Miksi opettajat tarvitsevat tekoälypohjaisesti tehtyä litterointia ja analyysia
Yliopistojen tiedekunnat ovat yksi suurimmista laadullisen datan tuottajista missä tahansa ammatissa. Jokainen luentio, päivystöaikakeskustelu, opiskelijoiden arviointi, vertaisarviointiistunto ja tutkimushaastatelu tuottaa ääni-, video- tai avoimen tekstin, joka sisältää arvokasta tietoa. Kuitenkin suurin osa tästä tiedosta jää analysoimatta. Luentiot nauhoitetaan mutta harvoin litteroitiin. Opiskelijoiden palaute kerätään mutta luetaan yksi vastaus kerrallaan. Kurssin arviointeja pienennetään numeerisiksi keskiarvoiksi, jotka riisuvat pois laadulliset näkemykset, jotka todella ajavat parannusta.
Ongelma ei ole tietojen puute. Se on, että puuttuvat työkalut, jotka on suunniteltu sille, kuinka opettajat työskentelevät. Perinteiset transkriptiopalvelut ovat hitaita ja kalliita. Pöytäanalyysin ohjelmisto vaatii koulutusta ja per-seat -lisenssiä, jotka rasittavat laitoksen budjetteja. Avointen tutkimuskysymyksien manuaalinen analyysi on niin aikaa vievää, että monet opettajat yksinkertaisesti eivät tee sitä, ja luottavat numeeriisiin asteikkoihin, jotka eivät kuvaa opiskelijakokemuksen syvyyttä.
Luentotallenteesta institutionaalisiin oivalluksiin
Puhu tekoälyä muuttaa tätä yhdistämällä automatisoitu transkription, NLP-analytiikan ja monimallin AI Chatin yhdeksi pilvipohjaisen alustaksi. Opettajat lataavat luennon tallentamisen ja saavat hakukelpoisen, puhujan merkityn transkription minuuteissa. He lataavat lukukauden arvoisen opiskelijakyselyjen vastaukset ja näkevät teemat, sentimenttikuviot ja avainsana-klusterit automaattisesti. He esittävät AI Chatille kysymyksen kuten “Mitkä ovat opiskelijoiden suurimmat huolenaiheet ryhmäprojektien muodosta?” ja saavat syntetisoitu vastaus, joka on poimittu kaikista vastauksista.
Tämä ei ole tiedekunnan arvion korvaamista. Se on pullonkaulan poistaminen tiedonkeruun ja näkemyksen välillä. Kun professori voi analysoida 200 opiskelijan kyselyn vastaukset iltapäivässä tunnin sijaan, he tekevät parempia päätöksiä kurssin suunnittelusta. Kun osastopäällikkö voi nähdä sentimenttitrendit kolmen vuoden ohjelmaevaluointien yli, he kirjoittavat vahvempia akkreditointikertoilla. Kun tiedekunnan tutkija voi litteroida ja aloittaa haastattelujen analysoinnin samana päivänä kuin ne tehdään, tutkimussykli nopeutuu.
Suunniteltu opetukselle, tutkimukselle ja institutionaaliselle palvelulle
Professorin roolit kattavat opetuksen, tutkimuksen ja institutionaalisen palvelun, ja jokainen tuottaa erilaisia laadullisia tietoja. Speak AI käsittelee kaikki niistä. Opetuksesta se tarjoaa luennon litteroinnin, opiskelijoiden palauteanalyysin ja esityksen tarkistuksen. Tutkimuksesta se tarjoaa koko laadullisen työnkulun tallennuksesta teemahavaitsemiseen ja osallistujaiden väliseen analyysiin. Institutionaalisesta palvelusta se tukee ohjelmien arviointia, akkreditointitietojen analyysia ja komitean dokumentointia. Tutki äänianalyysi ja videoanalyysi ominaisuuksista nähdäksesi, miten Speak AI käsittelee sinun spesifisiä datatyyppejä.
Alusta on pilvipohjainen ja käytettävissä mistä tahansa selaimesta, mikä on tärkeää tiedekunnan jäsenille, jotka työskentelevät kampuskonttoreissa, kotikonttoreissa ja konferenssien matkoilla. Ei ole työpöytäasennuksia hallittavaksi ja per-seat-lisenssejä neuvoteltavaksi IT:n kanssa. Riippumatta siitä, oletko pysyvä professori, joka hallinnoi tutkimuslaboratoriota, tai määräaikainen opettaja, joka opettaa useissa laitoksissa, tai osastonjohtaja, joka valvoo ohjelmakatselmusta, Speak AI skaalautuu kuormitukseesi ilman hallinnollista lisäkuormitusta.