AI採点がコースコホートの時間を70%削減した方法

匿名化されたケーススタディです。あるオンラインコース企業が、ルーブリック駆動のAI採点によってコホートごとの採点時間を70%削減しました。講師品質のNPSは維持されたままです。

この記事について. 匿名化された1件の実績です。4か月間のライブコホートを運営するオンライン教育企業が、コホートごとの採点時間を70%削減しました。AIはクライアント自身のルーブリックに沿って各課題を採点します。判断が必要なケースは今も人が担当します。

今回の依頼主は、あるオンラインコース企業のラーニング責任者です。コホートはライブ形式で4か月間続きます。すべての課題が手作業で採点されていました。その作業が講師の時間を食い、講師の時間はコホートのコストのなかで最大の項目です。マージンは提出物1件ごとに少しずつ漏れていきます。

懸念は品質でした。積み上がった課題の山にツールを投入すれば、採点は速くなるが質は落ちる。講師たちははっきりそう口にしていました。そこで私たちは講師を置き換えませんでした。彼らのルーブリックに沿って課題を採点し、すべてのスコアをサンプル監査ダッシュボードに表示するLMS拡張機能を構築しました。

AI採点はオンラインコースを質を落とさずに安くできるのか