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Kalonesis per le università

Ampliare il supporto accademico senza aumentare gli organici nella stessa misura

Il supporto agli studenti non cresce in modo proporzionale alle immatricolazioni. Kalonesis offre agli atenei un modo per estendere il supporto accademico adattivo, assistere i docenti e mantenere l’uso dell’AI all’interno di un quadro di governance istituzionale.

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Il problema

Coorti numerose, percorsi di ingresso eterogenei e programmi modulari rendono difficile sostenere un supporto individuale. La differenza la assorbono i docenti. I dati sui progressi sono distribuiti su più sistemi mai pensati per essere letti insieme, e le sperimentazioni di AI dei singoli dipartimenti corrono più veloci delle policy di ateneo.

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Che cosa cambia

  • Supporto accademico adattivo disponibile con continuità e in più lingue
  • Tempo dei docenti spostato dalle spiegazioni ripetitive all’insegnamento
  • Segnali precoci di disimpegno visibili quando intervenire serve ancora
  • Formazione continua e programmi professionali serviti dalla stessa piattaforma
  • Un unico quadro istituzionale sull’uso dell’AI, applicato in modo coerente
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Che cosa utilizzeresti

Kalonesis Twin

Progressi lungo l’intero percorso

Una visione di conoscenze, competenze e contesto che persiste tra insegnamenti e anni accademici, invece di azzerarsi a ogni semestre.

Kalonesis Tutor

Supporto accademico multilingue

Spiegazioni, esercitazioni e feedback formativo ancorati ai materiali e alle bibliografie approvate da ciascun dipartimento.

Kalonesis Insights

Analytics per l’ateneo

Analisi per coorte, andamento del coinvolgimento, segnali di intervento e la tracciabilità necessaria per valutare che cosa ha funzionato davvero.

Kalonesis Govern

Un solo quadro di governance

Accessi basati sui ruoli tra dipartimenti, controlli sulle fonti approvate, passaggi di revisione e attività degli agenti verificabili.

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Esempi di workflow

Gestiti dal dipartimento, governati centralmente.

  • Accogliere una nuova coorte e definire una visione iniziale delle conoscenze pregresse
  • Generare un percorso di ripasso personalizzato in vista di un esame
  • Individuare gli studenti il cui coinvolgimento è cambiato, per il follow-up del tutor
  • Preparare feedback formativo sugli elaborati, sottoposto a revisione accademica
  • Sostenere un percorso di formazione continua per professionisti che rientrano in aula
Passaggio umano obbligatorioDiagramma di un workflow governato, da sinistra a destra: Segnale → Workflow → Bozza → Revisione → Consegna → Esito. Il passaggio di revisione è evidenziato come obbligatoriamente umano: nulla raggiunge la persona che apprende senza l’approvazione di un docente. Una fascia superiore indica che l’intero workflow opera entro policy e fonti approvate.Policy e fonti approvateSegnaleTwinWorkflowOrchestrazioneBozzaTutorRevisioneDocenteConsegnaPersonaEsitoInsightsPassaggio umano obbligatorio
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Una governance che regge il confronto con un organo collegiale

Policy, permessi, fonti approvate, passaggi di revisione umana e regole di conservazione si configurano centralmente e si applicano a tutti i dipartimenti. Le attività degli agenti, il contesto utilizzato e la fase di workflow eseguita vengono registrati: l’uso dell’AI in ateneo si può quindi valutare sulle evidenze, non sulle descrizioni.

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Dentro il tuo ecosistema digitale

Kalonesis è progettata per affiancare l’ambiente di apprendimento virtuale, il sistema di gestione della carriera studenti, il sistema di identità, i sistemi bibliotecari e di contenuti e gli strumenti di collaborazione già in uso.

Le altre soluzioni

Parliamo di un progetto pilota su un corso di laurea

La maggior parte degli atenei parte da un solo programma, un perimetro di governance definito e una domanda misurabile.