Pasif video derslerini, yapay zeka destekli quiz'ler, akıllı bölümlendirme ve uyarlanabilir çalışma yolları ile etkileşimli, kişiselleştirilmiş öğrenme deneyimlerine dönüştürün.

Çevrimiçi eğitim platformları binlerce saatlik video içeriği barındırır, ancak öğrenciler pasif tüketimle (izlerken akılda tutamama) mücadele eder. Eğitmenler, her video için bölüm işaretçilerini manuel olarak oluşturmak, quiz soruları yazmak ve ek materyaller hazırlamak için sayısız saat harcar. Öğrencilerin belirli konular için video içeriği içinde arama yapma olanağı yoktur ve herkese uyan tek beden kurs yapıları, bireysel bilgi boşluklarını ve öğrenme hızını göz ardı eder. Çoğu çevrimiçi kurs için tamamlama oranları %10-15 civarında seyreder çünkü deneyim öğrenciye uyum sağlayamaz.
Bir sonraki projeniz için daha fazla uygulama planı keşfedin
Bu çözümü uzman ekibimizle işletmeniz için nasıl oluşturabileceğimizi tartışmak için bize ulaşın.
İletişime GeçinMicrocosmWorks, ders içeriğini otomatik olarak analiz ederek bölümlemeler, aranabilir transkriptler, bağlamsal quiz soruları ve kavram haritaları oluşturan, her yüklenen videoyu zengin, etkileşimli bir öğrenme modülüne dönüştüren yapay zeka destekli bir video kurs platformu inşa edebilir. Platform, öğrenci davranışlarını (duraklatma modelleri, quiz performansı, geri sarma sıklığı) gözlemleyerek zayıf alanları güçlendiren ve öğrenilmiş materyali atlayan kişiselleştirilmiş öğrenme yolları oluşturur. Eğitmenler, öğrencilerin nerede ilgilerini kaybettiklerini, zorlandıklarını veya başarılı olduklarını tam olarak gösteren katılım analitiği panoları alarak veriye dayalı kurs iyileştirmesi yapabilirler.
Platform, video işleme, AI içerik analizi, öğrenci durumu yönetimi ve analitik için özel hizmetlere sahip modüler bir SaaS mimarisi kullanır. Video yüklemeleri, transkriptler, bölümler, quiz'ler ve kavram grafikleri gibi tüm türetilmiş yapıtları üreten eş zamansız bir zenginleştirme hattını tetikler. Gerçek zamanlı uyarlanabilir bir motor, etkileşim sinyallerine ve ustalık puanlarına göre her öğrenci için içerik sıralamasını ayarlar.
| Katman | Teknolojiler |
|---|---|
| Backend | Node.js, NestJS, Python (AI services), GraphQL |
| AI / ML | OpenAI GPT-4o, Whisper, sentence-transformers, spaCy, LangChain |
| Frontend | React, Next.js, Video.js, D3.js, Tailwind CSS |
| Veritabanı | PostgreSQL, Pinecone (vector search), Redis, ClickHouse (analytics) |
| Altyapı | AWS ECS, S3, CloudFront, MediaConvert, Terraform, GitHub Actions |
Geliştirme, öğrenme deneyimi akışıyla uyumlu dört aşamada ilerler:
1. 1-4. Haftalar — Video İşleme Çekirdeği: Yükleme işleme, kod dönüştürme hattı, transkript oluşturma,
ve uyarlanabilir akış ile temel oynatmayı geliştirin. Çoklu kiracılı veri modelini oluşturun.
2. 5-8. Haftalar — AI Zenginleştirme: Bölüm tespitini, quiz oluşturmayı, kavram çıkarımını ve
anlamsal aramayı entegre edin. Eğitmen içerik inceleme ve düzenleme arayüzünü geliştirin.
3. 9-11. Haftalar — Uyarlanabilir Öğrenme: Öğrenci takibini, ustalık puanlamasını, yol kişiselleştirmesini,
ve aralıklı tekrar planlamasını uygulayın. Öneri motorunu bağlayın.
4. 12-14. Haftalar — Analitik ve İyileştirme: Eğitmen panolarını, öğrenci ilerleme görünümlerini, içerik varyantları için A/B testini
ve platform genelinde raporlamayı geliştirin. Performans optimizasyonu ve lansman hazırlığı.
