教育技術向けデータラベリング
Sapienは、質の高いトレーニングデータを使用して教育技術分野におけるAIモデルの開発を促進するために、専門家によるスケーラブルなデータ注釈サービスを提供しています。
サピエンがエドテック分野に選ばれる理由 データラベリング?
厳格な品質保証
自動チェックと専門家によるレビューを組み合わせた当社の多段階のQAプロセスにより、最高の正確性と一貫性のあるトレーニングデータが保証されます。SapienのQAは、ハイステークスのEdTechアプリケーションの厳しい基準を満たすように設計されています。
EdTech ドメインに関する深い専門知識
当社のラベラーは、学年レベル、科目分野、学習モダリティを問わず教育コンテンツを扱った豊富な経験を持ち、EdTechトレーニングデータのニュアンスや教育原則を理解しています。
カスタマイズされたラベリングワークフロー
Sapienでは、学習コンテンツの分類とタグ付け、適応型学習システムの質問と回答の生成、ルーブリックを使用した学生の回答の評価、教育用画像や動画の意味別のセグメント化、学生と教師のフィードバックの感情の分析など、EdTech業界の特定のニーズに合わせて注釈プロセスを調整しています。
迅速なスケーリングと柔軟なエンゲージメントモデル
Sapienプラットフォームでは、厳しいEdTech製品開発のスケジュールに合わせて、注釈スループットをオンデマンドでスケーリングできます。初期段階のイニシアチブとエンタープライズ規模の導入の両方をサポートする専任チームでプロジェクトをスケールアップまたはスケールダウンできます。
エドテックデータラベリング [アプリケーション]
学習コンテンツ注釈
- 主題分野とトピック分類
- 学年レベルと難易度のタグ付け
- 学習目標とカリキュラム基準の調整
- コンテンツモダリティとアクセシビリティメタデータ
インテリジェント・チューター・システム
- ドメインモデルとナレッジグラフの構築
- 教育戦略ラベリング
- 会話学習における対話行為分類
- ユーザー入力のサニタイズおよび安全ラベル
学習者分析
- エンゲージメント分析のためのクリックストリームデータラベリング
- 適応学習モデルのパフォーマンスデータ注釈
- ディスカッションフォーラムとフィードバックの感情分析
- 社会的・感情的学習のためのマルチモーダルデータアノテーション
評価と評価
- 形成的評価のための質問/回答の作成
- ルーブリックの開発と応用
- 自動採点のための応答アノテーションの作成
- メタ認知スキルのタグ付け
安全でコンプライアンス エドテックデータハンドリング
Sapienは、厳格なデータセキュリティとプライバシー管理、およびデータプライバシーに準拠した慣行を維持しています。Sableau のアノテーターは、学生の機密データを責任を持って扱うように訓練されています。
エンパワーメント エドテックリーダー
Crafting Authenticity: Enhancing Originality.ai with Sapien’s Text Annotation Expertise
Precision in Wilderness: The Scandinavian Trail Cam Computer Vision Project
データラベリングの仕組みをご覧ください
Sapien がどのようにしてスケーラブルなデータパイプラインを構築できるかをご覧ください。詳細については、コンサルテーションをスケジュールしてください。