da da de en en da da da nb da da da da da da da da da da da da da da da da da da da da da da nb da en da da da da da nl da da da et da ru en en en da en en en en pl da da eo en en en en pl vi en en en en en en en en da da da da en de nb da da da da en en es en da en en en da da de en nb en en en de da da da it da da fi sv da en en en en en en en ceb da da en da id pl en en it da da eo en da da en nb en da da fr da en en da da da nb da da da da da da da da da da da da da da da da da da da da da da nb da en da da da da da nl da da da et da da da da da da da da nb ru da da da da da da da da da da da da da da nb da da da da da en da da da da da da da da da da da da da da da da da da da da da da da da da da da da da da en da et da da da de de da da da da da da da da da da da nl ro de da en en en en en en en pl en pl en en en da da de da en da da en en da da nb et en en es en en en en en da da de en nb en en en en es de sv da da en da da nb da en da da da en en
Spotlightkort til studerendes support i Insights til uddannelse
Kom i gang med dit klassehold
Bliv organiseret på dit klassehold
Opgaver og karakterer på dit klassehold
Planlæg et kursus – Vi hjælper dig!
Brug klassenotesbog og Teams sammen
Møder for undervisere og studerende
Vælg en baggrund og klassevisning
Planlæg og deltag i møde
Tip til et inkluderende klassemøde
Undervisers vejledning til Insights i Microsoft Teams
Visningen Alle hold i Insights-appen
Opgaver og karakterer i Insights
Data om kommunikationsaktivitet i Insights
Få vist Læsefremskridt i Insights
Supportkort til studerende (PRØVEVERSION) i Insights
Gennemsigtighed for studerende i Insights
Om Insights Premium til uddannelse
Data om digital deltagelse
Pc'er og enheder Pc'er og enheder
Xbox Game Pass Ultimate
Til virksomheder Til virksomheder
Microsoft 365 til virksomheder
Udvikleren & IT Udvikleren & IT
Gratis downloads og sikkerhed
Vis oversigt over websted
Søg Search for help
Microsoft Store & fakturering
Microsoft Teams for Education
Kom i gang med dit klassehold
Bliv organiseret på dit klassehold
Møder, chatmeddelelser og opslag
Del og organiser klasseholdsfiler
Opgaver og karakterer på dit klassehold
Brug klassenotesbog i Teams
Vejledninger, der kan downloades
Planlæg et kursus – Vi hjælper dig!
Brug klassenotesbog og Teams sammen
Møder for undervisere og studerende
Vælg en baggrund og klassevisning
Konfigurer møderoller og -sikkerhed
Præsenter og del indhold
Planlæg og deltag i møde
Tip til et inkluderende klassemøde
Undervisers vejledning til Insights i Microsoft Teams
Visningen Alle hold i Insights-appen
Siden Klasseoversigt i Insights
Opgaver og karakterer i Insights
Digitale aktivitetsdata i Insights
Data om kommunikationsaktivitet i Insights
Vis Reflect-data i Insights
Få vist Læsefremskridt i Insights
Supportkort til studerende (PRØVEVERSION) i Insights
Gennemsigtighed for studerende i Insights
Insights Premium til uddannelse
Om Insights Premium til uddannelse
Data om digital deltagelse
Spotlightkort til studerendes support i Insights til uddannelse
Microsoft Teams Microsoft Teams til uddannelse Flere...Mindre
AI-baserede spotlightkort til studerendes support er designet til at hjælpe undervisere med at skelne mellem opmærksomhed og støtte studerende, før de falder bagud. Dette kort bruger en maskinlæring til at overvåge de digitale engagementsmønstre i klasseværelset samt hver enkelt studerende og underrette undervisere, når studerende viser tidlige tegn på afbrydelse. Spotlyskortet indeholder en liste over studerende, der muligvis har brug for undervisersupport i den følgende uge sammen med de specifikke talepunkter, der er baseret på de studerendes ændrede aktivitet. Forudsigelser er rent formative og er kun baseret på digitale engagementssignaler, der er tilgængelige i Insights til uddannelse, der indsamles ingen yderligere data.
Hvordan skal undervisere bruge spotlyskortet?
Som underviser kender og forstår du dine studerende bedst. Dette spotlys er designet til at kaste lys over de studerendes læring og engagement for at hjælpe undervisere med at differentiere støtte for at give deres studerende lige muligheder.
Dette værktøj er beregnet til at blive brugt i kombination med personlige relationer og forståelse af den studerendes evner og omstændighed. Spotlights evaluerer ikke studerende, men giver i stedet mulighed for, at undervisere kan bygge videre på deres eksisterende relationer og differentiere støtte.
Vigtigt!: Nogle studerende, der har brug for support, kan demonstrere deres behov med konsekvent inaktivitet. Studerende, der konsekvent er inaktive, fremhæves ikke på den studerendes supportkort, da de ikke har angivet aktivitetsdata, der skal fortolkes. Vær opmærksom på aktivitetslyskortet for at identificere studerende, der er inaktive, da det er en anden indikator, som studerende har brug for support til.
