Universitäten und Hochschulen

Colab

Colab verbessert die Lehre an Universitäten, indem es die Studentenbindung erhöht, Teilnahmebarrieren abbaut und Professoren Echtzeiteinblicke bietet, um die Lernergebnisse zu verbessern. Studierende können sich mit einem einfachen Code auf jedem Gerät anmelden und durch interaktive Funktionen teilnehmen, die von KI-Analysen unterstützt werden, um dynamisches und inklusives Lernen zu fördern.

Die Schritte sind:

Multiple Choice: Zur Abstimmung oder einfach um einen Einblick in die Stimmung der Teilnehmer zu einem Thema zu erhalten.
Wortwolke: Visualisierung von Gruppeneingaben in einem kreativen, kollektiven Format.
Offene Frage: Eingaben im Freitextformat. Mithilfe von KI tiefere Einblicke gewinnen und Aktionspunkte vorgeschlagen bekommen.
Umfrage: Detaillierte Antworten auf Fragen mit editierbaren Skalen bekommen.
Quiz: Wissen testen und abfragen.
Match: Begriffe zuordnen.
Analyse: Daten zusammenstellen und KI-gestützte Analysen aus quantitativen und qualitativen Quellen direkt vor Ort erhalten.

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Umfragemodus

Diese Funktion von Colab ermöglicht neue Wege der Durchführung von Umfragen, bei denen eine kollektive Lernerfahrung Teil der Umfrage sein kann. Sie kann aber natürlich auch auf traditionellere Weise durchgeführt werden. Durch Organisationshierarchien lassen sich Umfragen durchführen und Ergebnisse vergleichen. Daten der umfassendsten Umfragen werden gesammelt für wertvolles Feedback großer Gruppen und mit Leichtigkeit analysiert.

Hauptmerkmale:

Quantitative & Qualitative Fragen: Umfragen mit geschlossenen (quantitativen) und offenen (qualitativen) Fragen – vollkommene Flexibilität bei der Art der Antworten.
Mühelose Verteilung: Umfragelinks einfach per E-Mail senden und somit den Verteilungsprozess vereinfachen.
GDPR-Konformität: Alle Daten werden in voller Übereinstimmung mit den DSGVO-GDPR-Standards erfasst und verarbeitet, um Datenschutz und Sicherheit zu gewährleisten.
Hierarchische Organisation: Mithilfe von Organisationshierarchien lassen sich Umfrageergebnisse zwischen verschiedenen Gruppen vergleichen und Trends effektiv analysieren.

KI Datenanalyse

Daten in Echtzeit analysieren und interpretieren und sofortiges Feedback zu qualitativen und quantitativen Eingaben erhalten und geben.

Und so funktioniert es:

Echtzeit-Analyse: Sobald Daten gesammelt werden (über Umfragen, Quiz oder andere interaktive Aktivitäten), können KI-Analysen der Nutzereingaben erstellt werden.
Qualitatives und quantitatives Reporting: Es werden sowohl narrative (also qualitative) als auch statistische (sprich quantitative) Daten analysiert, um ein umfassendes Verständnis der Lernergebnisse zu erhalten.
Vergleich, Filter und Datenexport: Einzelne Gruppen in einer Hierarchie lassen sich vergleichen, benutzerdefinierte Filter erstellen und hochgradig anpassbare Berichte nach vorher klar definiereten Bedürfnissen erstellen.

Mit dieser Funktion können Pädagogen ihre Unterrichtsstrategien anpassen, um optimierte Lernerfahrungen und –ergebnisse zu gewährleisten .

Die KI-Analysen von Colab stellen sicher, dass die Stimme jedes einzelnen Schülers gehört und analysiert wird. Sie bieten personalisierte Einblicke und helfen Pädagogen, ihre Unterrichtsstrategien anzupassen oder Forschung zu betreiben.

Interaktives Lehren und Lernen mit Colab

Kollektives Lernen mit eingebauten KI-Erkenntnissen

Learnlab ermöglicht es den Teilnehmern, ihr Verständnis von Schlüsselkonzepten durch kollaborative Aktivitäten zu erweitern. Die KI hilft dabei, den Lernprozess zu interpretieren und zu steuern. Jede Sitzung kann auf der vorangegangenen Arbeit der Gruppe aufbauen, wobei die KI kontinuierlich Inputs auswertet, um Möglichkeiten zur Verbesserung der kollektiven Ergebnisse vorzuschlagen.

Colabs KI-Analysen stellen sicher, dass die Stimme wirklich jedes Studenten und jeder Studentin gehört und analysiert wird, was personalisierte Erkenntnisse liefert und den Dozenten und Lehrkräften hilft, ihre Vorlesungs- und Unterrichtsstrategien anzupassen.

Mehr über Colab

Individuelle KI-Modelle

Fordern Sie ein individuelles KI-Modell an, das auf Ihren Schwerpunktbereich zugeschnitten ist und RAG-Technologie (Retrieval-Augmented Generation) nutzt. Dies gewährleistet eine maßgeschneiderte Inhaltserstellung und Studentenverfolgung in Ihrem Fachgebiet, was zu einem besseren Verständnis und verbesserten Lernergebnissen führt.

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