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言語

キャンパスAI・オンデマンドで有効化、評価してから拡張

AIによる教育と学習の支援、データ利用には境界を設ける

キャンパスAIの価値は、授業の音声を継続的に収集することではなく、明確なタスクに対して検証可能な補助結果を提供することにあります。権限に基づく収集、明確なデータ経路、教師による確認を前提として、学校に適したアプリケーションと導入方法を選択しましょう。

01 / DUOCAST

5種類の教育・研究応用

以下はすべて製品計画の方向性であり、正確率、言語カバレッジ、同時実行数と応答性は学校が認可したサンプルでテストする必要があります。

01

バイリンガル教育と翻訳 · TP-DA01

教師の音声を認識テキスト、翻訳文、合成音声に変換し、字幕と用語集をサポートすることを計画しています。言語の曖昧さ、固有名詞、教室の騒音が結果に影響を与える可能性があるため、教師は翻訳音声を確認、修正、またはオフにできるようにするべきです。

02

口語トレーニング · TP-DA02

発音、流暢さ、完全性、イントネーションのフィードバックを提供することを計画しています。個人ごとの分析には、区別可能な学生の音声トラックと適法な授权が必要であり、共有環境のマイクでは各学生を正確に区別することは保証できません。

03

議事録 · TP-DA03

文字起こしの計画、話者分離、議題の整理とToDoの抽出。生成された原稿は、発言の帰属、決定事項、日付を確認した上で公開し、自動テキストを未確認の正式記録として扱わない。

04

授業分析 · TP-DA04

知識点の抽出、講義とインタラクションの構造、質問の分布などの教育的手がかりを計画する。認可された教育研究支援にのみ使用し、感情の推測や自動ランキングは行わず、学生への処分、進学、または教師の評価の唯一の根拠とはしない。

05

インタラクティブティーチング · TP-DA05

カリキュラム知識ベースに基づいて、質疑応答、授業準備、練習ドラフトを提供することを計画する。知識ベースは認可を受けるべきであり、教師は回答、問題、採点提案を審査する。フィルタリングと検索はモデルが常に正確であることを保証できない。

02 / DUOCAST

まずデータフローを明確に描き、それからモデルを接続する

01

収集端

限定されたコース、会場、時間帯、参加者を設定し、収集状態の通知と停止入口を提供します。必要性と法的根拠がない場合、音声収集は有効にしません。高度にプライベートな空間には傍受装置を設置しません。

02

処理側

識別、翻訳、合成、モデル推論、知識ベース検索の位置とサービス提供者を項目ごとに登録する。TP-DS05は計算リソース計画であり、TP-DA06は統一インターフェース計画であり、両者は外部サービスのデータパスを自動的に変更するものではない。

03

結果側

音声、テキスト、レポート、およびログへのアクセスロールを明確にし、必要に応じてマスキングを行い、ダウンロード、共有、およびシステム間プッシュを制限する。マスキングは必然的に識別不可能であることの保証とは見なせない。

04

ログアウトと削除

最短必要の保持および削除プロセスを策定し、端末キャッシュ、サーバー、モデルサービスプロバイダー、バックアップおよびエクスポート副本を網羅する。該当するデータ主体の権利請求に対して処理チャネルを設定する。

03 / DUOCAST

ローカル、クラウド、ハイブリッドデプロイメントはそれぞれ何を意味するのか

デプロイ方法データ処理条件公開前に必ず検証する
すべてローカル処理ASR、MT、TTS、LLM、ナレッジベース、ログおよびバックアップがすべて学内にあり、ローカル推論が完了しており、かつ外部モデルAPI、外部テレメトリおよびその他のデータ外部送信経路が無効化され、構成が検証された後にのみ、関連する業務データが学内で処理され、外部に送信されないと表現することができる。ローカルサーバーまたはローカルゲートウェイ自体は、データが学外に流出しないことを証明するものではない。モデルと音声コンポーネントのライセンス、学内計算資源、オフライン依存関係、アウトバウンドアクセス戦略、ログバックアップと実際のトラフィック
クラウドモデルまたは音声サービス音声、テキスト、またはプロンプトは、認可された外部サービスに送信される場合があります。データが学外に出ないと宣伝してはなりません。サプライヤー、処理地域、用途、保持、トレーニング利用条項、削除および越境コンプライアンス条件(該当する場合)
ローカルゲートウェイ + クラウドモデルゲートウェイによる統一認証であっても、呼び出し時にデータが外部に送信される可能性がある;ローカルでの匿名化は、個人情報リスクを完全に排除することを意味しないリクエストフィールド、音声のアップロード有無、結果のフィードバック、監査範囲と外部サービス契約
タスク別の混合処理機密タスクは検証済みのローカル経路のみを経由し、その他のタスクは認可とコンプライアンス評価を完了した後にクラウドサービスを利用するデフォルトルート、フォールバック戦略、障害時のクラウド転送の可否、および未承認の外部送信を阻止する制御
04 / DUOCAST

