カスタムディスカッション設定
教育者は、自分の授業内容からディスカッションを作成し、プラットフォーム上で直接独自のプロンプトを入力できます。
Breakout Learning は、ディスカッション型学習と口頭評価に対応したAI教育プラットフォームです。ライブまたは個別対話を実施し、AI支援の基準で参加を評価し、Canvasのワークフローに組み込めます。
Breakout Learning は、ディスカッション型学習、口頭評価、学生参加を中心に構築された AI 教育プラットフォームです。その目的は、静的なディスカッション बोर्डやその他の受動的な課題を、より一貫して評価できるライブまたは個別の対話に置き換えることにあるとされています。
このプラットフォームでは、教員が自分のコンテンツやプロンプトからアクティビティを作成し、その後 AI 支援の評価と教員定義の採点基準で学生の参加を確認できます。また、Canvas 連携や、すぐに使えるモジュールのカタログ、セルフガイドおよび人によるデモの選択肢を備え、同期型・非同期型の両方で利用できる製品として位置づけられています。
教育者は、自分の授業内容からディスカッションを作成し、プラットフォーム上で直接独自のプロンプトを入力できます。
学生は、課題の設計に応じて、ライブのグループディスカッションに参加したり、個別セッションで音声で回答したりできます。
プラットフォームは学生に即時フィードバックを提供し、教員にはグループ単位および学生単位の指標を示します。
このサイトでは、このプラットフォームは口頭試験やディスカッションベースの課題を含む、大規模な AI 評価付き口頭評価向けに設計されていると説明されています。
Breakout Learning は、セキュアなリアルタイム API 統合を通じて Canvas と接続でき、成績表の同期をサポートします。
同社は、すぐに使えるモジュールのライブラリと、導入前に体験を確認できるセルフガイドデモも提供しています。
教員は、スレッド型のディスカッションボードを、受講者が書面で投稿する代わりに授業内容について話し合う、ライブで AI 評価付きのピア会話に置き換えることができます。
プラットフォームは、口頭試験やその他の口頭評価をサポートしており、教員がルーブリックベースの基準に沿って一貫した評価を行いたい場合に適しています。
授業が非同期である場合や、個別参加が望ましい場合、教員はこの体験を個人作業として課すことができます。
ケースディスカッションやセミナー形式の活動に依存するコースでは、既成のモジュールや教員が作成したプロンプトを使って、準備と参加を促進できます。
チームは Canvas 連携を使って、使い慣れた LMS ワークフロー内で課題を作成、管理、採点できます。
はい。プラットフォームは同期型の体験向けに設計されていますが、学生は非同期や個人参加のために個別でアクティビティを進めることもできます。
Breakout Learning は、グループ参加と個別参加の両方に対応しています。グループワーク向けに設計されていますが、1人の学生が単独で体験を完了することもできます。
評価は、AIによる分析と教員が定義した基準を組み合わせて行われます。ソースでは、AI が Bloom のタキソノミーを用いてディスカッションを評価し、参加度、理解度、AI 評価を成績にどう反映するかは教員が決めるとされています。
このプラットフォームは、セキュアなリアルタイム API 統合を通じて Canvas と接続でき、Breakout Learning から Canvas への成績表同期をサポートしています。
ソースによると、このプラットフォームは GDPR、FERPA、SOC 2、WCAG の各基準に準拠しており、詳細はプライバシーポリシーと IT セキュリティ情報で案内されています。