En el corazón de las capacidades de IA generativa de CanopyLAB se encuentra AICATO, nuestro motor de IA avanzado. AICATO, que significa Adaptive Intelligence for Adaptive Teaching and Learning Objects (Inteligencia Adaptativa para enseñanza adaptativa y objetivos de aprendizaje) de CanopyLAB, y desempeña un papel fundamental en la creación de experiencias de aprendizaje personalizadas para los usuarios en todas las plataformas de CanopyLAB. Algunas de nuestras capacidades son:
IA generativa y generación automatizada de contenido
Uno de los beneficios clave de la IA generativa en la plataforma de CanopyLAB es su capacidad para generar contenido de aprendizaje. Aprovechamos GenAI y el procesamiento del lenguaje natural (NLP) para lograrlo. De hecho, podemos generar descripciones completas de unidades o módulos para tus cursos, así como diarios de aprendizaje y cuestionarios. De hecho, ahorramos el 71 % del tiempo de creación de cursos de un diseñador de aprendizaje a través de la generación automatizada de cursos, cuando comparamos aquellos que usan estas funcionalidades de IA con aquellos que prefieren construir todo desde cero.
IA generativa y recomendaciones inteligentes (función BETA cerrada)
El motor de IA de CanopyLAB lleva el aprendizaje personalizado un paso más allá al proporcionar recomendaciones inteligentes. Al considerar el historial de aprendizaje, las preferencias y las áreas de dificultad de un usuario, el motor de IA puede sugerir recursos o actividades adicionales para reforzar la comprensión. Por ejemplo, si un alumno enfrenta desafíos con un concepto en particular, el motor de IA podría recomendar materiales complementarios o ejercicios interactivos para ayudarlo a superar la dificultad. Esta funcionalidad se está probando actualmente en versión BETA con clientes seleccionados.
Al considerar el historial de aprendizaje, las preferencias y las áreas de dificultad de un usuario, el motor de IA puede sugerir recursos o actividades adicionales para reforzar la comprensión. Por ejemplo, si un alumno enfrenta desafíos con un concepto en particular, el motor de IA podría recomendar materiales complementarios o ejercicios interactivos para ayudarlo a superar la dificultad.
IA generativa y evaluaciones adaptativas
Las evaluaciones tradicionales a menudo pueden parecer estáticas y únicas, pero el motor de inteligencia artificial generativa de CanopyLAB permite la creación de evaluaciones adaptativas. Estas evaluaciones ajustan dinámicamente el nivel de dificultad en función del rendimiento de un usuario, lo que garantiza que los alumnos sean desafiados adecuadamente. Al adaptar las evaluaciones a la competencia de un individuo, CanopyLAB fomenta una experiencia de aprendizaje más eficaz que fomenta la mejora continua. Consulta nuestras diferentes publicaciones sobre nuestros tres cuestionarios adaptativos:
- El cuestionario de entrada adaptativo
- El cuestionario del nivel de dificultad
- El cuestionario de formato repetitivo
Comentarios cualitativos automatizados (solo prueba BETA cerrada)
El motor de IA de CanopyLAB incorpora procesamiento de lenguaje natural (NLP) para proporcionar a los usuarios comentarios personalizados sobre sus respuestas escritas. Al analizar el estilo de escritura, la gramática y la sintaxis, el motor de IA ofrece comentarios que son específicos para las habilidades del alumno, lo que les permite mejorar sus habilidades de escritura y desarrollar confianza en la comunicación efectiva. Esta característica contribuye a una experiencia de aprendizaje integral que se extiende más allá del mero consumo de contenido.
Al analizar el estilo de escritura, la gramática y la sintaxis, el motor de IA ofrece comentarios que son específicos para las habilidades del alumno, lo que les permite mejorar sus habilidades de escritura y desarrollar confianza en la comunicación efectiva.
Calificación automatizada (solo prueba BETA cerrada)
Como base para nuestra evaluación cualitativa automatizada, primero creamos la calificación automatizada. La calificación automatizada no es nueva, pero ha revolucionado la forma en que los educadores evalúan el trabajo de los estudiantes. Al aprovechar tecnologías avanzadas, como el aprendizaje automático y la inteligencia artificial, la calificación automatizada agiliza el proceso de evaluación, ahorrando tiempo y esfuerzo tanto para los profesores como para los estudiantes. Este enfoque innovador permite que las plataformas LMS califiquen automáticamente tareas, cuestionarios y exámenes en función de criterios predefinidos, proporcionando comentarios rápidos a los alumnos. La calificación automatizada no solo agiliza el proceso de evaluación, sino que también garantiza la coherencia y la equidad en la evaluación del desempeño de los estudiantes. Al eliminar el elemento subjetivo de la calificación, la automatización de LMS permite a los educadores centrarse en la instrucción personalizada y la participación de los estudiantes, fomentando un entorno de aprendizaje más eficiente y eficaz.
