Learning Commons
Learning Commons est une plateforme d'infrastructure ouverte pour l'éducation qui fournit des évaluateurs pour noter le contenu éducatif généré par l'IA selon le niveau scolaire, la complexité du texte, la qualité des commentaires et l'alignement sur les normes. Elle s'adresse aux éducateurs, aux développeurs EdTech, aux chercheurs universitaires et aux fournisseurs de contenu, en aidant à aligner les sorties de l'IA sur les sciences de l'apprentissage et les normes académiques.
À propos de cet outil
Learning Commons est une plateforme d'infrastructure ouverte d'IA pour l'éducation, conçue pour intégrer les sciences de l'apprentissage dans les systèmes d'IA. Son offre principale comprend des évaluateurs qui évaluent le contenu généré par l'IA pour la qualité éducative et l'alignement sur les sciences de l'apprentissage, à l'aide de rubriques éducatives fiables et de critères fondés sur la recherche. La plateforme propose également des jeux de données Knowledge Graph et un catalogue de jeux de données consultable, ainsi que des Agent Skills — des compétences ouvertes et prêtes à l'emploi qui aident les assistants d'IA à produire des supports pédagogiques K-12 de haute qualité et conformes aux normes. La plateforme cible les chercheurs universitaires, les fournisseurs de contenu, les développeurs EdTech et les éducateurs. Elle prend en charge l'intégration curriculaire pour aligner les produits sur les matériels pédagogiques réels utilisés en classe, et la synchronisation curriculaire pour charger et personnaliser les programmes dans les systèmes de gestion de l'apprentissage. Les développeurs peuvent distribuer la recherche, les jeux de données et les cadres via une infrastructure ouverte. Learning Commons est open source, propose une API publique et prend en charge l'auto-hébergement. Il fonctionne sur un modèle gratuit avec une courbe d'apprentissage moyenne. La plateforme s'associe à Anthropic pour intégrer la pédagogie experte dans les systèmes d'IA, permettant aux enseignants de contrôler directement la validation des sorties de l'IA — passant de « générer et espérer » à « générer, évaluer et affiner ».