Passagegenerering af opgaver i læsefremskridt

Hvordan fungerer passagegenereringsteknologien? 

Passage generation er drevet af en maskine læring model kaldet GPT (Generative Pre-uddannet Transformer), som er afgørende for at forbedre online læring og fjernundervisning. Denne model er uddannet på en lang række tekstprøver fra internettet og genererer ny tekst, der efterligner menneskelig skrivning. Undervisere kan angive emnet, elevens alder, passagelængde og sprog fra en foruddefineret liste, og GPT opretter tilpassede læse passager.

Modellen integrerer også udvalgte øvelsesord i afsnittet, så teksten er skræddersyet til de studerendes behov. Dette AI-drevne værktøj understøtter virtuelle klasseværelser, blandet læring og hybride læringsmiljøer ved at levere tilpassede og engagerende digitale undervisningsmaterialer. Det forbedrer de studerendes online engagement og interaktive læring, hvilket gør det til et værdifuldt aktiv i forskellige e-læringsplatforme og indstillinger for fjernlæring.

Når den er genereret, har undervisere fleksibilitet til at opdatere teksten og tilpasse dens kompleksitet ved hjælp af generativ AI, hvilket gør den ideel til online læring og digital uddannelse. Hvert afsnit er oprindeligt skabt, selvom det ikke altid er faktuelt. For at reducere risikoen for upassende indhold gennemgår både inputordlisten og den AI-genererede tekst flere indholdsmoderationstrin.

For at forbedre den faktuelle nøjagtighed og engagere eleverne er nogle passager baseret på Wikipedia-indhold. Disse passager er dog beregnet til at være engagerende læsemateriale i stedet for strengt faktuelt læringsindhold.

Dette AI-drevne værktøj understøtter virtuelle klasseværelser, fjernundervisning og forskellige e-læringsplatforme ved at give undervisere mulighed for at tilpasse og tilpasse læsematerialer. Det er fordelagtigt for blandede lærings-, hybrid- og fjernlæringsmiljøer, der sikrer, at studerende modtager skræddersyede og engagerende digitale uddannelsesoplevelser. Ved at integrere generativ AI i uddannelsesteknologi (EdTech) forbedrer denne funktion online elevengagement, interaktiv læring og læring i eget tempo.

Muligheden for at ændre tekstkompleksitet gør den velegnet til tilpasset læring og online tutoring, der understøtter både asynkrone og synkrone læringsmiljøer. Denne innovative funktion er i overensstemmelse med moderne onlineundervisningspraksis, der bidrager til effektiviteten af læringsstyringssystemer (LMS) og virtuelle læringsmiljøer (VLE). Ved at bruge avanceret AI kan undervisere oprette relevante onlineressourcer af høj kvalitet og forbedre den overordnede online læringsoplevelse.

Hvordan skal undervisere bruge passagegenereringen? 

Undervisere kan bruge passagegenerering til hurtigt at skabe øvelsesmuligheder for deres studerende, hvilket forbedrer onlinelæring og fjernundervisning. Dette værktøj giver mulighed for hurtig oprettelse af tilpassede læse passager, der giver værdifulde ressourcer til virtuelle klasseværelser og digital uddannelse.

Det er afgørende for undervisere at gennemgå og redigere det genererede indhold, så det er passende og præcist, før de tildeler det til studerende. Selv om forskellige filtre og sikkerhedsforanstaltninger er på plads for at begrænse tvivlsomt eller upassende indhold, er AI-teknologien bag passagegenerering uddannet på en lang række internetkilder. Derfor spiller undervisere en afgørende rolle i at bekræfte den endelige passage egnethed.

Denne funktion understøtter blandet læring, hybrid læring og forskellige e-læringsplatforme, der tilbyder fleksible og interaktive læringsmuligheder. Ved at udnytte kunstig intelligens i uddannelsesteknologi (EdTech) kan undervisere forbedre de studerendes online engagement og læring i eget tempo. Dette værktøj understøtter også tilpasset læring og online tutoring, hvilket gør det til et værdifuldt aktiv for moderne online uddannelsespraksis.

Hvilke sikkerhedsforanstaltninger er ansat, mens der genererer passagen? 

• Undervisere bliver bedt om at gennemgå og godkende afsnittet, før de deler med deres elever.

• Passagegenereringsoutput vil være op til ca. 1.000 ord.

• Udfordringsord, der præsenteres for underviseren at vælge mellem, leveres baseret på tidligere publicerede opgaver, og alle andre parametre tages fra foruddefinerede lukkede lister. 

• Indholdsmoderation anvendes på afsnittet, før det præsenteres for underviseren.

• Genererede passager gemmes kun som en del af opgaven og gemmes ikke andre steder.

Modelbegrænsninger 

• Fra oprettelsesformularen Læsefremskridt kan du kun vælge mellem op til fem udfordringsord, og kun når det valgte sprog er engelsk. 

• Fra rapporten Insights til uddannelse er passagegenereringen kun tilgængelig på engelsk, og emne, alder og længde kan ikke vælges. Der skal vælges mindst ét øvelsesord og op til 10 ord for at generere et afsnit. 

• Målepunkter for evaluering af aldersegnethed er baseret på engelske tekster og sprogstatistik for engelsktalende. For andre sprog, evaluering udføres på den engelske version af afsnittet, som kan skabe en mindre nøjagtig læsbarhed score. Desuden bør der tages hensyn til forskelle mellem fremmedsprogede og studerende på andet sprog. 

Dataklassificering for det genererede afsnit 

Den tekst, der genereres af ai'en, ejes af underviseren ved hjælp af funktionaliteten. Du kan få mere at vide om brugsbegrænsningerne og dataadgangs- og brugsvilkårene i Microsoft-kundeaftale-programmet under "Azure OpenAI-tjeneste". 

Få mere at vide

Ofte stillede spørgsmål om generation af læsefremskridts afsnit