Bỏ qua câu chuyện

Every Learning Moment, Designed for Growth.

Biến mỗi khoảnh khắc học tập thànhdữ liệu cho sự phát triển

Wicked Storm thu thập và lưu trữ dữ liệu học tập theo chuẩn quốc tế,
dùng AI phân tích và kết nối với bước tiếp theo của quản trị viên, giảng viên và người học.

Liên hệ Xem sản phẩm
Cuộn xuống (sang cảnh tiếp theo) Bỏ qua câu chuyện

Thu thập theo chuẩn

Thu thập theo chuẩn quốc tế ngay khi hoạt động học tập diễn ra

xAPI, 1EdTech CaliperTrao đổi cùng một dữ liệu học tập theo cả hai chuẩn

Lecognizer · Thu thập thời gian thựcĐang thu thập
  1. Người họcđã xemCơ bản về lãi suấtTua lại 4 lần
  2. Người họcđã trả lờiQuiz theo phần, câu 3Sai
  3. Người họcđã nộpBài tập 2Đúng hạn
  4. Người họcđã hỏiBảng AI1 câu trả lời

Đã thu thập hôm nay: 1.374

Ai
actor
Làm gì
verb / action
Đối tượng
object
Thông tin bổ sung
context · result / edApp · group · session
  • Thời điểm
  • Thiết bị, môi trường
  • Phiên
  • Lớp, nhóm
  • Vị trí phát
  • Số lần thử
  • Thời lượng
  • Ngữ cảnh chương trình giáo dục

Lập hồ sơ người học

Thiết kế dữ liệu học tập bằng chỉ số và hồ sơ người học

Thiết lập chỉ số cho từng yêu cầu cần đạt (1EdTech CASE)
và lập hồ sơ người học bằng LLM.
(Bằng sáng chế số 10-2767110)

  • Xem
  • Trả lời
  • Nộp bài
  • Đặt câu hỏi

Yêu cầu cần đạt (1EdTech CASE)

  1. Nhận diện yếu tố rủi ro
  2. So sánh yếu tố rủi roDấu hiệu bất thường
  3. Lãi suất và xu hướng tiêu dùng
  4. Đọc thông tin sản phẩm tài chính
  5. Cơ bản về lãi suất
  6. Lãi kép và chiết khấu

Dấu hiệu bất thường

AI sớm tìm ra dấu hiệu bất thường

Lecognizer AI tìm ra những phần dồn nhiều lượt dừng, tua lại và trả lời sai, rồi cảnh báo kèm căn cứ về lỗ hổng ở khái niệm tiên quyết có thể là nguyên nhân.
(Bằng sáng chế số 10-2883249)

Lecognizer AI · Phát hiện bất thườngYêu cầu cần đạt · So sánh yếu tố rủi ro

Dừng, tua lại và trả lời sai theo thời gian

Dấu hiệu bất thường Tuần 3, 13:25–14:40

Tuần 3, 13:25–14:40: tập trung dừng, tua lại và trả lời sai

Nguyên nhân khả dĩ là lỗ hổng ở ‘Cơ bản về lãi suất’, một khái niệm tiên quyết. Dấu hiệu chưa từng có ở học kỳ trước đang dồn vào một phần.

42 căn cứ

Con người quyết định

Con người ra quyết định và áp dụng

LearnHubble AI đề xuất phần cần bổ sung dựa trên căn cứ,
còn giảng viên tự quyết định việc áp dụng và cách áp dụng.

Lecognizer AI Cảnh báo mới 42 căn cứ

LearnHubble AI · Giảng viênTài chính cá nhân · Thiết kế bài giảng

Các phần cần chú ý

  • 13:25–14:40So sánh yếu tố rủi roDừng, tua lại 31 · Sai 11
AI đề xuất

Nên thêm giải thích bổ sung về ‘Cơ bản về lãi suất’ trước 13:25

5 phút · 2 câu hỏi kiểm tra
Giảng viên quyết định việc áp dụng

Học kỳ tới

Dữ liệu học tập của học kỳ này thiết kế dạy học cho học kỳ tới

Khi cần, người học nhận gợi ý từ AI để tự tìm ra đáp án.
Mọi khoảnh khắc đó lại được tích lũy thành dữ liệu học tập.
Quản trị viên dựa vào đó để cải tiến khung năng lực học thuật cho học kỳ tới.

