Na het lezen van @kenodnb's post, realiseerde ik me dat ik veel eerder naar de impact van Mira op het onderwijs had moeten kijken. . . Want wat Mira doet is niet alleen "AI voor het maken van toetsen", het is een echte sprong in hoe we leren en onderwijzen. ➤ Neem Learnrite als voorbeeld, zij gebruikten @Mira_Network om hun hele toetsproductieproces te upgraden: + Foutpercentage in vragen daalde van 28% ➜ 4,4% + Beoordelingstijd per vraag verlaagd van 60 minuten ➜ slechts 2–3 minuten + Kosten per hoogwaardige vraag verlaagd van $5 ➜ $0,30 + Wekelijkse output groeide van 40 vragen ➜ 1.200 + En nu zijn zelfs UPSC-examens volledig gepersonaliseerd op basis van de vaardigheden van de student Dat is al indrukwekkend. ➥ Maar Keno's stuk deed me afvragen, voor wie is deze technologie eigenlijk bedoeld? ➤ Studenten profiteren zeker: + Krijgen vragen die passen bij hun niveau + Besparen studietijd + Focussen op hun werkelijke zwaktes ➤ Maar wat als leraren het ook gebruikten? + Een lerares Literatuur zou AI kunnen gebruiken om prompts voor te stellen die zijn afgestemd op de leerstijl van elke student + Een natuurkundeleraar in een klein dorp zou gestandaardiseerde examens kunnen genereren zoals die in topsteden, allemaal met alleen een laptop en @Mira_Network ➜ AI wordt een onderwijspartner, zoals Learnrite liet zien, Mira verandert leraren van makers naar validators. ➥ Elk kind verdient een eerlijke kans om te leren Tegenwoordig, met al die technologie en wereldwijde zaken, wordt leren veel gemakkelijker, maar vooral voor kinderen die al toegang hebben. Ondertussen maakt het het voor degenen in afgelegen gebieden moeilijker om bij te blijven. . . 🩶 Ik heb altijd gewild dat kinderen die ver weg wonen dezelfde kans op leren krijgen als degenen in grote steden. Het is niet eenvoudig, dat weet ik, maar ik geloof nog steeds echt dat iedereen een eerlijke kans op onderwijs verdient 🌻
Keno
Keno6 aug, 22:59
Eerder heb ik besproken hoe @Mira_Network de AI-assistent van @Delphi_Digital, Delphi Oracle, ondersteunt. Vandaag kijken we naar een ander gebruiksvoorbeeld. De verificatietechnologie van Mira hielp Learnrite om van 40 naar 1.200 examenvragen per week per expert te schalen, zonder in te boeten op kwaliteit. Hier is hoe het alles veranderde voor een van de meest competitieve examens ter wereld: Meer dan 1,5 miljoen studenten in India doen elk jaar mee aan de UPSC. Ze strijden om slechts 900 posities in de prestigieuze Indiase overheidsdiensten. Een acceptatiepercentage van minder dan 0,06%, wat het misschien wel het meest competitieve examen ter wereld maakt. Om te slagen, hebben studenten gepersonaliseerde, hoogwaardige vragen nodig. Maar het bouwen van dat soort inhoud is traag, duur en bijna onmogelijk op te schalen. Het doel van Learnrite was eenvoudig: Geef elke student gepersonaliseerde UPSC-voorbereiding, ongeacht hun budget. Maar het kostte $5 en 60 minuten per expert om een enkele kwaliteitsvraag te schrijven. Schaalvergroting over vakken? Volledig onbetaalbaar. Ze wendden zich tot AI. In het begin leek het te werken. Snelle generatie, juiste onderwerpen, correcte grammatica. Maar 28% van de vragen had ernstige feitelijke of logische fouten. Je kunt niet trainen voor de UPSC met gebroken inhoud. Die soort falen kan studenten alles kosten waar ze voor gewerkt hebben. Handmatige controle hielp ook niet. Experts besteedden nog steeds bijna evenveel tijd aan het corrigeren van AI-vragen als aan het schrijven ervan vanaf nul. De economie veranderde niet. Kwaliteit leed nog steeds. De visie leek buiten bereik. Toen kwam de verificatie. In plaats van AI te corrigeren, ging Learnrite een samenwerking aan met Mira om AI te verifiëren. Mira gebruikt meerdere AI-modellen om elke vraag te controleren. Alleen die met consensus komen erdoor. Het foutpercentage daalde van 28% naar slechts 4,4%. Hier is wat er binnen Learnrite veranderde: - Vraag snelheid: 40 naar 1.200 per week - Beoordelingstijd: 60 min naar 2-3 min - Kosten per vraag: $5 naar $0,30 - Vragen per onderwerp: ~50 naar 500+ Ze konden nu gepersonaliseerde vraagsets op schaal bouwen. Binnen 6 maanden schalen ze geverifieerde vragen over het hele UPSC-curriculum. Experts stopten met creëren. Ze begonnen met evalueren. Die enkele verschuiving, eerst creëren, dan verifiëren, draaide het hele productiemodel om. Hoogwaardige inhoud kost nu 94% minder en neemt 95% minder tijd in beslag om te valideren. Dit veranderde alles voor studenten: - Vragen passen nu bij hun niveau - Zwakke gebieden krijgen meer aandacht - Moeilijkheid past zich automatisch aan - Nieuwe onderwerpen worden binnen dagen gelanceerd, niet maanden Betere leerervaring. Minder verspilde tijd. Meer kansen om te slagen. Als bonus genereerde AI vaak unieke vragen die experts niet zouden hebben bedacht. Met verificatie op zijn plaats, kon Learnrite deze creatieve invalshoeken veilig gebruiken om het redeneervermogen van studenten te verbeteren. De verificatielaag van Mira verving geen mensen, het vermenigvuldigde hun impact. De toekomst van onderwijs hangt af van onze mogelijkheid om hoogwaardige inhoud op te schalen zonder het vertrouwen te verliezen. Dat is precies wat de verificatielaag van Mira levert. En Learnrite is pas het begin.
1,38K