KI-gestützte Profilanalyse nach Griesshaber für Deutsch an der Berufswahlschule Uster
Zusammenfassung
Evoya AI hat für die Berufswahlschule Uster eine moderne Webapplikation entwickelt, die den gesamten Prozess der Profilanalyse nach Griesshaber automatisiert. Diese Lösung nutzt mehrere KI-unterstützte Schritte, um handschriftliche Texte von Schülern zu digitalisieren, in minimale satzwertige Einheiten (MSE) aufzuteilen, die Analyse durchzuführen und die Ergebnisse in einer Excel-Datei auszugeben. Die Anwendung ermöglicht eine kontinuierliche Optimierung durch zentral verwaltete, leicht anpassbare KI-Instruktionen und bietet Lehrern die Möglichkeit, den Prozess direkt per Chat-Agent zu testen und zu verwenden.
Zeitersparnis
pro Profilanalyse
30 - 60 min
Projektdauer
2 Wochen
Prozessautomatisierung
Ausgangslage und Herausforderung
Der bisherige Prozess zur Profilanalyse nach Griesshaber war zeitaufwendig und manuell. Schüler verfassten handschriftliche Texte, die von Lehrpersonen manuell in eine Excel-Datei übertragen wurden. Diese Texte wurden dann in minimale satzwertige Einheiten (MSE) aufgeteilt und nach der Methode Griesshaber kategorisiert. Abschliessend erfolgte eine Auswertung und Profileinteilung basierend auf den Resultaten. Der Sinn und Zweck der Profilanalyse besteht darin, die grammatische Komplexität der Äusserungen der Schüler zu ermitteln und deren Sprachstand zu bestimmen. Dies ermöglicht eine gezielte Förderung der Sprachkompetenzen der Schüler.
Die manuelle Erfassung und Analyse handschriftlicher Texte von Schülern war fehleranfällig und zeitintensiv. Die unterschiedlichen Qualitäten der Handschriften und die variierende Sprachbeherrschung der Schüler machten es bisher unmöglich, klassische Technologien zur optischen Zeichenerkennung (OCR) effektiv einzusetzen. Zudem erforderte die Interpretation der Texte ein hohes Mass an Fingerspitzengefühl seitens der Lehrpersonen.
Die manuelle Erfassung und Analyse handschriftlicher Texte von Schülern war fehleranfällig und zeitintensiv. Die unterschiedlichen Qualitäten der Handschriften und die variierende Sprachbeherrschung der Schüler machten es bisher unmöglich, klassische Technologien zur optischen Zeichenerkennung (OCR) effektiv einzusetzen. Zudem erforderte die Interpretation der Texte ein hohes Mass an Fingerspitzengefühl seitens der Lehrpersonen.
Lösung und Funktionen
Evoya AI entwickelte eine moderne Webapplikation, die den gesamten Prozess der Profilanalyse nach Griesshaber automatisiert. Die Lösung umfasst mehrere KI-unterstützte Schritte:
- Digitalisierung der Handschrift: Nutzung fortschrittlicher KI-Modelle zur Erkennung und Interpretation handschriftlicher Texte.
- Aufteilung in MSE: Automatische Segmentierung der Texte in minimale satzwertige Einheiten.
- Erstellung der Analyse: Durchführung der Kategorisierung und Analyse der Teilsätze nach der Methode Griesshaber.
- Ausgabe in Excel-Datei: Automatische Generierung und Export der Analyseergebnisse in eine Excel-Datei.
- Kontinuierliche Optimierung: Zentral verwaltete KI-Instruktionen, die von Lehrern einfach angepasst werden können, sowie ein Chat-Agent zur direkten Nutzung und Testung der Anwendung.
Schritt 1: Digitalisierung der Handschrift (Seite 1 von 2)
Schritt 2: Aufteilung in minimale satzwertige Einheiten (MSE)
Schritt 3: Erstellung der Analyse
Schritt 4: Ausgabe in eine Excel-Datei
Schritt 5: Kontinuierliche Optimierung
Zentral verwaltete KI-Instruktionen, die von Lehrern einfach angepasst werden können, sowie ein Chat-Agent zur direkten Nutzung und Testung der Anwendung.
Mehrwert
Die Automatisierung der Profilanalyse nach Griesshaber bietet der Berufswahlschule Uster erhebliche Vorteile:
- Zeitersparnis: Reduzierung des manuellen Aufwands für Lehrpersonen, wodurch mehr Zeit für die individuelle Förderung der Schüler bleibt. Pro Test können 30 bis 60 Minuten eingespart werden.
- Genauigkeit: Erhöhung der Genauigkeit und Konsistenz der Analysen durch den Einsatz fortschrittlicher KI-Technologien.
- Skalierbarkeit: Möglichkeit, den Prozess auf eine grössere Anzahl von Schülern anzuwenden, ohne zusätzlichen personellen Aufwand.
- Flexibilität: Einfache Anpassung und Optimierung der KI-Instruktionen durch Lehrpersonen, um auf individuelle Bedürfnisse der Schüler einzugehen.
- Zukunftssicherheit: Vorbereitung auf zukünftige Erweiterungen, wie die Erstellung von Förderplänen, personalisierten Übungen und die Integration eines interaktiven Tutors für die Schüler.
Ausblick
Der Prozess endet nicht mit der Analyse. Die nächsten Schritte umfassen:
- Förderplan erarbeiten: Entwicklung individueller Förderpläne basierend auf den Analyseergebnissen.
- Personalisierte Übungen: Erstellung und Durchführung personalisierter, auf die Schüler bezogener Übungen.
- Interaktiver Tutor: Integration eines interaktiven Tutors, der anhand des Förderplans mit den Schülern arbeitet und ihre Fragen beantwortet.
- Weitere Prozesse: Zusätzliche Prozesse zur weiteren Unterstützung der Schüler sind bereits angedacht.
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