ルーブリックベースの評価
ルーブリックに照らして提出物を評価し、信頼度に基づく採点によって、最も必要としている学生に教員の注意を向けます。
Senseとは？
Sense は高等教育向けの AI 駆動型評価・フィードバックプラットフォームです。教員が自由記述型の成果物を評価し、よりタイムリーなフィードバックを提供し、AI によって大学の評価方法や評価対象が変化する中でも教育上の主導権を維持できるよう設計されています。
この製品は、学生の提出物を収集して解答パターンに分析し、教育者が的確なフィードバックで応答できるようにするワークフローを中心に据えています。サイトでは、このアプローチを、大規模クラスを支援し、手作業の採点負担を軽減しながら、評価を学習目標に沿わせる方法として位置づけています。
Senseでできること
提出物の分析とクラスタリング
学習者の提出物を解法の類型ごとにグループ化することで、教員が各回答を個別に採点するのではなく、パターンを確認できるようにします。
グループ別フィードバック配信
各グループに具体的なフィードバックを提供し、学習者に有益でタイムリーな評価を届けることを目指します。
AI チュータリング
プラットフォームのチュータリングワークフローを通じて、学習パターンやよくある誤りについて 24 時間 365 日のガイダンスを提供します。
学習分析
コンテンツや授業の有効性に関する洞察を提示し、教員が理解のつまずきや授業改善の余地を把握できるようにします。
LMS と IDE の相互運用性
LMS プラットフォームに LTI コンポーネントとして統合でき、コンピュータサイエンスの授業で使われる IDE にも接続できます。
利用シーン
“複雑な課題を評価する”
コーディング、工学、ビジネス分析など、学生が異なるアプローチで正解にたどり着ける自由記述型の課題のレビューに Sense を活用します。
“大規模クラスをより効率的にレビューする”
多くの類似回答が提出され、教員が個々の回答ではなく代表的なパターンに注目する必要がある授業で、提出物クラスタリングのワークフローを適用します。
“大規模にフィードバックを提供する”
チュータリングとフィードバックのワークフローを使い、教員のレビューサイクルの合間にも、繰り返し出るミスや学習のギャップについて学生にタイムリーな指導を提供します。
“学習のギャップを特定する”
教員が学生のつまずきや、コース内容のどの部分を見直す必要があるかを理解したいときに、分析ビューを採用します。
“既存の教育ツールに組み込む”
評価を既存のコースワークフローに組み込み、学生を別のプロセスに移すことなく運用したい場合に、プラットフォームを LMS や IDE に接続します。
よくある質問
Sense は既存の学習プラットフォームに接続できますか？
はい。ソースによると、Sense は LTI プロトコルを介して LTI コンポーネントとして LMS に統合でき、さらにコンピュータサイエンスの授業で使われる IDE とも統合できます。
Sense の料金体系はどのようになっていますか？
ソースでは、料金は柔軟で、提出件数ごと、授業ごと、学習者ごと、エンタープライズ向けの関係などがあると説明されています。また、詳細は info[symbol]sense-ed.com まで問い合わせるよう案内しています。
Sense には無料トライアルがありますか？
はい。ソースでは、導入にはコースの種類と導入速度に応じて 1〜2 学期の無料トライアルが含まれると記載されています。
Sense は学生のプライバシー要件に準拠していますか？
Sense は、厳格なアクセス制御、暗号化、プライバシープロトコルを備え、FERPA に完全準拠していると説明されています。提供されたソースには、GDPR についての別途の詳細な記載はありません。
Sense はどのような課題を扱いますか？
Sense は、コンピュータサイエンスのコーディング、ビジネスケーススタディ、工学問題、テキストベースの提出物など、明確な成功基準を持つ自由記述課題向けに位置づけられています。
クイック情報
- カテゴリ
- AI 評価・フィードバックプラットフォーム
- 主な利用者
- 高等教育の教員と教育機関
- コアワークフロー
- 提出、分析、フィードバック、学習
- 統合
- LTI 経由の LMS、コンピュータサイエンス向け IDE サポート
- コンプライアンス
- FERPA 準拠
- 料金
- 柔軟な料金体系。詳細は info@sense-ed.com までお問い合わせください
Sense のトラフィック分析
トラフィックデータは参考情報としてご利用ください。
- ドメイン評価
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