| Metrik | İyileşme | Detay |
|---|---|---|
| Kurs tamamlama oranı | 2.5 kat artış | Uyarlanabilir yollar ve etkileşimli quiz'ler, öğrencilerin tüm müfredat boyunca motivasyonunu sürdürür |
| İçerik hazırlama süresi | %80 azalma | Otomatik bölümlendirme, transkripsiyon ve quiz oluşturma, eğitmenlerin manuel çalışma saatlerini ortadan kaldırır |
| Bilgi akılda tutma | %40 iyileşme | Aralıklı tekrar quiz'leri ve hedefe yönelik inceleme, kavramları en uygun aralıklarla pekiştirir |
| İçerik keşfedilebilirliği | 10 kat iyileşme | Transkriptlerdeki anlamsal arama, öğrencilerin tüm video kütüphanesindeki herhangi bir konuyu saniyeler içinde bulmasını sağlar |
| Eğitmen yineleme hızı | %60 daha hızlı | Katılım analitiği, düşük performans gösteren segmentleri belirleyerek hassas içerik güncellemelerini sağlar |
Metin istemlerini ve uzun biçimli içeriği, otomatik olarak her platformda biçimlendirilmiş, altyazılı ve yayımlanmış, kaydırmayı durduran kısa biçimli videolara dönüştürün.
MicrocosmWorks, AI'ın ders transkriptlerini, slaytları ve ek materyalleri analiz ederek, belirli öğrenme hedeflerine bağlı, çoktan seçmeli, boşluk doldurma ve senaryo tabanlı değerlendirmeler dahil olmak üzere bağlamsal olarak ilgili sınav soruları oluşturduğu kurs platformları kurar. Sistem, soru zorluğunu Bloom's taxonomy seviyelerine göre ayarlar ve aynı yetkinlikleri test ederken kopya çekmeyi engellemek için her öğrenciye farklı soru setleri oluşturabilir. Eğitmenler, AI tarafından oluşturulan değerlendirmeleri kolaylaştırılmış bir arayüz aracılığıyla gözden geçirir ve onaylar, bu da tipik olarak sınav oluşturma süresini %70-80 oranında azaltır.
MicrocosmWorks, bilgi eksikliklerini belirlemek ve ders yolunu dinamik olarak ayarlamak için öğrenci etkileşim sinyallerini — duraklatma/geri sarma davranışı, sınav performansı, görevde geçirilen süre ve isteğe bağlı kavrama kontrolleri dahil — takip eden adaptif öğrenme motorları uygular. Zorlanma algılandığında, sistem ek açıklayıcı videolar ekleyebilir, ön koşul incelemeleri önerebilir, alternatif öğretim yaklaşımları sunabilir veya öğrenciyi eğitmenle iletişime geçmek üzere işaretleyebilir. Bu kişiselleştirme, statik, tek yollu video kurslarına kıyasla ders tamamlama oranlarında %20-40 iyileşme sağlar.
MicrocosmWorks, sadece transkript metinlerini değil, aynı zamanda görsel içeriği (slaytlar, diyagramlar, kod demoları) da indeksleyen anlamsal arama sistemleri kurar; bu, öğrencilerin kavramları aramasına ve tüm ders kataloğundaki herhangi bir videoda doğrudan ilgili zaman damgasına atlamasına olanak tanır. Arama, eş anlamlıları, ilgili kavramları ve eğitmene özgü terminolojiyi anlar, bu nedenle 'recursion' arandığında 'base cases' ve 'call stacks' ile ilgili bölümleri de gösterir. Bu, uzun metrajlı video kütüphanelerini doğrusal içerikten anında gezilebilir bir bilgi tabanına dönüştürür.
MicrocosmWorks; dönen anahtarlara sahip HLS encryption'ı, browser ve mobile playback için Widevine ve FairPlay DRM'i, görünmez öğrenciye özgü tanımlayıcıları video stream'ine yerleştiren forensic watermarking'i ve domain-locked embed kodlarını destekleyen kurumsal video hosting sağlayıcıları ile entegre olur. Platform, izleyicinin adını ve timestamp'i gösteren dynamic watermark'lar aracılığıyla screen recording'i önleyerek sızdırılan içeriğin kaynağına kadar izlenebilir olmasını sağlar. Video infrastructure setup, CDN configuration ve DRM integration'ı da dahil olmak üzere, geliştirme için genellikle saatlik 20-40 $ maliyetindedir.
MicrocosmWorks, entegre WebRTC veya Zoom/Teams API'leri aracılığıyla canlı video oturumlarını önceden kaydedilmiş modüllerle harmanlayan hibrit kurs platformları oluşturur. Platform, otomatik Soru-Cevap sıraya almayı, canlı anketleri, beceri düzeyine göre breakout oda atamasını ve anlık transkripsiyonu içeren gerçek zamanlı deneyimi yönetmek için AI'ı kullanır. AI asistanı, belirli konular ortaya çıktığında ilgili kurs materyallerini göstererek ve bilgi tabanındaki olgusal soruları yanıtlayarak canlı oturumlara katılır, böylece eğitmen yüksek değerli tartışmalara odaklanabilir. Oturum sonrası, AI, asenkron öğrenciler için otomatik olarak özetler, eylem öğeleri ve önemli anların kliplerini oluşturur.