विवरण

इस कौशल का उद्देश्य स्मार्ट पाठ्यक्रमों को केवल "बनाने" से "उपयोग करने और सुधारने" में परिवर्तित करना है। यह उन विश्वविद्यालय शिक्षकों के लिए डिज़ाइन किया गया है जिन्होंने पहले से ही पाठ्यक्रम लागू किए हैं और जिनके पास ग्रेड, असाइनमेंट, मूल्यांकन मानदंड, कक्षा अंतःक्रिया या शिक्षण प्लेटफार्मों से संबंधित डेटा मौजूद है। शिक्षकों द्वारा अपना शिक्षण डेटा अपलोड करने के बाद, सिस्टम स्वचालित रूप से निम्नलिखित कार्य करेगा: 1. डेटा की सत्यता की जाँच; 2. समग्र कक्षा अधिगम विश्लेषण; 3. ज्ञान बिंदुओं और कौशल में कमजोरियों की पहचान; 4. छात्र स्तरीकरण और अधिगम संबंधी चेतावनियाँ; 5. विभेदित अभ्यास और विभेदित शिक्षण हस्तक्षेप; 6. असाइनमेंट, परियोजनाओं और कार्यों का गुणवत्ता विश्लेषण; 7. पाठ्यक्रम उद्देश्य प्राप्ति का विश्लेषण; 8. शिक्षण डेटा विज़ुअलाइज़ेशन समाधानों का डिज़ाइन; 9. शिक्षण समस्याओं का निर्धारण; 10. पाठ्यक्रमों के अगले चरण के लिए सतत सुधार योजना। यह विभिन्न डेटा स्रोतों पर लागू होता है, जिनमें ग्रेड शीट, असाइनमेंट ग्रेडिंग शीट, परियोजना मूल्यांकन मानदंड, कक्षा अंतःक्रिया रिकॉर्ड, शिक्षण प्लेटफार्म डेटा, छात्र कार्य मूल्यांकन और एआई संवाद रिकॉर्ड शामिल हैं। इस कौशल में पूरे पाठ्यक्रम को फिर से डिज़ाइन करने की आवश्यकता नहीं है। बल्कि, वास्तविक शिक्षण परिणामों के आधार पर, यह शिक्षकों को तीन सवालों के जवाब देने में मदद करता है: छात्रों ने कितना अच्छा सीखा है? समस्याएँ वास्तव में कहाँ हैं? हमें आगे कैसे पढ़ाना चाहिए, अभ्यास करना चाहिए और सुधार करना चाहिए?