Wolframエドテック
計算で教育を動かす
エドテックソリューション:Wolfram | ELE (WELE)—完全にカスタマイズ可能な評価プラットフォーム
より豊かで魅力的なコンテンツを配布し,学生の理解をより深く評価しませんか.Wolframのエドテック製品はチャットを含む大規模言語モデル(LLM)テクノロジーと,包括的なSTEM(科学・テクノロジー・工学・数学)計算,あらゆる教科についての現実世界の計算可能データをユニークに統合します.これを使うことで,新しいレベルの学習体験,評価の自動化,豊富な教材の利用が低価格で可能になります.
信頼できるAI
チャットや自然言語のAIに関する近年の開発は画期的ですが,これらのAIをそのまま授業に使うことはできません.誤った情報を作り上げたり,トピックから逸れたり,会話に独自の思込みや偏見を持ち込んだりする傾向があるため,規制せずに配備するのは危険です.Wolframは主なLLM提供会社と協力して,AIモデルを制御・管理し,正確さを確実にして,コンテキストを提供するツールを作成しました.
評価のテクノロジー 選択問題からの脱却
質問がアルゴリズムまたはチャットで作成された場合でも,自動化されたコンテンツ生成テクノロジーにより,方程式,図表,グラフ,画像,インタラクティブコンテンツを含む質問が作成しやすくなっています.
- 生成
- 表示
- 表記
- 評価
- 分析
すべての問題を手書きしなければなりませんか.
アルゴリズムで問題を生成すると,1つのテンプレートからほぼ無限数の一意の問題が生成できます.Wolframの問題管理ツールも一緒に使うことで,クラスの学生ごとに異なる新しい問題を指定することがすぐにできます.たくさんの問題の中から選ぶだけの他のツールとは異なり,Wolframは計算で主題を理解するため,確実に意味があり,解答可能でありながらも全く新しい問題を生成します.
あらゆる問題インターフェースタイプが使えますか.
自動化されたコンテンツ生成テクノロジーを使うと,問題がアルゴリズムで生成されたものであっても,方程式,ダイアグラム,グラフ,画像,インタラクティブコンテンツ等を含む問題の作成が簡単にできます.
お使いのプラットフォームは学生が意図することを理解することができますか.
Wolframテクノロジーは,よく使われるさまざまな解答インターフェースのサポートだけではなく,デジタル評価では学生が意図することを理解するために選択問題を使わざるを得ないという大きな問題に対処するお手伝いもします.
Wolfram自然言語処理およびLLMテクノロジーは,何百もの知識領域のコンテキスト依存の同義語や短文解答を理解することができます.数学やその他の理系(STEM)教科では,2Dタイプセットツールを使うことで紙に書くときと同じように数式を入力することができます.
すべての理系領域で,学生の答が実際の答と同じであるかどうかを判断できますか.
選択問題がデジタル評価で多用される別の理由として,学生の答と想定される答が同じ(または近い)かどうかを知ることが難しいからということが挙げられます.Wolframテクノロジーならこの問題も解決できます.Wolframテクノロジーは領域特定の同義語の知識の他,多数の領域にまたがる関係や関連する計算を理解することができます.
Wolframインテリジェンスがより信頼性の高い評価を可能にする例
- 化学:ベンゼンの7つの同義語の他,ベンゼンがアルカンではなく芳香族であり,"C6H6"の142個の異性体の一つであることを知っています.
- 歴史:国や帝国の境界が時代によって異なることを知っています.
- 生物学:膝の骨が大腿骨につながっていることを知っているだけではありません.ヒトの体の各部位がどのようにつながっていてどのような形なのかも知っています!
- 数学:答がどのように書かれていても,想定される答と全く同じであるか,十分に近いものかを判定することができます.例えば1 + 2x + x2はx2 + 2x + 1,2x + x2 + 1,x2 + 2x + 1,(x+1)2等と表せます.
Wolframの自然言語およびLLMテクノロジーは,小論文形式の答に含まれる事実に基づく主張を抽出して評価することもできます.
お使いの評価プラットフォームは必要な分析や報告書がすべて扱えますか.
Wolframテクノロジーは,評価プラットフォームで生成されたデータを分析するために必要なデータサイエンスツールもすべて提供します.成績の境界値を設定したり,問題の難易度を調整したり,群間の相関を求めたり,販売・マーケティングの過程を最適化したりすることが可能です.
起きたことを分析するための統計,時系列,クラスタリングのツールだけでなく,複雑なデータから予測モデルを作成するための強力な機械学習(AI)ツールも利用できます.これらは,各々の学生の現在の理解状況に合った最適な質問をしたり最適な練習問題を提供したりする適応型の評価やコンテンツに応用できます.
このような分析はすべてライブのダッシュボード,自動生成されたレポート,個人別のメッセージとして配備することができます.