Liên hệ Yêu cầu trình diễn
  1. Lecognizer
  2. Lecognizer AI
  3. Quản trị viênLearnHubble AI
  4. Giảng viênLearnHubble AI
  5. Người họcLearnHubble AI

Product · Learning Loop

Từ thu thập, phân tích đến áp dụng trên lớp, kết nối thành Learning Loop

Khi Lecognizer tích lũy dữ liệu học tập và tìm ra dấu hiệu bất thường, LearnHubble AI kết nối các dấu hiệu đó với quyết định và hành động của quản trị viên, giảng viên và người học.

Quản trị viênLearnHubble AI

Cải tiến chương trình đào tạo dựa trên căn cứ

Nếu dấu hiệu bất thường do Lecognizer AI tìm ra là vấn đề ở cấp chương trình đào tạo, AI đề xuất liên kết tiên quyết (CFAssociation) trong khung 1EdTech CASE. Quản trị viên xem xét và áp dụng cho học kỳ tới.

  • Xác định dấu hiệu bất thường là vấn đề ở cấp độ nào
  • Đề xuất liên kết tiên quyết bằng CFAssociation (precedes)
  • Giữ nguyên CFItem hiện có để bảo toàn dữ liệu học tập của học kỳ trước
LearnHubble AI · Quản trị viênSửa đổi CASE

Dấu hiệu bất thường từ Lecognizer AI · So sánh yếu tố rủi ro

Cấp độ vấn đề

  • Hiện tượng tạm thời
  • Thiết kế dạy học
  • Chương trình đào tạo

CFDocument · Khung năng lực học thuật

  • Năng lựcPhán đoán phân tích
  • Chuẩn đầu raSo sánh yếu tố rủi roDấu hiệu bất thường
  • Năng lựcKhái niệm nền tảng
  • Chuẩn đầu raCơ bản về lãi suấtTiên quyết
AI đề xuất

Thêm CFAssociation: liên kết tiên quyết

Cơ bản về lãi suấtprecedesSo sánh yếu tố rủi ro

Giữ nguyên CFItem hiện có
Quản trị viên quyết định việc áp dụng

Giảng viênLearnHubble AI

Thiết kế quiz bổ sung cho phần khó

Hiển thị kèm căn cứ những phần người học đã dừng, tua lại và trả lời sai. Khi AI đề xuất giải thích bổ sung và câu hỏi kiểm tra, giảng viên chỉnh sửa rồi áp dụng.

  • Các phần cần chú ý và căn cứ
  • Đề xuất giải thích bổ sung · câu hỏi kiểm tra
  • Giảng viên quyết định có áp dụng hay không
LearnHubble AI · Giảng viênTài chính cá nhân · Thiết kế bài giảng

Các phần cần chú ý

  • 03:30Khởi điểm biến động lãi suất1 lần
  • 13:25–14:40So sánh yếu tố rủi roDừng, tua lại 31 · Sai 11
  • 28:15Kiểm tra tác động đến hộ gia đình1 lần
AI đề xuất

Nên thêm giải thích bổ sung về ‘Cơ bản về lãi suất’ trước 13:25

5 phút · 2 câu hỏi kiểm tra

Bản nháp câu hỏi kiểm tra

  1. Khi lãi suất tăng, tiền lãi của khoản vay lãi suất thả nổi sẽ thế nào?
  2. Tiêu chí chung để so sánh hai yếu tố rủi ro là gì?
Giảng viên quyết định việc áp dụng

Người họcLearnHubble AI

Câu hỏi kiểm tra tự động hiện ở phần đã bổ sung

Giải thích bổ sung và câu hỏi kiểm tra do giảng viên áp dụng sẽ tự động hiện ra khi người học đến phần đó, giúp họ kiểm tra lại chỗ khó ngay lúc ấy. Khi bị vướng, AI đưa ra gợi ý và căn cứ trong bài giảng thay vì đáp án.

  • Câu hỏi kiểm tra tự động hiện ở phần đã bổ sung
  • Giải thích bổ sung do giảng viên áp dụng
  • Gợi ý từ AI và căn cứ bài giảng thay vì đáp án
LearnHubble AI · Lớp họcTài chính cá nhân · Tuần 3

Các phần cần chú ý

  • 03:30Khởi điểm biến động lãi suất
  • 13:25–14:40So sánh yếu tố rủi ro
  • 28:15Kiểm tra tác động đến hộ gia đình

Câu hỏi kiểm tra 1/2Giảng viên áp dụng · tự hiện ở phần này

Khi lãi suất tăng, tiền lãi của khoản vay lãi suất thả nổi sẽ thế nào?

