Gradescope IA Revisión de Herramientas: Mejores Alternativas, Precios, Características y Beneficios

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¿Qué es Gradescope ?

Gradescope.com es una plataforma educativa impulsada por IA que sirve como una herramienta avanzada tanto para educadores como para estudiantes. Va más allá de los sistemas de calificación tradicionales, ofreciendo características como un asistente de tareas de IA, un solucionador de tareas de IA y IA para asistencia con tareas.

Características :

Calificación impulsada por IA
Asistencia con tareas
Análisis detallado
Mecanismos de retroalimentación eficientes

Precios :

Gradescope ofrece varios planes de precios adaptados a las necesidades de educadores e instituciones. Para obtener detalles específicos, visita el sitio web oficial.

Tráfico de visitas estimado :

6.16M /Mes

Distribución de Usuarios :

United States - 89.12% | Hong Kong - 1.04% | Saudi Arabia - 1.0% | Belgium - 0.92% | United Kingdom - 0.84%

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Masterclass de IA con Sergey Karayev: Moldeando el Futuro de la Educación

Sumérgete en el fascinante mundo de la Inteligencia Artificial (IA) en la educación, donde Sergey Karayev, co-fundador de Gradescope y líder de IA para STEM en Turnitin, comparte su experiencia y conocimientos. Este artículo destaca los elementos esenciales de su masterclass, abordando el potencial de la IA, su impacto educativo y las habilidades necesarias para navegar el rápidamente evolucionante panorama de la IA.

1. Comprendiendo la IA: Términos, Historia y Posibilidades

Sergey Karayev define la IA como el comportamiento inteligente demostrado por máquinas, diferenciándolo de la inteligencia natural. Dentro del espectro de la IA, sitúa al aprendizaje automático y su subconjunto, el aprendizaje profundo, que son fundamentales para realizar predicciones basadas en datos. Hace hincapié en el actual enfoque en el aprendizaje profundo como punta de lanza de los avances en IA.,Karayev remonta los orígenes de la IA a la propuesta de la Prueba de Turing de Alan Turing y traza su evolución, incluyendo el aumento en los marcos de IA comercialmente viables centrados predominantemente en el aprendizaje supervisado. Aborda la interesante aunque difícil tarea del reconocimiento de imágenes, planteando desafíos como distinguir chihuahuas de muffins y reconocer diferentes condiciones de iluminación en fotos como ejemplos.,El alcance futuro de la IA, según lo vislumbra Karayev, incluye el avance tanto del aprendizaje supervisado como de los campos emergentes del aprendizaje no supervisado y del aprendizaje por refuerzo. El impacto potencial de la IA en la sociedad, incluida la automatización de empleos, exige una educación efectiva para mitigar los trastornos. Destacando el sustancial progreso que la IA ha logrado en la educación y la tecnología, la visión de Karayev establece el tono para las posibilidades de la IA y su integración en el aprendizaje estructurado.

2. Criterio de Calificación de Aplicaciones de IA y Casos de Uso Práctico

Karayev comparte un criterio de calificación único para evaluar aplicaciones de IA, centrándose en la validez de la formulación de tareas, la interfaz de usuario y los requisitos de rendimiento, así como la calidad de los datos. Desafía a los asistentes a considerar no solo si la IA puede resolver un problema, sino también si debería hacerlo, subrayando las consideraciones éticas y prácticas en la implementación de la IA.,La efectividad de una aplicación de IA puede ser evaluada en función de cómo aborda una tarea, la elegancia de su interfaz de usuario y su capacidad para desempeñarse al nivel humano o más allá. Los errores cometidos por la IA pueden variar en gravedad, desde triviales hasta peligrosos, y esto debe moldear el diseño de la experiencia de usuario de la aplicación.,Karayev proporciona ejemplos de herramientas de IA como Grammarly, que mejora la escritura mediante sugerencias de IA educativas, y Google Photos, que utiliza la IA para ordenar imágenes y aprender de las entradas de los usuarios. Plataformas interactivas como estas subrayan cómo la retroalimentación de los usuarios puede refinar los algoritmos de IA, creando aplicaciones más inteligentes con beneficios más amplios.

