентов
Использование технологий для независимой оценки компетенций студентов
Апробация и внедрение технологий в реальные учебные занятия МГПУ с участием сотен студентов и преподавателей
Разработка и регистрирация собственной нейронной сети, обученной на массиве более 80 000 данных, размеченных кандидатами педагогических и психологических наук
2020
Исследования в области вовлеченности и эмоционального состояния обучающихся с применением видеоаналитики, публикации в научных журналах
Подтверждение:
Методическая и научная база сформирована на исследованиях и разработках МГПУ. Ссылки на публикации и регистрационные документы доступны по запросу.