  1. Tăng
  2. Giảm
  3. Không đổi
Gợi ý từ AI

Trước khi chọn, hãy nhớ lại tiền lãi của khoản vay lãi suất thả nổi thay đổi theo yếu tố nào.

Căn cứ bài giảng · Giải thích bổ sung ‘Cơ bản về lãi suất’

  • Learning Data Repository · AI Anomaly Detection

    LecognizerLecognizer AI

    Thu thập và lưu trữ dữ liệu học tập từ hoạt động giảng dạy, học tập và vận hành theo chuẩn quốc tế. Lecognizer AI tìm ra dấu hiệu bất thường và những phần nhiều người học gặp khó khăn, rồi cảnh báo kèm căn cứ.

    • Chứng nhận GS hạng 1
    • 2 bằng sáng chế AI được cấp

  • Learning Experience Platform

    LearnHubble AI

    Nền tảng giảng dạy và học tập cá nhân hóa, tương tác với AI. Khi người học xem bài giảng và làm bài tập, AI giải thích và gợi ý đúng lúc cần, còn giảng viên xem xét việc can thiệp và áp dụng.

    • Portfolio
    • Gợi ý bài tập
    • Bản đồ năng lực
    • Bảng AI trong lớp học

Standards Leadership

Không chỉ áp dụng chuẩn, mà còn cùng xây dựng chuẩn

Wicked Storm là thành viên hội đồng sáng lập 1EdTech Korea, tổ chức tại Hàn Quốc của 1EdTech (liên minh chuẩn quốc tế về công nghệ giáo dục), đồng thời hoạt động với tư cách 1EdTech Contributing Member. Chúng tôi đã áp dụng xAPI, Caliper và 1EdTech CASE vào sản phẩm và các dự án.

Thành viên hội đồng sáng lập 1EdTech Korea · Contributing Member

Khung chuẩn

Kho quản lý chương trình giáo dục, yêu cầu cần đạt và năng lực trong một khung thống nhất. Dữ liệu học tập thu thập được và các minh chứng phát hành đều trỏ đến các mục trong khung này.

  1. Trỏ đến mục CASE

    Thu thập

    Thu thập hoạt động học tập dưới dạng Statement chuẩn, mỗi Statement liên kết với một yêu cầu cần đạt

  2. Trỏ đến mục CASE

    Minh chứng

    Phát hành thành tích tích lũy dưới dạng minh chứng có thể xác minh

  3. Kết nối

    Kết nối với danh sách lớp, công cụ học tập và hệ thống đánh giá

  • Đã áp dụng
  • Dự kiến áp dụng
  • Tham chiếu thiết kế

Xem chi tiết về chuẩn

Cases

Năng lực dữ liệu đã được kiểm chứng tại khu vực công và giáo dục

Với kinh nghiệm thu thập và phân tích dữ liệu học tập ở cấp quốc gia, chúng tôi đã cùng các cơ quan nhà nước và cơ sở giáo dục tạo nên đổi mới dựa trên dữ liệu.

  • Bộ Giáo dục Hàn Quốc · Cấp quốc gia

    Xây dựng trung tâm dữ liệu học tập cho Sách giáo khoa số AI

    Xây dựng trung tâm thu thập dữ liệu học tập của Sách giáo khoa số AI theo chuẩn quốc tế, hỗ trợ chỉ số phân tích học tập cấp quốc gia, khung chuẩn chương trình giáo dục và bản đồ học tập.

    • Sách giáo khoa số AI
    • Trung tâm dữ liệu học tập
    • Cấp quốc gia

  • KERIS · Toc Toc! Math Expedition

    Hệ thống hỗ trợ lớp học toán tiểu học ứng dụng AI

    Thu thập dữ liệu hành vi học tập trên hệ thống hỗ trợ lớp học ứng dụng gamification và áp dụng mô hình chẩn đoán trình độ, đề xuất câu hỏi. Đây là dịch vụ công phục vụ người dân cả nước, với 2,4 triệu người dùng tích lũy.

