FAQ

Wykorzystujemy dorobek naukowy w dziedzinie uczenia się, przebadane i dobrze udokumentowane czynniki wpływające na efektywność uczenia się, teorie i modele uczenia się, ewaluacji i transferu uczenia się. Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej na ten temat poszukaj lub odpytaj AI w kontekście edukacji o 12 czynników Thallheimera, Serious eLearning Manifesto, modele transferu uczenia się Elwooda Holtona, dorobek andragogiki, opracowania takich ikon edukacji jak Vygotsky, Piaget, Bjork, Sweller, Chandler, Mayer, Clark, Kolb, Gagne, Csíkszentmihályi, Knowles, Merill, Thiagi i wielu innych! Dużą wagę przywiązujemy do jakości generowanej informacji zwrotnej (feedbacku).

Wykorzystujemy także taksonomie uczenia się. Taksonomie uczenia się to klasyfikacje celów nauczania i uczenia się. Taksonomie pomagają zrozumieć, że uczenie się to nie tylko budowanie wiedzy, ale także rozwój umiejętności i postaw. Taksonomie to bardzo dobry fundament do łączenia różnych podejść i teorii uczenia się. Wspieramy trzy rodzaje taksonomii: "Taksonomia Blooma Revised - Sfera kognitywna (Bloom, Anderson)", "Taksonomia Significant Learning (Fink)", "Nowa Taksonomia Celów Edukacyjnych (Marzano, Kendall)". Staramy się przybliżyć cały ten dorobek nauki poprzez technologie AI i przekuć to na praktyczne i dostępne zastosowania edukacyjne dla Was! Możesz poczytać więcej o wiedzy Smoków i metodyce na naszej Dracademii - zapraszamy!

Wykorzystujemy technologię AI i stosujemy techniki RAG do rozszerzania możliwości zapytań do modeli językowych. Wykorzystujemy modele OpenAI: GPT4o, o1-mini. W planach mamy także możliwości korzystania z innych modeli językowych. Naszą siłą jest ekspercka wiedza metodyczna, modułowe, testowane przez wiele miesięcy, zoptymalizowane prompty i architektura aplikacji, dzięki którym wydobywamy jak najwięcej praktyczności w kontekście edukacji.

Smoki to nie ChatGPT i nie GPTsy. Przewaga Smoków nad ChatemGPT i GPTsami wynika z tego, że nie musisz czytać wszystkich książek i opracowań badań naukowych z dziedziny uczenia się, które zgromadziliśmy przez ponad 20 lat w branży edukacyjnej, ani uczyć się technik promptowania, by zadać dobre pytania. Firma OpenAI chce budować jak najlepsze modele AI. My chcemy przybliżyć Ci efektywność uczenia się i zmienić branżę edukacyjną dzięki narzędziom AI.

Stawiamy na efektywność uczenia się i projektowanie dobrych procesów rozwojowych. Bardzo chcielibyśmy, żebyś była/był jeszcze lepszym nauczycielem, wykładowcą, trenerem, dzięki stosowaniu know-how Smoków. Jeśli na poziomie wartości się z nami zgadzasz – to oprócz efektywności zyskasz też na czasie – szybciej wygenerujesz skuteczne materiały do uczenia się! Wygenerowane treści możesz pobrać w edytowalnych formatach i dostosować do swoich potrzeb, albo wydrukować i korzystać z nich w wersji papierowej.

Limity i ograniczenia wynikają przede wszystkim z możliwości modeli językowych, takich jak: liczba plików (20), wielkość plików przesyłanych do nas (20MB) i wielkość informacji, jaką może przetworzyć model językowy (około 2MB / 75tys. słów). Z innych przypadłości modeli językowych, które nakładają na nas ograniczenia to halucynacje modeli językowych. Dlatego czasem usuwamy niektóre pytania. Dlatego też pytania mogą zawierać błędy w generowanych z modeli odpowiedzi. Do ograniczeń modeli należy też zaliczyć czas ich odpowiedzi i czas generowania odpowiedzi dla Ciebie.

Aby wygenerować dobre merytorycznie pytania najlepiej dostarczyć pliki, które mają bogatą zawartość merytoryczną. Jeśli spróbujesz generować pytania AI Quiz Generatorem na bazie na przykład 200-stronicowej książki, to najprawdopodobniej model nie będzie w stanie przyjąć tak obszernej informacji w zapytaniu. Lepiej podzielić wówczas taki plik na mniejsze części. Jeśli spróbujesz generować pytania na bazie prezentacji, w której większość treści to obrazy, bez komentarzy, to generator będzie bazował w większej części na czystym LLM i mogą pojawić się tzw. halucynacje. Halucynacje to słabość modeli językowych, polegająca w dużym skrócie na tym, że model zmyśla i możesz otrzymać niezadowalającą jakość pytań, odpowiedzi i informacji zwrotnych. Bogatsza treść Twoich plików spowoduje, że Quiz Generator będzie w większym stopniu bazował na Twoich treściach i model językowy będzie dorabiał tylko te, których mu brakuje (na przykład do wygenerowania informacji zwrotnych).

