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AI駆動のインタラクティブなコース教材。.

ツール情報

NOLEJは、従来の教材を教育者向けのインタラクティブなコースウェアに変えることで、学習をよりダイナミックにする賢いAIツールです。.

NOLEJは、教師と教育デザイナーの両方が魅力的な学習教材を作成するのを助けるプラットフォームを提供することで、教育体験を変革するためにここにあります。K-12の教室にいる場合でも、大学で教えている場合でも、このツールを使用すると、教科書やビデオなど、すでに持っているリソースを活用して新しい命を吹き込むことができます。標準的なコンテンツを学生の注意を引くエキサイティングなインタラクティブ体験に変えることを想像してみてください!

NOLEJの際立った特徴の1つは、さまざまなタイプの魅力的なコンテンツを生成する能力です。これには、追加の学習コンポーネントが強化されたインタラクティブなビデオ、重要な概念に焦点を当てたパーソナライズされたフラッシュカード、教材からの重要な用語やアイデアをまとめた用語集が含まれます。さらに、学習を遊びのように感じさせるクロスワードや単語探しなどの楽しいゲームのようなアクティビティを作成することもでき、学生のエンゲージメントを大幅に向上させることができます。.

もう1つの素晴らしい点は、NOLEJで作成されたすべての教材が独立して存在することも、既存の教育システムと統合するために簡単にエクスポートできることです。Learning Management System (LMS)、Learning Experience Platform (LXP)、またはLearning Record Store (LRS)を使用している場合でも、NOLEJはSCORM、xAPI、H5Pなどの一般的なフォーマットをサポートしています。これにより、インタラクティブなコンテンツを現在のセットアップにスムーズに組み込むことができます。.

全体として、NOLEJは、ゼロから始めることなく魅力的なコンテンツを作成しようとする教育者にとって、本当に時間を節約できるツールです。すでに利用可能なリソースを最大限に活用することで、学生を引き付けることにもっと集中し、コンテンツ作成の細かい詳細にあまり気を取られなくて済むようになります。.

利点と欠点

利点

  • 学習者と専門家をマッチング
  • 教師の時間を節約
  • 異なる文書タイプを変換
  • 定義された学習パス
  • 未使用の教育資料を変換
  • マルチメディア教育コンテンツを変換
  • インタラクティブな本を生成
  • 分散型スキルプラットフォーム
  • ゲームのようなインタラクションを提供
  • 自動的に単語をドラッグするゲームを作成
  • 自動的に学習方法を整理
  • コンテンツのインタラクティビティの向上
  • マルチフォーマットコンテンツをインポート
  • 学習の証明を生成
  • ダイナミックでアクティブな学習コンテンツ
  • 仲介者は不要
  • インタラクティブなビデオを作成
  • コンテンツの変更には、気を散らす質問が含まれます
  • アイデアからフラッシュカードを生成します
  • SCORMをサポート
  • コース作成を自動化
  • 問題セットを生成
  • コンテンツのURLインポート
  • 1つのパッケージに最高のインタラクティブ機能
  • 迅速なコンテンツ作成
  • 教科書やメディアを再利用
  • 実世界の仕事の機会を提供
  • K12から高等教育までサポート
  • グローバルな知識マップを立ち上げ
  • コース用の用語集を作成
  • 単語探しゲームを作成
  • 楽しい学習要素を追加
  • xAPI
  • 完全なeラーニングソリューションを提供
  • コンテンツプロデューサーの時間を節約
  • 教育の専門家に支持されています
  • LMS統合の準備が整っています
  • フラッシュカード用の質問を自動生成
  • 与えられたコンテンツの自動分析
  • LMSに簡単に追加可能
  • インタラクティブなクロスワード作成
  • 簡単なプラグインとプレイのアプローチ
  • 自動定義付きの用語集
  • 世界的に認識されたツール
  • 未使用の教育資料のアップグレード
  • H5P
  • コンテンツで学生を引き込む
  • 自動的に画像コンテンツを見つける
  • LXPまたはLRSにエクスポート

欠点

  • 外部リソースへの依存
  • インタラクティビティの選択肢が限られている
  • xAPI
  • 分散型プラットフォームの課題
  • H5Pエクスポート
  • ユーザーの理解への依存
  • SCORMのみをサポート
  • 言語のサポートは限られている
  • 遅延したグローバルナレッジグラフ
  • 限られたコンテンツタイプのサポート
  • 品質の違いの可能性