Research til den studerendes supportkort
Enigheden i det pædagogiske forskningsfællesskab er, at nedgangen i engagementet er en indikator for, at eleverne oplever udfordringer og står over for øget risiko for at komme bagud (Christenson, Reschly og Wylie, 2012;), og at studerendes digitale engagementsdata kan bruges til at vurdere deres engagementsniveau og forudsige med stor nøjagtighed fremtidige adfærd og resultater. Desuden kan disse data bruges til at identificere "udsatte" studerende, da de er stærkt korreleret med akademiske resultater (Asarta og Schmidt, 2013; Baradwaj, Brijesh Kumar, og Saurabh Pal., 2012; Beck, 2004; Campbell et al., 2006; Goldstein og Katz, 2005; Johnson, 2005; Michinov et al., 2011; Morris et al., 2005; Qu and Johnson, 2005; Rafaeli og Ravid, 1997; Wang og Newlin, 2002; Dig, 2016;).
Undersøgelser viser også, at tidlig indgriben er med til at mindske risikoen. Der er tegn på, at en høj procentdel af udsatte studerende sender nødsignaler, længe før de faktisk falder ud af skolen (Neild, Balfanz og Herzog, 2007). Derfor hjælper tidlig advarselssystemer undervisere med at forhindre studerende i at falde fra sporet til dimission og målrette interventioner og støtte til studerende, der har mest brug for dem (Pinkus, 2008).
Asarta, C. J., & Schmidt, J. R. (2013). Få adgang til mønstre af onlinematerialer i et blandet kursus. Decision Sciences Journal of Innovative Education, 11(1), 107-123.
Baradwaj, F. K., & Pal, S. (2012). Udvinding af undervisningsdata for at analysere elevernes ydeevne. arXiv fortryk arXiv:1201.3417.
Beck, J. E. (2004, august). Brug af svartider til at modellere de studerendes frigørelse. I arbejdet fra ITS2004 Workshop om social og emotionel intelligens i læringsmiljøer (Vol. 20, nr. 2004, s. 88-95).
Campbell, J. P., Finnegan, C., & Collins, B. (2006, juli). Akademiske analyser: Brug af CMS som et tidligt advarselssystem. I WebCT virkning konference.
Christenson, S. L., Reschly, A. L., & Wylie, C. (Eds.). (2012). Håndbog i forskning om de studerendes engagement. Springer Science & Business Media.
Goldstein, P. J., & Katz, R. N. (2005). Akademisk analyse: Anvendelse af ledelsesinformation og -teknologi inden for videregående uddannelse (Vol. 8, nr. 1, s. 1-12). Educause.
Johnson, G. M. (2005). Studerende fremmedgørelse, akademisk gennemførelse og webCT-brug. Journal of Educational Technology & Society, 8(2), 179-189.
Michinov, N., Brunot, S., Le Bohec, O., Juhel, J., & Delaval, M. (2011). Procrastination, deltagelse og ydeevne i online læringsmiljøer. Computere & Education, 56(1), 243-252.
Morris, L. V., Finnegan, C., & Wu, S. S. (2005). Sporing af studerendes adfærd, vedholdenhed og gennemførelse i onlinekurser. Internet og videregående uddannelse, 8(3), 221-231.
Neild, R. C., Balfanz, R., & Herzog, L. (2007). Et tidligt advarselssystem. Uddannelsesmæssig ledelse, 65(2), 28-33.
Pinkus, L. (2008). Brug af tidlige advarselsdata til at forbedre dimissionshastigheder: Lukning af revner i uddannelsessystemet. Washington, DC: Alliance for Excellent Education.
Qu, L., & Johnson, W. L. (2005, maj). Registrering af elevens motiverende tilstande i et interaktivt læringsmiljø. I 2005-konferencen om kunstig intelligens inden for uddannelse: Støtte til læring gennem intelligent og socialt informeret teknologi (s. 547-554).
Rafaeli, S., & Ravid, G. (1997). Online, webbaseret læringsmiljø til et kursus i informationssystemer: Access-logfiler, linearitet og ydeevne. I Proc. Inf. Syst. Educ. Conf ( Vol. 97, s. 92-99).
Wang, A. Y., & Newlin, M.H. (2002). Predictors of web-student performance: Den rolle, selv-effektivitet og grunde til at tage en on-line klasse. Computere i menneskelig adfærd, 18(2), 151-163.
Du, J. W. (2016). Identificering af væsentlige indikatorer, der bruger LMS-data til at forudsige kursuspræstation i onlinelæring. Internettet og videregående uddannelse, 29, 23-30.
Forudsigelse af elevnedgang i aktivitet
Maskinlæringsmodellen tager de enkelte studerendes digitale aktivitetsmønstre i løbet af de seneste tre uger og bruger disse data til at identificere studerende, der er aktive i dag, men har vist tidlige indikatorer om, at deres engagementsniveau kan falde i den kommende uge. Modellen tager hensyn til de specifikke læringsmønstre i klasseværelsets økosystem samt tager højde for mangler i klasseaktivitet som følge af ferier og ferier. Forudsigelsen af elevens engagement er individuel med den forståelse, at forskellige studerende kan udvise forskellige aktivitetsmønstre, og der findes ikke noget, der hedder "normal" adfærd. Disse studerendes støttelys evaluerer ikke studerende, men identificerer snarere aktivitetsmønstre, der er betydelige nok til at indikere et potentielt behov for støtte og giver undervisere mulighed for at gribe ind tidligt.
