모든 튜터링 세션을 근거 기반 후속 연습으로 전환하세요

튜터는 여전히 진행 내용을 기억하고, 적절한 과제를 준비하며, 기대 사항을 전달하고, 다음 세션을 계획해야 합니다. 처리 권한이 있는 소스 자료만 사용하고, 불필요한 개인정보 또는 민감한 정보는 제거하세요.

튜터는 여전히 진행 내용을 기억하고, 적절한 과제를 준비하며, 기대 사항을 전달하고, 다음 세션을 계획해야 합니다. 선택한 설명, 문서, 녹화본, 수업 또는 응답은 요청된 워크플로의 근거 맥락으로 유지됩니다.

슬라이드, 파일, 채팅 및 간결한 교사 메모와 함께 녹화본과 전사본을 활용하세요. 생성된 모듈, 수업, 연습 문제, 기준, 점수 및 피드백은 다른 곳에 복사할 텍스트 블록이 아니라 편집 가능한 제품 객체로 저장됩니다.

처리 권한이 있는 자료만 업로드하세요. 교육 작업에 필요한 최소한의 개인정보만 유지하고, 공유하기 전에 결과를 검토하며, 조직의 보존 및 동의 정책을 따르세요.

수업에서 사용한 방법을 강화하고 학습자의 실제 어려움을 다시 다루는 연습을 만드세요. AI가 초안 준비 또는 평가를 지원할 수 있지만, 교육자가 출처 자료, 과제, 게시, 최종 점수 및 학생용 피드백을 관리합니다.

수업에서 사용한 방법을 강화하고 학습자의 실제 어려움을 다시 다루는 연습을 만드세요. 지원 수준은 출처의 품질과 요청한 과목에 따라 달라지므로, 교육자는 사용 전에 용어, 표기법, 문화적 맥락 및 평가 기대치를 검토해야 합니다.

AI 사용량은 강좌, 수업, 숙제 및 평가 워크플로에 사용하는 것과 동일한 SubSchool AI 잔액으로 측정됩니다. 초안을 비공개로 유지하고 결과를 게시하거나 할당하기 전에 예상 작업을 검토할 수 있습니다.

누락된 맥락에 의존하는 과제는 제거하고, 현실적인 분량을 설정하며, 개인별 지침을 추가하세요. 작업은 초안으로 비공개 유지하고, 예시 데이터로 전체 흐름을 테스트한 뒤 검토 후에만 게시하거나 배정할 수 있습니다.