3. Los Roles en IA y Estrategias de Contratación Efectivas

La masterclass discute varios roles clave integrales para el desarrollo e implementación de IA, incluyendo ingenieros de datos, investigadores de aprendizaje automático e ingenieros de aprendizaje automático. Karayev aconseja identificar las habilidades específicas necesarias para cada rol y la importancia de tener un equipo diverso para satisfacer las demandas multifacéticas de los proyectos de IA.,Ilustra la matriz de habilidades requerida para diferentes trabajos de IA, señalando que no todos los roles necesitan un profundo conocimiento del aprendizaje automático, pero un sólido trasfondo en desarrollo de software es crucial. Las habilidades de comunicación también se destacan como una habilidad esencial, especialmente para científicos de datos que conectan los hallazgos técnicos con perspectivas comerciales.,Karayev brinda consejos prácticos sobre cómo encontrar candidatos para diferentes roles de IA. Por ejemplo, los ingenieros de datos pueden provenir de un entorno de ingeniería de software, mientras que los investigadores de aprendizaje automático suelen poseer títulos avanzados. Subraya la escasez de talento en IA y resalta la ventaja estratégica de fomentar un entorno donde los miembros del equipo puedan desarrollar y compartir continuamente su experiencia.

4. {{nombre}} Resumen de vídeo

En su masterclass, Sergey Karayev ofrece una perspectiva integral de la IA, especialmente su papel en la educación. Desglosa la terminología, la historia y las aplicaciones actuales y potenciales de la IA. Karayev presenta también un criterio de calificación para aplicaciones de IA, discute diversos roles en IA, estrategias de contratación y enfatiza la importancia de la calidad de los datos en el éxito de la IA. Este artículo encapsula su visión, revelando cómo la IA se está convirtiendo en una herramienta indispensable en el campo educativo.

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Opiniones de usuarios en Twitter

Derek Colley
Consulting Technology Lead, CTO & CIO
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SkyDeck alum Gradescope gets acquired! @gradescope blog.gradescope.com/gradescope-joins-turnitin-2d8cb716f94e
Ryan Hazen
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#nwmet2018 cool handwriting recognition in maths with gradescope gradescope.com
Dr. Dan Baker
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Pieter Abbeel
Professor at Berkeley; Founder of Covariant & Gradescope; The Robot Brains Podcast Host; Investment Partner at AIX Ventures
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Whitney Duim
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Looking forward to presenting with Julia Chamberlain of @UCDChem at the Gradescope Summit tomorrow!
info.gradescope.com/noa-gradescope-summit
Keri Kornelson
OU peeps: There are some upcoming Gradescope workshops. Dates and information can be found at www.ou.edu/teachanywhere. Gradescope is a great way to grade student work in both online and face-to-face courses. www.gradescope.com/get_started @gradescope @cfeOU
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Qué piensan los usuarios sobre Gradescope - de Twitter

Los usuarios aprecian Gradescope por su concepto y sus herramientas de calificación que ahorran tiempo.
Gradescope ofrece talleres para profesores sobre cómo configurar tareas, calificar con rúbricas, proporcionar comentarios y devolver el trabajo de forma electrónica.
La nueva página de inicio de Gradescope ha sido bien recibida y marca un hito para el equipo.
Gradescope ha sido adquirido, lo que indica un posible crecimiento y éxito.
La plataforma cuenta con características avanzadas como el reconocimiento de escritura a mano para calificar matemáticas.
Gradescope ha ampliado el acceso gratuito durante ciertos períodos, destacando su compromiso de apoyar a educadores y estudiantes.
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Las instituciones educativas y los profesores están utilizando Gradescope tanto para cursos en línea como presenciales.
Gradescope es una plataforma de calificación en línea que agiliza el proceso de evaluación y mejora la eficiencia de los comentarios de los instructores.

Gradescope Pros y Contras

Pros :

Ahorro de tiempo en la calificación automatizada
Asistencia personalizada con tareas
Análisis perspicaz para educadores

Contras :

Dependencia de la tecnología puede plantear desafíos para algunos educadores
Requiere adaptación a un nuevo sistema de calificación

Gradescope Preguntas Frecuentes

1. ¿Qué es Gradescope?
Gradescope es una plataforma mejorada por IA diseñada para agilizar el proceso de calificación y brindar asistencia inteligente con las tareas.
2. ¿Cómo funciona el solucionador de tareas de IA?
El solucionador de tareas de IA en Gradescope utiliza algoritmos avanzados para analizar y comprender los problemas de las tareas, brindando soluciones paso a paso.
3. ¿Se puede usar Gradescope para materias que no sean matemáticas?
Sí, Gradescope es versátil y se puede aplicar en diversas materias, lo que lo convierte en una herramienta valiosa para educadores en campos diversos.

Gradescope Casos de Uso

Calificación automatizada para clases grandes
Apoyo personalizado en tareas
Información basada en datos para educadores

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