KI-gestützte Bewertung und Feedback in Brightspace ohne Unterbrechung

Da die Klassengröße wächst und die Arbeitsbelastung zunimmt, können traditionelle Benotung und Feedback nicht mit den Bedürfnissen der vielfältigen Lernenden von heute Schritt halten. Die Studierenden benötigen zeitnahes, personalisiertes Feedback und Lernmöglichkeiten, aber den Lehrkräften fehlen die Zeit und die Tools, um es in großem Umfang bereitzustellen. KI bietet eine vielversprechende Lösung, aber die Frage bleibt: Wie können Institutionen KI verantwortungsbewusst einsetzen, ohne bestehende Systeme oder Unterrichtspraktiken zu stören?

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In diesem Webinar werden wir untersuchen, wie Institutionen dies nutzen Lumi Nachhilfelehrer und Lumi Rückmeldung von LearnWise AI in Brightspace um diese Herausforderung in großem Maßstab anzugehen —Rückgewinnung der Fakultätszeit, Verbesserung des Lernens und Engagements der Studierenden und Förderung der Bewertungsgerechtigkeit ohne die Art und Weise zu stören, wie die Dozenten bereits unterrichten.

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

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‍Was du lernen wirst

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• Die Feedbackkrise in der Hochschulbildung: Zeitkosten, Chancengleichheit und Burnout im Unterricht
• Ein praktischer Rahmen für den Einsatz von KI bei der Bewertung, ohne auf die Stimme des Dozenten zu verzichten
• Wie LearnWise AI es den Studierenden ermöglicht, die Kursinhalte außerhalb der Prüfungszyklen zu üben
• Eine Live-Anleitung zur LearnWise-KI in Brightspace Grader, mit der Dozenten in einem Bruchteil der Zeit rubrikbezogenes, personalisiertes Feedback geben können
• Der Entwicklungsprozess in Zusammenarbeit mit Universitäten und die zukünftige Roadmap von Lumi Feedback von LearnWise AI

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Bonus

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Alle Teilnehmer erhalten frühzeitig Zugriff auf unser demnächst erscheinendes E-Book „Ein Leitfaden zur Transformation von Bewertung und Lernergebnissen mit KI in der Hochschulbildung“.