İçeriğe geç

Sektör — 13

Eğitim & EdTech

Öğretmenin zamanını geri veren sistemler.

değerlendirme süresi
-%50değerlendirme süresi
desteklenen dil
30+desteklenen dil
Bize ulaşın

Eğitimde yapay zekânın en net kazancı ölçme-değerlendirme ve içerik üretiminde. Doğru kurgulandığında öğretmenin idari yükü düşer, öğrenciye ayrılan zaman artar. Kritik nokta, öğrenci verisinin korunması ve sistemin öğretmeni ikame etmemesi.

Kısa cevap

Eğitimde yapay zekâ nasıl kullanılıyor?

Eğitimde yapay zekâ üç yerde kullanılıyor: ödev ön değerlendirmesi ve geri bildirim üretimi, seviyeye uyarlanmış soru ve içerik hazırlama, öğrenci ilerlemesinde erken uyarı. Üçü de öğretmenin idari yükünü alır, kararını almaz — otomatik puanı öğretmen onaylar ve her puan bir değerlendirme ölçeğine bağlanır. Öğrenci verisi KVKK kapsamında çocuk verisi olarak ele alınır: erişim rol bazlıdır, saklama süresi baştan tanımlanır.

Bu sektörde zor olan ne

Öğretmenin zamanını geri veren sistemler.

01

Öğrenci verisi

Reşit olmayan kullanıcıların verisi ek koruma gerektirir; veri minimizasyonu tasarıma girmeli.

02

Değerlendirme güvenilirliği

Otomatik puanlama tutarsızsa güven kaybı kalıcı olur; insan denetimi akışta kalmalı.

03

İçerik ölçeği

Farklı seviyelere uyarlanmış içerik üretimi elle yapıldığında ölçeklenemez.

Sizin için ne yapabiliriz

  • 01Otomatik ödev değerlendirme ve geri bildirim üretimi
  • 02Seviyeye uyarlanmış içerik ve soru üretimi
  • 03Öğrenci ilerleme analitiği ve erken uyarı
  • 04Kurum içi bilgi asistanı (öğrenci ve veli soruları)
  • 05Öğrenme yönetim sistemi entegrasyonları
  • 06Mobil öğrenme uygulaması ve çevrimdışı içerik

Bu sektördeki çalışmalarımız

Kaynaklar

  1. 016698 sayılı Kişisel Verilerin Korunması KanunuT.C. Mevzuat Bilgi Sistemi · 2016
  2. 02Web Content Accessibility Guidelines (WCAG) 2.2W3C · 2023
  3. 03Regulation (EU) 2024/1689 — Artificial Intelligence ActAvrupa Birliği Resmî Gazetesi · 2024

Sık sorulan sorular

Merak edilenler

İletişime geçin

Adalet, puanın açıklanabilirliğinden gelir. Neuros sistemleri her puanı bir değerlendirme ölçeğine (rubric) bağlar ve hangi ölçütten kaç puan verildiğini metin üzerinde işaretler. Öğretmen puanı değiştirdiğinde bu düzeltme kaydedilir ve ölçeğin kalibrasyonuna girer. Öğrenciye giden geri bildirim, modelin serbest yorumunu değil ölçütteki tanımı taşır.

Öğrenci verisi KVKK kapsamında çocuk verisi olarak ele alınır ve mimari buna göre kurulur: erişim rol bazlıdır, öğretmen yalnızca kendi sınıfını görür, veli yalnızca kendi çocuğunu. Saklama süresi baştan tanımlanır ve süre dolduğunda kayıt otomatik silinir. Neuros modeli eğitmek için öğrenci içeriğini kullanmaz; içerik yalnızca o kurumun sistemi içinde kalır.

Evet. Neuros entegrasyonu mevcut sistemin sunduğu arayüzler üzerinden kurar; öğrenci, sınıf ve ödev verisi tek yönlü okunur ve sonuç geri yazılır. Yeni bir portal açmak yerine mevcut akışın içine yerleşmek tercih edilir, çünkü öğretmenin iki ayrı sisteme giriş yapması gereken her çözüm ilk dönemin sonunda kullanılmaz hâle gelir.

Diğer sektörler

Sektörünüze özel bir değerlendirme yapalım

Bu sayfadakiler genel çerçeve. Kendi operasyonunuzdaki asıl darboğazı 30 dakikalık bir görüşmede birlikte çıkaralım.

Görüşme planlayıninfo@neuros.com.tr