KI-gestützte Bewertung & Feedback in Brightspace ohne Unterbrechung

Da die Klassengrößen wachsen und die Arbeitsbelastung zunimmt, können traditionelle Bewertung und Feedback nicht mit den Bedürfnissen der heutigen vielfältigen Lernenden Schritt halten. Die Studenten benötigen zeitnahes, personalisiertes Feedback und Lernmöglichkeiten, aber den Dozenten fehlt die Zeit und die Werkzeuge, um dies in großem Umfang zu leisten. KI bietet eine vielversprechende Lösung, aber die Frage bleibt: Wie können Einrichtungen KI verantwortungsvoll einführen, ohne bestehende Systeme oder Unterrichtspraktiken zu stören?

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In diesem Webinar werden wir untersuchen, wie Einrichtungen Lumi Tutor und Lumi Feedback von LearnWise AI innerhalb von Brightspace einsetzen, um diese Herausforderung in großem Umfang zu bewältigen—Ressourcen der Lehrenden freizusetzen, das Lernen und Engagement der Studierenden zu verbessern und die Chancengleichheit bei der Bewertung zu fördern, ohne die Art und Weise zu stören, wie die Lehrenden bereits unterrichten.

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Sie erhalten strategische Einblicke, wo KI in den modernen Feedback-Workflow passt, und sehen sie in Aktion durch eine Live-Demo, in der wir zeigen, wie LearnWise AI schnelleres, von Dozenten geleitetes akademisches Feedback direkt in Brightspace ermöglicht.

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‍Was Sie lernen werden

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• Die Feedback-Krise in der Hochschulbildung: Zeitaufwand, Gerechtigkeitslücken und Burnout der Lehrenden
• Ein praktischer Rahmen für den Einsatz von KI in der Bewertung, ohne die Stimme des Dozenten zu opfern
• Wie LearnWise AI es Studenten ermöglicht, die Kursinhalte außerhalb der Bewertungszyklen zu üben
• Eine Live-Demonstration von LearnWise AI innerhalb von Brightspace Grader, die Dozenten dabei unterstützt, rubrikorientiertes, personalisiertes Feedback in einem Bruchteil der Zeit zu geben
• Der Entwicklungsprozess in Zusammenarbeit mit Universitäten und die zukünftige Roadmap von Lumi Feedback by LearnWise AI

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Bonus

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Alle Teilnehmer erhalten vorab Zugang zu unserem kommenden E-Book "Ein Leitfaden zur Transformation von Bewertung und Lernergebnissen mit KI in der Hochschulbildung".