Portrait K12
Personalizamos el apoyo al estudiante a través de la IA
Bienvenido a Portrait K12, una innovadora solución de inteligencia artificial diseñada para personalizar la experiencia de aprendizaje de cada estudiante.
Utilizando un análisis avanzado de los procesos de aprendizaje individuales, ofrecemos soporte y recomendaciones específicas para maximizar el éxito académico del segmento K12.
Cómo funciona:
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Recopilación de Datos: Cada estudiante deja diversas señales digitales a través de su interacción con herramientas educativas y plataformas digitales.
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Análisis de Aprendizaje: Un marco de análisis de aprendizaje interpreta cómo aprende cada estudiante, considerando múltiples factores y características.
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Generación de Recomendaciones: Se generan "nudges" o mensajes personalizados para padres y maestros, seleccionados de un amplio conjunto de opciones basadas en áreas de refuerzo y oportunidad.
Recopilación de datos
Principales Fuentes de Datos
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MS Teams, Learning Accelerators, EDU Insights: Integración con plataformas educativas para recoger datos y proporcionar recomendaciones.
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SIS (Sistemas de Información Estudiantil): Datos contextuales, calificaciones, ausencias.
Fentes de Datos adicionales:
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Curso Digital: Libros de texto y recursos académicos digitales.
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Moodle, Canvas, etc.: Integración con sistemas de gestión de aprendizaje.
Marco de Caracterización Detallado
Portrait K12 se basa en un robusto marco de análisis de aprendizaje que abarca siete pilares clave y 28 indicadores de aprendizaje.
Cada uno de estos pilares se descompone en varios indicadores de aprendizaje, proporcionando una comprensión detallada y personalizada de cada estudiante.
Outputs de la Solución
Reportes
Los datos recopilados y analizados se presentan en varios tipos de reportes, adaptados a diferentes niveles de análisis:
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Reporte Estudiantil: Informe detallado que sirve como base para la selección de recomendaciones.
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Reporte para Maestros: Informe agregado con recomendaciones específicas para grupos de estudiantes.
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Reporte Escolar e Institucional: Datos agregados a nivel institucional para un análisis más amplio.
Nudge Theory
La teoría del nudge (nudge theory) se basa en la idea de que pequeñas sugerencias o "empujones" pueden influir en el comportamiento y las decisiones de las personas de manera positiva y no invasiva. Estos nudges no obligan ni restringen opciones, sino que facilitan el camino hacia elecciones beneficiosas.
En el contexto educativo, los nudges son generados por asistentes virtuales impulsados por inteligencia artificial generativa. Estos asistentes, EMILIA para los padres y SÓCRATES para los profesores, analizan datos y proporcionan recomendaciones personalizadas para mejorar el aprendizaje y el desarrollo de los estudiantes.
Nudges para Profesores
Sócrates, el asistente virtual para profesores, genera recomendaciones basadas en áreas comunes de mejora identificadas en varios estudiantes. El objetivo es maximizar el impacto de cada consejo al abordar necesidades colectivas.
Nudges para padres
EMILIA, el asistente virtual para padres, proporciona consejos prácticos y específicos para apoyar el aprendizaje y desarrollo de sus hijos en casa. Ejemplos de estos nudges incluyen:
Preguntas Frecuentes (FAQs)
¿Qué pasa si no tenemos todas las fuentes de datos identificadas?
¿Cómo garantiza Portrait K12 la privacidad y seguridad de los datos de los estudiantes?
¿Cómo puede integrarse Portrait K12 con nuestras plataformas educativas existentes?
¿Preparado para personalizar y mejorar el aprendizaje con 'Portrait'? Póngase en contacto con nosotros para obtener información más detallada o para programar una demostración. Colaboremos para liberar todo el potencial de aprendizaje de cada alumno.
