依評分規準評量
依據評分規準評估作業，並使用以信心程度為基礎的評分方式，將教師注意力導向最需要的學生。
概覽
Sense 是專為高等教育打造的 AI 評量與回饋平台，可協助教師評估開放式作業、提供更即時的回饋，並在 AI 改變大學評量方式與內容的情況下維持教學主導權。
此產品的核心是一套工作流程，會收集學生提交內容、將其分析為解題模式，並協助教育工作者以精準回饋回應。網站將此方法定位為支援大班教學、減輕人工批改負擔，同時讓評量與學習目標保持一致的方式。
功能
提交分析與分群
將學習者的提交內容分組為解題樣式，讓教育者可檢視模式，而非逐一批改每個回應。
分組回饋傳遞
為每個群組提供具體回饋，目標是讓學習者及時收到有實質內容的作業評量。
AI 家教
透過平台的家教流程，提供 24/7 的學習模式與常見錯誤指引。
學習分析
提供內容與教學成效洞察，讓教師看見學生在哪裡理解中斷，以及哪些教學可進一步改善。
LMS 與 IDE 互通性
可作為 LTI 元件與 LMS 平台整合，也能連接電腦科學課程中使用的 IDE。
使用案例
評量複雜作業
使用 Sense 來審閱開放式作業，當學生可能透過不同方法得到正確答案時，例如程式設計、工程或商業分析。
更有效率地審閱大班課程
當課程產生大量相似回應，而教師需要聚焦於具代表性的模式而非每個個別答案時，套用提交分群工作流程。
大規模提供回饋
使用家教與回饋工作流程，在教師批改週期之間，針對反覆出現的錯誤與學習落差提供及時指引。
找出學習落差
當教師想了解學生在哪些地方遇到困難，以及課程內容的哪些部分可能需要修訂時，採用分析視圖。
融入既有教學工具
當目標是在既有課程工作流程中納入評量，而不將學生移到另一套流程時，將平台連接至 LMS 或 IDE。
Pros and Cons
Pros
- 支援以傳統自動評分較難評量的開放式作業。
- 使用將提交內容分組為樣板的工作流程，可減少教師手動審閱的負擔。
- 將評量、回饋、家教與學習分析整合於單一平台。
- 透過 LTI 提供 LMS 整合，並支援電腦科學課程的 IDE 型工作流程。
- 聲稱平台完全符合 FERPA 規範，並採用存取控制、加密與隱私協定。
Cons
- 定價細節僅以概略方式說明，因此方案結構與確切費用未在來源頁面公開。
- 來源未提供完整的整合清單，亦未說明除 LMS/LTI 與 IDE 支援之外的更廣泛平台相容性。
- 網站上的功能描述屬高層級說明，因此導入細節、設定時間與管理控制功能並未完整說明。
FAQ
Sense 可以連接現有的學習平台嗎？
是。來源說明指出，Sense 可透過 LTI 協定作為 LMS 的一個 LTI 元件整合，也可與電腦科學課程中使用的 IDE 整合。
Sense 的定價方式是什麼？
來源將定價描述為具彈性，包括每份作業、每門課程、每位學習者，以及企業型合作模式。另指出如需更多資訊，請聯絡 info[symbol]sense-ed.com。
Sense 有提供免費試用嗎？
是。來源指出上線導入包含 1–2 學期的免費試用，視課程類型與採用速度而定。
Sense 是否符合學生隱私要求？
Sense 被描述為完全符合 FERPA 規範，並具備嚴格的存取控制、加密與隱私協定。所提供的來源未另行包含詳細的 GDPR 聲明。
Sense 可處理哪些類型的作業？
Sense 定位於具明確成功標準的開放式作業，包括電腦科學程式撰寫、商業個案研究、工程問題，以及文字型作業。
Quick Facts
- 類別
- AI 評量與回饋平台
- 主要使用者
- 高等教育教師與機構
- 核心工作流程
- 提交、分析、回饋、學習
- 整合
- 透過 LTI 的 LMS；支援電腦科學課程的 IDE
- 合規性
- 符合 FERPA 規範
- 定價
- 彈性的定價結構；請聯絡 [email protected] 以了解詳情
Sense 替代品
Answers AI
Answers AI 是一個 AI 教育平台，協助學生與教育者透過網頁、手機與 Chrome 工具取得答案、學習素材、作業支援，並提供批改、課程內容生成與學生進度追蹤功能。
小艺
小藝是華為自主研發的 AI 智慧助手，支援知識問答、寫作、文檔閱讀、程式碼輔助與識圖，適用日常查詢、內容處理與鴻蒙開發，並支援檔案拖放輸入。
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Super Teacher 是專為小學設計的家教式學習 App，透過對話與逐步引導教學閱讀與數學，支援課堂使用、在家學習與學校進度追蹤。
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