Her öğrencinin benzersiz güçlü yönlerine, eksikliklerine ve hedeflerine göre müfredatı, hızı ve içeriği gerçek zamanlı olarak kişiselleştiren uyarlanabilir öğrenme motoru.
Geleneksel e-öğrenme platformları, ön bilgi, hız veya tercih edilen öğrenme biçiminden bağımsız olarak her öğrenciye aynı doğrusal içeriği sunar. Bu tek beden herkese uyar yaklaşımı, ilgisiz hızlı öğrenenlere, bunalan zorlanan öğrencilere ve kendi hızında ilerleyen kurslar için nadiren %15'i aşan düzenli olarak düşük tamamlama oranlarına yol açar. Eğitmenler bireysel öğrenme yörüngelerini göremez ve manuel olarak alıştırma materyalleri oluşturmak için aşırı zaman harcar. Gerçek zamanlı zorluk ayarlamasının olmaması, öğrencilerin ya önemsiz içerikte kolayca ilerlemesi ya da terk etmeye neden olan engellerle karşılaşması anlamına gelir; doğru anda müdahale edecek akıllı bir sistem yoktur.
Bir sonraki projeniz için daha fazla uygulama planı keşfedin
Bu çözümü uzman ekibimizle işletmeniz için nasıl oluşturabileceğimizi tartışmak için bize ulaşın.
İletişime Geçin
MicrocosmWorks, her öğrencinin bilgi durumunu sürekli olarak modelleyen ve müfredat yolunu, içerik zorluğunu ve öğretim yaklaşımını dinamik olarak ayarlayan AI destekli uyarlanabilir bir öğrenme platformu inşa edebilir. Platform, Item Response Theory'yi transformer tabanlı dil modelleriyle birleştirerek her öğrencinin gösterdiği eksikliklere göre bağlamsal olarak ilgili alıştırma soruları, çözümlü açıklamalar ve ipuçları üretir. Eğitmenler, AI'ın sıraladığı ve tamamladığı modüler içerik blokları oluştururken, zengin analiz panoları kohort düzeyindeki eğilimleri ve bireysel öğrenci yörüngelerini ortaya koyar. Sistem; etkileşimli alıştırmalar, video dersler, akran tartışmaları ve proje tabanlı değerlendirmeler gibi birden fazla içerik formatını destekler ve her öğrencinin profili için en uygun karışımı seçer.
Mimari, içerik yönetim katmanını uyarlanabilir motordan ayırarak eğitmenlerin ders materyallerini tanıdık bir CMS aracılığıyla yönetmesine olanak tanırken, AI katmanı sıralamayı, zorluğu ve ek içerik üretimini bağımsız olarak belirler. Gerçek zamanlı bir olay akışı; cevap denemeleri, görevde geçirilen süre, ipucu kullanımı, video ileri/geri sarma desenleri gibi her öğrenci etkileşimini yakalar ve her öğrenci için sürekli güncellenen bir bilgi grafiğini besler. Uyarlanabilir motor, bir sonraki neyin sunulacağına dair saniyenin altında kararlar vermek için bu akışı kullanır.
| Katman | Teknolojiler |
|---|---|
| Arka Uç | Python (FastAPI), Celery, uyarlanabilir motor iletişimi için gRPC |
| Yapay Zeka / Makine Öğrenimi | PyTorch, Hugging Face Transformers, OpenAI GPT-4o, BKT models |
| Ön Uç | React, Next.js, öğrenme görselleştirmeleri için D3.js, MUI component library |
| Veritabanı | PostgreSQL, MongoDB (içerik deposu), Redis (oturum durumu), Pinecone (gömme) |
| Altyapı | AWS EKS, CloudFront, video işleme için MediaConvert, API Gateway aracılığıyla WebSocket |
Teslimat, dört aşamada 12-14 hafta sürer. 1-2. Haftalar, öğrenme bilimi gereksinimlerinin toplanmasına, içerik taksonomisi tasarımına ve Bayesian knowledge tracing modeli ile uyarlanabilir motor mimarisine odaklanır. 3-7. Haftalar, modüler içerik yazımı için eğitmen stüdyosu, öğrenci etkileşimlerini yakalayan gerçek zamanlı olay akışı hattı ve en uygun sonraki etkinlikleri belirleyen uyarlanabilir sıralama motoru dahil olmak üzere temel platformu inşa eder. 8-11. Haftalar, kişiselleştirilmiş alıştırma soruları ve açıklamaları için AI içerik üreticisini entegre eder, eğitmenler için analiz ve müdahale panosunu oluşturur ve etkileşimli alıştırmalar ve videolar dahil olmak üzere çok formatlı içerik teslimatını uygular. 12-14. Haftalar, adaptif algoritmaları pilot öğrenci kohortlarıyla doğrular, zorluk kalibrasyonunu ayarlar ve platformu eğitmen işe alım materyalleriyle birlikte teslim eder.
