Les cas d'usage ne sont pas encore traduits en français ; ils s'affichent en anglais.

Spot early who is falling behind

Teachers spot early who is falling behind with the material

Future prospectStrictly regulatedAssessing & selecting peopleSchools & universities

Convient pour : Teaching & education

Aim: anyone who is losing touch gets support earlier, instead of only being noticed after a bad class test or shortly before dropping out of university. To be honest: early warning systems like this have so far mainly been run in pilot projects, and for individuals they are only accurate to a limited extent.

Est-ce pour vous ?

  • As a pilot school or pilot department, you want to gain experience early.
  • You have support offers you can make when someone stands out.
  • There is learning data, for example from a learning platform or regular short tests, that you are allowed to use for this purpose.
Première étape dès aujourd'hui

Without any learner data: use the template below to collect warning signs that already tell you today that someone is falling behind, and check which of them would disadvantage particular groups. This is the basis for your pilot criteria.

Comment procéder

  1. Disclose the purpose and the warning signs
  2. Classify it legally
  3. Check learning data for gaps and bias
  4. The system gives a hint, the teacher talks to the person
  5. Inform learners and parents
  6. Review the pilot for fairness and decide whether to stop

Modèles à copier

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Analyse
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Inclus dans la formation

Le mode d'emploi complet

  • 6 étapes, avec l'explication de ce qu'il faut faire exactement
  • 3 modèles éprouvés à copier dans votre propre IA
  • Une mise en œuvre sûre : données, vérification, décision, information
  • Pièges, effort nécessaire et comment reconnaître le succès

Avec la formation, les 430 modes d'emploi vous sont ouverts pendant toute la durée de votre accès.

Voir la formationPaiement unique par personne, sans reconduction

Même démarche, autres cas d'usage

16 autres cas d'usage suivent le modèle « Assessing & selecting people ».

Advise jobseekers on suitable retrainingAnalyse fleet driving behaviour to reduce accidentsAssess private customers’ creditworthiness transparentlyCheck prospective tenants’ creditworthiness fairlyFind suitable candidates in profiles and your databaseHave AI pre-mark essays and examsHave AI pre-sort job applicationsHave AI prepare underwriting and premium calculationHave online exams supervised by cameraHave practice tasks adapted to learners’ levelIdentify training needs from service conversationsMatch temporary workers to suitable assignments
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SH-05 · État du droit 08.10.2026 · Education and examinations (Annex III No. 3)