Kira
Единая образовательная платформа для создания курсов, оценки освоения материала и целевой поддержки обучения.
Сообщество:
Обзор продукта
Что такое Kira?
Kira — это образовательная платформа на основе ИИ, объединяющая создание учебных программ, преподавание, оценивание, проверку работ и педагогическую поддержку в единой системе. Школы и педагоги могут создавать курсы, уроки и оценивания, соответствующие стандартам, а затем использовать работы учащихся для отслеживания освоения навыков и своевременной поддержки. Платформа призвана сократить фрагментацию образовательных процессов, сохраняя за учителями контроль над содержанием обучения и принимаемыми решениями.
Ключевые функции
Создание курсов и учебных программ
Создаёт структурированные курсы, уроки, задания и учебные материалы, соответствующие образовательным стандартам, для разных предметов и классов.
Интегрированная оценка
Формирует диагностические, формирующие и итоговые оценивания в рамках того же процесса, что и проведение курса.
Отслеживание освоения материала
Сопоставляет ответы учащихся с конкретными навыками и компетенциями, предоставляя педагогам постоянно обновляемую картину учебного прогресса.
Целевые педагогические вмешательства
Выявляет пробелы в обучении и поддерживает дифференцированное обучение, коррекционные меры, языковые потребности и потребности в специальном образовании.
Инструменты для повышения продуктивности учителя
Предоставляет инструменты для планирования уроков, создания критериев оценивания, разработки заданий и проверки письменных работ, сохраняя контроль педагога.
Интеграция со школьными системами
Работает совместно с существующей LMS и инфраструктурой округа, синхронизируя списки классов и данные учащихся через Clever и ClassLink.
Варианты использования
- Проведение курсов, соответствующих стандартам : Школы могут создавать и проводить полноценные курсы с последовательными уроками, картой предварительных требований и встроенным оцениванием.
- Планирование уроков и проверка работ учителями : Педагоги могут ускорить рутинные задачи: подготовку уроков, разработку критериев оценивания, создание тестов и проверку письменных работ.
- Персонализированная поддержка учащихся : Учителя могут использовать данные об освоении навыков, чтобы предлагать целевые упражнения, обратную связь и коррекционные меры до того, как учащиеся начнут отставать.
- Прозрачность обучения на уровне округа : Руководители школ могут объединять данные обучения и оценивания в единую картину прогресса и освоения материала учащимися.
- Гибкие программы обучения : Округа могут на единой платформе поддерживать дистанционное обучение, восполнение кредитов, альтернативные программы и классы с нехваткой кадров.
Часто задаваемые вопросы
Альтернативы Kira
Percipio
Интеллектуальная обучающая платформа, предлагающая персонализированное и доступное по требованию обучение по различным типам контента с бесшовной интеграцией в корпоративные рабочие процессы.
Shift AI
Обширная AI-экосистема, способствующая внедрению AI в Японии через сообщество, образование и практические приложения, поддерживаемые вебинарами, кейсами и отраслевыми событиями.
Vocareum
Облачная платформа для AI и виртуальных лабораторий, обеспечивающая безопасные, масштабируемые и контролируемые по бюджету среды для образования в сфере искусственного интеллекта и практического обучения.
Go1
Комплексная корпоративная обучающая платформа с доступом к обширной библиотеке курсов, бесшовной интеграцией и персонализированным обучением.
Reforge
Платформа профессионального развития, предлагающая курсы под руководством экспертов и практические инструменты для лидеров в области продукта, роста и маркетинга.
Novatr
Передовая онлайн-платформа для профессионального обучения BIM и вычислительному проектированию, ориентированная на специалистов AEC.
Grasp
Персонализированная платформа обучения, которая генерирует индивидуальные курсы из отобранных ресурсов, помогая пользователям эффективно осваивать новые навыки.
deeplearning.ai
Комплексная образовательная платформа по ИИ, предлагающая специализированные курсы по глубокому обучению для формирования практических навыков в нейронных сетях и ИИ-приложениях.