| Metrik | İyileşme | Detay |
|---|---|---|
| Kurs Tamamlama Oranı | +%65 | Uyarlanabilir hız ve kişiselleştirilmiş içerik, öğrencileri bitişe kadar ilgili tutar |
| Öğrenme Sonuç Puanları | +%35 | Zayıf alanlara yönelik hedeflenmiş alıştırma, bilgi eksikliklerini statik içerikten daha etkili bir şekilde kapatır |
| İçerik Oluşturma Süresi | -%50 | AI destekli alıştırma soruları ve açıklamaları, eğitmen yazma yükünü azaltır |
| Öğrenci Katılımı | +%45 | Çok modlu içerik seçimi ve uygun zorluk, akış durumunu korur |
| Risk Altındaki Öğrenci Tespiti | %85 doğruluk | Zorlanan öğrencilerin erken tespiti, zamanında eğitmen müdahalesini sağlar |
Koçluk işletmelerini markalı müşteri yönetimi, program sunumu ve ilerleme takibi ile tek bir çatı altında güçlendiren white-label sağlık platformu.
MicrocosmWorks, her öğrenci için gerçek zamanlı bir bilgi grafiği oluşturmak amacıyla, mikro-değerlendirmeler, etkileşim kalıpları ve görevde geçirilen süre metrikleri aracılığıyla öğrenci ustalığını sürekli olarak değerlendiren adaptif öğrenme algoritmaları uygular. Sistem, tüm öğrencileri aynı doğrusal müfredattan geçmeye zorlamak yerine, içerik zorluğunu dinamik olarak ayarlar, uygun öğretim stratejilerini seçer ve tanımlanmış bilgi eksikliklerini hedefleyen belirli öğrenme nesnelerini önerir.
Evet, MicrocosmWorks öğrenme platformu SCORM/xAPI uyumlu kurs yazılımını, interaktif deşifreler içeren gömülü videoyu, tarayıcı tabanlı kodlama kum havuzlarını, sürükle-bırak simülasyonlarını, AR/VR deneyimlerini ve AI tarafından oluşturulan pratik problemleri destekler. İçerik yazma araçları, öğretim tasarımcılarının geliştirici katılımı olmadan çok formatlı öğrenme deneyimleri oluşturmasına olanak tanır.
MicrocosmWorks, tıklama kalıplarını, yanıt gecikmesini, hata oranlarını, oturum süresi eğilimlerini ve forum katılımını izleyerek, öğrenimden kopmadan 2 hafta öncesine kadar %75-85 doğrulukla risk altındaki öğrencileri tespit eden etkileşim tahmin modelleri oluşturur. Sistem, basitleştirilmiş içerik alternatifleri, akran çalışma grubu önerileri, eğitmen uyarıları ve her öğrencinin etkileşim profiline göre özelleştirilmiş motivasyonel dürtüler dahil olmak üzere otomatik müdahaleleri tetikler.
MicrocosmWorks platformu, sınıf genelinde ustalık ısı haritaları, bireysel öğrenci ilerleme yörüngeleri, içerik etkinliği derecelendirmeleri, değerlendirme öğesi analizi, öğrenim hedefi tamamlama oranları ve tahmini tamamlama öngörüleri gösteren gerçek zamanlı gösterge panoları sağlar. Eğitmenler, hangi kavramların yeniden öğretilmesi gerektiğini, hangi içerik varlıklarının düşük performans gösterdiğini ve hangi öğrencilerin kişisel ilgiye ihtiyacı olduğunu belirleyebilir.
MicrocosmWorks geliştirme oranları saatlik 15-40 dolar arasında değişmekle birlikte, özel bir AI destekli öğrenim platformu inşa etmenin maliyeti tipik olarak 80.000-180.000 dolar arasındadır; buna karşılık, AI kişiselleştirme yetenekleri olmayan Canvas lisanslama için yıllık 10.000-50.000 dolar ödenir. Özel platform, mevcut LMS platformlarının ya sunmadığı ya da önemli premium ücretler talep ettiği uyarlanabilir öğrenim AI'ını içerir ve öğrenci başına lisanslama maliyeti olmadan ölçeklenebilir.