    • Chẩn đoán học tập
    • Đề xuất câu hỏi
    • 2,4 triệu người dùng tích lũy

  • Bộ Quản lý Nhân sự Hàn Quốc · Phát triển nhân lực

    Dữ liệu hóa học tập xã hội trên nền tảng phát triển nhân lực

    Những trải nghiệm học tập xã hội diễn ra trong cộng đồng trực tuyến và các webinar trực tiếp quy mô lớn của nền tảng phát triển nhân lực đã được cụ thể hóa và thu thập thành dữ liệu học tập.

    • Học tập xã hội
    • Cộng đồng
    • Webinar

  • Chính quyền Thành phố Seoul · Nền tảng giáo dục

    Phân tích mentoring qua video trên Nền tảng giáo dục Seoul

    Thu thập tương tác giữa mentor và mentee, trạng thái cảm xúc và phát ngôn trong các buổi mentoring qua video trên Nền tảng giáo dục Seoul thành dữ liệu học tập, hỗ trợ phân tích học tập chuyên sâu.

    • Mentoring qua video
    • Tương tác
    • Xây dựng LRS
Khách hàng tiêu biểu: Bộ Giáo dục Hàn Quốc, Cơ quan Thông tin Giáo dục và Nghiên cứu Hàn Quốc (KERIS), Bộ Quản lý Nhân sự Hàn Quốc, Chính quyền Thành phố Seoul, Sở Giáo dục tỉnh Gyeonggi, Sở Giáo dục tỉnh Gangwon

Feed · Update

Tin tức mới nhất

Xem tất cả trong Bản tin

Company · Vision

Với dữ liệu học tập và AI Công ty EdTech toàn cầu mở ra kỷ nguyên học tập mới

Kết nối mọi trải nghiệm học tập thông qua chuẩn dữ liệu quốc tế, tạo cơ sở cho giáo dục và phát triển tốt hơn.

SloganBiến mỗi khoảnh khắc học tập thành dữ liệu cho sự phát triển.

  • 2021Năm thành lập
  • 2Bằng sáng chế AI được cấp
  • 1Hạng chứng nhận GS (Lecognizer)
  • 3Chuẩn quốc tế được áp dụng · xAPI · Caliper · CASE

Cột mốc chính

  1. 2021Thành lập Wicked Storm Inc., xây dựng LRS cho nền tảng phát triển nhân lực quốc gia của Bộ Quản lý Nhân sự Hàn Quốc
  2. 2023Ra mắt Lecognizer, đạt chứng nhận xAPI LRS từ ADL (Hoa Kỳ)
  3. 2024Lecognizer đạt chứng nhận GS hạng 1, xây dựng trung tâm dữ liệu học tập cho Sách giáo khoa số AI của Bộ Giáo dục Hàn Quốc
  4. 2024Mô hình chẩn đoán và đề xuất phân tích học tập đạt chứng nhận mô hình AI KOLAS
  5. 2025Được cấp 2 bằng sáng chế AI: phát hiện dấu hiệu bất thường trong học tập, lập hồ sơ người học bằng LLM
  6. 2026Thành viên hội đồng sáng lập 1EdTech Korea, 1EdTech Contributing Member

Careers Chúng tôi chờ đón những ai muốn cùng tạo ra bước tiếp theo cho giáo dục bằng chuẩn quốc tế và AI. Xem tin tuyển dụng trên Saramin.

Xem tin tuyển dụng (cửa sổ mới)

Xem giới thiệu chi tiết

Contact

Cùng xem xét việc triển khai dữ liệu học tập, chuẩn và AI

Từ triển khai Lecognizer, trình diễn LearnHubble AI, tư vấn thiết kế dữ liệu học tập đến trao đổi về hợp tác, chúng tôi tư vấn phù hợp với môi trường của từng tổ chức.

Chúng tôi có thể hỗ trợ gì cho bạn?

Chọn mục đích để xem gợi ý nội dung cần ghi.

Tel02-2205-1470 Emailmanager@wickedstorm.kr Address

Phòng 901 đến 905, Tòa A, 161-8 Magokjungang-ro, Gangseo-gu, Seoul, Hàn Quốc

Sau khi xem xét nội dung yêu cầu, chúng tôi sẽ phản hồi qua email bạn đã nhập.

Resources

Tải tài liệu

Tải bản PDF catalogue và tài liệu giới thiệu công ty mà chúng tôi đã phát tại hội chợ.