Aktivitetssignalerne, der bruges som input til modellen, omfatter:
SharePoint-filadgangsmønstre: Åbn, Rediger, Download, Upload
Adgangsmønstre for opgaver og indsendelse: tildel, åbn, aflevering
Deltagelse i klassechat: besøg, send indlæg, svar, udvid, reager
Adgang til sider i OneNote-klassenotesbog: rediger, Reflect brug, slå op
Vigtigt!: modellen bruger aktivitet og ikke selve indholdet. Den bruger f.eks. IKKE indhold fra chatmeddelelser, indhold i dokumenter, Refleksions følelser eller noget, der kan bruges til at identificere den pågældende studerende.
Modellen identificerer op til 15 % af de studerende i klassen, der har demonstreret vedrørende aktivitetssignaler, og fremhæver derefter de indikatorer, som hver elev viste i Samtalepunkter. Når du vælger spotlightkortet for studerendes support, vises de studerende, der har vist tidlige indikatorer for afbrydelse, sammen med Talepunkter, der er designet til at hjælpe dig med at starte en samtale om den studerendes supportbehov.
De talepunkter, du kan se på spotlightkortene for studerendes support , omfatter:
har deltaget i digitale diskussioner mindre
har startet færre digitale diskussioner
har reageret på færre Teams-meddelelser
har deltaget i digitale læringsmuligheder mindre
har haft adgang til færre online-klassematerialer
har startet Teams-opgaver senere end normalt
har arbejdet mindre i deres OneNote-klassenotesbog
Beskyttelse af personlige oplysninger og ansvarlig AI
Hos Microsoft holder vi meget af beskyttelse af personlige oplysninger og etisk brug af KUNSTIG INTELLIGENS. Derfor er følgende principper for beskyttelse af personlige oplysninger integreret i modellen:
Modellen er uddannet ved hjælp af en måde at holde øjnene af, hvilket betyder, at vores dataforskere ikke har adgang til at se klassedataene.
Vi deler kun Insights om studerende med personer, der allerede har adgang til de underliggende data og har et personligt kendskab til den studerende. dvs. klasseunderviseren.
Modellen vil aldrig gøre en studerende til "god" eller "dårlig". Vi bestræber os på at støtte underviseren i at træffe kvalificerede beslutninger om deres studerende ved at dele objektive observationer af data på en ikke-dømmende måde.
Modellen er bevidst om at undgå bias og bruger ikke nogen identificerende oplysninger (f.eks. navn, køn eller race). Modellen bruger kun adfærdsoplysninger fra de studerendes interaktioner i Teams.
Forudsigelsen er kun formativ, hvilket betyder, at den er designet til at advare undervisere og støtte dem i at ændre deres praksis til gavn for deres studerende, men gemmes ikke i Insights-databasen til fremtidig gennemgang. Det er en afspejling af adfærd på et bestemt tidspunkt og bør ikke bruges til officiel vurdering af nogen studerende.
Modellen undersøger én klasse ad gangen. Hvis en studerendes aktivitetsmønster er blevet afvist i én klasse og tilbøjeligt til en anden, får undervisere muligvis kun besked om behovet for support i klassen med afvist aktivitet.
Modellen bruger kun digitalt engagement via Teams som en måling. Direkte kommunikation fra studerende til undervisere, mellem studerende eller uden for Teams tages ikke i betragtning. Digital aktivitet uden for Teams vil ikke blive repræsenteret i modellen.
For at muliggøre en nuanceret beregning af læringsmuligheder udføres forudsigelsen kun for klasser med mere end 5 studerende, mindst 4 ugers digital aktivitet og mindst 30 % studerendes deltagelse i en eller flere af de digitale aktiviteter, der bruges af modellen.
Har du brug for mere hjælp?
Gå på opdagelse i kurser >
Få nye funktioner først
DELTAG I MICROSOFT INSIDERS >
Var disse oplysninger nyttige?
Tak! Har du mere feedback? (Jo mere du fortæller os, jo mere vi kan hjælpe.) Kan du hjælpe os med at blive bedre? (Jo mere du fortæller os, jo mere vi kan hjælpe.)
Hvor tilfreds er du med kvaliteten af sproget?
Hvad påvirkede din oplevelse?
Stemte ikke overens med min skærm
Der er ikke nok oplysninger
Der er ikke nok billeder
Har du mere feedback? (Valgfrit)
Tak for din feedback!
Surface Laptop Go 2
Microsoft Teams til uddannelse
Tilbud til studerende og forældre
Beskyttelse af personlige oplysninger hos Microsoft
Beskyttelse af personlige oplysninger