Wspieramy różne formaty plików do zasilenia AI Quiz Generatora, aby generował pytania: .docx, .txt, .pdf, .pptx, .rtf. Pytania pobrać możesz w formacie GIFT, QTI lub .txt, .docx oraz .xlsx.

Format GIFT (General Import Format Template) to język znaczników do opisywania quizów i testów, który używany jest na platformie zdalnego nauczania Moodle. QTI to również format i specyfikacja służąca do opisywania quizów i testów - IMS Question and Test Interoperability (QTI). Definiuje ona standardowy format do reprezentacji treści ocen i wyników, wspierając wymianę tych materiałów pomiędzy platformami zdalnego nauczania. Format QTI v2.1 zaimportujesz na platformę Canvas lub Blackboard. Możesz także pobrać pytania i zaimportować je do narzędzi służących do tworzenia kursów e-learning, takich jak Articulate Storyline, czy iSpring Suite. Potrzebujesz innego formatu? Napisz do nas!

AI Quiz Generator ma swoją wtyczkę. Dzięki niej możesz wygenerować pytania od razu na platformie z plików, które już zostały udostępnione uczestnikom kursu. W kursie wystarczy wejść do bazy pytań i tam uruchomić proces generowanie pytań. Wskazujemy z jakich materiałów pytania mają powstać, wybieramy taksonomię i jej poziom. Pytania zostaną od razu utworzone w bazie pytań Moodle bez konieczności importu. Po ich przeczytaniu można zdecydować, czy i które pytania zostaną wykorzystane.

Modele językowe mają słabą stronę, którą są halucynacje,nNawet gdy odpytujemy je architekturą RAG. Halucynacje oznaczają generowanie słabej jakości treści merytorycznych. Przyjmując to jako stałe założenie pracy z AI na tym etapie oraz chcąc być w zgodzie nadchodzące wymagania AI Act dotyczących branży edukacyjnej przyjęliśmy, że cały wygenerowany rezultat naszych narzędzi na końcu musi sprawdzić i ocenić krytycznie myślący człowiek. To człowiek – nauczyciel, wykładowca, trener - ekspert w swojej dziedzinie jest w stanie ocenić poprawność merytoryczną wygenerowanych treści. Dlatego też przykładowo pytania generowane przez AI Quiz Generatora na platformie Moodle są oznaczane jako draft, a pytania generowane w serwisie nngs.ai są możliwe do pobrania w plikach do edycji, z którymi następnie należy po przeczytaniu i akceptacji wykorzystać w dalszych celach. Jeśli natkniesz się na błędy lub halucynacje – po prostu usuń takie pytanie lub je popraw.

Tokeny to taka waluta w kontekście systemów sztucznej inteligencji. Każde zapytanie do modelu językowego zużywa tokeny. Każda odpowiedź od modelu językowego również zużywa tokeny. Czasem zarówno pytanie, jak i odpowiedzi są niezadowalające, mimo, że również zużywają tokeny. Nasze Smoki dostępne są w różnych planach cenowych (Free, Pro, Multi i Enterprise) i każdy z planów ma limit tokenów (szczegóły w cennikach). Możesz zatem tworzyć więcej treści edukacyjnych przy wyższym planie – ponieważ masz do dyspozycji więcej tokenów. W ustawieniach swojego konta możesz dowiedzieć się ile tokenów kosztowało wygenerowanie Twoich materiałów za pomocą Smoków.

Podczas zakładania konta przesłaliśmy na Twój adres e-mail klucz API (ang. API key). Jest to unikalny identyfikator przypisany do Twojego konta – działa jak klucz dostępowy/hasło, który umożliwia techniczne połączenie z naszymi usługami bez konieczności logowania się. Możesz go wykorzystać do automatycznego uwierzytelnienia poprzez Twoją platformę zdalnego nauczania (np. Moodle). W ustawieniach wtyczki wklej otrzymany od nas klucz, co umożliwi Ci np. generowanie pytań bezpośrednio w Twoim kursie. Traktuj klucz API tak samo jak hasło – nie udostępniaj go osobom trzecim. Jeśli podejrzewasz, że ktoś go poznał, możesz w każdej chwili wygenerować nowy w ustawieniach swojego konta.