R.test ist eine KI-gesteuerte Diagnosetesterplattform, die entwickelt wurde, um die Bereitschaft von Schülern für SAT- und ACT-Prüfungen zu bewerten. Sie bietet schnelle und genaue Ergebnisse und zeigt Stärken und Schwächen auf. Dies ermöglicht es den Schülern, sich auf spezifische Bereiche zu konzentrieren, die verbessert werden müssen, wodurch ihre Vorbereitung effizienter und gezielter wird. Durch den Einsatz fortschrittlicher KI-Technologie beseitigt R.test Ineffizienz und Ungleichheit bei der standardisierten Testvorbereitung und stellt sicher, dass Schüler Zugang zu zuverlässigen, adaptiven und zugänglichen Bewertungen haben.

VEGA AI ist eine fortschrittliche Plattform, die darauf ausgelegt ist, Lehrkräften zu helfen, Kurse mit KI zu erstellen, bereitzustellen und zu personalisieren. Es ermöglicht die Erstellung adaptiver Tests, bietet sofortige Noten und gewinnt umsetzbare Einblicke aus der Schülerleistung. Darüber hinaus ermöglicht es VEGA AI den Lehrkräften, KI-Avatare einzusetzen, um kontinuierliche Unterstützung zu bieten und so die Arbeitsbelastung der Lehrkräfte zu reduzieren und das Engagement sowie die Effizienz des Lernens der Schüler zu steigern. Vertraut durch führende Institutionen, setzt sich VEGA AI dafür ein, durch personalisierte Lernpfade und intelligente Automatisierung außergewöhnliche Bildungsergebnisse zu liefern.

Die Assessment Systems Corporation (ASC) bietet umfassende, AI-gesteuerte Bewertungs- und Lösung, die darauf abzielt, Bildungs- und Karrieremöglichkeiten zu modernisieren. Ihre Plattform bietet Tools für das Management von SME, Testpublikationen und psychometrische Beratung. Die Systeme von ASC sind darauf ausgelegt, die Qualität der Items zu verbessern, Arbeitsabläufe zu optimieren und durch innovative Technologien wie computergestütztes adaptives Testen (CAT) genaue und zuverlässige Ergebnisse zu gewährleisten. Sie bieten auch fachkundige Anleitung zu Itemerstellung, Jobanalyse und Cutscore-Studien und machen sie zu einem umfassenden Partner in der Entwicklung und Durchführung von Bewertungen.