学生データ:最小限の必要性、明確な同意、管理可能な保存

学校は展開前に個人情報処理者、受託者及びそれぞれの責任を確認し、利用目的と必要性を評価し、適用される個人情報保護影響評価、告知及び同意の要件を履行すべきである。十四歳未満の未成年者の個人情報は、適用される要件に従って保護者の同意を取得し、専用の処理規則を策定すべきであり、その他の未成年者は適用される規則に従って処理する。
録音には身元、健康又は家庭等の機微な内容が含まれる可能性があり、声紋識別に関わる場合は、機微な個人情報の処理条件を別途評価しなければならない。話者分離は、実名の声紋データベースの構築にデフォルトで用いるべきではない。役割別の権限付与、アクセス監査、暗号化された伝送及び保存保護を計画し、保存期間と削除責任を明確にする。合法的な根拠と必要な権限なしに、教師と生徒の音声、課題、対話、または評価資料をサプライヤーのモデルトレーニング、広告、および教育と無関係な用途に使用してはならない。トイレ、更衣室、寮の寝室など高度にプライベートな空間に盗聴機器を設置してはならず、技術的設定をもって学校のコンプライアンス管理に代えてはならない。
05 / DUOCAST

人的レビューをアプリケーションフローに組み込む

01

アプリケーション事前審査タスク

学校と教師が教育目標、内容範囲、参加対象及び代替方法を確認し、AIの使用に適さないタスクには人手によるプロセスを保持する。

02

アプリケーション内でエラー訂正と中止を許可する

教師は訳声を一時停止し、インタラクションを無効にし、認識を修正し、または人的解説に切り替えることができる。サービスの可用性を学生の通常の学習の唯一の条件としてはならない。

03

公開前のコンテンツレビュー

翻訳の事実、議事録の決定、問題の答え、採点提案を検証する。学生向けに放送または公開する敏感な内容は、まず審査し、モデルの誤りを直接拡大しない。

04

評価後に再審査を許可する

自動評価と授業レポートはあくまで補助的な手がかりを提供するものであり、人による再確認、説明、訂正の経路を確保する。アルゴリズムの結果のみに基づいて処分、進学、または教師の評価に関する決定を下してはならない。

06 / DUOCAST

小規模な試験運用で効果の疑問に答える

性能の数値はすべて計画目標であり、約束ではありません。モデルのバージョン、計算資源、言語、テストサンプルの条件を記録してください。

アプリケーションテストを推奨確認方法
翻訳用語、アクセント、ノイズ、字幕と吹き替え音声;TP-DA01 エンドツーエンド <1s は計画目標であり、テストが必要相応の言語能力を有する者により正確性と理解可能性を確認する
口語個人音声トラックの区別、異なる発音特性、デバイス間の差異とフィードバックの一貫性教師は代表的なサンプルを再確認し、点数で授業観察を代替しない
議事録複数人の発言の重なり、発言の帰属、日付、決定事項とToDo参加責任者が項目ごとに確認した後に公開する
授業分析知識点の抽出と講義、インタラクション時間の識別偏差人的注釈と照合し、教育の質や個人の品行を自動的に推測しない
インタラクションナレッジベースのカバレッジ、回答できない質問、誤った内容、範囲外のリクエスト教師は内容を確認し、拒否応答、一時停止、および人的引き継ぎのプロセスを検証する
キャンパスの実際のニーズから出発する

「聞こえる」を「対話できる」に。

教室の数、ネットワーク環境、利用シーンをお知らせください。最適な放送、会議、AI の構成を一緒に確認しましょう。

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コンテンツ管理:深セン市冠標科技発展有限公司 · 更新:

製品ラインのソリューション計画|機能、仕様、互換性は正式な型番、実際の構成、およびテストに基づきます。AIアプリケーションは、展開方法に応じてデータ認可と人的レビューを実施する必要があります。画像は既存製品の外観参考です。

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