Klassenfixplaner 2.0 - KI-basierte faire Klassenaufteilung
Video
https://www.youtube.com/watch?v=3Bzs9Dj7ka4
️ Dauer: Vollständiges Tutorial
Beschreibung
Dieses umfassende Einführungsvideo zeigt Ihnen den kompletten Workflow des Klassenfixplaners 2.0 für eine wissenschaftlich fundierte und faire Klassenaufteilung. Sie lernen zunächst den Import von Schülerdaten aus verschiedenen Systemen (wie Demessystem) oder Excel-Dateien kennen. Das Video erklärt die wichtigsten Schülerdaten: Vor- und Nachname, Geschlecht, sonderpädagogischer Unterstützungsbedarf und Leistungsstufen für heterogene oder homogene Verteilung. Ein besonderer Schwerpunkt liegt auf dem Wunschzettel-System: Sie erfahren, wie Sie personalisierte Wunschzettel erstellen und ausgeben, die von Eltern ausgefüllt werden. Besonders innovativ ist die KI-basierte Erfassung handschriftlicher Wunschzettel durch Scannen und automatische Texterkennung mit hoher Genauigkeit (88-95%). Das Video demonstriert das umfassende Regelwerk für die Klassenerzeugung: Klassenzahl oder maximale Klassengröße, Wunscherfüllung (echte Freundschaften, zirkuläre Freundesgruppen), Geschlechterverteilung, Leistungsverteilung (heterogen/homogen), ausgewogene Klassengrößen und Verteilung des Unterstützungsbedarfs. Sie sehen die KI-Berechnung in Aktion und erhalten detaillierte Analysen der Ergebnisse mit grafischen Auswertungen. Abschließend wird gezeigt, wie Sie manuelle Anpassungen vornehmen, Klassennamen vergeben und die Ergebnisse in verschiedene Systeme exportieren oder drucken können.
Zusammenfassung
Komplette Einführung in den Klassenfixplaner 2.0: Import von Schülerdaten, Erstellung und KI-basierte Erfassung von Wunschzetteln, Definition von Regeln für faire Klassenaufteilung, automatische KI-Berechnung und detaillierte Analyse der Ergebnisse. Ideal für Schulen, die eine wissenschaftlich fundierte und transparente Klassenaufteilung durchführen möchten.
️ Themen
Klassenaufteilung • KI • Schülerdaten • Import • Excel • Wunschzettel • Freundschaften • Geschlechterverteilung • Leistungsverteilung • Unterstützungsbedarf • Fairness • Wissenschaftlich • Automatische Erfassung • OCR • Handschrift
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