आंतरिक ज्ञान को प्रदर्शन के प्रमाण वाले प्रशिक्षण में बदलें

स्वीकृत सामग्री को पाठ्यक्रमों, भूमिका कार्यों, खुले उत्तर वाले प्रमाणों, समीक्षक फीडबैक और एक रखरखाव योग्य कार्यक्रम में बदलें। परिभाषित करें कि शिक्षार्थी को वास्तविक भूमिका में क्या निर्णय लेना, समझाना, प्रदर्शित करना या तैयार करना चाहिए।

स्वीकृत सामग्री को पाठ्यक्रमों, भूमिका कार्यों, खुले उत्तर वाले प्रमाणों, समीक्षक फीडबैक और एक रखरखाव योग्य कार्यक्रम में बदलें। स्वीकृत नीतियों और सामग्री का उपयोग करें, अपडेट की ज़िम्मेदारी दर्ज करें, और उन जनरेट किए गए दावों को चिह्नित करें जिनके लिए विषय-विशेषज्ञ समीक्षा आवश्यक है।

जुड़े हुए चरण हैं: स्रोत सामग्री → पाठ्यक्रम → भूमिका कार्य → साक्ष्य → मानवीय समीक्षा → अद्यतन। प्रत्येक परिणाम SubSchool में रहता है, जहाँ शिक्षक अगले चरण से पहले उसका निरीक्षण और संपादन कर सकता है।

तय करें कि वास्तविक भूमिका में शिक्षार्थी को क्या निर्णय लेना, समझाना, प्रदर्शित करना या तैयार करना चाहिए। केवल उस स्रोत सामग्री का उपयोग करें जिसे संसाधित करने के लिए आप अधिकृत हैं, और अनावश्यक व्यक्तिगत या संवेदनशील जानकारी हटा दें।

स्वीकृत नीतियों और सामग्री का उपयोग करें, अपडेट की ज़िम्मेदारी दर्ज करें और जनरेट किए गए उन दावों को चिह्नित करें जिनकी विषय-विशेषज्ञ समीक्षा आवश्यक है। जनरेट किए गए मॉड्यूल, पाठ, अभ्यास, मानदंड, अंक और फ़ीडबैक को कहीं और कॉपी करने के लिए टेक्स्ट ब्लॉक के बजाय संपादन-योग्य उत्पाद ऑब्जेक्ट के रूप में सहेजा जाता है।

स्पष्ट मानदंडों के साथ परिदृश्यों, प्रस्तुतियों, साक्षात्कारों या लिखित कार्य का उपयोग करें। AI पहला मसौदा तैयार कर सकता है या उसका आकलन कर सकता है, लेकिन स्रोत सामग्री, असाइनमेंट, प्रकाशन, अंतिम अंक और विद्यार्थी-उन्मुख फीडबैक का नियंत्रण शिक्षक के पास रहता है।

पहले एक कार्यक्रम पर समीक्षक सहमति, शिक्षार्थी प्रदर्शन, तैयारी समय और परिचालन भार की तुलना करें। आप कार्य को ड्राफ़्ट के रूप में निजी रख सकते हैं, उदाहरण डेटा के साथ पूरा प्रवाह जाँच सकते हैं, और समीक्षा के बाद ही इसे प्रकाशित या असाइन कर सकते हैं।