हर शिक्षार्थी के लिए अगला वास्तविकतापूर्ण अभ्यास सेट बनाएँ

एक स्थिर सेट शिक्षक-निर्धारित प्रश्न क्रम बनाए रखता है। एक गतिशील सेट A/B/C/D कठिनाई-लेबल वाले अभ्यास पूल से चयन करता है। केवल उस स्रोत सामग्री का उपयोग करें जिसे संसाधित करने के लिए आप अधिकृत हैं, और अनावश्यक व्यक्तिगत या संवेदनशील जानकारी हटा दें।

एक स्थिर सेट शिक्षक-निर्धारित प्रश्न क्रम बनाए रखता है। एक गतिशील सेट A/B/C/D कठिनाई-लेबल वाले अभ्यास पूल से चयन करता है। चयनित विवरण, दस्तावेज़, रिकॉर्डिंग, पाठ या उत्तर अनुरोधित कार्यप्रवाह के लिए आधार संदर्भ बना रहता है।

गतिशील डिलीवरी के लिए, चयनकर्ता कोर्स विषय के लिए कठिनाई के अनुसार संग्रहीत शिक्षार्थी सफलता प्रतिशत पढ़ता है। मजबूत सफलता रेसिपी को अधिक उन्नत कार्यों की ओर बनाए रखती या ले जाती है; उच्च स्तर पर कमजोर परिणाम इसे फिर सरल अभ्यास की ओर ले जा सकते हैं। जब वर्तमान उत्पाद वर्कफ़्लो सहेजा गया कोर्स, पाठ, अभ्यास सेट, स्कोर या फ़ीडबैक आइटम बनाता है, तो शिक्षक सार्वजनिक टूल के आउटपुट को स्वचालित आयात मानकर उस पर निर्भर रहने के बजाय समर्थित फ़ील्ड की जाँच कर सकता है।

केवल वही सामग्री अपलोड करें जिसे संसाधित करने के लिए आप अधिकृत हैं। शिक्षण कार्य के लिए आवश्यक न्यूनतम व्यक्तिगत डेटा रखें, परिणाम साझा करने से पहले उसकी समीक्षा करें और अपने संगठन की प्रतिधारण व सहमति नीति का पालन करें।

अनुरोधित मात्रा यह निर्धारित करती है कि प्रत्येक कठिनाई स्तर पर कितने अभ्यासों की आवश्यकता है; कमी को शेष पूल से पूरा किया जाता है। AI समर्थित प्रारंभिक चरण तैयार कर सकता है या उसका आकलन कर सकता है। शिक्षक समर्थित पाठ्यक्रम, पाठ, अभ्यास, स्कोर और फ़ीडबैक स्थितियों का निरीक्षण और उनमें बदलाव कर सकता है; अधिकृत चैट संदर्भ से बनाया गया ट्यूटोरिंग गृहकार्य स्वचालित रूप से पोस्ट हो जाता है और बाद में संपादन योग्य रहता है।

अनुरोधित मात्रा निर्धारित करती है कि प्रत्येक कठिनाई स्तर पर कितने अभ्यास चाहिए; कमी को शेष पूल से पूरा किया जाता है। सहायता स्रोत की गुणवत्ता और अनुरोधित विषय पर निर्भर करती है, इसलिए उपयोग से पहले शिक्षकों को शब्दावली, संकेतन, सांस्कृतिक संदर्भ और मूल्यांकन अपेक्षाओं की समीक्षा करनी चाहिए।

AI उपयोग का मापन उसी SubSchool AI बैलेंस से होता है जो पाठ्यक्रम, पाठ, गृहकार्य और मूल्यांकन वर्कफ़्लो में उपयोग होता है। आप मसौदों को निजी रख सकते हैं और परिणाम प्रकाशित या असाइन करने से पहले अपेक्षित प्रक्रिया की समीक्षा कर सकते हैं।

चयनित अभ्यास ID उस शिक्षार्थी, पाठ और सेट के लिए सहेजी जाती हैं, ताकि बाद की यात्राओं में वही चयन लौटे। पाठ्यक्रम कार्य समीक्षा के दौरान अलग ड्राफ़्ट स्थिति में रह सकता है। निजी, सार्वजनिक और सशुल्क एक ही ड्राफ़्ट के गुण होने के बजाय अलग पाठ्यक्रम प्रकार हैं।